[发明专利]一种基于D氏小波能量基的滚动轴承故障特征提取方法

说明书

本发明提出了一种新的基于Daubechies小波能量基的滚动轴承故障特征提取方法，包括：对滚动轴承振动信号进行Daubechies小波分解重构；根据设定的误差值确定重构小波层数i；提取比重最大的前i层Daubechies小波进行正交规范化；计算前i层Daubechies小波功率谱，建立故障模式分类空间；计算不同工况下时域信号在故障模式分类空间中的投影坐标，并标定故障特征；采用支持向量机对不同工况信号特征进行空间划分，划分故障模式分类空间中的故障特征区域；对新获取的工况信号进行Daubechies小波分解、重构、正交规范化、计算功率谱、计算故障模式分类空间坐标、判定所在故障特征区域。本发明可以对滚动轴承单点故障特征信号进行有效提取，并且诊断结果具有较高的精确度。

技术领域

本发明涉及滚动轴承故障诊断领域，特别是涉及滚动轴承单点故障特征信号提取与诊断方法。

背景技术

滚动轴承作为工业设备的重要部件之一，其状态对设备的安全运行起到至关重要的作用。由于滚动轴承为机械易损件，其显著特征之一为寿命离散性大，故障原因复杂多变。在实际应用中，有的轴承在使用时间远未达预期设计寿命却出现多种故障，有的远超设计使用寿命却仍正常运行。因此，为了预防轴承故障，轴承运转状态的检测尤为重要。

现如今，对滚动轴承的故障诊断分析大多基于振动信号，而振动信号具有非线性、非平稳性等特点，利用它可获取充分表达信号特的信息。基于Daubechies小波变换的滚动轴承故障特征提取具有准确性高、速度快的特点,它能准确区分出滚动轴承的滚珠故障、内圈故障以及外圈故障。

发明内容

鉴于故障轴承振动信号的非平稳性以及故障识别率不高的缺点，本发明的目的在于提供一种滚动轴承单点故障诊断方法，用于解决现有技术中对滚动轴承单点故障诊断过于复杂的问题。

为实现上述目的及其他相关目的，本发明提供一种滚动轴承单点故障诊断方法，其特征在于，所述方法包括：对滚动轴承振动信号进行Daubechies小波分解重构；根据设定的误差值确定重构小波层数i；提取比重最大的前i层Daubechies小波进行正交规范化；计算前i层Daubechies小波功率谱，建立故障模式分类空间；计算不同工况下时域信号在故障模式分类空间中的投影坐标，并标定故障特征；采用支持向量机对不同工况信号特征进行空间划分，划分故障模式分类空间中的故障特征区域；对新获取的工况信号进行Daubechies小波分解、重构、正交规范化、计算功率谱、计算故障模式分类空间坐标、判定所在故障特征区域。本发明可以对滚动轴承单点故障特征信号进行有效提取，并且诊断结果具有较高的精确度。

优选地，对原始信号进行小波分解重构。设其中是二项式系数，那么，其中。小波函数的有效长度为，尺度函数为，其中小波函数的消失矩。由此对原始信号进行分解和重构。

优选地，对比重构信号与原始信号，分析重构误差，若差值小于则认为重构信号可代替原始信号，经判断分解到第i层其差值小于取重构信号的前i层进行研究。

优选地，将前i层Daubechies小波进行正交规范化，令为小波空间V的任一基，则正交规范化方法为：首先把用施密特正交化正交，即，

，

则为正交基。然后把它规范化，令，则为小波空间V的正交基。设为尺度函数，则函数系统形成正交系统的充要条件为或。

优选地，求取前i层小波信号功率谱，信号为功率限制信号，并满足，其中为时域信号，为时间参数，为信号持续时间。小波变换定义为，为尺度参数，为时间参数，为从到变化的小波基函数的小波函数群形成。从小波变换的能量守恒性质可得，，其中为小波可采纳条件，且，其中为小波函数的傅里叶变换。设，则是信号的功率沿时间轴上的分布。对公式进行频谱计算，可以得到的时间小波功率频谱并建立故障模式分类空间。