一種提取低速軸承故障應(yīng)力波的方法
【專利摘要】一種提取低速軸承故障應(yīng)力波的方法，涉及一種提取故障參數(shù)的方法，低速機(jī)械應(yīng)力波故障信號(hào)極其微弱，包含各種背景噪聲和其它運(yùn)轉(zhuǎn)部件之間的干擾。但根據(jù)來(lái)自不同的部件、不同傳播路徑的源信號(hào)所具有的非平穩(wěn)特性，可提取特征波形并結(jié)合特征頻率來(lái)識(shí)別多種故障類型。即使穩(wěn)定運(yùn)轉(zhuǎn)的部件，彈性力也表現(xiàn)出非線性特征。采用RBFN可克服迭代過(guò)程單一選取非線性函數(shù)的弊端，使得信號(hào)處理系統(tǒng)能夠自適應(yīng)學(xué)習(xí)更新分離參數(shù)，根據(jù)非平穩(wěn)信號(hào)相關(guān)性隨時(shí)間逐漸下降的特點(diǎn)，同時(shí)降低了實(shí)際診斷時(shí)滯性所帶來(lái)的影響，提高了分離精度。最后經(jīng)過(guò)實(shí)際應(yīng)用證明，這種識(shí)別低速軸承多故障的新方法能夠高效、準(zhǔn)確地監(jiān)測(cè)大型低速機(jī)械的運(yùn)行狀態(tài)。
【專利說(shuō)明】一種提取低速軸承故障應(yīng)力波的方法

【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明涉及一種提取故障參數(shù)的方法，特別是涉及一種提取低速軸承故障應(yīng)力波 的方法。

【背景技術(shù)】
[0002] 低速機(jī)械一般是指轉(zhuǎn)速低于600rpm的裝置，廣泛應(yīng)用于能源、化工、冶金、石化和 建筑等重要領(lǐng)域，大型低速機(jī)械一旦發(fā)生故障將造成嚴(yán)重的經(jīng)濟(jì)損失和人員傷亡。但由于 低速機(jī)械故障特征極其微細(xì)很容易淹沒(méi)在環(huán)境噪聲中，采集到的信號(hào)不但包含高斯噪聲還 有其它運(yùn)轉(zhuǎn)部件之間的干擾，此時(shí)傳統(tǒng)的時(shí)頻信號(hào)處理技術(shù)無(wú)法使降噪和提取故障特征兼 得，致使低速機(jī)械故障診斷少有論述。因此，在振動(dòng)混合路徑和原始信號(hào)特征未知的條件 下，找到一種提取低速機(jī)械多故障特征的方法是非常復(fù)雜而又有實(shí)際意義的。


