本發(fā)明涉及一種旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷方法，特別涉及一種基于峭度指標(biāo)的旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷方法，屬于故障診斷與信號處理分析技術(shù)領(lǐng)域。

背景技術(shù)：

大型旋轉(zhuǎn)機(jī)械設(shè)備(如汽輪機(jī)、旋轉(zhuǎn)軸承、壓縮機(jī)等)是石油、化工、機(jī)械制造、航空航天等重要工程領(lǐng)域的關(guān)鍵設(shè)備，旋轉(zhuǎn)機(jī)械設(shè)備正朝著大型化、自動化、精密化的方向不斷發(fā)展，其組成和結(jié)構(gòu)也變得越來越復(fù)雜，發(fā)生故障的概率也越來越大，因此對大型旋轉(zhuǎn)機(jī)械設(shè)備的安全性和可靠性的要求也越來越高。

但是，大型旋轉(zhuǎn)機(jī)械設(shè)備發(fā)生故障時，振動監(jiān)測信號往往存在大量的非線性、隨機(jī)、不可遍歷的信息，給故障信號的分析和旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障的診斷帶來很大的困難。

現(xiàn)有技術(shù)的旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷主要基于振動信號進(jìn)行分析，而一般采用時域分析法，通過對機(jī)械振動信號的概率密度函數(shù)分析，推導(dǎo)出了幅值域中的有量綱指標(biāo)和無量綱指標(biāo)，有量綱指標(biāo)如均值、均方根值等；無量綱指標(biāo)如峭度指標(biāo)、裕度指標(biāo)、峭度指標(biāo)等。

在實(shí)際應(yīng)用中，現(xiàn)有技術(shù)的有量綱指標(biāo)對故障特征敏感，其數(shù)值會隨著故障的發(fā)展而上升，同時因工作條件，如負(fù)載、轉(zhuǎn)速等的變化而變化，并極易受環(huán)境干擾的影響，表現(xiàn)不夠穩(wěn)定。

無量綱指標(biāo)中的峭度指標(biāo)對于振動監(jiān)測信號中的擾動不敏感，能對中、高頻故障的機(jī)械設(shè)備做出預(yù)判。特別地，峭度指標(biāo)對信號的幅值和頻率的變化不敏感，與旋轉(zhuǎn)機(jī)械的工作條件關(guān)系不大，只依賴于概率密度函數(shù)的形狀。因此，峭度指標(biāo)在旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷中得到了廣泛的應(yīng)用。

但是，現(xiàn)有技術(shù)利用峭度指標(biāo)來診斷旋轉(zhuǎn)機(jī)械的故障主要有以下幾點(diǎn)問題：一是沒有采用信號分離的思想構(gòu)建峭度指標(biāo)，沒有對標(biāo)準(zhǔn)振動信號分離，無法更好地體現(xiàn)旋轉(zhuǎn)機(jī)械的故障，對故障的診斷不敏感；二是在利用峭度指標(biāo)進(jìn)行分析時，峭度指標(biāo)對故障判斷不穩(wěn)定，隨著故障的發(fā)展，當(dāng)軸承故障進(jìn)入中后期時，由于剝落斑點(diǎn)充滿整個滾道，峭度指標(biāo)又迅速下降，所以峭度指標(biāo)對軸承晚期故障不適用，旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷的可靠性較差；三是采用磨合期的振動信號作為標(biāo)準(zhǔn)振動信號，沒有考慮旋轉(zhuǎn)機(jī)械設(shè)備在運(yùn)行初期振動信號中噪聲嚴(yán)重，不適宜作為標(biāo)準(zhǔn)振動信號的問題，診斷故障不準(zhǔn)確。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：

針對現(xiàn)有技術(shù)的不足，本發(fā)明提供一種基于峭度指標(biāo)的旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷方法，克服傳統(tǒng)峭度指標(biāo)診斷技術(shù)的缺點(diǎn)，提高診斷的精確度和可靠性，用信號分離的思想構(gòu)建峭度指標(biāo)，由于對標(biāo)準(zhǔn)振動信號的分離，剩余的混合信號能夠更好地體現(xiàn)旋轉(zhuǎn)機(jī)械的故障，對故障的診斷更加地敏感，所得出的診斷結(jié)果能夠準(zhǔn)確地診斷旋轉(zhuǎn)機(jī)械的故障。

