CN108446629A - 基于集合经验模式分解和调制双谱分析的滚动轴承故障特征提取方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于集合经验模式分解和调制双谱分析的滚动轴承故障特征提取方法,用于通过振动信号分析滚动轴承故障。首先采用EEMD对加速度传感器采集的轴承原始振动信号进行分解获得一系列不同频率的模态函数(IMFs),通过标准化模量的累计均值(MSAM)对IMFs进行多尺度划分,进而得到高频和低频的IMFs。然后通过小波变换(WT)对高频的IMFs进行降噪,并将降噪的高频IMFs与低频的IMFs进行叠加重构。最后将叠加重构信号通过MSB分离调制成分,从而提取出故障特征频率。对滚动轴承故障特征的成功提取验证了该方法的有效性与可行性。该发明适用于机械设备的状态监测以及故障诊断等领域。
Description
技术领域
本发明涉及到机械设备状态监测和故障诊断技术领域,具体是基于集合经验模式分解和调制双谱分析的滚动轴承故障特征提取方法。
背景技术
滚动轴承是旋转机械的重要组成部分,它的状况好坏将直接影响到整机的运行,对其进行故障诊断具有重要的理论价值和现实意义。经验模态分解(EMD)是最新发展起来的非平稳信号处理的方法,且该方法具有很强自适应性,已经在很多方面得到广泛的应用。但是EMD分解存在着端点效应和模态混叠等现象。因此WU等(WU Z H, HUANG N E.Ensembleempirical mode decomposition:a noise assisted data analysis method[J].Advances in adaptive data analysis, 2009,1(1):1-41.)在EMD方法的基础上引入噪声辅助分析,提出了集成经验模态分解方法(EEMD)可有效抑制模态混叠现象。沈长青等(沈长青,谢伟达,朱忠奎,等.基于EEMD和改进的形态滤波方法的轴承故障诊断研究[J].振动与冲击,2013,32(2):39-43.)提出EEMD和改进的形态学滤波器提高了滚动轴承故障诊断的可靠性。彭畅等(彭畅, 柏林,谢小亮.基于EEMD、度量因子和快速峭度图的滚动轴承故障诊断方法[J].振动与冲击,2012,31(20):143-146.)提出基于EEMD、度量因子和快速谱峭度相结合成功实现了对轴承的故障诊断。刘永强 (刘永强,李翠省,廖英英.基于EEMD和自相关函数峰态系数的轴承故障诊断方法[J].振动与冲击,2017,36(2):111-116.)提出了基于EEMD和自相关函数峰态系数的轴承故障诊断方法,通过轴承故障的仿真和实验研究,验证了该方法的有效性和可行性。以上研究表明了 EEMD在轴承故障特征提取中具有重要价值和明显优势,然而EEMD 分解的每个固有模态函数(IMF)仍然含有大量的噪声,其降噪效果并不明显。
发明内容
为了提高EEMD的降噪效果,提出MSAM(累积均值)进行降噪,其降噪效果得到了很好的改善,但原始信号中存在的非线性调制成分仍保留在相应IMFs中。为了克服IMFs中存在非线性调制成分,提出MSB(调制双谱分析)来分离调制成分,从而提取故障特征频率。从而提出了基于集合经验模式分解和调制双谱分析的滚动轴承故障特征提取方法。
本发明解决所述技术问题的技术方案是,设计一种基于集合经验模式分解和调制双谱分析的滚动轴承故障特征提取方法,其特征在于,具体步骤如下:
步骤一:通过振动传感器测量被检测的滚动轴承的振动信号,所得振动信号为原始信号y(t);
步骤二:对原始信号y(t)进行EEMD分解,获得一系列不同频率的IMFs;
步骤三:计算EEMD不同分解尺度的MSAM值;
步骤四:对步骤三中计算所得的MSAM值进行判断,若在第m 尺度的MSAM值明显偏离零值,则认为在m尺度之前的IMFs为高频并对其进行进一步的WT降噪处理;在m尺度之后的IMFs和残余信号均为低频;将其余低频的IMFs、残余信号和降噪后高频IMFs 分量进行信号叠加重构,得到叠加重构信号x(t);
