钟永明

（萍乡萍钢安源钢铁有限公司，江西 萍乡 337000）

冶金轧钢设备的振动故障监测和诊断一直深受重视。通过观察和实践，发现绝大多数机械故障首先以信号振动异常的形式表现。因此，通过对信号的异常振动频率获取到多数机械故障的原因[1]。设备的振动出现故障时，其信号的异常振动大致有两种特性，即非线性、振动频率不稳定性。现阶段，小波变换、经验模式分解和局域均值分解在非平稳信号处理方法比较常见，但这些方法还不是十分完善，适用范围较小，有一定的局限性。信号向量分解（ITD）是目前常见的传统分析方法，ITD通过将许多向量数据逐个分解为其他向量分量 (Rotation，PR)，再求和多个分量[2]。ITD适合在线分解，计算效率较高，不足在于分解第一个分量较好，第二个分量开始，存在信号失真的问题，因此本文优化了ITD方法，用B样条改进本征尺度分解方法，即BITD。BITD 方法可以划分信号频率，不要求中心频率及参数，非常适用于故障诊断[3]。本文通过分析局部能量谱、能量算子和对角切片谱等方法，提出了BITD方法并用于冶金轧钢设备的振动故障监测与诊断中。

1 冶金轧钢设备的振动故障监测与诊断方法设计

1.1 构建故障监测BITD得出阈值

我设计的故障监测BITD基本构建过程如下:首先通过观察信号振动的特点，找出振动信号Xt的分布阈值点，计算基线的阈值点Xk。对序列两端的阈值点进行延拓，以镜像对称方法为主，得到信号左右两端点的极值与，对k进行赋值，假定k在不同情况下等于0和M，对k值的不同进行分析，再计算出L1和LM的值，对所有LK用B类型函数来求和，获取信号L1。……