针刺机传动机构振动信号特征提取方法技术

本发明专利技术提出了一种基于MEEMD与指数小波阈值结合的针刺机传动机构振动信号处理方法。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，为针刺机传动机构振动信号的信号特征。本方法适用于工业领域针刺机传动机构的故障诊断。

Feature extraction method of vibration signal for driving mechanism of acupuncture machine

The invention provides a vibration signal processing method of the driving mechanism of a needle punching machine based on the combination of meemd and index wavelet threshold. The collected vibration signal of the driving mechanism of the needle punching machine is processed by the adaptive end point extension method of waveform matching, and then wavelet decomposition is carried out. The collected signal is de noised and reconstructed by the exponential wavelet threshold function, and the de noised signal is obtained. The de noised vibration signal is processed by envelope fitting with the cubic B-spline method, and then the signal is decomposed by meemd The correlation coefficient and kurtosis of some IMF components and the signal after noise reduction are analyzed, and the useful IMF is selected. Finally, the Hilbert transform of IMF components is carried out to obtain the Hilbert spectrum of the signal, which is the signal characteristic of the vibration signal of the driving mechanism of the acupuncture machine. The method is applicable to the fault diagnosis of the driving mechanism of the acupuncture machine in the industrial field.

【技术实现步骤摘要】
针刺机传动机构振动信号特征提取方法
本申请提出MEEMD与指数小波阈值结合的针刺机传动机构故障特征信号处理方法，适用于机械领域针刺机传动机构的故障诊断。
技术介绍
随着新技术、新材料的不断应用,国产针刺机的各项技术性能已有很大提高,但其基本原理都是相同的,即通过偏心轮连杆机构带动装有刺针的针板作上下往复运动,来达到刺针对被加工的纤维网实施加固的目的。不同之处是针板和针板梁往复运动的定位机构上,在国内的高频针刺机的设计中主要有两种机构形式:一是采用主轴箱式；二是无箱齿轮摇杆式。两种机构各有优点,平行发展,目前国内针刺频率在1000刺/min以上的针刺机多数采用主轴箱式。目前，国内外主要采用信号分析与处理的方法来实现针刺机传动机构的监测和诊断。传动机构是旋转机械的一种，其在运行过程中会产生振动，且振动是周期性的。如果传动机构出现故障，那么振动信号会出现周期性的脉冲，该脉冲的频率就是故障频率。因此，采集传动机构的振动信号，通过适当的方法可以提取信号特征，从而间接得到针刺机的运行状况。目前，常用的特征提取方法有小波分析方法、经验模态分解（EMD）方法、局部均值分解（LMD）方法等。小波分析方法是一种时频分析方法，既可以对信号进行全局分析，又可以实现局部分析，但这与小波基的选择有很大关系，小波基一旦选定，在分析过程中将无法更换，那么信号分析的分辨率也就固定了，这说明小波分析对信号的局部分析没有适应性。EMD方法是一种自适应的信号分析方法，它将信号分解若干个本征模函数（IMF）之和，而每个IMF是近似单频率成分的信号，这样，组合每个IMF的Hilbert谱就可以得到整个信号的频谱。该方法存在的问题是，在对IMF进行Hilbert变换的时候，会产生无法解释的负频率，而且在信号分解过程中会引起端点效应，分解出的IMF中混有与原信号无关的虚假分量。综上所述，振动信号分析是对针刺机传动机构进行监测和诊断的有效的方法。目前常用小波阈值函数不仅存在间断点，而且还存在恒定偏差的的问题。其次，EMD方法则存在负频率、端点效应和虚假分量等问题，需要研究一种克服小波函数和EMD方法所存在的问题的一种信号分析方法。本申请提出了一种基于MEEMD与指数小波阈值结合的针刺机传动机构故障特征信号处理方法，能够有效的对振动信号进行分析。
技术实现思路
为了解决上述方法中所存在的问题，本申请提供一种基于MEEMD与指数小波阈值结合的针刺机传动机构故障特征信号处理方法，包括传感器的布置、数据采集、信号分析和处理、特征提取四个模块。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。指数小波阈值函数对小于阈值的小波系数和大于阈值的小波系数进行处理，解决了硬阈值函数在整个小波域内不连续存在间断点的问题，减小了降噪信号的方差，并且解决了软阈值函数存在恒定偏差的问题。MEEMD与指数小波阈值结合不仅解决了EMD分解中存在的模态混淆问题，还克服了EEMD分解与CEEMD分解中存在的计算量大、模态分裂、白噪声残余等问题。MEEMD中也存在着端点效应、虚假分量等问题，分别采用波形匹配的自适应端点延拓法、互相关分析筛选法进行处理。针刺机传动齿轮振动信号特征提取方法的具体步骤如下：(1)合理的布置传感器，采集针刺机传动齿轮运行时的振动信号；(2)采用自相关镜像法对信号两端进行延拓；1)设信号长度为，对应的时间依次为，左端点为，且不是极值点，的极值点从左至右依次为，对应的时间依次为，则过这四个点的波形组成一个特征波形，记为A，长度为L，其至少包含着一个极大值、极小值和过零点；2)将A进行自相关计算，公式如下：式中，N为信号长度，n为时延数；3)取的镜像，延拓至信号左端点，则延拓后信号左端点为一极值点；4)右端点同上进行延拓；(3)改进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：构造一个控制多边形，控制多边形由各控制顶点连接而成，设为控制多边形的边长，边长总长度为。则次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，即为针刺机传动齿轮振动信号的信号特征。本申请提出MEEMD与指数小波阈值结合的针刺机传动机构故障特征信号处理方法，通过对小波阈值的改进以及对端点效应、包络线拟合和消除虚假分量的处理，可以快速、准确的提取出振动信号的故障特征，能够方便的对针刺机传动机构进行监测和诊断，为企业节省了大量的人力和财力。...

【技术保护点】
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；/n针刺机传动机构振动信号特征提取方法的具体步骤如下：/n(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；/n(2) 振动信号两端采用自相关镜像法对其进行延拓；/n1)设信号

【技术特征摘要】
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...

【专利技术属性】
技术研发人员：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，
类型：发明
国别省市：山东;37