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申请/专利权人：北京建筑大学

摘要：本发明涉及故障诊断技术领域，公开了FPGA实现改进谱峭度算法的滚动轴承故障诊断方法及系统，包括：采集滚动轴承的监测数据，并进行带通滤波；对滤波后的数据进行峭度指标的计算，根据峭度指标来判定最佳的中心频率与带宽后，求取包络信号；以最佳频带的特征频率结果为依据，计算索引的频率并判断故障。可对当前可能存在故障的轴承信号进行并行滤波，而后复用峭度指标模块进行峭度值计算，选取最佳的滤波分量，送入共振解调模块求取信号的包络谱，得出轴承的特征频率，进而判断出轴承的故障类型。更加适用于轴承故障诊断，且效果优异。

主权项：1.FPGA实现改进谱峭度算法的滚动轴承故障诊断方法，其特征在于，包括：采集滚动轴承的监测数据，并进行带通滤波；将监测数据输入带通滤波器组进行滤波处理；所述带通滤波器组包括，带宽1000Hz，中心频率500Hz，步长500Hz的滑窗滤波器；通过将滑窗滤波器细分为并行带通滤波器组的方式对信号进行并行滤波；设个窗口的滑窗滤波器每次窗滤波时间为T，滑窗滤波器消耗的总时间为nT，经优化后滤波器组的计算时间仅为T；对滤波后的数据进行峭度指标的计算，根据峭度指标来判定最佳的中心频率与带宽后，求取包络信号；以最佳频带的特征频率结果为依据，计算索引的频率并判断故障；所述监测数据包括，通过加速度传感器，采集振动信号；对于工业环境下的轴承故障信号Yt，定义为故障信号Xt与加性噪声Nt之和：Yt＝Xt+Nt在旋转机械故障早期，由间隙、松动、剥落、裂纹引发结构共振，Xt的合理解释为： 其中，ht表示由单次冲击产生的脉冲响应；Xk和τk是随机变量的序列，Xk表示冲击的随机幅值，τk表示噪声信号的随机性，Nt表示机械设备的随机噪声；所述带通滤波器组表示为： 其中，Xfirt表示每组带通滤波后信号，xt表示滤波器系数，i表示当前索引值，n表示滤波器组中滤波器个数，Ht表示滤波器的频率响应，xit表示第i组滤波器的系数；所述峭度指标为，衡量信号冲击性的时域指标；通过峭度指标的复用模块，对经滤波器组带通滤波的每一组信号，进行并行的峭度指标计算，并将结果存入一个存放峭度指标的FIFO中；峭度指标计算中，对输入信号Xi先做FIFO缓存，当2048点的信号完全输入和求和完成后，拉高FIFO使能，将数据送入减法器IP核中进行依次相减，再定义一个新的寄存器，每次减法器有值输出时，送入乘法器IP进行流水线平方处理，平方值分别送入分子分母的下一级计算电路中；对分子的计算是再添加乘法器IP做二次平方，而后对求和，最后用移位完成求平均值；对分母则改变运算步骤，先求和、移位，最后平方；最后将分子分母送入除法器IP中，输出使能拉高时，峭度指标Kurtosis有效，得到一次计算结果；表示为： 其中，n表示输入信号数量，i表示输入信号的索引，Xi表示第i个输入信号，表示输入信号的平均值；通过信号缓存器组，对所述带通滤波器组中每组滤波通道的滤波数据进行对应的FIFO缓存；完成缓存后，对数据进行遍历比较，通过延迟索引确定最大峭度值对应的信号FIFO数据；峭度指标的选取计算，表示为：maxK＝{Kcur[Xfirt]}其中，Kcur[...]表示当前计算每组信号的峭度指标；拉高maxK信号FIFO的读出使能，进入包络解调模块求取信号的特征频率，根据频率值来确定轴承故障类型；所述包络信号包括，采用FIR滤波器实现FPGA的Hilbert变换，调用FIR滤波器的IP核，IP核相关系数由MATLAB生成，利用MATLAB的FadTool工具箱生成coe文件，将coe文件添加到IP核中，实现对信号xt的希尔伯特变换，信号经过希尔伯特变换后，信号负频率成分作正90°相移，正频率成分作负90°相移；将两路信号接入乘法器IP核中，获得两路信号的平方和zt，再将zt接入cordicIP核中进行开方运算，得到解析信号的模，从而得到包络信号；采用直接调用FFTIP核的方法，将包络信号接到FFTIP核中，最终得到包络谱。

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