[发明专利]一种基于最优加权包络谱的旋转机械特征频率增强提取方法

说明书

本发明公开了一种基于最优加权包络谱的旋转机械特征频率增强提取方法，包括：(1)采集旋转机械的振动或噪声数据作为监测信号，计算谱相关函数；(2)对谱相关函数进行归一化，构建增强包络谱；(3)确定基础调制频率；(4)对谱相关函数进行切片处理，估计载噪比；(5)构造基础调制频率及其谐波成分的循环平稳度量函数；(6)将载噪比当作初始加权函数，利用布谷鸟优化算法搜索得到最优加权函数；(7)利用最优加权函数对谱相关函数进行加权化处理，得到最优加权谱相关；(8)将最优加权谱相关沿着谱频率轴进行积分，得到最优加权包络谱。本发明能够在复杂强烈的噪声干扰下有效地提取旋转机械振动噪声信号中的调制频率成分。

技术领域

本发明属于信号处理领域，尤其是涉及一种基于最优加权包络谱的旋转机械特征频率增强提取方法。

背景技术

旋转机械广泛应用于工业生产、水利水电、军事应用等领域中，其特征频率的提取有助于实现关键旋转机械设备的状态监测与故障诊断。特征频率提取方法主要包括了频谱分析和解调分析。

频谱分析的主要实现途径是傅里叶变换，能描绘不同频率信号成分的幅值和相位。如公开号为CN112633098A的中国专利文献公开了一种旋转机械故障诊断方法，将实时采集的待测旋转机械的振动信号，采用短时傅里叶变换法进行频谱分析，得到振动信号的频谱图。

频谱分析能够较完备地描绘确定性信号的频率分布，但不适用于随机信号的分析，而实际中的旋转机械振动噪声信号基本都为随机信号，这限制了频谱分析的普遍适用性。

解调分析是旋转机械特征频率提取的另一有效途径，包括了窄带包络解调和循环平稳分析等信号处理方法。如公开号为CN104596756A的中国专利文献公开了一种用于旋转机械故障诊断的多频带包络谱阵。

窄带包络解调首先定位出包含调制信号的最佳滤波频带，对该频带进行滤波操作获得滤波信号，然后通过希尔伯特变换构造滤波信号的包络线，最后对包络线进行傅里叶变换得到包络谱。该方法适用于旋转机械的局部缺陷探伤和微弱故障诊断，其缺点在于窄带包络解调只选取特定窄带进行分析，其算法鲁棒性较差，尤其在含有多类噪声的低信噪比条件下易于失效，因此受到一定限制。

循环平稳分析能充分利用旋转机械监测信号中的循环平稳成分，有效地提取出调制频率成分，但该方法在旋转机械的特征频率提取的应用场合中也受到一定限制，主要是由于除了由于故障现象和关键部件造成的特征调制频率以外，监测信号通常还包含了来自其他机械、电气、通讯设备的循环平稳噪声干扰，而传统的循环平稳分析无法去除这些噪声干扰，会影响旋转机械特征频率的辨识和提取。

发明内容

本发明提供了一种基于最优加权包络谱的旋转机械特征频率增强提取方法，能够在复杂强烈的噪声干扰下有效地提取旋转机械振动噪声信号中的调制频率成分，可运用于旋转机械的状态监测和故障诊断等领域。

一种基于最优加权包络谱的旋转机械特征频率增强提取方法，包括以下步骤：

(1)采集旋转机械的振动或噪声数据作为监测信号，计算监测信号的谱相关函数；

(2)对谱相关函数进行归一化得到谱相干函数，构建增强包络谱；

(3)根据旋转机械的先验信息和诊断任务以及增强包络谱的特征信息，确定基础调制频率；

(4)在零调制频率和基础调制频率处对谱相关函数进行切片处理，并根据切片结果估计载噪比；

(5)给出加权谱相关函数的定义，从中构造基础调制频率及其谐波成分的循环平稳度量函数，将其视为目标函数；

(6)将载噪比当作初始加权函数，设置最优加权函数的搜索空间，利用布谷鸟优化算法搜索得到使目标函数最大的最优加权函数；

(7)利用最优加权函数对谱相关函数进行加权化处理，计算得到最优加权谱相关；