(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202211169217.6 (22)申请日 2022.09.26 (71)申请人 江苏东控自动化科技有限公司 地址 226000 江苏省南 通市开发区广州路 42号 (72)发明人 江冰倩　路伟　 (74)专利代理 机构 绍兴三人 行柯信知识产权代 理事务所(普通 合伙) 33495 专利代理师 齐玉巧 (51)Int.Cl. G01M 13/021(2019.01) G01M 13/028(2019.01) G01D 21/02(2006.01) (54)发明名称 冶金传动机构局域损伤振动包络信号获取 及评估方法 (57)摘要 本发明涉及结构部件的振动测试及评估技 术领域， 具体涉及一种 冶金传动机构局域损伤振 动包络信号获取及评估 方法。 该方法获取齿轮箱 振动信号的包络信息， 在时序上分析齿轮箱的包 络信息、 音频信息和温度信息的波动特征， 构建 特征矩阵。 基于特征矩阵对齿轮箱进行分组， 获 得多个齿轮箱组。 根据每个齿轮箱组 内的振动特 征变化序列训练对应的CEEMD ‑GRU信息预测网 络， 进而获得待评估齿轮箱的未来振动特征变化 序列。 根据未来振动特征变化序列中的元素评估 待评估齿轮箱的异常。 本发明通过对传动机构 齿 轮箱振动数据的获取及分析， 通过预测手段及时 评估出异常齿轮箱， 实现对传动结构局域损伤的 评估。 权利要求书2页 说明书9页 附图1页 CN 115235762 A 2022.10.25 CN 115235762 A 1.一种冶金传动机构局域损伤振动包络信号获取及评估方法， 其特征在于， 所述方法 包括： 采集冶金传动机构每个齿轮箱 的振动信号、 音频信息和温度信息； 对所述振动信号包 络处理， 获得多种包络信息； 根据预设采样频率获得每种 包络信息的包络信 息序列； 根据所述包络信 息序列中相邻 元素之间的差异和元素均值 获得波动频率因子； 根据所述包络信息序列中的元素极差和元 素均值获得波动幅度 因子； 根据所述采样频率获得音频信息序列和温度信息序列， 根据所 述音频信息序列的波动幅度和波动频率 获得第一波动性因子， 获得所述温度信息序列的第 二波动性因子； 结合相同采样时间段内的多种所述波动频率因子、 多种所述波动频率因子、 所述第一 波动性因子和所述第二波动性因子， 获得特征向量； 连续采样时间段内的所述特征向量构 成特征矩阵； 根据所述特征矩阵对多个齿轮箱进行分组， 获得多个齿轮箱组； 提取所述特征矩阵的 振动特征， 获得所述齿轮箱组内每个齿轮箱 时序上的振动特征变化序列； 将每个所述齿轮 箱组中的所述振动特征变化序列作为训练数据， 根据所述训练数据 获得CEEMD ‑GRU信息预 测网络； 根据对应的所述CEEMD ‑GRU信息预测网络预测待评估齿轮箱的未来振动特征变化序 列， 根据所述未来振动特征变化序列中元素的大小和元素位置判断所述待评估齿轮箱是否 存在异常。 2.根据权利要求1所述的一种冶金传动机构局域损伤振动包络信号获取及评估方法， 其特征在于， 所述对所述振动信号包络处 理， 获得多种包络信息包括： 对所述振动信号进行模数转换、 频谱转换、 带通滤波和加速度包络处理后获得所述包 络信息， 所述包络信息包括振动加速度、 振动速度和 加速度包络值。 3.根据权利要求1所述的一种冶金传动机构局域损伤振动包络信号获取及评估方法， 其特征在于， 所述根据所述包络信息序列中相 邻元素之 间的差异和元素均值 获得波动频率 因子包括： 根据波动频率因子公式获得 所述波动频率因子， 所述波动频率因子公式包括： 其中， 为所述波动频率因子， 为所述包络信息序列中的元素均值， 为所述 包络信息序列中第 个元素值， 为所述包络信息序列中的元 素数量， 为绝对值函数。 4.根据权利要求1所述的一种冶金传动机构局域损伤振动包络信号获取及评估方法， 其特征在于， 所述根据所述包络信息序列中的元素极差和元素均值获得波动幅度因子包 括： 获得所述包络信 息序列中最大元素值与 元素均值的元素值差异， 以所述包络信 息序列 的元素极差与所述元 素值差异的比值作为所述波动幅度因子 。 5.根据权利要求1所述的一种冶金传动机构局域损伤振动包络信号获取及评估方法，权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115235762 A 2其特征在于， 所述根据所述音频信息序列 的波动幅度和波动频率获得第一波动性因子包 括： 根据第一波动性因子公式获得 所述第一波动性因子， 所述第一波动性因子公式包括： 其中， 为所述第一波动性因子， 为所述音频信息序列的元素均值， 为 所述音频信息序列的元素方差， 为所述音频信息序列中的元素数量， 为所述音频信息 序列中第 个元素。 6.根据权利要求1所述的一种冶金传动机构局域损伤振动包络信号获取及评估方法， 其特征在于， 所述 根据所述特 征矩阵对多个齿轮箱进行分组， 获得多个齿轮箱组包括： 以所述特征矩阵作为研究样本， 利用量子聚类算法对所述研究样本进行聚类， 获得多 个聚类簇， 每 个所述聚类簇对应一个所述齿轮箱组。 7.根据权利要求1所述的一种冶金传动机构局域损伤振动包络信号获取及评估方法， 其特征在于， 所述提取所述特征矩阵的振动特征， 获得所述齿轮箱组内每个齿轮箱 时序上 的振动特 征变化序列包括： 将所述特征矩阵根据时序分割为多个相同尺寸的行列式； 获得所述行列式的行列值， 以所述行列值的绝对值作为所述振动特征， 将所述振动特征根据时序排列， 获得所述振动 特征变化序列。 8.根据权利要求1所述的一种冶金传动机构局域损伤振动包络信号获取及评估方法， 其特征在于， 所述根据对应的所述CEEMD ‑GRU信息预测网络预测待评估齿轮箱的未来振动 特征变化序列包括： 获得所述待评估齿轮箱的实时特征矩阵与实时振动特征变化序列， 将所述实时特征矩 阵与每个所述齿轮箱组的中心样本的所述特征矩阵匹配， 获得所述待评估齿轮箱对应的最 匹配齿轮箱组； 将所述待评估齿轮箱的所述 实时振动特征变化序列输入所述最匹配齿轮箱 组对应的所述C EEMD‑GRU信息预测网络中， 获得 所述未来振动特 征变化序列。 9.根据权利要求1所述的一种冶金传动机构局域损伤振动包络信号获取及评估方法， 其特征在于， 所述根据所述未来振动特征变化序列中元素的大小和元素位置判断所述待评 估齿轮箱是否存在异常包括： 若所述未来振动特征变化序列中存在某个元素大于预设特征阈值， 则获得该元素的时 序位置， 根据所述时序位置获得异常时间点， 若所述异常时间点到实时时间点之间的时间 段小于预设时间长度阈值， 则认为所述待评估齿轮箱存在异常。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115235762 A 3