基于等角度双重采样的滚动轴承故障特征的提取方法技术

基于等角度双重采样的滚动轴承故障特征的提取方法，首先获取共振频带信号的包络信号，利用键相信号计算转速，通过设定阈值判断是否为平稳转速，对超过阈值范围的变转速信号，利用相位信息对其共振频带的包络信号进行一次等角度重采样，当转速波动不超过阈值时，将共振频带的包络信号认为是共振频带的等角度采样信号，并计算其包络信号；对等角度重采样信号进行二次窄带滤波，只保留感兴趣的特征阶次，并计算窄带信号的相位，利用计算出的相位对窄带信号进行第二次重采样，通过双重采样信号的包络阶次谱实现滚动轴承故障特征的提取；本发明专利技术能够明显抑制由于滚动体随机滑动产生的特征阶次的混叠现象，实现故障特征阶次能量的聚集，增强故障特征。

【技术实现步骤摘要】
基于等角度双重采样的滚动轴承故障特征的提取方法
本专利技术涉及滚动轴承故障诊断
，特别涉及基于等角度双重采样的滚动轴承故障特征的提取方法。
技术介绍
滚动轴承作为旋转机械的一种重要部件，一旦滚动轴承发生故障，往往伴随着重大的经济损失，甚至造成人员伤亡，因此，对滚动轴承进行健康监测和故障诊断具有重要意义。振动分析作为一种有效的故障诊断方法，已经在滚动轴承故障诊断方面广泛应用，如何在强背景噪声等干扰存在的情况下，对故障特征进行增强从而有效地提取出故障特征，进而准确判断轴承的健康状况，一直受到众多科研工作者的广泛研究。近年来，滚动轴承的故障特征提取技术得到了长足发展，主要包括：时域分析方法，如峭度、RMS值、裕度指标、偏斜度指标等；频域分析方法，如频谱分析、包络谱分析等；以及时频域分析方法，如短时傅里叶变换、小波变换等。但是这些方法往往受限于平稳转速的工况，一旦转速发生波动，便很难达到理想的诊断效果，因此基于角度域重采样的阶次跟踪技术应运而生，该技术能够对速度发生的波动进行很好的补偿，从而在变转速情况下实现故障特征的提取。因此，许多先进的信号处理方法被大量研究，如无键相阶次跟踪技术，大转速波动下的无键相阶次跟踪技术等。但是传统阶次跟踪技术只能补偿转速波动的情况，而当轴承处于加速过程或者载荷变化的工况时，滚动体往往发生随机滑动，对于存在相对滑动的滚动轴承来说，进行一次角度域重采样很难对该随机滑动进行有效补偿，继而导致故障包络阶次谱中的故障特征阶次出现混叠，影响诊断效果。
技术实现思路
为了克服上述现有技术的缺点，本专利技术的目的在于提供基于等角度双重采样的滚动轴承故障特征的提取方法，实现滚动轴承故障特征阶次的准确提取，明显消除随机滑动产生的混叠现象，提高滚动轴承故障的可检测性。为了达到上述目的，本专利技术采取的技术方案为：基于等角度双重采样的滚动轴承故障特征的提取方法，包括以下步骤：步骤一，将振动加速度传感器吸附于被测试滚动轴承的轴承座上，进行高频采样，得到振动信号，并利用键相传感器同步采集键相信号；根据采样频率fs及轴承转速，截取一段时间内的振动信号作为原始信号y(t)，同时利用键相信号计算转速v(t)和相位ph(t)；步骤二，通过树状滤波器组对原始信号y(t)进行频带划分，得到窄带信号yi(t)，以及窄带信号yi(t)所对应的相位phi(t)，对窄带信号yi(t)进行希尔伯特变换，得到包络信号y_hi(t)，其中i为频带序号；根据窄带信号yi(t)所对应的相位phi(t)对包络信号y_hi(t)进行等角度重采样，得到重采样窄带信号ysi(t)，对重采样窄带信号ysi(t)进行傅里叶变换，得到各频带的包络阶次谱，并计算故障特征阶次的幅值信噪比指标，选择故障特征阶次的幅值信噪比指标最大的频带作为共振频带，其中，设故障特征阶次的j倍频幅值为Aj，信号噪声的标准差为δ，则故障特征阶次的幅值信噪比Ratio定义为：其中j＝1,2,3,……N，N取3～5；设置共振频带滤波器对原始信号的包络信号进行滤波，得到共振频带的包络信号Y(t)，依据原始信号y(t)对应的转速v(t)设定转速波动阈值，当转速波动超过阈值时，对共振频带的包络信号Y(t)进行等角度重采样，得到共振频带的等角度重