一种旋转机械振动信号的压缩方法、解压方法和传输系统技术方案

本发明专利技术实施例提供一种旋转机械振动信号的压缩方法、解压方法和传输系统，涉及旋转机械振动信号技术领域。其中，这种压缩方法包括步骤S1至步骤S4。S1、获取旋转机械振动的原始信号。S2、对原始信号进行预处理，以消除原始信号的噪声和不连续性，获取旋转机械振动的预处理信号。S3、基于各个压缩编码的压缩属性，选取压缩编码对预处理信号进行编码压缩，获取压缩信号。S4、发送压缩信号和选取的压缩编码对应的编号。本发明专利技术具增加了涵盖滤波、定标等方法在内的信号预处理步骤，能够更好地发掘振动信号冗余。在保证重构信号质量的同时达到较高压缩比；与此同时利用自适应码本搜索、固定码本搜索等方法，有效提高算法效率。有效提高算法效率。有效提高算法效率。

【技术实现步骤摘要】
一种旋转机械振动信号的压缩方法、解压方法和传输系统


[0001]本专利技术涉及旋转机械振动信号处理
，具体而言，涉及一种旋转机械振动信号的压缩方法、解压方法和传输系统。

技术介绍

[0002]随着科学技术的不断发展以及制造业的转型升级，云制造模式应运而生，实现机械设备的远程状态检测、故障预警、预测性维护、运行优化等服务已是大势所趋，但机械设备上云率低却一直是制约其发展的重要瓶颈之一。
[0003]要解决此现状只能从源头上攻克机械振动信号由于精度高、数据量大造成的上云成本高这一难题。信号压缩技术可有效降低信号传输能耗，节约信号储存空间，减少上云成本，推动机械设备上云。
[0004]信号压缩算法可大致分为无损压缩和有损压缩，对于机械振动信号来说，传统的无损压缩方法虽具有优秀的重构信号质量，但其压缩比较低且系统复杂度高，导致算法效率低下，时间成本高，无法满足实时性压缩传输的需求；有损压缩算法虽相比于无损压缩能较好的平衡压缩比与重构质量，但由于机械振动信号重复性低、噪声多、精度高等特征，传统的有损压缩算法在机械振动信号上表现效果不佳，无法较好地平衡压缩比、重构信号质量及算法效率三大重要指标。
[0005]有鉴于此，申请人在研究了现有的技术后特提出本申请。

