CN109029696A - 共振检测方法、装置及存储介质 - Google Patents
共振检测方法、装置及存储介质 Download PDFInfo
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Abstract
本公开实施例是关于一种共振检测方法、装置及存储介质,应用于设备中,该设备包括风扇和控制该风扇转动的电机,涉及智能设备技术领域。该方法包括:获取电机转动频率和振动信号,该电机转动频率是指该电机当前的转动频率,该振动信号是对该风扇所在设备的机身振动产生的信号经过多次采样后得到,确定该振动信号的振动频率,基于该电机转动频率和该振动频率,检测是否存在共振。在本公开实施例中,可以根据电机转动频率和振动信号的振动频率自动检测是否存在共振,无需人工听音检测,提高了检测的准确性。
Description
技术领域
本公开实施例涉及智能设备技术领域,尤其涉及一种共振检测方法、装置及存储介质。
背景技术
随着智能设备的快速发展,诸如新风机、净化器之类的设备得到了广泛的应用。在实际应用场景中,该类设备中通常配置有风扇,以用于散热功能。然而,如果扇叶不均匀或者用于控制风扇转动的电机安装松动,会导致风扇所在设备的机身产生周期性振动,当电机控制风扇在某一转速下转动时,如果机身的振动与电机的转动产生共振,容易产生较大的噪音。
在相关技术中,通常采用人工听音的方法来检测共振,也即是,由人工判断设备的噪声是不是很大,当噪声很大时,可以确定产生共振。
发明内容
本公开实施例提供了一种共振检测方法、装置及存储介质,可以解决人工检测共振可能存在误差的问题。
第一方面,提供一种共振检测方法,应用于设备中,所述设备包括风扇和控制所述风扇转动的电机,所述方法包括:
获取电机转动频率和振动信号,所述电机转动频率是指所述电机当前的转动频率,所述振动信号是对所述风扇所在设备的机身振动产生的信号经过多次采样后得到;
确定所述振动信号的振动频率;
基于所述电机转动频率和所述振动频率,检测是否存在共振。
可选地,所述基于所述电机转动频率和所述振动频率,检测是否存在共振,包括:
确定所述电机转动频率与所述振动频率之间的差值;
当所述电机转动频率与所述振动频率之间的差值小于频率差阈值时,确定存在共振。
可选地,所述确定所述振动信号的振动频率,包括:
确定所述振动信号的幅频信号;
确定多个振动幅值,每个振动幅值为所述幅频信号在多个采样频率阈值中每个采样频率阈值下的振动幅值;
将所述多个振动幅值中最大振动幅值所对应的采样频率阈值确定为所述振动信号的振动频率。
可选地,所述确定所述振动信号的幅频信号,包括:
通过公式(1)对所述振动信号进行信号转换处理,得到所述振动信号的幅频信号,所述公式(1)为:
其中,所述x(m)为所述振动信号在第m次采样下的采样值,所述为所述振动信号的幅频信号,所述N为的采样周期,所述k为小于N的自然数。
可选地,所述获取电机转动频率和振动信号之前,还包括:
检测所述电机转动频率与当前发送给所述电机的控制频率是否相等;
当所述电机转动频率与所述控制频率相等时,执行所述获取电机转动频率和振动信号的操作。
第二方面,提供一种共振检测装置,配置于设备中,所述设备包括风扇和控制所述风扇转动的电机,所述装置包括:
获取模块,用于获取电机转动频率和振动信号,所述电机转动频率是指所述电机当前的转动频率,所述振动信号是对所述风扇所在设备的机身振动产生的信号经过多次采样后得到;
确定模块,用于确定所述振动信号的振动频率;
检测模块,用于基于所述电机转动频率和所述振动频率,检测是否存在共振。
可选地,所述检测模块用于:
确定所述电机转动频率与所述振动频率之间的差值;
当所述电机转动频率与所述振动频率之间的差值小于频率差阈值时,确定存在共振。
可选地,所述确定模块用于:
确定所述振动信号的幅频信号;
确定多个振动幅值,每个振动幅值为所述幅频信号在多个采样频率阈值中每个采样频率阈值下的振动幅值;
将所述多个振动幅值中最大振动幅值所对应的采样频率阈值确定为所述振动信号的振动频率。
可选地,所述确定模块用于:
通过公式(1)对所述振动信号进行信号转换处理,得到所述振动信号的幅频信号,所述公式(1)为:
其中,所述x(m)为所述振动信号在第m次采样下的采样值,所述为所述振动信号的幅频信号,所述N为的采样周期,所述k为小于N的自然数。
可选地,所述装置还包括:
检测模块,用于检测所述电机转动频率与当前发送给所述电机的控制频率是否相等;
触发模块,用于当所述电机转动频率与所述控制频率相等时,触发所述获取模块获取电机转动频率和振动信号。
