亚星游戏官网-www.yaxin868.com

专利名称：增强随机共振系统以及基于该系统的机械故障诊断方法
技术领域：
本发明属于机械设备故障诊断领域，涉及一种增强随机共振系统以及基于该系统的机械故障诊断方法。
背景技术：
机械设备是国民经济要素的重要组成部分，承载着创造物质财富和改善人类生活质量的特殊历史使命，机械设备一旦出现故障，后果不堪设想。机械设备通常运行在低速重载等恶劣工况下，由于复杂多变的振动传输路径、恶劣工况下的强背景噪声、多振动源的激励和响应的相互耦合、以及测试噪声和人为干扰等诸多因素的影响，导致故障诊断中实际获取到的必然是信噪比极低、特征非常微弱的噪声污染信号。现有的特征提取方法主要从消除噪声的角度出发来检测故障特征，已经在微弱特 征提取和故障诊断中表现出了优良的特性，然而对于噪声重度污染的微弱特征信号，一味的降噪虽然在一定程度上降低了的噪声，但也削弱了特征信号，效果不好。随机共振是一种利用噪声来增强微弱信号的新理论。它描述这样一种现象在非线性系统中，当噪声强度逐渐增大时，输出信噪比不降反升，并且在某个强度时信噪比达到一个峰值，此时输入信号、噪声及非线性系统三者达到最佳匹配关系，当噪声继续增大时，信噪比又开始下降。与传统方法相比，随机共振反其道而行之，能将噪声信号中的部分噪声能量向微弱特征信号转移，在削弱噪声的同时，又强化了微弱特征，实现了微弱特征的有效检测。简单理解，随机共振是将高频噪声能量向低频转移从而放大低频信号以达到检测目的，可以将随机共振看做一个特殊的低通滤波器。低频能量增大以后，其中被噪声淹没的微弱特征就会显现出来。利用随机共振处理可以有效提取微弱特征的优良特性，有针对性的分析机械设备拾取到的信噪比较低信号，实现机械设备的故障诊断。实际在处理信噪比极低的微弱信号时，单一随机共振的效果往往达不到我们的预期目标，会对诊断结果的准确性造成一定的影响，有时会发生误诊断。鉴于以上缺陷，实有必要提供一种增强随机共振系统以及基于该系统的机械故障诊断方法以解决以上技术问题。

发明内容
本发明的目的在于克服上述现有技术的不足，提供一种增强随机共振系统以及基于该系统的机械故障诊断方法。该方法针对强背景噪声下的微弱特征提取问题，利用多个随机共振系统的有机结合来提高其处理效果，根据提取到的故障特征判断机械设备的运行状态，进而完成故障诊断。本发明的技术方案如下一种增强随机共振系统，所述增强随机共振系统包括多个随机共振系统，其中，第一级随机共振系统的输出结果作为第二级随机共振系统的输入，第二级随机共振系统的输出结果作为第三级随机共振系统的输入，以此类推，最后一级随机共振系统的输出为增强随机共振系统的输出。一种增强随机共振系统的机械故障诊断方法，包括以下步骤(I)计算待诊断机械设备的故障特征频率，提取待诊断机械设备的振动数据作为增强随机共振系统的输入，增强随机共振系统的输出为与振动数据相应的数据结果；(2)对增强随机共振的数据结果进行傅里叶变换，取其频谱，然后计算信噪比，将该信噪比与历史正常数据对比，完成机械设备的故障诊断。在步骤(I)中，所述提取的振动数据首先经过希尔伯特变换得到包络谱数据，然后将该包络谱数据作为增强随机共振系统的输入。与现有技术相比，本发明增强随机共振系统以及基于该系统的机械故障诊断方法至少具有以下优点本发明系统将多个随机共振系统有机结合用来增强微弱信号，利用增强随机共振技术提取机械设备的故障信息，进而实现机械设备的故障诊断。这种方法克服 了强噪声背景下微弱信号提取难的问题，使被噪声淹没的微弱故障信息得到放大，实现了机械设备的早期故障诊断。