步骤五:将叠加重构信号x(t)进行MSB分离调制成分,提取故障特征频率。
与现有技术相比,本发明有益效果在于:
(1)EEMD将噪声辅助分析应用于经验模式分解(EMD)中,以促进抗混叠分解,有效的抑制EMD中固有的模式混叠问题。
(2)EEMD分解后的每个IMFs仍然含有大量的噪声,其降噪效果并不明显,为了提高EEMD的降噪效果,提出MSAM选取IMFs。
(3)虽然使用MSAM提高了信噪比,但是原始信号中存在的非线性调制成分仍保留在相应IMFs中。为了克服IMFs中存在非线性调制成分,提出MSB来分离调制成分,从而提取故障特征频率。
附图说明
图1为本发明的流程图;
图2为实施例的原始信号波形图;
图3为实施例的原始信号的傅里叶变换(FFT)图;
图4为实施例的原始信号EEMD分解图,其中图4(a)为 IMF1~IMF6;图4(b)为IMF7~IMF12;图4(c)为IMF13~IMF18;
图5为图4的EEMD不同分解尺度的MSAM图;
图6为实施例的降噪后的信号频率叠加重构图;
图7为实施例的MSB的结果图。
具体实施方式
下面给出本发明的具体实施例。具体实施例仅用于进一步详细说明本发明,不限制本申请权利要求的保护范围。
本发明提出的基于集合经验模式分解和调制双谱分析的滚动轴承故障特征提取方法,其具体步骤如下:
步骤一:通过振动传感器测量被检测的滚动轴承的振动信号,所得振动信号为原始信号y(t);
步骤二:对原始信号y(t)进行EEMD分解,获得一系列不同频率的IMFs;
步骤三:计算EEMD不同分解尺度的MSAM值;
步骤四:对步骤三中计算所得的MSAM值进行判断,若在第m 尺度的MSAM值明显偏离零值,则认为在m尺度之前的IMFs为高频并对其进行进一步的WT降噪处理;在m尺度之后的IMFs和残余信号均为低频。将其余低频的IMFs、残余信号和降噪后高频IMFs 分量进行信号叠加重构,得到叠加重构信号x(t);
步骤五:将叠加重构信号x(t)进行MSB分离调制成分,提取故障特征频率。
所述步骤二具体包括:
步骤101:给原始信号y(t)设定平均处理次数N,初始i=1,2,...,N。
步骤102:给原始信号y(t)添加一定幅值的随机白噪声ni(t),组成新的一系列噪声信号yi(t)。
yi(t)=y(t)+ni(t)
式中,i=1,2,...,N
步骤103:对一系列噪声信号yi(t)进行EMD分解。
式中,n是分解的IMF数量,ci,n(t)是分解的IMFs,ri,n(t)是残余分量。
步骤104:重复步骤102~103N次,每次加入一定不同幅度的白噪声,分解出一系列IMFs。对IMFs的集合做均值处理得到EEMD 分解的IMF分量cn(t)。
式中,i=1,2,...N;n=1,2,...N,ci,n(t)为第i次EMD所得到的第n个 IMF。
所述步骤三具体为:利用EEMD进行信号的多尺度分解后,按如下定义标准化模量的累计均值MSAM:
式中:mean为均值函数;std为标准差函数。
所述步骤五具体包括如下步骤:
步骤105:以离散傅立叶变换X(f)的形式表示的叠加重构信号x(t)的MSB可以被定义为:
BMS(fc,fx)=E<X(fc+fx)X(fc-fx)X*(fc)X*(fc)>
其中BMS(fc,fx)表示叠加重构信号x(t)的双谱,E<>表示期望, fc为调制频率,fx为载波频率,(fc+fx)和(fc-fx)分别为上、下边带频率。
步骤106:对步骤105所得的MSB进行改善,通过消除实质影响来修改载波频率的fc分量,以便精确地量化边带幅度。改进后的 MSB为MSB-SE,定义如下:
其中BMS(fc,0)表示fx=0时的平方功率谱。
步骤107:计算在fx增量方向上MSB的平均值,以得到fc切片:
其中Δf表示fx的分辨率。
步骤108:计算多个最优的MSB切片的平均值,即得滚动轴承的故障特征频率,其表示为:
其中N是选定的fc切片的总数。
下面采用具体实施例来验证本发明方法,其步骤如下:
第一步:本实施例中的原始信号y(t)为滚动轴承外圈的振动信号,原始信号y(t)的采样频率为71.5Hz,采样长度为点285715,轴承外圈故障频率为88.5Hz。原始信号y(t)的波形如图2,其幅值谱如图3所示,观察图3未能发现故障特征。
第二步:对原始信号y(t)进行EEMD分解,获得一系列不同频率的IMF分量如图4所示。
第三步:计算EEMD不同分解尺度的MSAM值,如图5所示。
第四步:,然后进行信号叠加重构,如图6所示。
第五步:将叠加重构的信号进行MSB分离调制成分,提取故障特征频率如图7所示,主要频率是88.5Hz和177Hz、265.5Hz等多倍频,与计算的外圈故障特征频率吻合,准确的提取了滚动轴承外圈故障特征信息。
本发明未述及之处适用于现有技术。
Claims (4)
1.基于集合经验模式分解和调制双谱分析的滚动轴承故障特征提取方法,其特征在于,具体步骤如下:
步骤一:通过振动传感器测量被检测的滚动轴承的振动信号,所得振动信号为原始信号y(t);
步骤二:对原始信号y(t)进行EEMD分解,获得一系列不同频率的IMFs;
步骤三:计算EEMD不同分解尺度的MSAM值;
步骤四:对步骤三中计算所得的MSAM值进行判断,若在第m尺度的MSAM值明显偏离零值,则认为在m尺度之前的IMFs为高频并对其进行进一步的WT降噪处理;在m尺度之后的IMFs和残余信号均为低频;将其余低频的IMFs、残余信号和降噪后高频IMFs分量进行信号叠加重构,得到叠加重构信号x(t);
步骤五:将叠加重构信号x(t)进行MSB分离调制成分,提取故障特征频率。
2.根据权利要求1所述的基于集合经验模式分解和调制双谱分析的滚动轴承故障特征提取方法,其特征在于,所述步骤二具体包括:
步骤101:给原始信号y(t)设定平均处理次数N,初始i=1,2,...,N;
步骤102:给原始信号y(t)添加一定幅值的随机白噪声ni(t),组成新的一系列噪声信号yi(t);
yi(t)=y(t)+ni(t)
式中,i=1,2,...,N
步骤103:对一系列噪声信号yi(t)进行EMD分解;
式中,n是分解的IMF数量,ci,n(t)是分解的IMFs,ri,n(t)是残余分量;
步骤104:重复步骤102~103N次,每次加入一定不同幅度的白噪声,分解出一系列IMFs;对IMFs的集合做均值处理得到EEMD分解的IMF分量cn(t);
式中,i=1,2,...N;n=1,2,...N,ci,n(t)为第i次EMD所得到的第n个IMF。
3.根据权利要求1所述的基于集合经验模式分解和调制双谱分析的滚动轴承故障特征提取方法,其特征在于,所述步骤三具体为:利用EEMD进行信号的多尺度分解后,按如下定义标准化模量的累计均值MSAM:
式中:mean为均值函数;std为标准差函数。
4.根据权利要求1所述的基于集合经验模式分解和调制双谱分析的滚动轴承故障特征提取方法,其特征在于,所述步骤五具体包括如下步骤:
步骤105:以离散傅立叶变换X(f)的形式表示的叠加重构信号x(t)的MSB可以被定义为:
BMS(fc,fx)=E<X(fc+fx)X(fc-fx)X*(fc)X*(fc)>
其中BMS(fc,fx)表示叠加重构信号x(t)的双谱,E<>表示期望,fc为调制频率,fx为载波频率,(fc+fx)和(fc-fx)分别为上、下边带频率;
步骤106:对步骤105所得的MSB进行改善,通过消除实质影响来修改载波频率的fc分量,以便精确地量化边带幅度;改进后的MSB为MSB-SE,定义如下:
其中BMS(fc,0)表示fx=0时的平方功率谱;
步骤107:计算在fx增量方向上MSB的平均值,以得到fc切片:
其中Δf表示fx的分辨率;
步骤108:计算多个最优的MSB切片的平均值,即得滚动轴承的故障特征频率,其表示为:
其中N是选定的fc切片的总数。
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