[发明专利]一种用于轴承故障信号分类处理的时频分析方法及系统

说明书

本发明公开了一种用于轴承故障信号分类处理的时频分析方法、系统、电子设备及计算机可读存储介质，属于非平稳旋转机械故障信号时频分析技术领域。本发明引入一套信号分类处理策略，将信号的初始短时傅里叶变换时频表示分为两类，对其中啁啾率大于阈值的一类采取时间方向压缩、对另一类啁啾率小与阈值的采取频率方向压缩，以减小频率方向压缩在面对大啁啾率的信号帧和时间方向压缩在面对小啁啾率的信号帧情况下的严重误差；旋转机械嘈杂的工作环境中，该方法可以更准确地提取到轴承的故障特征频率，有效诊断机械的健康状况。解决了现有技术中存在“无法准确的提取轴承的故障特征频率，机械健康状况诊断不准确”的问题。

技术领域

本申请涉及非平稳旋转机械故障信号时频分析技术领域，特别是涉及一种用于轴承故障信号分类处理的时频分析方法及系统。

背景技术

本部分的陈述仅仅是提到了与本申请相关的背景技术，并不必然构成现有技术。

旋转机械被广泛用于机械加工、航空航天和煤矿挖掘等领域，而滚动轴承作为旋转机械关键部件之一，其状态直接影响旋转设备的正常运行。由于其长期处于高强度的工作状态和恶劣的运行环境，滚动轴承极易出现各种故障，这可能导致灾难性的事故和昂贵的生产损失。旋转机械的状态检测与故障诊断是早期发现故障隐患，避免遭受更大损失的重要途径，在保障工业生产和设备运行的安全性、可靠性方面发挥着重要作用。

常见的旋转机械检测与诊断技术主要有振动信号检测诊断技术、声信号检测诊断技术、温度信号检测诊断技术和油液分析诊断技术。通常这些采集到的信号包含多种有明显差异的模态，使得对故障特征进行准确描述变得十分困难。时频分析技术的进一步发展是提高故障诊断准确性的最重要途径之一。

短时傅里叶变换通过在观察窗口内将观察信号近似为准平稳信号，已实现对非平稳故障信号的有效刻画。但是，观察窗口受到海森堡不确定性原则的限制，窗口内的分辨率不能达到期望的要求，这严重阻碍信号时频特征的准确描述。

时间方向压缩和频率方向压缩作为短时傅里叶变换的后处理操作，一定程度上解决了短时傅里叶变换中的海森堡不确定性原则的限制。时间方向压缩通过短时傅里叶变换的初始时频结果准确估计弱频变信号的群延迟，并利用时间方向的压缩将短时傅里叶变换的时频能量重新聚集到群延迟脊线上；频率方向压缩通过短时傅里叶变换的初始时频结果准确估计弱时变信号的瞬时频率，并利用频率方向的压缩将短时傅里叶变换的时频能量重新聚集到瞬时频率脊线上。但是，当信号中既包含类谐波模态又包含类脉冲模态时，时间方向压缩和频率方向压缩都将产生较差的时频分辨率。另外，当信号为强频变信号时，时间方向压缩将出现较差的分辨率；当信号为强时变信号时，频率方向压缩也将出现较差的分辨率。

发明人发现，两种单向压缩技术只能针对信号中的局部调制情况平缓且差别不大的一类模态有效处理，一旦在同一个信号中存在调制规律变化陡峭或两类调制差异过大的模态时，两种单向压缩技术均无法将能量有效聚集在理想时频脊线上。利用两种单向压缩技术处理类脉冲模态和类谐波模态共存的强调制信号的时频分布结果与理想状态下类脉冲模态和类谐波模态共存的强调制信号的时频分布结果差距过大。

发明内容

为了解决现有技术的不足，本申请提供了一种用于轴承故障信号分类处理的时频分析方法，引入一套信号分类处理策略，将信号的初始短时傅里叶变换时频表示分为两类，对其中啁啾率大于阈值的一类采取时间方向压缩、对另一类啁啾率小于阈值的采取频率方向压缩，以减小频率方向压缩在面对大啁啾率的信号帧和时间方向压缩在面对小啁啾率的信号帧情况下的严重误差；用迭代压缩策略增强这两种初始压缩结果的能量聚集性，使获得的时频能量分布结果更逼近类脉冲模态和类谐波模态共存的强调制信号的理想时频分布，在旋转机械嘈杂的工作环境中，可以更准确地提取到轴承的故障特征频率，有效诊断机械的健康状况。

第一方面，本申请提供了一种用于轴承故障信号分类处理的时频分析方法；

一种用于轴承故障信号分类处理的时频分析方法，包括：