為達(dá)到以上技術(shù)效果，本發(fā)明所采用的技術(shù)方案如下：

一種基于峭度指標(biāo)的旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷方法，包括以下步驟：

(1)通過振動加速度傳感器采集旋轉(zhuǎn)機(jī)械在運(yùn)行磨合期后的正常運(yùn)行參數(shù)，所述正常運(yùn)行參數(shù)為按抽樣頻率f_s采集的無故障振動信號s₀(t)(t＝0,1,…,T-1)；

(2)對無故障振動信號s₀(t)進(jìn)行歸一化處理后得到標(biāo)準(zhǔn)振動信號s(t)；

(3)對標(biāo)準(zhǔn)振動信號s(t)做快速傅里葉變換(FFT)得到標(biāo)準(zhǔn)振動頻域信號S(k)(k＝0,1,…,K-1)；

(4)通過振動加速度傳感器采集旋轉(zhuǎn)機(jī)械需要故障診斷時的運(yùn)行參數(shù)，所述故障診斷時的運(yùn)行參數(shù)為按抽樣頻率f_s實(shí)時采集旋轉(zhuǎn)機(jī)械運(yùn)行中的實(shí)時采集振動信號z(t)(t＝0,1,…,T-1)；

(5)對實(shí)時采集振動信號z(t)做快速傅里葉變換(FFT)得到實(shí)時振動頻域信號Z(k)(k＝0,1,…,K-1)；

(6)對標(biāo)準(zhǔn)振動頻域信號S(k)取復(fù)共軛為S(k)^*，將Z(k)與S(k)^*相乘得到Y(jié)(k)(k＝0,1,…,K-1)，再對Y(k)(k＝0,1,…,K-1)做快速傅里葉逆變換(IFFT)得到兩個信號Z(k)與S(k)^*的相關(guān)函數(shù)I(t)(t＝0,1,…,T-1)；

(7)在t＝0,1,…,T-1中取相關(guān)函數(shù)I(t)的模|I(t)|，|I(t)|的最大值所對應(yīng)的時間點(diǎn)為實(shí)時采集振動信號和標(biāo)準(zhǔn)振動信號的延遲時間τ，τ＝argmax|I(t)|；

(8)求實(shí)時采集振動信號z(t)與延遲后的標(biāo)準(zhǔn)振動信號s(t-τ)的相關(guān)系數(shù)c，c＝E[z(t)s(t-τ)]；

(9)計算混合信號y(t),y(t)為故障特征提取信號和噪聲的混合信號，y(t)＝z(t)-cs(t-τ)；

(10)計算出峭度指標(biāo)

一種基于峭度指標(biāo)的旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷方法，進(jìn)一步的，根據(jù)所述根據(jù)峭度指標(biāo)K_ys的值，判斷旋轉(zhuǎn)機(jī)械是否發(fā)生故障及故障類別，以下區(qū)間值均包括邊界值：

峭度指標(biāo)K_ys的值在0.6262到1.6380之間時，旋轉(zhuǎn)機(jī)械運(yùn)行正常；

峭度指標(biāo)K_ys的值在1.8370到3.7458之間時，考慮旋轉(zhuǎn)機(jī)械發(fā)生了裂軸故障；

峭度指標(biāo)K_ys的值在2.4158到4.9927之間時，考慮旋轉(zhuǎn)機(jī)械發(fā)生了彎軸故障；

峭度指標(biāo)K_ys的值在2.7870到7.9892之間時，考慮旋轉(zhuǎn)機(jī)械發(fā)生了偏心軸故障；

峭度指標(biāo)K_ys的值在4.1301到6.1155之間時，考慮旋轉(zhuǎn)機(jī)械發(fā)生了裂軸+彎軸故障；

峭度指標(biāo)K_ys的值在3.9468到8.9756之間時，考慮旋轉(zhuǎn)機(jī)械發(fā)生了裂軸+偏心軸故障；

峭度指標(biāo)K_ys的值在5.6597到9.5927之間時，考慮旋轉(zhuǎn)機(jī)械發(fā)生了彎軸+偏心軸故障；

峭度指標(biāo)K_ys的值在9.6568到13.6358之間時，考慮旋轉(zhuǎn)機(jī)械發(fā)生了裂軸+彎軸+偏心軸故障。

一種基于峭度指標(biāo)的旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷方法，進(jìn)一步的，快速傅里葉變換(FFT)采用有限序列離散傅里葉變換(DFT)的快速算法，所述快速傅里葉變換(FFT)采用頻率抽取算法，在頻域內(nèi)把序列按照奇偶分組并利用周期性和對稱性進(jìn)行計算。

