CN116304586A - 基于谱加权峰度的旋转机械健康状态评估方法 - Google Patents

基于谱加权峰度的旋转机械健康状态评估方法 Download PDF

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CN116304586A CN202310588375.3A CN202310588375A CN116304586A CN 116304586 A CN116304586 A CN 116304586A CN 202310588375 A CN202310588375 A CN 202310588375A CN 116304586 A CN116304586 A CN 116304586A
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Abstract

本发明公开了基于谱加权峰度的旋转机械健康状态评估方法，可以保证不同承载状态下SPM判断结果的可靠性，实现了基于冲击脉冲值的标准分贝进行轴承状态评估。包括如下步骤：由安装在旋转机械的轴承座的加速度传感器采集振动信号，振动信号中包含多次故障冲击。对振动数据进行截断，获得截断信号。计算固定带宽下的加权峭度值WKV，基于WKV选择最佳共振频带，对信号
Figure ZY_1
进行带通滤波获得滤波信号。确定滤波信号的包络谱振幅，转换为冲击脉冲值的绝对分贝并分为多段，提取每一段的最大值，并取中间值作为脉冲特征值。根据脉冲特征值和设定的冲击脉冲归一化因子确定冲击脉冲值的标准分贝。基于冲击脉冲值的标准分贝对轴承的状态进行评估。

Description

基于谱加权峰度的旋转机械健康状态评估方法
技术领域
本发明涉及机械故障诊断技术领域，具体涉及一种基于谱加权峰度的旋转机械健康状态评估方法。
背景技术
滚动轴承状态诊断中冲击脉冲法SPM具有简单、有效、实用性强的独特优势。轴承故障脉冲会引起冲击脉冲传感器的共振，SPM的工作原理是放大传感器的共振冲击，通过带通滤波器提取脉冲特征值，然后根据特征值的一般标准评估轴承状态。
目前，谱峰度(SK)被广泛应用于系统共振频段的选择，Barszcz提出了一种固定带宽频带划分方法，以包络谱的峰度值作为特征指标来选择最优解调频带；Antoni同时考虑了冲击信号的时域脉冲特性和周期平稳特性，提出了基于谱负熵的informgram方法。且目前主流划分频带方法均是在1/3二叉树固定带宽结构上进行的改进。
对现有的SPM系统可能无法与常规振动传感器同时安装，其配套的软硬件系统价格昂贵，难以大规模安装和使用;为了保证振动信号覆盖传感器的共振范围，根据香农采样定理，采样频率至少需要高于30kHz的2.56倍。因此，SPM系统采集的振动信号数据量大但有效信息少。
围绕轴承系统共振频段的选择问题，谱峰度SK存在频段划分不准确、指标不完善的问题。针对上述两个问题Barszcz提出了一种固定带宽频带划分方法，以包络谱的峰度值作为特征指标来选择最优频段，但该方法易受到谐波噪声的干扰。Antoni同时考虑了轴承冲击信号的时域脉冲特性和周期平稳特性，提出了基于谱负熵的informgram方法，但信号的熵值受信号长度的影响，结果不稳定。频带划分上，上述两种方法均采用1/3二叉树固定带宽结构，导致轴承系统共振频段的选择无法保证故障特征定量分析的可靠性。
因此针对旋转机械的轴承座的健康状态进行可靠性评估过程中，如何避免SPM脉冲传感器的影响，如何选取最优频段滤波参数，从而保证不同承载状态下SPM判断结果的可靠性，是目前亟待解决的问题。
发明内容
