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专利号: 2018108642298
申请人: 江苏大学
专利类型:发明专利
专利状态:已下证
专利领域: 测量;测试
更新日期:2024-10-29
缴费截止日期: 暂无
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摘要:

权利要求书:

1.一种基于最佳品质因子选取的汽车轮毂轴承故障特征提取方法,其特征是包括以下步骤:步骤一:采集汽车轮毂轴承振动信号x;

步骤二:设置初始的共振稀疏分解参数,高品质因子Qh=3,冗余度rh=3,分解层数Jh=

30;低品质因子Ql=1,冗余度rl=3,分解层数Jl=11;

步骤三:对高品质因子、低品质因子逐次优化,获得最佳高共振分量xh*和最佳低共振分量xl*;

所述的逐次优化方法的实现步骤是:

步骤A:保持高品质因子Qh=3不变,低品质因子Qlp=1+0.1(p-1),p为低品质因子的自变量,p=1;

步骤B:用高品质因子Qh和低品质因子Qlp运行共振稀疏分解,获得高品质因子Qh变换的基函数Dh和低品质因子Qlp变换的基函数Dlp,构造优化目标函数whp、wlp分别表示基函数Dh和Dlp的变换系数;λh和λl为正则化参数;采用分裂增广拉格朗日收缩算法对目标函数进行迭代计算,获得高共振分量和低共振分量分别为: whp*、wlp*分别为L(whp,wlp)最小时所对应的高共振变换系数和低共振变换系数;

步骤C:将高共振分量xhp和低共振分量xlp代入目标函数 μ和σ分别为xlp的均值和标准差;

步骤D:判断p是否大于20,若否,则p加1后返回步骤B;若是,则继续步骤E:步骤E:求出RSKp的最小值及对应的Qlp,则对应的Qlp为最佳低品质因子Ql*;

步骤F:保持最佳低品质因子Ql*不变,高品质因子Qhq=3+0.1(q-1),q为高品质因子的自变量,q=1;

步骤G:用高品质因子Qhq和最佳低品质因子Ql*运行共振稀疏分解,获得了高共振分量xhq和低共振分量xlq;

步骤H:将高共振分量xhq和低共振分量xlq代入目标函数 μ和σ分别为xlq的均值和标准差;

步骤I:判断q是否大于20,若否,则q加1后返回步骤G,若是,则继续步骤J;

步骤J:求出RSKq的最小值及对应的Qhq,将对应的Qhq为最佳高品质因子Qh*;

* *

步骤K:用最佳高品质因子Qh 和最佳低品质因子Ql运行共振稀疏分解,获得最佳高共振分量xh*和低共振分量xl*;

步骤四:对最佳低共振分量xl*进行包络解调,获得包络谱xb;

步骤五:提取包络谱xb中的特征频率fo及其倍频,得到汽车轮毂轴承故障特征。

2.根据权利要求1所述的基于最佳品质因子选取的汽车轮毂轴承故障特征提取方法,其特征是:步骤一中,汽车轮毂轴承振动信号x的采样频率fs为100kHz,高采样时间t为

0.5s,采样点数N为50000。

3.根据权利要求1所述的基于最佳品质因子选取的汽车轮毂轴承故障特征提取方法,其特征是:步骤二中,分解层数Jh、Jl分别由最大值Jhmax、最小值Jlmax确定:1≤Jh≤Jhmax,1≤Jl≤Jlma,N为汽车轮毂轴承振动信号x的采样点数, 为向下取整符号。

4.根据权利要求1所述的基于最佳品质因子选取的汽车轮毂轴承故障特征提取方法,其特征是:步骤五中,如果特征频率fo与轴承外圈故障通过频率相等,或成倍数关系,则fo为汽车轮毂轴承故障特征;轴承外圈故障通过频率 n为轴承滚动体个数,fr为轴承转动频率,d为轴承滚动体直径,S为轴承节径,α为轴承接触角。

5.根据权利要求1所述的基于最佳品质因子选取的汽车轮毂轴承故障特征提取方法,其特征是:步骤B中,将振动信号x输入到由高共振分量对应的共振稀疏分解参数Qh=3,rh=

3,Jh=30确定的滤波器组,获得高品质因子Qh变换的基函数Dh;将采集到的振动信号x输入到由低共振分量对应的共振稀疏分解参数Qlp=1+0.1(p-1),rl=3,Jl=11确定的滤波器组,获得低品质因子Qlp变换的基函数Dlp。