专利简介

一种基于统计平均差异谱的自适应机械故障特征提取方法

简介
本发明公开了一种基于统计平均差异谱的自适应机械故障特征提取方法，涉及机械装备故障诊断领域，包括以下步骤：步骤1、使用基于傅里叶变换的频谱分解原始信号，得到不同频带的子信号；步骤2、利用统计平均计算差异谱；步骤3、基于差异谱构造新型统计量，使用新型统计量对子信号进行量化；步骤4、根据量化值的正负对子信号进行筛选；步骤5、计算筛选后的子信号的相对故障信息；步骤6、根据相对故障信息精选子信号和重构故障信号成分。本发明能够有效量化故障特征成分和区别干扰频率成分，并且可自适应提取故障特征。

简介

本发明公开了一种基于统计平均差异谱的自适应机械故障特征提取方法，涉及机械装备故障诊断领域，包括以下步骤：步骤1、使用基于傅里叶变换的频谱分解原始信号，得到不同频带的子信号；步骤2、利用统计平均计算差异谱；步骤3、基于差异谱构造新型统计量，使用新型统计量对子信号进行量化；步骤4、根据量化值的正负对子信号进行筛选；步骤5、计算筛选后的子信号的相对故障信息；步骤6、根据相对故障信息精选子信号和重构故障信号成分。本发明能够有效量化故障特征成分和区别干扰频率成分，并且可自适应提取故障特征。