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公开(公告)号：CN116451048A
公开(公告)日：2023-07-18
申请号：CN202310363833.3
申请日：2023-04-06
Applicant: 西安交通大学
IPC: G06F18/21 , G06F18/2131
Abstract: 本公开揭示了一种基于主动混叠与解混叠的信号频率识别方法，包括：1、对待识别信号进行采样，获得双路采样样本数据，并从中截取两组相同长度的数据；2、记录两组数据的相对延时时间并进行傅里叶变换，获得两组傅里叶变换系数向量，基于两组向量获得频谱，通过峰值搜索，获得索引位置；3、根据索引位置从两组向量中提取相应的复数，并基于所提取的复数获得中间变量以及计算中间变量的相角值，根据相角值和两组数据的相对延时时间计算等效混叠频率和等效采样频率；4、改变两组数据的截取位置，重复步骤2和步骤3获得一系列混叠频率和等效采样频率并计算余数频率；5、求解基于混叠频率和余数频率构建的同余方程组，以获得待识别信号的频率。
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公开(公告)号：CN113586177B
公开(公告)日：2022-08-09
申请号：CN202111017892.2
申请日：2021-08-31
Applicant: 西安交通大学
Abstract: 本发明公开了一种基于单叶端定时传感器的叶片固有频率识别方法，方法中，利用单叶端定时传感器获取旋转叶片的达到时间，并将其转换为位移数据，利用转速传感器获取转轴的转速；通过自适应变窗长的短时傅里叶变换得到频率分辨率一致的混叠频率，绘制出采样频率‑混叠频率图；根据幅值对SAF图中的共振点进行识别，得到极小值点对应的采样频率通过最小二乘直线拟合对极小值点两边的线段斜率进行识别，并将斜率就近取整，并取绝对值作为EO值；将采样频率与对应的EO值相乘得到叶片的固有频率估计本方法可以从极度欠采样的信号中识别准确的频率，识别方法简单可靠，无需对信号进行重构，运算快速稳定，简单可行。
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公开(公告)号：CN113565584A
公开(公告)日：2021-10-29
申请号：CN202111017893.7
申请日：2021-08-31
Applicant: 西安交通大学
Abstract: 本发明公开了一种叶端定时信号时频滤波方法，方法包括以下步骤：利用叶端定时传感器获取旋转叶片的时间脉冲，然后根据叶片半径R和转速n将实际达到时间和理论达到时间差Δt转换为位移数据；根据采样频率选择分析数据，使用频谱分析方法得到混叠频率幅值向量，将不同采样频率下的混叠频率幅值向量进行组合，形成二维幅值矩阵，由转频序列、混叠频率序列、二维幅值矩阵得到转频‑混叠频率图；识别RAF中的直线，得到直线的表达式，即斜率与截距参数；根据直线表达式计算不同采样频率下的混叠频率，根据该混叠频率产生带通滤波频带范围，使用该带通滤波器对信号进行滤波。本发明方法具有可解释性，滤波能力强的特点，可用于对叶端定时信号滤波。
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公开(公告)号：CN111239432B
公开(公告)日：2021-05-28
申请号：CN202010084472.5
申请日：2020-02-10
Applicant: 西安交通大学
Abstract: 本发明公开了一种基于叶端定时的叶片到达时间测量方法及采集系统，方法包括以下步骤：确定叶片振动所需的位移分辨率Δl，基于所需的位移分辨率Δl得到叶端定时采集的定时分辨率Δt，采集叶片到达时间数据，其中，当叶片对应的脉冲信号到来时，采集当前计数器数值，当转速脉冲到来时，记录当前计数器数值并清零计数器，将所采集的到达时间数据转化为叶片振动位移。
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公开(公告)号：CN111626167A
公开(公告)日：2020-09-04
申请号：CN202010429213.1
申请日：2020-05-20
Applicant: 西安交通大学
Abstract: 本发明公开了一种基于叶端定时和改进多重信号分类的叶片裂纹辨识方法，所述方法对叶片振动信号进行分析，建立叶片振动信号模型；分析非均匀传感器布局下的叶端定时采样规律，提出传统多重信号分类中快拍矩阵的改进结构；构建快拍矩阵的协方差矩阵，基于其低秩性，利用特征值分解得到噪声子空间；根据传感器布局形式构建导向矢量，基于信号子空间和噪声子空间的正交性得到伪谱；纵向比较多重信号分类结果与有限元结果，横向比较不同叶片的多重信号分类结果，融合对叶片进行裂纹识别。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109870283B