图I为本发明一种基于增强随机共振系统的机械故障诊断方法的流程图；图2为原始信号的时域波形、频谱及包络谱图；图3为三级增强随机共振系统效果图；图4为增强随机共振处理历史正常数据效果图；图5为经验模式分解处理数据对比图。
具体实施例方式下面结合附图对本发明做进一步详细描述 本发明增强随机共振系统包括多个随机共振系统,其中，第一级随机共振系统的输出结果作为第二级随机共振系统的输入，第二级随机共振系统的输出结果作为第三级随机共振系统的输入，以此类推，最后一级随机共振系统的输出为增强随机共振系统的输出。所述基于增强随机共振系统的机械故障诊断方法包括以下步骤I)计算机械设备的故障特征频率，将现场测试得到的待诊断机械设备的振动数据输入到增强随机共振系统中进行分析处理；2)对增强随机共振的处理结果进行频谱，然后计算信噪比，将该信噪比与历史正常数据的结果相对比，完成机械设备的故障诊断。根据上述发明内容和图I的基于一种基于增强随机共振技术的机械故障诊断方法的流程图，首先根据机械设备的自身参数与运行工况计算待诊断部件的故障特征频率，然后将现场测得的振动数据输入到增强随机共振系统中，其中，第一级随机共振的输出作为第二级随机共振的输入，第二级的输出作为第三级的输入，依此类推，最后一级的输出就是增强随机共振的输出结果，从增强随机共振的输出频谱中观察是否出现了故障特征频率对应的明显谱线，同时计算输出信噪比，将其与历史正常状态计算得到的输出信噪比相比较，完成机械设备的故障诊断。作为本发明的优选实施例，所述增强随机共振系统的输入可以是将振动数据进行希尔伯特变换后的数据，以增强最终结果的准确性。以铁路某型货车的轮对轴承检测为例，轴承型号SKF197726，采用液压驱动的方式，驱动轮转速约为300rpm，可以获得其键相信号，驱动轮与轴承外圈的直径比为20:23，在轴承端盖侧面利用加速度传感器采集振动数据，采样频率为6K。首先，根据轴承参数和测试工况计算得到其故障特征频率如表I所示。表I :轴承故障特征频率
权利要求
1.一种增强随机共振系统，其特征在于所述增强随机共振系统包括多个随机共振系统，其中，第一级随机共振系统的输出结果作为第二级随机共振系统的输入，第二级随机共振系统的输出结果作为第三级随机共振系统的输入，以此类推，最后一级随机共振系统的输出为增强随机共振系统的输出。
2.一种基于权利要求I所述的增强随机共振系统的机械故障诊断方法，其特征在于包括以下步骤 (1)计算待诊断机械设备的故障特征频率，提取待诊断机械设备的振动数据作为增强随机共振系统的输入，增强随机共振系统的输出为与振动数据相应的数据结果； (2)对增强随机共振的数据结果进行傅里叶变换，取其频谱，然后计算信噪比，将该信噪比与历史正常数据对比，完成机械设备的故障诊断。
3.如权利要求2所述一种基于增强随机共振系统的机械故障诊断方法，其特征在于，在步骤(I)中，所述提取的振动数据首先经过希尔伯特变换得到包络谱数据，然后将该包络谱数据作为增强随机共振系统的输入。
全文摘要
本发明公开了一种增强随机共振系统以及基于该系统的机械故障诊断方法，本发明将多个随机共振系统有机结合用来增强微弱信号，其中，前一级随机共振的输出作为后一级的输入，然后利用增强随机共振技术提取机械设备的故障信息，进而实现机械设备故障的有效诊断。这种方法克服了强噪声背景下微弱信号提取难的问题，使被噪声淹没的微弱故障信息得到放大，对机械设备的早期故障诊断具有重要意义。
文档编号G01M13/04GK102778356SQ20121028450
公开日2012年11月14日 申请日期2012年8月6日 优先权日2012年8月6日
发明者廖与禾, 林京, 王琇峰, 雷亚国, 韩冬 申请人:西安交通大学