一种用于轴承故障信号分类处理的时频分析方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种用于轴承故障信号分类处理的时频分析方法、系统、电子设备及计算机可读存储介质，属于非平稳旋转机械故障信号时频分析技术领域。本发明专利技术引入一套信号分类处理策略，将信号的初始短时傅里叶变换时频表示分为两类，对其中啁啾率大于阈值的一类采取时间方向压缩、对另一类啁啾率小与阈值的采取频率方向压缩，以减小频率方向压缩在面对大啁啾率的信号帧和时间方向压缩在面对小啁啾率的信号帧情况下的严重误差；旋转机械嘈杂的工作环境中，该方法可以更准确地提取到轴承的故障特征频率，有效诊断机械的健康状况。解决了现有技术中存在“无法准确的提取轴承的故障特征频率，机械健康状况诊断不准确”的问题。的问题。的问题。

【技术实现步骤摘要】
一种用于轴承故障信号分类处理的时频分析方法及系统


[0001]本申请涉及非平稳旋转机械故障信号时频分析
，特别是涉及一种用于轴承故障信号分类处理的时频分析方法及系统。

技术介绍

[0002]本部分的陈述仅仅是提到了与本申请相关的
技术介绍
，并不必然构成现有技术。
[0003]旋转机械被广泛用于机械加工、航空航天和煤矿挖掘等领域，而滚动轴承作为旋转机械关键部件之一，其状态直接影响旋转设备的正常运行。由于其长期处于高强度的工作状态和恶劣的运行环境，滚动轴承极易出现各种故障，这可能导致灾难性的事故和昂贵的生产损失。旋转机械的状态检测与故障诊断是早期发现故障隐患，避免遭受更大损失的重要途径，在保障工业生产和设备运行的安全性、可靠性方面发挥着重要作用。
[0004]常见的旋转机械检测与诊断技术主要有振动信号检测诊断技术、声信号检测诊断技术、温度信号检测诊断技术和油液分析诊断技术。通常这些采集到的信号包含多种有明显差异的模态，使得对故障特征进行准确描述变得十分困难。时频分析技术的进一步发展是提高故障诊断准确性的最重要途径之一。
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种用于轴承故障信号分类处理的时频分析方法，其特征是，包括：获取待分析的强调制信号，其中，所述强调制信号中类脉冲模态和类谐波模态共存；通过短时傅里叶变换对所述强调制信号进行处理，获得初始时频分布结果；基于短时傅里叶变换和初始时频分布结果，根据分类准则，将初始时频分布结果划分为频率重排时频分布结果和时间重排时频分布结果；基于初始时频分布结果，通过不动点迭代法获取迭代瞬时频率估计算子和迭代群延迟估计算子；基于迭代瞬时频率估计算子对频率重排时频分布结果中的时频能量沿频率方向进行优化重排；基于瞬时频率估计算子对时间重排时频分布结果中的时频能量沿时间方向进行优化重排；将两类优化重排结果相加得到最终优化的初始时频分布结果；基于最终优化的初始时频分布结果实现对强调制信号的分析。2.如权利要求1所述的用于轴承故障信号分类处理的时频分析方法，其特征是，所述基于短时傅里叶变换和初始时频分布结果，根据分类准则，将初始时频分布结果划分为频率重排时频分布结果和时间重排时频分布结果包括：基于短时傅里叶变换中窗函数的支撑因子获得窗口对角线斜率，基于初始时频分布结果，获取强调制信号的啁啾率估计算子；将啁啾率估计算子绝对值与窗口对角线斜率比较，把初始时频分布结果分为频率重排时频分布结果和时间重排时频分布结果；其中，频率重排时频分布结果为啁啾率估计算子绝对值小于等于窗口斜率的初始时频分布结果，时间重排时频分布结果为啁啾率估计算子绝对值大于窗口斜率的初始时频分布结果。3.如权利要求2所述的用于轴承故障信号分类处理的时频分析方法，其特征是，所述基于初始时频分布结果，获取强调制信号的啁啾率估计算子包括：基于初始时频分布结果，获取强调制信号的初始瞬时频率估计算子、初始群延迟估计算子；利用初始瞬时频率估计算子对频率的偏导与初始群延迟估计算子对频率的偏导的比值，实现啁啾率估计算子的构造。4.如权利要求1所述的用于轴承故障信号分类处理的时频分析方法，其特征是，所述基于初始时频分布结果，通过不动点迭代法获取迭代瞬时频率估计算子和迭代群延迟估计算子包括：基于初始时频分布结果，获取强调制信号的初始瞬时频率估计算子、初始群延迟估计算子；在初始瞬态频率估计算子中引入群延迟的二阶泰勒展开的信号模型。获取高阶信号的具体瞬态频率估计算子，具体表示如下：其中，φ
′
(t)为信号的实际瞬时频率，φ
″
(t)为实际瞬时频率的变化率，σ为窗函数的支撑因子，t为时间变量；将瞬时频率估计算子中频率变量ω不断用替代，获得迭代瞬时频率估计算子；
在初始群延迟估计算子中引入群延迟的二阶泰勒展开的信号模型。获取高阶信号的具体群延...

【专利技术属性】
技术研发人员：于刚，董浩然，
申请(专利权)人：济南大学，
类型：发明
国别省市：