一種滾動軸承的故障診斷方法
【專利摘要】本發明公開一種滾動軸承的故障診斷方法，包括如下步驟：S1、計算滾動軸承的故障特征頻率；S2、獲取滾動軸承的待檢測加速度信號；S3、對待檢測加速度信號進行希爾伯特變換，計算得到希爾伯特包絡解調信號；S4、對希爾伯特包絡解調信號進行基于標準化變換的隨機共振處理，得到載波頻率和輸出信號；S5、對輸出信號進行快速傅里葉變換得到輸出信號頻譜峰值，并根據載波頻率參數和輸出信號頻譜峰值得到待檢測加速度信號特征頻率；S6、將待檢測加速度信號特征頻率與故障特征頻率進行比較，得到診斷結果。本發明能夠對滾動軸承的故障進行診斷識別，特別是能夠對強噪聲背景下滾動軸承的早期故障進行診斷識別。
【專利說明】
一種滾動軸承的故障診斷方法
技術領域
[0001] 本發明涉及故障診斷領域。更具體地，涉及一種滾動軸承的故障診斷方法。
【背景技術】
[0002] 滾動軸承作為機械設備中重要的旋轉零件，也是機械設備的重要故障源之一，統 計表明：在使用滾動軸承的旋轉機械中，大約有30%的機械故障是滾動軸承引起的，感應電 機故障中的滾動軸承故障約占電機故障的40 %左右，齒輪箱各類故障中的滾動軸承故障率 僅次于齒輪而占20%。資料表明，我國現有的機車用滾動軸承，每年約有40%要經過下車檢 驗，而其中的33 %左右被更換，因此研究機車滾動軸承故障監測和診斷，改定期維修為狀態 維修，有重要的經濟效益和實用價值。據統計，對機械設備應用狀態監測與故障診斷技術 后，事故發生率可降低75%，維修費用可減少25%-50%。滾動軸承的狀態監測與故障診斷 技術在了解滾動軸承的性能狀態和及早發現潛在故障等方面起著至關重要的作用，而且還 可以有效提高機械設備的運行管理水平及維修效能，具有顯著的經濟效益。
[0003] 滾動軸承的故障診斷在國外大概開始于20世紀60代。我國的設備故障診斷技術研 究的起步較晚，從1979年到1983年，設備故障診斷技術從初步認識進入到初步實踐階段，主 要是學習國外先進技術和經驗。對于滾動軸承的故障診斷，在國內雖然起步較晚，在近年來 發展迅速。在幾十年的發展時間里，各種方法和技術不斷產生、發展和完善，應用的領域不 斷擴大，診斷的有效性不斷提高，總的來說，滾動軸承故障診斷的發展經歷了以下四個發展 階段：
[0004] 第一階段:利用通用的頻譜分析儀診斷滾動軸承故障。20世紀60年代中期，由于快 速傅立葉變換(FFT)技術的出現和發展，故障信號的頻譜分析技術得到了很大的發展，人們 根據對滾動軸承元件有損傷時產生的故障信號特征頻率的計算和采用頻譜分析儀實際分 析得到的結果進行比較來判斷滾動軸承是否存在故障。
[0005] 第二階段:利用沖擊脈沖技術診斷滾動軸承故障。在60年代末期，首先出現了沖擊 脈沖計，根據沖擊脈沖的最大幅值來診斷滾動軸承故障。這種方法能比較有效地檢測到滾 動軸承的早期損傷類故障。
[0006] 第三階段:利用共振解調技術診斷滾動軸承故障。共振解調技術與沖擊脈沖技術 相比，對滾動軸承早期損傷類故障更有效。共振解調技術不但能診斷出滾動軸承是否存在 故障，而且可以判斷出故障發生在哪個滾動軸承元件上，以及滾動軸承故障的大致嚴重程 度。
[0007] 第四階段:開發以微機為中心的滾動軸承監測與故障診斷系統。20世紀90年代以 來，隨著微機技術的迅猛發展，開發以微機為中心的滾動軸承故障診斷系統引起了國內外 研究者的重視。微機信號分析和故障診斷系統不但具有靈活性高、適應性強、易于維護和升 級的特點，而且易于推廣和應用。
