CN114235413B - 多路信号三阶张量模型构建方法 - Google Patents

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Abstract

本发明属于故障诊断信号处理技术领域，具体涉及一种多路信号三阶张量模型构建方法，该方法首先采用多个振动加速度传感器同步获取轴承多个方向振动加速度信号；再采用广义Warblet变换方法将每路信号处理为时频矩阵S；再将多路信号的时频矩阵构建为一个具有全域信息的三阶张量模型X，该模型包含了时域及频域的多域信息，并含有通道信息；最后，对建立的三阶张量模型进行张量分解，得到降噪后的张量及其各路的时域波形。本发明的多路信号三阶张量模型构建方法，可对轴承多路信号进行同时降噪，可保留和挖掘多路信号之间的特征，最终可用于轴承故障诊断和智能诊断上，为滚动轴承故障诊断提供基础支撑，具有重要的实用应用价值。

Description

多路信号三阶张量模型构建方法
技术领域
本发明属于轴承信号处理及故障诊断技术领域，具体涉及一种多路信号三阶张量模型构建方法。
背景技术
滚动轴承是机械传动设备中采用最广泛也是最易发生故障的零部件之一。而故障轴承发展到一定的程度很容易导致严重的生产安全事故，从而造成一定的经济损失甚至是人员伤亡。由此可见轴承故障诊断的重要性。
信号处理方法是用于辅助判定轴承是否发生故障的一种有效方法。它主要是处理振动信号中的噪声进而实现轴承的故障诊断。目前，大部分的轴承信号处理方法只能单独对一路振动信号进行降噪，不能同时处理多路信号，这不利于保留多路信号之间的特征。因此，迫切需要开发一种能同时处理多路信号的信号处理方法。而三阶张量模型的构建就是能有效实现这一研究目的的基础和支撑。
发明内容
本发明要解决的技术问题是：现有技术中大部分的轴承信号处理方法只能单独对一路振动信号进行降噪，不能同时处理多路信号，这不利于保留多路信号之间的特征的技术问题。本发明的目的是提供一种多路信号三阶张量模型构建方法，旨在为滚动轴承状态监测和高效处理多路振动信号提供基础支撑，实现轴承故障诊断，避免因噪声干扰而导致误诊问题，从而防止因轴承故障引起重大经济损失。
本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：一种多路信号三阶张量模型构建方法，该方法包括以下步骤：
S1、获取多路振动加速度信号：
在待诊断的轴承上安装多个振动加速度传感器，采集时长为t、数据点数为N的振动加速度信号a1(t)和a2(t)，采样频率为Fs，转速设置为fs；
S2、将多路信号转换为时频矩阵：
将测取的多路振动加速度信号a1(t)和a2(t)都采用广义Warblet变换进行预处理，窗宽设置为σ，数据长度设置为N，得到大小为σ×N的广义Warblet时频矩阵S1w和S2w；
S3、将多路信号构建为多域三阶张量模型：
将步骤S2中，变换多路信号得到的广义Warblet时频矩阵S1w和S2w以前后面排列的方式构建为一个频率×时间×通道的三阶张量模型
Figure BDA0003439862360000021
其中，I1为张量的第一阶维数，I2为张量的第二阶维数，I3为张量的第三阶维数；三阶张量的正面切片与时频矩阵S1w和S2w的关系为
Figure BDA0003439862360000022
其中，X:,:,1和X:,:,2分别表示三阶张量模型
Figure BDA0003439862360000023
的第1个正面切片和第2个正面切片；由此方式构建的三阶张量模型包含了多路信号的时域及频域特征，具有两路信号更全面的信息；
S4、对三阶张量模型张量分解：
采用Tucker分解或CP分解对构建的三阶张量模型进行有效分解，得到降噪后的结果张量
Figure BDA0003439862360000024
及其三个模式向量ar,br,cr和特征值λr；
根据步骤S3构建三阶张量模型的方式和顺序逆展开结果张量
Figure BDA0003439862360000025
可获得两路信号对应的时频矩阵SS1w和SS2w
Figure BDA0003439862360000031
其中，a1r和a2r等为向量ar中的元素；b1r和b2r等为向量br中的元素；c1r和c2r等为向量cr中的元素；且ar＝[a1r a2r … aIr]T，br＝[b1r b2r … bJr]，cr＝[c1r c2r]；对于时频矩阵，水平数据为时域信息，垂直数据为频域信息，则SS1w中每个行向量都是一个时域波形，由公式(2)可知每个行向量的时域波形是由向量c1rbr与元素aIr相乘得到的，所以每个行向量之间的幅值及时域波形都是有很大区别的；因此，由时频矩阵构建的张量，其三阶数据阵列分别对应于信号的频率矢量、时间矢量和通道；
找出时频矩阵SS1w中最大值所在的列和行位置(aa,bb)，然后将时频矩阵SS1w中第bb行所有的数据进行绘制得到其对应的时域波形图并对该行的信号进行希尔伯特包络分析，在频谱图中寻找是否有轴承外圈故障特征频率fo值，内圈故障特征频率fi值和滚动体故障特征频率fb值，若有fo，则该轴承存在外圈故障，若有fi，则该轴承存在内圈故障，若有fb，则该轴承存在滚动体故障。
本发明具有以下优点及突出性的技术效果：本发明基于大部分轴承信号处理方法只能单独处理一路信号的局限性及对多路振动信号同时和高效处理的需求，提出了一种多路信号三阶张量模型构建方法，使用这一建模方法可对轴承多路信号进行同时降噪，可保留和挖掘多路信号之间的特征，最终可用于轴承故障诊断和智能诊断上，即确定轴承有无故障及故障类型，这为机电装备滚动轴承状态监测和故障预测提供基础支撑，防止因轴承故障引起的重大事故发生，具有重要的实用性和工程价值。