一種基于峭度指標(biāo)的旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷方法，進(jìn)一步的，快速傅里葉逆變換(IFFT)通過Y(k)頻域中的頻譜，將每個頻率分量變換成時域正弦波，再全部疊加得到相關(guān)函數(shù)I(t)。

一種基于峭度指標(biāo)的旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷方法，進(jìn)一步的，步驟(1)和步驟(4)按1024個點(diǎn)為一組進(jìn)行采樣，采樣頻率為1000Hz。

與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明的優(yōu)點(diǎn)在于：

1.本發(fā)明提供的一種基于峭度指標(biāo)的旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷方法，通過標(biāo)準(zhǔn)振動信號將實(shí)時采集的旋轉(zhuǎn)機(jī)械振動信號分為無故障振動信號和混合信號，其中混合信號包含了故障特征信號和高斯噪聲。用混合信號和無故障振動信號構(gòu)建峭度指標(biāo)，使用了信號分離的思想構(gòu)建峭度指標(biāo)，由于對標(biāo)準(zhǔn)振動信號的分離，剩余的混合信號能夠更好地體現(xiàn)旋轉(zhuǎn)機(jī)械的故障，對故障的診斷更加地敏感，與現(xiàn)有峭度指標(biāo)相比，更加能夠通過信號的變化檢測微弱故障特征信號。

2.本發(fā)明提供的一種基于峭度指標(biāo)的旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷方法，通過一系列的數(shù)學(xué)運(yùn)算，使得旋轉(zhuǎn)機(jī)械設(shè)備正常運(yùn)行和發(fā)生故障時，得到的峭度指標(biāo)的取值范圍相對重疊少，不同狀態(tài)下峭度指標(biāo)變化明顯，不容易產(chǎn)生誤判，對偏心軸類故障比較敏感，能夠很好地將此故障與其他故障區(qū)分開來，旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷的可靠性較高。

3.本發(fā)明提供的一種基于峭度指標(biāo)的旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷方法，采用磨合期結(jié)束后的振動信號歸一化后作為標(biāo)準(zhǔn)振動信號，考慮了旋轉(zhuǎn)機(jī)械設(shè)備在運(yùn)行初期振動信號中噪聲嚴(yán)重，不適宜作為標(biāo)準(zhǔn)振動信號的問題，故障信號反應(yīng)靈敏，診斷故障更加準(zhǔn)確有效。

附圖說明

圖1是本發(fā)明提供的一種基于峭度指標(biāo)的旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷方法的流程圖。

具體實(shí)施方式

下面結(jié)合附圖，對本發(fā)明提供的一種基于峭度指標(biāo)的旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷方法的技術(shù)方案進(jìn)行進(jìn)一步的描述，使本領(lǐng)域的技術(shù)人員可以更好的理解本發(fā)明并能予以實(shí)施。

參見圖1和表1，本發(fā)明提供一種基于峭度指標(biāo)的旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷方法，包括以下步驟：

(1)通過振動加速度傳感器采集旋轉(zhuǎn)機(jī)械在運(yùn)行磨合期后的正常運(yùn)行參數(shù)，正常運(yùn)行參數(shù)為按抽樣頻率f_s采集的無故障振動信號s₀(t)(t＝0,1,…,T-1)，按1024個點(diǎn)為一組進(jìn)行采樣，峭度指標(biāo)取50組，取峭度指標(biāo)50組的最小值與最大值作為該峭度指標(biāo)的取值范圍；

(2)對無故障振動信號s₀(t)進(jìn)行歸一化處理后得到標(biāo)準(zhǔn)振動信號s(t)，采用磨合期后的振動信號歸一化后作為標(biāo)準(zhǔn)振動信號，考慮了旋轉(zhuǎn)機(jī)械設(shè)備在運(yùn)行初期振動信號中噪聲嚴(yán)重，不適宜作為標(biāo)準(zhǔn)振動信號的問題，故障信號反應(yīng)靈敏，診斷故障更加準(zhǔn)確有效；

