[发明专利]一种基于包络信息的设备故障特征提取方法

权利要求书

1.一种基于包络信息的设备故障特征提取方法，所述方法包括：(S1)检测获取旋转机械设备的振动数据；其特征在于，所述方法还包括以下步骤：

(S2)对获取的振动数据进行包络转换，得到振动数据的包络信息，所述包络信息包括：频率序列F＝{f₁,f₂,...,f_n}和对应的幅值序列A＝{a₁,a₂,...,a_n}；

(S3)对频率序列F＝{f₁,f₂,...,f_n}和幅值序列A＝{a₁,a₂,...,a_n}分别做归一化处理，分别得到取值范围在[0,1]的频率序列和幅值序列

(S4)利用箱线图法对幅值序列进行异常值检测，具体为：

(S41)计算幅值序列的第一四分位数Q_A1和第三四分位数Q_A3；

(S42)取IQR＝Q_A3-Q_A1，设置检测区间D＝[Q_A1-3*IQR,Q_A3+3*IQR]，检测幅值序列中的每一个幅值是否属于检测区间D的数值范围内，若不属于检测区间D的数值范围内，则判定为异常幅值，将异常幅值添加至异常幅值序列A′＝{a′₁,a′₂,...,a′_m}，同时将异常幅值相对应的频率添加至异常频率序列F′＝{f′₁,f′₂,...,f′_m}；

(S5)将异常幅值序列A′从幅值序列中剔除，得到幅值序列A＝{a₁,a₂,...,a_p}，计算幅值序列A的方差σ_A，计算幅值序列的方差σ_A；

(S6)计算σ_A和σ_A的比值作为特征v₁：

计算异常频率序列F′＝{f′₁,f′₂,...,f′_m}的均值和第二四分位数分别作为特征v₂和v₃：

v₃＝Q_F′2；

最终得到三维度的特征向量v＝{v₁,v₂,v₃}。

2.如权利要求1所述的基于包络信息的设备故障特征提取方法，其特征在于，在所述步骤(S1)中，通过在旋转机械的轴承处加装振动加速度传感器来检测获取旋转机械设备的振动数据，所述振动加速度传感器安装在所述轴承的水平方向或垂直方向。

3.如权利要求2所述的基于包络信息的设备故障特征提取方法，其特征在于，所述振动加速度传感器通过AB胶或金属胶水安装固定在所述轴承处。

4.如权利要求1-3任一项所述的基于包络信息的设备故障特征提取方法，其特征在于，在所述步骤(S3)中，对频率序列F＝{f₁,f₂,...,f_n}和幅值序列A＝{a₁,a₂,...,a_n}分别按照式(1)做归一化处理；

其中，i＝1，2，3…n，当对频率序列F＝{f₁,f₂,...,f_n}按照式(1)做归一化处理时，x_i为频率序列F中的频率值，x_min为频率序列F中的最小频率，x_max为频率序列F中的最大频率，为归一化处理后的频率值；当对幅值序列A＝{a₁,a₂,...,a_n}按照式(1)做归一化处理时，x_i为幅值序列A中的幅值，x_min为幅值序列A中的最小幅值，x_max为幅值序列A中的最大幅值，为归一化处理后的幅值。