[发明专利]一种基于DS自适应谱重构的滚动轴承故障检测方法

摘要

本发明公开了基于DS自适应谱重构的滚动轴承故障检测方法，该方法包括步骤：采集振动时间信号x(t)为源信号；令轴承振动时间信号x(t)的傅里叶变换为X(f)，并将其细分为最小频谱子集集合；使用改进的DS证据理论创建评价子集函数；使用自下而上的方法利用评价函数作为特征指标对频谱进行重构，寻找最优共振带；对最优共振带进行博里叶反应变换，再进行希尔博特变换；包络谱分析；根据包络谱识别故障特征是否存在明显峰值；若不存在，则轴承正常运转，若存在则表示轴承存在故障，需结束运行。基于DS自适应谱重构的滚动轴承故障检测方法，更加及时、准确地实现滚动轴承故障模式识别及状态监测的特征向量提取方法。

主权项

1.一种基于DS自适应谱重构的滚动轴承故障检测方法，其特征在于：所述故障检测方法包括如下步骤：步骤1.1，在滚动轴承附近安装传感器进行测量，采集振动时间信号x(t)为源信号；步骤1.2，令轴承振动时间信号x(t)的傅里叶变换为X(f)，将X(f)细分为初始最小频谱子集的集合{B₁，B₂，...，B_i，...，B_n}，其中i∈[1，n]；对于第i个频带子集，令其左右边界的频率点标号分别为a_i，b_i(a_i，b_i∈[1，n])，振动频带X(f)为全部频带子集的集合，X(f)＝{B₁(a₁，b₁)，...，B_i(a_i，b_i)，...，B_n(a_n，b_n)}，其中a_i＝b_i‑1，i∈[2，n]；步骤1.3，计算每一个频谱子集B_i的评价函数R_i，同时，设两个相邻的频谱子集B_i和B_i+1构成一个子集合HB_l，计算每一个子集合HB_l的评价函数HR_l；其中i∈[1，n]，l∈[1，n‑1]；步骤1.4，从所有子集合并评价函数中，找到最大子集评价函数HR_k，K∈[1，n‑1]；其对应子集HB_K由合并的频谱子集为B_k和B_k+1组成，若满足以下条件：HR_k≥R_k且HR_k≥R_k+1，                    (1)则将B_k和B_k+1合并，同时更新合并后各子集的左右边界，得：X(f)＝{B₁(a₁，b₁)，...，B_i(a_i，b_i)，...，B_k(a_k，b_k)，B_k+2(a_k+2，b_k+2)，...，B_n(a_n，b_n)}，其中a_i＝b_i‑1，                    (2)令B_k+1(a_k+1，b_k+1)＝B_k+2(a_k+2，b_k+2)，...，B_n‑1(a_n‑1，b_n‑1)＝B_n(a_n，b_n)，得：X(f)＝{B₁(a₁，b₁)，...，B_i(a_i，b_i)，...，B_n‑1(a_n‑1，b_n‑1)}，其中a_i＝b_i‑1    (3)如果不能满足(1)中的条件，则令HR_k＝‑10⁸，并跳转到步骤1.6；步骤1.5，由步骤1.4合并前后的B_k和B_k+1组成的新频谱子集B_k，按照步骤1.6的方法，更新HB_i和其对应的评价函数HR_i；步骤1.6，令n‑1→n，如果最大的子集合并评价函数大于‑10⁸并且n＞2，则表示还有可以合并的频带子集，转向步骤1.3；如果不满足上述条件，则输出最大评价函数值对应的频带子集；步骤1.7，输出最大评价函数值对应的频带子集，该频带子集就是最佳共振频带f_b；步骤1.8，对得到的最佳共振频带f_b进行傅里叶反变换，进行希尔伯特包络解调，获得对应的包络谱；步骤1.9，从包络谱中观察故障特征频率处是否存在明显峰值及波峰所处的频率位置，从而实现滚动轴承故障类型的准确判别。