本發(fā)明屬于振動(dòng)傳感器，具體涉及一種抗干擾振動(dòng)傳感器信號(hào)處理方法及相關(guān)系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

1、在現(xiàn)代工業(yè)生產(chǎn)中，機(jī)械設(shè)備的狀態(tài)監(jiān)測(cè)和故障診斷對(duì)于保證生產(chǎn)連續(xù)性和設(shè)備安全性具有重要意義。傳統(tǒng)的機(jī)械設(shè)備監(jiān)測(cè)方法往往依賴于人工經(jīng)驗(yàn)，不僅效率低下，而且準(zhǔn)確性難以保證。隨著傳感器技術(shù)和信號(hào)處理技術(shù)的發(fā)展，振動(dòng)傳感器與信號(hào)處理系統(tǒng)在機(jī)械設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測(cè)和故障診斷中的應(yīng)用越來(lái)越廣泛。

2、現(xiàn)有的振動(dòng)傳感器與信號(hào)處理系統(tǒng)雖然能夠在一定程度上實(shí)現(xiàn)對(duì)設(shè)備狀態(tài)的監(jiān)測(cè)。但是現(xiàn)有的振動(dòng)傳感器系統(tǒng)在信號(hào)采集階段，由于外界環(huán)境干擾和設(shè)備本身的工作噪聲，往往導(dǎo)致采集到的振動(dòng)信號(hào)中含有大量的噪聲，這些噪聲對(duì)后續(xù)的信號(hào)分析和故障診斷造成了不利影響。同時(shí)現(xiàn)有的信號(hào)處理系統(tǒng)在故障診斷的準(zhǔn)確性和實(shí)時(shí)性方面仍有待提高，難以滿足工業(yè)生產(chǎn)中對(duì)快速準(zhǔn)確診斷的需求。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、本發(fā)明的目的在于克服現(xiàn)有振動(dòng)傳感器系統(tǒng)在信號(hào)采集階段采集到的振動(dòng)信號(hào)中含有大量的噪聲，從而對(duì)后續(xù)的信號(hào)分析和故障診斷造成不利影響，提供一種抗干擾振動(dòng)傳感器信號(hào)處理方法及相關(guān)系統(tǒng)。

2、為了達(dá)到上述目的，本發(fā)明采用如下技術(shù)方案：

3、第一方面，本發(fā)明提供一種抗干擾振動(dòng)傳感器信號(hào)處理方法，包括如下步驟：

4、實(shí)時(shí)采集機(jī)械振動(dòng)信號(hào)，并將機(jī)械信號(hào)轉(zhuǎn)化為電信號(hào)；

5、對(duì)電信號(hào)進(jìn)行放大、濾波和線性化處理，將處理后的電信號(hào)轉(zhuǎn)化為數(shù)字信號(hào)；

6、對(duì)數(shù)字信號(hào)進(jìn)行濾波，去噪和信號(hào)分段操作，得到高質(zhì)量數(shù)字信號(hào)；

7、通過(guò)時(shí)域特征提取模型和頻域特征提取模型提取高質(zhì)量數(shù)字信號(hào)的特征參數(shù)；

8、對(duì)特征參數(shù)進(jìn)行分析處理和故障診斷，得到故障診斷結(jié)果；

9、通過(guò)圖像化界面顯示特征參數(shù)和故障診斷結(jié)果，并進(jìn)行存儲(chǔ)。

10、所述電信號(hào)轉(zhuǎn)化為數(shù)字信號(hào)的方法如下：

11、將電信號(hào)進(jìn)行放大，利用濾波器去除電信號(hào)中的高頻噪聲和低頻漂移，保留所需頻率范圍內(nèi)的振動(dòng)信息；通過(guò)信號(hào)調(diào)理電路的線性化處理，校正電信號(hào)的非線性失真；通過(guò)adc將處理后的電信號(hào)轉(zhuǎn)換為數(shù)字信號(hào)。