[0008] 國內在滾動軸承故障診斷方面的研究也經歷了和國外同樣的過程，20世紀70年代 末以前一些科研單位就開始了滾動軸承故障理論研究和小范圍內的工程實際研究;70年代 末到80年代初主要是吸收國外先進技術;80年代初到現在，我國對滾動軸承診斷開展了全 方位理論研究及實踐，新的故障診斷方法得到了較大的發展和應用，計算機技術和智能故 障診斷技術的發展也大大推進了我國滾動軸承領域的先進技術，產生了一系列研究成果。 航天航空部608所唐德堯等人在1984年成功開發出JK8241齒輪軸承故障分析儀，該設備基 于共振解調原理，在1990年成功開發出了 JK86411自動實驗系統，用于輪對滾動軸承的故障 診斷，取得了良好的應用效果。南京航空航空大學的MDS系列滾動軸承診斷系統、清華大學 的FS-I系統、南京汽輪機廠的CRAS系統等，也都得到了成功應用。
[0009] 目前滾動軸承的故障診斷進一步融合計算機技術，向著診斷理念、診斷模型多元 化，診斷技術智能化發展。
[0010] 對于滾動軸承早期故障的診斷是個難題，科研人員已經在這方面做了很多研究， 同時也應經取得了很多有價值的成果。在實際工程中，滾動軸承早期故障特征信號一般淹 沒在強噪聲中，同時傳感器獲得的振動信號一般是經過齒輪箱調制后的振動信號，這導致 傳感器獲得的振動信號往往包含由軸箱高頻振動引起的高頻諧波信號。所以僅僅通過傳統 的傅里葉變換方法不能獲得理想的故障特診信號。幾乎所有傳統的信號處理方法都專注于 消噪，即減小采集信號中的噪聲。但消噪的同時會使有用信號減弱甚至被破壞。意大利學者 R.Benzi等人于1981年提出了隨機共振理論。與傳統消噪理論相反，隨機共振理論通過噪聲 來增強有用信號。
[0011] 如圖1所示，常規的隨機共振包括三個基本的組成要素：
[0012] (1)微弱的輸入信號s(t):該信號可以是各種類型的信號，如周期信號、非周期信 號、數字脈沖信號、確定性信號或隨機信號等。
[0013] (2)噪聲r(t):可以是系統固有的噪聲或者是外加的噪聲。噪聲信號實際上是滿 足一定統計特性要求的隨機信號，如白噪聲、有色噪聲、高斯噪聲或非高斯噪聲等。
[0014] (3)用于信號處理的非線性系統：以輸入信號與噪聲混合信號作為系統的輸入，經 非線性系統處理以后得到輸出信號x(t)。
[0015] 具有雙勢阱性質的朗之萬方程是典型的雙穩態非線性系統，即經典雙穩態系統， 隨機干擾力為高斯白噪聲時，朗之萬方程可以描述為：
[0016]
[0017]式中，s(t)為輸入信號;X代表輸出信號x(t);a、b均為大于零的實數，分別為結構 參數；Γ (t)表示高斯分布白噪聲，δ(?：)為均值為0,方差為1的白噪聲，D為噪聲強度。
[0018]經典隨機共振理論只能用于小參數信號（即信號的頻率和幅值都遠遠小于1的信 號），但是在實際工程中，信號的頻率和幅值往往會遠遠大于1。所以許多學者對大參數信號 應用于隨機共振理論的方法進行了研究。現在有很多這方面的成果，比如歸一化尺度變換 法隨機共振(SNSR)、二次采樣法隨機共振(RFSR)、調制隨機共振(MSR)等。這些方法能夠在 一定程度上解決隨機共振理論在大參數信號上的應用問題。但是歸一化尺度變換法隨機共 振方法、二次采樣法隨機共振方法需要非常高的采樣頻率(采樣頻率必須是目標頻率的50 倍以上），調制隨機共振方法要求較長的數據長度。這些條件在一定程度上阻礙了隨機共振 理論在信號處理工程上的應用。
