[发明专利]一种针对白车身焊接设备的缓变微小故障检测方法

权利要求书

1.一种针对白车身焊接设备的缓变微小故障检测方法，该方法包括以下步骤：

步骤1：获取白车身焊接生产线中焊接设备的信号，该信号包括：下车体增焊线传送带驱动端转轴信号或车身总成线传送带驱动端转轴信号；

步骤2：使用小波阈值去噪对步骤1获取的信号进行滤波处理；

步骤3：将滤波后的信号进行经验模态分解，并筛选谱峭度值最大的3个本征模函数进行信号重构；

步骤4：将步骤3重构后的信号进行随机共振；

步骤4.1：构建随机共振系统为：

其中，a＞0，b＞0为随机共振系统参数，s(t)为步骤2得到的重构信号，n(t)为系统外加噪声，x为系统中布朗粒子位移距离；

步骤4.2：以随机共振系统输出最优信噪比为目标值，迭代计算出最优的随机共振模型参数a，b；

步骤4.3：将步骤4.2计算出最优随机共振系统参数a，b代入步骤4.1的随机共振模型中，得到完整的随机共振模型；

步骤5：将实时白车身焊接生产线中焊接设备的信号输入步骤4得到的随机共振模型中，若随机共振模型输出信号的频域波形有明显的凸起则存在缓变微小故障，否则不存缓变微小故障；

其特征在于所述步骤2的滤波方法为：

步骤2.1：选择合适的小波函数和分解层数，对步骤1获取的信号进行层分解，得到对应的小波分解系数；

步骤2.2：根据阈值函数得到相应的阈值，根据对应的阈值对步骤2.1得到的小波分解系数进行阈值处理，得到估计小波分解系数；

所述阈值函数为：

其中：η(ω_j,k)表示小波系数，ω_j,k表示小波变换系数，j表示分解层数，k表示正整数，δ表示阈值，α表示调节系数；

步骤2.3：使用小波反变换对估计小波分解系数进行重构，得到步骤1获取的信号的估计信号，即为去噪后的信号。

2.如权利要求1所述的一种针对白车身焊接设备的缓变微小故障检测方法，其特征在于所述步骤3的具体方法为：

步骤3.1：确定原始信号x(t)的所有局部极值点，将所有极大值点进行连接，形成上包络线x_max(t)；将所有极小值点进行连接，形成下包络线x_min(t)，此时的原始信号x(t)为步骤2得到的滤波后信号；

步骤3.2：计算上、下包络线的平均值m₁(t)，并用原始信号减去平均值m₁(t)：

h₁(t)＝x(t)-m₁(t)

步骤3.3：判断h₁(t)是否满足本征模函数的两个条件：

条件1为在整个信号序列中，极值点的数目和过零点的数目相减的绝对值不大于1；

条件2为在任一时刻点，将所有局部极值连接得到上包络线和下包络线，其平均值必须为0；

若满足，则h₁(t)就是信号x(t)的第一个本征模函数；若不满足，则将h₁(t)作为原信号，重复步骤3.1到步骤3.3直到得到第一个本征模函数；

步骤3.4：将分解得到的第一个本征模函数分量c₁(t)从步骤2得到的滤波后信号中进行分离，得到第一个分离后的信号为r₁(t)；

步骤3.5：将分离后的信号r₁(t)作为原始信号x(t)重复步骤3.1到步骤3.4计算得到第二个本征模函数和第二个分离后的信号；

步骤3.6：重复步骤3.5直到得到的分离后的信号不能再得到本征模函数，此时步骤2得到的滤波后信号x(t)被分解为n个本征模函数和一个残差信号：

步骤3.7：对分解得到的本征模函数进行快速傅里叶变换，取得其绝对值，计算各个本征模函数的包络谱；

步骤3.8：计算各个本征模函数的谱峭度值，选择谱峭度值最大的三个本征模函数对信号进行重构。