一种低速运行旋转机械的早期故障识别方法

摘要

本发明一种低速运行旋转机械的早期故障识别方法，解决了PAA降维窗长选取的问题，显著减少圆域统计指标的计算错误，有效提高了机械设备状态识别的可靠性。所述方法包括，步骤(1)，获取低速旋转机械正常运行状态下的振动信号，进行小波分解并重构低频信号，进行FFT变换并绘制其频谱包络，识别频率峰值，获取临界频率，进而选取多个多维度PAA降维窗长；步骤(2)，使用多维度PAA对待识别振动信号依次降维处理，提取轴承状态特征，在圆域中表示后计算圆域统计特征值；步骤(3)，将获取的多组圆域统计特征值中的同种指标求取平均值，得到4个平均圆域统计特征值，实现低速旋转机械运行状态识别，从而判断早期故障是否发生。