有鉴于此，本发明提供了一种基于谱加权峰度的旋转机械健康状态评估方法，在振动信号采集中，采用加速度传感器代替传统SPM脉冲传感器，本发明使用WKV指标最优频段滤波参数，可以保证不同承载状态下SPM判断结果的可靠性，实现了基于冲击脉冲值的标准分贝进行轴承状态评估。
为达到上述目的，本发明的技术方案包括如下步骤：
步骤一：由安装在旋转机械的轴承座的加速度传感器采集振动信号x(t)，t为时间；所述振动信号x(t)中包含多次故障冲击。
根据旋转机械中轴的转速设定数截断时间，对振动数据x(t)进行截断，获得截断信号x b (t)。
步骤二：计算固定带宽下的加权峭度值WKV，基于WKV选择最佳共振频带，对信号
Figure SMS_1
进行带通滤波获得滤波信号x f (t)。
确定滤波信号x f (t)的包络谱振幅sp(t)，将sp(t)转换为冲击脉冲值的绝对分贝dBsp(t)。
将dBsp(t)分为多段，提取每一段的最大值，并取中间值作为脉冲特征值dBmv。
根据脉冲特征值dBmv和设定的冲击脉冲归一化因子dBi确定冲击脉冲值的标准分贝dBn。
步骤三：基于冲击脉冲值的标准分贝dBn对轴承的状态进行评估。
进一步地，振动数据x(t)中至少需要包含50次故障冲击。
进一步地，根据旋转机械中轴的转速对振动数据x(t)进行截断，具体为：设定的截断时间为
Figure SMS_2
；其中DT的单位为秒s；fr为轴旋转频率，单位为Hz；n为内圈转速，单位为r/min。
进一步地，步骤2中，计算固定带宽下的加权峭度值WKV，基于WKV选择最佳共振频带，具体为：
S201:设置带宽Bw：带宽Bw的设定原则为
Figure SMS_3
；其中f p为旋转机械部件的最大理论故障特征频率，C为系数，取正整数，即半带宽内最大故障脉冲的最小个数。
S202:设置多层次分解中每层分解带宽，并归一化为2的指数次幂，具体地，第k层分解滤波带宽为
Figure SMS_4
：/>
Figure SMS_5
，单位：Hz；其中/>
Figure SMS_6
表示四舍五入运算。
S203:设置迭代步长step，具体为：不同分解级别k的
Figure SMS_7
不同，则每层分解频带数量都不同，每个移动步长小于min(/>
Figure SMS_8
)的三分之一，迭代步长step设定为：
Figure SMS_9
；其中/>
Figure SMS_10
表示取最小值；m取值为整数，且使得不同分解层数的频带数量均为m。
S204：执行多层次分解滑动滤波，每层分解获得m个滤波频段，即每层得到m个特征值WKV，
Figure SMS_11
表示第k层分解级别第j个滤波频段得到的特征值WKV；则K层分解下可获得由/>
Figure SMS_12
组成的/>
Figure SMS_13
二维特征值矩阵E：
Figure SMS_14
；
定义矩阵E的最大元素为E(p,q)，则E(p,q)对应的频带即为最佳共振频带。
进一步地，将sp(t)转换为冲击脉冲值的绝对分贝dBsp(t)，转换过程如下：
Figure SMS_15
；其中/>
Figure SMS_16
单位为dB；a 0为引力加速度的千分之一。
进一步地，将dBsp(t)分为多段，提取每一段的最大值，并取中间值作为脉冲特征值dBmv，具体为：
将dBsp(t)分为5段，并提取每段的最大值dBsv1，dBsv2，dBsv3，dBsv4，dBsv5；最后取5个dBsv的中值作为脉冲特征值，记为dBmv。
Figure SMS_17
；其中median为求中值。
进一步地，根据脉冲特征值dBmv和设定的冲击脉冲归一化因子dBi确定冲击脉冲值的标准分贝dBn，具体为：
归一化因子dBi设定为
Figure SMS_18
；其中n为轴转速，单位：r/min，d为轴承内圈直径，单位：mm；
