專利名稱：一種用于提取低速重載設(shè)備微弱故障特征信息的方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及一種用于提取設(shè)備故障特征信息的方法，特別是一種用于提取低速重載設(shè)備微弱故障特征信息的方法。
背景技術(shù)：
低速重載大型設(shè)備是現(xiàn)代鋼鐵生產(chǎn)企業(yè)的命脈，若發(fā)生突發(fā)事故有可能會(huì)導(dǎo)致生產(chǎn)癱瘓，使企業(yè)蒙受巨大的經(jīng)濟(jì)損失，甚至還會(huì)造成人員傷亡。為了及時(shí)的發(fā)現(xiàn)設(shè)備的故障隱患以保證生產(chǎn)的順利進(jìn)行，對(duì)低速重載設(shè)備微弱故障特征提取的研究工作顯得尤為迫切。
低速重載設(shè)備的轉(zhuǎn)速在每分鐘300轉(zhuǎn)以下，設(shè)備出現(xiàn)故障時(shí)，故障產(chǎn)生的沖擊響應(yīng)頻率較低，頻率范圍在零點(diǎn)幾赫茲到五赫茲之間，這些低頻的微弱特征信號(hào)容易被強(qiáng)烈的環(huán)境噪聲所淹沒(méi)，通過(guò)現(xiàn)有的信號(hào)處理方法難以有效的將這些故障特征信息提取出來(lái)，從而無(wú)法進(jìn)行故障診斷。
發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明提出了一種用于提取低速重載設(shè)備微弱故障特征信息的方法，該方法可以提取低速重載設(shè)備中頻率低于5Hz的微弱故障特征信息。
本發(fā)明的基本原理是將采集到的振動(dòng)信號(hào)經(jīng)小波分解后分別進(jìn)行多次的隨機(jī)共振處理，將幾次隨機(jī)共振處理的輸出作互相關(guān)，再對(duì)互相關(guān)結(jié)果作快速傅立葉變換，從而提取出低速重載設(shè)備的微弱故障特征信息。
本發(fā)明具體包括以下步驟-
1) 將振動(dòng)加速度傳感器安裝在設(shè)備需要檢測(cè)的位置上，通過(guò)與振動(dòng)加速度傳感器相連接的振動(dòng)數(shù)據(jù)采集儀采集設(shè)備在工作狀態(tài)下的振動(dòng)信號(hào)；
2) 采用Daubechies小波族中的db10小波對(duì)步驟1)中采集到的振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行n層分解，n的選取范圍為
log,丄S S log, Z2 20 2 10
式中/為振動(dòng)數(shù)據(jù)采集儀的采樣頻率，對(duì)n取整數(shù)；
小波分解可以將原始信號(hào)在不同尺度上展開(kāi)，提取信號(hào)在不同頻帶的特
3征。每層小波分解都對(duì)信號(hào)的低頻部分進(jìn)行分解，高頻部分保留不動(dòng)，因此
可以利用小波分解對(duì)信號(hào)低頻部分做詳細(xì)觀察；
3) 設(shè)定隨機(jī)共振系統(tǒng)結(jié)構(gòu)參數(shù)，將步驟2)中經(jīng)過(guò)小波分解后得到的第n層的低頻信號(hào)^輸入隨機(jī)共振系統(tǒng)，經(jīng)隨機(jī)共振處理后得到一個(gè)輸出結(jié)果x1;重新設(shè)定不同的隨機(jī)共振系統(tǒng)結(jié)構(gòu)參數(shù)，將低頻信號(hào)4再次輸入隨機(jī)共振系統(tǒng)進(jìn)行處理，可以得到另一個(gè)輸出結(jié)果&。以上隨機(jī)共振處理的過(guò)程可以重復(fù)多次，每次輸入前設(shè)定的隨機(jī)共振系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)參數(shù)都不同，處理的次數(shù)應(yīng)選擇2"欠(即選擇2， 4， 8， 16…次)。
根據(jù)隨機(jī)共振理論，隨機(jī)共振系統(tǒng)采用受外力和高斯白噪聲驅(qū)動(dòng)的非線性雙穩(wěn)系統(tǒng)，其數(shù)學(xué)模型為-
