旋转机械碰摩声发射信号的分形特征分析方法技术

本发明专利技术涉及旋转机械碰摩声发射信号的分形特征分析方法。本发明专利技术技术方案是从摩擦点的ＡＥ传感器提取ＡＥ信号，ＡＥ信号上叠加高斯白噪声和非平稳噪声，采样、量化、分帧，将每一帧含有噪声的数据等分成长为ｍ的短时帧数据段；用基于波形的分形维数算法计算各短时帧数据段的分维值，取正中间序号的数据作为中值滤波的输出。本发明专利技术解决了现有方法存在的计算量非常大、Ｋａｔｚ维存在着精度不高、短时帧分维曲线波动较大的缺点。本发明专利技术在强噪声环境下，对数波长维比Ｋａｔｚ维和盒维具有更强区分噪声和ＡＥ信号的能力，并且ＡＥ信号帧的对数波长维比Ｋａｔｚ维和盒维更接近于纯净ＡＥ信号的分维，从而能够有效地检测并反映出碰摩ＡＥ事件的发生，且精确度高，计算量减少。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及旋转机械碰摩声发射信号的分析方法，特别涉及旋转机械碰摩声 发射信号的分形特征分析方法。技术背景声发射技术AE (Acoustic Emission)以其灵敏度高、频响范围宽、信息量 大、动态检测等特点，在碰摩故障检测中显示了其优越性。碰摩发生时伴有较强 的AE信号产生。由AE特征参数及其变化可以判断碰摩的产生及强度，确定碰摩 点的位置。但是由于AE源的多样性和噪声干扰的复杂性，AE的特征参数常常无 法反映设备的真实状态，尤其在强噪声环境下，AE的特征识别与提取一直是个 难题。利用分形理论对碰摩故障进行了理论计算与实验研究，将其作为定量描述 AE信号的特征参数。可以有效的识别设备的状态和预警，取得良好的效果。但 在实际应用中，分形维算法的计算量是限制其应用的瓶颈。在本专利技术之前，目前常用的分形维方法有盒维，关联维和Katz维方法等。 对于盒维来说，由于随着系统维数的增加，需要的盒子数量指数增加，需要用于 计算的数据长度也相应增加，使得高维系统的收敛非常困难。而关联维卢重依赖 于两个参数最小延迟时间和最小嵌入维。如果最小延迟时间太大，达到吸引子 的大小，则所有矢量都本文档来自技高网...

【技术保护点】
旋转机械碰摩声发射信号的分形特征分析方法，其步骤为：首先对采样量化后的含有ＡＥ信号的噪声进行分帧处理，再将每一帧信号分成等长度的短时帧数据段，采用基于波形的分形维特征分析算法计算每一段的分形维，最后对每一帧进行中值滤波；（１）ＡＥ信号的提取与预处理：（１－１）通过碰摩声发射实验台接近摩擦点的第一ＡＥ传感器或位于联轴器另一端的第二ＡＥ传感器提取ＡＥ信号；（１－２）在连续碰摩ＡＥ信号上叠加高斯白噪声和非平稳噪声；（１－３）采样，量化，分帧；（１－４）将每一帧含有噪声的数据等分成长为ｍ的短时帧数据段；（２）计算各帧的分维值：（２－１）采用基于波形的分形维数算法即对数波长维算法，计算各短时帧数据段的分...

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：邓艾东，包永强，傅行军，赵力，魏昕，
申请(专利权)人：邓艾东，
类型：发明
国别省市：84[中国|南京]