本发明专利技术公开了一种基于互补随机共振滤波器的微弱信号增强检测方法，包括：(1)将预处理得到的长度为2N点信号对半拆分成两个子信号S1(t)和S2(t)，每个子信号的长度为N点；(2)构建互补随机共振滤波器；(3)计算主通道输出信号x(t)的加权谱峭度的值；(4)在6维的加权谱峭度矩阵中搜索最大值，其对应的输出信号x(t)即为互补随机共振滤波器最优滤波输出信号，对该信号做频谱分析，即可根据轴承故障特征频率判断轴承故障类型。本发明专利技术采用更先进的双通道互补随机共振滤波器，通过加权谱峭度指标自适应地调整合适的系统参数，利用互补通道相位差异噪声去增强主通道的微弱周期信号，实现轴承微弱故障特征频率增强，提高轴承故障诊断的准确度。
【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及微弱信号增强检测
，具体涉及一种基于互补随机共振滤波器的微弱信号增强检测方法。
技术介绍
轴承是旋转机械的重要核心部件，轴承状态监测和故障诊断对于保证旋转机械的安全可靠运行具有极其重要的意义。振动信号分析方法常用于轴承故障诊断中。首先在轴承座上安装传感器采集振动信号，分析信号可以获得其时域、频域、时频域等特征，进一步分析这些特征可以获知轴承的运行状态。但在实际工况下，采集的振动信号容易受到环境背景噪声、机器运行噪声、采集设备电噪声等干扰，从而使得振动信号的信噪比降低，影响故障诊断的准确度。随机共振滤波器是一种能够利用噪声增强微弱周期信号的非线性滤波器，该类型滤波器已经被成功应用于轴承微弱特征信号提取、增强和故障诊断。对于确定的输入信号，可以通过调整合适的系统参数实现最优滤波。传统的随机共振滤波器都是基于经典的一维随机共振模型，该模型是个单输入单输出的系统，当输入信号的信噪比较低时，其滤波效果不够理想，不能很好地实现轴承微弱故障特征信号的检测，从而影响故障诊断的准确性，因此不适用于强噪声背景下的轴承微弱信号增强检测。从以上分析可知，对于现有的基于随机共振滤波器的微弱信号增强检测技术而言，一维随机共振滤波器具有局限性。如何改进优化随机共振滤波器结构、提高随机共振滤波器的微弱信号增强效果、最终提高轴承故障诊断的准确度仍需要进一步探讨。
技术实现思路
为了解决现有技术中存在的问题，本专利技术目的在于提供一种基于互补随机共振滤波器的微弱信号增强检测方法，并将其用于轴承故障诊断。互补随机共振滤波器具有主通道、互补通道共两个输入通道和对应的两个输出通道，通过将输入信号对半拆分成两个子信号分别输入两个输入通道，在合适的系统参数下，互补通道能够利用相位差异噪声去增强主通道的微弱周期信号，最终提高轴承故障诊断的准确度。本专利技术采用的技术方案为：一种基于互补随机共振滤波器的微弱信号增强检测方法，该方法包括如下步骤：步骤(1)、使用传感器采集轴承故障信号，对信号进行带通滤波和共振解调预处理，随后将预处理得到的长度为2N点信号对半拆分成两个子信号S1(t)和S2(t)，每个子信号的长度为N点。S1(t)和S2(t)分别如下式所示：式中A1和A2表示两个子信号的幅值，εx和εy为噪声强度值，dωx(t)和dωy(t)为独立维纳过程，f0表示两个同频率的微弱周期信号的频率，和分别为两个输入信号的相位。步骤(2)、构建互补随机共振滤波器，如下式所示：式中和分别为互补随机共振滤波器的主通道和互补通道变量，TR1和TR2是时间尺度变换因子，SR1和SR2是空间尺度变换因子，δ1和δ2为两个独立的耦合参数。初始化滤波器6个参数SR1,SR2,TR1,TR2,δ1和δ2的寻优范围和步增间隔。步骤(3)、将两个子信号S1(t)和S2(t)分别输入互补随机共振滤波器的主通道和互补通道，调整6个系统参数，采用四阶龙格库塔数值计算方法分别得到两个通道的输出信号x(t)和y(t)，计算主通道输出信号x(t)的加权谱峭度(weightedpowerspectrumkurtosis,WPSK)的值。