基于振动特性的铁塔螺栓完全松动快速检测方法技术

本发明专利技术公开了一种基于振动特性的铁塔螺栓完全松动快速检测方法，针对输电铁塔螺栓完全松动故障缺陷进行快速检测，对输电铁塔螺栓连接完全松动前后在脉冲激振下相连接的两塔材振动响应进行采集分析，并利用自相关

Fast detection method of complete looseness of Tower Bolts Based on Vibration Characteristics

【技术实现步骤摘要】
基于振动特性的铁塔螺栓完全松动快速检测方法


[0001]本专利技术涉及电力设备
，更具体的说是涉及一种基于振动特性的铁塔螺栓完全松动快速检测方法。

技术介绍

[0002]目前，螺栓作为输电铁塔塔材上重要连接件，在保证输电铁塔运行安全稳固上发挥着十分紧要的作用。由于输电铁塔常年经受强风影响，导致螺栓逐渐松动、输电铁塔刚强下降，严重影响输电铁塔正常运行。因此对螺栓的运行状况作出评估，并及时进行相应的维护势在必行。
[0003]国内外专家和学者做出了大量理论研究和实验来检测螺栓连接结构的松动故障，其中主要通过检修人员攀爬铁塔利用扭矩扳手进行检测，以及超声波检测、预紧力检测和振动信号检测技术等。在超声波探测法的研究上，包括将超声波检测技术应用到GIS盆式绝缘子螺栓状态监测上，并成功实现了对螺栓松动的检测；将混沌超声波激励应用到单肢螺栓连接结构松动的检测，并得到了螺栓松动的特征参量。虽然超声波探测技术有无损探测和分辨率高等特点，但其准确性有待提高。在预紧力检测法的研究上，包括通过对螺栓在横向载荷下的预紧力的变化过程进行仿真，来判断螺栓松动的过程；利用实验的方法对螺栓在横向振动载荷作用下的防松性能进行了定量地评价。虽然预紧力检测法可以通过测量螺栓螺杆的轴向预紧力从而实现精准地对螺栓松动情况进行评价，但是由于这种方法需要对螺栓预紧力进行长期地监测，因此不适用于对螺栓松动快速检测。目前应用最为广泛的是根据螺栓松动前后振动信号的差异对螺栓松动进行检测和预测，现有技术包括通过对输电铁塔施加外界激励，进而测得输电铁塔螺栓连接结构的振动信号，从振动幅值的区别上对螺栓松动进行评价；将基于振动敏感特征与流形学习的方法应用于风机基座螺栓松动程度诊断；利用螺栓松动前后振动模态参量的变化特征判断螺栓是否松动；将亚谐波共振识别方法应用于螺栓损伤检测。
[0004]而在工程实际中，外界的干扰噪声严重影响了振动信号的采集，所以需要对振动信号做进一步地降噪处理，现有技术包括将小波分析法应用到螺栓松动前后系统振动信号的处理中；将经验模态分解(EMD)用于螺栓松动振动信号处理中，但EMD算法存在严重问题，比如效率低下、模式混叠和端点效应等缺陷，因此往往会影响故障的识别。
[0005]因此，如何实现输电铁塔螺栓完全松动故障缺陷的快速、准确检测是本领域技术人员亟需解决的问题。