技术实现思路

[0006]本专利技术提供了一种旋转机械振动信号的压缩方法、解压方法和传输系统，以改善上述技术问题。
[0007]第一方面、
[0008]本专利技术实施例提供了一种旋转机械振动信号的压缩方法，其包含：
[0009]S1、获取旋转机械振动的原始信号。
[0010]S2、对原始信号进行预处理，以消除原始信号的噪声和不连续性，获取旋转机械振动的预处理信号。
[0011]S3、基于各个压缩编码的压缩属性，选取压缩编码对预处理信号进行编码压缩，获取压缩信号。
[0012]S4、发送压缩信号和选取的压缩编码对应的编号。
[0013]第二方面、
[0014]本专利技术实施例提供了一种旋转机械振动信号的解压方法，其包含：
[0015]S5、接收编号和压缩信号。其中，编号和压缩信号为第一方面所说的编号和压缩信号。
[0016]S6、根据编号对应的压缩编码解码压缩信号，获取预处理信号。其中，解码为编码压缩的逆过程。
[0017]S7、对预处理信号进行后处理，获取原始信号。其中，后处理为预处理的逆过程。
[0018]第三方面、
[0019]本专利技术实施例提供了一种旋转机械振动信号的传输系统，其包含信号发送装置和信号接收装置。
[0020]信号发送装置用于实现如下步骤：
[0021]S1、获取旋转机械振动的原始信号。
[0022]S2、对原始信号进行预处理，以消除原始信号的噪声和不连续性，获取旋转机械振动的预处理信号。
[0023]S3、基于压缩编码的压缩属性，选取压缩编码对预处理信号进行编码压缩，获取压缩信号。
[0024]S4、发送压缩信号和选取的压缩编码对应的编号。
[0025]信号接收装置用于实现如下步骤：
[0026]S5、接收编号和压缩信号。
[0027]S6、根据编号对应的压缩编码解码压缩信号，获取预处理信号。其中，解码为编码压缩的逆过程。
[0028]S7、对预处理信号进行后处理，获取原始信号。其中，后处理为预处理的逆过程。
[0029]通过采用上述技术方案，本专利技术可以取得以下技术效果：
[0030]具体的，本专利技术实施例的传输系统具有多种压缩比，可适用于不同需求场景下的机械振动信号压缩，更具通用性。增加了涵盖滤波、定标等方法在内的信号预处理步骤，能够更好地发掘振动信号冗余。在保证重构信号质量的同时达到较高压缩比；与此同时利用自适应码本搜索、固定码本搜索等方法，有效提高算法效率。
[0031]为使本专利技术的上述目的、特征和优点能更明显易懂，下文特举较佳实施例，并配合所附附图，作详细说明如下。
附图说明
[0032]为了更清楚地说明本专利技术实施例的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本专利技术的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，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取其他相关的附图。
[0033]图1是本专利技术第一实施例提供的压缩方法的流程示意图。
[0034]图2是本专利技术第三实施例提供的传输系统的逻辑图。
[0035]图3是本专利技术第三实施例提供的传输系统的流程示意图。
[0036]图4是AMR
‑
VDC的压缩流程图。
[0037]图5是G.729A
‑
VDC的压缩流程图。
[0038]图6是G.723.1
‑
VDC的压缩流程图。
[0039]图7是G.721
‑
VDC的压缩流程图。
[0040]图8是G.726
‑
VDC的压缩流程图。
[0041]图9是本专利技术第二实施例提供的解压方法的流程示意图。
具体实施方式
[0042]下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获取的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。
[0043]实施例一：
[0044]请参阅图1至图8所示，本专利技术第一实施例提供一种旋转机械振动信号的压缩方法，其可由旋转机械振动信号的压缩设备来执行。特别的，由压缩设备内的一个或多个处理器来执行，以实现步骤S1至步骤S4。
[0045]S1、获取旋转机械振动的原始信号。
[0046]可以理解的是，许多设备中均安装有旋转轴；旋转机械振动的原始信号为测量得到的旋转轴在旋转过程中发出的振动信号。通过检测旋转轴的振动信号能够分析出设备的旋转轴是否正常工作，从而分析设备的工况。
[0047]压缩设备可以是便携笔记本计算机、台式机计算机、服务器、智能手机或者平板电脑等具有计算性能的电子设备。
[0048]S2、对原始信号进行预处理，以消除原始信号的噪声和不连续性，获取旋转机械振动的预处理信号。
[0049]具体的，对机械振动信号进行信号划分、高通滤波、信号定标、加窗等预处理。
[0050]在上述实施例的基础上，本专利技术的一个可选地实施例中，步骤S2包括步骤S21至步骤S23。
[0051]S21、对原始信号进行分帧处理，获取分帧信号。
[0052]S22、对分帧信号的每一帧分别进行定标和高通滤波，以消除分帧信号的噪声，获取去噪声信号。高通滤波模型为：