冲击脉冲值的标准分贝dBn设定为
Figure SMS_19
。
进一步地，步骤三：基于冲击脉冲值的标准分贝dBn对轴承的状态进行评估，具体为：
当dBn≤20dB时，轴承的状态为：健康状态；
当20dB＜dBn≤35dB时，轴承的状态为：轻微故障状态WF，是指不影响轴承正常运转和寿命的故障；
当35dB＜dBn≤60dB时，轴承的状态为：严重故障状态SF，是指影响轴承的正常运转和寿命的故障、或者导致轴承所处设备故障的故障。
有益效果：
本发明提出了一种基于加速度信号和SPM的滚动轴承状态评估方法，在振动信号采集中，采用加速度传感器代替传统SPM脉冲传感器。本发明使用WKV指标和多层次分解滑动滤波选取最优频段滤波参数，可以保证不同承载状态下SPM判断结果的可靠性。最后，实现了基于冲击脉冲值的标准分贝进行轴承状态评估。
附图说明
图1为本发明所提方法流程图
图2为固定带宽的滑动滤波过程图。
具体实施方式
下面结合附图并举实施例，对本发明进行详细描述。
实施例1
本发明提供的一种基于加速度信号和SPM的滚动轴承状态评估方法，其流程如图1所示包括如下步骤：
步骤一：冲击信号采集。
与基于脉冲传感器的SPM方法获取振动脉冲信号的过程不同，振动数据x(t)由安装在轴承座（旋转机械的轴承座）上的加速度传感器采集。为了量化脉冲强度，振动信号至少需要包含50次故障冲击（经验设置，至少50次，波形状态），因此根据轴的转速对原始信号进行截断，获得截断信号x b (t)，t为时间，截断时间为轴旋转z=50转的时间（保证分析信号至少包含50次故障冲击），如公式(1)所示。
Figure SMS_20
（1）
DT为截断时间，单位：s；fr为轴旋转频率，单位Hz；n为内圈转速，单位：r/min。
步骤二：改进脉冲强度量化。具体包括如下步骤：
执行多层次分解滑动滤波：其中基于滑动滤波方法可以用于计算固定带宽下的WKV，本发明围绕多层次分解、带宽设置和滤波中心频率迭代步长的设置问题进行设计。
在多层次分解滑动滤波过程中，每层频带划分过程如图2所示。
对于长度为N的轴承振动信号
Figure SMS_21
（其中/>
Figure SMS_22
），傅里叶变换得到频域信号F(f)如图2的上半部分所示。然后用定长矩形窗函数w(f)在频域信号中移动，截取每个频段窄带信号Fi(f)。滑动滤波器的主要参数：带宽Bw和移动步长step。
滑动过程划分的频带数m与采样频率fs、带宽Bw、步长step的关系如式(2)所示。
Figure SMS_23
（2）
定义矩形窗函数w(f)：
Figure SMS_24
（3）
依据给定的滤波带宽，将公式（3）表示的矩形窗在频域信号内移动，截取出各频段的窄带信号Fi(f)，然后进行逆傅里叶变换得到对应的时域信号
Figure SMS_25
。
Figure SMS_26
（4）
Figure SMS_27
（5）
Figure SMS_28
（6）
其中f为频率，单位：Hz；
Figure SMS_29
为各频段中心频率，单位：Hz。
由
Figure SMS_30
即可计算对应的WKV值，WKV计算过程参考文献9中4.2.2.2加权峭度值计算，为方便表示，用E(i) (其中/>
Figure SMS_31
)表示各频段的WKV值。
本步骤中首先计算固定带宽下的加权峭度值WKV，基于WKV选择最佳共振频带，该过程包括S201~S204：
S201：带宽BW设置
基于滑动滤波分析首先要确定带宽值Bw，Bw的选择是一个需要解决的关键问题。带宽表示带通滤波器在一定程度上工作的能力，当带宽较小时，可以消除更多的噪声，但会遗漏部分共振响应；当带宽较大时，覆盖全部共振响应，但会带来较多噪声。
