一种基于多时变波形模式分解的变转速滚动轴承故障诊断方法

本发明涉及机械故障诊断领域，尤其是涉及一种基于多时变波形模式分解的变转速滚动轴承故障诊断方法。

背景技术：

1、滚动轴承是旋转机械中最基本的部件，由于其恶劣的工作环境，如高速、重载和高温，局部故障通常表现为滚动轴承表面的剥落、裂纹或凹坑。当滚动轴承出现局部故障时，缺陷与其配合面之间的接触会产生持续时间短、阻尼率近似为指数的脉冲。如果转速恒定，脉冲将以恒定的间隔重复出现。然而，在实际工程中滚动轴承往往在变转速下工况下运行。由于转速波动与背景噪声的干扰，频谱中会出现拖尾现象，传统的包络分析方法无法检测出变转速滚动轴承故障。

2、现有技术中，公开号为cn 116380467 a的中国专利公开了一种基于多时频脊线提取的滚动轴承故障诊断方法，该方法基于多时频脊线算法从时频表示中提取时频脊线，通过比较平均值与故障特征系数的匹配程度来识别故障特征频率，难以检测出变转速滚动轴承故障。此外，形状自适应模式分解可以将多分量信号分解为一系列特征分量，在分解过程中采用二阶同步压缩变换和递归脊线提取来估计时变波形函数的瞬时振幅和基本分量相位。变波形分量分解可以从脑电图癫痫信号中提取波形分量的弱特征。由于波形函数的灵活性和非线性解，该方法在分解简单时变信号方面具有突出的优势。然而，滚动轴承的时变振动信号是由多个复杂分量组成的，传统分解方法的特征提取性能将受到限制。在轴承振动信号的时频表示中，背景噪声和相邻特征脊线之间的干扰会改变局部时频能量质心。此外，由于旋转机械的结构和传输路径复杂，对实际变转速振动信号直接分解仍然具有挑战性。因此，本发明提供一种基于多时变波形模式分解的变转速滚动轴承故障诊断方法。

技术实现思路

1、本发明的目的就是为了克服上述现有技术存在的缺陷而提供一种基于多时变波形模式分解的变转速滚动轴承故障诊断方法、程序产品、电子设备及存储介质。

2、本发明的目的可以通过以下技术方案来实现：

3、本发明提供一种基于多时变波形模式分解的变转速滚动轴承故障诊断方法，包括以下步骤：

4、步骤s1，对原始振动信号采用希尔伯特变换，获得原始振动信号的包络信号；

5、步骤s2，采用多同步压缩变换生成所述包络信号的时频图；

6、步骤s3，利用多谐波脊线提取算法从所述时频图中提取瞬时频率脊线；

7、步骤s4，基于所述瞬时频率脊线与拟合的相位函数对所述原始振动信号进行多时变波形模式分解；

8、步骤s5，依据分解结果对所述原始振动信号进行重构，进行阶次谱分析，确认滚动轴承故障类型。

9、所述包络信号的对计算公式如下：

10、

11、其中，xe(t)表示包络信号，x(t)表示原始振动信号，t表示采样时间，h(.)表示希尔伯特变换。

12、所述多同步压缩变换的计算公式如下：

13、

14、其中，ge(t,ω)表示短时傅里叶变换，g(τ-t)表示窗函数，τ表示时间变量，ω表示频率单位，i表示虚数单位，ts[n](t,η)表示多同步压缩变换，δ(.)表示狄克拉函数，η表示频率，表示瞬时频率，[n]表示多同步压缩变换的阶数。

15、所述多谐波脊线提取算法的公式如下：

16、

17、其中，c表示提取的脊线，r表示多同步压缩变换的时频图，n表示时频图的行数，l表示振荡分量的次序，ei表示单位向量，t表示向量的转置，λ表示平滑系数，i表示待提取的时变波形模式个数，i表示待提取的时变波形模式的次序。

