System.ArgumentOutOfRangeException: 索引和长度必须引用该字符串内的位置。 参数名: length 在 System.String.Substring(Int32 startIndex, Int32 length) 在 zhuanliShow.Bind() 一种故障诊断方法、系统、终端及计算机存储介质技术方案_技高网

一种故障诊断方法、系统、终端及计算机存储介质技术方案

技术编号:41065410 阅读:3 留言:0更新日期:2024-04-24 11:19
本申请涉及一种故障诊断方法、系统、终端及计算机存储介质,其中,故障诊断方法包括:获取固定于螺旋桨中的振动传感器采集的振动信号,并将振动信号分解为多个模态分量信号;对多个模态分量信号进行变换,确定振动信号的时频谱;根据振动信号的时频谱,确定螺旋桨的故障信息。本申请提供的故障诊断方法、系统、终端及计算机存储介质,振动传感器固定于螺旋桨,通过确定振动信号的模态分量信号,进而变换确定振动信号的时频谱,可通过振动信号的时频谱对螺旋桨进行故障诊断,提高了螺旋桨故障诊断效率及准确性。

【技术实现步骤摘要】

本申请属于故障诊断,尤其涉及一种故障诊断方法、终端及计算机存储介质。


技术介绍

1、复合材料已经成为螺旋桨材料发展的主流方向,复合材料螺旋桨已经在无人机、直升机等旋翼飞行器中具有广泛的应用。作为动力系统的关键部件,螺旋桨的状态直接关系到飞行器的安全。因此,为了保障飞行器的安全,需要对复合材料螺旋桨在运行状态下的结构健康进行监测和故障诊断。由于传统传感系统(硬质传感器和采集板、有线传输等)重量、体积大,无法与高转速下的螺旋桨进行有效集成。因此,通常采用间接测量的手段,在飞行器机体上安装加速度传感器来获取螺旋桨的状态信号。由于测点离螺旋桨距离较远,信号在机械结构传播的过程中会出现衰减,从而导致早期故障诊断困难,影响螺旋桨故障诊断效率及准确性。


技术实现思路

1、针对上述技术问题,本申请提供一种故障诊断方法、系统、终端及计算机存储介质,以提高螺旋桨故障诊断效率及准确性。

2、本申请提供了一种故障诊断方法,包括:获取固定于螺旋桨中的振动传感器采集的振动信号,并将所述振动信号分解为多个模态分量信号;对所述多个模态分量信号进行变换,确定所述振动信号的时频谱;根据所述振动信号的时频谱,确定所述螺旋桨的故障信息。

3、在一实施方式中,将所述振动信号分解为多个模态分量信号,包括:利用l2范数估计各模态分量信号的基频带的带宽,并引入约束条件,构造受约束的变分模型;采用增广拉格朗日法,将所述受约束的变分模型转换为无约束的变分模型;采用交替方向乘子法对所述各模态分量信号、所述各模态分量信号的中心频率、拉格朗日乘子进行迭代更新,并确定所述无约束变分模型的最优解;在所述各模态分量信号的傅里叶变换信号满足预设条件时,停止所述迭代更新,最终确定所述多个模态分量信号。

4、在一实施方式中,在所述利用l2范数估计所述各模态分量信号的基频带的带宽,并引入约束条件,构造受约束的变分模型的步骤之前,包括:对所述各模态分量信号进行一次希尔伯特变换,确定所述各模态分量信号的单侧频谱;根据混合预估中心频率,将所述各模态分量信号的单侧频谱调制到对应的基频带上。

5、在一实施方式中,所述对所述多个模态分量信号进行变换,确定所述振动信号的时频谱的步骤,包括:构建各模态分量信号的解析信号;根据各解析信号的瞬时相位,确定所述各解析信号的瞬时角频率;根据所述各解析信号及所述各解析信号的瞬时角频率,确定所述振动信号的时频谱。

6、在一实施方式中,在所述根据各解析信号的瞬时相位,确定所述各解析信号的瞬时角频率的步骤之前,包括:对所述各模态分量信号进行二次希尔伯特变换,确定所述各模态分量信号的希尔伯特变换信号;根据所述各模态分量信号及所述各模态分量信号的希尔伯特变换信号,确定所述各解析信号的瞬时相位。

