一种变频信号随机共振增强方法与流程

本发明属于信号处理，具体涉及一种变频信号随机共振增强方法。

背景技术：

1、旋转机械设备通常工作环境恶劣，其关键零部件容易发生故障，影响整个机械系统的稳定性、可靠性和安全性，而设备信号的采集总是受到来自设备其他机械部件振动、数据采集和传输系统等的干扰噪声影响，这会显著降低测量信号的信噪比，影响设备故障特征质量，并进一步降低故障检测的准确性。而且，反映故障信息的有用信号在故障发生的初期非常微弱，通常被淹没在强而随机的背景噪声中，难以直接被检测出来。

2、针对上述问题，代表性方法有参数调节随机共振模型和多尺度噪声调节随机共振模型。传统随机共振模型是建立在待检测信号为周期信号的基础之上的。在实际的工业场景中，待检测信号有可能为非周期信号。例如，旋转机械在启动或停止阶段，机械振动信号中的特征频率会随转速变化，此时的待检测信号是变频信号，目标频率随时间发生变化，这给基于随机共振的微弱信号检测带来了挑战。

3、理论上，传统随机共振模型也可以用于变频信号的增强，因为变频信号在短时间内也可以认为是定频信号。然而，由于参数调节随机共振模型和多尺度噪声调节随机共振模型针对不同的目标频率需要优化得到不同的参数，所以在变频信号检测中存在如何优化参数的问题。变参数随机共振模型将参数调节随机共振模型的尺度因子跟随目标频率变化，只用优化尺度因子的初始值，可以用于变频信号的增强检测。

4、变参数随机共振模型在检测单一频率的时变信号时具有较好的效果。然而，在工程实际中，机械振动信号往往包含多种成分，该方法难以保证能够将信号中的噪声能量集中在目标频率处，系统输出还存在其他频率成分的干扰。因此，现有技术至少具有以下缺点：

5、(1)噪声能量难以有针对性地转移到目标频率；

6、(2)随机共振系统输出的信噪比低；

7、(3)不能有效检测信号中的多个变频成分。

技术实现思路

1、本发明的目的就在于提供一种变频信号随机共振增强方法，以解决背景技术中提出的问题。

2、本发明通过以下技术方案来实现上述目的：

3、一种变频信号随机共振增强方法，包括：

4、s1、将变转速设备感兴趣的故障特征频率设定为目标频率，根据转频和故障特征阶比计算目标频率曲线；

5、s2、根据目标频率曲线将变转速设备振动信号分割为多个子信号，每个子信号的目标频率在信号小波包分解后被划分在同一个节点中；

6、s3、对每个子信号分别进行包络解调，获得多个包络子信号；

7、s4、对每个包络子信号分别进行多尺度噪声调节，获得多个重构包络子信号；

8、s5、将每个重构包络子信号分别输入到归一化随机共振系统中，获得多个输出子信号；

9、s6、将输出子信号进行组合，对组合信号进行时频分析或阶比分析，确定变转速设备是否存在故障。

10、作为本发明的进一步优化方案，步骤s1变转速设备的目标故障中，所述故障特征频率是转频的倍数，所述倍数为所述故障特征阶比。

11、作为本发明的进一步优化方案，步骤s2包括：

12、s201、设所述设备振动信号为x(i),i＝1,2,…,n,其中n是信号采样点数，所述目标频率为fd(i),i＝1,2,…,n；根据以下不等式确定初始目标频率对应的最小小波包分解截止分解层数jmin，即：

13、

14、s202、取截止分解层数为j＝jmin+1，根据以下不等式重新判断目标频率所在的小波包节点位置jf：

15、

16、则目标频带的频率范围可确定为[(jf-1)gfs/2j+1,jfgfs/2j+1]；

17、s203、随着目标频率的变化，根据以下不等式确定第1个信号分割的边界点x(i1)：

18、或

19、则第1个分割子信号为：

20、x1＝[x(1),x(2),...,x(i1-1)].

