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申请/专利权人:山东柯瑞申智能科技有限公司
摘要:本发明公开了一种NMD设备故障诊断方法及系统,利用NMD算法对设备振动信号进行分解,利用非线性判别算法去除噪声分量和趋势项,保留分形信号分量,采用有理样条插值函数对极值点进行插值,利用最小二乘法拟合包络,分离频率调制部分,利用DQ算法估计瞬时频率并计算相应的瞬时尺度,根据分析尺度确定振动信号去趋势结果,计算去趋势信号的多重分形谱,提取多重分形谱的左端点、右端点和极值点坐标作为设备运行状态的特征参数,识别设备运行状态,将上述算法部署到设备状态监测系统,能够准确区分设备运行状态,设备状态监测系统具有良好的柔性和便携性,便于工程应用。
主权项:1.一种NMD设备故障诊断方法,其特征在于:包括以下步骤:步骤1:利用加速度传感器以采样频率fs测取设备振动信号x(k),k=1,2,…,N,N为采样信号的长度;步骤2:采用非线性模式分解NonlinearModeDecomposition,NMD算法将信号x(k)分解成n个分量和一个趋势项之和,即,其中,ci(k)代表由NMD算法得到的第i个分量,rn(k)代表由NMD算法得到的趋势项;步骤3:采用非线性判别算法从NMD分解结果中排除噪声分量和趋势项,保留包含分形特征的分量cf(k),f=1,2,…,p,p代表滤波后剩余分量的数量;步骤4:确定cf(k)的局部极大值和局部极小值,采用有理样条插值函数分别对cf(k)的局部极大值和局部极小值进行插值,利用最小二乘法分别拟合cf(k)的上包络uk和下包络lk,则cf(k)的包络定义为,符号|x|表示对x取绝对值;步骤5:重复执行公式m次,j=1,2,…,m,直到,得到cf(k)的频率调制部分FMmk,ejk代表cjk的包络,cjk=FMj-1k,c1k=cf(k);步骤6:采用直接积分法(DirectQuadrature,DQ)计算FMmk的瞬时角度,得到cf(k)的瞬时频率,进而获得cf(k)的瞬时尺度sf;步骤7:当尺度为s时,则振动信号xk的去趋势结果为;步骤8:将Ysk分成不重叠的Ns段长度为s的数据,由于数据长度N通常不能整除s,所以会剩余一段数据不能利用;为了充分利用数据的长度,再从数据的反方向以相同的长度分段,这样一共得到2Ns段数据;步骤9:计算每段数据的方差: ;步骤10:计算q阶函数: ;步骤11:改变s的取值,s=sf,f=1,2,…,p,重复上述步骤3到步骤10,得到关于q和s的方差函数Fqs;步骤12:如果xk存在分形特征,则Fqs和尺度s之间存在幂律关系:Fqs~sHq,Hq代表xk的广义Hurst指数;当q=0时,H0通过下式所定义的对数平均过程来确定: ;步骤13:计算信号xk的标准标度指数τq=qHq-1,本例中;步骤14:计算信号xk的奇异指数α和多重分形谱fα:α=Hq+qH’q,fα=qα-Hq+1,其中H’q代表Hq的一阶导数;步骤15:提取多重分形谱fα的左端点、右端点和极值点所对应的奇异指数,利用这3个参数来描述设备的运行状态。
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