[发明专利]一种通过最小化信号频谱信息熵提取转速波动的方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种通过最小化信号频谱信息熵提取转速波动的方法，属于旋转机械状态监测技术领域。

背景技术

旋转机械在运行中，由于负载变化等各种原因，会造成转速在额定转速附近波动。如果转速波动范围较大，将会对机械装备的运行状态分析造成负面影响，例如无法准确判断轴承、齿轮故障的特征频率等。

阶比分析是旋转机械振动信号分析的常用方法。阶比跟踪，即根据转速对信号进行等角度采样是阶比分析的基础。随着计算机技术和信号处理手段的进步，离线的计算阶比跟踪得到了更为普遍的应用。一般使用转速传感器来对转速进行连续监测，但这种方案需要专用的转速传感器以及对应的数据采集设备。由于工况条件限制，一些设备上无法安装转速计，不能获得直接的转速信号，在这种情况下，从振动信号中准确提取转速是进行阶比跟踪分析的前提。基于时频分布的瞬时频率估计方法是最常用的转速提取技术，例如基于短时傅立叶变换、Garbor变换、小波变换等的方法。这些方法经过研究者的反复改进，已经可以达到较高的分析精度，但也普遍存在分析过程复杂的缺点。同时时频分析中瞬时频率曲线的获得需要借助于复杂的峰值搜索算法，计算结果也容易受到干扰因素的影响。

发明内容

本发明提供了一种通过最小化信号频谱信息熵提取转速波动的方法，不需要安装专用的转速传感器，就可以得到转速的变化规律。以用于解决一些旋转机械中无法安装转速传感器的问题，或者节省安装转速传感器所带来的软硬件成本。在变转速运行的机械设备(例如内燃机、关节型工业机器人等)的状态监测和故障诊断中具有很大的应用价值。

本发明通过最小化信号频谱信息熵提取转速波动的方法是这样实现的：所述通过最小化信号频谱信息熵提取转速波动的方法的具体步骤如下：

Step1、使用传感器测量齿轮箱、轴承等旋转机械的振动信号；

Step2、将振动信号按等时间间隔分段；

Step3、从所有分段的信号中取出一段信号，再设定该段信号的段末转速与段首转速的变化比例范围及转速比例步长；将段末转速的初始值设置为变化范围的下限；

Step4、根据段末转速与段首转速的比例关系，对该段信号进行重采样；

Step5、计算该段信号重采样后信号的频谱；计算并记录频谱的信息熵；

Step6、按照步骤Step3设定的转速变化比例范围、转速比例步长调整段末转速；Step7、

判断调整后的段末转速是否达到设定的转速变化比例范围的上限；

如果达到设定的转速变化比例范围的上限，求出了转速变化比例范围内的所有段末转速的频谱信息熵，则转入步骤Step8；

如果没有达到设定的转速变化比例范围的上限，则转入步骤Step4、Step5、Step6、Step7；

Step8、从Step3中设定的转速变化比例范围内的所有段末转速的频谱信息熵中找出信息熵最小值对应的段末转速，求出段末转速与段首转速的差值，将该差值与段首转速的比例作为此信号段内转速直线段的斜率；

Step9、重复Step3-Step8，直到求出所有信号段的转速直线段的斜率，将所有转速直线段连接起来，就得到完整的转速变化率曲线。

所述步骤Step4中，所述重采样的方式为等角度重采样的方式。图1所示的流程图首先取的是第一段的信号，在实际取样中可以不从第一段取；

本发明的有益效果是：

1、本发明从旋转机械的振动信号中提取转速波动，根据提取出的转速变化规律对振动信号进行等角度重采样后，可以抵消转速波动，再进行信号分析就可以根据信号的频率准确地识别故障；

2、本发明中的转速波动提取方法不需要使用专用的转速传感器，适用于难以安装转速传感器的机械。普通旋转机械中使用本发明也可以节省转速传感器的购置成本，避免安装转速传感器对机器的影响；

3、与现有的其它转速提取方法相比，本方法不需要做时频分析，计算过程更容易理解和实现。

附图说明

图1是本发明方法步骤流程图；

图2是本发明转速变化的旋转机械中的振动信号；

图3是本发明图1中0～1秒内信号的频谱信息熵随段末转速的变化曲线；

图4是本发明从图1信号中提取出的转速变化率曲线。

具体实施方式

实施例1：如图1-4所示，一种通过最小化信号频谱信息熵提取转速波动的方法，所述通过最小化信号频谱信息熵提取转速波动的方法的具体步骤如下：