一种基于振动信号的旋转机械早期预警方法

摘要

本发明公开了一种基于振动信号的旋转机械早期预警方法，其包括以下步骤：获取需监测的设备历史运行的且判定为“运行正常”的数据；采用小波包分解技术将振动信号进行分解，得到某一分解层下各频带的相对能量值构成特征矩阵；采用动态核主成分分析方法，将得到的特征矩阵分解为特征子空间与残差子空间；采用T2统计分析的方法处理特征子空间，求得一种可以表征设备健康状况的指标，T2统计量；采用基于Beta分布自学习控制限构建的方法，自学习正常历史数据的控制限；将处理完成的监测数据的特征矩阵采用动态核主成分分析的方法，求得其T2统计量；若得到的统计量超出构建的自学习正常数据控制限则报警，对旋转机械进行在线监控，并探测其早期故障。