【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及机械信号领域，尤其涉及一种基于振动和声发射信号的机械设备微冲击提取装置及方法。
技术介绍
1、旋转机械设备在运行过程中，轴承、齿轮等关键旋转部件会出现不同程度的磨损和故障，特别应力的不断变化和环境对材料的腐蚀，导致点蚀、裂纹、剥落得缺陷成为旋转部件常见的故障。这类故障在故障开始产生时，即材料的断裂会产生超声发射信号，此时，信号十分微弱，通过振动加速度传感器无法检测到此类信号；随着故障程度的不断加深，振动加剧，可以通过振动加速度传感器监测故障退化的趋势。但是，不管是声发射信号还是振动信号，由于外部环境噪声的干扰和故障初期冲击特征的不明显，往往难以将故障信号从噪声中提取出来。
2、传统的机械故障信号特征提取方法是在计算机上采用数字处理算法实现，采集端只负责采集数据和传输数据，虽然计算机上可以采用更丰富的算法，但是，在很多现场环境下，供电、信号传输的限制下，难以实现基于计算机的特征提取。
3、文献检索查到的相关专利：2014年8月13日公开的申请号为cn103983349a的专利技术专利《一种用于低速重载机械的便携式故障诊断仪》，提供了一种基于振动加速度传感器的故障诊断装置。2018年11月16日公开的申请号为cn108827675a的专利技术专利《基于电机相电流的旋转机械故障监测诊断的方法和装置》，提供了一种基于电机相电流的故障诊断装置。
4、但是上述专利存在两个缺陷：首先，无论是振动信号还是电流信号，无法在故障产生的瞬间捕捉到故障信息；其次，在供电受限的情况下，难以实现信号的有效采
5、总结来说，目前基于振动信号或者电流信号的机械设备诊断装置无法实现复杂环境下的微冲击实时提取和监测。
技术实现思路
1、本专利技术要解决的技术问题在于针对现有技术中的缺陷，提供一种基于振动和声发射信号的机械设备微冲击提取装置及方法，有效的实现了机械设备在强噪声下的微弱冲击提取。
2、本专利技术解决其技术问题所采用的技术方案是：
3、本专利技术提供一种基于振动和声发射信号的机械设备微冲击提取装置，该装置包括：升压恒流模块、无线充电模块、锂电池供电模块、工业串口屏、高性能微控制器、故障报警模块、数据存储模块、客户端、云服务器、移动基站、nb-iot无线通讯模块、自适应数据采集模块、加速度传感器、声发射传感器、继电器模块；其中：
4、锂电池供电模块的输入端与无线充电模块的输出端相连接，升压恒流模块、工业串口屏、高性能微控制器、数据存储模块、nb-iot无线通讯模块的输入端与锂电池供电模块的输出端分别连接，继电器模块的输入端与升压恒流模块的输出端相连接，工业串口屏、故障报警模块、数据存储模块、nb-iot无线通讯模块、自适应数据采集模块、继电器模块的输入端与高性能微控制器的输出端分别连接，高性能微控制器的输入端与工业串口屏、数据存储模块、nb-iot无线通讯模块、自适应数据采集模块的输出端分别连接；
5、nb-iot无线通讯模块的输入端与移动基站的输出端相连接，移动基站的输入端与nb-iot无线通讯模块的输出端相连接，移动基站的输入端与云服务器的输出端相连接，云服务器的输入端与移动基站的输出端相连接，云服务器的输入端与客户端的输出端相连接，客户端的输入端与云服务器的输出端相连接；
6、自适应数据采集模块的输入端与加速度传感器、声发射传感器的输出端分别连接，加速度传感器、声发射传感器的输入端与继电器模块的输出端分别连接；
7、所述高性能微控制器通过设置的微冲击提取系统程序，实现基于振动和声发射信号的机械设备微冲击提取。
8、进一步地，本专利技术的所述故障报警模块包括指示灯和蜂鸣器。
9、进一步地，本专利技术的所述数据存储模块包括u盘主控芯片和u盘。
10、进一步地，本专利技术的所述客户端包括手机端和电脑端。
11、进一步地，本专利技术的所述自适应数据采集模块需要单通道采样频率达到1mhz，采样模式根据故障程度分为采样模式1、采样模式2、采样模式3；
12、采样模式1的采样频率是10khz，每组信号采样点数为32768，每组信号采样间隔时间为30秒；
13、采样模式2的采样频率是1mhz，每组信号采样点数为1048576，每组信号采样间隔时间为30秒；
14、采样模式3的采样频率是1mhz，每组信号采样点数为1048576，每组信号采样间隔时间为600秒。
15、本专利技术提供一种基于振动和声发射信号的机械设备微冲击提取方法，用于实现微冲击提取系统程序，该方法包括以下步骤：
16、s-1、系统初始化；
17、s-2、以采样模式1的方式驱动加速度传感器采样振动信号，以采样模式3的方式驱动声发射传感器采样声发射信号；
