專利名稱：一種設備振動信號的處理方法
技術領域：
本發(fā)明涉及檢測設備故障隱患的方法，具體涉及利用設備振動信號檢測設備故障隱患的 方法，特別是對測得的設備振動信號進行處理的方法。
背景技術：
為了能提前檢測到設備的故障隱患，人們發(fā)明了以機械設備振動信號為狀態(tài)參量的設備 故障隱患檢測方法。
目前，利用設備振動信號檢測設備故障隱患的方法， 一般是基于平穩(wěn)過程的傳統(tǒng)信號處 理方法，如信號濾波法、時域平均法、自適應消噪法等，這些處理方法的采用使故障的早期 診斷取得了許多進展。但上述處理方法也存在缺陷如信號濾波法一般不能同時得到濾波通 帶以外的信息；時域平均法要求信號平穩(wěn)并嚴格按周期采樣，這在實際應用中受到運行工況 非平穩(wěn)的限制，難以實施；自適應消噪法要求信號和噪聲平穩(wěn)且相互獨立，在現(xiàn)場信號和噪 聲不僅是非平穩(wěn)，而且存在不同程度的相關性，因此，目前的設備振動信號處理方法對于變 工況設備振動信號處理不理想，影響診斷設備故障隱患的準確性。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明所要解決的技術問題是提供一種設備振動信號的處理方法，該方法對變工況設 備振動信號進行處理后，可獲得利于判斷的波形圖，為準確診斷設備故障隱患創(chuàng)造條件。 本發(fā)明解決上述技術問題所采用的技術方案是 一種設備振動信號的處理方法，它包括以下步驟 步驟(1)、測得設備振動信號的步驟； 歩驟(2)、對設備振動信號進行處理的步驟，具體為
步驟(2.1)、用第二代小波包技術將設備振動信號分解為四個以上獨立的頻帶； 步驟(2.2)、分別計算分解后的各頻帶能量；
步驟(2.3)、選取能量最大的頻帶，對其對應的第二代小波包分解信號做自回歸譜處理， 得到自回歸譜圖。
上述方案中，步驟(2.2)具體為:
分別計算分解后的各頻帶能量，歸一化的各個頻帶的能量，畫出能量特征直方圖。 與現(xiàn)有技術相比，本發(fā)明具有以下優(yōu)點
1、采用第二代小波包技術，除了具有傳統(tǒng)小波分析的優(yōu)點外，還克服了傳統(tǒng)小波分析的 不足。第二代小波方法相對于傳統(tǒng)小波算法而言，是一種更為快速、有效的小波變換實現(xiàn)方 法，它不依賴于Fourier變換，完全在時域完成了對雙正交小波濾波器的構造。這種構造方法在結構化設計和自適應構造方面的突出優(yōu)點彌補了傳統(tǒng)頻域構造方法的不足。由第二代小 波變換得到的第二代小波包技術能夠把平穩(wěn)的或非平穩(wěn)的信號映射到一個由小波伸縮而成的 一組基函數(shù)上，信息量完整無缺，在通頻范圍內(nèi)的得到分布在不同頻帶內(nèi)的分解序列，具有 對非平穩(wěn)信號進行局部化分析的功能，彌補了現(xiàn)有處理方法的缺陷，也彌補了小波分析只對 信號低頻進行細致刻畫，對信號的高頻的分析不夠細致的缺陷。考慮到第二代小波包分解經(jīng) 過一層分解后數(shù)據(jù)的個數(shù)減半的特點，本發(fā)明結合自回歸譜分析用于提取故障信息。自回歸 譜分析較傅里葉分析得到的頻率成分更精確而且在處理小量數(shù)據(jù)時更能體現(xiàn)其優(yōu)越性。
2、自回歸譜處理在短數(shù)據(jù)的情況下較FFT能取得更好的效果，能有效的提取信號中的頻 率信息，獲得利于判斷的波形圖，為準確診斷設備故障隱患創(chuàng)造條件。


圖1為測得的設備振動原始信號時域波形 圖2為三層小波包分解示意圖 圖3、 4為第二代小波分析的分解過程示意圖 圖5為歸一化后各頻帶能量的直方圖 圖6 、 7為第二代小波分析的重構過程示意圖 圖8為第二代小波包三層分解第一頻段自回歸譜圖
具體實施例方式
本發(fā)明設備振動信號的處理方法實施例，本實施例用于對變工況低速重載變速箱的振動
信號進行處理，本實施例包括以下步驟
步驟(1)、測得設備振動信號的步驟，具體為
將SRI50聲發(fā)射固定設置在變速箱的外殼上，聲發(fā)射的位置盡量靠近變速箱主要軸承，
聲發(fā)射的輸出端通過A/D轉換輸入計算機，采樣頻率,為1000Hz，計算機得到的振動信號時 域波形如圖1所示，該時域波形無法直接用于診斷設備故障隱患。 步驟(2)、對設備振動信號進行處理的步驟，具體為
步驟(2.1)、用第二代小波包技術將設備振動信號分解為八個獨立的頻帶；分解示意圖 如圖2所示，它為3層小波包分解。
第二代小波包分解過程由剖分、預測和更新組成。如圖3、 4所示，設數(shù)據(jù)序列 S = e Z}，基于提升模式的第二代小波變換的分解過程如下，其中尸(，)為預測器，C/(，)
為更新器。
A、剖分，將數(shù)據(jù)序列^O0AeZ)分為奇樣本序列^(^)和偶樣本序<formula>formula see original document page 4</formula>B、 預領(j，設戶O)為預測器，用、(/t)預測&(/t)，定義預測偏差為細節(jié)信號d(A:)。 則細節(jié)信號序列O = W(",/t e Z}
