一种机械振动特征指标提取方法、系统及装置.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN108151869A(43)申请公布日2018.06.12(21)申请号201711202917.X(22)申请日2017.11.27(71)申请人广州航新航空科技股份有限公司地址510663广东省广州市黄埔区科学城光宝路1号申请人西安交通大学(72)发明人白允东熊强(74)专利代理机构广州嘉权专利商标事务所有限公司44205代理人谭英强(51)Int.Cl.G01H17/00(2006.01)权利要求书3页说明书12页附图4页(54)发明名称一种机械振动特征指标提取方法、系统及装置(57)摘要本发明公开了一种机械振动特征指标提取方法、系统及装置。所述方法包括获取机械原始振动信号并对其进行时域同步平均处理，得到时域同步平均信号，获取时域同步平均信号的频谱，并根据以上获取第一齿轮特征指标集和第二齿轮特征指标集，从而得到齿轮特征指标。所述系统包括信号获取子模块等功能模块。所述装置包括存储至少一个程序的存储器和执行至少一个程序的处理器。本发明对机械原始振动信号作相应的预处理以及提取处理，提高原始振动信号的信噪比，提取出适用于描述齿轮的振动特征指标，所提取出的振动特征指标全面、有效地反映了齿轮的健康状况，方便进行故障诊断、特别是早期故障诊断。本发明可广泛应用于机械故障诊断技术领域。CN108151869ACN108151869A权利要求书1/3页1.一种机械振动特征指标提取方法，其特征在于，包括提取齿轮特征指标的步骤，所述提取齿轮特征指标的步骤具体包括：获取机械原始振动信号；对机械原始振动信号进行时域同步平均处理，从而得到时域同步平均信号；获取时域同步平均信号的频谱；根据时域同步平均信号，获取第一齿轮特征指标集，所述第一齿轮特征指标集包括时域同步平均信号的时域特征参数；根据时域同步平均信号以及时域同步平均信号的频谱，获取第二齿轮特征指标集，所述第二齿轮特征指标集包括从时域同步平均信号的频谱中获取得到的第一频谱参数和/或时域同步平均信号的进阶特征，所述时域同步平均信号的进阶特征为将第一频谱参数与时域同步平均信号的时域特征参数进行运算后得到的结果。2.根据权利要求1所述的一种机械振动特征指标提取方法，其特征在于，所述提取齿轮特征指标的步骤具体还包括：根据机械原始振动信号，获取第三齿轮特征指标集，所述第三齿轮特征指标集包括机械原始振动信号的时域特征参数。3.根据权利要求1或2所述的一种机械振动特征指标提取方法，其特征在于：所述时域同步平均信号的时域特征参数包括以下至少一个：时域同步平均信号的均方根、时域同步平均信号的平均幅值、时域同步平均信号的方根幅值、时域同步平均信号的峭度、时域同步平均信号的波形指标、时域同步平均信号的峰值因子、时域同步平均信号的脉冲指标、时域同步平均信号的裕度指标、时域同步平均信号的峭度指标；所述第一频谱参数包括以下至少一个：一阶旋转频率、二阶旋转频率、一阶啮合频率、二阶啮合频率；其中，所述一阶旋转频率为时域同步平均信号的频谱中的第一条谱线的幅值；所述二阶旋转频率为时域同步平均信号的频谱中的第二条谱线的幅值；所述一阶啮合频率为时域同步平均信号的频谱中的第X条谱线的幅值；所述二阶啮合频率为时域同步平均信号的频谱中的第2X条谱线的幅值；所述X为齿轮齿数；所述时域同步平均信号的进阶特征包括以下至少一个：品质因数、边频带因子。4.根据权利要求3所述的一种机械振动特征指标提取方法，其特征在于：所述品质因数的计算公式为：式中，FM0为品质因数，PPx为机械原始振动信号对应的时域同步平均信号的最大峰峰值；Pn为齿轮啮合频率第n次谐波的幅值；H为频域范围内的谐波总数；所述边频带因子的计算公式为：式中，SLF为边频带因子，是一阶齿轮啮合频率的左一阶边频带幅值；是一阶齿轮啮合频率的右一阶边频带幅值；TSA_RMS是时域同步平均信号均方根值。2CN108151869A权利要求书2/3页5.根据权利要求1所述的一种机械振动特征指标提取方法，其特征在于，还包括提取轴特征指标的步骤，所述提取轴特征指标的步骤具体包括：获取机械原始振动信号；对机械原始振动信号进行时域同步平均处理，从而得到时域同步平均信号；获取时域同步平均信号的频谱；根据时域同步平均信号的频谱，获取轴特征指标集，所述轴特征指标集包括从时域同步平均信号的频谱中获取得到的第二频谱参数。6.根据权利要求1所述的一种机械振动特征指标提取方法，其特征在于，还包括提取轴承特征指标的步骤，所述提取轴承特征指标的步骤具体包括：获取机械原始振动信号与轴承尺寸参数；对机械原始振动信号依次进行希尔伯特变换和谐波小波滤波处理，从而获得消噪信号；获取消噪信号的频谱；根据机械原始振动信号与轴承尺寸参数，计算轴承故障特征频率；根据消噪信