[发明专利]振动信号的差谱分析及滤波方法

说明书

振动信号的差谱分析及滤波方法，基于待评估信号与基准信号的频域差异对信号中的损伤分量进行表征和提取，首先将待评估信号与基准信号进行离散傅里叶变换，然后频域差减得到差谱图，进而通过离散傅里叶反变换重构信号中的损伤分量，最后基于损伤分量时域特征和差谱图频域特征，判断损伤的发生和严重程度。本发明可以有效抑制振动信号中的常规分量，对损伤信息靶向提取，提高检测早期损伤的灵敏度，具有重要的工程应用价值。

技术领域

本发明属于信号处理分析和状态监测领域，特别涉及振动信号的差谱分析及滤波方法。

背景技术

振动分析是进行状态监测的主要手段之一，当监测对象出现损伤时，振动信号相比健康状态会发生相应成分的变化，主要表现为信号中损伤分量的萌生与演变。时域和频域分析是分析信号的两种常用手段，通过对比正常和损伤两种状态下振动信号的时域和频域差异往往就能发现损伤分量。但对于早期损伤，损伤引起的振动分量通常能量微弱，在振动信号中不够显著，直接的时域和频域分析往往难以发现。

差谱法一般指光谱分析中对吸收光谱曲线进行适当差减处理以达到消除基体组份干扰的目的，被广泛用于测定微量组份。类似地，发生早期损伤的振动信号中不仅含有损伤引起的微弱信号分量，更多地是被正常状态下也存在的振动分量所主导。以齿轮箱振动为例，正常和损伤两种状态下振动信号都包括幅值显著的轴系振动和齿轮啮合振动。如何将正常状态下的振动信号为基准，通过谱分析和滤波手段提取振动信号中微弱的损伤分量，是亟待解决的重要科学和工程问题。

发明内容

为克服上述缺点，本发明借鉴光谱分析中差谱法思路，提出了一种振动信号的差谱分析及滤波方法，该方法可以有效抑制振动信号中的常规分量，对损伤信息靶向提取，提高检测早期损伤的灵敏度。

为了达到上述目的，本发明采取的技术方案为：

振动信号的差谱分析及滤波方法，包括以下步骤：

步骤一：获取正常状态下的振动信号x₁(n)和待评估的振动信号x₂(n)，将正常状态下的振动信号x₁(n)将作为信号基准，振动信号x₂(n)的工作条件和采样参数与振动信号x₁(n)保持一致，采样频率记为Fs，数据长度记为N；

步骤二：振动信号x₁(n)和x₂(n)通过公式(1)的离散傅里叶变换(DFT)得到X₁(k)和X₂(k)；

步骤三：根据公式(2)计算差谱D(k)，并绘制差谱图，在差谱图观察振动信号x₂(n)相比基准信号x₁(n)在频域多出的频率成分；

步骤四：对差谱D(k)进行离散傅里叶反变换，重构信号中潜在损伤分量的时域信号d(n)，d(n)通过公式(3)进行计算得到，

该步骤本质为对信号x₂(n)的滤波处理，达到将信号x₂(n)中与x₁(n)相同的振动分量滤除的目的；

步骤五：分析滤波后信号d(n)的时域特征，结合差谱图的频域特征，判断损伤的发生与严重程度。

本发明具有以下有益效果：

a)本发明方法通过滤波对损伤信息进行靶向提取，提高了检测早期损伤的灵敏度，具有重要的工程应用价值。

b)本发明的差减运算对象是信号的频域幅值，避免了原始信号在时域直接差减初始相位不一致导致的残余问题，可以更有效地消除信号的常规分量干扰。