[发明专利]针刺机传动机构振动信号特征提取方法在审
申请号: | 201910418746.7 | 申请日: | 2019-05-20 |
公开(公告)号: | CN110501158A | 公开(公告)日: | 2019-11-26 |
发明(设计)人: | 许同乐;张亚靓;孟祥川;纪俊卿;张静 | 申请(专利权)人: | 山东理工大学 |
主分类号: | G01M13/028 | 分类号: | G01M13/028 |
代理公司: | 暂无信息 | 代理人: | 暂无信息 |
地址: | 255086 山东省淄*** | 国省代码: | 山东;37 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 针刺机 降噪 振动信号 小波 延拓 采集 希尔伯特变换 振动信号处理 互相关系数 三次B样条 工业领域 故障诊断 小波分解 信号特征 阈值函数 包络线 自适应 拟合 峭度 重构 匹配 分解 分析 | ||
1.一种针刺机传动机构振动信号特征提取方法,其特征在于将采集的针刺机传动机构振动信号通过波形匹配的自适应端点延拓法进行端点延拓处理,然后进行小波分解,利用指数小波阈值函数对采集的信号进行降噪并重构,得到降噪后的信号,用三次B样条法对降噪后的振动信号进行包络线拟合再对信号进行MEEMD分解,得到若干IMF分量与降噪后信号的互相关系数和峭度值,对IMF和原信号进行相关分析,选择有用的IMF,最后,对IMF分量进行希尔伯特变换,得到信号的希尔伯特谱,即为针刺机传动机构振动信号的信号特征;
针刺机传动机构振动信号特征提取方法的具体步骤如下:
(1) 合理布置传感器,采集针刺机传动机构运行时的振动信号;
(2) 振动信号两端采用自相关镜像法对其进行延拓;
1)设信号长度为,对应的时间依次为;
其中的左端点是(不是极值点),极值点为(从左到右),对应的时间为,过这四个点的波形组成一个特征波形,记为A,长度为L;
其中包含至少一个极大值、极小值和过零点;
2) 将A进行自相关计算,公式如下:
上式中的N为信号长度,n为时延数;
3) 取的镜像,延拓至信号的左端点,延拓后信号的左端点为一个极值点;
4) 右端点同上进行延拓;
(3) 指数小波阈值降噪
其中且为正数
1)选择一个恰当的小波并确定小波分解的层数N,然后对含噪信号进行N层小波分解,从而得到小波的分解系数;
2)对分解后的小波系数进行阈值量化,选择指数阈值函数对含噪信号进行降噪处理,得到估计小波系数;
3)对降噪后的信号进行重构即对处理过的小波系数进行小波逆变换,得到估计信号即降噪后的信号;
(4) 对降噪的针刺机传动机构振动信号进行MEEMD分解之前,采用三次B样条插值法拟合包络线,具体步骤如下:
由各控制点连接构造成一个控制多边形,设控制多边形的边长为,则多边形周长为,那么次B样条曲线的节点矢量可写为:
为了满足B样条曲线的局部性质要求,计算时控制多边形的边由其相应条边的和来代替,然后对其规范化;
计算出定义域内节点区间长度:
以给定信号极值点为控制顶点,次B样条插值曲线控制多边形相应条边的和为:
次B样条插值曲线的节点矢量规范化分母为:
由以上分析可得次B样条拟合极值曲线所有节点值为:
则参数化后的节点矢量可以表示为:
由三次B样条曲线定义并将节点值代入方程可知拟合包络方程为:
这样便求得包络线方程;
(5) 进行MEEMD分解,步骤如下:
MEEMD分解是在原始信号中加入一组幅值和标准差一致、方向相反的白噪声,再重复进行EEMD和EMD分解,以减少EMD分解的模态混淆和EEMD分解的计算量与残余分量;具体步骤如下:
1):向原始信号中所加入的白噪声均方根值应接近待分解的内部噪声,或不超过待分解信号均方根值的 0.3 倍;
2):设向待分解信号中所加入的绝对值相等、方向相反的一组白噪声为和,分别对其进行EEMD分解:
上式中的和为EEMD分解过程中得到的 2 组 IMFs分量;
3):取和的平均值:
4):将以下列的EMD分解方式进行分解:
上式中表示经过EMD分解后得到的IMF分量;表示剩余残余分量的叠加;
5):经过MEEMD的分解后,原始信号可表示为:
上式中的表示最终得到的IMF分量;表示最终得到的残余分量;
(6) 将MEEMD分解得到的IMF分量进行Hilbert变换,得到信号的Hilbert谱,即为针刺机传动机构振动信号的信号特征。
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