一种传递路径下的滚动轴承滚动体微弱故障特征提取方法技术

本发明专利技术公开了一种传递路径下的滚动轴承滚动体微弱故障特征提取方法，本发明专利技术首先采用VMD信号分解方法将故障信号分解成一系列的IMF模态分量，从中剔除掉包含转频分量的IMF后，在剩余的模态分量中选取包含故障信息较多的IMF进行信号重构，以此来限制转频分量以及其他干扰成分对于故障特征的影响；而对于轴承滚动体信号本身在传递过程中故障特征微弱的问题，则采取参数优化的MCKD方法增强其周期性的故障特征；最后将1.5维谱作为本发明专利技术方法的后处理，充分突出信号的故障频率及其倍频。本发明专利技术利用了参数优化的MCKD算法与1.5维谱结合的方法充分增强了微弱故障信号的周期性故障特征，结合后的方法相比于传统的MCKD算法和1.5维谱有着更好的特征提取效果。

【技术实现步骤摘要】
一种传递路径下的滚动轴承滚动体微弱故障特征提取方法
本专利技术涉及滚动轴承故障特征提取
，特别是一种传递路径下的滚动轴承滚动体微弱故障特征提取方法。
技术介绍
滚动轴承作为旋转机械的重要组成部分，对于整个机械系统的正常运行发挥着极为重要的作用[1-3]。因此，对于滚动轴承的不同部位在不同运行方式下的状态检测和故障诊断显得尤为重要。滚动轴承的故障主要集中在三个部位，分别是轴承内圈、外圈以及滚动体[4-5]。其中轴承滚动体由于位于滚动轴承的内部，故障信号的传递更加复杂，导致滚动体的故障特征相对于内圈故障和外圈故障更为微弱，故障信息更难以提取。与此同时，在实际的运行环境下故障信号的采集由于受到现场条件的限制，传感器通常无法在离故障点较近的地方安放，信号需要经过一定的传递后才能够被间接采集到，而在这一过程中的轴承振动信号会具有以下两个特点[6-7]：1)轴承故障产生的冲击在通过传输路径后会逐渐衰减甚至完全消失；2)信号在传递过程中会更容易受到外界的干扰。综上所述，无论是轴承滚动体自身的特点或是传递路径对于振动信号的影响都会导致被测信号的故障特征变本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种传递路径下的滚动轴承滚动体微弱故障特征提取方法，其特征在于，包括以下步骤：/nS1、设置模态分解数量，将在传递路径下采集到的滚动轴承滚动体的原始故障信号进行VMD分解，分解成若干个模态分量IMF；/nS2、从若干个模态分量IMF中剔除包含转频分量的模态分量IMF，选取包含故障特征较多的两个模态分量IMF进行故障信号重构；/nS3、采用参数优化的最大相关峭度解卷积MCKD算法增强重构后的故障信号的周期性的故障特征；/nS4、对步骤S3处理后的解卷积信号的包络信号进行1.5维谱分析，剔除与故障频率无耦合关系的频率分量，以此达到提取微弱故障特征频率。/n

【技术特征摘要】
1.一种传递路径下的滚动轴承滚动体微弱故障特征提取方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1、设置模态分解数量，将在传递路径下采集到的滚动轴承滚动体的原始故障信号进行VMD分解，分解成若干个模态分量IMF；
S2、从若干个模态分量IMF中剔除包含转频分量的模态分量IMF，选取包含故障特征较多的两个模态分量IMF进行故障信号重构；
S3、采用参数优化的最大相关峭度解卷积MCKD算法增强重构后的故障信号的周期性的故障特征；
S4、对步骤S3处理后的解卷积信号的包络信号进行1.5维谱分析，剔除与故障频率无耦合关系的频率分量，以此达到提取微弱故障特征频率。


2.根据权利要求1所述的传递路径下的滚动轴承滚动体微弱故障特征提取方法，其特征在于，所述步骤S2具体包括：
S21、对各个模态分量IMF进行功率谱分析，分析转频所在的模态分量IMF即转频分量，功率谱分析包括信号转频、信号的功率谱密度的分析，所述信号转频的计算方式为：



其中：S为电机的转速，单位r/min；
信号的功率谱密度为：



其中：N为信号采样点数，Uk(ωj)为uk(t)的傅里叶...

【专利技术属性】
技术研发人员：邓武，赵慧敏，李伟含，党香俊，
申请(专利权)人：中国民航大学，
类型：发明
国别省市：天津;12