[发明专利]一种往复压缩机信号的无键相角域周期分割方法

权利要求书

1.一种往复压缩机信号的无键相角域周期分割方法，其特征在于，包括以下步骤：

第一步，获得振动信号并转化为图像：

1.1确定压缩机的额定工作转速N，计算得到压缩机名义工作周期时长T，即

1.2利用往复压缩机在线监测系统的缸体测点获得压缩机原始振动信号，记为D_original，对信号进行转化处理：

I)首先随机截取时间片段为两周期2T的一小段连续振动信号数据集D＝{d₁,d₂,…,d_α}，其中α为该段振动数据集的数据点总量，即信号集D的数据长度；

II)其次，求取该段数据绝对值中的最大值D_max＝max(|D|)，在此基础上确定绘制图像的纵坐标范围为(y_min，y_max)＝(-D_max-δ，D_max+δ)，其中δ为纵坐标值增量；

III)再次，在信号数据集D的数据长度α基础上，确定绘制图像的横坐标范围为(x_min,x_max)＝(-Δ,α+Δ)，其中Δ为横坐标值增量；

IV)最后，在确定的坐标范围内以二维条形图的形式绘制信号图像，同时去除坐标刻度的显示以使得整个图像只保留信号部分，将其保存为初始数据图像集P₀；

1.3读取步骤1.2中绘制的图像P₀并将其转化为灰度图像，根据黑色边缘线对应的列灰度值最小的原理，将灰度图像边缘多余的空白区域去除，得到调整后的灰度图像记为P_n，其大小记为{A,B}，其中A为图像长度，B为图像宽度；

第二步，确定截取窗口大小：

2.1设定截取窗口基准长度为A₀，窗口长度递增步长为ΔA，则得到一系列预设的截取窗口为W＝{(A_i,B_i)|A_i＝A₀+i×ΔA且A_i≤A，B_i＝B}，其中i＝1,2,3,…,I，其中为向下取整的值，分别用每一个预设截取窗口截取标准图像P_n并计算截取图像的相似度：

I)首先，用第i个预设截取窗口(A_i,B_i)截取图像P_n，得到一系列子图集F_i＝{f_i1,f_i2,f_i3,…,f_iJ}，其中为在预设窗口长度A_i下最多能连续截取图像数量，为图像长度A除以预设窗口长度A_i并向下取整的值；

II)其次，使用均值哈希算法依次计算截取后的子图集F_i中任意两两子图f_im和f_iq之间的相似度，记为s_mq＝sim(f_im,f_iq)，形成子图相似度集合S_i＝{sim(f_im,f_iq)|m＝1,2,3,…J,q＝1,2,3,…J且m≠q}；

III)最后，计算得到第i个预设截取窗口(A_i,B_i)下所有子图相似度的平均值

2.2重复步骤2.1依次遍历W＝{(A_i,B_i)|A_i＝A₀+i×ΔA且A_i≤A，B_i＝B}中每一个窗口，得到对应的相似度平均值序列{avg(S_i)|i＝1,2,3,…,I}，求取序列的最大值及最大值对应的窗口大小，假定第M个窗口相似度最大为avg(S_Μ)，对应窗口大小为(A_Μ,B_Μ)；

2.3计算窗口(A_Μ,B_Μ)的长度像素对应的数据点数α_Μ：其中为向下取整的值，A为图像P_n的长度，A_Μ为步骤2.2中最终确定的截取窗口长度像素，α为该段振动数据集的数据点总量，α_Μ即为一个压缩机实际周期内所包含的数据点数；

第三步，识别气阀开启冲击：

3.1从原始信号D起始位置开始截取前α_Μ个数据，构建一个压缩机实际周期时长的振动信号数据集

3.2求取数据集所有数据点的绝对值采用二阶极值插值的方法求取其包络线：

I)首先，找出信号中的所有极大值点|D′|_L-max1，称为一阶极值点；

II)其次，在一阶极值点中找出所有极大值点|D′|_L-max2，称为二阶极值点；

III)最后，以二阶极值点作为包络点，对包络点采用分段三次Hermite插值多项式进行插值得到包络线ψ＝E(k)，其中ψ为插值后的包络点值，E为插值函数，k为数据点标号，其取值范围为k∈[1，α_Μ]；

3.3在步骤3.2中得到的包络线ψ＝E(k)上，首先求取范围内的最大值点(k_max1，ψ_max1)，再求取k∈[1，k_max1]范围内的距离最大值点最近的位置，确定其对应的数据点位置为k_sv，k_sv即为气阀开启的冲击起始点；

第四步，计算气阀开启的相位，截取整周期信号：

4.1采集压缩机进气压力值P_s、排气压力值P_d，计算气阀开启相位θ_r：其中V_cle为余隙容积、V_str为行程容积，λ为曲柄连杆比，n_e为膨胀系数；

4.2根据一个压缩机实际周期内所包含的数据点数α_Μ和气阀开启相位θ_r，计算截取窗口偏移量其中为向下取整的值；

4.3以k_sv-Δα为信号周期性分割的起始点，利用一个压缩机实际周期数据长度α_Μ对原始振动信号D_original进行整周期截取，得到无键相情况下压缩机周期性截取系列窗口W_periodic＝{w_j}，其中第j个周期窗口w_j为w_j＝[(k_sv-Δα+(j-1)α_Μ)，(k_sv-Δα+(j-1)α_Μ+(α_Μ-1))]，其中j＝1,2,3,…。