一种螺栓状态的诊断方法及系统技术方案

本发明专利技术提供一种螺栓状态的诊断方法及系统，所述方法包括：采集待诊断螺栓的第一振动信号和第二振动信号；根据第一振动信号和第二振动信号的信号差，获得信号差的自相关函数；对信号差的自相关函数进行小波包N层分解，提取频率成分信号；根据每个频率成分信号，获得每个频率信号对应的信号能量；根据各个频率信号对应的信号能量，获得诊断特征向量；将诊断特征向量输入至螺栓状态诊断模型，输出待诊断螺栓的状态诊断结果，螺栓状态诊断模型是基于螺栓训练样本的样本特征向量以及对应的状态标签进行训练后获得的。所述装置用于执行上述方法。本发明专利技术实施例提供的螺栓状态的诊断方法及系统，提高了螺栓状态诊断的可靠性。

A diagnosis method and system of bolt state

【技术实现步骤摘要】
一种螺栓状态的诊断方法及系统
本专利技术涉及设备维护
，具体涉及一种螺栓状态的诊断方法及系统。
技术介绍
螺栓连接是一种常见的机械连接方式，具有易拆卸、不破坏结构件等优点被广泛应用于铁路、车辆、桥梁和工程设备等领域。螺栓连接在使用过程中由于受到振动、冲击和腐蚀等因素影响，会导致螺栓松动、变形、脱落和断裂，进而引发设备故障，甚至造成巨大的经济损失和安全事故。现有技术中，针对螺栓松动的诊断主要有图像识别法和符号标记法。图像识别法需要在螺栓连接部位的转动部分和非转动部分上标记符号，但机械设备在长期服役中标记符号易被污垢遮挡或脱落，导致无法进行图像判断，难以满足实际需求。符号标记法是螺栓紧固状态下在螺杆和螺栓上画线，同图像识别法一样，螺栓在长期服役过程中预先划定的线条会被遮挡或脱落，无法满足现实工程需求。
技术实现思路
针对现有技术中的问题，本专利技术实施例提供一种螺栓状态的诊断方法及系统，能够至少部分地解决现有技术中存在的问题。一方面，本专利技术提出一种螺栓状态的诊断方法，包括：采集待诊断螺栓的第一振动信号和第二振动信号；根据所述待诊断螺栓的第一振动信号和第二振动信号的信号差，获得所述待诊断螺栓的信号差的自相关函数；对所述待诊断螺栓的信号差的自相关函数进行小波包N层分解，提取第N层的2N个频率成分信号作为所述待诊断螺栓对应的频率成分信号；其中，每个频率成分信号对应一个频率段；根据所述待诊断螺栓对应的每个频率成分信号，获得所述待诊断螺栓对应的每个频率信号对应的信号能量；根据所述待诊断螺栓对应的各个频率信号对应的信号能量，获得所述待诊断螺栓对应的诊断特征向量；将所述诊断特征向量输入至螺栓状态诊断模型，输出所述待诊断螺栓的状态诊断结果；其中，所述螺栓状态诊断模型是基于螺栓训练样本的样本特征向量以及对应的状态标签进行训练后获得的，所述状态标签是预先确定的，所述状态标签与所述样本特征向量对应。另一方面，本专利技术提供一种螺栓状态的诊断系统，包括：采集模块，用于采集待诊断螺栓的第一振动信号和第二振动信号；第一获得模块，用于根据所述待诊断螺栓的第一振动信号和第二振动信号的信号差，获得所述待诊断螺栓的信号差的自相关函数；小波分解模块，用于对所述待诊断螺栓的信号差的自相关函数进行小波包N层分解，提取第N层的2N个频率成分信号作为所述待诊断螺栓对应的频率成分信号；其中，每个频率成分信号对应一个频率段；第二获得模块，用于根据所述待诊断螺栓对应的每个频率成分信号，获得所述待诊断螺栓对应的每个频率信号对应的信号能量；第三获得模块，用于根据所述待诊断螺栓对应的各个频率信号对应的信号能量，获得所述待诊断螺栓对应的诊断特征向量；诊断模块，用于将所述诊断特征向量输入至螺栓状态诊断模型，输出所述待诊断螺栓的状态诊断结果；其中，所述螺栓状态诊断模型是基于螺栓训练样本的样本特征向量以及对应的状态标签进行训练后获得的，所述状态标签是预先确定的，所述状态标签与所述样本特征向量对应。再一方面，本专利技术提供一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现上述任一实施例所述螺栓状态的诊断方法的步骤。