CN112747926A - 一种基于二阶参数匹配随机共振的电机滚动轴承故障诊断方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种利用二阶参数匹配的随机共振对电机滚动轴承故障进行诊断的方法。将电机滚动轴承振动信号的故障特征提取转化为随机共振问题，以电机滚动轴承的振动信号作为输入，采用二阶参数匹配的随机共振方法放大振动信号中微弱的故障特征信号，得到对应的输出信号，再对输出信号进行时域和频域分析，完成提取特征，以此判断电机滚动轴承是否存在故障以及故障类型。

Description

一种基于二阶参数匹配随机共振的电机滚动轴承故障诊断 方法
技术领域
本发明涉及开关磁阻电机故障诊断技术、随机共振技术、总体属于故障诊断领域。
背景技术
电机故障诊断技术一直是国内外研究机械故障中的重点方向之一，基于振动信号、电流信号、声学信号、光谱信号、温度等不同物理参数的诊断技术不断地发展。开关磁阻电机运行时，会受到轴承和其他零部件振动影响和外界噪声的影响，传感器采集到的包含故障信号的振动信号信噪比会变得很低，对电流信号分析也会发现并非标准正弦信号，存在谐波信号的干扰，从包含大量噪声的原始开关磁阻电机信号中提取出故障特征并进行分析其时频特性是开关磁阻电机故障诊断技术的关键所在。
开关磁阻电机虽然具有系统可靠性高，启动转矩大，启动电流低等优点，但是也有噪声振动比其他电机大的缺点。在运行的过程中，也会由于线圈老化，器件损耗等原因发生故障，所以能够准确分析提取出振动信号特征、检测出有无故障和故障的种类，对于防止因开关磁阻电机故障而造成的损失，具有十分重要的意义。
发明内容
本发明的目的在于提供一种二阶参数匹配的随机共振开关磁阻电机故障诊断方法，能够快速准确地分析开关磁阻电机振动信号，对信号进行处理提取出故障特征，实现诊断出有无故障和故障种类。
为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：
一种二阶参数匹配的随机共振(SMSR)开关磁阻电机故障诊断方法，步骤如下：
步骤一：用振动传感器采集电机滚动轴承的振动信号；
步骤二：采用二阶Duffing-Holmes方程构建二阶参数匹配的随机共振系统模型；
步骤三：将电机滚动轴承振动信号作为输入x，代入二阶参数匹配的随机共振模型，计算随机共振系统势阱函数的参数a和b；
步骤四：初始化阻尼因子γ，并确定γ的范围，同时设置γ的阈值范围[γstart,γend]；
步骤五：计算随机共振系统输出信噪比与输入信噪比之间的比值SNRI；
步骤六：计算SNRI对应的γ值，如果γ没有超过预先设定的阈值范围，则按步长增大势阱函数参数a和b，然后返回步骤五；如果γ超过阈值，则将此γ作为最大的阻尼因子γmax，再根据γmax和势阱函数参数a和b的关系，反推出对应的势阱函数参数a和b，并将此参数作为最优的势阱函数参数aopt和bopt，对应的模型为最优的随机共振模型，然后进入步骤七；
步骤七：以采集的原振动信号为输入，改进四阶龙格库塔法计算得到经过最优随机共振系统后的输出信号；
步骤八，对输出信号进行时域和频域分析，提取故障特征，以此判断有无故障和故障种类。
附图说明
图1是SMSR算法流程图，实现随机共振参数γ确认和故障信号的提取。
图2是开关磁阻电机故障诊断的流程图。
具体实施方式
下面结合附图及具体实施方式，以二阶参数匹配随机共振算法为例，详细描述本发明的技术方案。
如图1所示，具体步骤：
步骤一：用振动传感器采集电机滚动轴承的振动信号；
步骤二：采用二阶Duffing-Holmes方程构建二阶参数匹配的随机共振系统模型；
步骤三：将电机滚动轴承振动信号作为输入x，代入二阶参数匹配的随机共振模型，计算随机共振系统势阱函数的参数a和b；
步骤四：初始化阻尼因子γ，并确定γ的范围，同时设置γ的阈值范围[γstart,γend]；
步骤五：计算随机共振系统输出信噪比与输入信噪比之间的比值SNRI；
步骤六：计算SNRI对应的γ值，如果γ没有超过预先设定的阈值范围，则按步长增大势阱函数参数a和b，然后返回步骤五；如果γ超过阈值，则将此γ作为最大的阻尼因子γmax，再根据γmax和势阱函数参数a和b的关系，反推出对应的势阱函数参数a和b，并将此参数作为最优的势阱函数参数aopt和bopt，对应的模型为最优的随机共振模型，然后进入步骤七；
步骤七：以采集的原振动信号为输入，改进四阶龙格库塔法计算得到经过最优随机共振系统后的输出信号；
步骤八，对输出信号进行时域和频域分析，提取故障特征，以此判断有无故障和故障种类。
如图1所示，描述机械振动的二阶Duffing-Holmes方程为：
Figure BDA0002850944100000031
其中γ为阻尼因子，V(x)是一个四次的双势阱函数，
Figure BDA0002850944100000032
s(t)为输入的振动信号，一般为周期的正余弦信号，n(t)为噪声函数的统一表示，D为系数。将振动信号和高斯白噪声信号带入方程，则能够构建出二阶参数匹配的随机共振系统模型。
如图1所示，势阱函数、输入信号带入二阶Duffing方程，且随机共振要满足规律
Figure BDA0002850944100000033
于是可以得到势阱函数参数a,b与其他已知参数的关系
Figure BDA0002850944100000034
如图1所示，确定阻尼因子γ参数的方法为：对信号进行噪声方差估计，阻尼系数初始化，设置阻尼系数的范围[γstart,γend]，提出SNRI参数的概念，
Figure BDA0002850944100000035
Figure BDA0002850944100000036
即SNRI是经过SMSR系统输出和输入时候的信噪比的比值。根据确定的参数a,b,h和输入信号带入SMSR模型得到对应γ的SNRI值，迭代输出得到对应[γstart,γend]中最大SNRI值的系数γ。
如图1所示，改进二阶参数匹配SMSR的四阶龙格库塔法方程为：
Figure BDA0002850944100000041
其中是步长，值为采样频率1/fs.
如图2所示，得到上述所有参数之后，输入开关磁阻电机振动信号，则可以通过改进的四阶龙格库塔法算出经过SMSR系统后的输出信号，然后根据频谱图中的振动信号频率不同来进行特征分析，不同的故障对应的频率是不同的，信号集中在f1频段则可能是内圈故障，在f2频段则可能是外圈故障，f3频段为偏心故障。
显然，本发明的上述实施例仅仅是为清楚地说明本发明所作的举例，而并非是对本发明的实施方式的限定。对于所属领域的普通技术人员来说，在上述说明的基础上还可以做出其它不同形式的变化或变动。这里无需也无法对所有的实施方式予以穷举。凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明权利要求的保护范围之内。