采样信号ys(θ)，当转速波动不超过阈值时，将共振频带的包络信号Y(t)认为是共振频带的等角度采样信号ys(θ)，共振频带的等角度重采样信号ys(θ)的相位记为as(t)，对共振频带的等角度重采样信号ys(θ)进行傅里叶变换得到共振频带信号的包络阶次谱；步骤三：依据共振频带信号的包络阶次谱，设置窄带滤波器，对共振频带的等角度重采样信号ys(θ)进行二次窄带滤波，保留故障特征阶次，得到二次窄带滤波信号ysh(θ)，并计算二次窄带滤波信号ysh(θ)的相位phs(t)；步骤四：依据二次窄带滤波信号ysh(θ)的相位phs(t)对共振频带的等角度重采样信号ys(θ)进行第二次重采样，得到第二次重采样信号yss(θ)，重采样的采样间隔为Mphs，Mphs＝∑(phsi(t)-phsi-1(t))/(N-1)，i＝2,3,4……N，其中N为phs(t)的数据长度；步骤五：对第二次重采样信号yss(θ)进行傅里叶变换，得到双重采样信号的包络阶次谱，实现故障特征的准确提取。本专利技术相比现有技术，具有以下有益效果：a)本专利技术克服了高转速下传统阶次跟踪技术出现的频率混叠的问题，有利于故障特征的识别。b)对原始信号的包络信号进行等角度重采样之后，得到共振频带的等角度重采样信号ys(θ)，再对共振频带的等角度重采样信号ys(θ)进行二次窄带滤波，保留感兴趣的阶次，然后由窄带信号的相位信息对该窄带信号进行等角度重采样，从而消除随机滑动的影响。c)本专利技术在传统阶次跟踪的基础上创造性地提出了双重采样方法，能够更好地实现特征阶次能量的聚集，对故障特征进行增强。附图说明图1为本专利技术方法的流程图。图2为本专利技术实施例的原始信号。图3为本专利技术实施例的转速信号。图4为本专利技术实施例的共振频带的包络信号。图5为本专利技术实施例的共振频带的等角度重采样信号。图6为本专利技术实施例得到的共振频带信号的包络阶次谱。图7为本专利技术实施例得到的共振频带信号的包络阶次谱故障特征阶次附近的局部放大图。图8为本专利技术实施例得到的二次窄带滤波信号。图9为本专利技术实施例得到的二次窄带滤波信号的包络阶次谱。图10为本专利技术实施例得到的二次窄带滤波信号的包络阶次谱故障特征阶次附近的局部放大图。图11为本专利技术实施例得到的第二次等角度重采样信号。图12为本专利技术实施例得到的双重采样信号的包络阶次谱。图13为本专利技术实施例双重采样信号的包络阶次谱故障特征阶次附近的局部放大图。具体实施方式下面结合附图和实施例对本专利技术做详细描述。以某车辆段的机车滚动轴承故障检测试验台为例，轴承故障位置在外圈/滚子处，故障类型为人工剥离/压痕。轴承具体参数：某型角接触球轴承，轴承的节径为183.929mm，轴承滚子个数为19，轴承滚子半径为26mm，接触角10°。如图1所示，基于等角度双重采样的滚动轴承故障特征的提取方法，包括以下步骤：步骤一，将振动加速度传感器吸附于被测试滚动轴承的轴承座上，进行高频采样，得到振动信号，并利用键相传感器同步采集键相信号；根据采样频率fs及轴承转速，截取一段时间内的振动信号作为原始信号y(t)，如图2所示，同时利用键相信号计算原始信号y(t)对应的转速v(t)和相位ph(t)，如图3所示；步骤二，通过树状滤波器组对原始信号y(t)进行频带划分，得到窄带信号yi(t)，以及窄带信号yi(t)的相位phi(t)，对窄带信号yi(t)进行希尔伯特变换，得到包络信号其中i为频带序号；根据窄带信号yi(t)的相位phi(t)对包络信号yhi(t)进行等角度重采样，得到重采样窄带信号ysi(θ)，将时间域的非平稳信号转化为角度域的平稳信号，从而建立起变转速信号处理与恒转速信号处理的桥梁，并根据平均转速计算新的等角度采样频率p；对重采样窄带信号ysi(θ)进行傅里叶变换，得到各频带的包络阶次谱，并计算故障特征阶次的幅值信噪比指标，选择故障特征阶次的幅值信噪比指标最大的频带作为共振频带，其中，设故障特征阶次的j倍频幅值为Aj，信号噪声的标准本文档来自技高网...

