[發(fā)明專利]基于時頻變換的旋轉(zhuǎn)機械瞬時轉(zhuǎn)速估計方法、裝置和存儲介質(zhì)

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 202010736076.6
• 申請日: 2020-07-28
• 公開（公告）號: CN111879508B
• 公開（公告）日: 2022-06-10
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 李富才
• 申請（專利權(quán)）人: 無錫邁斯德智能測控技術(shù)有限公司
• 主分類號: G01M13/00
• 分類號: G01M13/00;G01P3/00;G01H17/00
• 代理公司: 無錫市大為專利商標事務所(普通合伙) 32104
• 代理人: 曹祖良;屠志力

1.一種基于時頻變換的旋轉(zhuǎn)機械瞬時轉(zhuǎn)速估計方法，其特征在于，包括以下步驟：

步驟S1，采集旋轉(zhuǎn)機械振動信號s(t)；

步驟S2，利用時頻分析得到振動信號的時頻分布；

步驟S3，利用脊線提取算法，從時頻分布中獲得瞬時頻率的估計；

步驟S4，通過提取的脊線，即瞬時頻率，根據(jù)瞬時頻率m_c(t_n)與轉(zhuǎn)速V的關(guān)系，換算得到旋轉(zhuǎn)機械的瞬時轉(zhuǎn)速；

步驟S2中，

采用短時傅里葉變換進行時頻分析得到時頻分布結(jié)果；短時傅里葉變換使用一個滑動的窗函數(shù)g(t),短時傅里葉變換定義如下：

η表示頻率；公式(1)中，為短時傅里葉變換得到的時頻分布結(jié)果；

g(t)選擇為高斯窗函數(shù)，定義如下：

其中，σ為調(diào)節(jié)時間和頻率分辨率的參數(shù)；定義為窗函數(shù)g(t)傅里葉變換的結(jié)果；

步驟S3中，

ν_m(t)和Q_m(t)分別表示時頻分布上能量極大值點的位置和對應的能量大小：

其中，表示關(guān)于η對求偏導的運算符，N_p(t)表示在每一個時刻能量極大值點的個數(shù)；時頻脊線表示為這里m_c(t)表示在每一個時刻t,損失函數(shù)最大值點的位置；

采用一種動態(tài)算法解決損失函數(shù)的最優(yōu)化問題；

損失函數(shù)表示如下：

其中，ν_m(t_n)表示t_n時刻時頻分布上的能量極大值點位置，ν_k(t_n-1)表示t_n-1時刻時頻分布上的能量極大值點位置，ν_l(t_n-2)表示t_n-2時刻時頻分布上的能量極大值點位置；α和β分別表示脊線連續(xù)性調(diào)節(jié)因子和脊線平滑性調(diào)節(jié)因子；ω()和ρ()如公式(6)所示：

然后，一種動態(tài)算法被用于尋找脊線的損失函數(shù)最大值點坐標m_c(t_n),使目標函數(shù)在所有時間序列內(nèi)實現(xiàn)最優(yōu)值，目標函數(shù)如下：

脊線被表示為

經(jīng)過分析可以得到，在每一個時刻t_n上的時頻點ν_m(t_n)，存在著歷史損失函數(shù)最大值點{m_c(m,t₁),…,m_c(m,t_n-1)}，使得在該點實現(xiàn)總體的最優(yōu)結(jié)果，動態(tài)算法表示如下：

損失函數(shù)F[Q_m(t_n),v_m(t_n),v_k(t_n-1),v_l(t_n-2)]僅僅依賴于當前時刻t_n時頻分布的能量值大小Q_m(t_n)，頻率值大小ν_m(t_n)以及前兩個時刻的頻率v_m(t_n-1)和v_m(t_n-2)；獲得以下關(guān)系：

Q_m(t_n),v_m(t_n),v_m(t_n-1),ν_m(t_n-2)和U_m(t_n-1)被映射到一個三維矩陣中：

三維矩陣的大小為N_p(t_n)×N_p(t_n-1)×N_p(t_n-2)；這個矩陣是存儲臨時變量的參數(shù)，它在每一個時刻t_n會被更新；在時間t_n時刻，的最大值會被首先挑選出,并確定其所在位置在j^th；所以，使得取最大值的頻率點i^th也能夠被確定，定義另一個變量q(m,t_n)＝i，用于存儲脊線的連接信息；所以動態(tài)算法函數(shù)即式(9)累計到點ν_m(t_n)的值為最后，q(m,t_n)和U(m,t_n)在每一個時間點依次更新；

在完成了上述的過程后，矩陣q(m,t_n)包含了提線脊線的所有連接信息；最優(yōu)結(jié)果可以在U(m,t_N)求得；ν_m(t_N)通過該式：m_c(t_N)＝argmax_mU(m,t_N)獲得；同樣的道理，所有促使最優(yōu)路徑的脊線位置點可以從m_c(t_N)到m_c(t₁)依次得到。