[发明专利]一种机械设备振动信号监测的自适应变采样方法及装置

说明书

本申请实施例提供了一种机械设备振动信号监测的自适应变采样方法及装置，该方法包括：采集机械设备的振动信号；对所述振动信号分别进行时域分析和频域分析，以对应确认所述机械设备的振动烈度及故障特征频率幅值是否异常；当所述振动烈度异常或所述故障特征频率幅值异常时，自适应提高下一采样的采样率；当所述振动烈度异常和所述故障特征频率幅值正常时，自适应降低下一采样的采样率。本申请实施例可降低机械设备振动监测系统能耗与数据量，且具有较好的通用性。

技术领域

本申请涉及机械设备振动监测技术领域，尤其是涉及一种机械设备振动信号监测的自适应变采样方法及装置。

背景技术

在传统的机械设备振动信号采集中，通常根据奈奎斯特定律以可能出现的最高故障频率来设定固定采样率。然而在正常状态下机械设备的振动频率较低，过高的采样率会增加数据冗余，增大采集系统能耗。该局限性尤其体现在对能耗控制要求十分严格的无线传感网络中。在传感器节点中，数据传输的能耗要远远大于数据处理，因此可以通过减小数据传输量的方法来降低有限带宽传感器网络下的能耗。

目前，减小数据量的方法主要分为数据压缩与自适应数据采样。其中，所谓的数据压缩，例如可以是基于压缩感知采样技术的研究使得数据采集能够在低于奈奎斯特采样率的条件下进行，被称为亚奈奎斯特采样，常见的亚奈奎斯特主要包括随机解调器(RadomDemodulator，简称RD)，多陪集(Multi-Coset，简称MC)抽样和调制宽带转换器(ModulatedWideband Converter，简称MWC)三种系统框架。然而，这些方法并不属于自适应领域，而且该方法对采集终端系统外围硬件电路的设计要求十分严格，实现较为困难。

而在自适应数据采集领域，HUANG Ru和Zheng Yang等人设计了基于时间序列预测模型的自适应采样，利用先验信息不断调整采样率，该方法比较适用于信号变化缓慢的场合，通用性较差。Z.L.Wang针对基于拉曼散射的分布式温度测量系统设计了一种随光纤温度分布变化而变采样的自适应数据采集方法，该方法只适用于此测量系统，极大的限制了其通用性。

发明内容

本申请实施例的目的在于提供一种可通用的机械设备振动信号监测的自适应变采样方法及装置，以实现降低机械设备振动监测系统能耗与数据量。

为达到上述目的，一方面，本申请实施例提供了一种机械设备振动信号监测的自适应变采样方法，包括：

采集机械设备的振动信号；

对所述振动信号分别进行时域分析和频域分析，以对应确认所述机械设备的振动烈度及故障特征频率幅值是否异常；

当所述振动烈度异常或所述故障特征频率幅值异常时，自适应提高下一采样的采样率；

当所述振动烈度异常和所述故障特征频率幅值正常时，自适应降低下一采样的采样率。

本申请实施例的机械设备振动信号监测的自适应变采样方法，还包括：

将指定时间段内采集的振动信号进行信号重构。

本申请实施例的机械设备振动信号监测的自适应变采样方法，所述对所述振动信号进行时域分析，包括：

根据所述振动信号获取振动烈度；

根据预设的累积和算法判断指定时间范围内的振动烈度的第一超标累积和是否大于预设的第一阈值，并判断所述振动烈度是否大于预设的第二阈值；

当所述第一超标累积和大于所述第一阈值，或所述振动烈度大于所述第二阈值时，确认所述机械设备的振动烈度异常。

本申请实施例的机械设备振动信号监测的自适应变采样方法，所述对所述振动信号进行频域分析，包括：

根据所述振动信号获取故障特征频率幅值；