附图说明
下面结合附图和实施例对本发明进一步说明。
图1为本发明的多路信号三阶张量模型构建方法的流程图；
图2为本发明的测取的两路振动加速度信号时域波形图；
图3为本发明构建的三阶张量模型展开图。
具体实施方式
现在结合附图对本发明作进一步详细的说明。这些附图均为简化的示意图，仅以示意方式说明本发明的基本结构，因此其仅显示与本发明有关的构成。
如图1所示，本发明提供多路信号三阶张量模型构建方法，包括以下步骤：
S1、获取多路振动加速度信号：
在待诊断的轴承上安装多个振动加速度传感器，采集时长为t、数据点数为N的振动加速度信号a1(t)和a2(t)，采样频率为Fs，转速设置为fs；
在一个轴承实验台进行测取，转速设置为fs＝420rad/s；采用2个振动加速度传感器，采集时长为t＝0.144s、数据点数为N＝9460的待测算轴承的2个方向振动加速度信号a1(t)和a2(t)；绘制振动加速度信号a1(t)和a2(t)的时域波形图，如图2所示。
S2、将多路信号转换为时频矩阵：
将测取的两路振动加速度信号a1(t)和a2(t)都采用广义Warblet变换进行预处理，窗宽σ设置为256，数据长度N设置为9460，得到大小为256×9460的广义Warblet时频矩阵S1w和S2w。
S3、将多路信号构建为多域三阶张量模型：
将步骤S2变换多路信号得到的广义Warblet时频矩阵S1w和S2w以前后面排列的方式构建为一个频率×时间×通道的三阶张量模型
Figure BDA0003439862360000051
其中I1为张量的第一阶维数，I2为张量的第二阶维数，I3为张量的第三阶维数；三阶张量的正面切片与时频矩阵S1w和S2w的关系为
Figure BDA0003439862360000052
其中，X:,:,1和X:,:,2分别表示三阶张量模型
Figure BDA0003439862360000053
的第1个正面切片和第2个正面切片；由此方式构建的三阶张量模型包含了多路信号的时域及频域特征，具有两路信号更全面的信息；
本实例构建的张量模型的第一阶维数I1为256，第二阶维数I2为9460，第三阶维数I2为2，其展开的第1个正面切片和第2个正面切片，如图3所示。
S4、对三阶张量模型张量分解：
采用Tucker分解或CP分解对构建的三阶张量模型进行有效分解，得到降噪后的结果张量
Figure BDA0003439862360000054
及其三个模式向量ar,br,cr和特征值λr；
根据步骤S3构建三阶张量模型的方式和顺序逆展开结果张量
Figure BDA0003439862360000055
可获得两路信号对应的时频矩阵SS1w和SS2w
Figure BDA0003439862360000056
其中，a1r和a2r等为向量ar中的元素；b1r和b2r等为向量br中的元素；c1r和c2r等为向量cr中的元素；且ar＝[a1r a2r … aIr]T，br＝[b1r b2r … bJr]，cr＝[c1r c2r]；对于时频矩阵，水平数据为时域信息，垂直数据为频域信息，则SS1w中每个行向量都是一个时域波形，由公式(2)可知每个行向量的时域波形是由向量c1rbr与元素aIr相乘得到的，所以每个行向量之间的幅值及时域波形都是有很大区别的；因此，由时频矩阵构建的张量，其三阶数据阵列分别对应于信号的频率矢量、时间矢量和通道；
找出时频矩阵SS1w中最大值所在的列和行位置(aa,bb)，然后将时频矩阵SS1w中第bb行所有的数据进行绘制得到其对应的时域波形图并对该行的信号进行希尔伯特包络分析，在频谱图中寻找是否有轴承外圈故障特征频率fo值，内圈故障特征频率fi值和滚动体故障特征频率fb值，若有fo，则该轴承存在外圈故障，若有fi，则该轴承存在内圈故障，若有fb，则该轴承存在滚动体故障。
采用CP分解对本实施例构建的三阶张量模型
Figure BDA0003439862360000061
进行分解，得到降噪后的结果张量。根据步骤S3构建模型的方式和顺序逆展开结果张量/>
Figure BDA0003439862360000062
得到两路信号对应的时频矩阵SS1w和SS2w，找出时频矩阵SS1w中最大值所在的位置(963,12)，然后绘制时频矩阵SS1w中第12行信号的时域波形图，在时域图中看到3个周期性的冲击，且冲击之间的时间间隔0.0467秒等于轴承外圈故障特征频率fo值的倒数/>
Figure BDA0003439862360000063
因此，可判断该轴承为故障轴承。
本发明具有以下优点及突出性的技术效果：本发明基于大部分轴承信号处理方法只能单独处理一路信号的局限性及对多路振动信号同时和高效处理的需求，提出了一种多路信号三阶张量模型构建方法，使用这一建模方法可对轴承多路信号进行同时降噪，可保留和挖掘多路信号之间的特征，最终可用于轴承故障诊断和智能诊断上，即确定轴承有无故障及故障类型，这为机电装备滚动轴承状态监测和故障预测提供基础支撑，防止因轴承故障引起的重大事故发生，具有重要的实用性和工程价值。
以上述依据本发明的理想实施例为启示，通过上述的说明内容，相关工作人员完全可以在不偏离本项发明技术思想的范围内，进行多样的变更以及修改。本项发明的技术性范围并不局限于说明书上的内容，必须要根据权利要求范围来确定其技术性范围。

