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申请/专利权人：昆明理工大学

摘要：本发明公开了一种降采样多周期微分均值的故障特征增强方法，属于故障诊断技术与信号处理分析技术领域；本发明方法针对在编码器信号中故障特征微弱的难题，提出本发明方法，该方法基于均值降采样抑制噪声特性、降低计算成本和减小存储空间的优势，结合多周期微分均值的累积特性，提出一种降采样多周期微分均值Down‑samplingmulti‑perioddifferentialequalization，DSMPDM方法对原始IAS信号中故障分量进行增强处理，进而抑制编码器安装误差、瞬时角速度估计误差和测量噪声等分量的干扰。本发明方法提出的DSMPDM方法可有效增强故障分量，进而消除编码器安装误差分量和测量噪声分量对故障特征辨识的干扰。

主权项：1.一种降采样多周期微分均值的故障特征增强方法，其特征在于，步骤如下：1采集光学编码器的瞬时角位移和对应的时间，采用向前差分法计算瞬时角速度IASi；2对瞬时角速度原始信号IASi进行平均降采样处理，抑制随机噪声的干扰、降低存储空间和计算成本；基于均值降采样抑制噪声特性、降低计算成本和减小存储空间的优势，结合多周期微分均值的累积特性，采用降采样多周期微分均值方法对平均降采样处理后数据中故障分量进行增强处理，获得滤波信号；3滤波信号通过阶次谱分析揭示故障特征；所述对瞬时角速度原始信号IASi进行平均降采样处理是采用如下计算公式获得平均降采样数据IASgD： 式中，D为降采样倍数；g＝1,D+1,2D+1,...；IASgD表示在降采样倍数为D时计算的IAS信号；所述采用降采样多周期微分均值方法对平均降采样处理后的数据中故障分量进行增强处理是采用如下公式进行： 式中，Nsm表示相邻故障冲击间实际角度间隔与理论角度间隔的最大差值，Nw表示微分窗长，K为感兴趣故障冲击的周期数，微分算子在冲击周期k时随机滑动角度范围[h,H]＝[q-ηNsm,q+ηNsm]，η为相邻故障冲击间滑动比例，在数据点为m和冲击周期数为k时的微分位置q＝m+k-1Nffault，k＝1,2,...,K，ffault为理论故障特征阶次，Q＝m+k-1Nffault+Nw，m＝2Nsm,2Nsm+1,...,M，M＝lengthIASgD-KNffault-Nw-2Nsm为处理后数据长度，Nffault表示故障理论角度间隔，lengthIASgD表示均值降采样信号IASgD的长度；Nsm的表达式为：

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