基于互相关奇异值的轴承故障诊断方法技术

本发明专利技术公开了一种基于互相关奇异值的轴承故障诊断方法，涉及轴承的故障信号诊断方法技术领域。所述方法包括如下步骤：将经过相空间重构的轴承振动信号进行奇异值分解，得到轴承振动信号的奇异值分量信号；选取两个奇异值分量信号进行互相关，利用互相关函数降噪和突出同频信号的特性对信号进行降噪，并突出故障特征，得到互相关时域信号；选取互相关时域信号中冲击特征明显的区间进行包络解调，提取出轴承振动信号的故障特征频率。所述方法能够在强噪声背景下克服高倍频特征缺失问题，准确提取出轴承故障特征频率，并能精确得到高倍频。

【技术实现步骤摘要】
基于互相关奇异值的轴承故障诊断方法
本专利技术涉及轴承的故障信号诊断方法
，尤其涉及一种基于互相关奇异值的轴承故障诊断方法。
技术介绍
近年来奇异值分解(SingularValueDecomposition,SVD)在数据压缩、数据挖掘、信号语音编码及数字水印，机器人运动控制、滤波算法设计等很多领域都得到了广泛的应用。作为一种非线性滤波方法，在故障诊断领域SVD也是研究的热点，SVD通过矩阵的方式在高维空间中对信号进行处理，能够有效的滤除噪声和对信号特征进行提取，基于SVD的故障诊断研究也取得了大量的研究成果。有效奇异值确定的问题是SVD的热点和难点，它决定着SVD的信号处理效果，但是这一问题从来没有很好的解决。大部分研究都集中在利用SVD得到的奇异值进行运算，将得到的一些特征点作为有效奇异值，但这些方法在实际应用中难以适应各种不同情况，存在着高倍频缺失的问题。如均值法[1]、差分谱法、相对变化率法，单边极大值等。因此有学者从其他角度对SVD进行探索，对单独的奇异值分量进行研究。华南理工大学的赵学智通过对奇异值分量的研究发现了SVD的奇异性检测效果。天津大学的冷永刚利用包络谱对奇异值分量进行分析，能够提取出故障频率，但噪声干扰问题任然存在。
技术实现思路
本专利技术所要解决的技术问题是如何提供一种能够在强噪声背景下克服高倍频特征缺失问题，准确提取出轴承故障特征频率，并能精确得到高倍频的轴承故障诊断方法。为解决上述技术问题，本专利技术所采取的技术方案是：一种基于互相关奇异值的轴承故障诊断方法，其特征在于包括如下步骤：将经过相空间重构的轴承振动信号进行奇异值分解，得到轴承振动信号的奇异值分量信号；选取两个奇异值分量信号进行互相关，利用互相关函数降噪和突出同频信号的特性对信号进行降噪，并突出故障特征，得到互相关时域信号；选取互相关时域信号中冲击特征明显的区间进行包络解调，提取出轴承振动信号的故障特征频率。进一步的技术方案在于：测得含有故障信息的轴承振动信号为：x(i)(i＝1,2,,…N)，基于相空间重构理论，构造造出Hankel矩阵为：式中：N为信号长度，L为矩阵行数；对式(1)所得的Hankel矩阵进行奇异值分解，过程如下式其中：U是m阶正交矩阵，V是n阶正交矩阵；∑＝diag(σ1,σ2,…σr)是r阶对角阵，而σi是矩阵A的非零奇异值；0是零矩阵；将式(1)中的零奇异值去除，将A的奇异值分解写成精简的向量形式式中：ui、vi分别是U、V的第i个列向量，组成A的向量即为奇异值分量。进一步的技术方案在于：将两个奇异值分量信号进行互相关的方法如下：信号x(t)与y(t)的互相关函数定义为选取的第一个奇异值分量信号为A(t)＝a(t)+s(t)，其中a(t)为带有故障信息的信号，s(t)为噪声；同理，选取的第二个奇异值分量信号为B(t)＝b(t)+v(t)，其中b(t)为带有故障信息的信号，v(t)为噪声；根据互相关函数定义式可得噪声和信号之间无相关性，即带有故障信息的信号a(t)和噪声v(t)的互相关函数Rav(τ)＝0，带有故障信息的信号b(t)和噪声s(t)的互相关函数Rsb(τ)＝0；噪声信号s(t)和v(t)之间也没有相关性，即Rsv(τ)＝0，因此RAB(τ)＝Rab(τ)；根据互相关函数的特性可知：同频率的周期信号或者包含同频率的周期成分的信号，互相关函数仍然是周期信号，其周期不变而且相位信息偏移丢失。进一步的技术方案在于：选择奇异值分量峭度值曲线波谷两侧的峭度值对应的分量进行互相关。进一步的技术方案在于：选择奇异值分量峭度值曲线第二个波谷两侧的峭度值对应的分量进行互相关。采用上述技术方案所产生的有益效果在于：所述方法通过选择奇异值分量峭度值曲线波谷两侧的峭度值对应的分量进行互相关，可以实现在强噪声背景下能够克服高倍频特征缺失问题，准确提取出轴承故障特征频率，并能精确得到高倍故障特征频率。附图说明下面结合附图和具体实施方式对本专利技术作进一步详细的说明。图1是本专利技术实施例中峭度值为7.0391时仿真信号分量峭度值曲线图；图2是本专利技术实施例中峭度值未7.1653时仿真信号分量峭度值曲线图；图3是本专利技术实施例中峭度值未7.3310时仿真信号分量峭度值曲线图；图4是本专利技术实施例中分解个数为8时，即第一个波谷两个分量互相关后的时域图；图5是本专利技术实施例中分解个数为8时，即第一个波谷两个分量互相关后的时域局部放大图；图6是本专利技术实施例中分解个数为9时，即第一个波谷两个分量互相关后的时域图；图7是本专利技术实施例中分解个数为9时，即第一个波谷两个分量互相关后的时域局部放大图；图8是本专利技术实施例中分解个数为8时，即第一个波谷两侧分量互相关时域信号的包络谱；图9是本专利技术实施例中分解个数为9时，即第二个波谷两侧分量互相关时域信号的包络谱；图10是本专利技术实施例中外圈故障振动信号波形图；图11是本专利技术实施例中外圈故障振动信号频谱图；图12是本专利技术实施例中不同分解个数下分量峭度曲线图；图13是本专利技术实施例中第二个波谷两侧分量互相关时域波形图；图14是本专利技术实施例中第二个波谷两侧分量互相关包络谱；图15是本专利技术实施例中第一个波谷两侧分量互相关时域波形图；图16是本专利技术实施例中第一个波谷两侧分量互相关包络谱；图17是本专利技术实施例中外圈故障信号波形图；图18是本专利技术实施例中外圈故障振动信号频谱；图19是本专利技术实施例中不同分解个数下分量峭度值；图20是本专利技术实施例中本文方法选取分量互相关时域波形；图21是本专利技术实施例中本文方法选取后分量互相关包络谱；图22是本专利技术实施例中单边极大值法确定的有效阶次；图23是本专利技术实施例中单边极大值法重构信号包络谱；图24是本专利技术实施例中3VMD分量时域及频谱图；图25是本专利技术实施例中VMD法峭度值最大分量信号包络谱；图26是本专利技术实施例中所述方法的精度图；图27是本专利技术实施例中VMD方法精度图；图28是本专利技术实施例所述方法的流程图。具体实施方式下面结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术的一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。在下面的描述中阐述了很多具体细节以便于充分理解本专利技术，但是本专利技术还可以采用其他不同于在此描述的其它方式来实施，本领域技术人员可以在不违背本专利技术内涵的情况下做类似推广，因此本专利技术不受下面公开的具体实施例的限制。总体的，如图28所示，本专利技术实施例公开了一种基于互相关奇异值的轴承故障诊断方法，包括如下步骤：首先，将经过相空间重构的轴承振动信号进行奇异值分解，得到轴承振动信号的奇异值分量信号；然后，选取两个奇异值分量信号进行互相关，利用互相关函数降噪和突出同频信号的特性对信号进行降噪，并突出故障特征，得到互相关时域信号；最后，选取互相关时域信号中冲击特征明显的区间进行包络解调，提取出轴承振动信号的故障特征频率。本申请所述方法结合以下理论对上述内容进行详细说明奇异值原理：测得含有故障信息的轴承振动信号x(i)(i＝1,2,,…N)基于相空间重构理论，能够构造出吸引子轨迹矩阵，也称为Hankel矩阵。式中：N为信本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于互相关奇异值的轴承故障诊断方法，其特征在于包括如下步骤：将经过相空间重构的轴承振动信号进行奇异值分解，得到轴承振动信号的奇异值分量信号；选取两个奇异值分量信号进行互相关，利用互相关函数降噪和突出同频信号的特性对信号进行降噪，并突出故障特征，得到互相关时域信号；选取互相关时域信号中冲击特征明显的区间进行包络解调，提取出轴承振动信号的故障特征频率。

