【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及信号处理，具体为一种基于振动信号频率提取算法的方法。
技术介绍
1、随着传感器技术的不断提高和计算机性能的大幅提升，对振动信号进行精确和高效的采集、处理与分析成为可能。基于振动信号频率提取算法是指通过一系列的数学和信号处理技术，从振动信号中提取出关键的频率成分。这种算法的目的是对机械设备或结构的振动特性进行深入分析，从而识别出设备的状态、故障模式或其他相关信息。
2、就比如申请号为202310247110.7的专利文件公开了一种基于振动信号频率间隔提取算法的方法，该方法与现有技术相比，以改善传统诊断过程中对专业技术人员和专业知识的依赖性，使诊断技术更简单。但类似于上述申请的现有基于振动信号频率提取算法的方法依然存在以下不足：
3、现有技术中，由于振动信号通常具有非线性和时变性的特性，这意味着信号的特性会随时间而变化，而传统的频率提取算法难以准确捕捉这些变化，且不同的频率提取算法具有不同的适用范围和性能特点，只对于特定类型的振动信号效果较好，但对于其他类型的信号则可能表现不佳，从而影响频率提取效果，导致振动信号频率提取的精度差，在故障诊断或机械状态监测等领域，振动信号频率提取精度直接影响到诊断或监测的准确性，影响维修决策或安全评估，此外，频率提取精度还直接影响了振动信号的后续处理，若频率提取不准确，会导致后续处理的结果也产生偏差，尤其是在一些需要精确控制或调节的系统中，频率提取的精度低更是会降低系统性能，致使系统无法达到预期的控制效果或运行稳定性。
4、因此，急需对此缺点进行改进，
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于提供一种基于振动信号频率提取算法的方法，以解决上述
技术介绍
中提出的问题。
2、为实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：一种基于振动信号频率提取算法的方法，包括以下步骤：
3、s1、信号采集与预处理：通过传感器和数据采集器收集振动信号，所述振动信号来自各种机械设备或系统，比如发动机、轴承、齿轮等，并对所收集的原始信号进行预处理，去除噪声干扰和不必要的成分；
4、s2、时域分析：通过对振动信号进行统计分析，提取信号的幅值、周期等关键信息，初步判断设备的工况，并识别出信号的周期性以及是否存在共振、拍频等异常振动；
5、s3、频域转换：通过傅里叶变换将时域信号转换为频域信号，得到信号的频谱分布，包括各频率分量的幅值和相位信息，分析信号的频率成分，进一步了解信号的频率特征；
6、s4、频率提取：在频域中，提取与振动信号频率相关的特征参数，所述特征参数包括但不限于主频、次频、频率分布范围、振幅，并基于提取的特征参数，应用特定的算法或模型提取出振动信号中的目标频率；
7、s5、结果验证与优化：通过与实际测量数据或其他已知数据进行对比，对提取的频率结果进行验证和优化。
8、进一步的，所述步骤s1中，预处理包括滤波、去噪、平滑化操作，具体如下：
9、滤波：通过硬件滤波或软件滤波去除振动信号中的噪声和干扰，具体为在软件滤波中，使用快速傅里叶变换滤波和小波分析滤波的方法，所述快速傅里叶变换滤波基于fft算法，可以有效地分析和处理信号的频率成分，所述小波分析滤波利用小波变换的特性，对信号进行多尺度、多分辨率的分析，以提取出隐藏在噪声中的有用信息；
10、去噪：根据信号的特性和需求，确定噪声的类型和分布特点，并采用合适的去噪算法，去除信号中的噪声成分，所述去噪算法包括但不限于基于统计模型的去噪、基于小波变换的去噪；
11、平滑化：采用五点三次平滑法消除信号中的随机波动和局部异常值，使信号更加平滑和稳定，所述五点三次平滑法通过在每个数据点前面取两个相邻的点，用三次多项式进行逼近，并根据最小二乘原理确定多项式的系数，实现信号的平滑处理。
12、进一步的，所述步骤s2中，时域分析通过观察信号在时间域的变化情况，分析信号随时间变化的特性，为后续的频域转换和频率提取提供基础数据。
13、进一步的，所述步骤s2中，时域分析操作具体包括以下步骤：
14、s21、考察值序列的特征，如周期性、趋势性、随机性等；
15、s22、根据序列的特征选择合适的拟合模型，如线性模型、自回归模型等；
16、s23、根据观察数据确定模型的参数，通常涉及最小二乘法、最大似然估计等方法；
17、s24、检验模型并进行优化，确保模型能够准确地描述序列的特性；
18、s25、利用拟合好的模型来推断序列的其他统计性质或预测序列将来的发展。
19、进一步的，所述步骤s3中，傅里叶变换通过将复杂的时域信号分解为简单的正弦波信号，来分析信号的频率特性，且傅里叶变换涉及公式包括傅里叶级数和傅里叶积分，对于连续时间信号，使用傅里叶积分进行变换，对于离散时间信号，则使用傅里叶级数展开。
20、进一步的，所述步骤s3中，傅里叶变换的具体操作包括：确定待变换的函数，并对信号进行周期延拓，再根据信号是连续时间信号还是离散时间信号，选择适当的变换方法，进行傅里叶积分或傅里叶级数展开，得到频域的表示后，通过分析信号的频谱来理解信号的频域特性，如频率成分、能量分布等。