[0019] 因此，需要提供一種適用于滾動軸承的故障診斷，特別是適用于滾動軸承的早期 故障診斷的基于標準化變換隨機共振效應的滾動軸承的故障診斷方法。

【發明內容】

[0020] 本發明的目的在于提供一種滾動軸承的故障診斷方法，該方法基于標準化變換隨 機共振效應，對滾動軸承的故障進行診斷，特別是可用于對強噪聲背景下的滾動軸承的早 期微弱故障進行診斷。
[0021 ]為達到上述目的，本發明采用下述技術方案：
[0022] -種滾動軸承的故障診斷方法，該方法包括如下步驟：
[0023] Sl、計算滾動軸承的故障特征頻率；
[0024] S2、獲取滾動軸承的待檢測加速度信號；
[0025] S3、對待檢測加速度信號進行希爾伯特變換，計算得到希爾伯特包絡解調信號；
[0026] S4、對希爾伯特包絡解調信號進行基于標準化變換的隨機共振處理，得到載波頻 率和輸出信號；
[0027] S5、對輸出信號進行快速傅里葉變換得到輸出信號頻譜峰值，并根據載波頻率參 數和輸出信號頻譜峰值得到待檢測加速度信號特征頻率；
[0028] S6、將待檢測加速度信號特征頻率與故障特征頻率進行比較，得到診斷結果。
[0029] 優詵地，步驟Sl中計筧滾動軸承的故瞳特征頗率的公式為：
[0030]
[0031]
[0032]
[0033]
[0034]其中，Fciut為滾動軸承外圈故障的特征頻率，Fin為滾動軸承內圈故障的特征頻率， Fb為滾動軸承滾動體故障的特征頻率，F。為滾動軸承保持架故障的特征頻率，fr為滾動軸承 的內圈隨軸旋轉的轉速，D為滾動軸承的節徑，d為滾動軸承滾動體的直徑，β為接觸角，η為 滾動軸承滾動體的個數。
[0035] 優選地，步驟S2進一步包括如下子步驟：
[0036] S2.1、通過軸箱上安裝的加速度信號傳感器測量得到滾動軸承的振動加速度信 號；
[0037] S2.2、對滾動軸承的振動加速度信號依次進行模數轉換和數字濾波后得到滾動軸 承的待檢測加速度信號u(t)。
[0038] 優選地，步驟S3進一步包括如下子步驟：
[0039] S3.1、對待檢測加速度信號u(t)進行希爾伯特變換得到G(t)，公式如下：
[0040]
[0041] 其中，τ為時間參數；
[0042] S3.2、計算得到分析信號z(t)，公式如下：
[0043]
[0044] 其中，j為虛數單位；
[0045] SHi+笪徨剎鋯烚涮加逋麼佶馬u(t)的希爾伯特包絡解調信號I z(t) I :
[0046]
[0047] 優選地，步驟S4進一步包括如下子步驟：
[0048] S4.1、將希爾伯特包絡解調信號|z(t)|作為目標檢測信號s(t)，對目標檢測信號 進行頻率平移，所謂頻率平移，即對目標檢測信號 s(t)進行調幅調制，是對目標檢測信號的 處理，具體過程為：
[0049] 設目標檢測信號為幅值為A且頻率為f的單一頻率余弦信號，即S(t)=AC〇S(23i ft)，設調制載波信號為Vc-cosUnfU)，使目標檢測信號與載波信號相乘，并通過調節載波 頻率f。使f+f。〉> 1，得到頻率平移之后的目標檢測信號為：
[0050] Sm(t) = A〇COs(23r(f-fc)t);
[0051] 其中，Aq = 〇.5A;
[0052] 記差頻為 Δ f = f-fc;
[0053] S4.2、對目標檢測信號進行頻率壓縮，即將數學變： 彳入經典雙穩態系 統，得到的頻率壓縮處理后的雙穩態系統表達式如下：
[0054]
