基于近似完备可变模式分解的机车轮对轴承故障诊断方法.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CN105738107A(43)申请公布日2016.07.06(21)申请号201610060468.9(22)申请日2016.01.28(71)申请人西安交通大学地址710049陕西省西安市碑林区咸宁西路28号(72)发明人陈景龙李紫鹏訾艳阳潘骏周子桐王宇(74)专利代理机构西安通大专利代理有限责任公司61200代理人徐文权(51)Int.Cl.G01M13/04(2006.01)权利要求书2页说明书5页附图3页(54)发明名称基于近似完备可变模式分解的机车轮对轴承故障诊断方法(57)摘要本发明公开了一种机车轮对轴承故障的近似完备可变模式分解诊断方法。该方法首先利用局部峰值搜索方法确定原始振动信号频谱的局部极大值数目，并将其赋给可变模式分解的初始模式数目；其次采用可变模式分解算法分解原始信号，并对原始信号进行重构；继而通过相似准则判断重构信号与原始信号之间的相似度，若不满足相似度要求则增大初始模式数目并重新分解信号；迭代停止后合并满足相似性条件的模式，并通过包络分析提取轮对轴承故障特征。该检测方法结果可靠，实时性好，简单易行，通用性强，适用于机车轮对轴承的故障诊断。CN105738107ACN105738107A权利要求书1/2页1.基于近似完备可变模式分解的机车轮对轴承故障诊断方法，其特征在于：(1)对原始振动信号进行快速傅立叶变换，得到原始振动信号频谱；(2)对原始振动信号频谱进行平滑处理，通过局部峰值搜索算法确定原始振动信号频谱包含的局部极大值数目；(3)将局部极大值数目赋值给可变模式分解算法的初始模式数目，并通过可变模式分解算法分解原始振动信号；(4)采用分解得到的若干本征模函数重构原始振动信号，并计算重构信号与原始信号的相关系数，若符合相似条件，则执行步骤(5)；否则更新初始模式数目并重复分解与重构原振动信号的过程；(5)计算本征模函数两两之间的相似性，若符合相似性条件，则将本征模函数合并为新的模式；(6)对获得的模式函数进行包络分析，提取其中包含的故障特征。2.根据权利要求1所述的基于近似完备可变模式分解的机车轮对轴承故障诊断方法，其特征在于：步骤(4)所述的具体方法包括下述步骤：1)首先利用可变模式分解得到的子信号重构原始信号，记原始信号为f，子信号为xk(t)，重构信号为f′，则通过以下方法重构原始信号：2)计算重构信号与原始信号之间的相关系数ρs′，记fn为原始振动信号的个体值，fn'为重构信号的个体值，为原始振动信号的均值，为重构信号的均值，计算方法如下：3)判断相关系数ρs′是符合相似条件，若符合则终止迭代，若不符合则更新初始模式数目，并重复使用可变模式分解方法分解原始信号，其中imfk为迭代停止后的模式，xk(t)为本次分解的模式：3.根据权利要求1所述的基于近似完备可变模式分解的机车轮对轴承故障诊断方法，其特征在于：步骤(5)所述的本征模函数融合方法包括下述步骤：1)首先通过希尔伯特解调获取本征模函数的包络谱，而后计算包络谱两两之间的相似性，其中si,n(t)为第i个模式的个体值，为第i个模式的均值，sj,n(t)为第j个模式的个体值，为第j个模式的均值，计算方法如下：2CN105738107A权利要求书2/2页2)判断Imf的包络谱之间的相关系数是否符合条件，若符合，则合并这两个本征模函数：imfij＝imfi+imfjifρm.i.j>ρm。3CN105738107A说明书1/5页基于近似完备可变模式分解的机车轮对轴承故障诊断方法技术领域[0001]本发明涉及机械设备故障诊断技术，特别涉及一种机车轮对轴承故障的诊断方法。背景技术[0002]作为机车的关键零部件之一，轮对轴承的运行安全显得尤为重要。但是由于机车保持架的轮对轴承长期工作在变速、重载等恶劣工况下，使得机车轮对轴承故障动态监测、诊断与预示的难度不断增大。因此，如何对采集到的机车轮对轴承振动信号进行有效分析，提取并突出其故障特征信息是故障诊断中的一个关键课题。[0003]现有的轴承故障特征提取包括小波变换等方法，由于存在基函数的选取以及分解层数的确定依靠较多的工程实用经验等问题，难以满足方便有效提取机车轮对轴承故障特征的要求。传统的可变模式分解方法虽然能自适应地分解原始信号并提取其包含的故障特征信息，但是受到预设模式数目的影响：如果预设模式数目太大，则故障特征会被错分或过分解到不同的本征模函数中；如果预设的模式数目太小，则故障特征信息可能会因隐藏在受干扰噪声影响的本征模函数中而被遗漏。发明内容[0004]本发明的目的在于提供一种基于近似完备可变模式分解的机车轮对轴承故障诊断方法，该方法可解决背景技术所存在问题的机车轮对轴承故障特征自适应提取方法，该方法首先利用局部峰