[發(fā)明專利]一種基于振動(dòng)機(jī)理與深度學(xué)習(xí)技術(shù)的整周期無(wú)鍵相監(jiān)測(cè)方法

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• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201911263913.1
• 申請(qǐng)日: 2019-12-11
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN111104887A
• 公開(kāi)（公告）日: 2020-05-05
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 趙海朋;茆志偉;江志農(nóng);張旭東;張進(jìn)杰
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 北京化工大學(xué)
• 主分類號(hào): G06K9/00
• 分類號(hào): G06K9/00;G06K9/62
• 代理公司: 北京思海天達(dá)知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11203
• 代理人: 劉萍

本發(fā)明公開(kāi)了一種基于振動(dòng)機(jī)理與深度學(xué)習(xí)技術(shù)的整周期無(wú)鍵相監(jiān)測(cè)方法。本發(fā)明首先利用瞬時(shí)沖擊特征提取模塊IS的自適應(yīng)閾值策略對(duì)有鍵相和無(wú)鍵相方法獲取缸蓋振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行瞬時(shí)沖擊特征提取，同時(shí)設(shè)計(jì)一種同步壓縮變換時(shí)頻方法，構(gòu)建整周期預(yù)估模塊CE從齒輪箱振動(dòng)信號(hào)中估計(jì)整周期長(zhǎng)度，然后利用已有的有鍵相采集整周期信號(hào)組成圖像集，訓(xùn)練得到深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖像識(shí)別模塊IR，最終通過(guò)整周期精確模塊CR將變長(zhǎng)度滑動(dòng)組合窗口在無(wú)鍵相缸蓋振動(dòng)信號(hào)上滑動(dòng)并生成的圖像，輸入至深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行圖像識(shí)別，確定截取窗口大小和起始相位位置。該方法簡(jiǎn)單有效、適應(yīng)性強(qiáng)，不受負(fù)載變化的影響，不需鍵相信號(hào)作為參考，無(wú)需安裝傳感器。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明屬于車輛、艦船及核電站應(yīng)急發(fā)電機(jī)組用往復(fù)機(jī)械在線監(jiān)測(cè)領(lǐng)域，尤其涉及了一種基于振動(dòng)機(jī)理與深度學(xué)習(xí)技術(shù)的整周期無(wú)鍵相監(jiān)測(cè)方法，可在鍵相和轉(zhuǎn)速傳感器無(wú)法安裝情況下用于對(duì)采集的原始信號(hào)進(jìn)行整周期重采樣，便于后續(xù)故障診斷。

背景技術(shù)

往復(fù)機(jī)械是艦船、車輛和武器裝備等領(lǐng)域的核心動(dòng)力設(shè)備。作為融合旋轉(zhuǎn)和往復(fù)兩種運(yùn)動(dòng)的復(fù)雜機(jī)械，各氣缸交替點(diǎn)火并驅(qū)動(dòng)曲軸旋轉(zhuǎn)，機(jī)組轉(zhuǎn)速不平穩(wěn)和振動(dòng)多激勵(lì)耦合，導(dǎo)致振動(dòng)信號(hào)非平穩(wěn)，采集信號(hào)與振動(dòng)周期之間關(guān)系具有隨機(jī)性。振動(dòng)信號(hào)分析是診斷與評(píng)估機(jī)組運(yùn)行狀態(tài)的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)重要方法之一。由于柴油發(fā)動(dòng)機(jī)各缸工作過(guò)程與曲軸旋轉(zhuǎn)角度均有相應(yīng)的特定關(guān)系，即特定曲軸旋轉(zhuǎn)位置賦予了振動(dòng)信號(hào)沖擊特征角域空間的物理意義，有利于提高機(jī)組的狀態(tài)監(jiān)測(cè)和故障診斷能力。因此研究整周期角域振動(dòng)信號(hào)采集技術(shù)對(duì)診斷與評(píng)估柴油發(fā)動(dòng)機(jī)運(yùn)行狀態(tài)有重要意義。

