[发明专利]一种钢圈故障自识别方法

说明书

技术领域

本发明涉及钢圈自检领域，具体是涉及一种钢圈故障自识别方法。

背景技术

钢圈是汽车的主要总成之一，具有生产量大、检测指标多等特点，其质量的优劣，将集中体现在整车性能上，但是针对钢圈的损伤检测，大部分必须使产品下线，再使用专用量具检测，劳动强度大，效率低，受检率与准确率也必将受到人为因素的影响，在实际过程中会产生很多不便。

发明内容

为了克服现有技术的不足，本发明提供一种钢圈故障自识别方法，该识别方法可应用于钢圈自检测系统中，可以有效地解决现有技术存在的弊端，检测效果精准有效，检测效率大大提高。

本发明的技术方案如下：一种钢圈故障自识别方法，包括以下步骤：

a、在钢圈主体上设置信号检测系统，所述的信号检测系统为多信号检测块，在钢圈主体上呈多边形分散分布，多信号检测块设于多边形的各个顶点上，发射信号对钢圈主体进行实时检测，并将检测信息发送到数据传输系统；同时设置好数据传输系统、故障位置识别系统、故障尺寸识别系统；

b、信号检测系统接收钢圈主体反射回来的信号并传输给数据传输系统，数据传输系统将检测信息进行压缩后传输到故障位置识别系统；

c、故障位置识别系统将接收到的压缩信号进行提取，根据信号的时域分量及信号点间的距离，进行多边形信号定位，重复迭代计算，得出故障点的坐标；

d、故障位置识别系统将故障点坐标传输至故障尺寸识别系统，故障尺寸识别系统基于神经网络，通过数据的训练拟合，计算出损伤指标尺寸。

所述的步骤b中，数据传输系统对检测信息的压缩过程为将检测信息输入测量矩阵，经过传输、重构，获得重构信号，最终获得重构的压缩信号；

压缩过程公式：y＝φx＝φψs＝qs；y为压缩后的信号值，为M×1维，y中所有测量值与x中所有元素呈线性组合关系，x为被压缩信号，φ为测量矩阵，φ＝{φ₁；φ₂；...φ_M}，φ_i为1×N维向量，q＝φ·ψ，称为传感矩阵；重构稀疏信号的前提是满足约束等距条件，即对任意K个稀疏信号c和常数δ_k∈(0,1)，满足：(1-δ_k)||c||₂≤||qc||₂≤(1+δ_k)||c||₂；

重构步骤：

e·初始化，令线差γ₀＝y，原始矩阵φ₀＝φ，迭代次数k＝1；

f·求解索引值λ_k＝arg max i＝1,2…N(<γ_K-1,φ_i>)；

g·解最小2乘问题s_k＝arg min s||y-φ_k||₂得到新信号s_k；

h·计算新测量值y_k＝φ_k·s_k及新线差γ_k＝y-y_k；

i·迭代次数R＝k+1，若k<K,则返回f步继续迭代，否则返回重构信号

所述的步骤c中，多边形信号定位过程为：y_i+3＝k_i,i+1(y_i-y_i+1)、x_i+3＝k_i,i+1(x_i-x_i+1)；

其中：λ_i为信号的时域分量(i＝1,2,3…)，V为声信号、磁信号的传播速度，为对应迭代次数下的前一次的信号时域分量(i＝1,2,3…)，为无故障状态下信号传播的时间值，Lq为信号点间的距离(q＝1,2,3…)，Lq为信号点间的距离(q＝1,2,3…)；

计算出任意两点的k值，再由y_i+3＝k_i,i+1(y_i-y_i+1)、x_i+3＝k_i,i+1(x_i-x_i+1)计算获知多点的坐标值，重复上述迭代过程，即可实现对故障点的精准定位。

所述的钢圈故障自识别方法，还包括累计损伤级别评判系统和剩余寿命预估系统。