【技术保护点】
基于等角度双重采样的滚动轴承故障特征的提取方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一，将振动加速度传感器吸附于被测试滚动轴承的轴承座上，进行高频采样，得到振动信号，并利用键相传感器同步采集键相信号；根据采样频率fs及轴承转速，截取一段时间内的振动信号作为原始信号少(t)，同时利用键相信号计算转速v(t)和相位ph(t)；步骤二，通过树状滤波器组对原始信号y(t)进行频带划分，得到窄带信号yi(t)，以及窄带信号yi(t)所对应的相位phi(t)，对窄带信号yi(t)进行希尔伯特变换，得到包络信号y_hi(t)，其中i为频带序号；根据窄带信号yi(t)所对应的相位phi(t)对包络信号y_hi(t)进行等角度重采样，得到重采样窄带信号ysi(t)，对重采样窄带信号ysi(t)进行傅里叶变换，得到各频带的包络阶次谱，并计算故障特征阶次的幅值信噪比指标，选择故障特征阶次的幅值信噪比指标最大的频带作为共振频带，其中，设故障特征阶次的j倍频幅值为Aj，信号噪声的标准差为6，则故障特征阶次的幅值信噪比定义为：

【技术特征摘要】
1.基于等角度双重采样的滚动轴承故障特征的提取方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一，将振动加速度传感器吸附于被测试滚动轴承的轴承座上，进行高频采样，得到振动信号，并利用键相传感器同步采集键相信号；根据采样频率fs及轴承转速，截取一段时间内的振动信号作为原始信号少(t)，同时利用键相信号计算转速v(t)和相位ph(t)；步骤二，通过树状滤波器组对原始信号y(t)进行频带划分，得到窄带信号yi(t)，以及窄带信号yi(t)所对应的相位phi(t)，对窄带信号yi(t)进行希尔伯特变换，得到包络信号y_hi(t)，其中i为频带序号；根据窄带信号yi(t)所对应的相位phi(t)对包络信号y_hi(t)进行等角度重采样，得到重采样窄带信号ysi(t)，对重采样窄带信号ysi(t)进行傅里叶变换，得到各频带的包络阶次谱，并计算故障特征阶次的幅值信噪比指标，选择故障特征阶次的幅值信噪比指标最大的频带作为共振频带，其中，设故障特征阶次的j倍频幅值为Aj，信号噪声的标准差为6，则故障特征阶次的幅值信噪比定义为：其中j＝1，2，3，……N，N取3～5；设置共振频带滤波器对原始信号的包络信号进行滤波，得到共振频带的包络信号Y(...

【专利技术属性】
技术研发人员：林京，闫畅，赵健，李德翔，焦金阳，
申请(专利权)人：西安交通大学，
类型：发明
国别省市：陕西,61