一种基于复合Q因子基算法的轴承故障诊断方法

摘要

本发明公开了一种基于复合Q因子基算法的轴承故障诊断方法。本发明将轴承故障非平稳信号表示成高共振成分(轴承正常部分旋转引起的随机振动及强噪声)和低共振成分(故障冲击成分)的混合。高共振成分的Q因子高，低共振成分的Q因子低，进而依据轴承故障信号的不同结构成分的振荡程度自适应地构造复合Q因子基(高Q因子基及低Q因子基)对故障信号进行处理，用高Q因子基匹配出其高共振成分(轴承正常部分旋转引起的随机振动及强噪声)，利用低Q因子基匹配出其低共振成分(故障冲击成分)，继而对低共振成分(冲击信号成分)解调提取轴承故障非平稳信号的故障信息进行故障诊断。

主权项

一种基于复合Q因子基算法的轴承故障诊断方法，包括以下步骤：(1)采集轴承故障振动信号作为待分析信号；(2)对待分析信号进行复合Q因子基算法的稀疏分解，得到高共振成分即轴承正常部分旋转引起的随机振动及强噪声和低共振成分即故障冲击成分；(3)对低共振成分进行解调处理得到故障特征；所述步骤(2)中复合Q因子基由高Q因子基及低Q因子基组成；利用复合Q因子的小波变换设计构造相应的高Q因子基及低Q因子基；复合Q因子的小波变换利用一系列两通道滤波库，一个高共振成分滤波库，一个低共振成分滤波库，通过Matlab编程实现滤波库的构造；对非平稳信号进行处理，其中Q＝(2‑β)/β，r＝β/(1‑α)，α，β分别是低通滤波库和高通滤波库的尺度参数，r是滤波库的冗余度系数；选取调整滤波器的尺度参数α，β，其中α取值范围为0‑1，β取值范围为0‑1，使得匹配提取出的低共振冲击成分的峭度指标和脉冲指标最大，从而设计构造出相应的高Q因子基及低Q因子基。