WPSK计算公式如下所示：WPSK＝|CC|×PSK式中CC为输入信号S1(t)和滤波输出信号x(t)的相关系数，由下式计算：式中S1[n]和x[n]分别为S1(t)和x(t)的离散形式，和分别为S1[n]和x[n]的均值。PSK为输出信号x[n]的功率谱峭度，由下式计算：式中px[n],n＝1,2,3,…,M为x[n]通过快速傅里叶变换计算得到的功率谱；为px[n]的均值。步骤(4)、在6维的加权谱峭度矩阵中搜索最大值，其对应的输出信号x(t)即为互补随机共振滤波器最优滤波输出信号，对该信号做频谱分析，即可根据轴承故障特征频率判断轴承故障类型。本专利技术的优点和积极效果为：(1)本专利技术所提供的微弱信号增强检测方法采用更先进的双通道互补随机共振滤波器，利用互补通道相位差异噪声去增强主通道的微弱周期信号，从而提高了微弱信号的增强检测效果。(2)本专利技术的互补随机共振滤波器采用加权谱峭度指标自适应地调整合适的系统参数，能够实现微弱周期信号频率成分的自适应增强。(3)本专利技术的互补随机共振滤波器用于轴承故障诊断，能够实现轴承微弱故障特征频率自适应增强，提高故障诊断的准确度。附图说明图1为本专利技术方法实现流程图；图2为含噪声正弦信号及其功率谱；图3为经本专利技术滤波器处理含噪声正弦信号之后得到的最优输出信号及其功率谱；图4为轴承内圈故障包络信号及其功率谱；图5为经本专利技术滤波器处理轴承内圈故障信号之后得到的最优输出信号及其功率谱；图6为轴承外圈故障包络信号及其功率谱；图7为经本专利技术滤波器处理轴承外圈故障信号之后得到的最优输出信号及其功率谱。具体实施方式下面结合附图以及具体实施方式进一步说明本专利技术。实施例一：为了验证本专利技术提出的互补随机共振滤波器的微弱信号增强检测性能，首先对含噪声正弦信号进行分析，含噪声正弦信号的参数设置为：A1＝A2＝1,f0＝100Hz,其波形和频谱如图2所示。从时域波形可见，正弦信号完全被噪声淹没。从频谱中可见驱动频率f0，但噪声干扰十分明显。把图2的含噪信号对半拆分成两个子信号S1(t)和S2(t)并输入互补随机共振滤波器的两个输入端，在最优参数δ1＝-1.0e6,δ2＝-1.0e6,SR1＝1.0e4,SR2＝1.0e6,TR1＝1.0e-1,TR2＝1.1e-1下，互补随机共振滤波器的最优输出如图3所示。从频谱中可见，高频和低频噪声都被有效地抑制从而使得f0更为明显，结果验证了本专利技术滤波器的有效性。实施例二：为进一步验证本专利技术在微弱信号增强检测方面的优越性，对轴承故障内圈信号进行分析。内圈故障轴承型号如表1所示：表1内圈故障轴承参数及故障信息轴承内圈具有局部故障时，运动的滚子会依次通过内圈故障部位并碰撞产生冲击振动，冲击振动进一步引起机器共振，因此轴承故障信号由一系列共振频率调制的衰减冲击信号构成。另一方面，在一定转速下，两个相邻冲击信号的时间间隔(其倒数即为故障特征频率)能够反映轴承不同的故障类型。由于故障信号是调幅信号，因此共振解调技术常用于解调故障信号从而能够在解调(包络)谱中发现故障特征频率。信号经过带通滤波和包络解调后，其包络信号和包络谱如图4所示。时域的包络信号反应了冲击振动序列的轮廓，从轮廓中可见伴有明显噪声干扰的一系列的冲击脉冲。从包络谱中可以辨认出旋转频率fr和内圈故障频率fi，但其它噪声分量十分明显，从而影响轴承故障的精确诊断。随后，采用本专利技术提出的互补随机共振滤波器对包络信号进行处理。利用加权谱峭度作为参数调节指标得到最优的参数为δ1＝8.0e6,δ2＝10,SR1＝9.0e5,SR2＝10,TR1＝1.0,TR2＝1.0，和最优输出信号及频谱如图5所示。在互补随机共振滤波器的框架下，互补通道的相位差异噪声有效地增强了主通道的微弱周期信号，因此故障特征频率fi在频谱中十分突出，相比之下噪声分量则十分微弱，从而能够确认轴承存在内圈故障。实施例三：为了进一步验证本专利技术提出方法的优越性和有效性，对轴承外圈故障信号进行分析，轴承型号如表2所示：表2外圈故障轴承参数及故障信息分析结果如图6和图7所示，从图6中可见，轴承外圈本文档来自技高网...
