[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

说明书

本发明公开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，所述方法包括以下步骤：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。本发明提供的方法，对机械链接件运行状态进行实时在线监控和预警分析，提高机械链接件运行的可靠性和安全性，具有较强的实施性能。

技术领域

本发明涉及机械装备故障监测、诊断领域，尤其涉及一种基于振动信号的机械链接松动检测与预警方法。

背景技术

现代机械设备的结构越来越复杂，功能越来越完善，自动化程度越来越高。但是，当机械设备出现故障时所带来的影响程度也明显增大，有时不仅仅是造成巨大的经济损失，往往还会带来灾难性的事故。因此，加强对机械设备的状态监测刻不容缓，发展机械设备状态监测与故障诊断技术，并进行有效、合理的实施，可以掌握机械设备的状态变化规律及发展趋势，防止事故于未然，将事故消灭在萌芽。机械链接件是机械设备的关键部位也是易损部位。对机械链接件进行状态监测与故障诊断具有重大的工程意义。

如何有效提取反映机械设备运行状态的特征，一直是故障诊断领域的研究热点与难点，直接影响着对故障的正确判断。振动是自然界中的一种很普遍的运动，机械振动信号中包含了丰富的机器状态信息，它是机械设备故障特征信息的良好载体。利用振动信号来获取机械设备运行状态的特征并进行故障诊断具有如下优点：1)利用各种振动传感器及分析仪器，可以很方便地获得振动信号；2)振动监测可在现场不停机的情况下进行；3)在振动监测过程中，不会对被测对象造成损伤。

信号处理技术是进行故障诊断的基础，是特征提取必不可少的工具。现有技术中，机械设备在运行过程中发生故障时，采集到的信号一般是非线性、非高斯的信号，对采集到的信号直接进行傅里叶变换会产生“频率模糊”现象。因此，急需有效的处理技术和分析方法来对所述机械链接件的运行状态进行监测。

发明内容

为克服上述技术的不足，本发明提供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所述机械链接件的运行状态并给出预警信息，利用所述方法能够实时监测所述机械链接件的运行状态、判断和评估所述机械链接件的健康状况，并且能够实现对所述机械链接件的全生命周期监控和评估。

本发明是通过以下技术方案予以实现的：

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，所述方法包括以下步骤，

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