[發明專利]基于短時稀疏傅里葉變換的旋轉機械瞬時轉速估計方法

有效

• 申請號: 202011049462.4
• 申請日: 2020-09-29
• 公開（公告）號: CN112229627B
• 公開（公告）日: 2021-12-03
• 發明（設計）人: 李福生;馬騫;曾小龍
• 申請（專利權）人: 電子科技大學
• 主分類號: G01M13/04
• 分類號: G01M13/04;G01M13/045;G01M13/00;G01H17/00;G06F17/14
• 代理公司: 電子科技大學專利中心 51203
• 代理人: 周劉英

1.一種基于短時稀疏傅里葉變換的旋轉機械瞬時轉速估計方法，其特征在于，該方法包括以下步驟：

步驟1：采集原始軸承的振動信號z(t)；

步驟2：定義短時稀疏傅里葉算法中的Hamming窗函數g_T(t)；

步驟3：初始化相關參數：信號長度N、窗長winLen、重疊點數noverlap、采樣頻率f、稀疏度k；

步驟4：將原始軸承的振動信號z(t)和窗函數g_T(t)轉換為列向量，利用信號長度、窗長、重疊點數計算出窗滑動次數n；

步驟5：把轉換為列向量的窗函數擴展為n列的矩陣w，并將窗函數選取的原始軸承的振動信號段表示為列，得到一個n×winLen的矩陣Fig，將矩陣Fig和w進行點乘，得到點乘結果；

步驟6：對點乘結果選定一個相鄰頻點最小間隔σ，通過濾波器的散列函數進行數量為B的分筐操作，按一定概率進行頻譜重排；

步驟7：選取平坦窗函數G(n)加窗提取信號；

步驟8：加窗提取之后，做信號時域降采樣，再進行B維傅里葉變換，由分筐后的B個頻點恢復出加窗提取后信號的N個頻點；

步驟9：使用哈希映射將恢復出的N個頻點映射至長度為B的降采樣譜中，迭代L次定位循環，得到候選非零系數位置集合；若每一次定位循環中的候選非零系數位置在候選非零系數位置集合中出現次數大于L/2并且定位循環迭代次數達到了L次，則可獲得k個大值頻點系數位置坐標集合Ir；

步驟10：對于每個大值頻點坐標集合Ir中的元素，計算頻率信息，獲取對應位置的傅里葉系數集合，循環至定位循環迭代次數L并對每一位置系數值取中值，得到信號的頻域估計值并將其轉化為時頻矩陣；

步驟11：對窗函數g_T(t)選取的每一個信號段重復步驟6-步驟10，根據各段的時頻矩陣輸出瞬時頻率頻譜圖，并根據瞬時頻率與瞬時轉速之間的轉換關系得到轉速曲線；

其中，步驟1通過加速度傳感器采集原始軸承的振動信號z(t)；

步驟2中根據振動信號特征構造的短時稀疏傅里葉算法的表達式為：

式中，t為時間，f為采樣頻率，z′_i為截取信號段的稀疏傅里葉變換；

步驟4中窗滑動的次數n的計算公式為：

n＝fix((N-noverlap)/(winLen-noverlap))；

步驟6中利用散列函數等間距地散列至B個相應筐中，散列函數表達式為：

h(ε)＝εmod N/p

式中，ε為原始數據存儲位置和它散列后的位置之間建立的對應關系，p為信號降采樣因子，并且重排后的信號列定義為：

P_i＝z_σi+τ τ∈[0，N-1]

式中，σi+τ為原信號索引值，i為重排后的信號索引值，P_i表示重排后的信號；

步驟7中，使用高斯窗函數與矩形窗函數卷積得到使用的平坦窗函數，G(n)的公式為

其中，N為信號長度，f_c為截止頻率，M＝Blog₂N；

步驟8中對信號時域進行降采樣的計算公式為：

上式中，N′為信號z_i的長度，B為能整除N′的整數，y_i為信號z_i的B點降采樣；

步驟10中利用參數為ω、σ的平坦窗函數G′進行內循環，對信號的頻域估計值進行估計的過程表示為：

式中，首先對原始軸承的振動信號z(t)重排后進行濾波得到y_i，求得的傅里葉變換表示傅里葉變換過程；將頻譜中d*k個大值頻點坐標放入候選非零系數位置集合Ir中，其中，d表示大值頻點坐標被重復提取了d次，以增加精度，由此可以得到d組重復的大值頻點坐標；定義信號原始頻域為循環至定位循環迭代次數L并對每一候選非零系數位置系數值取中值得到最后頻域的估計值N為信號長度；h_σ，b為散列函數，O_σ，b為偏移函數，將其分別帶入和函數的下標中進行計算，L＝log₂N為定位循環次數。

2.根據權利要求1所述的基于短時稀疏傅里葉變換的旋轉機械瞬時轉速估計方法，其特征在于，所述信號長度N＝1600、窗長winLen＝512、重疊點數noverlap＝64、采樣頻率f＝200、稀疏度k＝34。