[发明专利]转向齿轮实时远程智能监控系统

权利要求书

1.一种转向齿轮实时远程智能监控系统，其特征在于，包括：转向齿轮检测系统、远程故障诊断系统；

所述转向齿轮检测系统，包括：振动传感器、采集器、工控机、无线发射模块；

振动传感器，用于将转向齿轮的振动加速度信号转变为电信号传输给采集器；

采集器，用于对所述电信号进行A/D采集，并将A/D采集得到的数字信号传输给工控机；

工控机，用于将数字信号存储在本地形成转向齿轮状态振动信息；

无线发射模块，用于将转向齿轮状态振动信息进行远程数据传输给远程故障诊断系统；

所述远程故障诊断系统，包括：服务器、数据库管理系统、智能诊断模块、诊断信息发布平台；

服务器，用于通过互联网实时接收无线发射模块发来的转向齿轮状态振动信息；

数据库管理系统，用于存储来自服务器的转向齿轮状态振动信息；

智能诊断模块，用于对转向齿轮状态振动信息进行特征提取，从而判别出转向齿轮的运行状态，对故障进行提前预警；

诊断信息发布平台，用于对转向齿轮的运行状态进行实时发布，并提供转向齿轮的运行状态的历史数据的查询服务。

2.根据权利要求1所述的转向齿轮实时远程智能监控系统，其特征在于，所述振动传感器，包括非接触式电涡流位移振动传感器，所述非接触式电涡流位移振动传感器包括：传感器探头、前置调理模块；

所述传感器探头，用于向转向齿轮安装轴的金属被测表面发射电涡流和感应金属被测表面的磁通，根据电磁效应将磁通变化转换为电流变化，进而输出电流信号；

所述前置调理模块，包括：振荡器、检测电路、放大器以及线性补偿电路；

振荡器，用于将传感器探头输出的电流信号转化成调频和调幅的载波信号；

检测电路，用于从经过振荡器调频和调幅后的载波信号中提取低频信号；

放大器，用于对检测电路输出的低频信号进行放大后作为放大输出信号输出；

线性补偿电路，用于对放大输出信号进行调理得到的反馈信号反馈给振荡器。

3.根据权利要求2所述的转向齿轮实时远程智能监控系统，其特征在于，所述振动传感器包括两个同规格的非接触式电涡流位移振动传感器，该两个同规格的非接触式电涡流位移振动传感器以分布对称的方式安装在转向齿轮的两侧，并且非接触式电涡流位移振动传感器距离转向齿轮的相对位置保持不变，从而在转向齿轮安装轴向方向上的振动情况由这两个非接触式电涡流位移振动传感器分别监测得到。

4.根据权利要求1所述的转向齿轮实时远程智能监控系统，其特征在于，所述的智能诊断模块，包括如下装置：

第一处理装置，用于小波包分解，具体地，将转向齿轮状态振动信息k(t)进行分解，公式如下：

x＝<k(t),ψ(t)>

式中，<·,·>为内积运算，ψ(·)为小波包分解滤波器组，t为时间变量，x表示分解系数序列；

第二处理装置，用于节点重采样，具体地，对所得分解系数序列x按每个小波包底层节点进行重采样，采样函数为：

x'＝G(sort(x,assending),0.5)

式中，x′表示重采样后的系数序列，G(·,0.5)表示采样函数，0.5为重采样比例参数，即：

G(x,0.5)＝{x_i},i∈Ω_odd

其中，{x_i},i∈Ω_odd表示取分解系数序列x中所有的奇数顺序序列值；sort(·)为排序函数；assending为升序参数，升序参数函数表示对输入序列进行升序排列；

第三处理装置，用于节点熵值计算，具体地，求重采样后的系数序列x′的作为熵值的平方和，公式如下：

s＝sum(x′)²＝∑(x′)²

式中，s表示熵值的计算结果；

将各个小波包分解的底层节点的熵值的计算结果的集合组成向量作为信号特征向量S，记为S＝{s}；

第四处理装置，用于归一化，具体地，对用于训练数据集的所有信号特征向量求得均值μ和标准方差σ，进行归一化处理，得到归一化后的特征向量S’，其中：

S’＝{(s-μ)/σ}

第五处理装置，用于基准距离判别，具体地，将训练数据集中转向齿轮无故障运行的数据所得特征向量作为基准向量s₀，计算任意输入数据的特征向量S与基准向量s₀的余弦欧式距离sim(s,s₀)：

sim(s,s0)=cosθ=<s,s0>|s|·|s0|]]>

式中，θ表示特征向量S与基准向量s₀之间余弦角度；

若所得的余弦欧式距离小于阈值0.1，则认为转向齿轮处于故障状态。