发明公开
- 专利标题: 一种基于相关熵和短时傅里叶变换的轴承故障诊断方法
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申请号: CN202211016923.7申请日: 2022-08-24
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公开(公告)号: CN115931353A公开(公告)日: 2023-04-07
- 发明人: 李辉 , 邓三鹏 , 田超 , 张春林 , 杨珍明 , 张涛 , 张雨新 , 李庆 , 曾艳 , 祁宇明
- 申请人: 天津职业技术师范大学 , 天津博诺智创机器人技术有限公司 , 唐山工业职业技术学院 , 安徽机电职业技术学院
- 申请人地址: 天津市津南区大沽南路; ; ;
- 专利权人: 天津职业技术师范大学,天津博诺智创机器人技术有限公司,唐山工业职业技术学院,安徽机电职业技术学院
- 当前专利权人: 天津职业技术师范大学,天津博诺智创机器人技术有限公司,唐山工业职业技术学院,安徽机电职业技术学院
- 当前专利权人地址: 天津市津南区大沽南路; ; ;
- 代理机构: 天津英扬昊睿专利代理事务所
- 代理商 李福新
- 主分类号: G01M13/045
- IPC分类号: G01M13/045 ; G06F17/16 ; G06F17/14
摘要:
本发明提供一种基于相关熵和短时傅里叶变换的轴承故障诊断方法,本发明诊断方法如下:步骤1,采集振动信号x(i),采样长度为N,信号x(i)是N×1的列向量,计算信号的核矩阵Mx,Mx(i,j)=κ[x(i),x(j)],κ(·)是核函数,e(·)是自然指数函数,σ是核长,i,j=1,2,3,…,N,Mx是N×N的方阵,由于传统短时傅里叶变换易受干扰噪声的影响,且轴承外圈故障特征频率与系统固有振动频率相互耦合,所以在噪声干扰下难以有效提取轴承外圈故障特征信息,本发明与传统传统短时傅里叶变换方法相比能有效抑制信号中的高斯噪声和非高斯噪声,具有自适应降噪性能,能突显轴承故障特征。