21、该子信号的目标频率均在频带[(jf-1)gfs/2j+1,jfgfs/2j+1]范围之内，第2个分割子信号x2以x(i1)为起点，起点目标频率为fd(i1),通过以上方式确定第2个信号分割的边界点x(i2)，直到信号x＝{x(i),i＝1,2,…,n}被分割完为止，则x＝[x1,x2,…,xl],其中，l是分割子信号的个数。

22、作为本发明的进一步优化方案，步骤s4中包括：

23、选取子信号x1，通过wpt对其进行j层分解，得到小波包系数集θ1：

24、

25、其中，ci,1是信号x1第j层第i个小波包节点对应的小波包系数，按照频率内容从小到大的顺序排列，对这些小波包系数进行多尺度噪声调节，调节方式为：

26、

27、其中，α、β和γ都是调节参数且都是正实数，调节之后的小波包系数集为：

28、

29、调节后的小波包系数通过小波包分解重构算法重构成一个新的子信号

30、作为本发明的进一步优化方案，步骤s5包括：

31、s501、把调节后的子信号的连续时间信号输入到归一化双稳随机共振模型中：

32、

33、得到系统输出信号yout1；

34、s502、通过优化算法优化调节参数α、β和γ，得到最优的输出信号yout1，其中，优化算法至少包括遗传算法和粒子群优化算法；

35、s503、定义一种时频域信噪比作为优化目标函数，其数学表达式如下：

36、

37、其中，是目标频率fd(i)在信号yout1时频谱中的幅值，asum是时频谱中所有频率在所有时间点上的幅值总和，把每个调节后的子信号依次输入到随机共振模型中，得到多个输出子信号。

38、作为本发明的进一步优化方案，步骤s6包括：将系统输出子信号yout1的幅值归一化到[-1,1]范围，得到归一化信号y1.所有子信号对应的归一化输出信号按照如下方式进行组合，得到输出组合信号y：

39、y＝[y1,y2,...,yl].

40、对输出组合信号进行时频分析或阶比分析，在时频图或阶比谱中观察是否存在故障特征频率曲线或故障特征阶比，判断设备是否存在对应的故障。

41、本发明的有益效果在于：

42、与现有技术相比，本发明公开了一种变频信号随机共振增强方法，设计了信号划分准则，改进了多尺度噪声调节方式，并定义了一种时频域信噪比计算方法来作为参数优化目标函数，使检测目标频率时更具有针对性，提升多尺度噪声调节模式的多样化和精细化，并实现变频信号信噪比的计算与参数优化；该技术方法至少具有以下优点：能够有针对性地增强目标频率；输出信号信噪比高；能够对多成分变频信号进行依次增强检测；故障诊断效果好。

技术特征：

1.一种变频信号随机共振增强方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的一种变频信号随机共振增强方法，其特征在于：步骤s1变转速设备的目标故障中，所述故障特征频率是转频的倍数，所述倍数为所述故障特征阶比。

3.根据权利要求1所述的一种变频信号随机共振增强方法，其特征在于：步骤s2包括：

4.根据权利要求3所述的一种变频信号随机共振增强方法，其特征在于：步骤s4中包括：

5.根据权利要求4所述的一种变频信号随机共振增强方法，其特征在于：步骤s5包括：

6.根据权利要求5所述的一种变频信号随机共振增强方法，其特征在于：步骤s6包括：将系统输出子信号yout1的幅值归一化到[-1,1]范围，得到归一化信号y1.所有子信号对应的归一化输出信号按照如下方式进行组合，得到输出组合信号y：

技术总结
本发明属于信号处理技术领域，具体涉及一种变频信号随机共振增强方法，包括将感兴趣的故障特征频率设定为目标频率，根据转频和故障特征阶比计算目标频率曲线，根据目标频率曲线将振动信号分割为多个子信号，每个子信号的目标频率分解后被划分在同一个节点中；对每个子信号分别进行包络解调获得多个包络子信号；对每个包络子信号进行多尺度噪声调节，获得多个重构包络子信号并分别输入到归一化随机共振系统中，获得多个输出子信号并进行组合，对组合信号进行时频分析或阶比分析，确定变转速设备是否存在故障。本发明能够解决频率变化范围较大时信号的分段处理问题，极大地增强目标频率，排除噪声影响，从而实现旋转机械设备微弱故障的准确检测。

技术研发人员：翟中平,王俊,张海滨,朱忠奎,沈长青
受保护的技术使用者：安徽智寰科技有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/5/19