一种旋转机械振动测量方法、系统、设备及存储介质技术方案

本发明专利技术公开了一种旋转机械振动测量方法、系统、设备及存储介质，包括以：预处理图像；提取视频子带的幅值和相位；分析视频子带的幅值和相位，得到微小振动的共振频率；对分解得到的视频子带进行动态滤波，过滤微小振动视频，得到微小振动子带视频及微小振动视频各子带的相位图；结合感兴趣区域，计算各方向的振动位移；重构输出放大后的微小振动子带视频。本发明专利技术利用随着摄像头采集振动图像，自动过滤出主要振动频率，放大处理后可以让用户肉眼用识别出振动特征。每个像素点都可以看作虚拟传感器，实现“面”振监测，并自动分解振动模态，帮助确定振动成分和分析振动原因，还能实现亚像素级别位移测量，满足高空间分辨率，高精度的位移监测需求。移监测需求。移监测需求。

【技术实现步骤摘要】
一种旋转机械振动测量方法、系统、设备及存储介质


[0001]本专利技术属于振动测量
，涉及一种旋转机械振动测量方法、系统、设备及存储介质。

技术介绍

[0002]旋转机械是目前工业机械应用范围最广的机械形式。从动力来源(内燃机、电动机等)、传动形式(齿轮、蜗杆等)到最终的末端执行机构(叶片、车轮等)都离不开旋转运动。旋转机械可以说是工业发展的垒墙石。旋转机械中普遍存在大量周期振动，通过研究振动信号可以分析设备的健康状况、识别机构损伤、判断工作状态，还能深入设计减震优化、噪声控制等，在军用和民用领域都有十分重要的意义。
[0003]欧拉视频运动放大方法是基于光学图像检测的新方法，近几年一直备受人们关注。该方法于2012年由麻省理工学院的William T.Freeman教授团队提出，可以将人看不到的微小振动放大到肉眼可见的水平，从而达到视觉增强的效果。算法首先将视频图像序列中的每一帧进行图像金字塔空间分解，得到不同空间尺度的视频子带，接着使用时域滤波器过滤掉不感兴趣的运动频率，最后放大视频信号，重建图像金字塔并合成输出放大后的视频。本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种旋转机械振动测量方法，其特征在于，包括以下步骤：截取图像数据的感兴趣区域，得到预处理图像；分解预处理图像得到视频子带，提取视频子带的幅值和相位；分析视频子带的幅值和相位，分离背景层、微小振动层和噪声层，得到背景层、微小振动层和噪声层的像素位置和频率分布；根据背景层、微小振动层和噪声层的像素位置和频率分布，分离微小振动，得到微小振动的共振频率；识别共振频率的频率范围，对分解得到的视频子带进行动态滤波，过滤微小振动视频，得到微小振动子带视频及微小振动视频各子带的相位图；根据各子带的相位图得到相位差数据，结合感兴趣区域，计算各方向的振动位移；放大微小振动子带视频，并重构输出放大后的微小振动子带视频。2.根据权利要求1所述的旋转机械振动测量方法，其特征在于，所述根据背景层、微小振动层和噪声层的像素位置和频率分布，分离微小振动，得到微小振动的共振频率，包括：获取微小振动层的像素位置和频率分布，以及背景层和噪声层的主频；均匀选取微小振动层内的n点，n≥1，记录对应位置的每一帧幅值数据；对每一帧幅值数据进行VMD模态分解，得到各阶模态振动数据；计算各阶模态振动数据的功率谱，并提取功率谱中最大值对应的频率，剔除背景层和噪声层的主频；输出保存各阶模态数据。3.根据权利要求1所述的旋转机械振动测量方法，其特征在于，所述识别共振频率的频率范围，对分解得到的视频子带进行动态滤波，过滤微小振动视频，得到微小振动子带视频及微小振动视频各子带的相位图，包括：去时域幅值数据中的背景和噪声干扰，得到微小振动的时域幅值；对微小振动的时域幅值进行S变换，得到每时刻的频率分布数据；对每时刻的频率数据进行聚类分析，得到瞬时中心频率和波动范围；根据瞬时中心频率和波动范围，设计时频滤波掩膜版；根据视频子带的幅值和相位，对各视频子带进行S变换；使用时频滤波掩膜版过滤S变换后的各视频子带数据；对过滤后的各视频子带数据进行S反变换，得到动态过滤后的微小振动子带视频。4.根据权利要求1所述的旋转机械振动测量方法，其特征在于，所述根据各子带的相位图得到相位差数据，结合感兴趣区域，计算各方向的振动位移，包括：获取微小振动层各子带的相位图；第一...

【专利技术属性】
技术研发人员：金悦，李晨曦，
申请(专利权)人：西安交通大学，
类型：发明
国别省市：