[發(fā)明專利]一種皮帶張力在線識別的方法和系統

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• 申請日: 2020-11-02
• 公開（公告）號: CN112362214A
• 公開（公告）日: 2021-02-12
• 發(fā)明（設計）人: 王少杰;侯亮;林曉涵;鄭正中;賴輝平;張文博
• 申請（專利權）人: 廈門大學
• 主分類號: G01L5/04
• 分類號: G01L5/04;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 廈門市首創(chuàng)君合專利事務所有限公司 35204
• 代理人: 張松亭;林燕玲

一種皮帶張力在線識別的方法和系統，包括如下步驟：1)采集不同張力狀態(tài)下皮帶輪的振動信號，進行預處理，得到訓練數據集和測試數據集；2)通過訓練數據集對GRNN廣義神經網絡模型進行訓練，得到皮帶張力識別神經網絡模型，并通過測試數據集進行驗證；3)在線采集皮帶輪振動信號，進行數據預處理后輸入皮帶張力識別神經網絡模型，得到當前狀態(tài)的皮帶張力大小。本發(fā)明將數據分析和神經網絡算法運用到傳統的帶傳動張力計算中，實現皮帶張力的在線識別，避免降低帶傳動系統工作效率。

技術領域

本發(fā)明涉及皮帶張力識別技術領域，特別是指一種皮帶張力在線識別的方法和系統。

背景技術

客車發(fā)動機的帶傳動裝置經過長時間運行，皮帶容易老化松弛，皮帶張力下降。若張力偏離設計值過多，會引起傳動帶打滑和劇烈抖動，進而引起皮帶高溫、皮帶斷裂或皮帶脫落。引發(fā)機損事故，同時對人身安全構成較大威脅，故有必要監(jiān)測皮帶張力的在線情況。

現有皮帶張力檢測技術中均需先停機，然后敲擊皮帶，再用傳統的皮帶張力公式計算皮帶張力，降低帶傳動裝置工作效率，十分不便。

發(fā)明內容

本發(fā)明的主要目的在于克服現有技術中皮帶張力計算的缺陷，提出一種皮帶張力在線識別的方法和系統，能夠在發(fā)動機運行的過程中在線測試皮帶張力，在一定程度上保障了帶傳動系統的可靠性，同時也不會降低帶傳動系統的工作效率。

本發(fā)明采用如下技術方案：

一種皮帶張力在線識別的方法，其特征在于，包括如下步驟：

1)采集不同張力狀態(tài)下皮帶輪的振動信號，進行預處理，得到訓練數據集和測試數據集；

2)通過訓練數據集對GRNN廣義神經網絡模型進行訓練，得到皮帶張力識別神經網絡模型，并通過測試數據集進行驗證；

3)在線采集皮帶輪振動信號，進行數據預處理后輸入皮帶張力識別神經網絡模型，得到當前狀態(tài)的皮帶張力大小。

優(yōu)選的，所述振動信號包括發(fā)動機的曲軸皮帶輪和壓縮機的曲軸皮帶輪的振動加速度和皮帶橫向振動位移。

優(yōu)選的，所述預處理包括通過拉伊達準則剔除異常值和樣本分割及通過Fisher準則篩選敏感特征得到有效數據集。

優(yōu)選的，所述敏感特征至少包括皮帶振動速度信號的均方根、皮帶振動速度信號的方差、壓縮機曲軸皮帶輪X向振動加速度信號的主動轉頻3階下峰值、發(fā)動機曲軸皮帶輪X向振動加速度信號的主動轉頻1階下峰值、皮帶振動速度信號的壓縮機曲軸轉頻3階峰值、皮帶振動速度信號的發(fā)動機曲軸轉頻1階峰值。

優(yōu)選的，步驟2)中，所述皮帶張力識別神經網絡模型的光滑因子設為0.5，模型表達式為：

其中ω_i為輸出層權重，X為測試數據集樣本，X_i為樣本中心，n為樣本總數，σ為基函數的擴展函數。

優(yōu)選的，步驟2)中，采用測試數據集驗證皮帶張力識別神經網絡模型的準確性，通過均方根誤差、決定系數和平均絕對誤差作為判斷標準。

一種皮帶張力在線識別系統，其特征在于，包括：

信號采集模塊，用于采集皮帶輪振動信號并進行預處理；

計算模塊，集成了皮帶張力識別神經網絡模型的計算規(guī)則，用于根據皮帶輪振動信號識別皮帶張力；

顯示模塊，用于在線顯示皮帶張力大小。

優(yōu)選的，所述信號采集模塊包括有加速度傳感器和位移傳感器。

由上述對本發(fā)明的描述可知，與現有技術相比，本發(fā)明具有如下有益效果：