C、 更新，設t/(，)為更新器，在細節(jié)信號d(A:)的基礎上更新^(W，其結果定義為逼近信 號c("。
c(A;)、(it) + C/[牟)]A:sZ 則逼近信號序列為C = {c(",A: e Z}
本實施例利用第二代小波包技術將信號無冗余、無疏漏、正交地分解到獨立的頻帶。本 實施例信號的采樣頻率,為1000Hz，則其分析頻率500Hz，對信號進行3層第二代小波包分 解，分解得到八個頻帶依次是
、 [62.5Hz， 125Hz]、 [125Hz， 187. 5Hz] 、 [187. 5Hz， 250Hz]、 [250Hz， 312.5Hz]、 [312.5Hz， 375Hz]、 [375Hz， 437. 5Hz]、 [437. 5Hz， 500Hz]。
步驟(2.2)、分別計算分解后再重構的各頻帶能量；具體為分別計算分解后的各頻帶 能量(假設^(")為3層第二代小波包分解后[O， 62.5Hz]頻帶的信號，貝IJ[O， 62.5Hz]頻帶的 能量計算為
e為能量，n為^0i)的數(shù)據(jù)長度。同理其它七個頻帶依次為5 、、 53( )、 (n)、 a(")。
歸一化的各個頻帶的能量，畫出能量特征直方圖(如圖5所示)，從直方圖中看出第一頻 帶[O， 62.5Hz]所占百分比最大。
步驟(2.3)、選取能量最大的頻帶——
頻帶，對其對應的第二代小波包分 解信號做自回歸譜處理，得到自回歸譜圖——
頻帶的自回歸譜圖(如圖8所示)。
如圖6、 7所示，第二代小波重構過程為分解過程的逆過程，由恢復更新、恢復預測和合 并組成。
se(A;) = c(A:)-
5。(" = , +化(/1;)] A; e Z
由奇偶樣本序列合并構成重構信號s 。 假設預測器長度w二2，更新器長度#=4。 自回歸譜處理的原理
設通過第二代小波包分解后的某一頻段序列為{&}， k=l， 2，…，N,，其M階自回歸模型AR(M)為
S仏一,+ "
其中A， ^，……，&為自回歸模型系數(shù)A為白噪聲輸入且^ NID (0，《)。N,為分界 了/層后每個頻道內(nèi)的數(shù)據(jù)長度。
自回歸模型的階數(shù)由經(jīng)驗公式AIC指標定階，AK> ^式中[2
N表示采樣點數(shù)，M表示模型階數(shù)，/^表示第M階AR模型預報誤差， 當取得AIC值最小時的階數(shù)M作為AR模型的最佳階數(shù)。自回歸系數(shù)^通過Marple算法 求出。則第二代小波包分解得到的第/層第/序列的M階自回歸普表達式如下
式中，采樣頻率厶、起始頻率,,與第二代小波包分解層數(shù)有關。原始數(shù)據(jù)采樣頻率為/w ， 數(shù)據(jù)長度為N,則第二代小波包分解第/層時可得到位于不同頻段的2'個序列，它們的采樣頻
率為厶=2—每個序列的長度為N,=2W*N，起始頻率按小波包理論為
A = _/L* (i-l) /2。
從自回歸譜圖(如圖8所示)中看到了 4.364HZ頻率成分存在。這個頻率成分與軸承的 軸頻4. 469Hz非常接近，對此我們可以得到信息是變速箱存在故障隱患，建議停產(chǎn)檢修變 速箱軸承的軸。
權利要求
1、一種設備振動信號的處理方法，其特征在于它包括以下步驟步驟(1)、測得設備振動信號的步驟；步驟(2)、對設備振動信號進行處理的步驟，具體為步驟(2.1)、用第二代小波包技術將設備振動信號分解為四個以上獨立的頻帶；步驟(2.2)、分別計算分解后的各頻帶能量；步驟(2.3)、選取能量最大的頻帶，對其對應的第二代小波包分解信號做自回歸譜處理，得到自回歸譜圖；步驟(3)、根據(jù)自回歸譜圖判斷設備故障隱患的步驟。
2、 如權利要求1所述的處理方法，其特征在于步驟(2.2)具體為-分別計算分解后的各頻帶能量，歸一化的各個頻帶的能量，畫出能量特征直方圖。
全文摘要
本發(fā)明涉及一種設備振動信號的處理方法，它包括以下步驟步驟(1)、測得設備振動信號的步驟；步驟(2)、對設備振動信號進行處理的步驟，具體為步驟(2.1)、用第二代小波包技術將設備振動信號分解為四個以上獨立的頻帶；步驟(2.2)、分別計算分解后的各頻帶能量；步驟(2.3)、選取能量最大的頻帶，對其對應的第二代小波包分解信號做自回歸譜處理，得到自回歸譜圖；步驟(3)、根據(jù)自回歸譜圖判斷設備故障隱患的步驟。本發(fā)明處理方法對變工況設備振動信號進行處理后，可獲得利于判斷的波形圖，為準確診斷設備故障隱患創(chuàng)造條件。
文檔編號G01H17/00GK101634589SQ20091006367
公開日2010年1月27日 申請日期2009年8月21日 優(yōu)先權日2009年8月21日
發(fā)明者輝 葉, 湯文亮, 輝 羅, 胡邦喜, 胥永剛, 蘇善斌, 鄧崎琳, 鄒江華, 馬海龍, 高立新 申請人:武漢鋼鐵(集團)公司;北京工業(yè)大學