(3)對標(biāo)準(zhǔn)振動信號s(t)做快速傅里葉變換(FFT)得到標(biāo)準(zhǔn)振動頻域信號S(k)(k＝0,1,…,K-1)；

(4)通過振動加速度傳感器采集旋轉(zhuǎn)機(jī)械需要故障診斷時的運(yùn)行參數(shù)，所述故障診斷時的運(yùn)行參數(shù)為按抽樣頻率f_s實(shí)時采集旋轉(zhuǎn)機(jī)械運(yùn)行中的實(shí)時采集振動信號z(t)(t＝0,1,…,T-1)；

(5)對實(shí)時采集振動信號z(t)做快速傅里葉變換(FFT)得到實(shí)時振動頻域信號Z(k)(k＝0,1,…,K-1)；

(6)對標(biāo)準(zhǔn)振動頻域信號S(k)求共軛復(fù)數(shù)為S(k)^*，共軛復(fù)數(shù)的兩個實(shí)部相等，虛部互為相反數(shù)。

當(dāng)虛部不為零時，共軛復(fù)數(shù)就是實(shí)部相等，虛部相反,如果虛部為零，其共軛復(fù)數(shù)就是自身。將Z(k)與S(k)^*相乘得到Y(jié)(k)(k＝0,1,…,K-1)，再對Y(k)(k＝0,1,…,K-1)做快速傅里葉逆變換(IFFT)得到兩個信號Z(k)與S(k)^*的相關(guān)函數(shù)I(t)(t＝0,1,…,T-1)；

(7)在t＝0,1,…,T-1中取相關(guān)函數(shù)I(t)的模|I(t)|，|I(t)|的最大值所對應(yīng)的時間點(diǎn)為實(shí)時采集振動信號和標(biāo)準(zhǔn)振動信號的延遲時間τ，τ＝argmax|I(t)|；

(8)求實(shí)時采集振動信號z(t)與延遲后的標(biāo)準(zhǔn)振動信號s(t-τ)的相關(guān)系數(shù)c，c為z(t)s(t-τ)的數(shù)學(xué)期望，c＝E[z(t)s(t-τ)]；

(9)計算z(t)-cs(t-τ)得到y(tǒng)(t)，y(t)為故障特征提取信號和噪聲的混合信號；

實(shí)時采集振動信號z(t)＝cs(t-τ)+x(t)+ν(t)，時間τ為實(shí)時振動信號和標(biāo)準(zhǔn)信號的延遲時間，ν(t)為高斯噪聲，x(t)為故障特征信號，c為相關(guān)系數(shù)，y(t)為故障特征提取信號和噪聲的混合信號，則y(t)＝x(t)+υ(t)，實(shí)時采集振動信號z(t)＝cs(t-τ)+y(t)；

通過標(biāo)準(zhǔn)振動信號s(t)將實(shí)時采集振動信號z(t)分為無故障振動信號和混合信號y(t)，混合信號包含了故障特征信號x(t)和高斯噪聲ν(t)，用混合信號y(t)和無故障振動信號構(gòu)建峭度指標(biāo)，具有對故障診斷更加靈敏，與現(xiàn)有峭度指標(biāo)相比，更加能夠通過信號的變化檢測微弱故障特征信號；

(10)計算出峭度指標(biāo)E為數(shù)學(xué)期望。

作為一種優(yōu)選方案，本發(fā)明提供的一種基于峭度指標(biāo)的旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷方法，根據(jù)所述根據(jù)峭度指標(biāo)K_ys的值，判斷旋轉(zhuǎn)機(jī)械是否發(fā)生故障及故障類別，以下區(qū)間值均包括邊界值：