为了寻找到共振响应，带宽Bw/2的一半应包含所研究旋转机械部件最大理论故障特征频率（轴承或者齿轮部件），则带宽设定原则如下。
Figure SMS_32
（7）
其中f p为最大理论故障特征频率，C为系数，取正整数，即半带宽内最大故障脉冲的最小个数。
S202：依据带宽设定原则（7），对于多层次分解中每层分解带宽
Figure SMS_33
归一化为2的指数次幂，如公式（8）所示
Figure SMS_34
（8）
Figure SMS_35
第k层分解滤波带宽（其中/>
Figure SMS_36
）,单位：Hz；/>
Figure SMS_37
表示四舍五入运算。
S203：迭代步长设置。
不同分解级别k的
Figure SMS_38
不同，因此，由公式（2）可得每层分解频带数量都不同，同时，为了保证结果的准确性，每个移动步长应小于min(/>
Figure SMS_39
)的三分之一，结合公式（2）可得：
Figure SMS_40
(9)
其中
Figure SMS_41
表示最小值。
在满足公式（9）的前提下，m取值为整数，且使得不同分解层数的频带数量均为m。
S204：多层次分解滑动滤波
每层分解可以获得m个滤波频段，即每层可得到m个特征值WKV，同样，为了方便表示，本发明用
Figure SMS_42
表示第k层分解级别第j个滤波频段得到的特征值WKV。则K层分解下可获得由/>
Figure SMS_43
组成的/>
Figure SMS_44
二维特征值矩阵E如公式(3)所示。
Figure SMS_45
（10）
为了更好地表示滤波参数的选择过程和不同分解层数的比较，将
Figure SMS_46
矩阵E转换为与数据点数N相关联的/>
Figure SMS_47
矩阵P，矩阵P可以以三维色度图形式表示。
实现过程如下:在矩阵P中填充E(k,j)，每个填充长度为
Figure SMS_48
（df为频率分辨率）。由于滑移步长需要小于最小带宽长度，因此在填充过程的每次迭代中将直接覆盖部分数据。E(p,q)定义为矩阵E的最大元素，E(p,q)对应的频带即为最佳共振频带。因此，E(p,q)需要重新填充，以保证结果的准确性和直观性。
以上为最佳共振频带获取的过程。
步骤二还包括：
依据选取的最佳共振频带对信号
Figure SMS_49
进行带通滤波得到/>
Figure SMS_50
，然后对/>
Figure SMS_51
作希尔伯特变换得到包络信号sp(t)。
Figure SMS_52
（11）
Figure SMS_53
为希尔伯特变换
SPM方法中脉冲分贝值的测量与振动信号的包络波形直接相关，因此我们需要对sp(t)进行对数域转换得到冲击脉冲值的绝对分贝dBsp(t)，转换过程如下。
Figure SMS_54
（12）
其中
Figure SMS_55
为冲击脉冲值的绝对分贝，单位dB；a 0=9.81×10-3m/s2，为引力加速度的千分之一。
将dBsp(t)分为多段，提取每一段的最大值，并取中间值作为脉冲特征值dBmv；
为了避免异常冲击造成干扰，将dBsp(t)分为5段，并提取每段的最大值（即dBsv1， dBsv2，dBsv3，dBsv4，dBsv5）。最后取5个dBsv的中值作为脉冲特征值，命名为dBmv。
Figure SMS_56
（13）
其中median为求中值。
然后脉冲特征值dBmv是用来衡量冲击脉冲能量强度的绝对值，如果直接将脉冲特征值dBmv作为SPM的判断指标，其结果因工况和轴承类型的不同而差异较大，难以监测不同设备的轴承状态。因此，SPM理论研究了一种将冲击脉冲幅度归一化的有效方法，以消除轴承规格和运行速度的影响。归一化因子dBi可由公式(14)计算。
