基于谱相干的局部特征构建加权联合提升包络谱的方法与流程

技术特征：
1.一种基于谱相干的局部特征构建加权联合提升包络谱的方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：计算实测信号的谱相干；实测旋转机械振动信号x(t
n
),t
n
＝n/f
s
,n＝0,1,
…
,n-1的谱相关sc定义为：式中：k＝(2n 1)f
s
，n为信号长度，f
s
为信号的采样频率；α为循环频率；f为频谱频率；r(t
n
,τ
m
)为x(t
n
)的瞬时自相关函数，t
n
＝n/f
s
为采样时刻，τ
m
为延迟因子；谱相干为谱相关的归一化版本，定义如下：选用合适的数值计算方法对信号的谱相干进行估计，得到γ(α
n
,f
m
)，α
n
为离散循环频率；f
m
为离散频谱频率；步骤2：基于谱相干的局部特征识别候选故障频率；首先，基于中值滤波对谱相干进行降噪处理：式中：median(
·
)代表中值滤波；算子[
·
]

将所有小于零的数置零；δ(n)＝[α
n
－kδα,α
n
kδα]为以α
n
为中心的邻域，δα为循环频率的分辨率，参数k取值5～50；接着，对任意固定的频谱频率f
m
，定义：式中：参数l决定了循环频率切片的模的局部最大值的稀疏程度；对任意的循环频率为α
n
，定义频谱频率切片γ(α
n
,
·
)上的局部最大值的数量为η(n)，则有：式中：m为离散频谱频率的数量；g为离散循环频率的数量；α
n
为轴承故障相关频率时，则η(n)的值倾向于更大；为此，对η(n)按照大小进行排序，得到如果则存在k
i
和k
i 1
使得ω(k
i
)>ω(k
i 1
)成立，其中和函数ω(
·
)定义如下：选取前d最大的所对用的循环频率d＝1,...,d作为候选故障频率，则有：通过合理设置参数d，确保候选故障频率中主要包含与轴承故障相关的频率成分；步骤3：基于1/3-二叉树的谱相干频谱频带分割，并利用识别的候选故障频率量化各频谱频率窄带的故障信息；
使用1/3-二叉树结构滤波器组分割频谱频率，得到具有不同中心频率和带宽的频谱频率窄带；第l，l＝0,1,1.6,2,2.6,3,
…
层的第k，k＝1,
…
,2
l
个窄带b
l,k
＝[f
s
·
(k-1)/2
l 1
,f
s
·
k/2
l 1
]，中心频率fc＝f
s
·
(2k-1)/2
l 1
，带宽bw＝f
s
/2
l 1
；基于窄带b
l,k
计算窄带提升包络谱ies
l,k
(α)：接着，定义ies
l,k
(α)在cffs处的能量与整个ies
l,k
(α)的能量比er
l,k
作为诊断性指标：er
l,k
量化了频谱频率窄带b
l,k
所包含的与故障相关的二阶循环平稳特征信息；er
l,k
越大，表明窄带b
l,k
所包含的故障信息越多；步骤4：构造加权联合提升包络谱wcies，首先在每一分解层选取具有诊断信息的窄带提升包络谱ies构造联合提升包络谱cies，再对cies进行加权平均得到wcies，具体如下：(1)在第l层上计算所有ies
l,k
(α),k＝1,
…
,2
l
的诊断性指标的最大值er
l,max
：er
l,max
＝max{er
l,k
,k＝1,...,2
l
}
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(10)将sk
l
＝rs
·
er
l,max
(0<rs<1)设为阈值，作为识别l层中有价值的ies的依据；(2)在每一分解层数上，将所识别的有价值的ies进行平均，得到cies：式中：h(l)为在第l层选择的ies的数量；示性函数i{er
l,k
≥sk
l
}仅取值0或1，且仅在er
l,k
≥sk
l
成立时取值为1；(3)最后，对每一分解层的cies
l
(α)进行加权求和，得到wcies：式中：nlevel为最大分解层数；w(l)为第l层的权重函数，由cies
l
(α)的诊断性指标er
l
决定：2.根据权利要求1所述的一种基于谱相干的局部特征构建加权联合提升包络谱的方法，其特征在于，所述步骤1中对信号的谱相干进行估计的算法为fast sc算法。3.根据权利要求1所述的一种基于谱相干的局部特征构建加权联合提升包络谱的方法，其特征在于，所述步骤2中参数k取值不超过n/10。4.根据权利要求1所述的一种基于谱相干的局部特征构建加权联合提升包络谱的方法，其特征在于，所述步骤2中参数l取值为3～10。5.根据权利要求1所述的一种基于谱相干的局部特征构建加权联合提升包络谱的方法，其特征在于，所述步骤3中的参数d过小时，会导致无法识别到足够多与故障相关的频率；当d过大时，会在cffs中引入过多与故障无关的频率；因此，需通过合理设置参数d，以确保cffs主要包含与轴承故障相关的频率成分，考虑到故障特征频率及其谐波的数量大致正比于最大的循环频率，为此将参数d设置如下：d＝p
·
α
max
ꢀꢀꢀꢀ
(14)
式中：α
max
为最大的循环频率；p为比例参数，在[0.01,0.1]内取值。6.根据权利要求1所述的一种基于谱相干的局部特征构建加权联合提升包络谱的方法，其特征在于，所述步骤4中参数rs取值为0.5。

技术总结
本发明公开了一种基于谱相干的局部特征构建加权联合提升包络谱的方法，具体为：计算实测信号的谱相干；基于谱相干的局部特征识别轴承候选故障频率；利用1/3-二叉树的谱相干频谱频带分割，并利用识别的候选故障频率量化各频谱频率窄带的故障信息；构造加权联合提升包络谱WCIES，在每一分解层选取具有诊断信息的窄带提升包络谱IES构造联合提升包络谱CIES，再对CIES进行加权平均得到WCIES。本发明的优势在于能充分整合分布于不同窄带内的轴承故障信息，且不依赖于名义故障周期信息；能有效提取旋转机械局部缺陷故障特征信息，可用于旋转机械早期故障诊断。转机械早期故障诊断。转机械早期故障诊断。


技术研发人员：程尧 张凡 陈丙炎 张卫华
受保护的技术使用者：西南交通大学
技术研发日：2021.11.17
技术公布日：2022/3/21