[0053][0054]其中，z为输入高通滤波模型的振动信号。具体地，高通滤波的截止频率可以根据数据特征进行本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种旋转机械振动信号的压缩方法，其特征在于，包含：获取旋转机械振动的原始信号；对所述原始信号进行预处理，以消除所述原始信号的噪声和不连续性，获取旋转机械振动的预处理信号；基于各个压缩编码的不同压缩属性，选取压缩编码对所述预处理信号进行编码压缩，获取压缩信号；发送所述压缩信号和选取的压缩编码对应的编号。2.根据权利要求1所述的分析系统，其特征在于，对所述原始信号进行预处理，以消除所述原始信号的噪声和不连续性，获取旋转机械振动的预处理信号包括：对所述原始信号进行分帧处理，获取分帧信号；对所述分帧信号的每一帧分别进行定标和高通滤波，以消除所述分帧信号的噪声，获取去噪声信号；其中，所述高通滤波模型为：z为输入高通滤波模型的振动信号；对所述去噪声信号进行加窗，以消除所述去噪声信号的不连续性，获取所述预处理信号；其中，所述加窗模型为：a、b、L1和L2均为加窗模型的参数。3.根据权利要求1所述的分析系统，其特征在于，所述压缩属性包括编号、压缩比、重构信号质量和效率；所述各个压缩编码至少包含三种压缩编码；其中，所述各个压缩编码的压缩属性为：4.根据权利要求1所述的分析系统，其特征在于，所述各个压缩编码包括AMR
‑
VDC；所述AMR
‑
VDC的编码压缩步骤包括：A、LSP部分：对所述预处理信号进行非对称窗加权，获取自相关系数；
根据所述自相关系数，计算LP系数；其中，所述LP系数的计算模型为：a
i
为LP系数，r(k)为自相关系数，k＝0,1,2,
…
,10；将所述LP系数转换为LSP系数；其中，LSP系数的计算模型为：σ
i
＝cosδ
i
，δ
i
是线谱频率、z为变量；根据所述LSP系数，转换得到频率域LSF并去掉均值，然后用一阶滑动平均预测法求出预测残差矢量并使用分裂矩阵量化法进行量化，获取量化矢量；根据所述量化矢量进行内插，获取LSP索引；其中，内插模型为：σ
i
为量化后的第i子帧的LP系数、n为常数；根据量化及内插后的LP系数构建合成滤波器；其中，所述合成滤波器的模型为：a
i
为量化及内插后的LP系数、x为输入所述合成滤波器的振动信号；B、开环基音搜索部分：将所述预处理信号输入加权滤波器得到加权信号；其中，所述加权滤波器为：τ1∈[0.88,1)，τ2∈[0.4,0.7)，τ1和τ2为加权因子、x为输入加权滤波器的振动信号、a
i
为LP系数；计算所述加权信号的最大自相关函数，并对最大值进行归一化，获取基音估计值；C、闭环基音搜索部分：将所述预处理信号输入所述合成滤波器，并将所述合成滤波器的输出减去所述预处理信号得到残差信号；将所述残差信号输入加权合成滤波器得到自适应码本搜索的目标信号；其中，所述加权合成滤波器的模型为：权合成滤波器的模型为：τ1∈[0.88,1)，τ2∈[0.4,0.7)，τ1和τ2为加权因子、x为输入加权合成滤波器的振动信号、a
i
为LP系数；对所述目标信号进行自适应码本搜索，获取自适应码本索引和自适应码本增益；D、固定码本搜索部分：以所述目标信号减去自适应码本贡献为目标进行固定码本搜索，获取固定码本索引；E、编码部分：
将所述自适应码本索引、固定码本索引、自适应码本增益和LSP索引组合，获取所述压缩信号。5.根据权利要求1所述的分析系统，其特征在于，所述各个压缩编码包括G.729A
‑
VDC；所述G.729A
‑
VDC的编码压缩步骤包括：A、LSP部分：对所述预处理信号进行非对称窗加权，获取自相关系数；根据所述自相关系数，计算LP系数；其中，所述LP系数的计算模型为：a
i
为LP系数，r(k)为自相关系数，k＝0,1,2,
…
,10；将所述LP系数转换为LSP系数；其中，LSP系数的计算模型为：F1(x)＝A(x)+x
‑
11
A(x
‑1)，F2(x)＝A(x)
‑
x
‑
11
A(x
‑1)，a
i
为LP系数、x为所述预处理信号；根据所述LSP系数，转换得到频率域LSF，然后进行二阶的矢量量化，获取量化矢量；根据所述量化矢量进行内插，获取LSP索引；其中，内插模型为：σ
i
＝0.5
×
σ
p
+0.5
×
σ
c
，i＝1,2,
…
,10，σ
i
为量化后的第i子帧的LSP系数，σ
p
为前一子帧的LSP系数，σ
c
为当前子帧的LSP系数；根据LSP系数索引构建合成滤波器；其中，所述合成滤波器的模型为：a
i
为量化及内插后的LP系数、x为输入合成滤波器的振动信号；B、开环基音搜索部分：将所述预处理信号输入加权滤波器得到加权信号；其中，所述加权滤波器为：a
i
为LP系数、x为输入加权滤波器的振动信号、τ为加权因子；计算所述加权信号的最大自相关函数，并对最大值进行归一化，获取基音估计值；C、闭环基音搜索部分：将所述预处理信号输入所述合成滤波器，并将所述合成滤波器的输出减去所述预处理信号得到残差信号；将所述残差信号输入加权合成滤波器得到自适应码本搜索的目标信号；其中，所述加权合成滤波器的模型为：τ为加权因子、a
i
为LP系数、x为输入加权合成滤波器的振动信号；对所述目标信号进行自适应码本搜索，获取自适应码本索引和自适应码本增益；D、代数码本搜索部分：以所述目标信号减去自适应码本贡献为目标进行代数码本搜索，获取固定码本索引；E、编码部分：
将所述自适应码本索引、固定码本索引、自适应码本增益和LSP索引组合，获取所述压缩信号。6.根据权利要求1所述的分析系统，其特征在于，所述各个压缩编码包括G.723.1
‑
VDC；所述G.723.1
‑
VDC的编码压缩步骤包括：A、LSP部分：对所述预处理信号加上一个180样本的窗，获取自相关系数；根据所述自相关系数，计算LP系数；其中，所述LP系数的计算模型为：a
i
为LP系数，r(k)为自相关系数，k＝0,1,2,
…
,10；将所述LP系数转换为LSP系数；根据...

【专利技术属性】
技术研发人员：田晖，汤莉莉，卢璥，全韩彧，蔡奕侨，
申请(专利权)人：华侨大学，
类型：发明
国别省市：