一种针对轴承振动信号瞬时频率分析诊断方法技术

一种针对轴承振动信号瞬时频率分析诊断方法，涉及一种对轴承部件的分析诊断方法。对轴承振动信号

A Method of Instantaneous Frequency Analysis and Diagnosis for Bearing Vibration Signal

A method for analyzing and diagnosing instantaneous frequency of bearing vibration signal relates to an analytical and diagnostic method for bearing components. Vibration signal of bearing

【技术实现步骤摘要】
一种针对轴承振动信号瞬时频率分析诊断方法
本专利技术涉及一种对轴承部件的分析诊断方法，特别是涉及一种针对轴承振动信号瞬时频率分析诊断方法。
技术介绍
轴承是工业生产设备中的关键部件，由于长期连续工作在高载荷、高转速下，发生故障的比例极高。同时，各类旋转机械设备不断向复杂、高速、高效的方向发展，对于转速的要求日益提高，转速波动对轴承故障诊断所带来的影响已不容忽视。然而，从另一个角度看，在转速发生改变的过程中，一些原本微弱的故障信息反而会因此而增强，对其诊断也带来了有利因素。变速轴承的振动信号在时域中具有时变性、非平稳性特点，所以采用阶比分析使其转化为角域上的平稳信号，可以避免在信号采集预处理时丢失故障特征的问题。变速工况下对轴承振动信号进行阶比分析的关键是获取轴承的转速信息。获取转速信息通常有两种方法：安装硬件转速计方法和采用无转速计分析算法。工业现场众多设备的轴承等部件都包含在机壳内部，这使得转速计的安装十分困难，既费时又浪费资源。所以，本专利技术采用无转速分析算法来获取转速，该方法无需硬件配合，直接从振动信号中获取速信息，可有效避免上述问题。从轴承振动信号中提取含有转速信息的谐波分量，对其瞬时频率进行估计，然后根据瞬时频率和转速的转换关系获得转速信息。变速工况下，轴承的振动信号具有非线性、时变性、调制性和多分量特性等特点，各谐波成份十分相近甚至有重叠，直接采用短时傅里叶变换、经验模态分解等时频分析方法难以对其进行有效分解，产生谱图模糊，瞬时频率估计不精确等问题，这些问题均需要进一步解决。
技术实现思路
本专利技术的目的在于提供一种针对轴承振动信号瞬时频率分析诊断方法，该方法提出一种基于广义解调时频分析的信号瞬时频率估计方法，直接从轴承的振动信号中提取含有转速信息的谐波分量，通过估计其瞬时频率来获取转速信息，对于在转速波动工况下，具有时变性、调制性及多分量特性，特别是谐波成分相近或出现重叠的振动信号的分析十分有效。本专利技术的目的是通过以下技术方案实现的：一种针对轴承振动信号瞬时频率分析诊断方法，所述方法为一种基于广义解调时频分析的信号瞬时频率估计方法，该方法包括如下步骤：步骤1：对变速工况下轴承原始信号进行最大离散小波包变换，获取时频谱图，然后采用最大能量法分离出时频谱图中能量最为显著的谐波分量，用于下一步分析；步骤2：采用最小二乘法拟合步骤1中得到的谐波分量，进而得到其相位函数；步骤3：对振动信号进行Hilbert变换，得到解析信号，其中是的Hilbert变换；步骤4：根据步骤2中求取的相位函数，对进行广义解调，得到信号；步骤5：为去除负频率的影响以及便于逆广义解调，再次对进行Hilbert变换得到新的解析信号，其中是的Hilbert变换；步骤6：构建带通滤波器，其中，振动信号的时频谱图中起始时刻对应的频率作为滤波器的起始频率，与其相邻的2个分量起始频率间隔的1/2作为滤波器的频带；步骤7：利用带通滤波器对解析信号进行带通滤波，分解出平行于时间轴的基频谐波分量信号；步骤8：对解析信号进行逆广义解调，得到解析信号；步骤9：根据公式，估算解析信号的瞬时频率值；对离散的瞬时频率值进行多项式拟合后获得瞬时频率估计曲线。本专利技术的优点与效果是：本专利技术对于轴承在变速工况下的振动信号所表现出的时变性、调制特性等情况的分析十分有效，可解决频率相近或频带重叠情况下的多分量信号的谱图模糊问题，提高分离精准性。本专利技术为多分量调制信号的分析提供了一种途径，利用广义解调时频分析方法并结合带通滤波器，可有效分离频率相近或频带重叠的谐波分量，提高瞬时频率的估计精度。