Figure SMS_57
（14）
Figure SMS_58
（15）
其中dBn冲击脉冲值的标准分贝；
Figure SMS_59
为冲击脉冲值的背景分贝，即滚动轴承初始值，n为轴转速，单位：r/min，d为轴承内圈直径，单位：mm。
步骤三：健康状态评估。
本步骤基于冲击脉冲值的标准分贝dBn对轴承的状态进行评估，评定滚动轴承工作状态标准在图1方法流程图中已说明，具体为：
当dBn≤20dB时，轴承的状态为：健康状态；
当20dB＜dBn≤35dB时，轴承的状态为：轻微故障状态WF，是指不影响轴承正常运转和寿命的故障；
当35dB＜dBn≤60dB时，轴承的状态为：严重故障状态SF，是指影响轴承的正常运转和寿命的故障、或者导致轴承所处设备故障的故障。
本发明与基于脉冲传感器的SPM方法不同的是：
SPM的工作原理是放大传感器的共振冲击，通过带通滤波器提取脉冲特征值，然后根据特征值的一般标准评估轴承状态。为了保证振动信号覆盖传感器的共振范围，根据香农采样定理，采样频率至少需要高于30kHz的2.56倍，其配套的软硬件系统价格昂贵，难以大规模安装和使用。冲击脉冲一般包含高频能量，属于宽频激发，也会引起频率较低的轴承系统共振响应。因此可以通过捕捉系统共振频段的轴承冲击信号进而参考SPM方法对冲击值进行量化，同样可以实现轴承状态评估，降低了成本。
本发明在选取最佳共振频带方面与现有技术相比优势如下：
针对选取旋转机械系统共振响应频段问题，主要包含两个方面：一是特征指标，二是频带划分。现有技术的特征指标都存在易受干扰，使用不稳定的问题，包络谱的峰度值作为特征指标易受到谐波噪声的干扰；谱负熵受信号长度的影响，结果不稳定。频带划分上都是基于1/3二叉树固定带宽结构上进行的改进，带宽不可调节。因此，现有的轴承系统共振频段的选择方法无法保证故障特征定量分析的可靠性。Protugram针对单一特征指标难以同时解决不同类型噪声干扰的问题，考虑轴承故障的瞬态脉冲特性和循环平稳特性，使用加权峭度值WKV 作为特征指标，然后计算出各频段特征指标WKV，最后依据特征指标WKV选取最优频段的滤波参数，但没有给出带宽和滤波中心频率迭代步长的设置依据，其次，人为设定带宽为固定长度带宽，无法寻找最佳带宽长度，也就无法选取到最优频段滤波参数。本发明使用WKV指标和多层次分解滑动滤波选取最优频段滤波参数对信号进行滤波，可以保证不同承载状态下SPM判断结果稳定可靠。最后，实现了基于量化脉冲值的轴承状态评估。
实施例2：
实验设置：驱动装置由左侧的电机和皮带组成，右侧的转子由联轴器驱动。支撑转子的轴承座2便于拆卸和安装，对于不同类型、不同程度的故障，可以通过更换其中的轴承来完成仿真实验。实验所用N205轴承的具体几何参数如表I所示。
（1）健康轴承 (无故障:NF1、NF2、NF3);
（2）弱故障轴承(WF):采用放电加工方法，在外圈（OR）内表面(WF-OR)、内圈（IR）外表面(WF-IR)和滚动体（RE）表面(WF-RE)上加工两个深度为0.3mm、宽度为0.3mm、轴向贯穿矩形缺陷。
(3)严重故障轴承(SF):采用放电加工方法，在OR的内表面(SF-OR)、IR的外表面(SF-IR)和RE的不同表面(SF-RE)上加工三个深度为0.5mm、宽度为0.5mm、轴向贯穿矩形缺陷。
表IN205轴承几何参数
Figure SMS_60
实验使用的BK4519加速度传感器通过磁座吸附的方式垂直安装在轴承座2表面。传感器通过LMS SCADAS系统与计算机连接，实现振动信号的采样。为了验证该方法在不同工况下的通用性，分别采集轴承在900 r/min、1200 r/min、1500 r/min三种不同预设工况下的27组振动加速度信号。实验中采样频率设置为40960 Hz。
