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[發(fā)明專利]一種基于快速譜相關(guān)的高壓循環(huán)泵機械信號特征提取方法有效

專利信息
申請?zhí)枺?/td> 202011252309.1 申請日: 2020-11-11
公開(公告)號: CN112364767B 公開(公告)日: 2022-09-20
發(fā)明(設(shè)計)人: 李宏坤;殷慶雨 申請(專利權(quán))人: 大連理工大學(xué)
主分類號: G06K9/00 分類號: G06K9/00;G06F17/14
代理公司: 大連理工大學(xué)專利中心 21200 代理人: 李曉亮;潘迅
地址: 116024 遼*** 國省代碼: 遼寧;21
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摘要:
搜索關(guān)鍵詞: 一種 基于 快速 相關(guān) 高壓 循環(huán) 機械 信號 特征 提取 方法
【說明書】:

一種基于快速譜相關(guān)的高壓循環(huán)泵機械信號特征提取方法,屬于機械信號處理與特征提取領(lǐng)域。步驟:使用壓力脈動傳感器和振動加速度傳感器采集高壓循環(huán)泵運行過程中的機械信號;對采集到的信號去直流分量;確定窗函數(shù)的大小、類型和循環(huán)頻率的范圍;對去直流分量的信號進行短時傅里葉變換和相位修正的短時傅里葉變換;進一步的計算掃描譜相關(guān)并且得到快速譜相關(guān);對快速譜相關(guān)歸一化得到快速譜相干;然后快速譜相干沿著頻率軸積分得到增強包絡(luò)譜;在增強包絡(luò)譜中即可提取到高壓循環(huán)泵機械信號的特征頻率。本發(fā)明克服了傳統(tǒng)信號處理方法不能提取循環(huán)平穩(wěn)類型信號特征頻率的缺點,其可以有效的提取高壓循環(huán)泵的特征頻率,計算時間效率高,具有很強大的工程實用性。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明屬于機械信號處理與特征提取領(lǐng)域,涉及到一種基于快速譜相關(guān)的高壓循環(huán)泵機械信號特征提取方法。

背景技術(shù)

高壓循環(huán)泵在運行中產(chǎn)生的機械信號具有強烈循環(huán)平穩(wěn)特性,準確的提取其運行過程中的信號特征對評估高壓循環(huán)泵設(shè)備的狀態(tài)十分重要。一些常見的信號特征提取方法有時域的方法如方差、峭度值等;頻域的方法如快速傅里葉變換(FFT),倒譜分析,階次分析,全息譜分析等;時頻域的方法如經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解(EMD),變分模態(tài)分解(VMD),小波變換(WT)等。然而在高壓循環(huán)泵中,由于葉輪等旋轉(zhuǎn)部件做旋轉(zhuǎn)運動,會使得采集到的信號表現(xiàn)出周期性的變化規(guī)律,此類信號是循環(huán)平穩(wěn)信號。循環(huán)平穩(wěn)信號與普通的非平穩(wěn)信號有差別,一是其本身具有非平穩(wěn)性,二是表現(xiàn)出周期性,循環(huán)平穩(wěn)信號是本質(zhì)上是非平穩(wěn)的隨機信號,上述傳統(tǒng)信號處理方法如時域頻域分析適合處理平穩(wěn)信號;時頻域方法對處理非平穩(wěn)的隨機信號也有缺陷,比如EMD存在模態(tài)混疊等問題,VMD要求預(yù)先定義模態(tài)數(shù),WT需要選擇最佳小波基函數(shù)和分解層數(shù)等問題。

如果采用循環(huán)平穩(wěn)分析中的方法循環(huán)自相關(guān)分析來高壓循環(huán)泵機械信號特征也有缺陷,因為在現(xiàn)實中的工程應(yīng)用中,采樣時間長,采樣頻率大,導(dǎo)致采集到數(shù)據(jù)量龐大,采用循環(huán)自相關(guān)分析的話會增大計算量,計算時間增加。

發(fā)明內(nèi)容

為了解決現(xiàn)有技術(shù)存在的問題,本發(fā)明提供一種基于快速譜相關(guān)的高壓循環(huán)泵機械信號特征提取方法,本發(fā)明能夠清晰有效的提取高壓循環(huán)泵機械信號的特征頻率,提高計算效率。

本發(fā)明的技術(shù)方案為:

一種基于快速譜相關(guān)的高壓循環(huán)泵機械信號特征提取方法,包括以下步驟:

步驟1:采用壓力脈動傳感器和振動加速度傳感器采集高壓循環(huán)泵運行過程的機械信號;

將壓力脈動傳感器和加速度傳感器均安裝在高壓循環(huán)泵的進口和兩個出口處,監(jiān)測該泵在運行過程中反應(yīng)水力振動的壓力脈動和反應(yīng)機械振動的振動加速度數(shù)據(jù);將壓力脈動傳感器和加速度傳感器在靠近泵的進出口處和遠離泵的進出口處各安裝一個;選取額定工況下的靠近泵側(cè)出口壓力脈動和振動數(shù)據(jù)進行處理。

步驟2:對采集到的機械信號去直流分量處理,達到預(yù)消噪的目的;

所述的對采集到的機械信號去直流分量處理的方法為:

x=y(tǒng)-mean(y)

其中:x為去直流分量后的信號,y為采集到的原始信號,mean表示取均值符號。

步驟3:對步驟2的去直流分量信號進行短時傅里葉變換和相位修正的短時傅里葉變換,具體的:

去直流分量信號短時傅里葉變換的計算方法為:

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