【技术保护点】
一种基于互补随机共振滤波器的微弱信号增强检测方法，其特征在于：该方法包括如下步骤：步骤(1)、使用传感器采集轴承故障信号，对信号进行带通滤波和共振解调预处理，随后将预处理得到的长度为2N点信号对半拆分成两个子信号S1(t)和S2(t)，每个子信号的长度为N点，S1(t)和S2(t)分别如下式所示：式中A1和A2表示两个子信号的幅值，εx和εy为噪声强度值，dωx(t)和dωy(t)为独立维纳过程，f0表示两个同频率的微弱周期信号的频率，和分别为两个输入信号的相位；步骤(2)、构建互补随机共振滤波器，如下式所示：dx^=TR1{(x^-x^3+δ^1x^y^2)dt^+SR1S1(t)}dy^=TR2{(y^-y^3+δ^2y^x^2)dt^+SR2S2(t)}]]>式中和分别为互补随机共振滤波器的主通道和互补通道变量，TR1和TR2是时间尺度变换因子，SR1和SR2是空间尺度变换因子，δ1和δ2为两个独立的耦合参数，初始化滤波器6个参数SR1,SR2,TR1,TR2,δ1和δ2的寻优范围和步增间隔；步骤(3)、将两个子信号S1(t)和S2(t)分别输入互补随机共振滤波器的主通道和互补通道，调整6个系统参数，采用四阶龙格库塔数值计算方法分别得到两个通道的输出信号x(t)和y(t)，计算主通道输出信号x(t)的加权谱峭度(weighted power spectrum kurtosis,WPSK)的值，WPSK计算公式如下所示：WPSK＝|CC|×PSK式中CC为输入信号S1(t)和滤波输出信号x(t)的相关系数，由下式计算：CC=Σn=1N(S1[n]-S‾)(x[n]-x‾)Σn=1N(S1[n]-S‾)2Σn=1N(x[n]-x‾)2]]>式中S1[n]和x[n]分别为S1(t)和x(t)的离散形式，和分别为S1[n]和x[n]的均值；PSK为输出信号x[n]的功率谱峭度，由下式计算：PSK=1N/2Σn=1N/2(px[n]-px‾)4[1N/2Σn=1N/2(px[n]-px‾)2]2]]>式中px[n],n＝1,2,3,…,M为x[n]通过快速傅里叶变换计算得到的功率谱；为px[n]的均值；步骤(4)、在6维的加权谱峭度矩阵中搜索最大值，其对应的输出信号x(t)即为互补随机共振滤波器最优滤波输出信号，对该信号做频谱分析，即可根据轴承故障特征频率判断轴承故障类型。...
【技术特征摘要】
1.一种基于互补随机共振滤波器的微弱信号增强检测方法，其特征在于：该方法包括如下步骤：步骤(1)、使用传感器采集轴承故障信号，对信号进行带通滤波和共振解调预处理，随后将预处理得到的长度为2N点信号对半拆分成两个子信号S1(t)和S2(t)，每个子信号的长度为N点，S1(t)和S2(t)分别如下式所示：...
【专利技术属性】
技术研发人员：陆思良，苏云升，赵吉文，王骁贤，刘方，刘永斌，
申请(专利权)人：安徽大学，
类型：发明
国别省市：安徽;34
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