【發(fā)明內(nèi)容】

[0003] 本發(fā)明的目的在于提供一種提取低速軸承故障應(yīng)力波的方法，本發(fā)明在風(fēng)力機(jī)組 滾動(dòng)軸承診斷中，提取了滾子裂紋和油污故障特征波形和頻率，從而證明提取非線性非平 穩(wěn)應(yīng)力波信號(hào)的方法能夠高效、準(zhǔn)確地監(jiān)測(cè)大型低速機(jī)械的運(yùn)行狀態(tài)。
[0004] 本發(fā)明的目的是通過(guò)以下技術(shù)方案實(shí)現(xiàn)的： 一種提取低速軸承故障應(yīng)力波的方法，所述方法包括包括應(yīng)力波的傳播規(guī)律，非線性 盲信號(hào)處理，提取應(yīng)用；低速機(jī)械應(yīng)力波傳播機(jī)理，當(dāng)?shù)退贆C(jī)械載荷穩(wěn)定時(shí)，故障部件表面 所受應(yīng)力達(dá)到材料強(qiáng)度時(shí)將產(chǎn)生細(xì)微裂縫，為保持能量守恒，部件將會(huì)由高能態(tài)轉(zhuǎn)換為低 能態(tài)后，在此過(guò)程中產(chǎn)生應(yīng)力波；應(yīng)力波的傳播規(guī)律進(jìn)行計(jì)算，以低速滾動(dòng)軸承為例，應(yīng)力 波沿故障表面?zhèn)鞑?，這些區(qū)域的機(jī)械強(qiáng)度將下降，最后導(dǎo)致軸承由細(xì)微裂紋變?yōu)槿科茐模?非線性盲信號(hào)處理，在一個(gè)多輸入-多輸出非線性動(dòng)態(tài)系統(tǒng)中檢測(cè)到的傳感器信號(hào)，要找 到一個(gè)自適應(yīng)逆系統(tǒng)，計(jì)算得以估計(jì)出未知原始信號(hào)，對(duì)于非平穩(wěn)信號(hào)，在迭代過(guò)程中其相 關(guān)屬性逐漸下降，輸出結(jié)果趨于對(duì)角化，從而確保計(jì)算精度滿足要求；低速機(jī)械應(yīng)力波故障 信號(hào)極其微弱，包含各種背景噪聲和其它運(yùn)轉(zhuǎn)部件之間的干擾；根據(jù)來(lái)自不同部件、不同 傳播路徑的源信號(hào)所具有的非平穩(wěn)特性，提取特征波形并結(jié)合特征頻率來(lái)識(shí)別多種故障類 型；即使穩(wěn)定運(yùn)轉(zhuǎn)的部件，彈性力也表現(xiàn)出非線性特征；采用RBFN可克服迭代過(guò)程單一選 取非線性函數(shù)的弊端，使得信號(hào)處理系統(tǒng)能夠自適應(yīng)學(xué)習(xí)更新分離參數(shù)，根據(jù)非平穩(wěn)信號(hào) 相關(guān)性隨時(shí)間逐漸下降的特點(diǎn)，同時(shí)降低了實(shí)際診斷時(shí)滯性所帶來(lái)的影響，提高分離精度。 所述的一種提取低速軸承故障應(yīng)力波的方法，所述方法通過(guò)非線性盲分離處理后的 SIR比小波分析的結(jié)果大，而SIR越大，說(shuō)明分離精度越高，輸出的相互獨(dú)立性越強(qiáng)。
[0005] 所述的一種提取低速軸承故障應(yīng)力波的方法，所述采集的混合信號(hào)根據(jù)不同故障 的非平穩(wěn)特性，能夠提取多故障特征波形，但幅值的大小并不能代表故障的損傷程度。
[0006] 本發(fā)明的優(yōu)點(diǎn)與效果是： 本發(fā)明在無(wú)任何先驗(yàn)知識(shí)情況下提取低速軸承應(yīng)力波多故障特征的方法。首先分析低 速機(jī)械應(yīng)力波的發(fā)生和傳播機(jī)理，在此基礎(chǔ)上研究利用動(dòng)態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的非線性映射關(guān)系更 新分離矩陣，模擬了摩擦和松動(dòng)故障得到典型故障應(yīng)力波并分離背景噪聲。最后經(jīng)過(guò)實(shí)際 應(yīng)用證明，這種識(shí)別低速軸承多故障的新方法能夠高效、準(zhǔn)確地監(jiān)測(cè)大型低速機(jī)械的運(yùn)行 狀態(tài)。
[0007] 本發(fā)明分析低速機(jī)械應(yīng)力波發(fā)生和傳播機(jī)理，在此基礎(chǔ)上研究利用動(dòng)態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 的非線性映射關(guān)系更新分離矩陣，模擬了摩擦和松動(dòng)故障得到典型故障應(yīng)力波。

【專利附圖】

【附圖說(shuō)明】
[0008] 圖1非線性盲信號(hào)處理過(guò)程示意圖； 圖2更新參數(shù)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)圖； 圖3徑向基神經(jīng)元示意圖； 圖4實(shí)驗(yàn)臺(tái)示意圖； 圖5背景噪聲； 圖6應(yīng)力波原始信號(hào)之一； 圖7應(yīng)力波原始信號(hào)之二； 圖8提取的摩擦故障典型特征之一； 圖9提取的摩擦故障典型特征之二； 圖10提取的松動(dòng)故障典型特征之一； 圖11提取的松動(dòng)故障典型特征之二； 圖12低速軸承的原始信號(hào)； 圖13提取的滾子故障典型特征之一； 圖14提取的滾子故障典型特征之二； 圖15提取的油污故障典型特征之一； 圖16提取的油污故障典型特征之二。