[0055] 其中，y為輸出信號為頻率壓縮過程的輸入信號；τ為時間參數;a、b均為大于 零的實數，分別為經典雙穩態系統中的結構參數；F (τ)表示高斯分布白噪聲；
[0056] S4.3、將進行過頻率平移處理后的目標檢測信號代入頻率壓縮處理后的雙穩態系
統中，得到：
[0057]
[0058]
[0059]
[0060]通過選取載波頻率參數和結構參數a使計算頻率滿足0<fr< <0.1，得到載波頻 率參數f。。
[0061] 優選地，步驟S5進一步包括如下子步驟：
[0062] S5.1、對輸出信號y進行快速傅里葉FFT變換，獲得信號頻譜峰值fo;
[0063] S5.2、進行fg號恢復，得到待檢測加速度fg號特征頻率fh:
[0064] fh=fQ+fc。
[0065] 本發明的有益效果如下：
[0066] 本發明所述技術方案能夠對滾動軸承的故障進行診斷識別，特別是能夠對強噪聲 背景下滾動軸承的早期故障進行診斷識別，可預防由于滾動軸承失效而導致的重大事故的 產生，能夠對滾動軸承的運行狀況進行實時監測。
【附圖說明】
[0067] 下面結合附圖對本發明的【具體實施方式】作進一步詳細的說明；
[0068]圖1不出隨機共振的一般結構圖。
[0069] 圖2示出滾動軸承故障診斷過程示意圖。
[0070] 圖3示出基于標準化變換的隨機共振流程示意圖。
【具體實施方式】
[0071] 為了更清楚地說明本發明，下面結合優選實施例和附圖對本發明做進一步的說 明。附圖中相似的部件以相同的附圖標記進行表示。本領域技術人員應當理解，下面所具體 描述的內容是說明性的而非限制性的，不應以此限制本發明的保護范圍。
[0072] 如圖2所示，本實施例提供的滾動軸承的故障診斷方法包括如下步驟：
[0073] Sl、計算滾動軸承的故障特征頻率；
[0074] S2、獲取滾動軸承的待檢測加速度信號；
[0075] S3、對待檢測加速度信號進行希爾伯特變換，計算得到希爾伯特包絡解調信號； [0076] S4、對希爾伯特包絡解調信號進行基于標準化變換的隨機共振處理，得到載波頻 率和輸出信號；
[0077] S5、對輸出信號進行快速傅里葉變換得到輸出信號頻譜峰值，并根據載波頻率參 數和輸出信號頻譜峰值得到待檢測加速度信號特征頻率；
[0078] S6、將待檢測加速度信號特征頻率與故障特征頻率進行比較，得到診斷結果。
[0079] 其中
[0080] 步驟sr計算滾動軸承的故障特征頻率"的具體過程為：
[0081] 當滾動軸承發生故障時，振動信號的特征會發生變化，這里的特征可以是振動頻 率的變化、幅值的變化、能量的變化等，而且對于不同故障類型，相應的振動特征也是不同 的。由于振動信號便于采集和后續處理，因此振動分析是滾動軸承狀態監測和故障診斷中 常用的最有效的方法。實際應用中，可以通過安置在滾動軸承座或外殼上的傳感器來獲得 振動加速度信號。通過對滾動軸承故障加速度信號的處理和分析，可以對滾動軸承的故障 進行識別。
[0082] 滾動軸承在運行過程中，當滾動體和內圈或外圈滾道處遇到一個局部缺陷時，通 過接觸碰撞，就有一個沖擊信號產生。在一定的轉速下，缺陷在不同軸承元件上，接觸點經 過缺陷的頻率也有所不同，這種頻率稱為滾動軸承的故障特征頻率，它反映了滾動軸承缺 陷的發生部位。將滾動軸承外圈、內圈、滾動體及保持架故障的特征頻率分別定義為F。#、 Fin、Fb、F。，它們的值與滾動軸承的轉速、軸承零件的形狀和尺寸有關，可以由滾動軸承的運 動關系分析得到。假定滾動軸承的外圈相對固定，內圈隨軸旋轉，轉速為f r;滾動軸承的節 徑為D，滾動體的直徑為d，接觸角為β，滾動體的個數為了n，并假設滾動體與內、外圈之間為 純滾動接觸，則滾動軸承不同元件上存在單一缺陷時振動信號特征頻率的計算公式如下：
