[发明专利]一种基于全变分与补偿距离评估的轴承故障诊断方法

摘要

本发明公开了一种基于全变分与补偿距离评估的轴承故障诊断方法，传感器采集滚动轴承的多通道振动信号；振动信号按时间序列分割，组成样本集；对样本提取时域特征并引入振动信号全变分，得到时域一维特征行向量；不同通道的时域一维特征行向量组成高维数据特征集，并采用补偿距离评估算法获取敏感特征集；利用PSO优化的支持向量机进行训练并建立故障诊断模型，确定轴承故障类型并输出结果。本发明通过采集不同运行状态滚动轴承振动信号，按时间序列划分得到多组样本集，提取时域特征，并引入全变分特征构成多维时域特征集；通过补偿距离评估算法选择敏感特征指标，采用PSO优化的支持向量机训练故障诊断模型，故障诊断精度高，训练速度快。

主权项

1.一种基于全变分与补偿距离评估的轴承故障诊断方法，其特征在于，包括以下步骤：/na.加速度传感器采集滚动轴承的多通道振动信号；/nb.振动信号按时间序列分割，组成样本集；/nc.对样本提取时域特征并引入振动信号全变分，得到时域一维特征行向量；/n提取每个样本的时域特征，包括均值、标准差、均方根值、歪度指标、峭度指标、波形指标、裕度指标、脉冲指标、峰值指标9个传统时域特征基础上，引入了一种新的时域特征振动信号的全变分；设x为轴承的振动信号，由于正常运行下机器的振动或噪声是大量的、无规则的、大小接近的随机扰动的结果；而对于不正常运行状态下的振动信号，是在随机信号中出现有规则的周期性脉冲，这就意味着满足x_i≈x_i+1，为此，定义振动信号全变分为：式中，D∈R^(n-1)×n为双对角矩阵，x_i为振动信号的幅值，n为数据点数；/n /n全变分函数对于快速变化的x给予大的值，因此更能反映出故障信号的时域特征； 提取的时域特征计算公式如下：/n均值：标准差：/n均方根值：歪度指标：/n峭度指标：波形指标：/n裕度指标：脉冲指标：/n峰值指标：全变分：/nd.不同通道的时域一维特征行向量组成高维数据特征集，并采用补偿距离评估算法获取敏感特征集；/ne.利用PSO优化的支持向量机进行训练并建立故障诊断模型，确定轴承故障类型并输出结果。/n