峭度指標(biāo)K_ys的值在0.6262到1.6380之間時，旋轉(zhuǎn)機(jī)械運(yùn)行正常；

峭度指標(biāo)K_ys的值在1.8370到3.7458之間時，考慮旋轉(zhuǎn)機(jī)械發(fā)生了裂軸故障；

峭度指標(biāo)K_ys的值在2.4158到4.9927之間時，考慮旋轉(zhuǎn)機(jī)械發(fā)生了彎軸故障；

峭度指標(biāo)K_ys的值在2.7870到7.9892之間時，考慮旋轉(zhuǎn)機(jī)械發(fā)生了偏心軸故障；

峭度指標(biāo)K_ys的值在4.1301到6.1155之間時，考慮旋轉(zhuǎn)機(jī)械發(fā)生了裂軸+彎軸故障；

峭度指標(biāo)K_ys的值在3.9468到8.9756之間時，考慮旋轉(zhuǎn)機(jī)械發(fā)生了裂軸+偏心軸故障；

峭度指標(biāo)K_ys的值在5.6597到9.5927之間時，考慮旋轉(zhuǎn)機(jī)械發(fā)生了彎軸+偏心軸故障；

峭度指標(biāo)K_ys的值在9.6568到13.6358之間時，考慮旋轉(zhuǎn)機(jī)械發(fā)生了裂軸+彎軸+偏心軸故障。

表1

本發(fā)明提供的一種基于峭度指標(biāo)的旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷方法，旋轉(zhuǎn)機(jī)械設(shè)備正常運(yùn)行和發(fā)生故障時，峭度指標(biāo)的取值范圍不重疊，不同狀態(tài)下峭度指標(biāo)變化明顯，對偏心軸類故障比較敏感，不容易產(chǎn)生誤判，基于峭度指標(biāo)的旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷方法對復(fù)合故障的抗干擾能力較強(qiáng)，旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷的精確度和可靠性較高。

作為一種優(yōu)選方案，本發(fā)明提供的一種基于峭度指標(biāo)的旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷方法，快速傅里葉變換(FFT)采用有限序列離散傅里葉變換(DFT)的快速算法，快速傅里葉變換(FFT)采用頻率抽取算法，在頻域內(nèi)把序列按照奇偶分組并利用周期性和對稱性進(jìn)行計算。

作為一種優(yōu)選方案，本發(fā)明提供的一種基于峭度指標(biāo)的旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷方法，快速傅里葉逆變換(IFFT)通過Y(k)頻域中的頻譜，將每個頻率分量變換成時域正弦波，再全部疊加得到相關(guān)函數(shù)I(t)?？焖俑道锶~變換大大提升了計算機(jī)的運(yùn)算效率，減少了運(yùn)算次數(shù)。離散傅里葉變換以及逆變換分別如下：

$X\left(k\right)=\underset{n=0}{\overset{N-1}{\Σ}}x\left(n\right)e^{-j2\mathrm{\π}kn/N}$

$x\left(n\right)=\frac{1}{N}\underset{k=0}{\overset{N-1}{\Σ}}X\left(k\right)e^{j2\mathrm{\π}kn/N}$

其中0≤k≤N-1，令W＝e^-j2π/N，則N點(diǎn)序列的離散傅里葉變換為：

$X\left(k\right)=\underset{n=0}{\overset{N-1}{\Σ}}x\left(n\right)W^{kn}(0\≤k\≤N-1)$

W^kn具有周期性：W^kn＝W^n(k+N)＝W^k(n+N)

W^kn具有對稱性：W^kn＝-W^kn+N/2

通過周期性和對稱性簡化了離散傅里葉變換。

作為一種優(yōu)選方案，本發(fā)明提供的一種基于峭度指標(biāo)的旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷方法，步驟(1)和步驟(4)按1024個點(diǎn)為一組進(jìn)行采樣，采樣頻率為1000Hz。

本發(fā)明提供的一種峭度指標(biāo)在不同故障下的敏感程度不同，對偏心軸類故障比較敏感，能夠很好地將此故障與其他故障區(qū)分開來，本能很好的反映了不同故障特征信息，構(gòu)建的峭度指標(biāo)是以比值構(gòu)成，具有不受機(jī)器工況影響的特點(diǎn)，所構(gòu)建的峭度指標(biāo)對軸承等偏心軸類故障比較敏感具有反應(yīng)快、敏感性好的優(yōu)點(diǎn)。

上述實(shí)施方式為本發(fā)明較佳的實(shí)施方式，但本發(fā)明的實(shí)施方式并不受上述實(shí)施方式的限制，其他的任何未背離本發(fā)明的精神實(shí)質(zhì)與原理下所作的改變、修飾、替代、組合、簡化，均應(yīng)為等效的置換方式，都包含在本發(fā)明的保護(hù)范圍之內(nèi)。