[0083] 滾動軸承外圈故障的特征頻率為：
[0084] 滾動軸承內圈故障的特征頻率為：
[0085] 滾動軸承滾動體故障的特征頻率）
[0086] 滾動軸承保持架故障的特征頻率）
[0087] 在流程最后一步對滾動軸承的振動信號進行分析時，根據上述公式計算各元件的 故障特征頻率，當振動信號頻譜的譜峰出現在故障特征頻率處時，就表示滾動軸承出現了 相應的故障，根據故障程度的不同，在其倍頻處出也可能出現相應的譜峰。
[0088] 步驟S2"獲取滾動軸承的待檢測加速度信號"進一步包括如下子步驟：
[0089] S2.1、通過軸箱上安裝的加速度信號傳感器測量得到滾動軸承的振動加速度信 號；
[0090] S2.2、對滾動軸承的振動加速度信號依次進行模數轉換和數字濾波后得到滾動軸 承的待檢測加速度信號u(t)。
[0091] 步驟S3"對待檢測加速度信號進行希爾伯特變換，計算得到希爾伯特包絡解調信 號"的具體過程為：
[0092] 滾動軸承的機械設備故障，一般有周期性的脈沖沖擊力，會產生振動信號的調制 現象，在頻譜上表現為在嚙合頻率或固有頻率兩側出現間隔均勻的調制邊頻帶。采用解調 分析方法，從信號中提取調制信息，分析其強度和頻次就可以判斷零件損傷的程度和部位， 是機械故障診斷中廣泛使用的一種分析零件損傷類故障的有效方法。
[0093]當滾動軸承內環的某個部位存在剝落、裂紋、壓痕、損傷等缺陷時，滾動軸承內環 故障的特征頻率為f〇及其高次諧波頻率。由此可知:要實現滾動軸承內環故障診斷，只需要 獲得滾動軸承的振動加速度信號，并對振動加速度信號進行頻譜分析，就可以根據振動加 速度信號的頻譜特征進行故障診斷。實際上，滾動軸承內環發生故障時所測得的振動信號 通常是調制信號，其載波通常為高頻率的嚙合頻率，調制波為低頻率的沖擊頻率。若直接對 上述調制信號進行頻譜分析，則獲得的頻譜圖將出現多條特征譜線，不利于故障的診斷和 識別。為此本實施例運用基于希爾伯特變換的滾動軸承內環故障診斷方法，通過希爾伯特 變換把調制信號分解成載波和調制波2部分，通過對調制波進行頻譜分析實現滾動軸承故 障的診斷，有效提高了診斷結果的可靠性。
[0094] 步驟S3進一步包括如下子步驟：
[0095] S3.1、對待檢測加速度信號u(t)進行希爾伯特變換得到〇〇公式如下：
[0096]
[0097]
[0098]
[0099]
[0100] 其中，j為虛數單位；
[0101] S3.3、計算得到待檢測加速度信號u(t)的希爾伯特包絡解調信號|z(t) I:
[0102]
[0103] 如圖3所示，步驟S4"對希爾伯特包絡解調信號進行基于標準化變換的隨機共振處 理，得到載波頻率和輸出信號"進一步包括如下子步驟：
[0104] S4.1、將希爾伯特包絡解調信號|z(t)|作為目標檢測信號s(t)，對目標檢測信號 進行頻率平移：
[0105] 設目標檢測信號s(t)為幅值為A且頻率為f的單一頻率余弦信號，設調制載波信號 為Vc-cosUnfU)，進行調幅調制即使目標檢測信號與載波信號相乘，BP
[0106] Sam(t) =Acos (2lTft) · COs(23Tfct)
[0107] =〇.5A cos(23i(f-fc)t)+0.5Acos(23i(f+fc)t) (9)
