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申请/专利权人：台州守敬应用科技研究院有限公司
摘要：本发明涉及一种基于牵引电机音频信号的故障诊断方法，包括以下步骤：根据电机的型号及电机端盖的结构，结合电机的实际工作负荷承载区，确定初始测点；进行第一次初采集，采用三向传感器分别采集所述初始测点的信号，对轴向，周向，径向三种方向采集到的信号进行相互比较，最终确定故障信息量最多的方向作为最终的数据来源等；本发明通过分析牵引电机的结构，确定最优测点和辅助测点，在两类测点处分别采集不同状态下轴承的音频信号，凭借小波包强干扰性的特征，对其进行小波包变换并提取有效特征，并构建基于J散度的运行状态分类器，实现更精准的滚动轴承故障诊断。
主权项：1.一种基于牵引电机音频信号的故障诊断方法，其特征在于，包括以下步骤：1根据电机的型号及电机端盖的结构，结合电机的实际工作负荷承载区，确定初始测点；2进行第一次初采集，采用三向传感器分别采集所述初始测点的信号，对轴向，周向，径向三种方向采集到的信号进行相互比较，最终确定故障信息量最多的方向作为最终的数据来源；3进行第二次初采集，采用三向传感器分别采集所述初始测点的信号，计算信号的统计分布指标，时域指标，频域指标，并对所有测点进行排序，根据所有测点排序结果，确定最佳测点和辅助测点；4在所述最佳测点和所述辅助测点上，采集不同状态下的轴承运行时音频信号，包括内圈故障、外圈故障、滚动体故障，以及正常轴承运行时的传感数据，形成轴承状态数据集；5对每个音频信号进行小波包变换，重构分量信号，获得重构后的音频信号；6将重构后的音频信号进行广义S变换提取频谱特征指标，将提取到的指标组成特征指标向量，构建基于J散度的运行状态分类器；7在最佳测点和辅助侧点上，采集未知状态的轴承信号并计算信号的特征指标，分别计算所述最佳测点和所述辅助测点上采集的未知状态样本特征指标与正常状态样本特征指标之间的J散度值；8通过比对J散度值和诊断区间来确定电机轴承的故障类型：如若所述最佳测点和所述辅助测点计算结果一致，则输出诊断结果；如若所述最佳测点和所述辅助测点不一致，则自动重新采集一组样本再次进入步骤7开始循环，直至两者结果一致为止。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 台州守敬应用科技研究院有限公司 一种基于牵引电机音频信号的故障诊断方法
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