[发明专利]一种基于三维谱图分析的胶印机墨辊故障诊断方法

权利要求书

1.一种基于三维谱图分析的胶印机墨辊故障诊断方法，其特征在于，具体按照以下步骤实施：

步骤1，采集印刷机胶辊两端轴承在正常状态和故障状态下的振动信号，同时构建与故障信号相对应的仿真信号；

步骤2，对采集到的振动信号及对应的仿真信号进行分析和处理，建立振动信号和仿真信号的三维图像；

步骤3，采用灰度共生矩阵的方法对振动信号的三维图像进行特征提取，并对灰度共生矩阵的纹理方向特征进行加权处理；

步骤4，采用BP神经网络对加权处理过的特征分别进行识别分类，准确识别出不同故障的特征，从而完成印刷机的故障诊断。

2.根据权利要求1所述的一种基于三维谱图分析的胶印机墨辊故障诊断方法，其特征在于，步骤1中印刷机胶辊轴承为滚动轴承；

步骤1中通过高速多通道数据采集系统和加速度传感器采集印刷机胶辊两端轴承在正常状态和故障状态下的振动信号；通过编程软件获得不同类型故障状态下的仿真信号；

步骤1中的故障状态包括：轴承内圈故障状态、外圈故障状态、滚动体故障状态中的一种或几种。

3.根据权利要求1所述的一种基于三维谱图分析的胶印机墨辊故障诊断方法，其特征在于，步骤2具体包括以下步骤：

步骤2.1，输入采集的印刷机胶辊轴承两端在正常和故障状态下的振动信号为原始信号x(t)，找到原始信号x(t)的局部极大值点并用三次样条函数拟合成原数据的上包络线P，再找出所有的极小值点并将其用三次样条曲线拟合成下包络线Q；

步骤2.2，计算上下包络的均值，记为m(t)：

m ( t ) = P + Q 2 - - - ( 1 ) ]]>

步骤2.3，用原始信号x(t)减去包络线的均值得到一个分量h(t)

h(t)＝x(t)-m(t) (2)

步骤2.4，当分量满足h(t)关于时间轴局部对称及|h(t)极值点个数-h(t)零点个数|≤1的要求时，就将保存为IMF分量，记为c(t)；如果不满足IMF定义就把h(t)表示成输入信号重复步骤2.1～步骤2.3，直到满足EMD要求；

步骤2.5，从原始信号x(t)中减去c(t)，得到剩余信号r(t)

r(t)＝x(t)-c(t) (3)

步骤2.6，将剩余信号r(t)作为原始信号进行步骤2.1～步骤2.5，直到第N阶不能再进行IMF提取，最终将原始信号表示为：

x ( t ) = Σ j = 1 n c j ( t ) + r n ( t ) - - - ( 4 ) ]]>

x(t)的Hilbert变换y(t)为：

y ( t ) = 1 π P V ∫ x ( τ ) t - τ d ( τ ) - - - ( 5 ) ]]>

式(5)中，PV为柯西主值，τ为时间变量；

对应于x(t)的解析信号z(t)为：

z(t)＝x(t)+iy(t)＝a(t)eiθ(t) (6)

式(6)中，a(t)称为原始信号x(t)的瞬时振幅，θ(t)称为原始信号x(t)的瞬时相位

a ( t ) = x 2 ( t ) + y 2 ( t ) - - - ( 7 ) ]]>

θ ( t ) = arctan [ y ( t ) x ( t ) ] - - - ( 8 ) ]]>

步骤2.7，对原始信号x(t)的每一阶IMF进行Hilbert变换，得到信号瞬时频率：

ω ( t ) = R { Σ i = 1 n a i ( t ) e i ∫ ω i ( t ) d t } - - - ( 9 ) ]]>

步骤2.8，通过软件编程采样，利用HHT算法对采集到的振动信号分别进行变换，得到对应的振幅-时间-频率三维图像。