一种天线座传动系统跑合质量异常检测方法技术方案

目前行业内缺少有效的方法用于评估天线座方位传动系统的跑合质量，依赖于操作人员和检验人员的专业知识和工程经验，难以实现跑合质量的精确控制，不利于装配作业过程的数字化。本发明专利技术提出了一种天线座传动系统跑合质量异常检测方法，通过振动加速度传感器，获取跑合过程的数据，并提取时域、频域、小波域等特征，训练每种工况下的异常检测单元，并运用权重对异常检测单元的预测结果进行加权融合，来判断跑合质量是否有异常。判断跑合质量是否有异常。判断跑合质量是否有异常。

【技术实现步骤摘要】
一种天线座传动系统跑合质量异常检测方法


[0001]本专利技术属于设备检测领域，尤其涉及一种天线座传动系统跑合质量异常检测方法。

技术介绍

[0002]天线座方位传动系统由电机、减速机、齿轮副及其他结构件组成，其装配质量直接影响整个传动系统的平稳性、工作寿命、传动噪声等。
[0003]现有的评估方法，存在评价指标单一且依赖于专家经验，缺少客观的评判标准，不利于批量化的生产。通过调研，目前行业内缺少有效的方法用于评估天线座方位传动系统的跑合质量，依赖于操作人员和检验人员的专业知识和工程经验，难以实现跑合质量的精确控制，不利于装配作业过程的数字化。
[0004]因此，提出天线座传动系统跑合质量评估方法，克服现有方法依赖专家经验、缺少客观评判标准的不足，对实现跑合质量的精确控制、跑合过程的数字化具有重要意义。

技术实现思路

[0005]为克服现有技术中的不足，本专利技术提出了一种天线座传动系统跑合质量异常检测方法，通过振动加速度传感器，获取跑合过程的数据，并提取时域、频域、小波域等特征，训练每种工况下的异常检测单元，并运用权重对异常检测单元的预测结果进行加权融合，来判断跑合质量是否有异常。具体包括以下步骤：
[0006]1)获取M种工况下，天线座传统系统正常状态下的振动加速度信号X
k
，k＝1,2,
…
,M。
[0007]2)计算并提取振动加速度信号X
k
的时域特征，包括均值、方差、偏度、均方根、峭度、峰值指标、脉冲指标、波形指标等。
[0008]3)对获取的振动加速度信号进行快速傅里叶变换，得到f
k
。
[0009]4)计算并提取振动加速度信号X
k
的频域特征。
[0010]5)对振动加速度信号X
k
进行N层小波包分解，获得2
N
个分解系数向量{d1,d2,..,d2
N
}，计算小波包分解系数向量di的能量e
i
：其中，L表示信号N层小波分解系数向量的长度，为信号总长度的1/2
N
，i＝1,2,
…
,2
N
。
[0011]6)计算第i层小波包分解系数能量分布特征E
i
：
[0012]7)构建特征向量：将提取的时域特征、频域特征、小波包系数能量分布特征组成特征向量。
[0013]8)基于多工况的健康数据特征，使用单个工况下的特征数据，分别训练支持向量描述模型(SVDD)，有k种工况，使用第i种工况下的健康数据特征集，训练SVDD模型，得到的
模型记为SVDD
i
，对k种工况的健康特征集，就训练了k个SVDD模型。
[0014]9)使用k个SVDD模型对工况的健康数据特征集进行预测，得到预测结果未O1，O2,...,Ok。
[0015]10)权重初始化与结果融合：初始化权重w＝{w1,w2,..,wk}，对k个SVDD模型的预测结果进行融合：O_pred＝w1O1+w2O2+
…
+wkOk。
[0016]11)权重更新与结果融合：将预测结果O_pred与实际结果进行比较，计算预测误差，并进行反向传播，更新权重w。
[0017]12)待满足中止条件后，得到最终权重w*。
[0018]13)未知振动加速度信号预测：对未知振动加速度信号，分别进行截断、特征提取，用权重w*将SVDD1，SVDD2,
…
,SVDDk的预测结果进行加权，得到最终的预测结果。
[0019]本专利技术的有益效果在于
[0020]1、仅使用天线座跑合过程的正常数据来训练模型，避免了传统模型的样本缺失或样本不平衡的问题；
[0021]2、可对多工况下的天线座跑合过程进行异常检测，不局限于单一工况。
附图说明
[0022]图1为特征提取流程图。
[0023]图2为小波包分解示意图。
[0024]图3为模型训练流程图。
[0025]图4为异常检测流程图。
[0026]图5为某天线座基本组成图。
[0027]图6为SVDD1检测结果示意图。
[0028]图7为SVDD2检测结果示意图。
[0029]图8为SVDD3检测结果示意图。
[0030]图9为最终检测结果示意图。
具体实施方式
[0031]下面将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得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。
[0032]天线座基本组成如附图5所示，包括电机减速机、汇流环、方位同步机构、俯仰组合、旋转铰链等。在电机减速机处布置加速度传感器，获取天线座跑合过程中的振动加速度信号。
[0033]提取特征，如附图1和2所示，特征包括时域特征、频域特征和小波域特征，小波域特征提取时，按附图2进行小波包分解，选取的母小波为
’
db4
’
，分解层数为3层。
[0034]SVDD模型训练，运行工况有3种，分别记为工况1，2，3,使用工况1的正常数据训练支持向量描述模型，得到SVDD1；使用工况2的正常数据训练支持向量描述模型，得到SVDD2；使用工况3的正常数据训练支持向量描述模型，得到SVDD3。
[0035]权重初始化与更新，初始化权重w＝{1,1,1}，分别使用SVDD1，SVDD2和SVDD3对工况1
‑
工况3的正常数据进行检测，检测结果记为O1，O2，O3；运用权重对检测结果进行加权，得到融合检测结果，并根据融合检测结果进行反向传播，更新权重w，直至满足终止条件。
[0036]工况1
‑
工况3的正常数据与异常数据组成测试集，对训练好的模型进行检验，结果见附图6
‑
附图9。在测试集中，单个SVDD模型的检测精度低于92％，而本专利技术的检测精度达到了98.9％，说明了本专利技术的有效性。
[0037]本专利技术不局限于上述具体的实施方式，本专利技术可以有各种更改和变化。凡是依据本专利技术的技术实质对以上实施方式所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本专利技术的保护范围。
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种天线座传动系统跑合质量异常检测方法，其特征在于：具体包括以下步骤：1)获取M种工况下，天线座传统系统正常状态下的振动加速度信号X
k
，k＝1,2,
…
,M；2)计算并提取振动加速度信号X
k
的时域特征；3)对获取的振动加速度信号进行快速傅里叶变换，得到f
k
；4)计算并提取振动加速度信号X
k
的频域特征；5)对振动加速度信号X
k
进行N层小波包分解，获得2
N
个分解系数向量{d1,d2,..,d2
N
}，计算小波包分解系数向量di的能量e
i
：其中，L表示信号N层小波分解系数向量的长度，为信号总长度的1/2
N
，i＝1,2,
…
,2
N
；6)计算第i层小...

【专利技术属性】
技术研发人员：孙攀，邱保安，张柳，李力力，吴一豪，
申请(专利权)人：中国电子科技集团公司第十四研究所，
类型：发明
国别省市：