Claims (4)

1.一种基于二阶参数匹配随机共振的电机滚动轴承故障诊断方法，其特征在于，步骤如下：
步骤一：用振动传感器采集电机滚动轴承的振动信号；
步骤二：采用二阶Duffing-Holmes方程构建二阶参数匹配的随机共振系统模型；
步骤三：将电机滚动轴承振动信号作为输入x，代入二阶参数匹配的随机共振模型，计算随机共振系统势阱函数的参数a和b；
步骤四：初始化阻尼因子γ，并确定γ的范围，同时设置γ的阈值范围[γstart,γend]；
步骤五：计算随机共振系统输出信噪比与输入信噪比之间的比值SNRI；
步骤六：计算SNRI对应的γ值，如果γ没有超过预先设定的阈值范围，则按步长增大势阱函数参数a和b，然后返回步骤五；如果γ超过阈值，则将此γ作为最大的阻尼因子γmax，再根据γmax和势阱函数参数a和b的关系，反推出对应的势阱函数参数a和b，并将此参数作为最优的势阱函数参数aopt和bopt，对应的模型为最优的随机共振模型，然后进入步骤七；
步骤七：以采集的原振动信号为输入，改进四阶龙格库塔法计算得到经过最优随机共振系统后的输出信号；
步骤八，对输出信号进行时域和频域分析，提取故障特征，以此判断有无故障和故障种类。
2.根据权利要求1中所述的基于二阶参数匹配随机共振的电机滚动轴承故障诊断方法，其特征在于，步骤五中所提到的计算SNRI参数方法为：随机共振系统输出信号的信噪比和输入信号的信噪比的比值定义为
Figure FDA0002850944090000011
其中SNRoutput是系统输出信号的信噪比，SNRinput是系统输入信号的信噪比。
3.根据权利要求1中所述的基于二阶参数匹配随机共振的电机滚动轴承故障诊断方法，其特征在于，步骤六中的最大阻尼因子γmax的确定方法为：设置γ的阈值范围[γstart,γend]，在不超过阈值的前提下一直迭代更改a,b的值计算SNRI，再由SNRI计算γ，直到γ超过阈值，然后将γ作为系统最大的阻尼因子γmax，其对应的随机共振系统参数a和b作为最优参数，对应的模型作为最优随机共振模型。
4.根据权利要求1中所述的基于二阶参数匹配随机共振的电机滚动轴承故障诊断方法，其特征在于，步骤七中所提到的四阶龙格库塔法针对于二阶随机共振系统进行了改进，除了针对普通随机共振系统的所需的四个参数外，，改进后的龙格库塔法增加了状态变量参数y，此参数根据输入信号x的迭代而动态变化，随机共振系统的输出更加平滑。
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