一种基于包络谱相关峭度的回转件复合故障诊断方法

摘要

本发明公开了一种基于包络谱相关峭度的回转件复合故障诊断方法，包括以下步骤，通过计算单一故障特征频率和输入信号包络谱，根据单一故障特征频率计算包络谱相关峭度；若相关峭度大于阈值则认为该输入信号含有对应的故障特征，若同时有2个以上的特征相关峭度大于阈值侧认为输入信号含有复合故障特征。本发明仅需对包络谱进行相关峭度的评估即可实现回转件复合故障的诊断，具有过程简单，结果准确的优点。

说明书

技术领域

本发明涉及故障诊断技术领域，特别涉及一种基于包络谱相关峭度的回转件复合故障诊断方法。

背景技术

回转件故障(例如滚动轴承)是导致机械设备运行过程中产生故障的主要原因之一，因此其故障的鲁棒识别对保障机械装备安全服役、提高生产效率、增加经济效益具有重要的作用。目前，相关研究主要聚焦在单一故障的识别上。然而实际工程应用中，机械设备零部件通常是损坏到一定程度才进行更换，期间，部分单一故障的产生可能会又发出其他故障的发生，从而导致复合故障的产生。因此，复合故障的特征分离和故障识别是故障诊断领域中一大难点,亦是一个亟待解决的问题。

发明内容

本发明的目的在于，提供一种基于包络谱相关峭度的回转件复合故障诊断方法。本发明仅需对包络谱进行相关峭度的评估即可实现回转件复合故障的诊断，具有过程简单，结果准确的优点。

本发明的技术方案：一种基于包络谱相关峭度的回转件复合故障诊断方法，包括以下步骤：

S1：计算单一故障特征频率；

S2：计算输入信号包络谱；

S3：基于不同单一故障特征频率计算包络谱相关峭度；

S4：若包络谱相关峭度大于阈值则认为该输入信号含有对应的故障特征，若同时有2个以上的相关峭度大于阈值则认为该输入信号含有复合故障特征。

上述的基于包络谱相关峭度的回转件复合故障诊断方法，所述的步骤S2中，输入信号包络谱的计算方法为：

Spc＝fft(abs(Sig+hilbert(Sig)*j))

其中，Spc为输入信号包络谱，fft()为傅里叶变换，abs()为求模符号，hilbert()为希尔伯特变换，j为复数标记，Sig为输入信号。

前述的基于包络谱相关峭度的回转件复合故障诊断方法，所述的步骤S3中,包络谱相关峭度的算法为：

其中，CK

前述的基于包络谱相关峭度的回转件复合故障诊断方法，所述的步骤S4中,单一故障判断的算法为：

其中，F

与现有技术相比，本发明具有以下有益效果：

本发明首先通过计算单一故障特征频率和输入信号包络谱；随后基于不同单一故障故障频率计算包络谱相关峭度；若相关峭度大于阈值则认为该输入信号含有对应的故障特征，若同时有2个以上的特征相关峭度大于阈值侧认为输入信号含有复合故障特征。由此，本发明仅需对包络谱进行相关峭度的评估即可实现回转件复合故障的诊断，具有过程简单，结果准确的优点，而且该方法亦可拓展至其他机械系统复合故障的快速诊断。

附图说明

图1是本发明的流程图；

图2是本发明的实施例1中获得的时域信号；

图3是本发明的实施例1中生成的包络谱；

图4是本发明的实施例1中生成的四种不用单一故障包络谱相关峭度；

具体实施方式

下面结合附图和实施例对本发明作进一步的说明，但并不作为对本发明限制的依据。

实施例：一种基于包络谱相关峭度的回转件复合故障诊断方法，其流程图如图1所示，包括以下步骤，

S1：获取时域信号(如附图2所示)并计算单一故障特征频率，其回转件(滚动轴承)的外圈、内圈、滚动体、保持架故障特征频率分别为95.2Hz、131.73Hz、77.65Hz、5.6Hz；

S2：计算输入信号包络谱(如附图3所示)，其中，输入信号包络谱的计算方法为：

Spc＝fft(abs(Sig+hilbert(Sig)*j))

其中，Spc为输入信号包络谱，fft()为傅里叶变换，abs()为求模符号，hilbert()为希尔伯特变换，j为复数标记，Sig为输入信号，

S3：基于不同单一故障特征频率计算包络谱相关峭度，包络谱相关峭度的算法为(本实例中，M被选择为1)：

其中，CK

S4：若相关峭度大于阈值则认为该输入信号含有对应的故障特征，若同时有2个以上的特征相关峭度大于阈值侧认为输入信号含有复合故障特征，其中单一故障判断的算法为：

其中，F

综上所述，本发明仅需对包络谱进行相关峭度的评估即可实现滚动轴承复合故障的诊断，具有过程简单，结果准确的优点。