[发明专利]一种门座式起重机低速重载部件故障特征提取方法

摘要

本发明涉及一种门座式起重机低速重载部件故障特征提取方法。该方法通过将采集的门座式起重机低速重载部件的振动信号通过双树复小波包分解，分解为不同频段的分量，得到不同频段对应的双树复小波包分解系数，对包含故障特征信息的频带的双树复小波包分解系数进行奇异值分解，求奇异值差分谱曲线，根据其最大突变点来选择奇异值重构分量的个数，然后对其进行奇异值重构，对分量进行降噪，然后对其进行双树复小波重构，再求重构信号的希尔伯特包络谱，根据包络谱判断该低速重载部件是否存在故障。本发明解决了现有的门座式起重机低速重载部件超长时间振动信号无法利用奇异值分解进行降噪和故障特征提取的问题。

主权项

1.一种门座式起重机低速重载部件故障特征提取方法，其特征在于，包括以下步骤：1)以采样频率fs对门座式起重机低速重载部件的振动信号进行数据采集，将采集到的原始振动信号x(t)输入双树复小波包算法，进行n层分解，将原始振动信号分解为2n个频段，各频段的频率范围分别为[0,fs/2n]、[fs/2n,2×fs/2n]、[2×fs/2n,3×fs/2n]、…、[(2n‑1)×fs/2n,2n×fs/2n]；2)采集门座式起重机低速重载部件的转速信号r，根据低速重载部件的齿轮齿数Z，计算低速重载部件的一倍啮合频率3)判断一倍啮合频率所处频段，选择包含该啮合频率的频段对应的双树复小波包分解系数，构造Hankel矩阵A，并进行奇异值分解，得到A＝UDVT，D为对角矩阵；4)抽取对角矩阵D中对角线上的元素σ1≥σ2≥......σq≥0，组成奇异值序列；5)对奇异值序列分别求取bi＝σi‑σi+1(i＝1,2,......,q‑1)，将所有bi的序列B＝(b1,b2,......,bq‑1)称为奇异值的差分谱；6)查看奇异值差分谱中的最大突变点,将最大突变点对应的序号做为奇异值重构时需要保留的分量个数，进行奇异值重构，得到更新后的双树复小波包系数；7)利用更新后的双树复小波包系数，重构振动信号，实现振动信号的降噪；8)对重构的振动信号进行Hilbert包络解调，根据包络谱判断该低速重载部件是否存在故障。