一种基于互补随机共振滤波器的微弱信号增强检测方法

摘要

本发明公开了一种基于互补随机共振滤波器的微弱信号增强检测方法，包括：(1)将预处理得到的长度为2N点信号对半拆分成两个子信号S₁(t)和S₂(t)，每个子信号的长度为N点；(2)构建互补随机共振滤波器；(3)计算主通道输出信号x(t)的加权谱峭度的值；(4)在6维的加权谱峭度矩阵中搜索最大值，其对应的输出信号x(t)即为互补随机共振滤波器最优滤波输出信号，对该信号做频谱分析，即可根据轴承故障特征频率判断轴承故障类型。本发明采用更先进的双通道互补随机共振滤波器，通过加权谱峭度指标自适应地调整合适的系统参数，利用互补通道相位差异噪声去增强主通道的微弱周期信号，实现轴承微弱故障特征频率增强，提高轴承故障诊断的准确度。

主权项

一种基于互补随机共振滤波器的微弱信号增强检测方法，其特征在于：该方法包括如下步骤：步骤(1)、使用传感器采集轴承故障信号，对信号进行带通滤波和共振解调预处理，随后将预处理得到的长度为2N点信号对半拆分成两个子信号S₁(t)和S₂(t)，每个子信号的长度为N点，S₁(t)和S₂(t)分别如下式所示：式中A₁和A₂表示两个子信号的幅值，ε_x和ε_y为噪声强度值，dω_x(t)和dω_y(t)为独立维纳过程，f₀表示两个同频率的微弱周期信号的频率，和分别为两个输入信号的相位；步骤(2)、构建互补随机共振滤波器，如下式所示：$\left\{\begin{array}{c}d\hat{x}=T_{R1}\left\{\right(\hat{x}-{\hat{x}}^3+{\hat{\delta }}_1\hat{x}{\hat{y}}^2)d\hat{t}+S_{R1}{S}_1(t\left)\right\}\\ d\hat{y}=T_{R2}\left\{\right(\hat{y}-{\hat{y}}^3+{\hat{\delta }}_2\hat{y}{\hat{x}}^2)d\hat{t}+S_{R2}{S}_2(t\left)\right\}\end{array}\right.$式中和分别为互补随机共振滤波器的主通道和互补通道变量，T_R1和T_R2是时间尺度变换因子，S_R1和S_R2是空间尺度变换因子，δ₁和δ₂为两个独立的耦合参数，初始化滤波器6个参数S_R1,S_R2,T_R1,T_R2,δ₁和δ₂的寻优范围和步增间隔；步骤(3)、将两个子信号S₁(t)和S₂(t)分别输入互补随机共振滤波器的主通道和互补通道，调整6个系统参数，采用四阶龙格库塔数值计算方法分别得到两个通道的输出信号x(t)和y(t)，计算主通道输出信号x(t)的加权谱峭度(weighted power spectrum kurtosis,WPSK)的值，WPSK计算公式如下所示：WPSK＝|CC|×PSK式中CC为输入信号S₁(t)和滤波输出信号x(t)的相关系数，由下式计算：$CC=\frac{\underset{n=1}{\overset{N}{\Sigma }}\left(S_1\right[n]-\bar{S})\left(x\right[n]-\bar{x})}{\sqrt{\underset{n=1}{\overset{N}{\Sigma }}{\left(S_1\right[n]-\bar{S})}^2\underset{n=1}{\overset{N}{\Sigma }}{\left(x\right[n]-\bar{x})}^2}}$式中S₁[n]和x[n]分别为S₁(t)和x(t)的离散形式，和分别为S₁[n]和x[n]的均值；PSK为输出信号x[n]的功率谱峭度，由下式计算：$PSK=\frac{\frac{1}{N/2}\underset{n=1}{\overset{N/2}{\Sigma }}{\left(px\right[n]-\overline{px})}^4}{{\left[\frac{1}{N/2}\underset{n=1}{\overset{N/2}{\Sigma }}{\left(px\right[n]-\overline{px})}^2\right]}^2}$式中px[n],n＝1,2,3,…,M为x[n]通过快速傅里叶变换计算得到的功率谱；为px[n]的均值；步骤(4)、在6维的加权谱峭度矩阵中搜索最大值，其对应的输出信号x(t)即为互补随机共振滤波器最优滤波输出信号，对该信号做频谱分析，即可根据轴承故障特征频率判断轴承故障类型。