一种基于PSO-NLM权重包络的单向阀故障诊断方法技术

本发明专利技术涉及一种基于PSO‑NLM权重包络的单向阀故障诊断方法，属于机械故障诊断及信号处理领域。本发明专利技术首先运用粒子群优化算法以单向阀原始振动信号经过NLM滤波处理后信号的包络熵最小作为目标函数选取NLM最优参数；然后，对于NLM算法取平均值的特性在滤波处理时会将部分冲击特征均值化，直接利用最优参数NLM加权运算得到的信号样本点权值分布曲线作为包络信号，从权重角度使故障冲击得到增强；最后，对权值分布曲线进行包络谱分析，有效提取单向阀故障特征频率实现故障诊断。本发明专利技术与现有技术相比，主要避免信号分解筛选导致部分信息丢失的问题，能有效提取大量背景噪声条件下单向阀故障特征频率。

【技术实现步骤摘要】
一种基于PSO-NLM权重包络的单向阀故障诊断方法
本专利技术涉及一种基于PSO-NLM权重包络的单向阀故障诊断方法，属于机械故障诊断及信号处理领域。
技术介绍
矿浆管道输送是于20世纪60年代兴起的一种新的固体物料运输方式。往复式高压隔膜泵是矿浆管道运输时提供动力的核心设备，单向阀是其核心零部件较其他部件更易发生故障。高压隔膜泵的工作运行状态是否正常对于矿浆管道输送的安全、稳定、高效运行起着关键作用，直接影响到企业的工作进程与生产效益。在实际工程应用中，高压隔膜泵单向阀运行环境恶劣、冲击压力及频次较大，导致故障分析数据采集困难。故障信号表现出多层次性、耦合性和复杂性，致使高压隔膜泵单向阀故障特征频率难以提取。目前对于单向阀振动信号采用分解和筛选分量的方式会导致部分有用信息的丢失，而传统的NLM滤波效果受背景噪声影响较大，且NLM算法取平均值的特性会导致信号冲击特征均值化，影响故障特征频率的提取。
技术实现思路
本专利技术要解决的技术问题是提供一种基于PSO-NLM权重包络的单向阀故障诊断方法，有效解决大量背景噪声下，单向阀本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于PSO-NLM权重包络的单向阀故障诊断方法，其特征在于：/nStep1：运用粒子群优化算法，以单向阀原始振动信号经过NLM滤波处理后，振动信号的包络熵的最小值作为目标函数选取NLM最优参数；/nStep2：利用最优参数NLM加权运算得到的信号样本点权值分布曲线作为包络信号；/nStep3：对权值分布曲线进行包络谱分析，提取单向阀的特征频率；/nStep4：与单向阀理论故障特征频率进行比对，对单向阀进行故障诊断。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于PSO-NLM权重包络的单向阀故障诊断方法，其特征在于：
Step1：运用粒子群优化算法，以单向阀原始振动信号经过NLM滤波处理后，振动信号的包络熵的最小值作为目标函数选取NLM最优参数；
Step2：利用最优参数NLM加权运算得到的信号样本点权值分布曲线作为包络信号；
Step3：对权值分布曲线进行包络谱分析，提取单向阀的特征频率；
Step4：与单向阀理论故障特征频率进行比对，对单向阀进行故障诊断。


2.根据权利要求1所述的基于PSO-NLM权重包络的单向阀故障诊断方法，其特征在于Step1具体步骤为：
Step1.1：种群初始化，设定各项参数如初始位置和速度、迭代次数、种群规模、NLM参数M，P，h范围；
S...

【专利技术属性】
技术研发人员：黄国勇，李锶宇，
申请(专利权)人：昆明理工大学，
类型：发明
国别省市：云南;53