目前旋轉(zhuǎn)設(shè)備整周期角域采樣可分為硬件模擬觸發(fā)采樣和軟件重采樣。硬件模擬觸發(fā)采樣主要以光電脈沖編碼器或鍵相脈沖等硬件設(shè)備產(chǎn)生鍵相信號(hào)，結(jié)合鎖相環(huán)電路和采樣頻率合成器實(shí)現(xiàn)對(duì)振動(dòng)信號(hào)的等角度采樣。軟件重采樣先以等時(shí)間間隔方式將鍵相信號(hào)和振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行同步采樣，然后利用插值算法進(jìn)行數(shù)據(jù)處理得到整周期角域采樣。硬件模擬觸發(fā)采樣具有處理速度快和實(shí)時(shí)性好等優(yōu)點(diǎn)，但控制電路復(fù)雜、高硬件成本等問(wèn)題限制其應(yīng)用和發(fā)展。而軟件重采樣雖減少了硬件和復(fù)雜的電路，但實(shí)時(shí)性較差。硬件模擬觸發(fā)采樣和軟件重采樣各有優(yōu)勢(shì)，但均需鍵相脈沖裝置作為參考信號(hào)，前述研究均未考慮到鍵相脈沖裝置安裝總是受到機(jī)械結(jié)構(gòu)及A/D轉(zhuǎn)換通道數(shù)量限制，不僅給現(xiàn)場(chǎng)施工帶來(lái)不便，而且采集信號(hào)經(jīng)常出現(xiàn)啟停機(jī)跑相位問(wèn)題，嚴(yán)重影響了信號(hào)質(zhì)量和故障診斷性能。

本發(fā)明提出一種基于振動(dòng)機(jī)理與深度學(xué)習(xí)技術(shù)的整周期無(wú)鍵相監(jiān)測(cè)方法。通過(guò)充分發(fā)掘整周期振動(dòng)沖擊特征關(guān)聯(lián)規(guī)律，利用先進(jìn)時(shí)頻變換分析方法和深度學(xué)習(xí)技術(shù)實(shí)現(xiàn)無(wú)鍵相整周期重采樣，該方法的主要優(yōu)點(diǎn)在于簡(jiǎn)單有效、適應(yīng)性強(qiáng)，基本不受負(fù)載變化的影響，同時(shí)該方法不需鍵相信號(hào)作為參考，因此，往復(fù)機(jī)械設(shè)備上無(wú)需安裝相關(guān)傳感器，從而節(jié)約成本。

發(fā)明內(nèi)容

針對(duì)鍵相傳感器價(jià)格昂貴、在某些設(shè)備安裝困難的問(wèn)題，提供一種自學(xué)習(xí)的整周期信號(hào)采集方法即基于振動(dòng)機(jī)理與深度學(xué)習(xí)技術(shù)的整周期無(wú)鍵相監(jiān)測(cè)方法。這種方法適應(yīng)性強(qiáng)，基本不受負(fù)荷變化的影響，采集的周期信號(hào)能夠完整的保留該周期內(nèi)的信號(hào)振動(dòng)特征，可滿足角域分析的要求。

本發(fā)明設(shè)計(jì)的一種技術(shù)方案是：基于振動(dòng)機(jī)理與深度學(xué)習(xí)技術(shù)的整周期無(wú)鍵相監(jiān)測(cè)方法，該方法基于一種同步壓縮廣義S變換時(shí)頻方法和深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖像識(shí)別，輸出結(jié)果即為整周期信號(hào)，包括瞬時(shí)沖擊特征提取模塊IS、整周期預(yù)估模塊CE、圖像識(shí)別模塊IR及整周期精準(zhǔn)模塊CR；所述瞬時(shí)沖擊特征提取模塊IS模塊輸入是缸蓋振動(dòng)信號(hào)，整周期預(yù)估模塊CE輸入是齒輪箱振動(dòng)信號(hào)，圖像識(shí)別模塊IR是深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，該模型包含4個(gè)1維卷積層和2個(gè)全連接層，方法具體步驟如下：

1)瞬時(shí)沖擊特征提取模塊IS：以滑動(dòng)步長(zhǎng)d₁，窗口長(zhǎng)度W，將原始缸蓋振動(dòng)信號(hào)c進(jìn)行分段，分段信號(hào)記為c(i)，i表示第i段信號(hào)，計(jì)算各段噪聲水平閾值Ne¹和瞬時(shí)沖擊閾值Ne²，滿足Ne²≤c(i)條件的振動(dòng)信號(hào)即為瞬時(shí)沖擊發(fā)生位置，提取的瞬時(shí)沖擊特征信號(hào)記為Al，公式如下：