[发明专利]一种旋转机械振动故障诊断方法及其系统

权利要求书

1.一种旋转机械振动故障诊断方法，其特征在于，包括：

步骤S1、获取旋转机械的振动数据；

步骤S2、利用振动数据构建时间序列矩阵，并对该时间序列矩阵进行处理从而获得时域信号矩阵；

步骤S3、对时域信号矩阵中的每个元素进行去趋势波动分析，得到时间序列矩阵中每一元素的波动函数，对时间序列矩阵中每个方向上的波动函数进行平均，得到平均波动函数；

步骤S4、以对数坐标确定平均波动函数的转折点，并根据转折点确定波动函数的标度区间，在每个标度区间上，根据标度律关系确定标度指数；

步骤S5、以标度指数构成的向量作为特征向量进行旋转机械振动故障诊断。

2.如权利要求1所述的一种旋转机械振动故障诊断方法，其特征在于，通过传感器对需要进行故障诊断的旋转机械进行数据采集，获得振动数据，并将数据上传至处理器；其中，振动数据包括来自旋转机械的三个方向的振动信号。

3.如权利要求1所述的一种旋转机械振动故障诊断方法，其特征在于，步骤S2具体包括如下子步骤：

利用振动数据构建时间序列矩阵；

对时间序列矩阵进行分割，获取所有方向的时间子序列矩阵；

利用所有方向的时间子序列矩阵构成时域信号矩阵。

4.如权利要求3所述的一种旋转机械振动故障诊断方法，其特征在于，利用窗函数对时间序列矩阵X_i,j(t)中的任一维变量进行分割，得到在时间尺度τ下的k个子序列。

5.如权利要求1所述的一种旋转机械振动故障诊断方法，其特征在于，步骤S3具体包括如下子步骤：

构建去均值的累积求和序列；

将累积求和序列按照长度n进行等分；

分段拟合各段数据的多项式趋势L_n(i)；

根据多项式趋势L_n(i)和累积求和序列的子段计算时间序列的均方根波动函数；

改变尺度n的大小，重复上述步骤。

6.如权利要求5所述的一种旋转机械振动故障诊断方法，其特征在于，采用最小二乘法拟合各段数据的多项式趋势。

7.如权利要求5所述的一种旋转机械振动故障诊断方法，其特征在于，针对累积求和序列的每一个子序列，根据均方根波动函数计算公式，计算累积求和序列子段的均方根波动函数。

8.如权利要求1所述的一种旋转机械振动故障诊断方法，其特征在于，对平均波动函数两端同时取对数，并求该离散函数在不同点处的梯度值，以梯度值变化百分比大于平均梯度为标准，确定波动函数的标度。

9.一种基于去趋势波动分析的旋转机械振动故障诊断系统，其特征在于，包括：旋转机械、传感器以及处理器；

其中，所述传感器：用于采集所述旋转机械的振动数据，并将采集的振动数据上传至所述处理器进行处理；所述振动数据包括来自旋转机械的三个方向的振动信号；

所述处理器：用于接收所述振动数据，并执行权利要求1-8中任意一项所述的基于去趋势波动分析的旋转机械振动故障诊断方法，对数据进行处理，得出诊断结果。