[0108] 由于通過調節載波頻率f。，可使f+f。> > I，這使得〇. 5A cos (2jt(f+f。））信號分量 在雙穩態共振系統中被弱化。所以，頻率平移之后的目標檢測信號為Sm(t)=A QC〇S(23i(f-fc)t)，其中 Α〇 = 0·5Α;
[0109] 記差頻為：
[0110] Af = f-fc (10)；
[0111] S4.2、對目標檢測信號s (t)進行頻率壓縮：
[0112] 選擇適當的結構參數a、b，進行頻率壓縮，是對經典雙穩態隨機共振模型的處理。
[0113] 經典雙穩態系統如下：
[0114]
[0115] 式中，a、b均為大于零的實數，分別為結構參數；r(t)表示高斯分布白噪聲，δ(〇 為均值為〇，方差為1的白噪聲;D為噪聲強度;s (t)為經典雙穩態系統輸入;X為經典雙穩態 系統輸出；
[0116] 引入如下數學變換：
[0117]
[0118] 經典雙穩態系統頻率壓縮處理后得到：
[0119]
[0120] 其中，y為輸出信號，S 為頻率壓縮輸入信號，τ為時間參數。
[0121]進行數學變換后，實為對目標檢測信號s(t)朗之萬方程中的信號在時域上進行了 a倍的拉伸或頻域上Ι/a倍的壓縮。由于白噪聲信號在所有頻率范圍內為一個恒定值，所以 做上述變換并不會改變白噪聲的頻譜，所以式(13)可以寫為式(14):
[0122]
[0123] S4.3、通過雙穩態系統對目標檢測信號進行加強，得到載波頻率和輸出信號：
[0124] 將進行過頻率平移處理后的目標檢測信號代入頻率壓縮處理后的雙穩態系統中， 得到：
[0125]
[0126]
[0127]
[0128] 通過頻率平移和頻率壓縮變換，目標檢測信號的頻率由f變換為fr。通過選取適當 載波頻率參數f。和結構參數a，使計算頻率滿足〇<f r< <〇 . 1 (本實施例中優選fr = 〇 . 01)， 將高頻大參數信號轉換為低頻小參數信號進行經典隨機共振，這個過程稱之為信號的標準 化變換隨機共振。這樣也就得到了載波頻率參數f。的取值。
[0129] 步驟S5"對輸出信號進行快速傅里葉變換得到輸出信號頻譜峰值，并根據載波頻 率參數和輸出信號頻譜峰值得到待檢測加速度信號特征頻率"進一步包括如下子步驟：
[0130] S5.1、對輸出信號y進行快速傅里葉FFT變換，獲得信號頻譜峰值fo。
[0131] S5.2、進行信號恢復，即信號后處理過程，對信號進行逆變換以獲得待檢測加速度 信號特征頻率的過程。信號恢復方法如下：
[0132] fh=fo+fc (17)
[0133] fh即為待檢測加速度信號特征頻率。
[0134] 步驟S6"將待檢測加速度信號特征頻率與故障特征頻率進行比較，得到診斷結果" 的具體過程為：
[0135] 將待檢測加速度信號特征頻率fh與故障特征頻率?^{。11*上{。比較，當特征頻率 與故障特征頻率相符時說明出現相應故障。
[0136] 顯然，本發明的上述實施例僅僅是為清楚地說明本發明所作的舉例，而并非是對 本發明的實施方式的限定，對于所屬領域的普通技術人員來說，在上述說明的基礎上還可 以做出其它不同形式的變化或變動，這里無法對所有的實施方式予以窮舉，凡是屬于本發 明的技術方案所引伸出的顯而易見的變化或變動仍處于本發明的保護范圍之列。
【主權項】
