[发明专利]基于CK指标一致的轴承瞬态冲击特征提取方法

权利要求书

1.基于CK指标一致的轴承瞬态冲击特征提取方法,其特征为，其具体步骤：

1)预处理：采用加速度传感器采集轴承原始振动信号，将实验轴承的内、外圈以及滚动体故障对应的周期取并集，设定适当的周期区间T。在T的取值区间内以步长1依次对原始信号进行MCKD解卷积预处理，计算不同T值下解卷信号的CK值。以CK最大原则选择最佳T值用于解卷积原始信号，消除传递路径影响并初步突出故障冲击；

2)后处理：设置TQWT中参数品质因子Q的取值范围、冗余因子r，将MCKD预处理后的信号在不同Q值下进行TQWT分解，得到相应的小波系数与一层尺度系数；由于轴承故障冲击激发的共振频率通常位于中高频率段，故不同Q值下的TQWT分解结果中只有单支重构从高频开始的前10层子带信号。计算各重构分量CK值，得到不同Q下的相关峭度分布图，根据相关峭度最大值选取最佳分量；

3)包络谱分析：求最佳分量的包络谱并与轴承的理论故障频率进行比较，完成故障诊断。

2.如权利要求1所述的基于CK指标一致的轴承瞬态冲击特征提取方法，其特征为，所述预处理的具体内容：

采集原始信号数据，根据滚动轴承内圈、外圈和滚动体的故障周期设置T的取值范围,在T的取值区间内以步长1依次对原始信号进行MCKD解卷积预处理，计算不同T值下解卷信号的CK值以CK最大原则，即选取最佳故障周期T对原始信号进行解卷积，其中，MCKD的具体实施过程如下：

步骤1：输入振动信号x，确定故障周期T；

步骤2：根据输入信号x计算和

步骤3：设置初始滤波器系数f＝[0 0 … 1 -1 … 0 0]^T；

步骤4：计算滤波后的输出信号y；

步骤5：根据y计算α_m和β；

步骤6：计算新的滤波器系数f；

步骤7：根据下式计算迭代误差如果计算出的err比给出的迭代误差小则计算终止，否则返回步骤3继续计算。将最终的滤波器系数f代入y＝f*x,得到实际采集信号x的解卷积信号y。

3.如权利要求1所述的基于CK指标一致的轴承瞬态冲击特征提取方法，其特征为，所述后处理的具体内容：

步骤1：设置TQWT中参数品质因子Q和冗余因子r的取值范围，Q要求大于等于1，r一般要求大于等于3，其中，f_w表示振动信号的中心频率，B_W为带宽，j表示分解层数，α、β分别为高通、低通缩放参数，r为冗余因子，Fs为采样频率。

步骤2：将MCKD预处理后的信号在不同Q值下进行TQWT分解得到相应的小波系数与一层尺度系数，其中，TQWT理论分解最大层数表示向负无穷取整，N为信号的长度；

步骤3：由于轴承故障冲击激发的共振频率通常位于中高频率段，故不同Q值下的TQWT分解结果中只有单支重构从高频开始的前10层子带信号；

步骤4：计算各重构分量CK值，得到不同Q下的相关峭度分布图，在相关峭度分布图中根据相关峭度最大值选取最佳分量。

4.如权利要求1所述的基于CK指标一致的轴承瞬态冲击特征提取方法，其特征为，所述包络谱分析的具体内容：

根据选取的最佳分量，对其进行希尔伯特变换并求包络谱，进一步与轴承的理论故障频率进行比较，完成故障诊断。

5.如权利要求1至4所述的基于CK指标一致的轴承瞬态冲击特征提取方法的结果对比和验证，其特征为，所述以下的具体内容：

(a)采用谱峭度图(Kurtogram)对信号进行分析，同本发明方法信号分析一致，设置分解层数，得到的谱峭度图，谱峭度受偶然性冲击影响严重。滤波后信号包络，可以看到明显的偶然性干扰冲击，无明显周期性故障冲击特征。包络谱中未出现明显特征频率成分，无法判断滚动轴承存在故障,故Kurtogram方法诊断失败；

(b)为了体现本文提出的前后处理采用一致的优化指标这一观点的意义，将本发明方法的TQWT后处理阶段优化指标替换为常规时域峭度，其余参数均不变。得到最佳分量时域波形，取其包络谱，分析包络谱中的频率和倍频与实际故障特征频率不符。故此方法诊断失败，印证了预处理与后处理一致采用考虑故障冲击周期发生特点的CK指标的必要性；

(c)用轴承加速疲劳试验对得到的最佳分量的包络谱与轴承的理论故障频率进行比较，判断出轴承早期微弱故障，验证了结果的正确性。