【具體實(shí)施方式】
[0009] 下面結(jié)合附圖所示實(shí)施例，對(duì)本發(fā)明作進(jìn)一步詳述。
[0010] 本發(fā)明具體實(shí)施方案如下： 1低速機(jī)械應(yīng)力波傳播機(jī)理 當(dāng)?shù)退贆C(jī)械載荷穩(wěn)定時(shí)，故障部件表面所受應(yīng)力達(dá)到材料強(qiáng)度時(shí)將產(chǎn)生細(xì)微裂縫，為 保持能量守恒，部件將會(huì)由高能態(tài)轉(zhuǎn)換為低能態(tài)后，在此過(guò)程中產(chǎn)生應(yīng)力波。應(yīng)力波的傳播 規(guī)律可用下式表示：

【權(quán)利要求】
1. 一種提取低速軸承故障應(yīng)力波的方法，其特征在于，所述方法包括應(yīng)力波的傳播規(guī) 律，非線性盲信號(hào)處理，提取應(yīng)用；低速機(jī)械應(yīng)力波傳播機(jī)理，當(dāng)?shù)退贆C(jī)械載荷穩(wěn)定時(shí)，故障 部件表面所受應(yīng)力達(dá)到材料強(qiáng)度時(shí)將產(chǎn)生細(xì)微裂縫，為保持能量守恒，部件將會(huì)由高能態(tài) 轉(zhuǎn)換為低能態(tài)后，在此過(guò)程中產(chǎn)生應(yīng)力波；應(yīng)力波的傳播規(guī)律進(jìn)行計(jì)算，以低速滾動(dòng)軸承為 例，應(yīng)力波沿故障表面?zhèn)鞑?，這些區(qū)域的機(jī)械強(qiáng)度將下降，最后導(dǎo)致軸承由細(xì)微裂紋變?yōu)槿?部破壞；非線性盲信號(hào)處理，在一個(gè)多輸入-多輸出非線性動(dòng)態(tài)系統(tǒng)中檢測(cè)到的傳感器信 號(hào)，要找到一個(gè)自適應(yīng)逆系統(tǒng)，計(jì)算得以估計(jì)出未知原始信號(hào)，對(duì)于非平穩(wěn)信號(hào)，在迭代過(guò) 程中其相關(guān)屬性逐漸下降，輸出結(jié)果趨于對(duì)角化，從而確保計(jì)算精度滿足要求；低速機(jī)械應(yīng) 力波故障信號(hào)極其微弱，包含各種背景噪聲和其它運(yùn)轉(zhuǎn)部件之間的干擾；根據(jù)來(lái)自不同部 件、不同傳播路徑的源信號(hào)所具有的非平穩(wěn)特性，提取特征波形并結(jié)合特征頻率來(lái)識(shí)別多 種故障類型；即使穩(wěn)定運(yùn)轉(zhuǎn)的部件，彈性力也表現(xiàn)出非線性特征；采用RBFN可克服迭代過(guò) 程單一選取非線性函數(shù)的弊端，使得信號(hào)處理系統(tǒng)能夠自適應(yīng)學(xué)習(xí)更新分離參數(shù)，根據(jù)非 平穩(wěn)信號(hào)相關(guān)性隨時(shí)間逐漸下降的特點(diǎn)，同時(shí)降低了實(shí)際診斷時(shí)滯性所帶來(lái)的影響，提高 分離精度。
2. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種提取低速軸承故障應(yīng)力波的方法，其特征在于，所述方 法通過(guò)非線性盲分離處理后的SIR比小波分析的結(jié)果大，而SIR越大，說(shuō)明分離精度越高， 輸出的相互獨(dú)立性越強(qiáng)。
3. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種提取低速軸承故障應(yīng)力波的方法，其特征在于，所述采 集的混合信號(hào)根據(jù)不同故障的非平穩(wěn)特性，能夠提取多故障特征波形，但幅值的大小并不 能代表故障的損傷程度。
【文檔編號(hào)】G01M13/04GK104374576SQ201410683231
【公開(kāi)日】2015年2月25日 申請(qǐng)日期:2014年11月25日 優(yōu)先權(quán)日:2014年11月25日
【發(fā)明者】劉歡, 高淑芝, 王健, 趙立杰, 郭爍, 張琳琳 申請(qǐng)人:沈陽(yáng)化工大學(xué)