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申请/专利权人：长沙理工大学
摘要：本发明公开了一种基于两步同步平均的旋转机械动态信号降噪和诊断方法，适用于平稳工况下轴承、齿轮等具有周期结构特点的旋转机械零部件产生的振动、动态应力等机械动态信号。该方法以旋转周期为截断周期进行第一次同步平均，消除与分析对象无关的干扰分量。然后，以单个周期结构的通过周期对平均波形进行截断，得到单个周期结构的波形片段，设计了异常波形片段的剔除机制和二次同步平均的基准波形片段生成方法。通过残余信号清晰反映旋转机械局部故障引起的信号抖动。本发明实现了基于旋转机械运行特点的靶向降噪，能够自基准地提取残余信号，直观反映局部缺陷引起的信号抖动，适用于旋转机械的状态监测和早期微弱故障诊断。
主权项：1.一种基于两次同步平均的机械动态信号降噪和诊断方法，包括以下步骤：步骤一：通过振动传感器、应变片等传感器采集具有周期结构的旋转机械对象平稳工况下产生的动态信号xt，周期结构数为Z以滚动轴承为例，周期结构数为滚子数量；以齿轮为例，周期结构数为齿数；步骤二：以分析对象的旋转频率fc为中心频率设置窄带滤波器，对xt进行滤波和相位解调得到信号的瞬时相位θt，为消除截断误差，将分析对象旋转一圈的重采样点数设为整数，对xt进行角度域重采样；步骤三：以分析对象旋转一圈为截断周期对重采样信号进行截断，将分段信号进行叠加和平均处理，得到第一次同步平均波形y1t，消除与分析对象无关的干扰分量；步骤四：以分析对象单个周期结构的通过周期对得到的平均波形y1t进行二次截断得到单个周期结构所对应的波形片段，将波形片段两两作互相关，得到波形片段之间的最大互相关系数矩阵R，采用3σ准则剔除互相关系数过小的波形片段，不再进行步骤五的二次同步平均；步骤五：将未被剔除的波形片段进行第二次同步平均，获取分析对象转过单个周期结构的平均波形，作为基准波形片段ystdt，并将基准波形片段延拓获取分析对象旋转一圈的基准波形y2t；步骤六：将步骤三得到的平均波形y1t减去步骤五得到的基准波形y2t得到残余信号rt，基于残余信号rt的波形特征进行故障诊断。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 长沙理工大学 一种基于两步同步平均的机械动态信号降噪和诊断方法
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