基于谱峭度与谱模互相关的带式输送机打滑故障非线性冲击特征提取方法

《Technologies》：Novel Technologies for Diagnosis of Conveyor Belt Looseness via Motor Current Signature Analysis Len Gelman, Debanjan Mondal and Dean Wright

　　

针对带式输送机在运行过程中因皮带与驱动滚筒间发生打滑再啮合而产生的非线性冲击行为，研究人员提出了一种融合谱峭度（Spectral Kurtosis, SK）与高阶谱模互相关（Cross-Correlation of Spectral Moduli, CCSM）的特征提取方法。首先，利用谱峭度自适应识别包含瞬态冲击能量的频带，并通过带通滤波与逆傅里叶变换获得时域冲击信号。随后，采用希尔伯特变换提取其包络，以凸显周期性冲击引起的低频幅值调制模式。为进一步解析冲击事件在不同频率间的统计依赖关系，研究人员引入三阶与四阶谱模互相关技术（CCSM3、CCSM4），量化多个频率点处频谱幅值的联合波动特性，从而揭示由打滑-再啮合动力学产生的跨谐波耦合现象。实验结果表明，该方法能够有效捕捉传统单一指标难以识别的非平稳冲击结构，为带式输送机早期打滑故障诊断提供了一种高灵敏度的非线性特征分析途径。

研究背景方面，带式输送机作为散状物料连续运输的核心装备，其运行安全性直接关系到矿山、港口等工业场景的生产效率。在实际工况中，由于负载突变、物料堆积或张紧力不足等因素，皮带与驱动滚筒之间常发生打滑现象，继而在重新啮合过程中产生强烈的瞬态冲击。这类冲击信号具有显著的时变、非平稳与非线性特征，且往往淹没在强噪声背景下，导致传统基于稳态信号的振动分析方法难以有效识别早期微弱故障特征。现有谱峭度（SK）方法虽能定位冲击能量频带，但无法刻画不同频率冲击分量之间的统计相关性，因而难以全面反映打滑-再啮合过程中的复杂动力学行为。为此，研究人员在《Technologies》上发表论文，旨在构建一种融合时频分析与高阶统计量的非线性冲击特征提取框架，以提升对带式输送机打滑故障的诊断灵敏度与物理可解释性。

关键技术方法上，研究人员首先采集实际工业现场的带式输送机驱动端振动信号作为样本队列，采用谱峭度（SK）自适应确定最优中心频率与带宽，设计带通滤波器提取冲击成分；随后通过逆傅里叶变换获得时域滤波信号，并利用希尔伯特变换计算其包络以凸显低频调制特征；在此基础上，应用短时傅里叶变换（STFT）将包络信号转换至时频域，获得能量随时间与频率的分布特征；最终引入三阶与四阶谱模互相关（CCSM3、CCSM4）算法，量化不同频率点处频谱幅值的联合波动特性，从而识别跨谐波耦合关系。

研究结果部分，论文通过四个小节展开论述。在“基于谱峭度的冲击增强滤波”一节中，研究人员通过构造带通滤波器R_SK(f)，有效分离出由打滑冲击引起的高频瞬态成分，并通过逆傅里叶变换得到时域信号r_SK(t)。在“包络解调与低频调制提取”一节中，利用希尔伯特变换获得包络env(t)，成功揭示了周期性冲击引起的幅值调制规律。在“时频表征与STFT分析”一节中，通过短时傅里叶变换E(f,τ)识别出与冲击事件对应的时变频谱结构，证明了冲击能量在时间与频率上的非平稳分布特性。在“高阶谱模互相关（CCSM）”一节中，研究人员分别构建了CCSM3与CCSM4数学模型，通过归一化三阶与四阶累积量，量化了多个特征频率点处频谱幅值的统计依赖性，实验结果显示该方法能够稳定识别出由打滑-再啮合动力学产生的交叉谐波耦合现象。

讨论与结论部分指出，传统谱峭度方法仅能提供冲击频带的能量分布信息，而无法反映不同频率冲击分量之间的协同变化规律。本研究提出的融合谱峭度与高阶谱模互相关的分析方法，不仅能够精确定位冲击频带，还能揭示冲击事件在多频率尺度上的统计关联特性，显著提升了带式输送机打滑故障特征的辨识度。研究人员认为，该方法所提取的非线性耦合特征可为复杂机械系统的早期故障预警提供更丰富的物理信息，具有重要的工程应用价值。论文结论强调，CCSM技术在捕捉非平稳、非线性冲击结构方面表现出优于传统方法的性能，尤其适用于具有强噪声干扰与复杂动力学行为的工业设备状态监测场景。