基于增强级联多稳随机共振的微弱故障信号特征提取方法技术

一种基于增强级联多稳随机共振的微弱故障信号特征提取方法，所述方法首先在多稳随机共振系统的基础上将多个多稳系统进行级联，然后通过给级联多稳系统各级分别施加时间尺度与多稳系统的特征时间相匹配的第二周期驱动信号,使多稳系统中产生随机共振加强的新现象。本发明专利技术方法增强了对微弱信号检测的能力，克服强噪声背景下微弱信号难以提取的问题，使被噪声淹没的微弱故障信息得到放大，并实现了轴承机械故障的诊断。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及机械设备故障诊断领域，尤其涉及一种基于增强级联多稳随机共振的微弱故障信号特征提取方法。
技术介绍
随着现代化生产科技的不断发展，机械设备日趋大型化、高速化、自动化、智能化。在设备组成和结构逐渐复杂，功能更加完善的同时，各部件间的联系也越来越紧密，动态行为更加复杂，从而出现故障的频率和诊断难度逐渐提高。大型机械设备是动力、机械制造、石油、冶金、发电、化工等领域的核心设备，一旦其中一个零部件出现失效或者故障将会导致整个系统无法正常运行，轻者影响生产、造成巨大的经济损失，重则可能导致人员伤亡、出现重大事故。因此，诊断出机械的早期故障特征对避免严重故障的发生，保证机械设备的正常运行有着重大的现实意义。然而，早期故障的特征本身是很微弱的，实现早期故障微弱特征的提取极具挑战性。现有的微弱故障信号特征提取方法大多是从消除噪声的角度来检测故障特征的，但是对于强噪声背景下微弱特征信号提取，一味的降噪虽然在一定程度上降低了噪声，但也削弱了特征信号，这使得测量信号在信噪比极低的情况下难以实现检测。随机共振是一种利用噪声来增强微弱信号的新理论，它是以噪声为媒介引起微弱周期信号与非线性协同作用的非线性现象，已作为一种微弱特征提取方法，应用到微弱信号检测领域。与传统方法相比，它在削弱噪声的同时强化微 弱特征，提高信噪比，实现微弱信号的检测。然而，只有在输入信号、噪声和非线性系统之间满足一定的匹配条件，才能产生随机共振现象，实现微弱特征的提取。实际在处理信噪比极低的微弱信号时，一般随机共振的效果并不能达到我们的预期目标，会对诊断结果的准确性造成一定的影响。
技术实现思路
本专利技术目的在于提供一种放大微弱故障信息、方便提取信号的基于增强级联多稳随机共振的微弱故障信号特征提取方法。为实现上述目的，采用了以下技术方案：本专利技术主要包括一种增强级联多稳随机共振系统，所述增强级联多稳随机共振系统由多个多稳随机共振系统依次连接组成，且前一级多稳随机共振系统的输出作为下一级多稳随机共振系统的输入，最后一级多稳随机共振系统的输出为增强级联多稳随机共振系统的输出；所述方法是基于所述的增强级联多稳随机共振系统，给增强级联多稳随机共振系统的各级多稳随机共振系统分别施加一个时间尺度与增强级联多稳随机共振系统的特征时间相匹配的第二周期驱动信号，使增强级联多稳随机共振系统中产生随机共振加强的新现象。所述方法的具体步骤如下：步骤1，计算待诊断机械设备的故障特征频率，提取待诊断机械设备的振动数据作为增强级联多稳随机共振系统的输入，增强级联多稳随机共振系统的输出作为振动数据结果；对提取的振动数据结果进行傅里叶变换，得到振动信号 的频谱，并确定频谱中所含的频率成分；步骤2，对所有的多稳随机共振系统的参数进行最佳选取，将最佳的振动信号引入增强级联多稳随机共振系统；步骤3，对增强级联多稳随机共振系统的每一级多稳随机共振系统输入施加匹配的第二驱动周期信号，使增强级联多稳随机共振系统中产生随机共振加强的新现象；步骤4，为使提取特征信号的过程更加明确，对增强级联多稳随机共振系统的每一级多稳随机共振系统输出信号进行傅里叶变换，并获取每个输出信号的频谱，观察每一级多稳随机共振系统输出信号的频谱中是否有故障特征频率成分，根据结果判断该机械设备是否存在故障以及发生故障的部位。进一步的，在步骤2中，所述多稳随机共振系统通过Langevin方程dx/dt＝-dU(x)/dx+s(t)+η(t)进行描述；式中，多稳随机共振系统的势函数U(x)是由系统参数b、c、d的取值共同决定，当b、c、d取值不同时，该势函数可能是三稳、双稳和单稳；s(t)为微弱信号；D为噪声强度，ε(t)是均值为0、方差为1的白噪声；调节系统参数b、c、d，使系统参数b、c、d与输入振动信号达到最佳匹配并且伴随出现随机共振现象。进一步的，在步骤3中，对增强级联多稳随机共振系统的每一级多稳随机共振系统输入施加匹配的第二驱动信号，每一级多稳随机共振系统相应的动力学方程变为dx/dt＝-dU(x)/dx+s(t)+s1(t)+η(t)；式中，s1(t)为系统加入的第二驱动周期信号。与现有技术相比，本专利技术具有如下优点：利用多稳随机共振系统对时域波形降噪的优良特性，对有噪信号进行级联随机共振输出，能量逐渐由高频向低频转移的同时，使信号得到降噪，使多稳系统中产生随机共振的现象得到加强，进而实现了轴承机械故障的有效诊断。克服了强噪声背景下微弱信号提取难的问题，使被噪声淹没的微弱故障信息得以放大，对机械设备的早期故障诊断具有重要意义。附图说明图1是本专利技术方法的流程图。图2是原始信号的时域波形和频谱图。图3是原始信号直接进行两级级联结果图。图4是B＝0.04、C＝0时，二级级联多稳随机共振系统输出结果图。图5是B＝0.04、C＝0.08时，二级级联多稳随机共振系统输出结果图。具体实施方式下面结合附图对本专利技术做进一步说明：本专利技术主要包括一种增强级联多稳随机共振系统，所述增强级联多稳随机共振系统由多个多稳随机共振系统依次连接组成，且前一级多稳随机共振系统的输出作为下一级多稳随机共振系统的输入，最后一级多稳随机共振系统的输出为增强级联多稳随机共振系统的输出；所述方法是基于所述的增强级联多稳随机共振系统，给增强级联多稳随机共振系统的各级多稳随机共振系统分别施加一个时间尺度与增强级联多稳随机共振系统的特征时间相匹配的第二周期驱 动信号，使增强级联多稳随机共振系统中产生随机共振加强的新现象。如图1所示，所述方法的具体步骤如下：步骤1，计算待诊断机械设备的故障特征频率，提取待诊断机械设备的振动数据作为增强级联多稳随机共振系统的输入，增强级联多稳随机共振系统的输出作为振动数据结果；对提取的振动数据结果进行傅里叶变换，得到振动信号的频谱，并确定频谱中所含的频率成分；步骤2，对所有的多稳随机共振系统的参数进行最佳选取，将最佳的振动信号引入增强级联多稳随机共振系统；多稳随机共振系统通过Langevin方程dx/dt＝-dU(x)/dx+s(t)+η(t)进行描述；式中，多稳随机共振系统的势函数U(x)是由系统参数b、c、d的取值共同决定，当b、c、d取值不同时，该势函数可能是三稳、双稳和单稳；s(t)为微弱信号；D为噪声强度，ε(t)是均值为0、方差为1的白噪声；调节系统参数b、c、d，使系统参数b、c、d与输入振动信号达到最佳匹配并且伴随出现随机共振现象。选用两级级联多稳系统为例，其Langevin方程为：式中，x1(t)为第一级级联系统的输出信号，x2(t)为第二级级联系统的输出信号。步骤3，对增强级联多稳随机共振系统的每一级多稳随机共振系统输入施加匹配的第二驱动信号，每一级多稳随机共振系统相应的动力学方程变为dx/dt＝-dU(x)/dx+s(t)+s1(t)+η(t)；式中，s1(t)为系统加入的第二驱动周期信号。则两级级联多稳随机共振系统的Langevin方程变为：式中，x1(t)和x2(t)分别是第一级和次级级联多稳系统的输出信号。Asin(2πf0)是使系统发生随机共振的第一周期信号，Bsin(2πf1t)是第一级系统加入的第二驱动周期信号，Csin(2πf2t)是第二级系统加入的第二驱动周期信号。分别匹配B、本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于增强级联多稳随机共振的微弱故障信号特征提取方法，主要包括一种增强级联多稳随机共振系统，其特征在于：所述增强级联多稳随机共振系统由多个多稳随机共振系统依次连接组成，且前一级多稳随机共振系统的输出作为下一级多稳随机共振系统的输入，最后一级多稳随机共振系统的输出为增强级联多稳随机共振系统的输出；所述方法是基于所述的增强级联多稳随机共振系统，给增强级联多稳随机共振系统的各级多稳随机共振系统分别施加一个时间尺度与增强级联多稳随机共振系统的特征时间相匹配的第二周期驱动信号，使增强级联多稳随机共振系统中产生随机共振加强的新现象。