对于实验中使用的N205轴承，三种转速下的最大理论故障特征频率fp分别为107.6 Hz、143.4 Hz和179.3 Hz。在考虑计算精度和效率的前提下，分解层数k取3。根据公式(8)计算的最终带宽结果如表Ⅱ所示，不同k处的带宽分别为512Hz、1024Hz和2048Hz。
表Ⅱ 不同分解级别下的带宽(Hz)
Figure SMS_61
依据公式（9）计算各层分解频段数量满足条件为
Figure SMS_62
(9)
为满足参数取值为整数且不同级别下m取值相同的要求，取m为128，依据公式（2）即可反推出step，具体参数如表Ⅲ所示。
表Ⅲ 滑动滤波器参数设置
Figure SMS_63
表Ⅳ 基于滑动滤波频带选取结果
Figure SMS_64
依据选取的轴承共振频带进行带通滤波获得信号xf (t)，根据式(6)和式(7)对滤波后的轴承冲击信号x f (t)进行量化归一化并在对数域内转换为冲击脉冲值的标准分贝dBn，结果显示在表Ⅴ中。
表Ⅴ dBn值分析结果
Figure SMS_65
为了更直观地表示上述计算结果和比较，不同轴承失效类型和转速下的分析结果与预设轴承状态一致，表明基于共振响应的SPM方法能够有效、普遍地评价滚动轴承的健康状态。
下面使用基于SK的SPM方法进行对比分析。首先，利用预处理后的相同信号xb(t)进行SK分析，得到轴承系统的最佳谐振频带。结果如表Ⅵ所示。冲击脉冲的量化和归一化过程也与本文方法相同，最终的dBn值和评估的轴承状态如表Ⅶ所示。
表Ⅵ 基于SK频带选取结果
Figure SMS_66
表ⅦdBn与基于sk的SPM状态评估结果
Figure SMS_67
观察以上表格的内容，可以得出以下结论。
(1) SK分析得到的大部分中心频率fc与本文方法得到的结果相同，但不同组之间的最佳带宽长度Bw差异较大。
(2)基于SK的SPM方法能有效判断轴承是否故障，不存在漏报，但故障程度的判断存在局限性，结果中存在一定的虚警。SF-IR、WF-RE、SF-RE在不同工况下的评价结果存在误差。
(3)对于某些相同故障类型的数据在不同工况下，虽然没有虚警，但结果的稳定性较差。例如，三种速度下WF-IR的dBn分析结果分别为28dB、22 dB和30 dB。
综上所述，以上仅为本发明的较佳实施例而已，并非用于限定本发明的保护范围。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (8)

1.基于谱加权峰度的旋转机械健康状态评估方法，其特征在于，包括如下步骤：
步骤一：由安装在旋转机械的轴承座的加速度传感器采集振动信号x(t) ，t为时间；所述振动信号x(t)中包含多次故障冲击；
根据旋转机械中轴的转速设定数截断时间，对振动数据x(t)进行截断，获得截断信号x b (t)；
步骤二：计算固定带宽下的加权峭度值WKV，基于WKV选择最佳共振频带，对信号
Figure QLYQS_1
进行带通滤波获得滤波信号x f (t)；
确定滤波信号x f (t)的包络谱振幅sp(t)，将sp(t)转换为冲击脉冲值的绝对分贝dBsp (t)；
将dBsp(t)分为多段，提取每一段的最大值，并取中间值作为脉冲特征值dBmv；
根据脉冲特征值dBmv和设定的冲击脉冲归一化因子dBi确定冲击脉冲值的标准分贝dBn；
步骤三：基于冲击脉冲值的标准分贝dBn对轴承的状态进行评估。
2.如权利要求1所述的基于谱加权峰度的旋转机械健康状态评估方法，其特征在于，所述振动数据x(t)中至少需要包含50次故障冲击。
