中心频率收敛趋势作用下的故障诊断方法

发明专利有效专利

申请号：
CN201910750064.6
IPC分类号：G06K9/00;G01M13/00
申请日期：
2019-08-14
申请人：
苏州大学

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著录项信息

专利名称	中心频率收敛趋势作用下的故障诊断方法
申请号	CN201910750064.6	申请日期	2019-08-14
法律状态	授权	申报国家	中国
公开/公告日	2019-11-08	公开/公告号	CN110427916A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06K9/00 ? IPC结构图谱： G 物理 G0 仪器 G06 计算；推算；计数 G06K 数据识别；数据表示；记录载体；记录载体的处理（印刷本身入B41J） G06K9/00 用于阅读或识别印刷或书写字符或者用于识别图形，例如，指纹的方法或装置（用于图表阅读或者将诸如力或现状态的机械参量的图形转换为电信号的方法或装置入G06K 11/00；语音识别入G10L 15/00）〔1，7〕	IPC分类号	G;0;6;K;9;/;0;0;;;G;0;1;M;1;3;/;0;0查看分类表>
申请人	苏州大学	申请人地址	江苏省苏州市吴中区石湖西路188号变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	苏州大学	当前权利人	苏州大学
发明人	江星星;沈长青;周建芹;宋冬淼;郭文军;杜贵府;王俊;石娟娟;黄伟国;朱忠奎
代理机构	苏州市中南伟业知识产权代理事务所（普通合伙）	代理人	冯瑞

摘要

本发明公开了一种中心频率收敛趋势作用下的故障诊断方法，包括(1)采集旋转机械设备的动态信号x(t)；(2)设置变分模型的初始分解参数；(3)使用设定初始分解参数的变分模型分解动态信号x(t)，在中心频率收敛趋势引导下遍历信号分析频带迭代分解动态信号x(t)，得到优化模态{m1...mn...mN}和相应的中心频率{ω1...ωn...ωN}；(4)搜索故障相关模态mI，以故障相关模态mI的中心频率ωI引导参数优化，提取包含故障信息的最优目标分量(5)包络分析最优目标分量根据包络谱诊断旋转机械设备。本发明的故障诊断方法，采用中心频率收敛趋势引导的分解方式实现诊断目标设备原始动态信号的智能分解，能够对采集的设备动态信号自适应地分析，降低了技术人员使用变分模态分解方法进行机械故障诊断的难度。

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该专利没有引用任何外部专利数据！

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