第三方面,提供了一种共振检测装置,所述装置包括:
处理器;
用于存储处理器可执行指令的存储器;
其中,所述处理器被配置为执行上述第一方面所述的共振检测方法。
第四方面,提供一种计算机可读存储介质,所述计算机可读存储介质上存储有指令,所述指令被处理器执行时实现上述第一方面所述的共振检测方法。
第五方面,提供了一种包含指令的计算机程序产品,当其在计算机上运行时,使得计算机执行上述第一方面所述的共振检测方法。
本公开的实施例提供的技术方案可以包括以下有益效果:
获取电机当前的电机转动频率,以及获取对风扇所在设备的机身振动产生的信号经过多次采样后所得到的振动信号。之后,确定该振动信号的振动频率,如此,即可基于该电机转动频率和该振动频率,检测是否存在共振。在本公开实施例中,可以根据电机转动频率和振动信号的振动频率自动检测是否存在共振,无需人工听音检测,提高了检测的准确性。
应当理解的是,以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的,并不能限制本公开。
附图说明
此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分,示出了符合本公开的实施例,并与说明书一起用于解释本公开的原理。
图1是根据一示例性实施例示出的一种共振检测方法的流程图。
图2是根据另一示例性实施例示出的一种共振检测方法的流程图。
图3是根据一示例性实施例示出的一种振动信号的频谱图。
图4是根据一示例性实施例示出的一种共振检测装置的框图。
图5是根据一示例性实施例示出的一种共振检测装置的框图。
图6是根据一示例性实施例示出的一种共振检测装置的框图。
具体实施方式
这里将详细地对示例性实施例进行说明,其示例表示在附图中。下面的描述涉及附图时,除非另有表示,不同附图中的相同数字表示相同或相似的要素。以下示例性实施例中所描述的实施方式并不代表与本公开相一致的所有实施方式。相反,它们仅是与如所附权利要求书中所详述的、本公开的一些方面相一致的装置和方法的例子。
在对本公开实施例提供的共振检测方法进行详细介绍之前,先对本公开实施例所涉及的应用场景和执行主体进行简单介绍。
首先,对本公开实施例所涉及的应用场景进行简单介绍。
在产品研发阶段,通常需要检测哪些电机转动频率可能产生共振现象。目前,为了检测是否存在共振,一般需要人工进行检测。然而,由于人工长期听音,耳朵会变的比较疲惫,从而导致判断错误,即存在检测误差。
为此,本公开实施例提供了一种共振检测方法,该方法可以根据获取的电机转动频率和机身振动所产生的振动信号,自动检测是否存在共振,无需人工听音检测,提高了检测的准确性。其具体实现过程请参见如下图1和图2所示的实施例。
其次,对本公开实施例所涉及的执行主体进行简单介绍。
本公开实施例所提供的共振检测方法可以由设备来执行,该设备中配置有主控板,通过该主控板可以实现共振检测。另外,该设备中还可以配置有风扇以及控制该风扇转动的电机。在一些实施例中,该设备可以包括净化器、新风机等,本公开实施例对此不做限定。
接下来,将结合附图对本公开实施例所提供的共振检测方法进行详细介绍,其具体实现过程请参考如下图1和图2所示的实施例。
图1是根据一示例性实施例示出的一种共振检测方法的流程图,如图1所示,该共振检测方法可以应用于上述设备中,该共振检测方法可以包括以下几个实现步骤。
在步骤101中,获取电机转动频率和振动信号,所述电机转动频率是指所述电机当前的转动频率,所述振动信号是对所述风扇所在设备的机身振动产生的信号经过多次采样后得到。
在步骤102中,确定所述振动信号的振动频率。
在步骤103中,基于所述电机转动频率和所述振动频率,检测是否存在共振。
在本公开实施例中,获取电机当前的电机转动频率,以及获取对风扇所在设备的机身振动产生的信号经过多次采样后所得到的振动信号。之后,确定该振动信号的振动频率,如此,即可基于该电机转动频率和该振动频率,检测是否存在共振。在本公开实施例中,可以根据电机转动频率和振动信号的振动频率自动检测是否存在共振,无需人工听音检测,提高了检测的准确性。
可选地,所述基于所述电机转动频率和所述振动频率,检测是否存在共振,包括:
确定所述电机转动频率与所述振动频率之间的差值;
当所述电机转动频率与所述振动频率之间的差值小于频率差阈值时,确定存在共振。
可选地,所述确定所述振动信号的振动频率,包括:
确定所述振动信号的幅频信号;
确定多个振动幅值,每个振动幅值为所述幅频信号在多个采样频率阈值中每个采样频率阈值下的振动幅值;
将所述多个振动幅值中最大振动幅值所对应的采样频率阈值确定为所述振动信号的振动频率。