<formula>formula see original document page 4</formula>
式中x為隨機(jī)共振系統(tǒng)輸出，"、6為隨機(jī)共振系統(tǒng)結(jié)構(gòu)參數(shù)，力)+ "(/)為隨機(jī)共振系統(tǒng)輸入信號(hào)，力)-^n(2《0為被檢測(cè)弱周期信號(hào)， 一)為均值為0、噪聲強(qiáng)度為D的白噪聲。設(shè)定不同的隨機(jī)共振系統(tǒng)結(jié)構(gòu)參數(shù)"、6，可以得到不同的輸出信號(hào)x。進(jìn)行2"次的隨機(jī)共振處理后，可以得到輸出信號(hào)
4) 對(duì)步驟3)中經(jīng)過(guò)隨機(jī)共振處理后的各輸出結(jié)果兩兩作互相關(guān)處理；互相關(guān)函數(shù)為
及<formula>formula see original document page 4</formula>其中，A(/)、 ^(/)為互相關(guān)輸入信號(hào)，r為信號(hào)x(/)的觀測(cè)時(shí)間。
5) 對(duì)步驟4)得到的互相關(guān)處理的輸出結(jié)果重復(fù)進(jìn)行兩兩互相關(guān)處理，直到得出最終的單個(gè)互相關(guān)結(jié)果；
6) 對(duì)步驟5的最后輸出結(jié)果作快速傅立葉變換，得到頻譜圖，通過(guò)觀察
頻譜圖中的峰值點(diǎn)就可以找出設(shè)備的故障特征頻率。與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明方法具有以下優(yōu)點(diǎn)能有效的將低速重載設(shè)備中轉(zhuǎn)頻低于5Hz的微弱故障特征信息從背景信號(hào)中提取出來(lái)，便于早期發(fā)現(xiàn)設(shè)備故障隱患，保障設(shè)備的正常運(yùn)行。
圖1為本發(fā)明方法流程圖
圖2為某鋼廠棒材粗軋機(jī)減速箱傳動(dòng)簡(jiǎn)圖
圖3 (a)為原始振動(dòng)信號(hào)的波形圖
圖3(b)為原始振動(dòng)信號(hào)的頻譜圖
圖4為小波分解原理圖
圖5為原始信號(hào)作小波分解后各頻段的波形6為原始信號(hào)作小波分解后各頻段的頻譜7為4次隨機(jī)共振和互相關(guān)處理原理8為多次隨機(jī)共振和互相關(guān)處理后的波形9為多次隨機(jī)共振和互相關(guān)處理后的頻譜圖
具體實(shí)施例方式
本發(fā)明方法實(shí)施例以鋼鐵生產(chǎn)企業(yè)中常見(jiàn)的棒材粗軋機(jī)減速箱為例，下面結(jié)合附圖對(duì)本發(fā)明作進(jìn)一步說(shuō)明
1) 將振動(dòng)加速度傳感器安裝在軋機(jī)減速箱軸承座上，通過(guò)與振動(dòng)加速度傳感器相連接的振動(dòng)數(shù)據(jù)采集儀采集軋機(jī)在工作狀態(tài)下的振動(dòng)信號(hào)，軋機(jī)減速箱傳動(dòng)簡(jiǎn)圖如圖2所示，圖2中數(shù)字1指示的是振動(dòng)加速度傳感器的安裝位置；圖3(a)、圖3(b)所示分別為所采集到軋機(jī)減速箱原始振動(dòng)信號(hào)的波形圖和頻譜圖。
2) 對(duì)步驟l)中采集到的振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行小波分解，原理如圖4所示。本實(shí)例中設(shè)置振動(dòng)數(shù)據(jù)采集儀的采樣頻率為1000Hz，因此n的選取范圍為
,1000 ， 1000
計(jì)算結(jié)果為5.64S"《6.64，"取整數(shù)6。
對(duì)采集到的原始振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行6層小波分解，將信號(hào)逐層分解到[O， 250]，
，