【技术特征摘要】
1.一种基于互相关奇异值的轴承故障诊断方法，其特征在于包括如下步骤：将经过相空间重构的轴承振动信号进行奇异值分解，得到轴承振动信号的奇异值分量信号；选取两个奇异值分量信号进行互相关，利用互相关函数降噪和突出同频信号的特性对信号进行降噪，并突出故障特征，得到互相关时域信号；选取互相关时域信号中冲击特征明显的区间进行包络解调，提取出轴承振动信号的故障特征频率。2.如权利要求1所述的基于互相关奇异值的轴承故障诊断方法，其特征在于：测得含有故障信息的轴承振动信号为：x(i)(i＝1,2,,…N)，基于相空间重构理论，构造造出Hankel矩阵为：式中：N为信号长度，L为矩阵行数；对式(1)所得的Hankel矩阵进行奇异值分解，过程如下式其中：U是m阶正交矩阵，V是n阶正交矩阵；∑＝diag(σ1,σ2,…σr)是r阶对角阵，而σi是矩阵A的非零奇异值；0是零矩阵；将式(1)中的零奇异值去除，将A的奇异值分解写成精简的向量形式式中：ui、vi分别是U、V的第i个列向量，组成A的向量即为奇异值分量。3.如权利要求1所述的基于互相关奇异值的轴承故障诊断方法，其特征在于，将两个奇异值...

【专利技术属性】
技术研发人员：马增强，张安，李韶华，闻程，李欣，李响，康德，胡鑫磊，路飞宇，周涵，许丹丹，钱荣威，
申请(专利权)人：石家庄铁道大学，
类型：发明
国别省市：河北,13