一种非接触式测量的旋转部件故障检测方法技术

本发明专利技术公开了一种非接触式测量的旋转部件故障检测方法，属于机械故障检测领域，包括：使用傅里叶基构造字典，对信号进行相关性追踪稀疏性表达，去除信号中的极端噪声成分；结合频域峰值因子对信号进行模态分解和自适应筛选；使用筛选后模态构造初始矩阵和字典，对其进行误差累积匹配追踪，计算最优稀疏矩阵；对所得稀疏性系数矩阵和字典进行硬阈值滤波重构，对重构信号进行幅值还原；对最终输出结果进行包络分析。本发明专利技术通过非接触式声学信号采集，降低了安装和使用难度，提高了适用范围，通过以频域峰值因子作为指标对信号进行自适应模态变换及筛选的特征增强方法，用于对声信号进行微弱故障特征增强。具有采集灵活、受限制低和成本低的优点。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及旋转部件故障检测领域，具体涉及一种基于非接触式测量的旋转部件故障检测方法。

技术介绍

1、旋转部件如轴承、齿轮等是机械设备中的关键部件，其运行状态对于整机的性能和安全性具有重要影响。若旋转部件发生故障没有得到及时关注，有可能会造成严重的经济损失和人员伤亡，因此对旋转部件进行持续的检测和诊断是有必要的。对设备的故障监测与诊断通常依赖于各种传感器。其中，接触式振动传感器应用于最为广泛，但是对于旋转部件的监测，接触式传感器常常会因为设备本体的结构复杂造成安装不便，同时容易受高腐蚀、高湿给、高温等极端环境影响。此外，许多旋转部件在运行过程中由于摩擦、振动和其他因素的影响，会发出声音信号，这些声音信号包含了丰富的轴承运行状态信息，如故障类型、位置等。同时，相比于振动信号的接触式测量，声学测量作为一种非接触式测量其应用限制更少，范围更广。

2、基于声信号的易得性，对旋转部件声音信号进行分析和处理，提取其中的状态特征，对于旋转部件的状态监测、故障诊断和预防具有重要意义。然而，声音信号往往受到多种噪声的干扰，如机械振动、环境噪声等，这使得从声信号本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种非接触式测量的旋转部件故障检测方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种非接触式测量的旋转部件故障检测方法，其特征在于：S2中所述的使用傅里叶基构造字典，具体为根据傅里叶基构建所述字典的表达式：

3.根据权利要求2所述的一种非接触式测量的旋转部件故障检测方法，其特征在于：S2中所述的对信号中极端噪声成分的去除，具体为公式（5）寻找转置字典的各子列与迭代输入项的内积最大项来添加字典中最相关原子：

4.根据权利要求3所述的一种非接触式测量的旋转部件故障检测方法，其特征在于：S3中所述的结合频域峰值因子对信号进行模态分解和自适应筛...

【技术特征摘要】

1.一种非接触式测量的旋转部件故障检测方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种非接触式测量的旋转部件故障检测方法，其特征在于：s2中所述的使用傅里叶基构造字典，具体为根据傅里叶基构建所述字典的表达式：

3.根据权利要求2所述的一种非接触式测量的旋转部件故障检测方法，其特征在于：s2中所述的对信号中极端噪声成分的去除，具体为公式（5）寻找转置字典的各子列与迭代输入项的内积最大项来添加字典中最相关原子：

4.根据权利要求3所述的一种非...

【专利技术属性】
技术研发人员：何佳龙，许伟洋，马骋，武臣臣，钱晨晖，刘少洋，李国发，田海龙，
申请(专利权)人：吉林大学，
类型：发明
国别省市：