21、进一步的，所述步骤s3中，傅里叶变换可根据需要选择是否对频域表示进行逆变换，将频域信号重新转换为时域信号，进行进一步的处理或恢复原始信号。
22、进一步的，所述步骤s4中，特征参数提取的具体操作包括：分析提取的特征与目标频率之间的相关性，选择相关性强的特征，并通过主成分分析、独立成分分析技术减少特征维度，去除冗余信息。
23、进一步的，所述步骤s4中，算法或模型应用具体操作如下：
24、步骤1、目标频率提取算法或模型选择：
25、频谱峰值搜索：在频谱图上搜索峰值，确定目标频率的位置；
26、机器学习模型：使用回归、分类此类监督学习算法训练模型，使模型能够识别并提取目标频率；
27、深度学习模型：应用神经网络对信号进行端到端的学习，以识别并提取目标频率，所述神经网络包括但不限于卷积神经网络、循环神经网络；
28、步骤2、目标频率提取：
29、基于阈值：设定一个阈值，在频谱图上搜素超过所述阈值的频率分量，确定为目标频率；
30、使用模型预测：对于机器学习或深度学习模型，输入预处理后的振动信号，模型输出预测的目标频率。
31、进一步的，所述步骤s5中，若结果不准确或存在误差，则调整预处理步骤、频域转换方法或特征提取算法，来提高频率提取的准确性和可靠性。
32、本专利技术提供了一种基于振动信号频率提取算法的方法，具备以下有益效果：
33、本专利技术优化了信号预处理，通过改进去噪、滤波等预处理步骤，提高信号的信噪比，减少噪声对频率提本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于振动信号频率提取算法的方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于振动信号频率提取算法的方法，其特征在于，所述步骤S1中，预处理包括滤波、去噪、平滑化操作，具体如下：
3.根据权利要求1所述的一种基于振动信号频率提取算法的方法，其特征在于，所述步骤S2中，时域分析通过观察信号在时间域的变化情况，分析信号随时间变化的特性，为后续的频域转换和频率提取提供基础数据。
4.根据权利要求1所述的一种基于振动信号频率提取算法的方法，其特征在于，所述步骤S2中，时域分析操作具体包括以下步骤：
5.根据权利要求1所述的一种基于振动信号频率提取算法的方法，其特征在于，所述步骤S3中，傅里叶变换通过将复杂的时域信号分解为简单的正弦波信号，来分析信号的频率特性，且傅里叶变换涉及公式包括傅里叶级数和傅里叶积分，对于连续时间信号，使用傅里叶积分进行变换，对于离散时间信号，则使用傅里叶级数展开。
6.根据权利要求5所述的一种基于振动信号频率提取算法的方法，其特征在于，所述步骤S3中，傅里叶变换的具体操作包括：确定待
7.根据权利要求6所述的一种基于振动信号频率提取算法的方法，其特征在于，所述步骤S3中，傅里叶变换可根据需要选择是否对频域表示进行逆变换，将频域信号重新转换为时域信号，进行进一步的处理或恢复原始信号。
8.根据权利要求1所述的一种基于振动信号频率提取算法的方法，其特征在于，所述步骤S4中，特征参数提取的具体操作包括：分析提取的特征与目标频率之间的相关性，选择相关性强的特征，并通过主成分分析、独立成分分析技术减少特征维度，去除冗余信息。
9.根据权利要求1所述的一种基于振动信号频率提取算法的方法，其特征在于，所述步骤S4中，算法或模型应用具体操作如下：
10.根据权利要求1所述的一种基于振动信号频率提取算法的方法，其特征在于，所述步骤S5中，若结果不准确或存在误差，则调整预处理步骤、频域转换方法或特征提取算法，来提高频率提取的准确性和可靠性。
...【技术特征摘要】
1.一种基于振动信号频率提取算法的方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于振动信号频率提取算法的方法，其特征在于，所述步骤s1中，预处理包括滤波、去噪、平滑化操作，具体如下：
3.根据权利要求1所述的一种基于振动信号频率提取算法的方法，其特征在于，所述步骤s2中，时域分析通过观察信号在时间域的变化情况，分析信号随时间变化的特性，为后续的频域转换和频率提取提供基础数据。
4.根据权利要求1所述的一种基于振动信号频率提取算法的方法，其特征在于，所述步骤s2中，时域分析操作具体包括以下步骤：
5.根据权利要求1所述的一种基于振动信号频率提取算法的方法，其特征在于，所述步骤s3中，傅里叶变换通过将复杂的时域信号分解为简单的正弦波信号，来分析信号的频率特性，且傅里叶变换涉及公式包括傅里叶级数和傅里叶积分，对于连续时间信号，使用傅里叶积分进行变换，对于离散时间信号，则使用傅里叶级数展开。
6.根据权利要求5所述的一种基于振动信号频率提取算法的方法，其特征在于，所述步骤s3中，傅里叶变换的具体操作包括：确...
【专利技术属性】
技术研发人员：徐健，梅沈哲，吴君，
申请(专利权)人：中讯数字科技苏州有限公司，
类型：发明
国别省市：
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