[发明专利]一种旋转机械故障诊断方法及系统

说明书

本发明公开了一种旋转机械故障诊断方法及系统。所述方法包括：获取旋转机械的待诊断故障振动信号和多个已知单故障振动信号；利用S变换构建待诊断故障信号振动图谱和多个已知单故障振动图谱；利用Sobel边缘检测算子计算所有振动图谱的梯度；依据梯度得到第一边缘图谱和多个第二边缘图谱；利用SURF算法将第一边缘图谱与多个第二边缘图谱分别进行匹配，得到多个匹配点组；筛选匹配点对的个数大于预设值的匹配点组，得到匹配点筛选组；确定待诊断故障振动信号中包含匹配点筛选组对应的已知单故障振动信号。采用本发明的方法或系统，能够有效地实现复合故障特征分离，提高故障诊断的准确性。

技术领域

本发明涉及机械设备故障诊断技术领域，特别是涉及一种旋转机械故障诊断方法及系统。

背景技术

实际工程中，旋转机械故障往往不会单独出现，而是多个相互耦合、相互影响的故障同时存在构成复合故障。由于故障产生根源的不同，旋转机械复合故障在振动信号上表现为各单故障的叠加耦合，在时间域上表现为各单故障信号的非线性混合，在频率域上表现为各单故障信号特征频率的交叉和混叠，在高维数据空间上表现为各个单故障信号在低维流形上的交叠，表现在二维平面空间是各单故障信号的旋转、尺度缩放以及单故障信号之间的交叠、遮挡等。

目前，通常采用的旋转机械故障诊断方法为：首先，采用频谱分析、小波变换、经验模态分解等单故障信号处理方法进行特征提取；然后再利用支持矢量机、人工免疫、盲源分离等人工智能方法进行特征分类。该方法对旋转机械单一故障的诊断有很好的效果，但是由于不能对复合故障特征频率混叠部分进行很好的分离，因此，对于旋转机械复合故障的诊断效果欠佳，诊断的准确度不高。

发明内容

基于此，有必要提供一种旋转机械故障诊断方法及系统，以提高旋转机械复合故障的诊断效果，提高诊断的准确度。

为实现上述目的，本发明提供了如下方案：

一种旋转机械故障诊断方法，包括：

获取旋转机械的待诊断故障振动信号和多个已知单故障振动信号；

利用S变换构建所述待诊断故障振动信号和多个已知单故障振动信号的时频图，得到待诊断故障信号振动图谱和多个已知单故障振动图谱；

利用Sobel边缘检测算子计算所有振动图谱的梯度；所述梯度包括横向、纵向、45度方向和135度方向四个方向上的梯度；

依据所述梯度得到第一边缘图谱和多个第二边缘图谱；所述第一边缘图谱为边缘检测后的待诊断故障信号振动图谱，所述第二边缘图谱为边缘检测后的已知单故障振动图谱；

利用SURF算法将所述第一边缘图谱与多个所述第二边缘图谱分别进行匹配，得到多个匹配点组；一个所述匹配点组由所述第一边缘图谱和一个所述第二边缘图谱进行匹配得到的多个匹配点对构成；

筛选匹配点对的个数大于预设值的匹配点组，得到匹配点筛选组；

确定所述待诊断故障振动信号中包含所述匹配点筛选组对应的已知单故障振动信号。

可选的，在所述获取旋转机械的待诊断故障振动信号和多个已知单故障振动信号之后，还包括：

对所述旋转机械的待诊断故障振动信号和多个所述已知单故障振动信号进行小波包分解；

利用低通巴特沃斯滤波器对分解后的振动信号进行滤波。

可选的，所述利用Sobel边缘检测算子计算所有振动图谱的梯度，具体为：

N＝M₁＝|S_x|+|S_y|+|S₄₅|+|S₁₃₅|或