旋转机械系统损伤检测方法、装置及终端制造方法及图纸

本发明专利技术适用于旋转机械系统技术领域，提供了一种旋转机械系统损伤检测方法、装置及终端。其中，旋转机械系统损伤检测方法包括：获取多个传感器分别采集的振动信号；其中，多个传感器分别设置在旋转机械系统的多个敏感测点位置；基于变分模态分解VMD方法，对多个传感器分别采集的振动信号进行预处理得到多个传感器分别对应的信号分量集；根据多个传感器分别对应的信号分量集确定旋转机械系统的VMTES损伤评价指标，并根据旋转机械系统的VMTES损伤评价指标对旋转机械系统进行损伤检测。本发明专利技术能够准确和全面的检测旋转机械系统的损伤。能够准确和全面的检测旋转机械系统的损伤。能够准确和全面的检测旋转机械系统的损伤。

【技术实现步骤摘要】
旋转机械系统损伤检测方法、装置及终端


[0001]本专利技术属于旋转机械系统
，尤其涉及一种旋转机械系统损伤检测方法、装置及终端。

技术介绍

[0002]随着科学技术的发展，机械设备工作强度不断增大，生产效率、自动化程度越来越高，同时机械设备更加复杂，尤其是机械设备组成的旋转机械系统，各部分关联紧密，一旦发生损伤则可能会影响整个旋转机械系统的运转，因此人们对旋转机械系统的损伤检测尤为重视。
[0003]目前，对旋转机械系统进行损伤检测大多采用振动法，然而，采用振动法对旋转机械系统的损伤检测的结果准确度较低。

