一种基于频带能量衰减的螺栓松动检测方法技术

本发明专利技术涉及机械结构健康状态检测方法，提供一种基于频带能量衰减的螺栓松动检测方法，采集螺栓端部、被连接件的模态响应信息和振动信号数据，并对得到的振动信号数据进行有效性的删选；对采集的螺栓端部、被连接件的模态响应信号进行处理，选取小波基函数；根据选取的小波基函数，通过小波包分解获取振动信号在不同子频带的信号；计算螺栓端部与被连接件在各个子频带信号的能量；选取能量衰减最严重的子频带能量比值作为螺栓松动的评判指标T，通过实际工况下检测到的评判指标与评判指标的参考值对比，确定对螺栓松动程度的检测。实现对螺栓连接松动程度的快速检测和精准识别，具有重要的工程应用价值。重要的工程应用价值。重要的工程应用价值。

【技术实现步骤摘要】
一种基于频带能量衰减的螺栓松动检测方法


[0001]本专利技术涉及机械结构健康状态检测方法，特别涉及一种基于频带能量衰减的螺栓松动检测方法。

技术介绍

[0002]螺栓连接是机械连接中最常见、最简单有效的连接形式之一，具有装拆方便、连接可靠、成本低等优点，被广泛应用于机械、国防、能源等领域。绝大多数螺栓连接在安装时会施加预紧力以增强连接件之间的刚度和紧密性，然而在冲击、振动、热应力循环等复杂的工作环境下，螺栓连接会不可避免地产生应力松弛、疲劳破坏以及蠕变等微小损伤，进而导致预紧力不断下降，对连接结构的可靠性造成影响，甚至会引发安全事故，造成巨大损失。因此，对螺栓松动状态的检测和识别对于保障设备安全运行、持续作业工程意义重大。
[0003]现阶段对螺栓松动状态检测的方法主要有超声导波法、压电阻抗法、振动声调制法等，存在效率低、成本高等缺点，难以应用在大规模实际工程现场中。例如中国专利CN202210237693.0，名称为基于振动特性的铁塔螺栓完全松动快速检测方法，通过对比输电铁塔螺栓连接完全松动前后的塔材振动响应频谱图检测螺栓连接结构状态，但仅能识别螺栓连接完全松动的情况，检测预防效果较差。例如中国专利CN202210455085.7，名称为一种风电机组螺栓松动的差别振动监测系统及监测方法，通过实时监测比对螺栓连接的相邻两个法兰面的振动幅值之差来判断连接结构是否出现松动，后续仍需针对性检测单个螺栓是否松动，且检测准确度比较低。