又一方面，本专利技术提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述任一实施例所述螺栓状态的诊断方法的步骤。本专利技术实施例提供的螺栓状态的诊断方法及系统，能够采集待诊断螺栓的第一振动信号和第二振动信号，根据待诊断螺栓的第一振动信号和第二振动信号的信号差，获得待诊断螺栓的信号差的自相关函数，对待诊断螺栓的信号差的自相关函数进行小波包N层分解，提取第N层的2N个频率成分信号作为待诊断螺栓对应的频率成分信号，根据待诊断螺栓对应的每个频率成分信号，获得待诊断螺栓对应的每个频率信号对应的信号能量，根据待诊断螺栓对应的各个频率信号对应的信号能量，获得待诊断螺栓对应的诊断特征向量，将诊断特征向量输入至螺栓状态诊断模型，输出待诊断螺栓的状态诊断结果，提高了螺栓状态诊断的可靠性。附图说明为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。在附图中：图1是本专利技术一实施例提供的螺栓状态的诊断方法的流程示意图。图2是本专利技术另一实施例提供的螺栓状态的诊断方法的流程示意图。图3是本专利技术又一实施例提供的螺栓状态的诊断方法的流程示意图。图4是本专利技术再一实施例提供的螺栓状态的诊断方法的流程示意图。图5是本专利技术一实施例提供的制动盘的样本连接螺栓的第一振动测量点和第二振动测量点的传感器安装示意图；图6是本专利技术一实施例提供的制动盘的样本连接螺栓的激励点布置示意图；图7是本专利技术一实施例提供的螺栓状态的诊断系统的结构示意图。图8是本专利技术另一实施例提供的螺栓状态的诊断系统的结构示意图。图9是本专利技术又一实施例提供的螺栓状态的诊断系统的结构示意图。图10是本专利技术再一实施例提供的螺栓状态的诊断系统的结构示意图。图11是本专利技术一实施例提供的电子设备的实体结构示意图。具体实施方式为使本专利技术实施例的目的、技术方案和优点更加清楚明白，下面结合附图对本专利技术实施例做进一步详细说明。在此，本专利技术的示意性实施例及其说明用于解释本专利技术，但并不作为对本专利技术的限定。需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互任意组合。图1是本专利技术一实施例提供的螺栓状态的诊断方法的流程示意图，如图1所示，本专利技术实施例提供的螺栓状态的诊断方法，包括：S101、采集待诊断螺栓的第一振动信号和第二振动信号；具体地，在待诊断螺栓头部的顶端选择一点作为所述待诊断螺栓的第一振动测量点，在被紧固件与螺栓头部接触的平面上选择一点作为所述待诊断螺栓的第二振动测量点，并在被紧固件与螺母接触的平面上选择一点作为所述待诊断螺栓的激励点，上述螺母是与所述待诊断螺栓配合的螺母。采用激励装置在所述待诊断螺栓的激励点施加脉冲激励，通过加速度传感器在所述待诊断螺栓的第一振动测量点采集第一振动信号，在所述待诊断螺栓的第二振动测量点采集第二振动信号，从而获得所述待诊断螺栓的第一振动信号和第二振动信号。其中，所述第一振动测量点、所述第二振动测量点以及激励点的选择，根据实际经验进行设置，本专利技术实施例不做限定。所述激励装置包括但不限于力锤。S102、根据所述待诊断螺栓的第一振动信号和第二振动信号的信号差，获得所述待诊断螺栓的信号差的自相关函数；具体地，在获得所述待诊断螺栓的第一振动信号和第二振动信号之后，计算所述第一振动信号和第二振动信号的信号差，然后对上述信号差通过相关性分析计算获得所述待诊断螺栓的信号本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种螺栓状态的诊断方法，其特征在于，包括：/n采集待诊断螺栓的第一振动信号和第二振动信号；/n根据所述待诊断螺栓的第一振动信号和第二振动信号的信号差，获得所述待诊断螺栓的信号差的自相关函数；/n对所述待诊断螺栓的信号差的自相关函数进行小波包N层分解，提取第N层的2