18、所述相位函数由多个基本相位函数线性叠加拟合得到，采用如下公式表示：

19、

20、其中，φil表示相位函数，eil1表示多项式系数，k表示多项式阶次。

21、采用如下公式对所述原始振动信号进行多时变波形模式分解：

22、

23、其中，ai表示时变幅值，ail和bil表示瞬时幅值，d表示振荡分量个数。

24、所述分解结果可以表示为

25、

26、其中，yi(n)表示分解结果中的第i个子信号，ci可以表示为si表示构造的矩阵。

27、第二方面，本发明提供一种计算机程序产品，包括计算机程序/指令，该计算机程序/指令被处理器执行时实现上述中任一所述的方法。

28、第三方面，本发明提供一种电子设备，包括存储器、处理器，以及存储于所述存储器中的程序，所述处理器执行所述程序时实现上述中任一所述的方法。

29、第四方面，本发明提供一种存储介质，其上存储有程序，所述程序被执行时实现上述中任一所述的方法。

30、与现有技术相比，本发明具有以下有益效果：

31、本发明提出了一种多时变波形模式分解用于提取瞬时频率脊线，并从时变振动信号中分离故障特征分量，用于变速条件下滚动轴承的故障诊断。为了避免相邻瞬时频率脊线之间的干扰，准确估计瞬时频率脊线，基于包络时频图中的周期位置关系，开发了多谐波脊提取算法。其次，将基本相位函数线性组合成多项式拟合模式，可以有效地将原始振动信号中提取具有复杂相位的故障分量，提高了计算效率。最后，通过多时变波形模式分解从原始振动信号中分离包含故障信息的特征分量，可以将非平稳信号直接分解为具有时变频率和幅度的不同分量。上述方法首次应用于变转速滚动轴承故障诊断领域，并与时频分析法进一步结合，形成了一套完整的变转速滚动轴承故障诊断方法，在提取滚动轴承非平稳信号故障特征方面的优越性。

技术特征：

1.一种基于多时变波形模式分解的变转速滚动轴承故障诊断方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种基于多时变波形模式分解的变转速滚动轴承故障诊断方法，其特征在于，所述包络信号的对计算公式如下：

3.根据权利要求1所述的一种基于多时变波形模式分解的变转速滚动轴承故障诊断方法，其特征在于，所述多同步压缩变换的计算公式如下：

4.根据权利要求1所述的一种基于多时变波形模式分解的变转速滚动轴承故障诊断方法，其特征在于，所述多谐波脊线提取算法的公式如下：

5.根据权利要求1所述的一种基于多时变波形模式分解的变转速滚动轴承故障诊断方法，其特征在于，所述相位函数由多个基本相位函数线性叠加拟合得到，采用如下公式表示：

6.根据权利要求1所述的一种基于多时变波形模式分解的变转速滚动轴承故障诊断方法，其特征在于，采用如下公式对所述原始振动信号进行多时变波形模式分解：

7.根据权利要求1所述的一种基于多时变波形模式分解的变转速滚动轴承故障诊断方法，其特征在于，所述分解结果可以表示为

8.一种计算机程序产品，包括计算机程序/指令，其特征在于，该计算机程序/指令被处理器执行时实现权利要求1-7中任一所述的方法。

9.一种电子设备，包括存储器、处理器，以及存储于所述存储器中的程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1-7中任一所述的方法。

10.一种存储介质，其上存储有程序，其特征在于，所述程序被执行时实现如权利要求1-7中任一所述的方法。

技术总结本发明涉及机械故障诊断领域，尤其是涉及一种基于多时变波形模式分解的变转速滚动轴承故障诊断方法。该方法包括以下步骤：S1，对原始振动信号采用希尔伯特变换，获得包络信号；S2，采用多同步压缩变换生成包络信号的时频图；S3，利用多谐波脊线提取算法从时频图中提取瞬时频率脊线；S4，基于提取的瞬时频率脊线对原始振动信号进行多时变波形模式分解；S5，依据分解结果对时变振动信号进行重构，进行阶次谱分析，确认滚动轴承故障类型。本发明能够准确提取原始振动时频图中的多条瞬时频率脊线，并将原始振动信号分解为多个包含故障特征信息的时变波形模式，实现变转速工况下滚动轴承故障特征的提取与故障模式确认。技术研发人员：余建波,肖朝昂受保护的技术使用者：同济大学技术研发日：技术公布日：2024/8/1