技术实现思路

[0006]有鉴于此，本专利技术提供了一种基于振动特性的铁塔螺栓完全松动快速检测方法，针对输电铁塔螺栓完全松动故障缺陷进行快速检测，对输电铁塔螺栓连接完全松动前后在脉冲激振下相连接的两塔材振动响应进行采集分析，并利用自相关
‑
VMD方法进行振动信号处理，最终通过对比螺栓完全松动前后的振动响应生成的频谱图检测出螺栓连接结构是否
完全松动。采用变分模态分解(VMD)可以很好地避免模态混叠与端点效应。
[0007]为了实现上述目的，本专利技术采用如下技术方案：
[0008]一种基于振动特性的铁塔螺栓完全松动快速检测方法，包括以下步骤：
[0009]步骤1：利用脉冲激振法测量输电铁塔螺栓安装结束紧固状态以及当前检测状态下的激振点所在塔材的振动信号和通过螺栓相连接塔材的振动信号；
[0010]步骤2：然后采用自相关
‑
VMD方法对振动信号进行降噪、分解和重构处理，得到各振动信号对应的频谱图；
[0011]步骤3：分别对比激振点所在塔材、螺栓相连塔材在紧固状态下的振动信号对应的频谱图和当前检测状态下的振动信号对应的频谱图，根据所述频谱图是否存在超过设定阈值的差异判断当前螺栓是否完全松动。
[0012]优选的，分别对比紧固状态、当前检测状态下激振点所在塔材和螺栓相连塔材的振动信号对应的频谱图，获得螺栓松动前后各塔材的振动特点；
[0013]当螺栓紧固时，脉冲激振下所有塔材均产生自激振动，螺栓相连接的两塔材振动信号对应的频谱图上主峰值对应频率存在差异，且差异超过设定频率阈值，设定频率阈值可取值为10Hz；当螺栓完全松动时，激振点所在塔材为自激振动，而通过螺栓相连接的塔材为受迫振动，通过螺栓相连接的两塔材振动频谱较为接近，由螺栓相连接的两塔材在螺栓松动前后的振动频谱变化特征可作为螺栓是否完全松动的判断依据。
[0014]优选的，所述步骤2中采用自相关
‑
VMD方法对振动信号进行降噪和分解处理，并生成频谱图，具体过程如下：
[0015]步骤21：利用自相关函数对所述振动信号进行降噪处理，获得降噪信号；
[0016]步骤22：将所述降噪信号作为初始信号，初始分解模态数设置为K＝2,惩罚因子α＝2500，带宽设置为0；
[0017]步骤23：对所述初始信号进行VMD分解，获得K个模态分量，并记录K个模态分量中心频率；
[0018]步骤24：如果K个模态分量中的第n层的模态分量中心频率小于第n
‑
1层的模态分量中心频率，或第n层的模态分量中心频率小于第n
‑
1层的模态分量中心频率差值小于设定差值，则令分解模态数K＝K
‑
1；否则，令分解模态数K＝K+1，并返回所述步骤23；
[0019]步骤25：通过上述步骤22
‑
步骤24，最终将降噪信号进行分解为K个模态分量；
[0020]步骤26：求解每个模态分量和降噪信号之间的相关系数，并将相关系数大于设定系数阈值的模态分量进行重构，最终得到重构信号。
[0021]优选的，设定系数阈值为0.2；对相关系数大于0.2的模态分量在时域进行相加获得所述重构信号，对所述重构信号进行FFT变换得到对应的振动信号的频谱图。
[0022]优选的，自相关函数表示为：
[0023][0024]其中x(t)为采集的初始振动信号；T表示采集周期。
[0025]优选的，步骤S23中，进行VMD分解的具体过程包括：
[0026]S231：对经自相关降噪的降噪信号进行Hilbert变换求解析信号；
[0027]S232：将解析信号平移到基带，利用解析信号梯度的2范数的平方估计信号的带宽，进行变分约束，表达式为：
[0028]上述S231至S233的变分约束过程可由(2)、(3)式所示的公式进行描述：
[0029][0030]s.t.∑
K
u
k
(t)＝f
ꢀꢀ
(3)
[0031]式中，u
k
(t)是各模态分量(IMF)，ω
k
是各IMF的中心频率，δ
(t)
是脉冲函数，K是分解得到的模态数量；表示对时间求偏导；
[0032]步骤233：为求解上面(2)、(3)式中构造的变分问题，求解变分约束，引入拉格朗日乘子λ与二次惩罚因子α，引入增广拉格朗日函数，其中，增广拉格朗日如式(4)所示：
[0033][0034]通过搜索可以得到每个IMFu
k
...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于振动特性的铁塔螺栓完全松动快速检测方法，包括以下步骤：步骤1：利用脉冲激振法测量输电铁塔螺栓安装结束紧固状态以及当前检测状态下的激振点所在塔材的振动信号和通过螺栓相连接塔材的振动信号；步骤2：采用自相关
‑
VMD方法对振动信号进行降噪、分解和重构处理，得到各振动信号对应的频谱图；步骤3：分别对比紧固状态下的振动信号对应的频谱图和当前检测状态下的振动信号对应的频谱图，根据所述频谱图是否存在超过设定阈值的差异判断当前螺栓是否完全松动。2.根据权利要求1所述的基于振动特性的铁塔螺栓完全松动快速检测方法，其特征在于，所述步骤2中采用自相关
‑
VMD方法对振动信号进行降噪和分解处理，并生成频谱图，具体过程如下：步骤21：利用自相关函数对所述振动信号进行降噪处理，获得降噪信号；步骤22：将所述降噪信号作为初始信号，设置初始分解模态数、惩罚因子和带宽；步骤23：对所述初始信号进行VMD分解，获得模态分量，并记录模态分量中心频率；步骤24：如果模态分量中的第n层的模态分量中心频率小于第n
‑
1层的模态分量中心频率，或第n层的模态分量中心频率小于第n
‑
1层的模态分量中心频率差值小于设定差值，则令分解模态数K＝K
‑
1；否则，令分解模态数K＝K+1，并返回所述步骤23；步骤25：通过上述步骤22
‑
步骤24，最终将所述降噪信号分解为K个模态分量；步骤26：求解每个模态分量和所述降噪信号之间的相关系数，并将相关系数大于设定系数阈值的模态分量进行重构，最终得到重构信号。3.根据权利要求2所述的基于振动特性的铁塔螺栓完全松动快速检测方法，其特征在于，所述步骤22中初始分解模态数设置为K＝2，惩罚因子α＝2500，带宽设置为0。4.根据权利要求2所述的基于振动特性的铁塔螺栓完全松动快速检测方法，其特征在于，所述步骤26中设定系数阈值取值为0.2；对相关系数大于0.2的模态分量在时域进行相加获得所述重构信号，对所述重构信号进行FFT变换得到对应的振动信号的频谱图。5.根据权利要求2所述的基于振动特性的铁塔螺栓完全松动快速检测方法，其特征在于，自相关函数表示为：其中x(t)为采集的初始振动信号；T表示采集周期。6.根据权利要求2所述的基于振动特性的铁塔螺栓完全松动快速检测方法，其...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘杰，王向东，贾伯岩，王怡欣，伊晓宇，孙翠英，张志猛，郑雄伟，张佳鑫，
申请(专利权)人：国网河北省电力有限公司电力科学研究院国家电网有限公司，
类型：发明
国别省市：