1. 一種滾動軸承的故障診斷方法，其特征在于，該方法包括如下步驟： 51、 計算滾動軸承的故障特征頻率； 52、 獲取滾動軸承的待檢測加速度信號； 53、 對待檢測加速度信號進行希爾伯特變換，計算得到希爾伯特包絡解調信號； 54、 對希爾伯特包絡解調信號進行基于標準化變換的隨機共振處理，得到載波頻率和 輸出信號； 55、 對輸出信號進行快速傅里葉變換得到輸出信號頻譜峰值，并根據載波頻率參數和 輸出信號頻譜峰值得到待檢測加速度信號特征頻率； 56、 將待檢測加速度信號特征頻率與故障特征頻率進行比較，得到診斷結果。2. 根據權利要求1所述的方法，其特征在于，步驟S1中計算滾動軸承的故障特征頻率的 公式為：其中，Fout為滾動軸承外圈故障的特征頻率，Fin為滾動軸承內圈故障的特征頻率，機為 滾動軸承滾動體故障的特征頻率，F。為滾動軸承保持架故障的特征頻率，fr為滾動軸承的內 圈隨軸旋轉的轉速，D為滾動軸承的節徑，d為滾動軸承滾動體的直徑，β為接觸角，η為滾動 軸承滾動體的個數。3. 根據權利要求1所述的方法，其特征在于，步驟S2進一步包括如下子步驟： 52.1、 通過軸箱上安裝的加速度信號傳感器測量得到滾動軸承的振動加速度信號； 52.2、 對滾動軸承的振動加速度信號依次進行模數轉換和數字濾波后得到滾動軸承的 待檢測加速度信號u(t)。4. 根據權利要求1所述的方法，其特征在于，步驟S3進一步包括如下子步驟： 53.1、 對待檢測加速度信號u(t)進行希爾伯特變換得到G(t)，公式如下： 其中，τ為時間參數；53.2、 計算得到分析信號Ζ(t)，公式如下： Z的二u〇:) +陽怕； 其中，j為虛數單位； 53.3、 計算得到待檢測加速度信號u(t)的希爾伯特包絡解調信號|z(t)|:5. 根據權利要求4所述的方法，其特征在于，步驟S4進一步包括如下子步驟： 54.1、 將希爾伯特包絡解調信號I z(t) I作為目標檢測信號s(t)，對目標檢測信號進行 頻率平移，所謂頻率平移，即對目標檢測信號s(t)進行調幅調制，是對目標檢測信號的處 理，具體過程為： 設目標檢測信號為幅值為A且頻率為f的單一頻率余弦信號，即s(t)=Acos(2時t)，設 調制載波信號為Vc = C0S(2時ct)，使目標檢測信號與載波信號相乘，并通過調節載波頻率fc 使f+f。> > 1，得到頻率平移之后的目標檢測信號為： Sm(t) =A〇COS(化（f-fc)t); 其中，Ao = 0.5A; 記差頻為Af = f-fc; 54.2、 對目標檢測信號進行頻率壓縮，即將數學變換引入經典雙穩態系統， 得到的頻率壓縮處理后的雙穩態系統表達式如下：其中，y為輸出信號;s 為頻率壓縮過程的輸入信號；τ為時間參數;a、b均為大于零的 實數，分別為經典雙穩態系統中的結構參數；Γ (τ)表示高斯分布白噪聲； 54.3、 將進行過頻率平移處理后的目標檢測信號代入頻率壓縮處理后的雙穩態系統 中，得到：通過頻率平移和平率壓縮之后，計算頻率為：通過選取載波頻率參數fc和結構參數a使計算頻率滿足0<fr< <0.1，得到載波頻率參 數fc。6.根據權利要求5所述的方法，其特征在于，步驟S5進一步包括如下子步驟： 55.1、 對輸出信號y進行快速傅里葉FFT變換，獲得信號頻譜峰值fo; 55.2、 進行信號恢復，得到待檢測加速度信號特征頻率fh: fh = f〇+fc。
【文檔編號】G06F17/14GK105938468SQ201610397231
【公開日】2016年9月14日
【申請日】2016年6月7日
【發明人】魏秀琨, 朱明 , 賈利民, 王騰騰, 張曉中, 閆冬
【申請人】北京交通大學