[发明专利]一种基于振动信号的机械链接松动检测与预警方法

权利要求书

1.一种基于振动信号的机械链接松动检测与预警方法，通过采集机械链接件的振动器件的振动信号来判断机械链接件的松动情况并给出预警信息，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1、构建基于振动信号的机械链接松动检测与预警系统；

步骤2、采集机械链接件的振动信号；

步骤3、对所述振动信号进行处理，获得所述振动信号的形态梯度谱熵，进而判断所述机械链接件的运行状态；

步骤4、根据前述步骤中的信息进行所述机械链接件的性能退化分析，综合评价所述机械链接件的健康状况，给出预警信息；

所述步骤3进一步包括：

步骤①，将所述振动信号表示为y(t)，对所述振动信号进行模态分析得到振动信号的主要振动模态，每一个振动模态包含振动频率ω_i、振动幅度A_i、振动衰减系数s_i和振动的初始相位所述振动信号表示为

步骤②，根据所述振动信号的振动模态，计算各模态分量与原始振动信号的关联系数，所述关联系数定义为

其中，y_i(t)为所述振动信号在第i个采样时间内的振幅，为信号平均振幅，z_mi(t)为振动模态m在第i个采样时间内的平均振值，为振动模式m在整个信号周期内的平均值，

步骤③，根据获得的各模态分量以及各模态分量和所述振动信号的所述关联系数进行判断，从而确定所述振动信号的稳态振动信号y_s(t)，将相关系数最大的信号作为所述振动信号的稳态振动信号，

步骤④，计算所述稳态振动信号的形态梯度谱和形态梯度谱熵，分别为

其中：q(λ)＝PGS(λ,g)/∑PGS(λ,g),为梯度算子，PGS(f,λ,g)为形态梯度谱，PFSE(f/g)为数学形态梯度谱熵，Grad(f)为形态梯度算子，f为信号本身，PGS(λ,g)为形态谱，g为单位结构元素，λ为分析尺度，λ_max为最大尺度，λ_min为最小尺度，

步骤⑤，根据所述振动信号的形态梯度谱熵对所述机械链接件的实际运行情况进行判断，若所述形态梯度谱熵的偏差值达到一定程度，则判定所述机械链接件处于松动状态。

2.如权利要求1所述的基于振动信号的机械链接松动检测与预警方法，其特征在于，所述基于振动信号的机械链接松动检测与预警系统包括信号采集模块、信号处理模块、无线传输模块、后台服务器和显示终端，所述信号采集模块、所述信号处理模块、所述无线传输模块、所述后台服务器和所述显示终端依次相连。

3.如权利要求1所述的基于振动信号的机械链接松动检测与预警方法，其特征在于，所述信号采集模块包括振动信号传感器，所述振动信号传感器置于所述机械链接件中。

4.如权利要求1所述的基于振动信号的机械链接松动检测与预警方法，其特征在于，所述信号处理模块包括模数转换模块和数学分析模块。

5.如权利要求1所述的基于振动信号的机械链接松动检测与预警方法，其特征在于，所述步骤3中，当所述机械链接件的运行状态被判断为松动状态时，根据所述偏差值的大小将所述机械链接件的运行状态判断为预松动、轻度松动、松动和严重松动，所述偏差值具有经验特性。

6.如权利要求1所述的基于振动信号的机械链接松动检测与预警方法，其特征在于，所述步骤4中，所述机械链接件的性能退化分析包括数据融合、模糊评判和健康诊断。

7.如权利要求1所述的基于振动信号的机械链接松动检测与预警方法，其特征在于，所述基于振动信号的机械链接松动检测与预警系统包括多个所述机械链接件。

8.如权利要求1所述的基于振动信号的机械链接松动检测与预警方法，其特征在于，所述显示终端包括台式电脑、平板电脑或智能手机中的一个或多个。