3.如权利要求1所述的基于谱加权峰度的旋转机械健康状态评估方法，其特征在于，所述根据旋转机械中轴的转速对振动数据x(t)进行截断，具体为：设定的截断时间为
Figure QLYQS_2
；其中DT的单位为秒s；fr为轴旋转频率，单位为Hz；n为内圈转速，单位为r/min。
4.如权利要求1所述的基于谱加权峰度的旋转机械健康状态评估方法，其特征在于，所述步骤2中，计算固定带宽下的加权峭度值WKV，基于WKV选择最佳共振频带，具体为：
S201:设置带宽Bw：带宽Bw的设定原则为
Figure QLYQS_3
；其中f p为旋转机械部件的最大理论故障特征频率，C为系数，取正整数，即半带宽内最大故障脉冲的最小个数。
S202:设置多层次分解中每层分解带宽，并归一化为2的指数次幂，具体地，第k层分解滤波带宽为
Figure QLYQS_4
：/>
Figure QLYQS_5
，单位：Hz；其中/>
Figure QLYQS_6
表示四舍五入运算；
S203:设置迭代步长step，具体为：不同分解级别k的
Figure QLYQS_7
不同，则每层分解频带数量都不同，每个移动步长小于min(/>
Figure QLYQS_8
)的三分之一，迭代步长step设定为：
Figure QLYQS_9
；其中/>
Figure QLYQS_10
表示取最小值；m取值为整数，且使得不同分解层数的频带数量均为m；
S204：执行多层次分解滑动滤波，每层分解获得m个滤波频段，即每层得到m个特征值WKV，
Figure QLYQS_11
表示第k层分解级别第j个滤波频段得到的特征值WKV；则K层分解下可获得由
Figure QLYQS_12
组成的/>
Figure QLYQS_13
二维特征值矩阵E：
Figure QLYQS_14
；
定义矩阵E的最大元素为E(p,q)，则E(p,q)对应的频带即为最佳共振频带。
5.如权利要求1~4任一所述的基于谱加权峰度的旋转机械健康状态评估方法，其特征在于，所述将sp(t)转换为冲击脉冲值的绝对分贝dBsp(t)，转换过程如下：
Figure QLYQS_15
；其中/>
Figure QLYQS_16
单位为dB；a 0为引力加速度的千分之一。
6.如权利要求5所述的基于谱加权峰度的旋转机械健康状态评估方法，其特征在于，所述将dBsp(t)分为多段，提取每一段的最大值，并取中间值作为脉冲特征值dBmv，具体为：
将dBsp(t)分为5段，并提取每段的最大值dBsv1，dBsv2，dBsv3，dBsv4，dBsv5；最后取5个dBsv的中值作为脉冲特征值，记为dBmv；
Figure QLYQS_17
；其中median为求中值。
7.如权利要求1、2、3、4或6任一所述的基于谱加权峰度的旋转机械健康状态评估方法，其特征在于，所述根据脉冲特征值dBmv和设定的冲击脉冲归一化因子dBi确定冲击脉冲值的标准分贝dBn，具体为：
归一化因子dBi设定为
Figure QLYQS_18
；其中n为轴转速，单位：r/min，d为轴承内圈直径，单位：mm；
冲击脉冲值的标准分贝dBn设定为
Figure QLYQS_19
。
8.如权利要求1所述的基于谱加权峰度的旋转机械健康状态评估方法，其特征在于，所述步骤三：基于冲击脉冲值的标准分贝dBn对轴承的状态进行评估，具体为：
当dBn≤20dB时，轴承的状态为：健康状态；
当20dB＜dBn≤35dB时，轴承的状态为：轻微故障状态WF，是指不影响轴承正常运转和寿命的故障；
当35dB＜dBn≤60dB时，轴承的状态为：严重故障状态SF，是指影响轴承的正常运转和寿命的故障、或者导致轴承所处设备故障的故障。
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