Claims (1)

1.一种多路信号三阶张量模型构建方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：
S1、获取多路振动加速度信号：
在待诊断的轴承上安装多个振动加速度传感器，采集时长为t、数据点数为N的振动加速度信号a1(t)和a2(t)，采样频率为Fs，转速设置为fs；
S2、将多路信号转换为时频矩阵：
将测取的多路振动加速度信号a1(t)和a2(t)都采用广义Warblet变换进行预处理，窗宽设置为σ，数据长度设置为N，得到大小为σ×N的广义Warblet时频矩阵S1w和S2w；
S3、将多路信号构建为多域三阶张量模型：
将步骤S2中，变换多路信号得到的广义Warblet时频矩阵S1w和S2w以前后面排列的方式构建为一个频率×时间×通道的三阶张量模型
Figure FDA0003439862350000011
其中，I1为张量的第一阶维数，I2为张量的第二阶维数，I3为张量的第三阶维数；三阶张量的正面切片与时频矩阵S1w和S2w的关系为
Figure FDA0003439862350000012
其中，X:,:,1和X:,:,2分别表示三阶张量模型
Figure FDA0003439862350000013
的第1个正面切片和第2个正面切片；
S4、对三阶张量模型张量分解：
采用Tucker分解或CP分解对构建的三阶张量模型进行有效分解，得到降噪后的结果张量
Figure FDA0003439862350000014
根据步骤S3构建模型的方式和顺序逆展开张量，进而得到每路信号对应的时频矩阵及时域波形图，再根据这些多路信号判断轴承是否存在故障。
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