【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及机械设备预测性维护，尤其涉及一种基于时频自适应分割的机泵轴承微弱故障诊断方法及系统。
技术介绍
1、轴承是机泵中的重要部件，恶劣工作环境及时变工况引起的交变载荷极易使轴承发生故障，若不及时采取措施将引发严重事故并造成重大损失。当轴承发生疲劳剥落、裂纹等局部损伤时，缺陷部位在与轴承其它部件接触的过程中会激发出周期性的单边衰减振动信号，周期频率为不同元件故障特征频率，单边衰减信号振动频率为轴承-传感器系统固有频率。
2、由于低频带中存在较强的噪声干扰，直接分析振动信号的频谱难以捕捉到轴承故障信息，因此轴承故障诊断一般从振动信号的高频部分入手，选取轴承故障特征较为明显的共振频带进行分析，通过中心频率等于固有频率的带通滤波器把固有振动分离出来，利用hilbert变换进行包络解调，去除高频衰减振动的频率成分，得到只包含故障特征信息的低频包络信号，分析包络信号的频域分布即可判断轴承的故障类型。包络解调方法中最重要的一步是需要对信号进行频域分割并选取合适的频带进行分析，但是现有技术采用的信号处理方法一般单纯从频域角度出发；这...
【技术保护点】
1.一种基于时频自适应分割的机泵轴承微弱故障诊断方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，信号处理步骤中，基于采集的机泵轴承振动信号采用短时傅里叶变换计算对应的时频分布特征。
3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，信号处理步骤中，按照下式的逻辑计算振动信号对应的时频分布特征：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，信号处理步骤中，计算对应的时频分布特征的过程中，使用时频形状固定的窗函数，其时频域内的分辨率不随时间和频率发生变化，对应的时频网格大小固定。
5.根据权利要求1所述...
【技术特征摘要】
1.一种基于时频自适应分割的机泵轴承微弱故障诊断方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，信号处理步骤中，基于采集的机泵轴承振动信号采用短时傅里叶变换计算对应的时频分布特征。
3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，信号处理步骤中，按照下式的逻辑计算振动信号对应的时频分布特征：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，信号处理步骤中，计算对应的时频分布特征的过程中，使用时频形状固定的窗函数，其时频域内的分辨率不随时间和频率发生变化，对应的时频网格大小固定。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，特征划分步骤中，计算频率维度相邻分量的分布相似度来量化表征时频分布特征的相邻相关分布关系。
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，按下式计算频率维度相邻分量的分布相似度：
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，特...
【专利技术属性】
技术研发人员：黄鑫，陈文武，牛鲁娜，邱枫，屈定荣，许述剑，潘隆，
申请(专利权)人：中国石油化工股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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