【技术特征摘要】
1.一种基于增强级联多稳随机共振的微弱故障信号特征提取方法，主要包括一种增强级联多稳随机共振系统，其特征在于：所述增强级联多稳随机共振系统由多个多稳随机共振系统依次连接组成，且前一级多稳随机共振系统的输出作为下一级多稳随机共振系统的输入，最后一级多稳随机共振系统的输出为增强级联多稳随机共振系统的输出；所述方法是基于所述的增强级联多稳随机共振系统，给增强级联多稳随机共振系统的各级多稳随机共振系统分别施加一个时间尺度与增强级联多稳随机共振系统的特征时间相匹配的第二周期驱动信号，使增强级联多稳随机共振系统中产生随机共振加强的新现象。2.根据权利要求1所述的基于增强级联多稳随机共振的微弱故障信号特征提取方法，其特征在于，所述方法的具体步骤如下：步骤1，计算待诊断机械设备的故障特征频率，提取待诊断机械设备的振动数据作为增强级联多稳随机共振系统的输入，增强级联多稳随机共振系统的输出作为振动数据结果；对提取的振动数据结果进行傅里叶变换，得到振动信号的频谱，并确定频谱中所含的频率成分；步骤2，对所有的多稳随机共振系统的参数进行最佳选取，将最佳的振动信号引入增强级联多稳随机共振系统；步骤3，对增强级联多稳随机共振系统的每一级多稳随机共振系统输入施加匹配的第二驱动周期信号，使增强级联多稳随机共振系统中产生随机共振加...

【专利技术属性】
技术研发人员：时培明，安淑君，韩东颖，付荣荣，
申请(专利权)人：燕山大学，
类型：发明
国别省市：河北;13