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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和GZC机器状态监测方法及装置，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Lagrange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GZC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装置，能够准确区分设备运行状态，设备状态监测装置具有良好的柔性和便携性，便于工程应用。

主权项：1.一种NMD和GZC机器状态监测方法，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of（k）的局部极大值和局部极小值，采用Lagrange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：采用广义零交叉法（Generalizedzero-crossing,GZC）计算FMmk的平均周期，得到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；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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