技术实现思路

[0004]为了解决对螺栓松动状态检测不准确问题，本专利技术提供以下技术方案：
[0005]本专利技术提供一种基于频带能量衰减的螺栓松动检测方法，螺栓固定在被连接件上，所述检测方法为包括：
[0006](1)采集螺栓端部、被连接件的原始振动信号，并对得到的原始振动信号进行有效性的删选；
[0007](2)根据所采集原始振动信号的特征，选取小波基函数；；
[0008](3)根据选取的小波基函数，通过小波包分解获取振动信号在不同子频带的信号；
[0009](4)计算螺栓端部与被连接件在各个子频带信号的能量；
[0010](5)选取能量衰减最严重的子频带能量比值作为螺栓松动的评判指标T，依据历史数据与实验数据，预设螺栓不同松动情况下评判指标的参考值，通过实际工况下检测到的评判指标与评判指标的参考值对比，确定对螺栓松动程度的检测。
[0011]进一步的，步骤(1)中的采集的原始振动信号是通过磁座吸附方式将加速度传感器分别安装于待测螺栓端部与被连接件上，采用模态锤沿螺栓轴向方向敲击被连接件获取的。
[0012]进一步的，步骤(1)中获取有效的原始振动信号具体为：
[0013]采用模态锤多次敲击螺栓连接结构进行振动信号采集，对采集到的原始振动信号进行分析；
[0014]提取时域幅值，去除超出加速度传感器测量范围的数据；
[0015]提取频域特征，去除模态锤双击及频域不明显的数据。
[0016]进一步的，步骤(2)的具体过程为：
[0017](2.1)确定待测小波基函数包括：db1至db10小波及sym2至sym8小波；
[0018](2.2)利用上述小波基函数对原始振动信号进行j层小波包分解，分解最高层数j根据信号的复杂程度而定；
[0019](2.3)针对不同小波族的基函数，计算其重构信号与原始振动信号的相似性，取重构信号与原始振动信号误差最小的小波基函数作为小波包分解的基函数。
[0020]进一步的，步骤(3)中所述小波包分解的具体过程为：
[0021](3.1)给定尺度函数和小波函数ψ(t)，且同时满足下面的双尺度方程：
[0022][0023]其中，h(k)为高通滤波器的系数；
[0024]g(k)为低通滤波器的系数；
[0025]并满足g(k)＝(
‑
1)
k
h(1
‑
k)；
[0026](3.2)振动信号x(t)使用小波包分解成子频带信号
[0027][0028][0029]其中，j表示小波包分解的层数；
[0030]i表示分解信号在该层中的序号，i＝1,2,3,
…
,2
j
；
[0031]表示层数为j，序号为i的子频带信号；
[0032]表示层数为j，序号为i的小波包系数
[0033]k是循环求和的内部参数；
[0034]t是振动信号的自带参数。
[0035]进一步的，子频带信号的能量的计算公式为：
[0036][0037]其中，j表示小波包分解的层数；
[0038]i表示分解信号在该层中的序号，i＝1,2,3,
…
,2
j
；
[0039]表示层数为j，序号为i的子频带信号，假设振动响应信息采样频率为f
s
，则该
频带频率范围为
[0040]进一步的，步骤(5)中得到评判指标T的具体过程为：
[0041]设，螺栓端部与被连接件各个子频带信号的能量分别为与
[0042](5.1)计算相同子频带两者振动能量的比值t
i
：
[0043][0044](5.2)选取能量衰减最严重的子频带信号的能量比值即子频带信号的能量比值的最小值作为螺栓松动的评判标准：
[0045]T＝min(t
i
)。
[0046]本专利技术具有以下有益效果：
[0047]本专利技术依据螺栓连接结构中能量的传递过程，针对目前螺栓松动检测技术存在的效率低、成本高、准确性差等问题，提出一种基于频带能量衰减的螺栓松动检测方法；同步获取螺栓和被连接件的振动信号，利用小波包将原始振动信号分解为不同频带范围的子信号，分别求取子频带信号的能量，并在同频带内对螺栓与被连接件上的子信号能量做比值，以不同频带比值的最小值作为螺栓松动评判标准，实现对螺栓连接松动程度的快速检测和精准识别，具有重要的工程应用价值。
附图说明
[0048]图1是本专利技术螺栓连接结构松动状态检测方法的流程图。
[0049]图2是本专利技术基于加速度传感器的振动信号采集及信号处理示意图。
[0050]图3是本专利技术中选取小波基函数的流程图。
[0051]图4为本专利技术基于小波包的振动信号分解示意图。
具体实施方式
[0052]以下结合附图对本专利技术的具体实施方式做详细描述，应当指出的是，实施例只是对专利技术的具体阐述，不应视为对专利技术的限定，实施例的目的是为了让本领域技术人员更好地理解和再现本专利技术的技术方案，本专利技术的保护范围仍应当以权利要求书所限定的范围为准。
[0053]如图1所示，本专利技术提供一种基于频带能量衰减的螺栓松动检测方法，螺栓1固定在被连接件2上，所述检测方法为包括：
[0054]S1，通过磁座吸附方式将加速度传感器3分别安装于待测螺栓1端部与本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于频带能量衰减的螺栓松动检测方法，螺栓固定在被连接件上，其特征在于，所述检测方法为包括：(1)采集螺栓端部、被连接件的原始振动信号，并对得到的原始振动信号进行有效性的删选；(2)根据所采集原始振动信号的特征，选取小波基函数；(3)根据选取的小波基函数，通过小波包分解获取振动信号在不同子频带的信号；(4)计算螺栓端部与被连接件在各个子频带信号的能量；(5)选取能量衰减最严重的子频带能量比值作为螺栓松动的评判指标T，通过实际工况下检测到的评判指标与评判指标的参考值对比，确定对螺栓松动程度的检测。2.根据权利要求1所述的一种基于频带能量衰减的螺栓松动检测方法，其特征在于，步骤(1)中的采集的原始振动信号是通过磁座吸附方式将加速度传感器分别安装于待测螺栓端部与被连接件上，采用模态锤沿螺栓轴向方向敲击被连接件获取的。3.根据权利要求1所述的一种基于频带能量衰减的螺栓松动检测方法，其特征在于，步骤(1)中获取有效的原始振动信号具体为：采用模态锤多次敲击螺栓连接结构进行原始振动信号采集，对采集到的原始振动信号进行分析；提取时域幅值，去除超出加速度传感器测量范围的数据；提取频域特征，去除模态锤双击及频域不明显的数据。4.根据权利要求1所述的一种基于频带能量衰减的螺栓松动检测方法，其特征在于，步骤(2)的具体过程为：(2.1)确定待测小波基函数包括：db1至db10小波及sym2至sym8小波；(2.2)利用小波基函数对原始振动信号进行j层小波包分解，分解最高层数j根据信号的复杂程度而定；(2.3)针对不同小波族的基函数，计算其重构信号与原始振动信号的相似性，取重构信号与原始振动信号误差最小的小波基函数作为小波包分解...

【专利技术属性】
技术研发人员：从飞云，孙磊，郦宇豪，梁辰，黄新宇，洪纵横，周琦皓，韦淳葆，武佳妮，李雨浓，
申请(专利权)人：浙江大学，
类型：发明
国别省市：