[发明专利]一种振动信号的图像分析方法

说明书

技术领域

本发明及振动信号分析领域，特别涉及一种振动信号的图像分析方法。

背景技术

经验小波变换(EWT)是一种新的自适应信号分解方法，该方法继承了EMD和小波分析方法的各自优点，通过提取频域极大值点自适应地分割傅里叶频谱以分离不同的模态，然后在频域自适应地构造带通滤波器组从而构造正交小波函数，以提取具有紧支撑傅立叶频谱的调幅-调频(AM-FM)成分。

近年来的研究方向将该方法引用到机械故障诊断中，提出了一种基于经验小波变换的机械故障诊断方法，并与EMD方法进行了对比分析。但是上述机械故障诊断方法都是一种1维的，只能单独的对一个方向的振动信号进行故障分析，无法将2维的，两个方向的振动信号进行检测和直接在图像上的分析，导致故障诊断的不精准、耗时耗力的情况出现。

发明内容

本发明为解决上述技术问题为提供一种更精确、更全面、更有效的振动信号的图像分析方法。

为解决上述技术问题，本发明采用的技术方案为：

一种振动信号的图像分析方法，包括建立滤波器阶段和检测阶段；

所述建立滤波器阶段包括建立行滤波器和建立列滤波器，

建立行滤波器：将水平方向的振动信号进行经验小波变换，得到经验模态，将经验模态进行傅里叶变换，得到每行的频谱幅值，对每行的频谱幅值进行边界检测，建立相应的行带通滤波器；

建立列滤波器：将垂直方向的振动信号进行经验小波变换，得到经验模态，将经验模态进行傅里叶变换，得到每列的频谱幅值，对每列的频谱幅值进行边界检测，建立相应的列带通滤波器；

检测阶段包括：将振动信号先通过行带通滤波器进行滤波，并沿着行输出行图像，再通过列带通滤波器进行滤波，并沿着列输出列图像，将行图像和列图像显示在显示器上，得到振动信号的2维经验小波变换图。

本发明有益效果是：通过得到振动信号的2维经验小波变换图，图像由在博里叶变换的不同2维调幅-调幅模态组成。为此，可以基于2维图像分析不同的振动信号特征，便于特征识别和故障诊断。使故障诊断更加精确、更加全面，更有参考价值，建立一种新的经验小波在故障诊断上的应用，呈现一种2维振动信号特征的图像，省时省力，直观的查看到振动信号的变化过程。

作为本发明的一种优选结构，为了改善无法确认振动信号水平方向和垂直方向的问题，所述建立滤波器阶段中使用张量积作为经验小波构建2维经验小波变换图。如此，通过使用两个向量空间的张量积的方法，分析确定振动信号哪个方向为水平方向、哪个方向为垂直方向，为后续分析检测振动信号提供有效准确的依据。

作为本发明的一种优选结构，为了改善无法有效全面的检测振动信号的问题，所述检测阶段采用电涡流传感器检测水平与垂直方向的振动信号，并分别使检测水平与垂直方向的振动信号先通过行带通滤波器，再通过列带通滤波器输出图像。如此，通过一个电涡流传感器检测水平方向的振动信号，一个电涡流传感器检测垂直方向振动信号，使检测更加全面，电涡流传感器能准确测量被测体与探头端面之间静态和动态的相对位移变化，从而转换成振动信号。

为解决上述技术问题，本发明提供的另一技术方案为：

一种振动信号的图像分析方法，包括建立滤波器阶段和检测阶段；

所述建立滤波器阶段包括建立行滤波器和建立列滤波器，

建立行滤波器：将水平方向的振动信号进行经验小波变换，得到经验模态，将经验模态进行希尔伯特变换，得到每行的频谱幅值，对每行的频谱幅值进行边界检测，建立相应的行带通滤波器；

建立列滤波器：将垂直方向的振动信号进行经验小波变换，得到经验模态，将经验模态进行希尔伯特变换，得到每列的频谱幅值，对每列的频谱幅值进行边界检测，建立相应的列带通滤波器；

检测阶段包括：将振动信号先通过行带通滤波器进行滤波，并沿着行输出行图像，再通过列带通滤波器进行滤波，并沿着列输出列图像，将行图像和列图像显示在显示器上，得到振动信号的2维经验小波变换图。

本发明有益效果是：通过得到振动信号的2维经验小波变换图，图像由在博里叶变换的不同2维调幅-调幅模态组成。为此，可以基于2维图像分析不同的振动信号特征，便于特征识别和故障诊断。使故障诊断更加精确、更加全面，更有参考价值，建立一种新的经验小波在故障诊断上的应用，呈现一种2维振动信号特征的图像，省时省力，直观的查看到振动信号的变化过程。