【技术特征摘要】
1.一种螺栓状态的诊断方法，其特征在于，包括：
采集待诊断螺栓的第一振动信号和第二振动信号；
根据所述待诊断螺栓的第一振动信号和第二振动信号的信号差，获得所述待诊断螺栓的信号差的自相关函数；
对所述待诊断螺栓的信号差的自相关函数进行小波包N层分解，提取第N层的2N个频率成分信号作为所述待诊断螺栓对应的频率成分信号；其中，每个频率成分信号对应一个频率段；
根据所述待诊断螺栓对应的每个频率成分信号，获得所述待诊断螺栓对应的每个频率信号对应的信号能量；
根据所述待诊断螺栓对应的各个频率信号对应的信号能量，获得所述待诊断螺栓对应的诊断特征向量；
将所述诊断特征向量输入至螺栓状态诊断模型，输出所述待诊断螺栓的状态诊断结果；其中，所述螺栓状态诊断模型是基于螺栓训练样本的样本特征向量以及对应的状态标签进行训练后获得的，所述状态标签是预先确定的，所述状态标签与所述样本特征向量对应。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于螺栓训练样本的样本特征向量以及对应的状态标签训练获得所述螺栓状态诊断模型的步骤包括：
获得所述螺栓训练样本；
通过所述螺栓训练样本的样本特征向量以及对应的状态标签对支持向量机模型进行训练，获得所述螺栓状态诊断模型。


3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述获得所述螺栓训练样本包括：
采集样本螺栓的第一振动信号和第二振动信号；其中，所述螺栓训练样本对应预设数量个样本螺栓；
根据所述样本螺栓的第一振动信号和第二振动信号的信号差，获得所述样本螺栓的第一振动信号和第二振动信号的自相关函数；
对所述样本螺栓的第一振动信号和第二振动信号的自相关函数进行小波包N层分解，提取第N层的2N个频率成分信号作为所述样本螺栓对应的频率成分信号；其中，每个频率成分信号对应一个频率段；
根据所述样本螺栓对应的每个频率成分信号，获得所述样本螺栓对应的每个频率信号对应的信号能量；
根据所述样本螺栓对应的各个频率信号对应的信号能量，获得所述样本螺栓对应的样本特征向量。


4.根据权利要求1至3任一项所述的方法，其特征在于，所述根据所述待诊断螺栓对应的各个频率信号对应的信号能量，获得所述待诊断螺栓对应的诊断特征向量包括：
对所述待诊断螺栓对应的各个频率信号对应的信号能量进行归一化处理，获得每个信号能量的归一化值；
根据各个信号能量的归一化值，获得所述诊断特征向量。


5.一种螺栓状态的诊断系统，其特征在于，包括：
采集模块，用于采集待诊断螺栓的第一振动信号和第二振动信号；
第一获得模块，用于根据所述待诊断螺栓的第一振动信号和第二振动信号的信号差，获得所述...

【专利技术属性】
技术研发人员：焦标强，曹建行，吕宝佳，宋跃超，陈德峰，齐冀，赵鹏，杨广楠，孟红芳，范荣巍，徐勇航，谷子琛，
申请(专利权)人：中国铁道科学研究院集团有限公司，北京纵横机电科技有限公司，中国铁道科学研究院集团有限公司机车车辆研究所，
类型：发明
国别省市：北京;11