18、s-3、分别采用基于信号重构的方法提取微弱冲击特征；
19、s-4、判断是否发生故障，若发生故障，则执行s-5；否则，以采样模式3的方式驱动声发射传感器采样声发射信号；
20、s-5、判断是否早期故障，若是早期故障，则以采样模式2的方式驱动声发射传感器采样声发射信号；否则，以采样模式1的方式驱动加速度传感器采样振动信号；
21、s-6、继续采用基于信号重构的方法提取微弱冲击特征；
22、s-7、进行故障决策：故障点位置、故障类型、故障原因、故障排除方法；
23、s-8、数据和状态在工业串口屏显示；
24、s-9、采集数据和故障决策信息在数据存储模块存储；
25、s-10、采集数据和故障决策信息通过nb-iot无线通讯模块和移动基站无线传输到云服务器；
26、s-11、客户端通过访问云服务器的数据查看设备状态信息和进行数据操作。
27、进一步地，本专利技术的所述步骤s-3中，分别采用基于信号重构的方法提取微弱冲击特征的具体方法为：
28、s-31、对采集的振动信号或者声发射信号s(t)，计算信号的能量信号，计算公式如下：
29、se(t)＝[s′(t)]2-s(t)s″(t)
30、其中，s(t)为采集的振动信号或者声发射信号；se(t)为s(t)的能量信号；s′(t)为s(t)的一阶导数；s″(t)为s(t)的二阶导数；
31、s-32、对采集的信号进行变分模态分解，即vmd分解，并利用麻雀搜索算法ssa对vmd分解的惩罚系数a和模态数k进行寻优，在适应度函数最小的前提下，得到最优的vmd分解信号svmd-opt(t)；计算公式如下：
32、svmd-opt(t)＝{svmd(t)α,kα,k通过saa寻得的最优值}
33、svmd(t)α,k＝imfk
34、
35、
36、其中，svmd(t)α,k为se(t)在惩罚系数本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于振动和声发射信号的机械设备微冲击提取装置，其特征在于，该装置包括：升压恒流模块(1)、无线充电模块(2)、锂电池供电模块(3)、工业串口屏(4)、高性能微控制器(5)、故障报警模块(6)、数据存储模块(7)、客户端(8)、云服务器(9)、移动基站(10)、NB-IoT无线通讯模块(11)、自适应数据采集模块(12)、加速度传感器(13)、声发射传感器(14)、继电器模块(15)；其中：
2.根据权利要求1所述的基于振动和声发射信号的机械设备微冲击提取装置，其特征在于，所述故障报警模块(6)包括指示灯和蜂鸣器。
3.根据权利要求1所述的基于振动和声发射信号的机械设备微冲击提取装置，其特征在于，所述数据存储模块(7)包括U盘主控芯片和U盘。
4.根据权利要求1所述的基于振动和声发射信号的机械设备微冲击提取装置，其特征在于，所述客户端(8)包括手机端和电脑端。
5.根据权利要求1所述的基于振动和声发射信号的机械设备微冲击提取装置，其特征在于，所述自适应数据采集模块(12)需要单通道采样频率达到1MHz，采样模式根据故障程度分为
6.一种基于振动和声发射信号的机械设备微冲击提取方法，其特征在于，用于实现微冲击提取系统程序，该方法包括以下步骤：
7.根据权利要求6所述的基于振动和声发射信号的机械设备微冲击提取方法，其特征在于，所述步骤S-3中，分别采用基于信号重构的方法提取微弱冲击特征的具体方法为：
8.根据权利要求6所述的基于振动和声发射信号的机械设备微冲击提取方法，其特征在于，所述步骤S-6中，继续采用基于信号重构的方法提取微弱冲击特征的具体方法为：
...【技术特征摘要】
1.一种基于振动和声发射信号的机械设备微冲击提取装置，其特征在于，该装置包括：升压恒流模块(1)、无线充电模块(2)、锂电池供电模块(3)、工业串口屏(4)、高性能微控制器(5)、故障报警模块(6)、数据存储模块(7)、客户端(8)、云服务器(9)、移动基站(10)、nb-iot无线通讯模块(11)、自适应数据采集模块(12)、加速度传感器(13)、声发射传感器(14)、继电器模块(15)；其中：
2.根据权利要求1所述的基于振动和声发射信号的机械设备微冲击提取装置，其特征在于，所述故障报警模块(6)包括指示灯和蜂鸣器。
3.根据权利要求1所述的基于振动和声发射信号的机械设备微冲击提取装置，其特征在于，所述数据存储模块(7)包括u盘主控芯片和u盘。
4.根据权利要求1所述的基于振动和声发射信号的机械设备微...
【专利技术属性】
技术研发人员：严保康，叶海洋，吕旭，张伟，周凤星，卢少武，
申请(专利权)人：武汉科技大学，
类型：发明
国别省市：
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