12、對(duì)數(shù)字信號(hào)進(jìn)行操作得到高質(zhì)量數(shù)字信號(hào)的方法如下：

13、采用數(shù)字濾波技術(shù)對(duì)數(shù)字信號(hào)進(jìn)行濾波，通過(guò)信號(hào)去噪算法提取信號(hào)的主要成分，減少噪聲的影響；進(jìn)行信號(hào)的時(shí)間序列分析，包括自相關(guān)函數(shù)分析，揭示信號(hào)的周期性和趨勢(shì)，將連續(xù)的信號(hào)分割成等長(zhǎng)的數(shù)據(jù)段，得到高質(zhì)量數(shù)字信號(hào)。

14、時(shí)域特征提取模型使用均方根值算法在時(shí)間域內(nèi)對(duì)高質(zhì)量數(shù)字信號(hào)進(jìn)行分析，得到時(shí)域信號(hào)波形圖，提取波形圖的頻率和幅度作為特征參數(shù)。

15、使用均方根值算法的具體步驟為：

16、首先，獲取高質(zhì)量數(shù)字信號(hào)序列，記為x[n]，其中n=0,1,...,n?1，n是高質(zhì)量數(shù)字信號(hào)的總點(diǎn)數(shù)；

17、之后計(jì)算均方根值，計(jì)算公式如下：

18、；其中是均方根值，它反映了高質(zhì)量數(shù)字信號(hào)的能量大?。皇歉哔|(zhì)量數(shù)字信號(hào)的總點(diǎn)數(shù)；是第個(gè)采樣點(diǎn)的信號(hào)值。

19、頻域特征提取模型通過(guò)傅里葉變換將時(shí)域信號(hào)轉(zhuǎn)換為頻域信號(hào)，并從中提取特征參數(shù)，具體包括以下步驟：

20、數(shù)據(jù)準(zhǔn)備：獲取時(shí)域信號(hào)序列；

21、執(zhí)行fft：對(duì)信號(hào)序列進(jìn)行快速傅里葉變換，得到頻域信號(hào)；

22、提取頻域特征：將表示為頻譜圖，從頻譜圖中提取所需的頻率、幅值和相位作為特征參數(shù)。

23、快速傅里葉變換的計(jì)算公式如下：

24、；其中是頻域信號(hào)的第個(gè)點(diǎn)，；是時(shí)域信號(hào)的第個(gè)點(diǎn)；是信號(hào)的總點(diǎn)數(shù)；是虛數(shù)單位；是傅里葉變換的核函數(shù)；

25、頻域中的每個(gè)點(diǎn)對(duì)應(yīng)的頻率通過(guò)以下公式計(jì)算：

26、；其中是采樣周期；

27、頻域信號(hào)的幅值可以通過(guò)計(jì)算其絕對(duì)值得到：

28、；其和分別是的實(shí)部和虛部；

29、頻域信號(hào)的相位可以通過(guò)計(jì)算其虛部與實(shí)部的反正切得到：

30、；其中是頻域信號(hào)中第個(gè)點(diǎn)的相位角，表示該頻率成分相對(duì)于參考點(diǎn)的相位偏移；是反正切函數(shù)，用于計(jì)算兩個(gè)數(shù)值的比值對(duì)應(yīng)的角度。

31、第二方面，本發(fā)明提供一種抗干擾振動(dòng)傳感器信號(hào)處理系統(tǒng)，包括振動(dòng)傳感器模塊、信號(hào)預(yù)處理模塊、特征提取模塊、信號(hào)處理與分析模塊和結(jié)果顯示與存儲(chǔ)模塊；

32、所述振動(dòng)傳感器模塊，用于采集機(jī)械振動(dòng)信號(hào)并將其轉(zhuǎn)換為電信號(hào)；

33、所述信號(hào)調(diào)理模塊，用于對(duì)電信號(hào)進(jìn)行初步放大、濾波和線性化處理，將處理后的電信號(hào)轉(zhuǎn)換為數(shù)字信號(hào)；

34、所述信號(hào)預(yù)處理模塊，用于對(duì)數(shù)字信號(hào)進(jìn)行濾波，去噪和信號(hào)分段操作，得到高質(zhì)量數(shù)字信號(hào)；

35、所述特征提取模塊，包括時(shí)域特征提取模型和頻域特征提取模型，用于提取高質(zhì)量數(shù)字信號(hào)的特征參數(shù)；

36、所述信號(hào)處理與分析模塊，包括信號(hào)識(shí)別模塊和故障診斷模塊，用于對(duì)特征參數(shù)進(jìn)行分析處理和故障診斷，得到故障診斷結(jié)果；

