船用涡轮增压器故障在线监测诊断方法、装置和存储介质制造方法及图纸

本申请公开了一种船用涡轮增压器故障在线监测诊断方法、装置和存储介质，该方法包括：获取船用涡轮增压器的振动信号；利用改进的线性调频变换方法对所述振动信号进行时频分析，得到时频变换信号；对所述时频变换信号进行同步压缩，得到压缩时频信号；根据所述压缩时频信号得到重构时域振动信号，并根据所述重构时域振动信号提取涡轮增压器的故障特征参数；根据所述故障特征参数对所述船用涡轮增压器进行故障诊断。本发明专利技术能够对船用涡轮增压器强时变的振动信号进行精确的时频分析，并根据时频分析结果对船用涡轮增压器进行故障监测与诊断，可以有效挖掘船用涡轮增压器的故障本质特点。点。点。

【技术实现步骤摘要】
船用涡轮增压器故障在线监测诊断方法、装置和存储介质


[0001]本专利技术涉及大型物资管理
，具体涉及一种船用涡轮增压器故障在线监测诊断方法、装置、电子设备和计算机可读存储介质。

技术介绍

[0002]涡轮增压器是船用柴油机的重要组成部分，一旦发生故障将会对柴油机性能造成重大影响。恶劣的工作环境和复杂的系统组成使船用涡轮增压器在运行的过程中容易发生故障，从而影响船舶主机乃至整船的安全运行。故障预警与诊断能有效预防和避免设备出现严重事故，而振动分析是旋转机械状态监测和故障诊断的常用方法，可用于涡轮增压器的故障诊断。
[0003]船用涡轮增压器多变的运行工况使振动分量瞬时频率和幅值随之发生快速变化，且增压器转子支承的刚度具有不稳定性，导致振动信号呈现强烈的幅值、频率调制特性和非平稳性。对于非平稳信号，通常通过时频分析(Time
‑
Frequency Analysis，TFA)将时域信号扩展为时频表示(Time
‑
FrequencyRepresentation，TFR)，以分析信号的时变特征。经典的时频分析方法包括短时傅里叶变换和小波变换，因受限于海森堡测不准原理，这些方法生成的时频结果不聚集，能量模糊严重，只能看出信号分量的大致轮廓，且信号分量的幅值与真实值相比有较大差距，不能对时变信号提供精确的时频特征描述，从而导致现有技术无法通过振动信号的时频分析结果对船用涡轮增压器进行在线故障监测和诊断。
[0004]因此，需要提出一种船用涡轮增压器故障在线监测诊断方法，能够对船用涡轮增压器强时变的振动信号进行精确的时频分析，并根据时频分析结果对船用涡轮增压器进行故障监测与诊断。

