一种轴承振动信号分阶段降噪方法及轴承故障识别方法技术

本发明专利技术公开了一种轴承振动信号分阶段降噪方法，通过改进零频滤波器对轴承振动信号进行第一级滤波降噪，通过调整零频滤波器的频率响应，使得在滤波的同时能较好地增强轴承振动脉冲的冲击特征。在进行第二级降噪时，根据采样频率和轴承故障特征频率估计最佳小波分解水平值，然后对改进零频滤波器滤波后的轴承振动信号进行最佳水平的小波分解，并利用构造的小波去噪自适应阈值函数对小波分解的结果进行硬阈值消噪，得到最终的降噪信号。本方法可有效去除轴承振动信号中的噪声，增强振动周期脉冲的冲击特征，相较现有技术具有更好的降噪效果，在更好地抑制噪声的同时能更清晰地呈现轴承故障特征频率，可有效地应用于高速列车轴承故障的早期检测。承故障的早期检测。承故障的早期检测。

【技术实现步骤摘要】
一种轴承振动信号分阶段降噪方法及轴承故障识别方法


[0001]本专利技术涉及信号检测
，更具体地，涉及一种轴承振动信号分阶段降噪方法及轴承故障识别方法。

技术介绍

[0002]滚动轴承在高速列车的运行中起着至关重要的作用，轴承故障是列车旋转机械故障的主要原因之一，其运行状态直接关系到列车的运行安全。因此，对高速列车的早期轴承故障进行检测具有重要的意义。
[0003]目前，基于振动信号分析提取轴承故障特征是轴承故障检测的重要手段。高速列车轴承的局部故障会在振动信号中产生周期性的脉冲。但在故障的早期阶段，由于轴承故障而产生的脉冲非常微弱，且轴承长期处于高速重载的运行环境中，会受到现场设备和环境干扰等复杂噪声的影响。因此，直接对振动信号进行分析很难检测到这些微弱的脉冲，为了对高速列车的早期轴承故障进行有效检测，必须对采集的原始轴承振动信号进行降噪处理。
[0004]在滚动轴承振动信号的降噪中，常用的方法包括小波变换(wavelet transform, WT)、希尔伯特黄变换（Hilbert
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种轴承振动信号分阶段降噪方法，其特征在于，包括：对轴承振动信号进行Hilbert变换以获取其Hilbert包络线；将轴承振动信号的Hilbert包络线输入到改进零频滤波器，以获取经所述改进零频滤波器降噪后的第一轴承振动信号；利用轴承故障特征频率和轴承振动信号的采样频率计算最佳小波分解水平值；将所述第一轴承振动信号进行基于所述最佳小波分解水平值的小波分解，并利用小波去噪自适应阈值函数对所述最佳小波分解水平值对应层的小波系数进行去噪，以获取第二轴承振动信号。2.如权利要求1所述的轴承振动信号分阶段降噪方法，其特征在于，所述改进零频滤波器的频率响应表达式为：其中，H表示零频滤波器函数，ω表示频率，M表示加窗傅里叶变换窗函数宽度，L表示信号的长度，k表示傅里叶变换中累加频率的序号。3.如权利要求2所述的轴承振动信号分阶段降噪方法，其特征在于，所述将轴承振动信号的Hilbert包络线输入到改进零频滤波器，以获取经所述改进零频滤波器降噪后的第一轴承振动信号具体包括：将所述轴承振动信号的Hilbert包络线作为输入迭代两次通过所述改进零频滤波器，以获取第三轴承振动信号；将所述第三轴承振动信号中的趋势项去除，以获取所述第一轴承振动信号。4.如权利要求3所述的轴承振动信号分阶段降噪方法，其特征在于，所述将所述轴承振动信号的Hilbert包络线作为输入迭代两次通过所述改进零频滤波器，以获取第三轴承振动信号的公式具体包括：其中，s(m)表示所述轴承振动信号，m表示采样点位置，b
k
表示滤波器系数，x1(m)表示第一阶段滤波后信号，x2(m)表示第二阶段滤波后信号，即所述第三轴承振...

【专利技术属性】
技术研发人员：张贝嘉，王文波，
申请(专利权)人：武汉科技大学，
类型：发明
国别省市：