[发明专利]一种单通道齿轮箱多故障分离双核微处理系统

摘要

本发明涉及一种单通道齿轮箱多故障分离的双核微处理系统，属于齿轮箱故障诊断技术与信号处理技术领域。本发明是DSP与ARM的双核微处理系统，其中DSP内核包括相空间重构参数估计模块、相空间重构模块、重构参数调整模块、重构信号分离模块、傅里叶变换模块，ARM内核包括时频域谱图绘制模块；本发明采用时间延迟重构法来扩展，避免了重构信号以经验为评判标准的人为干预；采用主成分分析法降低因齿轮箱中噪声和冗余对重构信号的影响；利用有限支持样本核函数与FastICA融合算法，估算源信号概率密度函数，进而得到符合源信号统计特性的非线性函数，最终实现信号有效分离。本发明在齿轮箱多故障分离上极大降低了重构参数与分离非线性函数选择不当的影响。

主权项

1.一种单通道齿轮箱多故障分离双核微处理系统，其特征在于，该微处理系统由DSP与ARM双内核组成，在该双核微处理系统中包含相空间重构参数估计模块、相空间重构、重构参数调整模块、重构信号分离模块、傅里叶变换模块、时频域谱图绘制模块；所述双核处理系统中的DSP内核完成信号的输入、相空间重构参数估计、相空间重构、重构参数调整、重构信号分离、傅里叶变换，所述ARM内核完成时频域谱图的绘制及外围接口的通信工作；所述相空间重构模块，用时间延迟法对信号重构，设单通道信号x＝(1，2，...N)为一个长度为N的时间序列，重构相空间后得到一组矩阵X＝(N‑(m‑1)*τ‑1)×m，其中m为嵌入维数，τ为滞后时间，对于重构参数估计模块采用C‑C方法，需保证时间窗τ_w＝(m‑1)*τ不变即可；所述重构参数调整模块，主要是通过主成分分析方法对重构信号X进行调整，通过去除X中特征值占特征值总和的15％的特征值和对应的特征向量，从而降低扩展多通道信号中的噪声与冗余的影响，根据新的特征值与特征向量再将信号映射到新的多维空间y∈R^{((N‑(m‑1)τ‑1)×e)}，其中e＜m；所述重构信号分离模块，采用基于有限支持样本核函数的FastICA融合算法，从重构信号出发，估算重构信号的有限支持样本核函数的概率密度函数其中，φ(·)为最低阶核函数，满足有限支持样本的边界条件和概率密度函数的基本条件的最低阶核函数φ(y)式中，μ_i＝(y_i+M‑y_i)/2，根据核函数的条件得到G_i＝15μ_i^‑5/16，进而根据重构信号概率密度的微商H(y)算出源信号概率密度函数，最终得到基于源信号统计特性的非线性函数；所述的基于一种单通道盲源分离算法的齿轮箱多故障分离双核微处理系统，其处理过程如下：S1：单通道多故障源齿轮箱的振动信号输入到所述微双核处理系统；S2：基于C‑C算法的相空间重构参数估计模块，估计出所分析单通道多故障齿轮箱振动信号的重构参数m和τ；S3：基于时间延迟法的相空间重构模块根据步骤S2求出的重构参数，将所要分析齿轮箱单通道信号扩展为多通道信号X＝(N‑(m‑1)*τ‑1)×m；S4：基于主成分分析方法的重构参数调整模块，通寻找步骤S3获得的重构信号X的主成分，将重构信号映射到新的多维空间进行重构参数的调整重新输出多维信号；S5：基于有限支持样本核函数算法与FastICA融合算法的重构信号分离模块，估计出概率密度函数，得到基于重构信号统计特性的非线性函数，以负熵作为目标函数，再结合FastICA算法批处理计算，对S4新获得重构信号实现信号的分离；S6：傅里叶变换模块对分离后的时域信号进行傅里叶变换，从而得到相应的频率谱；S7：时频域谱图绘制模块对S6所得时频信号进行时频谱图得绘制，进而根据时频图进行齿轮箱故障得定位与定量。