[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在审
申请号: | 201711405776.1 | 申请日: | 2017-12-22 |
公开(公告)号: | CN108332955A | 公开(公告)日: | 2018-07-27 |
发明(设计)人: | 魏懿;何晓琳;杨菲;吴广;陈志强;江冰;蔡昌春;承敏钢 | 申请(专利权)人: | 江苏新道格自控科技有限公司 |
主分类号: | G01M13/00 | 分类号: | G01M13/00;G01H17/00;G06K9/62;G06N5/04 |
代理公司: | 南京纵横知识产权代理有限公司 32224 | 代理人: | 董建林 |
地址: | 214432 江苏*** | 国省代码: | 江苏;32 |
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摘要: | 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。 | ||
搜索关键词: | 机械链接 振动信号 松动检测 预警信息 运行状态 实时在线监控 采集 预警 健康状况 形态梯度 性能退化 预警分析 振动器件 综合评价 预警系统 构建 松动 分析 | ||
【主权项】:
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ωi、振动幅度Ai、振动衰减系数si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,yi(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,zmi(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ys(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![]()
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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,λmax为最大尺度,λmin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。
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