，
，
，
6個(gè)頻段。小波分 解后各頻段的波形圖和頻譜圖如圖5、圖6所示。
3) 將步驟2)中經(jīng)過(guò)小波分解后得到的第6層的低頻信號(hào)A6進(jìn)行多次的隨
機(jī)共振處理(本實(shí)例中處理次數(shù)選擇4);
每次隨機(jī)共振處理的系統(tǒng)結(jié)構(gòu)參數(shù)不同，使得輸入信號(hào)A6產(chǎn)生不同的輸 出信號(hào)x"，通過(guò)4次隨機(jī)共振處理后分別得到輸出信號(hào);c,， x2， x4。
4) 對(duì)于步驟3)中經(jīng)4次隨機(jī)共振處理后得到的四個(gè)輸出信號(hào)A， x2， x3， x4，對(duì)x,和^作互相關(guān)處理，對(duì)A和&作互相關(guān)處理?；ハ嚓P(guān)函數(shù)為-
及n W = S條jf x3 ( + *
對(duì)信號(hào)x,， ；c2， &， ；c4兩兩作互相關(guān)處理后，得到輸出結(jié)果為&,(r), ^2W。
5) 將步驟4)得到的兩組互相關(guān)結(jié)果^,(r), T^(r)再進(jìn)行一次互相關(guān)處 理，得到一個(gè)輸出結(jié)果。圖7為4次隨機(jī)共振和互相關(guān)處理的原理圖。
6) 對(duì)步驟5)的輸出結(jié)果作快速傅立葉變換，得到頻譜圖，通過(guò)觀察頻 譜圖中的峰值點(diǎn)可以找出設(shè)備的故障特征頻率。
圖8、圖9是對(duì)棒材粗軋機(jī)振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行小波分解和多次隨機(jī)共振加互
相關(guān)處理后的波形圖和頻譜圖。從頻譜圖中可以明顯看到，峰值點(diǎn)處3.418Hz 的低頻故障特征信息被提取出來(lái)，通過(guò)該故障特征信息就可以判斷出有故障 隱患的零部件，實(shí)現(xiàn)設(shè)備故障的早期診斷。
本發(fā)明利用小波分解將原始信號(hào)分解到低頻段，再進(jìn)行多次隨機(jī)共振處 理，而后對(duì)處理結(jié)果作互相關(guān)，有效的提取出設(shè)備的低頻故障特征信息，解 決了低速重載設(shè)備中微弱故障特征信息難以提取的問(wèn)題。
權(quán)利要求
1、一種用于提取低速重載設(shè)備微弱故障特征信息的方法，其特征在于，該方法包括以下步驟1)將振動(dòng)加速度傳感器安裝在設(shè)備需要檢測(cè)的位置，通過(guò)與振動(dòng)加速度傳感器相連接的振動(dòng)數(shù)據(jù)采集儀采集設(shè)備在工作狀態(tài)下的振動(dòng)信號(hào)；2)采用Daubechies小波族中的db10小波對(duì)步驟1)中采集到的振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行n層分解，n的選取范圍為<maths id="math0001" num="0001" ><math><![CDATA[ <mrow><mi>lo</mi><msub> <mi>g</mi> <mn>2</mn></msub><mfrac> <mi>f</mi> <mn>20</mn></mfrac><mo>≤</mo><mi>n</mi><mo>≤</mo><mi>lo</mi><msub> <mi>g</mi> <mn>2</mn></msub><mfrac> <mi>f</mi> <mn>10</mn></mfrac> </mrow>]]></math></maths>上式中f為振動(dòng)數(shù)據(jù)采集儀的采樣頻率，對(duì)n取整數(shù)；3)設(shè)定隨機(jī)共振系統(tǒng)結(jié)構(gòu)參數(shù)，將步驟2)中經(jīng)過(guò)小波分解后得到的第n層的低頻信號(hào)An輸入隨機(jī)共振系統(tǒng)，經(jīng)隨機(jī)共振處理后得到一個(gè)輸出結(jié)果x1；重新設(shè)定不同的隨機(jī