[发明专利]基于内置编码信息的单传感柔性角度域平均方法

说明书

技术领域

本发明涉及机械设备故障诊断技术领域，特别涉及基于内置编码信息的单传感柔性角度域平均方法。

背景技术

现阶段机械设备故障诊断最为有效途径之一的振动分析，在一些场合，测振传感器由于环境和工况限制难以安装。数控机床在工作过程中飞溅出大量的金属碎屑和冷却液，会对测振传感器造成损伤。而对于机械手、机器人等设备，其复杂的运动姿态给测振传感器的安装和布线带来了困难。另外，大型加工中心在服役中要求全封闭的工作环境，导致测振传感器根本无法安装。因此，在振动信息无法获得的情况下，构建新的诊断信息源已然成为现阶段机械故障诊断亟需解决的问题。随着机械设备自动化、智能化的发展趋势，编码器作为内置传感单元在机械装备上得到了广泛配置，用于运动控制的位置反馈，具有测量精度高，响应速度快，测量范围广、工作可靠性好、非接触测量和便于控制的优势。内置编码信息是将机械转动测试轴上的角位移、旋转角位置、角速度等物理量转化成的数字量信号，将其作为一种新的诊断信息源在机械设备的故障诊断和健康监测具有广阔的应用前景。

然而编码器的原始输出信号是一种复杂的多分量耦合信号，它不仅包含早期故障引起的瞬态转速冲击，同时包含由于载荷变化、齿轮时变刚度引起的正常转速波动。并且后者的幅值往往更加强大，给早期故障特征的提取带来困难。时域平均技术是一种传统的机械故障诊断技术，可以提取信号中感兴趣周期分量，提高信噪比，但其只适用于定转速工况下，而实际上，不少重要装备在不同的工作要求或条件下其运行转速往往是非平稳的。和平稳工况相比，变转速下的机械设备振动信号变得尤为复杂，大大增加了故障特征的提取难度。2013年，法国学者Leclère等提出了角域平均技术，用于变转速下的内燃机和齿轮故障诊断。但角域平均方法仍然依赖于键相信号的配合，这需要额外安装传感器并增加测试成本和难度，且其平均算法避免不了截断误差对信号信噪比的不利影响，实现只采用单个传感器进行测试同时又能避免截断误差干扰的角度域平均方法具有重要意义。

发明内容

为了克服上述现有技术的缺点，本发明的目的在于提供基于内置编码信息的单传感柔性角度域平均方法，实现机械设备在平稳及变转速工况下均能进行故障特征提取和诊断监测。

为实现上述目的，本发明方案采取的技术方案为：

基于内置编码信息的单传感柔性角度域平均方法，包括以下步骤：

步骤一：利用编码器数采卡读取机械设备中的内置编码器信号，对信号进行高频采样和预处理，得到测试轴的角位置信号，记为x(t)；

步骤二：采用多项式拟合法获取机械设备的瞬态运动信息，将x(t)进行多项式拟合和三阶差分得到的Jitter信号记为j(t)及一阶差分得到转速信号v(t)；

步骤三：计算Jitter信号j(t)的角度域等间隔采样序列y(n)，先计算转速信号v(t)的转速波动量，转速波动量定义为转速信号的标准差除以平均转速，通过设定阈值为0.5％判断是否为平稳信号，超过阈值范围的信号为非平稳信号，需要对Jitter信号j(t)的进行角度域重采样,否则作为平稳信号处理，原j(t)信号即作为等角度间隔采样信号；

步骤四：采用基于Chirp-Z(Chirp-Z Transform，CZT)变换的柔性角度域平均方法，CZT通过在频谱中设置梳状滤波器，将感兴趣阶次进行保留而避免截断误差，获取期望输出阶次的频率采样值由如下公式得到：

式中，y(n)为角度域等间隔采样序列，N为序列的长度，A为起始采样点的极坐标值，W为采样点之间的频率间隔，k为对应阶次，

然后将各频域采样值按照离散傅里叶的形式排列成矢量数组，进一步通过离散傅里叶反变换即精确获取期望阶次的角度域平均结果，从而确定设备是否存在的故障。

本发明相比于现有技术，具有以下有益效果：

a)本发明可以通过编码器高精度测得的角位置信号得到反映机械健康状况的扭振信号，即Jitter信号，Jitter是一种可以用于机械早期故障检测的有效信号，并且能真实反映了系统的运动和动力学特征。

b)编码器自身即是一种高精度的键相装置，在非平稳工况下可以对Jitter信号进行角度域重采样，消除转速变化的影响，适用于大转速波动工况。

c)本发明在传统时域平均方法的基础上，创造性提出基于Chirp-Z变换的柔性角度域平均方法，CZT通过在频谱中设置梳状滤波器，可以高效准确地将感兴趣阶次进行保留而避免截断误差，提高信噪比。