[发明专利]一种基于时频谱分割的变速旋转机械故障诊断方法

摘要

本发明提供一种基于时频谱分割的变速旋转机械故障诊断方法，包括如下步骤：步骤一，通过多分辨率广义S变换获取信号的归一化时频谱，生成多分辨率二值化时频谱，步骤二，将所有分辨率下的二值化时频谱进行融合，获得一个最优的二值化时频谱，步骤三，将最优的二值化时频谱分割成若干个连通域，并对每个连通域进行信息标注，步骤四，提取各连通域的最佳表示原子，构成最佳原子集合，计算故障信号在最佳原子集合下的表示，步骤五、计算冲击理论出现时间和幅值，通过信息比对实现变速机械设备的故障诊断。本发明滤除绝大部分的强背景噪声并且可以对变速旋转机械的裂纹、点蚀或剥落等冲击类故障进行快速、有效的故障诊断。

主权项

1.一种基于时频谱分割的变速旋转机械故障诊断方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤一，通过多分辨率广义S变换获取信号的归一化时频谱，经过二值化处理，生成多分辨率二值化时频谱，步骤一中包括如下步骤：在采集故障振动信号后，根据下面表达式，计算出不同尺度下的广义S变换结果：再通过归一化处理，计算出归一化时频结果：其中，GST——广义S变换；MGST——多分辨率广义S变换x(t)——故障振动信号；t——振动信号的时间；i——虚数单位；u——位移因子；f——频率因子；λ——尺度因子；——归一化参数；通过图像的二值化处理，将所有的时频谱转换成二值时频谱：二值化处理的阈值选择规则如式(3)所示：二值化的具体操作如式(4)所示：其中，T——二值化阈值a_λ——尺度因子为λ的时频谱对应的数据矩阵，以下称之为矩阵a_λ；N——矩阵a_λ的数据总个数；m——矩阵a_λ的行索引值；n——矩阵a_λ的列索引值，步骤二，根据图像融合规则，将所有分辨率下的二值化时频谱进行融合，获得一个最优的二值化时频谱，步骤二中，根据图像融合规则，将所有分辨率下的二值化时频谱进行融合，获得一个最优的二值化时频谱，其中，a——最优二值化时频谱对应的数据矩阵；Π——所有元素的并运算；λ₀——第1个尺度因子；λ_m——第m‑1个尺度因子，步骤三，采用图像分割方法，将最优的二值化时频谱分割成若干个连通域，并对每个连通域进行信息标注，步骤四，提取各连通域的最佳表示原子，构成最佳原子集合，计算故障信号在最佳原子集合下的表示，步骤五、根据转速信息、故障冲击信息和故障产生机理，计算冲击理论出现时间和幅值，通过信息比对实现变速机械设备的故障诊断。