基于振动信号解构与调频特征抗噪增强的旋转机械转子碰摩诊断方法-k66凯时

申请/专利权人：浙江大学

申请日：2023-10-30

公开（公告）日：2024-03-05

公开（公告）号：cn117647383a

主分类号：g01m13/00

分类号：g01m13/00;g01m7/02;g06n3/006;g06n3/0464;g06n3/08

优先权：

专利状态码：在审-公开

法律状态：2024.03.05#公开

摘要：本发明公开一种基于振动信号解构与调频特征抗噪增强的旋转机械转子碰摩诊断方法，包括：基于二阶积分变换和高通滤波，将从旋转机械设备采集的振动加速度信号转换成振动位移信号；基于改进的变分模式分解方法对其中的转频成分进行靶向提取；使用基于正交导数的归一化希尔伯特变换对转频成分的基本频率的瞬时变化特性进行计算和估计，得到瞬时频率；输入势能参数和龙格‑库塔计算过程的步长通过粒子群寻优算法优化的最优随机共振系统进行波内调制特征抗噪增强；对波内调频特征经抗噪增强后的瞬时频率进行fft变换，基于与转子转频相关的谐波幅值的分布特性，诊断识别旋转机械转子碰摩故障。本发明能在复杂噪声干扰下对转子碰摩故障准确诊断和甄别。

主权项：1.一种基于振动信号解构与调频特征抗噪增强的旋转机械转子碰摩诊断方法，其特征在于，包括：步骤一：通过振动加速度传感器从旋转机械设备上采集信号序列；步骤二：基于二阶积分变换和高通滤波，将采集到的振动加速度信号转换成振动位移信号；步骤三：基于改进的变分模式分解方法对振动位移信号中的转频成分进行靶向提取；步骤四：对于提取得到的转频成分，使用基于正交导数的归一化希尔伯特变换对其基本频率的瞬时变化特性进行计算和估计，得到瞬时频率；步骤五：将计算得到的瞬时频率序列输入最优随机共振系统进行波内调制特征抗噪增强，其中随机共振系统的势能参数和龙格-库塔计算过程的步长通过粒子群寻优算法优化，得到最优随机共振系统；步骤六：对波内调频特征经抗噪增强后的瞬时频率进行快速傅里叶变换处理，基于与转子转频相关的谐波幅值的分布特性，诊断识别旋转机械转子碰摩故障。

全文数据：

权利要求：

百度查询：

免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。