本發(fā)明涉及一種變轉(zhuǎn)速工況下復(fù)合故障信號的模態(tài)分量的評價(jià)方法在軸承故障領(lǐng)域內(nèi)的應(yīng)用，特別是關(guān)于一種基于加權(quán)裕度指標(biāo)的模態(tài)分量評價(jià)方法。

背景技術(shù)：

1、滾動軸承作為機(jī)械設(shè)備中重要的零部件之一，故障發(fā)生率較高，其失效易導(dǎo)致整個(gè)設(shè)備停止工作，因此軸承故障診斷在機(jī)械設(shè)備監(jiān)測與維護(hù)中具有重要意義。相比單一故障，復(fù)合故障相互，增加了診斷難度，研究表明，內(nèi)外圈故障展軸承故障的90％，影響設(shè)備正常運(yùn)轉(zhuǎn)，嚴(yán)重的將造成一定的經(jīng)濟(jì)損失。

2、但在車輛實(shí)際運(yùn)行中，設(shè)備的啟動和停止導(dǎo)致的以變轉(zhuǎn)速工況的軸承復(fù)合故障較為常見，變轉(zhuǎn)速工況下引起的故障沖擊在時(shí)域上不再具有周期性，故障特征頻率會受到轉(zhuǎn)速變化的影響而發(fā)生變化，此時(shí)的振動信號表征為非線性的非平穩(wěn)信號，僅通過時(shí)頻頻域分析將產(chǎn)生“頻譜模糊”現(xiàn)象，難以有效提取軸承振動信號包含額故障特征信息。因此，常規(guī)診斷方法不再適用。針對非線性非平穩(wěn)信號難以處理分析的問題，有學(xué)者提出通過階次追蹤方法可實(shí)將變轉(zhuǎn)速工況下的非平穩(wěn)信號轉(zhuǎn)化為較為平穩(wěn)的角域信號，再通過階次譜分析實(shí)現(xiàn)軸承故障診斷。

3、上述方法可在一定程度上實(shí)現(xiàn)變轉(zhuǎn)速工況下的軸承故障特征提取，但在實(shí)際工業(yè)環(huán)境中采集的振動信號，故障特征易被噪聲干擾，湮沒其中的特征信息，因此需要對角域信號采取一定的降噪處理，突出振動信號沖擊成分信息，再對降噪后的信號進(jìn)行階次譜分析，可實(shí)現(xiàn)變轉(zhuǎn)速工況下軸承復(fù)合故障信號的準(zhǔn)確提取。

4、根據(jù)上述內(nèi)容，針對變轉(zhuǎn)速工況下軸承復(fù)合故障易被強(qiáng)背景噪聲干擾，導(dǎo)致湮沒其中重要故障特征信息的問題，提出一種基于svmd分解與加權(quán)裕度指標(biāo)結(jié)合采用wst降噪的方法，可有效解決上述問題。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、本發(fā)明提出一種基于svmd分解與加裕度指標(biāo)的信號分解方法，并通過wst降噪重構(gòu)信號，包絡(luò)解調(diào)降噪后的重構(gòu)信號解決變轉(zhuǎn)速工況下故障信息被噪聲湮沒的問題。

2、本發(fā)明的目的可以通過以下技術(shù)方案來實(shí)現(xiàn)：

3、本發(fā)明提供一種基于加權(quán)裕度指標(biāo)與wst降噪方法的故障特征提取方法，包括以下步驟：

4、s1：通過重采樣方法轉(zhuǎn)化變轉(zhuǎn)速下的非平穩(wěn)信號為較為平穩(wěn)的角域信號，采用svmd方法將角域信號分解為k個(gè)模態(tài)分量信號。

5、s2：計(jì)算各個(gè)模態(tài)分量的加權(quán)裕度指標(biāo)，選取均值以上的分量的為有效分量，將有效分量進(jìn)行重構(gòu)。

6、s3：采用wst降噪重構(gòu)信號，基于階次譜方法分析降噪后的重構(gòu)信號，與理論故障特征階次對照，確定故障類型。

7、優(yōu)選地，所述s1具體為：

8、以變轉(zhuǎn)速工況下滾動軸承的復(fù)合故障信號為研究對象，采用重采樣方法將其轉(zhuǎn)換為平穩(wěn)的角域信號，并基于svmd方法將其分解為一系列的模態(tài)分量信號。

9、優(yōu)選地，所述s2其計(jì)算流程如下：

10、s2.1：求解經(jīng)svmd分解后k個(gè)分量信號x的均方根值，反映軸承故障信號的振動強(qiáng)度，以更好表征故障信號特性，其表達(dá)式為：

11、

12、其中κ為模態(tài)分量個(gè)數(shù)，κ＝1,2，···，k，n為信號采樣點(diǎn)個(gè)數(shù)。

13、s2.2：求解分量信號的相關(guān)系數(shù)值，其數(shù)學(xué)表達(dá)式為：

14、

15、其中e(·)為數(shù)學(xué)期望，y為角域信號。

16、s2.3求解各分量的裕度因子值，其數(shù)學(xué)表達(dá)式為

17、

18、其中xmax為一組分量信號中的最大值。

19、s2.4：構(gòu)建加權(quán)因子，建立加權(quán)裕度指標(biāo)，其數(shù)學(xué)表達(dá)式為:

20、

21、計(jì)算各個(gè)分量的wmf值，選取大于wmf均值的分量為有效分量，并將其進(jìn)行重構(gòu)組成重構(gòu)信號，為降噪做準(zhǔn)備。

22、優(yōu)選地，所述s3具體流程為：

23、s3.1采用小波軟閾值方法對重構(gòu)信號進(jìn)行降噪，常用閾值數(shù)學(xué)表達(dá)式為：

24、

25、但當(dāng)信號采樣點(diǎn)過多時(shí)，該方法求得的閾值較大且在各層閾值量化過程中始終不變，導(dǎo)致略去部分有用信號，降低信號提取準(zhǔn)確性，為此采用改進(jìn)閾值選取規(guī)則，避免采樣點(diǎn)過多的問題，其數(shù)學(xué)表達(dá)式為：

26、

27、其中σ為噪聲標(biāo)準(zhǔn)差，θ為分解層數(shù)，λ為閾值，λθ為對應(yīng)θ層上的門限閾值。

28、s3.2采用階次譜方法包絡(luò)解調(diào)降噪后的重構(gòu)信號，在階次譜中識別提取軸承實(shí)際故障階次，在誤差允許范圍內(nèi)，與理論故障階次對照，進(jìn)而確定故障類型。當(dāng)某一頻率存在較多倍頻時(shí)，可認(rèn)為軸承發(fā)生該類型的故障。

29、軸承理論故障階次可根據(jù)尺寸參數(shù)計(jì)算確定，其表達(dá)式如下：

30、外圈理論故障特征階次：

31、

32、內(nèi)圈理論故障階次：

33、

34、滾動體理論故障階次：

35、

36、保持架理論故障特征階次：

37、

38、其中z為滾動體個(gè)數(shù)，d為滾動體直徑，d為滾道節(jié)徑，為接觸角。

39、本發(fā)明具有以下優(yōu)點(diǎn)：

40、本發(fā)明為實(shí)現(xiàn)變轉(zhuǎn)速工況下的軸承復(fù)合故障信號特征信息的準(zhǔn)確提取，采用svmd分解故障信號，基于加權(quán)稀疏度指標(biāo)選擇有效分量，采用wst方法降噪重構(gòu)的有效分量信號，包絡(luò)解調(diào)實(shí)現(xiàn)變轉(zhuǎn)速工況下軸承復(fù)合故障診斷。本方法可有效提取受背景噪聲湮沒的軸承故障特征信息，提升故障提取準(zhǔn)確性。

技術(shù)特征：

1.一種基于變轉(zhuǎn)速工況下滾動軸承復(fù)合故障診斷方法，其特征在于，包括以下步驟：

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于變轉(zhuǎn)速工況下滾動軸承復(fù)合故障診斷方法，其特征在于，所述s1具體為以滾動軸承變轉(zhuǎn)速工況下的復(fù)合故障信號為研究對象，采用重采樣方法將其轉(zhuǎn)換為角域信號，并基于svmd方法將其分解為一系列的分量信號。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于變轉(zhuǎn)速工況下滾動軸承復(fù)合故障診斷方法，其特征在于，所述s2中的加權(quán)裕度指標(biāo)是一種綜合反映軸承故障信號振動強(qiáng)度、原始信號與分量信號相關(guān)性及信號沖擊特性的評價(jià)指標(biāo)，其計(jì)算流程如下：

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于變轉(zhuǎn)速工況下滾動軸承復(fù)合故障診斷方法，其特征在于，所述s3具體流程為：

技術(shù)總結(jié)
本發(fā)明涉及了一種基于變轉(zhuǎn)速工況下滾動軸承復(fù)合故障診斷方法。其特征在于，包括一下步驟：S1：采用重采樣的方法將變轉(zhuǎn)速軸承故障信號轉(zhuǎn)化為較為平穩(wěn)的角域信號，并基于逐次變分模態(tài)分解(SVMD)將角域信號自適應(yīng)地分解為K個(gè)模態(tài)分量信號；S2：依據(jù)相關(guān)系數(shù)和均方根值構(gòu)建加權(quán)因子，與裕度指標(biāo)組合建立加權(quán)裕度指標(biāo)(WMF)，計(jì)算各個(gè)分量信號的WMF值，選取大于均值以上的分量作為有效分量，重構(gòu)有效分量；S3：采用小波軟閾值(WST)為重構(gòu)信號降噪，通過階次譜解調(diào)降噪后的重構(gòu)信號，對照理論故障階次，在誤差允許范圍內(nèi)，實(shí)現(xiàn)變轉(zhuǎn)速工況下故障診斷。SVMD方法結(jié)合WMF指標(biāo)與WST降噪方法能從噪聲環(huán)境中有效提取軸承故障階次，對變轉(zhuǎn)速工況下的復(fù)合故障診斷具有良好的效果，具有一定的實(shí)際應(yīng)用價(jià)值。

技術(shù)研發(fā)人員：薛海,陳江濤,白永亮,馬玉龍
受保護(hù)的技術(shù)使用者：蘭州交通大學(xué)
技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2025/5/15