附图说明图1示出了本专利技术方法的实施步骤；图2示出了本专利技术实施例1中的信号的时域波形图；图3示出了本专利技术实施例1中的信号经过MODWPT后的时频分布图；图4示出了本专利技术实施例1中的信号经过带通滤波后的时频分布图；图5示出了本专利技术实施例1中的信号经过逆广义解调后的时频分布图；图6示出了本专利技术实施例2中的信号的时域波形图；图7示出了本专利技术实施例2中的信号经过MODWPT后的时频分布图；图8示出了本专利技术实施例2中的信号经过带通滤波后的时频分布图；图9示出了本专利技术实施例2中的信号经过逆广义解调后的时频分布图；图10示出了本专利技术实施例3中的信号的时域波形图；图11示出了本专利技术实施例3中的信号经过MODWPT后的时频分布图；图12示出了本专利技术实施例3中的信号经过带通滤波后的时频分布图；图13示出了本专利技术实施例3中的信号经过逆广义解调后的时频分布图。具体实施方式下面结合附图所示实施例对本专利技术进行详细说明。实施例1：步骤1：变速工况下轴承振动信号，描述如下：其中，为高斯白噪声，信噪比为3dB，采样频率为1024Hz，采样时间为2.5s，信号的时域波形如图2所示。对进行最大离散小波包变换，其时频谱如图3所示；用最大能量法分离出时频谱图中能量最为显著的谐波分量，用于下一步分析。步骤2：采用最小二乘法拟合步骤1中得到的谐波分量，进而得到其相位函数。步骤3：对振动信号进行Hilbert变换，得到解析信号，其中是的Hilbert变换。步骤4：根据步骤2中求取的相位函数，对进行广义解调，得到信号。步骤5：为去除负频的影响以及便于逆广义解调，再次对进行Hilbert变换得到新的解析信号，其中是的Hilbert变换。步骤6：构建带通滤波器，其中，振动信号的时频谱图中起始时刻对应的频率作为滤波器的起始频率，与其相邻的2个分量起始频率间隔的1/2作为滤波器的频带。本实施例中带通滤波器的起始频率，带宽。步骤7：利用带通滤波器对解析信号进行带通滤波，分解出平行于时间轴的基频谐波分量信号，的时频分布波形如图4所示。步骤8：对解析信号进行逆广义解调，得到解析信号，的时频分布如图5所示。步骤9：根据公式，估算解析信号的瞬时频率值；对离散的瞬时频率值进行多项式拟合后获得瞬时频率估计曲线。实施例2步骤1：变速工况下轴承振动信号，描述如下：其中，信号的采样频率为1024Hz，采样时间为1s，信号的时域波形如图6所示。对进行最大离散小波包变换，其时频谱如图7所示；用最大能量法分离出时频谱图中能量最为显著的谐波分量，用于下一步分析。步骤2：采用最小二乘法拟合步骤1中得到的谐波分量，得到含有转速信息的基频分量；并利用曲线拟合函数求取相位函数的参数，最终得到相位函数。步骤3：对振动信号进行Hilbert变换，得到解析信号，其中是的Hilbert变换。步骤4：根据步骤2中求取的相位函数，对进行广义解调，得到信号。步骤5：为去除负频的影响以及便于逆广义解调，再次对进行Hilbert变换得到新的解析信号，其中是的Hilbert变换。步骤6：构建带通滤波器，其中，振动信号的时频谱图中起始时刻对应的频率作为滤波器的起始频率，与其相邻的2个分量起始频率间隔的1/2作为滤波器的频带。本实施例中带通滤波器的起始频率Hz，带宽Hz。步骤7：利用带通滤波器对解析信号进行带通滤波，分解出平行于时间轴的基频谐波分量信号，的时频分布波形如图8所示。步骤8：对解析信号进行逆广义解调，得到解析信号，的时频分布如图9所示。步骤9：根据公式，估算解析信号的瞬时频率值；对离散的瞬时频率值利用RBF人工神经网络进行拟合后获得瞬时频率估计曲线。实施例3步骤1：变速工况下轴承本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种针对轴承振动信号瞬时频率分析诊断方法，其特征在于，所述方法为一种基于广义解调时频分析的信号瞬时频率估计方法，该方法包括如下步骤：步骤1：对变速工况下轴承原始信号

【技术特征摘要】
1.一种针对轴承振动信号瞬时频率分析诊断方法，其特征在于，所述方法为一种基于广义解调时频分析的信号瞬时频率估计方法，该方法包括如下步骤：步骤1：对变速工况下轴承原始信号进行最大离散小波包变换，获取时频谱图，然后采用最大能量法分离出时频谱图中能量最为显著的谐波分量，用于下一步分析；步骤2：采用最小二乘法拟合步骤1中得到的谐波分量，进而得到其相位函数；步骤3：对振动信号进行Hilbert变换，得到解析信号，其中是的Hilbert变换；步骤4：根据步骤2中求取的相位函数，对进行广义解调，得到信号；...

【专利技术属性】
技术研发人员：齐晓轩，原忠虎，刘英英，杜英魁，都丽，
申请(专利权)人：沈阳大学，
类型：发明
国别省市：辽宁,21