37、所述結(jié)果顯示與存儲(chǔ)模塊，用于將特征參數(shù)和故障診斷結(jié)果通過(guò)圖像界面展示給用戶，并進(jìn)行存儲(chǔ)。

38、第三方面，本發(fā)明提供一種電子設(shè)備，包括存儲(chǔ)器和處理器，所述存儲(chǔ)器存儲(chǔ)有計(jì)算機(jī)程序，所述處理器執(zhí)行所述計(jì)算機(jī)程序時(shí)實(shí)現(xiàn)一種抗干擾振動(dòng)傳感器信號(hào)處理方法的步驟。

39、第四方面，本發(fā)明提供一種存儲(chǔ)介質(zhì)，其上存儲(chǔ)有計(jì)算機(jī)程序，所述計(jì)算機(jī)程序被處理器執(zhí)行時(shí)實(shí)現(xiàn)一種抗干擾振動(dòng)傳感器信號(hào)處理方法的步驟。

40、與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明具有如下有益效果：

41、本發(fā)明提供了一種抗干擾振動(dòng)傳感器信號(hào)處理方法及相關(guān)系統(tǒng)，包括如下步驟：振動(dòng)傳感器實(shí)時(shí)采集機(jī)械振動(dòng)信號(hào)，并將機(jī)械信號(hào)轉(zhuǎn)化為電信號(hào)；對(duì)電信號(hào)進(jìn)行放大、濾波和線性化處理，將處理后的電信號(hào)轉(zhuǎn)化為數(shù)字信號(hào)；對(duì)數(shù)字信號(hào)進(jìn)行濾波，去噪和信號(hào)分段操作，得到高質(zhì)量數(shù)字信號(hào)；通過(guò)時(shí)域特征提取模型和頻域特征提取模型提取高質(zhì)量數(shù)字信號(hào)的特征參數(shù)；對(duì)特征參數(shù)進(jìn)行分析處理和故障診斷，得到故障診斷結(jié)果；通過(guò)圖像化界面顯示特征參數(shù)和故障診斷結(jié)果，并進(jìn)行存儲(chǔ)。通過(guò)實(shí)時(shí)采集振動(dòng)信號(hào)，將振動(dòng)信號(hào)轉(zhuǎn)換為電信號(hào)，對(duì)電信號(hào)和數(shù)字信號(hào)進(jìn)行濾波，消除外界環(huán)境噪聲和殘留的噪聲干擾，確保了提取特征參數(shù)的準(zhǔn)確性，提高了信號(hào)分析和故障診斷檢測(cè)的實(shí)時(shí)性和準(zhǔn)確性。

42、進(jìn)一步的，特征提取模塊內(nèi)部包括時(shí)域特征提取和頻域特征提取兩個(gè)模型。時(shí)域特征提取模型通過(guò)計(jì)算信號(hào)的均方根值、均值、方差等參數(shù)，為系統(tǒng)提供了信號(hào)的基本統(tǒng)計(jì)特性，這些參數(shù)有助于識(shí)別信號(hào)的強(qiáng)度和穩(wěn)定性，對(duì)于早期故障檢測(cè)尤為重要。頻域特征提取模型則通過(guò)fft算法將時(shí)域信號(hào)轉(zhuǎn)換為頻域信號(hào)，從中提取出頻率、幅值和相位等特征參數(shù)，這些參數(shù)能夠揭示信號(hào)的頻率成分和能量分布，對(duì)于識(shí)別由特定頻率引起的故障具有顯著效果。通過(guò)這兩個(gè)模型的協(xié)同工作，特征提取模塊能夠有效地從復(fù)雜的振動(dòng)信號(hào)中篩選出與故障相關(guān)的信息，減少了后續(xù)信號(hào)處理與分析的復(fù)雜度，提高了故障診斷的準(zhǔn)確性和效率。

技術(shù)特征：

1.一種抗干擾振動(dòng)傳感器信號(hào)處理方法，其特征在于，包括如下步驟：

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種抗干擾振動(dòng)傳感器信號(hào)處理方法，其特征在于，所述電信號(hào)轉(zhuǎn)化為數(shù)字信號(hào)的方法如下：