7、在一实施方式中,所述根据所述振动信号的时频谱,确定所述螺旋桨的故障信息的步骤,包括以下至少一项:在所述时频谱中的任一时刻对应的频率与所述螺旋桨的故障特征频率的差值小于第一预设值时,所述螺旋桨在对应时刻出现故障;在所述时频谱中的任一时频点对应的能量值大于第二预设值时,所述螺旋桨在对应时刻出现故障。

8、本申请还提供了一种故障诊断系统,所述系统包括螺旋桨、振动传感器、信号采集板、电源及故障诊断终端;其中,所述振动传感器固定于螺旋桨中,用于采集所述螺旋桨的振动信号;所述信号采集板用于获取所述振动传感器采集的振动信号,并将所述振动信号发送给所述故障诊断终端;所述故障诊断终端用于执行上述故障诊断方法的步骤;所述电源用于给所述振动传感器及所述信号采集板供电。

9、在一实施方式中,所述螺旋桨包括桨毂及多个叶片;所述振动传感器固定在所述螺旋桨的至少一个叶片上;所述信号采集板与所述电源固定在所述螺旋桨的桨毂中;其中,所述振动传感器为薄膜振动传感器;所述信号采集板为柔性信号采集板。

10、本申请还提供了一种故障诊断终端,所述终端包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序,所述处理器执行所述计算机程序时实现上述故障诊断方法的步骤。

11、本申请还提供了一种计算机存储介质,所述存储介质存储有计算机程序,所述计算机程序被处理器执行时实现上述故障诊断方法的步骤。

12、本申请提供的一种故障诊断方法、系统、终端及计算机存储介质,振动传感器固定于螺旋桨,通过确定振动信号的模态分量信号,进而变换确定振动信号的时频谱,可通过振动信号的时频谱对螺旋桨进行故障诊断,提高了螺旋桨故障诊断效率及准确性。

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【技术保护点】

1.一种故障诊断方法,其特征在于,包括:

2.如权利要求1所述的方法,其特征在于,将所述振动信号分解为多个模态分量信号,包括:

3.如权利要求2所述的方法,其特征在于,在所述利用L2范数估计所述各模态分量信号的基频带的带宽,并引入约束条件,构造受约束的变分模型的步骤之前,包括:

4.如权利要求1所述的方法,其特征在于,所述对所述多个模态分量信号进行变换,确定所述振动信号的时频谱的步骤,包括:

5.如权利要求4所述的方法,其特征在于,在所述根据各解析信号的瞬时相位,确定所述各解析信号的瞬时角频率的步骤之前,包括:

6.如权利要求1所述的方法,其特征在于,所述根据所述振动信号的时频谱,确定所述螺旋桨的故障信息的步骤,包括以下至少一项:

7.一种故障诊断系统,其特征在于,所述系统包括螺旋桨、振动传感器、信号采集板、电源及故障诊断终端;

8.如权利要求7所述的系统,其特征在于,所述螺旋桨包括桨毂及多个叶片;

9.一种故障诊断终端,其特征在于,所述终端包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序,所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至6任一项所述方法的步骤。

10.一种计算机存储介质,所述存储介质存储有计算机程序,其特征在于,所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至6任一项所述方法的步骤。

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【技术特征摘要】

1.一种故障诊断方法,其特征在于,包括:

2.如权利要求1所述的方法,其特征在于,将所述振动信号分解为多个模态分量信号,包括:

3.如权利要求2所述的方法,其特征在于,在所述利用l2范数估计所述各模态分量信号的基频带的带宽,并引入约束条件,构造受约束的变分模型的步骤之前,包括:

4.如权利要求1所述的方法,其特征在于,所述对所述多个模态分量信号进行变换,确定所述振动信号的时频谱的步骤,包括:

5.如权利要求4所述的方法,其特征在于,在所述根据各解析信号的瞬时相位,确定所述各解析信号的瞬时角频率的步骤之前,包括:

6.如权利要求1所述的方法,其特征在于,所述根据...

【专利技术属性】
技术研发人员:冯雪朱少民朱海斌
申请(专利权)人:浙江清华柔性电子技术研究院
类型:发明
国别省市:

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