[发明专利]近场声全息声像模式识别故障检测装置及其检测方法

说明书

技术领域

本发明涉及的是一种工业检测技术领域的装置及方法，具体是一种近场声全息声像模式识别故障检测装置及其检测方法。

背景技术

基于振动信号的故障诊断技术在某些场合下具有局限性，而机械噪声蕴含着丰富的机器状态信息，具有非接触式测量的优点，可以部分地替代振动信号作为故障诊断的手段。利用噪声信号进行故障诊断的技术称之为声学诊断技术。完善的声学诊断技术要求既能够有效的识别声源位置，同时能够进行频谱分析。传统的声源识别方法主要有主观评价法、分部运转法、表面强度法、近场测量法等，但容易受到机械结构和工作环境的限制。声全息作为声源识别的一种技术近年来发展迅速，主要是通过测量一个二维面(全息面)上的声压，运用重构算法来重构声源表面的三维声场(包括声压、声强和法向振速)。声全息方法利用了声的强度信息和相位信息，结果直观，能够很容易对噪声源进行定位、量化，并能显示噪声的传播途径，同时声全息在频域进行，也继承了频域分析的特点。中国专利申请号200910039395.5，发明名称为“空调器噪声源可视化识别的统计最优近场声全息法及其操作方法”，公开了一种声全息在空调噪声源识别中的应用；中国专利申请号03129405.7，发明名称为“采用近场声全息技术辨识非平稳声源的方法”，进一步拓展了近场声全息应用的范围，通过采用循环平稳理论替代传统的傅立叶变化技术，选择谱相关密度函数作为声场重建的物理量，提出了循环平稳声场的近场声全息技术。

作为一种声源识别算法，近场声全息优势明显，但直接用于故障诊断的文献报道很少。阵列声信号经过频域近场声全息后可以得到机械表面振速、声压和声强的分布图形，从图中可以得到某一频率下振源的位置。

在图像处理领域，基于图像的诊断技术应用很广泛。经过对现有技术的检索发现，中国专利申请号200710069113.7，记载了一种“基于多光谱图像的纹理分析鉴别不同品种绿茶的方法和装置”，该技术通过3CCD相机获得不同品种绿茶的图像，计算各种绿茶图像纹理特征放入分类器中进行训练分类，进而对未知绿茶进行诊断分类。借鉴基于图像的诊断技术，形成一种基于近场声全息声像模式识别的故障诊断方法，能够拓展声全息的应用和促进声学诊断技术的发展。

发明内容

本发明针对现有技术存在的上述不足，提供一种近场声全息声像模式识别故障检测装置及其检测方法，基于机械在正常与故障状态下某一频率的声压分布或振速分布会发生变化，从而在声像中产生相应的变化，通过声像在定位噪声源位置的同时，使用图像处理的特征提取技术提取敏感特征来表征正常与故障情况下的声像，然后借助模式识别中的支持向量机对这些特征向量进行训练分类进而进行故障诊断和在线监测。

本发明是通过以下技术方案实现的：

本发明涉及一种近场声全息声像模式识别的故障检测装置，包括：扫描架、传声器阵列、参考源和数据采集系统，其中：参考源紧贴机械，布置在机械可能的噪声源位置，扫描架位于声源一侧，传声器阵列根据所测声源声场位置以不同方式固定在扫描架上，可以对声源进行侧面和顶部扫描测量，参考源传声器和扫描阵列传声器同时与数据采集系统相连接，存储采集到的时域信号并计算得到检测结果。

本发明涉及上述近场声全息声像模式识别的故障检测装置的检测方法，包括以下步骤：

第一步、对具有多个噪声源的机械进行正常与故障工作状态划分与设定，对于故障时振源个数以及位置发生明显变化的情形比较容易从全息图中判断；

第二步、根据声源面大小(lx，ly)确定全息测量面尺寸(Lx，Ly)，并预估敏感频率F范围确定全息面与源面的距离Z以及全息测量面传声器之间的采样间隔(Δx，Δy)；

所述的确定全息测量面尺寸是指：Lx≥1.2＊lx&Ly≥1.2＊ly

为提高全息重建精度，Δx≤λ/6，Δy≤λ/6，Z≤λ/6且Z≥max(Δx，Δy)，其中λ是由F确定的波长。

第三步、在背景噪声一致的条件下测量机械正常与故障状态下的声压信号P(t)，并成立样本库S，进行频谱分析找到敏感频率f(f≤F)，对每个正常声场样本、故障声场样本采用近场声全息。

所述的声场中任一点p的声压信号可表示成Helmholtz积分方程的形式：