旋转机械轴心轨迹提纯方法、装置、设备和存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术公开一种旋转机械轴心轨迹提纯方法、装置、设备和存储介质，解决现有转子轴心轨迹提纯方法仅通过信号去噪造成的轴心轨迹提纯不准确的问题；本申请技术方案对获取旋转机械运行过程中的振动信号进行谐波小波分解，得到振动信号的时域特征，排除轴心轨迹信号中的噪声影响；并根据旋转机械的转速信息对振动信号的时域特征进行修正，从振动信号的时域特征提取出与旋转机械的转速信息对应的振动信号的时域特征，进一步过滤轴心轨迹信号中的噪声，排除复杂噪声污染和因故障引发的非平稳成分的干扰，准确提纯出转轴的轴心轨迹，同时减少谐波小波分解中频带带宽和幅值恒定对信号重构的影响。重构的影响。重构的影响。

【技术实现步骤摘要】
旋转机械轴心轨迹提纯方法、装置、设备和存储介质


[0001]本专利技术涉及旋转机械设备
，具体涉及一种旋转机械轴心轨迹提纯方法、装置、设备和存储介质。

技术介绍

[0002]轴心轨迹作为旋转机械的一个重要的状态特征参量，能直观、简单和形象地反映设备地运行状况。但在实际的工作状态下，转子的轴心轨迹会不可避免的受到随机噪声和电磁信号干扰，同时由于转子故障而引发的异常振动会使得轴心轨迹异常紊乱，很难得到可以表征故障特征的清晰的轴心轨迹。因此，排除噪声及非平稳成分的干扰，得到提纯后清晰可辨的轴心轨迹是识别旋转机械故障类型的重要前提。
[0003]现有的回转设备的转子轴心轨迹提纯的出发点往往是信号去噪，为了消除轴心振动信号噪声污染并提取出消噪后的轴心轨迹，低通滤波、小波消噪、经验模态分解等方法均被广泛使用。但工业现场的情况往往更加复杂，转子的轴心轨迹除了受测试环境噪声干扰外，复杂的故障状态也会在观测数据中引入非平稳成分，从而模糊轴心轨迹的形态，干扰对转子故障的判别。

技术实现思路

[0004]本专利技术实施例提供一种旋转机械本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种旋转机械轴心轨迹提纯方法，其特征在于，所述方法包括：获取旋转机械运行过程中转子的振动信号；对所述振动信号进行谐波小波分解，得到所述振动信号的时域特征；根据所述转子的转速信息对所述振动信号的时域特征进行修正，得到所述转子提纯后的轴心轨迹。2.如权利要求1所述的旋转机械轴心轨迹提纯方法，其特征在于，所述根据所述转子的转速信息对所述振动信号的时域特征进行修正，得到所述转子提纯后的轴心轨迹包括：获取旋转机械中所述转子的转速信息；根据所述转速信息对所述振动信号的时域特征进行修正，得到所述转速信息匹配的目标时域特征；根据所述目标时域特征获得所述转子提纯后的轴心轨迹。3.如权利要求2所述的旋转机械轴心轨迹提纯方法，其特征在于，所述根据所述转速信息对所述振动信号的时域特征进行修正，得到所述转速信息匹配的目标时域特征包括：将所述转速信息输入预设的滤波器，得到所述转子的转速信息对应的预测时域特征；通过所述滤波器，对所述预测时域特征与所述振动信号的时域特征进行对比分析，得到所述预测时域特征与所述振动信号的时域特征之间的误差；通过最小二乘法最小化所述误差，对所述振动信号的时域特征进行修正，得到所述转速信息匹配的目标时域特征。4.如权利要求1所述的旋转机械轴心轨迹提纯方法，其特征在于，所述对所述振动信号进行谐波小波分解，得到所述振动信号的时域特征包括：对所述振动信号进行傅里叶变换，得到所述振动信号对应的频域特征；通过所述频域特征计算频域频段值；根据所述频域特征和所述频域频段值进行谐波小波分解；将谐波小波分解后的频域特征进行傅里叶逆变换，得到所述振动信号的时域特征。5.如权利要求4所述的旋转机械轴心轨迹提纯方法，其特征在于，所述通过所述频域特征计算频域频段值包括：获取旋转机械中所述转子的转速信息；根据所述转速信息，从所述频域特征中确定目标基频；获取所述目标基频对应的目标频率范围；获取谐波小波分解的预设分解层数；根据所述预设分解层数和所述目标频率范围，进行向...

【专利技术属性】
技术研发人员：徐驰，陈仕琦，李志威，曲宗福，刘舒妍，何军，
申请(专利权)人：格创东智深圳科技有限公司，
类型：发明
国别省市：