基于奇异值负熵-峰度谱的风扇叶轮动不平衡诊断方法技术

一种基于奇异值负熵

【技术实现步骤摘要】
基于奇异值负熵
‑
峰度谱的风扇叶轮动不平衡诊断方法


[0001]本专利技术属于车载电子风扇领域，涉及一种风扇叶轮动不平衡诊断方法
。

技术介绍

[0002]车载电子风扇是汽车发动机散热系统中的重要的组成部分，当电子风扇的叶轮出现动不平衡问题时，会导致风扇在转动时产生震动和噪音，严重时还会使整个发动机系统产生不稳定
。
造成电子风扇叶轮动不平衡的原因主要分为两类：
1.
原始动不平衡：由于制造
、
安装误差导致叶片或轮毂材质不均匀所导致的动不平衡问题；
2.
渐发性动不平衡：运行过程中由于叶轮表面积灰
、
积浆，或不均匀磨损所导致的动不平衡问题
。
保证车载电子风扇正常工作对于汽车正常工作具有重要意义，因此提出一种基于振动信号处理的车载电子风扇叶轮动不平衡故障诊断方法，可用于检测电子风扇是否合格以及实时监测电子风扇的工作状态从而保证电子风扇安全运行
。
[0003]在风扇叶轮动不平衡领域诊断领域主要有两种方式：本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种基于奇异值负熵
‑
峰度谱的风扇叶轮动不平衡诊断方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：步骤1：通过
1/3
二叉树滤波器对振动信号进行频带划分；步骤2：计算不同频带的奇异值负熵，过程如下：通过对不同频带信号进行奇异值分解可的相应的奇异值，结合排列熵理论计算出不同频带信号的奇异值负熵值，利用奇异值负熵衡量振动信号的周期性强度；步骤3：计算不同频带信号的峰度，过程如下：将奇异值负熵与峰度这一指标结合衡量不同频带信号的周期性和冲击性，从而选出最优频带信号；步骤4：最优频带选择及包络分析：对得到的滤波信号包络处理，通过分析包络谱中的故障特征频率信息判断电子风扇是否出现动不平衡问题
。2.
如权利要求1所述的基于奇异值负熵
‑
峰度谱的风扇叶轮动不平衡诊断方法，其特征在于，所述步骤1中，选择六级
1/3
二叉树滤波器，将振动信号划分为
220
个频带
。3.
如权利要求1或2所述的基于奇异值负熵
‑
峰度谱的风扇叶轮动不平衡诊断方法，其特征在于，所述步骤2中，奇异值分解和奇异值负熵计算过程如下：
2.1)
将不同频带的一维信号
x
i
[l]
分别转换为
Hankel
矩阵
A
i
的形式，其中
Hankel
矩阵的行数
m
用于确定分解分量的个数；
2.2)
对不同频带对应的
Hankel
矩阵
A
i
进行奇异值分解：
A
i
＝
U
i
S
i
V
iT
其中
U
i
＝
[u1，
u2，
...
，
u
m
]
，
V
i
＝
[v1，
v2，
...
，
u
n
]
，
S
i
＝
[diag(
σ1，
σ2，
...
，
σ
m
)
，
O]
，
σ
i
为分解得到的奇异值，并且满足
σ1≥
σ2≥
…<...

【专利技术属性】
技术研发人员：吕冰海，
申请(专利权)人：浙江科吕电气有限公司，
类型：发明
国别省市：