)共振系統(tǒng)結(jié)構(gòu)參數(shù)，將低頻信號(hào)An再次輸入隨機(jī)共振系統(tǒng)進(jìn)行處理，得到另一個(gè)輸出結(jié)果x2，以上隨機(jī)共振處理的過(guò)程重復(fù)多次，每次輸入前設(shè)定的隨機(jī)共振系統(tǒng)結(jié)構(gòu)參數(shù)不同，得到不同的輸出信號(hào)，處理的次數(shù)要選擇2m次，即選擇2，4，8，16…次，進(jìn)行2m次的隨機(jī)共振處理后，得到輸出信號(hào) id="icf0002" file="A2009100936580002C2.tif" wi="26" he="4" top= "159" left = "66" img-content="drawing" img-format="tif" orientation="portrait" inline="yes"/>4)對(duì)步驟3)中經(jīng)過(guò)隨機(jī)共振處理后的各輸出結(jié)果兩兩作互相關(guān)處理；互相關(guān)函數(shù)為<maths id="math0002" num="0002" ><math><![CDATA[ <mrow><msub> <mi>R</mi> <mi>X</mi></msub><mrow> <mo>(</mo> <mi>τ</mi> <mo>)</mo></mrow><mo>=</mo><munder> <mi>lim</mi> <mrow><mi>T</mi><mo>→</mo><mo>∞</mo> </mrow></munder><mfrac> <mn>1</mn> <mi>T</mi></mfrac><msubsup> <mo>∫</mo> <mn>0</mn> <mi>T</mi></msubsup><msub> <mi>x</mi> <mn>1</mn></msub><mrow> <mo>(</mo> <mi>t</mi> <mo>)</mo></mrow><msub> <mi>x</mi> <mn>2</mn></msub><mrow> <mo>(</mo> <mi>t</mi> <mo>+</mo> <mi>τ</mi> <mo>)</mo></mrow><mi>dt</mi> </mrow>]]></math></maths>其中，x1(t)、x2(t)為互相關(guān)輸入信號(hào)，T為信號(hào)x(t)的觀測(cè)時(shí)間；5)對(duì)步驟4)得到的互相關(guān)處理的輸出結(jié)果重復(fù)進(jìn)行兩兩互相關(guān)處理，直到得出最終的單個(gè)互相關(guān)結(jié)果；6)對(duì)步驟5)的最后輸出結(jié)果作快速傅立葉變換，得到頻譜圖，通過(guò)觀察頻譜圖中的峰值點(diǎn)找出設(shè)備的故障特征頻率。
全文摘要
本發(fā)明公開(kāi)了一種用于提取低速重載設(shè)備微弱故障特征信息的方法，可用于提取設(shè)備低頻微弱故障信號(hào)。通過(guò)安裝在設(shè)備軸承座上的加速度傳感器采集設(shè)備工作狀態(tài)下的振動(dòng)信號(hào)，對(duì)采集到的振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行小波分解，對(duì)分解后得到的低頻信號(hào)作隨機(jī)共振處理和互相關(guān)處理，再對(duì)互相關(guān)結(jié)果作快速傅立葉變換，從而提取出設(shè)備的低頻微弱故障特征。該方法能有效提取出低速重載設(shè)備的微弱故障特征信息，對(duì)設(shè)備故障診斷提供了有效依據(jù)。
文檔編號(hào)G01H17/00GK101666677SQ200910093658
公開(kāi)日2010年3月10日 申請(qǐng)日期2009年9月25日 優(yōu)先權(quán)日2009年9月25日
發(fā)明者崔玲麗, 張建宇, 張玉奎, 輝 羅, 肖永剛, 胥永剛, 趙元喜, 陳建華, 馬海龍, 高立新 申請(qǐng)人:北京工業(yè)大學(xué)