公开(公告)日：2020-06-09
申请号：CN201910236528.1
申请日：2019-03-26
Applicant: 西安交通大学
Abstract: 本发明公开了一种叶端定时传感器信号序列转位移序列的方法及系统，包括：对原始转速信号序列和原始叶端定时传感器信号序列，进行有效数据段截取；对有效数据段内的转速信号和叶端定时传感器信号进行丢失识别补全，得到新的转速信号序列和新的叶端定时传感器信号序列；分别定义各新的叶端定时传感器信号序列中的叶片序号；提取所有新的叶端定时传感器信号序列中的同一叶片信号，并按时间顺序排列得到各叶片时间信号序列；建立叶片振动模型，以叶片平衡位置为基准，将各叶片时间信号序列转化为叶片位移序列。本发明能实现叶端定时传感器信号序列的预处理，并将叶端定时传感器信号序列转化为叶片位移序列，为后续叶片振动参数的提取提供有利条件。
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公开(公告)号：CN109871661A
公开(公告)日：2019-06-11
申请号：CN201910236530.9
申请日：2019-03-26
Applicant: 西安交通大学
IPC: G06F17/50
Abstract: 本发明公开了一种叶端定时信号丢失的识别补全方法，包括：基于转速信号序列与叶端定时信号序列的插补关系，识别转速信号丢失的位置和个数；计算转速信号丢失率，根据转速信号丢失率执行转速信号补全方案；基于窗格划分的单圈叶片信号丢失识别方法，识别叶片信号丢失的位置；根据叶片信号丢失的位置，判断叶端定时信号丢失为连续丢失还是间断丢失；若为连续丢失，则采用基于窗格划分的信号补全法；若为间断丢失，则采用基于前后有效圈的信号补全法。本发明能够有效应对叶端定时信号采集过程中的信号丢失现象，改善信号的可处理性，便于后续叶片振动位移信息提取。
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公开(公告)号：CN109520562A
公开(公告)日：2019-03-26
申请号：CN201811251069.6
申请日：2018-10-25
Applicant: 西安交通大学
Abstract: 公开了一种叶端定时检测装置及其安装方法，所述叶端定时检测装置包括叶端定时检测装置，其包括基础部分、动力输入部分、运动部分和检测部分，底板用于支承动力输入部分、运动部分和检测部分；主轴经由轴承安装在轴承座，所述主轴的第一端经由联轴器连接所述电机，第二端设有轮盘，叶片安装在所述轮盘上；机匣经由机匣底板固定在所述底板，所述机匣包围所述轮盘和叶片，所述机匣上均布多个通孔，叶端定时传感器安装在所述通孔。
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公开(公告)号：CN113504310B
公开(公告)日：2022-12-02
申请号：CN202110702529.8
申请日：2021-06-24
Applicant: 西安交通大学
Abstract: 本发明公开了一种基于单个或均布叶端定时传感器的叶片固有频率识别方法，方法中，利用1个叶端定时传感器或均布的叶端定时传感器获取旋转叶片的实际达到时间，并根据旋转叶片的转速和叶片长度，理论到达时间和实际达到时间之差转换为叶端的位移数据；截取位移数据并去均值后，进行点乘得到相乘后的乘积向量；对乘积向量离散傅里叶变换以及绘制幅频图，从幅频图中提取出两个叶片固有频率之和的混叠后的频率成分以及两个叶片固有频率差频成；根据叶片固有频率范围，对所有叶片进行两两组合，对每一种组合得到所有叶片的固有频率估计值，求取平均值作为每个叶片的固有频率。
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公开(公告)号：CN113565584B
公开(公告)日：2022-08-09
申请号：CN202111017893.7
申请日：2021-08-31
Applicant: 西安交通大学
Abstract: 本发明公开了一种叶端定时信号时频滤波方法，方法包括以下步骤：利用叶端定时传感器获取旋转叶片的时间脉冲，然后根据叶片半径R和转速n将实际达到时间和理论达到时间差Δt转换为位移数据；根据采样频率选择分析数据，使用频谱分析方法得到混叠频率幅值向量，将不同采样频率下的混叠频率幅值向量进行组合，形成二维幅值矩阵，由转频序列、混叠频率序列、二维幅值矩阵得到转频‑混叠频率图；识别RAF中的直线，得到直线的表达式，即斜率与截距参数；根据直线表达式计算不同采样频率下的混叠频率，根据该混叠频率产生带通滤波频带范围，使用该带通滤波器对信号进行滤波。本发明方法具有可解释性，滤波能力强的特点，可用于对叶端定时信号滤波。
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