[发明专利]基于周期靶向的最优共振频带确定方法

摘要

基于周期靶向的最优共振频带确定方法，先将振动加速度传感器吸附于被测试滚动轴承轴承座，对其振动信号进行采集，然后构建1/3-二叉树状滤波器组得到滤波后的复包络信号，再计算各包络信号的周期性强度PAR，将低于阈值的复包络信号的峭度置零，然后计算剩下包络信号的峭度值，选取峭度最大的复包络信号所对应的频带为最优共振频带，并作该包络信号的频谱，得到包络谱，与滚动轴承存在的故障类型所对应的故障特征频率对比，最后确定滚动轴承存在的故障类型，本发明利用了故障激发冲击的本质特征，避免了非周期冲击对共振解调频带选择的干扰，具有鲁棒性，且在共振解调频带的确定过程是自适应的，有利于实现故障特征提取和诊断监测的自动化。

主权项

基于周期靶向的最优共振频带确定方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一，将振动加速度传感器吸附于对被测试滚动轴承的轴承座上，并对振动信号进行高频采样和预处理，将振动信号记为x(t)；步骤二，构建1/3‑二叉树状滤波器组，对振动信号x(t)进行滤波得到复包络信号e_i,j(t)，e_i,j(t)由滤波器组中对应的第i行第j列的滤波器滤波得到；步骤三，计算复包络信号e_i,j(t)的周期性强度，记为PAR(Periodic Component to Aperiodic Component Ratio)，通过自相关算法实现，信号x(t)的自相关函数定义为：r_x(τ)≡∫x(t)x(t+τ)dt       (1)τ＝0时函数取得最大值r_x(0)，是信号的总能量，τ_max为自相关函数中除τ＝0以外所有局部最大值中取得最大值的时延，其函数值r_x(τ_max)表示信号中周期分量的能量，得到信号中周期分量所占能量比为：${r_x}^{\′}\left({\mathrm{\τ}}_{\max }\right)=\frac{r_x\left({\mathrm{\τ}}_{\max }\right)}{r_x\left(0\right)}---\left(2\right)$信号x(t)周期性强度指标PAR的计算定义为：$\mathrm{PAR}=\frac{r_x^{\′}\left({\mathrm{\τ}}_{\max }\right)}{1-r_x^{\′}\left({\mathrm{\τ}}_{\max }\right)}---\left(3\right)$步骤四,根据周期性强度PAR的阈值，将低于阈值的复包络信号e_i,j(t)的峭度值K_i,j置零，排除非周期分量的干扰，阈值设定范围在0.2到0.7之间，根据实际信号的信噪比来确定，信噪比高的信号相应的阈值设定越大；步骤五，计算未置零的复包络信号e_i,j(t)的峭度值，将峭度值最大的复包络信号所对应的频带确定为最优共振频带；步骤六，包络频谱分析，计算复包络信号的频谱，与滚动轴承存在的故障类型所对应的故障特征频率对比，确定滚动轴承存在的故障类型。