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種抗干擾振動(dòng)傳感器信號(hào)處理方法，其特征在于，對(duì)數(shù)字信號(hào)進(jìn)行操作得到高質(zhì)量數(shù)字信號(hào)的方法如下：

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種抗干擾振動(dòng)傳感器信號(hào)處理方法，其特征在于，時(shí)域特征提取模型使用均方根值算法在時(shí)間域內(nèi)對(duì)高質(zhì)量數(shù)字信號(hào)進(jìn)行分析，得到時(shí)域信號(hào)波形圖，提取波形圖的頻率和幅度作為特征參數(shù)。

5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的一種抗干擾振動(dòng)傳感器信號(hào)處理方法，其特征在于，使用均方根值算法的具體步驟為：

6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的一種抗干擾振動(dòng)傳感器信號(hào)處理方法，其特征在于，頻域特征提取模型通過(guò)傅里葉變換將時(shí)域信號(hào)轉(zhuǎn)換為頻域信號(hào)，并從中提取特征參數(shù)，具體包括以下步驟：

7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的一種抗干擾振動(dòng)傳感器信號(hào)處理方法，其特征在于，快速傅里葉變換的計(jì)算公式如下：

8.一種抗干擾振動(dòng)傳感器信號(hào)處理系統(tǒng)，其特征在于，包括振動(dòng)傳感器模塊、信號(hào)預(yù)處理模塊、特征提取模塊、信號(hào)處理與分析模塊和結(jié)果顯示與存儲(chǔ)模塊；

9.一種電子設(shè)備，包括存儲(chǔ)器和處理器，所述存儲(chǔ)器存儲(chǔ)有計(jì)算機(jī)程序，其特征在于，所述處理器執(zhí)行所述計(jì)算機(jī)程序時(shí)實(shí)現(xiàn)權(quán)利要求1至7中任一項(xiàng)所述的一種抗干擾振動(dòng)傳感器信號(hào)處理方法的步驟。

10.一種存儲(chǔ)介質(zhì)，其上存儲(chǔ)有計(jì)算機(jī)程序，其特征在于，所述計(jì)算機(jī)程序被處理器執(zhí)行時(shí)實(shí)現(xiàn)權(quán)利要求1至7中任一項(xiàng)所述的一種抗干擾振動(dòng)傳感器信號(hào)處理方法的步驟。

技術(shù)總結(jié)
本發(fā)明提供了一種抗干擾振動(dòng)傳感器信號(hào)處理方法及相關(guān)系統(tǒng)，屬于振動(dòng)傳感器技術(shù)領(lǐng)域。包括如下步驟：振動(dòng)傳感器采集機(jī)械振動(dòng)信號(hào)，并將機(jī)械信號(hào)轉(zhuǎn)化為電信號(hào)；對(duì)電信號(hào)進(jìn)行放大、濾波和線性化處理，將處理后的電信號(hào)轉(zhuǎn)化為數(shù)字信號(hào)；對(duì)數(shù)字信號(hào)進(jìn)行濾波，去噪和信號(hào)分段操作，提供高質(zhì)量數(shù)字信號(hào)；通過(guò)時(shí)域特征提取模型和頻域特征提取模型計(jì)算高質(zhì)量數(shù)字信號(hào)的特征參數(shù)；對(duì)特征參數(shù)進(jìn)行分析和處理，得到故障診斷結(jié)果；通過(guò)圖像化界面顯示特征參數(shù)和故障診斷結(jié)果，并進(jìn)行存儲(chǔ)。通過(guò)對(duì)電信號(hào)和數(shù)字信號(hào)的濾波，消除殘留的噪聲和干擾，確保了特征參數(shù)的準(zhǔn)確性，提高了信號(hào)分析和故障診斷檢測(cè)的準(zhǔn)確性。

技術(shù)研發(fā)人員：孫智慧,艾永明,席慶宇,馬鳳鳴,史義明,陳鐵軍,聶庚辛,賀文龍
受保護(hù)的技術(shù)使用者：華能吉林發(fā)電有限公司長(zhǎng)春熱電廠
技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2025/1/9