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一种基于多时变波形模式分解的变转速滚动轴承故障诊断方法技术

技术编号:42246329 阅读:26 留言:0更新日期:2024-08-02 13:56
本发明专利技术涉及机械故障诊断领域,尤其是涉及一种基于多时变波形模式分解的变转速滚动轴承故障诊断方法。该方法包括以下步骤:S1,对原始振动信号采用希尔伯特变换,获得包络信号;S2,采用多同步压缩变换生成包络信号的时频图;S3,利用多谐波脊线提取算法从时频图中提取瞬时频率脊线;S4,基于提取的瞬时频率脊线对原始振动信号进行多时变波形模式分解;S5,依据分解结果对时变振动信号进行重构,进行阶次谱分析,确认滚动轴承故障类型。本发明专利技术能够准确提取原始振动时频图中的多条瞬时频率脊线,并将原始振动信号分解为多个包含故障特征信息的时变波形模式,实现变转速工况下滚动轴承故障特征的提取与故障模式确认。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及机械故障诊断领域,尤其是涉及一种基于多时变波形模式分解的变转速滚动轴承故障诊断方法


技术介绍

1、滚动轴承是旋转机械中最基本的部件,由于其恶劣的工作环境,如高速、重载和高温,局部故障通常表现为滚动轴承表面的剥落、裂纹或凹坑。当滚动轴承出现局部故障时,缺陷与其配合面之间的接触会产生持续时间短、阻尼率近似为指数的脉冲。如果转速恒定,脉冲将以恒定的间隔重复出现。然而,在实际工程中滚动轴承往往在变转速下工况下运行。由于转速波动与背景噪声的干扰,频谱中会出现拖尾现象,传统的包络分析方法无法检测出变转速滚动轴承故障。

2、现有技术中,公开号为cn 116380467 a的中国专利公开了一种基于多时频脊线提取的滚动轴承故障诊断方法,该方法基于多时频脊线算法从时频表示中提取时频脊线,通过比较平均值与故障特征系数的匹配程度来识别故障特征频率,难以检测出变转速滚动轴承故障。此外,形状自适应模式分解可以将多分量信号分解为一系列特征分量,在分解过程中采用二阶同步压缩变换和递归脊线提取来估计时变波形函数的瞬时振幅和基本分量相位。变波形分量分解可以从脑电图本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于多时变波形模式分解的变转速滚动轴承故障诊断方法,其特征在于,包括以下步骤:

2.根据权利要求1所述的一种基于多时变波形模式分解的变转速滚动轴承故障诊断方法,其特征在于,所述包络信号的对计算公式如下:

3.根据权利要求1所述的一种基于多时变波形模式分解的变转速滚动轴承故障诊断方法,其特征在于,所述多同步压缩变换的计算公式如下:

4.根据权利要求1所述的一种基于多时变波形模式分解的变转速滚动轴承故障诊断方法,其特征在于,所述多谐波脊线提取算法的公式如下:

5.根据权利要求1所述的一种基于多时变波形模式分解的变转速滚动轴承故障诊断方法...

【技术特征摘要】

1.一种基于多时变波形模式分解的变转速滚动轴承故障诊断方法,其特征在于,包括以下步骤:

2.根据权利要求1所述的一种基于多时变波形模式分解的变转速滚动轴承故障诊断方法,其特征在于,所述包络信号的对计算公式如下:

3.根据权利要求1所述的一种基于多时变波形模式分解的变转速滚动轴承故障诊断方法,其特征在于,所述多同步压缩变换的计算公式如下:

4.根据权利要求1所述的一种基于多时变波形模式分解的变转速滚动轴承故障诊断方法,其特征在于,所述多谐波脊线提取算法的公式如下:

5.根据权利要求1所述的一种基于多时变波形模式分解的变转速滚动轴承故障诊断方法,其特征在于,所述相位函数由多个基本相位函数线性叠加拟合得到,采用如下公式表示:

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【专利技术属性】
技术研发人员:余建波肖朝昂
申请(专利权)人:同济大学
类型:发明
国别省市:

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