技术实现思路

[0005]有鉴于此，有必要提供一种船用涡轮增压器故障在线监测诊断方法、装置、电子设备和计算机可读存储介质，用以解决现有振动信号分析方法生成的时频结果不聚集，能量模糊严重，无法对船用涡轮增压器的强时变振动信号进行精确的时频分析，从而导致船用涡轮增压器的在线故障监测和诊断不准确的问题。
[0006]为了解决上述问题，本专利技术提供一种船用涡轮增压器故障在线监测诊断方法，包括：获取船用涡轮增压器的振动信号；利用改进的线性调频变换方法对所述振动信号进行时频分析，得到时频变换信号；对所述时频变换信号进行同步压缩，得到压缩时频信号；根据所述压缩时频信号得到重构时域振动信号，并根据所述重构时域振动信号提取涡轮增压器的故障特征参数；根据所述故障特征参数对所述船用涡轮增压器进行故障诊断。
[0007]进一步的，所述改进的线性调频变换方法包括：以瑞利熵与信噪比之和的最小值对应的最佳解调率作为线性调频变换的解调率。
[0008]进一步的，对所述时频变换信号进行同步压缩，得到压缩时频信号，包括：确定所述时频变换信号的频带宽度和中心频点；根据所述频带宽度和中心频点对所述时频变换信号进行压缩，得到压缩时频信号。
[0009]进一步的，根据所述压缩时频信号得到重构时域振动信号，包括：从所述压缩时频信号中，重构出预设倍频数的分量时域信号，得到重构时域振动信号。
[0010]进一步的，根据所述重构时域振动信号提取涡轮增压器的故障特征参数，包括：根据所述重构时域振动信号，提取振动有效值和振动相位；根据所述振动有效值和振动相位得到振动故障特征参数。
[0011]进一步的，所述方法还包括：获取船用涡轮增压器的轴心轨迹信号和转速信号；根据所述轴心轨迹信号和转速信号，提取所述船用涡轮增压器的变异故障特征参数；所述变异故障特征参数用于表征所述涡轮增压器的运行状态与正常状态之间的差异。
[0012]进一步的，根据所述故障特征参数对所述船用涡轮增压器进行故障诊断，包括：根据所述故障特征参数确定故障种类和参数偏离程度；根据所述故障种类和参数偏离程度，确定所述涡轮增压器的故障严重程度。
[0013]本专利技术还提供一种船用涡轮增压器故障在线监测诊断装置，包括：信号获取模块，用于获取船用涡轮增压器的振动信号；时频分析模块，用于利用改进的线性调频变换方法对所述振动信号进行时频分析，得到时频变换信号；同步压缩模块，用于对所述时频变换信号进行同步压缩，得到压缩时频信号；特征提取模块，用于根据所述压缩时频信号得到重构时域振动信号，并根据所述重构时域振动信号提取涡轮增压器的故障特征参数；诊断模块，用于根据所述故障特征参数对所述船用涡轮增压器进行故障诊断。
[0014]本专利技术还提供一种电子设备，包括处理器以及存储器，所述存储器上存储有计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时，实现上述技术方案任一所述的一种船用涡轮增压器故障在线监测诊断方法。
[0015]本专利技术还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质内存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时，实现上述技术方案任一所述的一种船用涡轮增压器故障在线监测诊断方法。
[0016]与现有技术相比，本专利技术的有益效果包括：首先，获取船用涡轮增压器的振动信号，并利用改进的线性调频变换方法进行时频分析，得到时频变换信号；其次，对时频变换信号进行同步压缩，得到压缩时频信号，并根据压缩时频信号得到重构时域振动信号；最后，根据重构时频振动信号提取故障特征参数并通过故障特征参数对船用涡轮增压器进行
故障诊断。本专利技术的方法在现有线性调频变换方法的基础上，对解调率进行优化，基于最优解调率和同步压缩变换，相比于现有的时频分析方法，生成的振动信号的时频图更为清晰，时频能量的聚集性好，能更准确地估计信号的频率轨迹。通过对最优解调同步压缩调频变换后的信号进行信号重构，有效分析强时变类信号，从重构的时域振动信号中提取故障特征参数，比通用故障特征参数对故障特征的表征能力更强，可以有效挖掘船用涡轮增压器的故障本质特点。
附图说明
[0017]图1为本专利技术提供的船用涡轮增压器故障在线监测诊断方法一实施例的流程示意图；图2为本专利技术提供的传感器采集船用涡轮增压器相关数据一是实施例的连接结构示意图；图3（a）为通过短时傅里叶变换对信号进行时频分析一实施例的时频结果示意图；图3（b）为通过连续小波变换对信号进行时频分析一实施例的时频结果示意图；图3（c）为通过小波同步压缩变换对信号进行时频分析一实施例的时频结果示意图；图3（d）为通过本专利技术提供的最优解调同步压缩调频变换对信号进行时频分析一实施例的时频结果示意图；图4（a）为涡轮增压器故障诊断常见通用特征参数的主元分析一实施例的结果示意图；图4（b）为本专利技术提供的故障特征参数的主元分析一实施例的结果示意图；图5为本专利技术提供的一种船用涡轮增压器故障在线监测诊断装置一实施例的结构示意图；图6为本专利技术提供的一种电子设备一实施例的结构示意图。
具体实施方式
[0018]下面结合附图来具体描述本专利技术的优选实施例，其中，附图构成本申请一部分，并与本专利技术的实施例一起用于阐释本专利技术的原理，并非用于限定本专利技术的范围。
[0019]在实施例描述之前，首先对本申请的专利技术构思进行说明。
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种船用涡轮增压器故障在线监测诊断方法，其特征在于，包括；获取船用涡轮增压器的振动信号；利用改进的线性调频变换方法对所述振动信号进行时频分析，得到时频变换信号；对所述时频变换信号进行同步压缩，得到压缩时频信号；根据所述压缩时频信号得到重构时域振动信号，并根据所述重构时域振动信号提取涡轮增压器的故障特征参数；根据所述故障特征参数对所述船用涡轮增压器进行故障诊断。2.根据权利要求1所述的船用涡轮增压器故障在线监测诊断方法，其特征在于，所述改进的线性调频变换方法包括：以瑞利熵与信噪比之和的最小值对应的最佳解调率作为线性调频变换的解调率。3.根据权利要求1所述的船用涡轮增压器故障在线监测诊断方法，其特征在于，对所述时频变换信号进行同步压缩，得到压缩时频信号，包括：确定所述时频变换信号的频带宽度和中心频点；根据所述频带宽度和中心频点对所述时频变换信号进行压缩，得到压缩时频信号。4.根据权利要求1所述的船用涡轮增压器故障在线监测诊断方法，其特征在于，根据所述压缩时频信号得到重构时域振动信号，包括：从所述压缩时频信号中，重构出预设倍频数的分量时域信号，得到重构时域振动信号。5.根据权利要求1所述的船用涡轮增压器故障在线监测诊断方法，其特征在于，根据所述重构时域振动信号提取涡轮增压器的故障特征参数，包括：根据所述重构时域振动信号，提取振动有效值和振动相位；根据所述振动有效值和振动相位得到振动故障特征参数。6.根据权利要求5所述的船用涡轮增压器故障在线监测诊断方法，其特征在于，还包括：获取船用涡轮增压器的轴心轨...

【专利技术属性】
技术研发人员：杨建国，董飞，孙思聪，胡磊，范玉，谢良涛，
申请(专利权)人：武汉理工大学，
类型：发明
国别省市：