[发明专利]基于零相位卷积型小波变换分解的轴承故障特征提取方法

摘要

本发明涉及一种基于零相位卷积型小波变换分解的故障特征提取方法，属于旋转机械故障诊断领域，其特征在于，包括如下步骤：采集故障轴承振动加速度信号；利用小波高通滤波器和低通滤波器对输入信号进行滤波；将第一次滤波后得到的近似系数和小波系数再进行滤波，即得到零相位延迟的滤波结果，获得故障信号频率特征。本发明涉及对现有技术的改进是：消除了卷积型小波变换分解算法存在的移位现象，避免了正交小波非对称性给故障特征提取带来的不利影响，解决了小波对称性与正交性不能同时满足的矛盾。

主权项

1.一种基于零相位卷积型小波变换分解的轴承故障特征提取方法，其特征在于，它包括如下步骤：/n步骤1：采集故障轴承振动加速度信号；/n步骤2：利用第一小波低通滤波器和第一小波高通滤波器分别对步骤1获取的故障轴承振动加速度信号进行卷积型小波低通滤波和卷积型小波高通滤波，分别得到小波变换的近似系数和小波变换的小波系数；/n步骤3：将步骤2滤波后得到的小波变换的近似系数利用第二小波低通滤波器再次进行卷积型小波低通滤波，对步骤2滤波后得到的小波变换的小波系数利用第二小波高通滤波器再次进行卷积型小波高通滤波，得到消除非线性相位影响的小波变换近似系数和小波变换的小波系数；/n步骤4：将步骤3中获得的消除非线性影响的近似系数做为故障轴承振动加速度信号的第一层小波变换结果，将故障轴承振动加速度信号的第一层小波变换结果按照步骤2和步骤3的零相位卷积型小波变换方式进行小波变换处理，得到消除非线性相位影响的第二层小波变换的近似系数和小波变换的小波系数；/n步骤5：将步骤4中得到的消除非线性相位影响的第二层小波变换的近似系数做为故障轴承振动加速度信号的第二层小波变换结果，将故障轴承振动加速度信号的第二层小波变换结果按照步骤2和步骤3的零相位卷积型小波变换方式进行小波变换处理，得到消除非线性相位影响的第三层小波变换的近似系数和小波变换的小波系数，依次类推，将故障轴承振动加速度信号分解至满足工程实际需求的层数，得到各层消除非线性相位影响的小波变换的近似系数和小波变换的小波系数，即完成轴承故障特征提取；/n所述步骤2中卷积型小波低通滤波和卷积型小波高通滤波的关系式为：/n /n /n式中，S_j(k)和W_j(k)分别是第j层尺度参数下小波变换的近似系数和小波变换的小波系数；S_j-1(k)是第j-1层尺度参数下小波变换的近似系数；k为平移系数；和分别是第一低通滤波器和第一高通滤波器；/n为了实现对输入信号x(n)的零相位滤波，所述输入信号x(n)为步骤1采集的故障轴承振动加速度信号，可以先对x(n)进行滤波，然后将滤波结果首尾翻转后再输入原滤波器，最后将输出结果再次首尾翻转后即得到零相位延迟的滤波结果，其过程可以表述如下：/n /n上式中h(n)为滤波器单位冲击响应，x(n)为输入信号，y₁(n)为第一次的滤波结果，y₂(n)为将第一次滤波结果首尾翻转后的滤波结果，y₃(n)为将第二次滤波结果，y(n)为将第二次滤波结果首尾翻转后得到的最终的滤波结果，上式的频域表示为：/n /n上式中H(e^jω)为滤波器单位冲击响应，X(e^jω)为输入信号，Y₁(e^jω)为第一次的滤波结果，Y₂(e^jω)为将第一次滤波结果首尾翻转后的滤波结果，Y₃(e^jω)为将第二次滤波结果，Y(e^jω)为将第二次滤波结果首尾翻转后得到的最终的滤波结果。/n