【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于信号处理领域，尤其是涉及一种基于稀疏增强包络谱的旋转机械调制特征提取方法。
技术介绍
1、旋转机械广泛应用于工业生产、水利水电、军事应用等领域中，其特征频率的提取有助于实现关键旋转机械设备的状态监测与故障诊断。特征频率提取方法主要包括了频谱分析和解调分析。
2、频谱分析的常用方法是傅里叶变换，通过将时域信号转化为频域信号并展开分析以揭示信号的频域特征，从而找出信号的产生原因和变化规律，可应用于各个领域。但对于非稳态或突发性的信号，频谱分析的效果通常不够理想，这限制了该方法的普遍适用性。
3、解调分析可用于从调制信号中提取旋转机械信号的特征频率，常用方法有窄带包络解调和循环平稳分析等。
4、窄带包络解调首先对信号频带分解以提高信噪比和分离不同的故障成分；再根据信号的频谱特征或先验知识，选择包含故障信息的最佳解调频带；最后对选定的解调频带信号进行希尔伯特变换后的包络信号进行傅里叶变换，得到其包络谱提取故障特征频率。如公开号为cn110569812a的中国专利文献公开了一种故障信号的包络解调方法及包络解调系统。窄带包络解调可以有效地检测出旋转机械的局部缺陷，但由于其需要对信号进行频带分解和解调频带选取的性质，可能会涉及主观判断或经验选择，最终影响解调效果的稳定性和可靠性。
5、循环平稳分析适于处理含有周期性调幅或调频成分的随机信号，可有效分析旋转机械监测信号中的循环平稳成分，如公开号为cn110763464a的中国专利文献公开了一种基于循环平稳分析的滚动轴承故障特征提取方法
技术实现思路
1、本专利技术提供了一种基于稀疏增强包络谱的旋转机械调制特征提取方法，能够在复杂强烈的噪声干扰下，实现旋转机械调制特征的自适应增强与提取，可用于旋转机械的状态监测与故障诊断等领域。
2、一种基于稀疏增强包络谱的旋转机械调制特征提取方法，包括以下步骤：
3、(1)采集旋转机械的振动或噪声数据作为监测信号，基于短时傅里叶变换计算监测信号的谱相干函数；
4、(2)将谱相干函数沿着谱频率方向进行提取，遍历搜寻谱相干函数切片中具备稀疏周期性的所有谐波簇结构，得到谐波特征向量；
5、(3)度量谐波特征向量的单一稀疏性，得到稀疏信息指标值；
6、(4)将所有谱频率对应的稀疏信息指标值进行总体集成，得到稀疏联合函数；
7、(5)计算稀疏联合函数的信息下限阈值，进行阈值过滤操作，得到稀疏增强联合函数；
8、(6)对谱相干函数进行稀疏增强联合处理，得到稀疏增强谱相干，沿着谱频率方向对稀疏增强谱相干实施绝对值积分操作，得到稀疏增强包络谱。
9、与现有技术相比，本专利技术具有以下有益效果：
10、1、本专利技术提出了基于谱相干切片的谐波特征向量构造方法，能反映不同谱频率处存在的所有谐波簇结构及其强弱。
11、2、本专利技术提出了基于单一稀疏性度量的联合函数构造方法，该联合函数能评价不同谱频率处的调制信息量，在调制信息较多处置一，在调制信息较少处置零。
12、3、本专利技术提出的稀疏增强包络谱以谱相干函数的稀疏调制特征增强为核心思路进行信号解调，能在无需调制频率先验信息的条件下，实现监测信号调制频率的增强提取，相关信息可用于旋转机械的目标探测、状态监测与故障诊断。
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1.一种基于稀疏增强包络谱的旋转机械调制特征提取方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于稀疏增强包络谱的旋转机械调制特征提取方法，其特征在于，步骤(1)的具体过程为：
3.根据权利要求1所述的基于稀疏增强包络谱的旋转机械调制特征提取方法，其特征在于，步骤(2)中，计算谐波特征向量的具体过程为：
4.根据权利要求1所述的基于稀疏增强包络谱的旋转机械调制特征提取方法，其特征在于，步骤(3)中，计算稀疏信息指标值的具体过程为：
5.根据权利要求1所述的基于稀疏增强包络谱的旋转机械调制特征提取方法，其特征在于，步骤(4)中，计算稀疏联合函数的具体过程为：
6.根据权利要求1所述的基于稀疏增强包络谱的旋转机械调制特征提取方法，其特征在于，步骤(5)中，计算稀疏增强联合函数的具体过程为：
7.根据权利要求6所述的基于稀疏增强包络谱的旋转机械调制特征提取方法，其特征在于，步骤(5-1)中，缩放因子ε的取值为3。
8.根据权利要求1所述的基于稀疏增强包络谱的旋转机械调制特征提取方法，其特征在
...【技术特征摘要】
1.一种基于稀疏增强包络谱的旋转机械调制特征提取方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于稀疏增强包络谱的旋转机械调制特征提取方法，其特征在于，步骤(1)的具体过程为：
3.根据权利要求1所述的基于稀疏增强包络谱的旋转机械调制特征提取方法，其特征在于，步骤(2)中，计算谐波特征向量的具体过程为：
4.根据权利要求1所述的基于稀疏增强包络谱的旋转机械调制特征提取方法，其特征在于，步骤(3)中，计算稀疏信息指标值的具体过程为：
5.根据权利要求1所述的基...
【专利技术属性】
技术研发人员：伍柯霖，林晨衡，童威棋，王霏暘，吴大转，黄滨，
申请(专利权)人：浙江大学，
类型：发明
国别省市：
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