一种强鲁棒的信号早期退化特征提取及设备运行状态监测方法技术

本发明专利技术公开了一种强鲁棒的信号早期退化特征提取及设备运行状态监测方法，首先将采集到的旋转机械设备振动信号数据按照时间顺序以等时间间隔进行分组，然后对这些数据进行压缩转换，利用转化后的数据求取新定义的函数并以此获得设备的性能退化指标。通过判断利用该指标计算出的EWMA统计量的整体趋势得到设备一定处于正常状态下的数据，再利用这些正常状态下的数据构造EWMA的控制限。将计算出设备性能退化指标转换成EWMA统计量并将其与控制限进行比较，如果统计量不在中心线来回波动或者超出控制限就认为监测状态失控。轴承作为旋转机械中的典型零部件，使用了一组公开的轴承全寿命试验的振动信号数据验证了该发明专利技术的实用性和通用性。性和通用性。性和通用性。

【技术实现步骤摘要】
一种强鲁棒的信号早期退化特征提取及设备运行状态监测方法


[0001]本专利技术属于旋转机械设备的状态监测领域，具体涉及一种强鲁棒的信号早期退化特征提取及设备运行状态监测方法。

技术介绍

[0002]在工业设备领域，旋转机械通常构成了各类机械设备的主体或者是其他关键部位，它的稳定可靠是整个设备安全运行的保障。一旦旋转机械及其典型的零部件在工作过程中发生故障，很可能对整机的运行造成重大影响，产生较大的经济损失甚至是重大事故。所以，开展旋转机械设备的状态监测及早期故障预警具有重要的工程意义。
[0003]在旋转机械设备的状态监测领域，较常见的监测方法有振动分析法，温度分析法，声发射法等。其中，由于振动信号具有明确的物理意义，对于不同部位，不同程度的故障由较为直观的表现，所以振动分析法是目前较为普遍的监测方法。
[0004]信号的特征提取一直是设备状态监测的关键步骤，一个良好的特征指标应该能够准确清楚地表征设备的退化过程，只有基于这种良好的特征指标才能得到准确的状态监测结果。时域特征提取技术是一种常见的特征提取方法，其结果比较直观且便于本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种强鲁棒的信号早期退化特征提取及设备运行状态监测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1：对一组旋转机械设备的全寿命振动信号数据按照时间顺序以等时间间隔分组，每一组数据依次命名为样本1，样本2，样本3
…
样本s，每一个样本中记录的数据均记为y(t)，其中s表示样本的序号的最后一位；步骤S2：对每一个样本数据都进行压缩转换，构造新的周期信号g
T
(t)其中，Γ为被信号y(t)的信号长度；T是新周期压缩函数选取的周期；是向下取整符，表示取得比a小的最大整数；m为信号分割的片段数，且步骤S3：对于每一个样本数据都利用原信号y(t)和新构造的周期信号g
T
(t)来定义两个信号e(t)和r(t)：步骤S4：基于构造的信号e(t)和r(t)计算相关函数W(T)步骤S5：把利用不同样本数据计算得到的函数W(T)求平均值后作为表征设备运行状态的统计指标，记为w
*
，并把第i个样本计算出的统计指标记为步骤S6：根据指数加权滑动平均控制图EWMA统计量的计算公式计算控制图中的每一个样本点，其中：初始值Z0取正常状态下计算出的统计指标的均值；λ表示EWMA的平滑系数，λ∈(0,1]；步骤S7：以横轴为样本序号，纵轴为EWMA统计量绘制全样本数据图，然后根据该图形判断设备处于正常状态的样本数，最后根据这些正常状态状态下的数据按照如下公式计算控制图的控制上限UCL，控制下限LCL及中心线CL：CL＝μ0其中：μ0是选定为正常状态下的统计指标的均值，σ是选定为正常状态下的统计指标的标准差，L是控制限的设定参数，λ为EWMA平滑系数；
步骤S8：利用求得的控制上下限和中心线对EWMA统计量进行监测，绘制出完整的控制图。随后按照控制图的判断准则对其分析即可以得出设备的完整运行状态。2.根据权利要求1所述的一种强鲁棒的信号早期退化特征提取及设备运行状态监测方法，其特征在...

【专利技术属性】
技术研发人员：樊薇，陈振强，徐英淇，蒋峰，
申请(专利权)人：江苏文广朱方新能源科技有限公司，
类型：发明
国别省市：