本发明涉及旋转机械的智能运维领域，具体涉及一种基于时频分析的旋转设备运行状态判断方法。
背景技术：
1、旋转设备广泛应用生产生活中，如电动机、汽轮机、燃气轮机、发电机、齿轮箱、离心泵、机床、柴油机和汽油机等。旋转机械服役过程中，由于交变载荷和相对运动的存在，会不可避免地发生材料疲劳或磨损。当疲劳或磨损积累到一定程度时，会诱发机械设备的故障。及时诊断出故障并妥善维护，对保障设备的可靠运行和安全高效的生产至关重要。
2、实际生产中，受工作需求、载荷波动和机器性能等的影响，旋转设备时常工作在时变转速工况下。相对于恒定转速工况，时变转速会向振动信号诱发复杂的频率调制和幅值调制特征，大大增加了故障诊断的难度。现有的智能运维系统大多默认设备运行于恒定转速工况下，并进行后续的特征提取、故障诊断和寿命预测，常常造成误报或漏报。因此，在进行故障诊断之前，判断旋转设备的运行工况是处于匀速还是变速，是确保故障诊断的准确率以及提高智能运维的效果的关键步骤。
3、现有的判断旋转设备处于匀速还是变速方法包括：（一）通过安装编码器或转速传感器监测实时转速变化。但该方法成本高，难于大规模实用，且传感器的响应时间存在延迟，在转速处于快速变化的情况下无法及时捕捉到转速的变化；（二）对信号进行时频分析后提取时间脊线来分析设备运转状态。但该方法步骤复杂，计算效率低，且容易存在虚假峰值影响判断精度。（三）通过小波变换来观察信号的时频特性，检测振动信号在时间和频率上的变化。但如何选择小波基函数和尺度参数是一个问题，不同的选择可能会影响到分析结果的解释。
技术实现思路
1、（一）解决的技术问题
2、本发明的目的在于提供一种基于时频分析的旋转设备运行状态判断方法，以解决上述背景技术中提出的问题。
3、（二）技术方案
4、为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种基于时频分析的旋转设备运行状态判断方法，包括以下步骤：
5、s1、数据采集：采集目标旋转设备的振动数据；
6、其中，是振动信号，n是加速度值，t是时间；
7、s2、去除故障及环境干扰影响：提取信号的包络线，然后进行归一化，得到，包络计算所用公式为：
8、
9、其中，为原始的振动信号，为希尔伯特变换所得，为原始信号在每个时刻的幅值，为包络线，归一化所用公式：
10、
11、其中，为归一化的振动信号，包络上限；
12、s3、振动数据预处理：采用巴托沃兹低通滤波器对振动信号进行低通滤波得到，所用滤波器公式为：
13、
14、其中，是滤波器在频率域中的传递函数，表示不同频率下信号通过滤波器的增益或衰减，是频率，是截止频率，n是滤波器的阶数，滤波公式为：
15、
16、其中，是滤波后的振动数据，归一化的振动信号，符号表示卷积运算；
17、s4、时频谱计算：采用短时傅里叶（stft）法，计算振动信号的时频谱，所用公式为：
18、
19、其中，为输入信号，是短时傅里叶的输出，表示在时间和频率 处的复数值，是窗口函数；
20、s5、谱能量计算：沿时间方向计算stft的谱能量，所用公式为：
21、
22、其中，为频率所对应的能量加和；
23、s6、谱峭度计算：对进行峭度计算，得到峭度值kur，所用公式为：
24、
25、其中，kur代表的峭度值，为频率所对应的能量加和；
26、s7、判断匀速与否：设置阈值与kur进行比较，如果kur>，则判断旋转设备处于匀速状态，反之则判断为变速状态。
27、本发明的目的是这样实现的：
28、本发明一种基于时频分析的旋转设备运转状态判断方法，采集目标旋转机械的振动数据，首先对振动数据进行归一化，然后进行低通滤波处理，绘制处理后的振动信号的时频谱图，并沿时间轴方向将谱能量累加得到以频率为变量的谱能量图，并计算其峭度值，最后通过设置合适阈值与峭度值进行比较，以判断旋转设备的匀速与否。
29、（三）有益效果
30、本发明一种基于时频分析的旋转设备运转状态判断方法具有以下有益效果：
31、本发明所提出方法从算法的角度出发，成本低可复制性强，与编码器相比可以捕捉快速变化的运行状况；
32、本发明所提方法与提取时频脊线来判断匀转与否的方法相比更加的简单快捷。
1.一种基于时频分析的旋转设备运行状态判断方法，其特征在于，包括以下步骤：
