一种高线轧机早期故障微弱特征提取的方法

摘要

一种高线轧机早期故障微弱特征提取的方法，属于轧机故障诊断技术领域。用于检测已知特征频率的早期故障。该方法通过振动传感器提取高速线材轧机的早期故障的微弱振动信号，将信号放大滤波之后由模数转换器将模拟信号转换为数字信号，将数字信号输入到预先设计好的差分振子系统中，利用差分振子的相图判断待检测频率信号的有无和幅值大小。优点在于，可以利用差分振子检测微弱故障信号，计算机可自动判别差分振子振子相位图的收敛程度及大小，从而判断原始信号中是否包含待测的微弱特征信号，并定量表征待检测频率成份的幅值信息，从而检测出高速线材轧机中的早期微弱故障特征信号，提早发现故障隐患。

主权项

1.一种高线轧机早期故障微弱特征提取的方法，其特征在于，包括以下步骤：(1)通过安装在高线轧机需检测位置的振动加速度传感器提取设备振动信号，并将该信号放大滤波后由模数转换器将模拟信号转换为数字信号；(2)根据被测高速线材轧机的传动结构及零部件几何参数确定被测振动信号中包括的故障特征频率，建立相应的差分振子系统；(3)对步骤(1)中得到的数字信号输入差分振子系统，计算得到两个时间序列{x_k}和{y_k}，以时间序列{x_k}为横坐标，以时间序列{y_k}为纵坐标，在二维平面上绘制出一系列离散的点，从而绘制出差分振子相图；(4)将差分振子相图进行归一化处理，差分振子相图的横纵坐标均在[-1，1]内，以原点为圆心，以0.2为半径画圆；落入到圆域中的差分振子相图离散点的个数记为n；当n/N＞0.1，N为差分振子相图总的点数，则差分振子相图收敛于极点，判断原始振动信号中不存在待检测频率；当n/N＜0.02则差分振子相图收敛于极环，判断原始振动信号中存在待检测频率；当依据步骤(3)判断出原始信号中包含待检测频率成份，再以差分振子相图最小正切正方形的边长作为指标来定量表征振子相图的大小，差分振子相图大者，其表征的待检测频率成份的幅值也较大，反之亦然；(5)依据步骤(3)和步骤(4)，判断出高线轧机振动信号中是否包含故障特征频率成分，并求取故障特征频率的幅值，进而确定设备故障部位及故障类型；步骤(2)中所述的差分振子系统为二维离散线性系统：$\left\{\begin{array}{c}{x}_{k+1}=a{x}_k+b{y}_k\\ y_{k+1}=c{x}_k+d{y}_k+p·\cos (2\mathrm{k\pi }{f}_e+\frac{2\mathrm{k\pi }{f}_d}{f_s})·T\left(k\right)\end{array}\right.$式中a、b、c和d是系统参数，p是放大倍数，f_e是系统激励频率，T(k)为待检测信号，f_d是待检测频率，f_s是待检测信号的采样频率；其中，a∈(0，0.05)、b∈(0.95，1.05)、c＝-1、d＝-1，p∈(1，5)，系统激励频率根据系统参数计算得到，计算方法为待检测信号的采样频率为：f_s∈[50，10000]，待检测频率f_d的范围取决于采样频率f_s，二者关系为