[发明专利]一种钢圈故障自识别方法

摘要

本发明公开了一种钢圈故障自识别方法，包括以下步骤1.在钢圈主体上设置信号检测系统，发射信号对钢圈进行实时检测，并将检测信息发送到数据传输系统；2.数据传输系统将检测信息进行压缩后传输到故障位置识别系统；3.故障位置识别系统将接收到的压缩信号进行提取，根据信号的时域分量及信号点间的距离，进行多边形信号定位，重复迭代计算，得出故障点的坐标；4.故障位置识别系统将故障点坐标传输至故障尺寸识别系统，故障尺寸识别系统基于神经网络，通过数据的训练拟合，计算出损伤指标尺寸。该方法的应用可以有效地解决现有技术存在的弊端，检测效果精准有效，钢圈工作的安全性能得到很大提高。

主权项

一种钢圈故障自识别方法，其特征在于包括以下步骤：a、在钢圈主体(1)上设置信号检测系统(2)，所述的信号检测系统(2)为多信号检测块，在钢圈主体(1)上呈多边形分散分布，多信号检测块设于多边形的各个顶点上，发射信号对钢圈主体(1)进行实时检测，并将检测信息发送到数据传输系统(3)；同时设置好数据传输系统(3)、故障位置识别系统(4)、故障尺寸识别系统(5)；b、信号检测系统(2)接收钢圈主体(1)反射回来的信号并传输给数据传输系统(3)，数据传输系统(3)将检测信息进行压缩后传输到故障位置识别系统(4)；c、故障位置识别系统(4)将接收到的压缩信号进行提取，根据信号的时域分量及信号点间的距离，进行多边形信号定位，重复迭代计算，得出故障点的坐标；d、故障位置识别系统(4)将故障点坐标传输至故障尺寸识别系统(5)，故障尺寸识别系统(5)基于神经网络，通过数据的训练拟合，计算出损伤指标尺寸；所述的步骤b中，数据传输系统(3)对检测信息的压缩过程为将检测信息输入测量矩阵，经过传输、重构，获得重构信号，最终获得重构的压缩信号；压缩过程公式：y＝φx＝φψs＝qs；y为压缩后的信号值，为M×1维，y中所有测量值与x中所有元素呈线性组合关系，x为被压缩信号，φ为测量矩阵，φ＝{φ1；φ2；...φM}，φi为1×N维向量，q＝φ·ψ，称为传感矩阵；重构稀疏信号的前提是满足约束等距条件，即对任意K个稀疏信号c和常数δk∈(0,1)，满足：(1‑δk)||c||2≤||qc||2≤(1+δk)||c||2；ψ表示稀疏变换矩阵，s表示稀疏系数向量；重构步骤：e·初始化，令线差γ0＝y，原始矩阵φ0＝φ，迭代次数k＝1；f·求解索引值λk＝arg max i＝1,2…N(<γK‑1，φi>)；g·解最小2乘问题sk＝arg min s||y‑φk||2得到新信号sk；h·计算新测量值yk＝φk·sk及新线差γk＝y‑yk；i·迭代次数R＝k+1，若k<K,则返回f步继续迭代，否则返回重构信号