技术实现思路

[0004]有鉴于此，本专利技术提供了一种旋转机械系统损伤检测方法、装置及终端，以解决现有技术采用振动法对旋转机械系统的损伤检测的结果准确度较低的问题。
[0005]本专利技术实施例的第一方面提供了一种旋转机械系统损伤检测方法，包括：
[0006]获取多个传感器分别采集的振动信号；其中，多个传感器分别设置在旋转机械系统的多个敏感位置；
[0007]基于变分模态分解VMD(Variational mode decomposition)方法，对多个传感器分别采集的振动信号进行预处理得到多个传感器分别对应的信号分量集；
[0008]根据多个传感器分别对应的信号分量集确定旋转机械系统的VMTES(Variational mode decomposition multiscale vector transfer entropy statistics)损伤评价指标，并根据旋转机械系统的VMTES损伤评价指标对旋转机械系统进行损伤检测。
[0009]本专利技术实施例的第二方面提供了一种旋转机械系统的损伤检测装置，包括获取模块、预处理模块和损伤检测模块；
[0010]获取模块，用于获取多个传感器分别采集的振动信号；其中，多个传感器分别设置在旋转机械系统的多个敏感测点位置；
[0011]预处理模块，用于基于VMD方法，对多个传感器分别采集的振动信号进行预处理得到多个传感器分别对应的信号分量集；
[0012]损伤检测模块，用于根据多个传感器分别对应的信号分量集确定旋转机械系统的VMTES损伤评价指标，并根据旋转机械系统的VMTES损伤评价指标对旋转机械系统进行损伤检测。
[0013]本专利技术实施例的第三方面提供了一种终端，包括存储器、处理器以及存储在存储器中并可在处理器上运行的计算机程序，处理器执行计算机程序时实现如第一方面任一项的旋转机械系统损伤检测方法的步骤。
[0014]本专利技术实施例的第四方面提供了一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质
存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现如第一方面任一项的旋转机械系统损伤检测方法的步骤。
[0015]本专利技术与现有技术相比存在的有益效果是：本专利技术通过设置在旋转机械系统的多个敏感位置的传感器采集振动信号，可以较为准确的反应旋转机系系统的振动状态；基于VMD方法，对多个传感器分别采集的振动信号进行预处理得到多个传感器分别对应的信号分量集，可以自适应地实现信号的频域剖分几个分量的有效分离，提高处理速度，且具有噪声鲁棒性的优点；根据多个传感器分别对应的信号分量集确定旋转机械系统的VMTES损伤评价指标，并根据旋转机械系统的VMTES损伤评价指标对旋转机械系统进行损伤检测，根据VMTES损伤评价指标可以准确评估旋转机械系统动力学行为的突变和状态，本专利技术可以准确检测旋转机械系统的损伤。
附图说明
[0016]为了更清楚地说明本专利技术实施例中的技术方案，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性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0017]图1是本专利技术实施例提供的旋转机械系统损伤检测方法的一个实现流程图；
[0018]图2是本专利技术实施例提供的旋转机械系统为齿轮箱时的敏感测点位置分布示意图；
[0019]图3是本专利技术实施例提供的用于表示各敏感测点位置之间传递熵的说明示意图；
[0020]图4是本专利技术实施例提供的齿轮箱在不同状态全矢量损伤统计图；
[0021]图5是本专利技术实施例提供的齿轮箱在不同状态下的损伤云图，其中，图5(a)为齿轮箱在健康状态下的损伤云图，图5(b)为齿轮箱在断齿状态下的损伤云图，图5(c)为齿轮箱在磨损状态下的损伤云图，图5(d)为齿轮箱在断齿磨损耦合故障状态下的损伤云图，图5(e)为齿轮箱在齿面点蚀磨损耦合故障状态下的损伤云图；
[0022]图6是本专利技术实施例提供的传感器1#采集的在齿轮箱不同状态下振动信号的时域波形，其中，图6(a)为传感器1#采集的齿轮箱在磨损状态下振动信号的时域波形，图6(b)为传感器1#采集的齿轮箱在断齿状态下振动信号的时域波形，图6(c)为传感器1#采集的齿轮箱在磨损状态下振动信号的时域波形，图6(d)为传感器1#采集的齿轮箱在齿面点蚀状态下振动信号的时域波形；
[0023]图7是本专利技术实施例提供的各传感器采集的齿轮箱为断齿状态时的振动信号的时域波形，其中，图7(a)为传感器1#采集的齿轮箱为断齿状态时的振动信号的时域波形，图7(b)为传感器2#采集的齿轮箱为断齿状态时的振动信号的时域波形，图7(c)为传感器3#采集的齿轮箱为断齿状态时的振动信号的时域波形，图7(d)为传感器4#采集的齿轮箱为断齿状态时的振动信号的时域波形；
[0024]图8是本专利技术实施例提供的传感器1#采集的齿轮箱为断齿状态时的振动信号的VMD分解结果的示意图；
[0025]图9是本专利技术实施例提供的传感器2#采集的齿轮箱为断齿状态时的振动信号的VMD分解结果的示意图；
[0026]图10是本专利技术实施例提供的利用VMTES对齿轮箱的六种状态下的振动信号的分析结果的示意图，其中，图10(a)为传感器1#
→
传感器2#的分析结果的示意图，图10(b)为传感器2#
→
传感器1#的分析结果的示意图；
[0027]图11是本专利技术实施例提供的传感器1#和传感器2#采集的齿轮箱六种状态下的振动信号进行传递熵计算的结果示意图，其中，图11(a)为齿轮箱为健康状态时的传递熵计算结果示意图，图11(b)为齿轮箱为断齿状态时的传递熵计算结果，图11(c)为齿轮箱为磨损状态时的传递熵计算结果，图11(d)为齿轮箱为齿面点蚀状态时的传递熵计算结果，图11(e)为齿轮箱为断齿与磨损耦合故障状态时的传递熵计算结果，图11(f)为齿轮箱为齿面点蚀与磨损耦合故障状态时的传递熵计算结果；
[0028]图12是本专利技术实施例提供的基于VMTES指标的轴承寿命周期试验图；
[0029]图13是本专利技术实施例提供的旋转机械系统的损伤检测装置的结构示意图；
[0030]图14是本专利技术实施例提供的终端的示意图。
具体实施方式
[0031]本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种旋转机械系统损伤检测方法，其特征在于，包括：获取多个传感器分别采集的振动信号；其中，所述多个传感器分别设置在旋转机械系统的多个敏感测点位置；基于变分模态分解VMD方法，对所述多个传感器分别采集的振动信号进行预处理得到所述多个传感器分别对应的信号分量集；根据所述多个传感器分别对应的信号分量集确定所述旋转机械系统的VMTES损伤评价指标，并根据所述旋转机械系统的VMTES损伤评价指标对所述旋转机械系统进行损伤检测。2.如权利要求1所述的旋转机械系统损伤检测方法，其特征在于，所述基于VMD信号分解方法，对所述多个传感器分别采集的振动信号进行预处理得到所述多个传感器分别对应的信号分量集，包括：针对每个传感器，对该传感器采集的振动信号进行VMD分解得到该传感器对应的单分量调幅调频信号，并根据该传感器对应的单分量调幅调频信号确定该传感器对应的VMD约束变分模型；针对每个传感器，基于迭代搜寻法确定该传感器对应的VMD约束变分模型的最优解，并根据该传感器对应的VMD约束变分模型的最优解确定该传感器对应的信号分量集。3.如权利要求1所述的旋转机械系统损伤检测方法，其特征在于，所述根据所述多个传感器分别对应的信号分量集确定所述旋转机械系统的VMTES损伤评价指标，包括：针对每个传感器，根据该传感器对应的信号分量集和其他各个传感器分别对应的信号分量集，计算其他各个传感器采集的振动信号分别对该传感器采集的振动信号的传递熵；根据其他各个传感器采集的振动信号分别对该传感器采集的振动信号的传递熵，计算该传感器对应敏感测点位置的VMTES损伤评价指标；根据各个传感器对应敏感测点位置的VMTES损伤评价指标确定所述旋转机械系统的VMTES损伤评价指标。4.如权利要求3所述的旋转机械系统损伤检测方法，其特征在于，所述根据该传感器对应的信号分量集和其他各个传感器分别对应的信号分量集，计算其他各个传感器采集的振动信号分别对该传感器采集的振动信号的传递熵，包括：根据该传感器对应的信号分量集得到该传感器对应的信号分量和；根据其他各个传感器分别对应的信号分量集分别得到其他各个传感器分别对应的信号分量和；其中，每个传感器对应的信号分量和为对应信号分量集中的预设数量的信号分量相加；基于多尺度传递熵分析，根据该传感器对应的信号分量和和其他各个传感器分别对应的信号分量和，计算其他各个传感器采集的振动信号分别对该传感器采集的振动信号的传递熵。5.如权利要求3所述的旋转机械系统损伤检测方法，其特征在于，所...

【专利技术属性】
技术研发人员：武哲，秦志英，牛虎力，朱金达，彭立强，闫海鹏，成立峰，赵月静，张新聚，
申请(专利权)人：河北科技大学，
类型：发明
国别省市：