可选地,所述确定所述振动信号的幅频信号,包括:
通过公式(1)对所述振动信号进行信号转换处理,得到所述振动信号的幅频信号,所述公式(1)为:
其中,所述x(m)为所述振动信号在第m次采样下的采样值,所述为所述振动信号的幅频信号,所述N为的采样周期,所述k为小于N的自然数。
可选地,所述获取电机转动频率和振动信号之前,还包括:
检测所述电机转动频率与当前发送给所述电机的控制频率是否相等;
当所述电机转动频率与所述控制频率相等时,执行所述获取电机转动频率和振动信号的操作。
上述所有可选技术方案,均可按照任意结合形成本公开的可选实施例,本公开实施例对此不再一一赘述。
图2是根据一示例性实施例示出的一种共振检测方法的流程图,如图2所示,该共振检测方法可以应用于上述设备中,该共振检测方法可以包括以下几个步骤:
在步骤201中,获取电机转动频率和振动信号,该电机转动频率是指控制风扇转动的电机当前的转动频率,该振动信号是对该风扇所在设备的机身振动产生的信号经过多次采样后得到。
在产品研发测试阶段,设备可以给电机不同的控制频率,以控制电机以不同的转动频率运转,并且,在此过程中,需要检测电机的哪些转动频率可能与机身的振动产生共振,即设备基于每个转动频率进行共振检测。
譬如,为了检测电机在当前的转动频率下是否与机身产生共振,设备获取当前的电机转动频率,以及获取对该风扇所在设备的机身振动产生的信号经过多次采样后得到的振动信号。
在一些实施例中,设备可以通过振动传感器采集机身振动产生的信号。譬如,可以预先在机身上配置至少一个振动传感器,比如,在风扇所在的外壳上配置该至少一个振动传感器,如此,该设备即可通过该至少一个振动传感器来采集机身振动时所产生的信号。
之后,该设备对所采集的信号进行AD(Analog-to-Digital Convert,模数转换)采样处理,得到上述振动信号。进一步地,该设备还可以对AD采样处理后的振动信号进行放大,本公开实施例对此不做限定。
在一些实施例中,获取电机转动频率和振动信号之前,检测该电机转动频率与当前发送给该电机的控制频率是否相等,当该电机转动频率与该控制频率相等时,执行获取电机转动频率和振动信号的操作。
在一种可能的实现方式中,设备发送给电机一个控制频率后,电机以与该控制频率对应的转动频率开始运转,并且,在运转过程中,会实时的向该设备反馈当前的电机转动频率。然而,由于电机运转起来需要一个缓冲过程,因此,当通过电机控制风扇转动时,可能无法保证电机转动频率立即达到设备发送给该电机的控制频率,此时,说明电机未达到稳定工作状态,在该种情况下,设备获取电机转动频率时,可能导致所获取的该电机转动频率不是实际稳定工作后的电机转动频率,如此,会影响后续的判断结果。
因此,为了保证后续判断的准确性,在获取电机转动频率和振动信号之前,可以先检测电机转动频率与当前发送给该电机的控制频率是否相等,如果相等,说明风扇已经达到稳定工作状态,此时,可以执行获取电机转动频率和振动信号的操作。否则,说明风扇尚未达到稳定工作状态,设备可以一直检测电机所反馈的该电机转动频率,并与发送给该电机的控制频率进行比较,直到检测到两者相等时,再执行获取电机转动频率和振动信号的操作。
譬如,当发送给电机的控制频率为f时,电机通常可以以4f的电机转动频率运转,在运转过程中,电机可以通过一个反馈引脚向设备反馈当前的电机转动频率。设备获取电机反馈的电机转动频率,并将该电机转动频率与f进行比较,假如所反馈的该电机转动频率也为f,则说明该电机已经进入稳定工作状态,此时,可以执行获取电机转动频率和振动信号的操作。假如所反馈的该电机转动频率为0.8f,说明该电机还未进入稳定工作状态,此时,设备不执行获取电机转动频率和振动信号的操作,并进入等待状态,直达检测到电机所反馈的该电机转动频率为f时,设备执行获取电机转动频率和振动信号的操作。
如此,在保证电机稳定工作的状态下,设备才获取电机转动频率和振动信号,提高了共振检测的准确性。
在步骤202中,确定该振动信号的幅频信号。
为了检测是否存在共振,设备需要确定振动信号的振动频率,其具体实现可以包括该步骤202至步骤204几个实现步骤。
在一些实施例中,该步骤202可以包括:通过公式(1)对该振动信号进行信号转换处理,得到该振动信号的幅频信号,该公式(1)为:
其中,该x(m)为该振动信号在第m次采样下的采样值,该为该振动信号的幅频信号,该N为的采样周期,该k为小于N的自然数。
其中,上述N可以由用户根据实际需求自定义设置,也可以由该设备默认设置,本公开实施例对此不做限定。
也即是,在本公开实施例中,为了确定振动信号的振动频率,首先对该振动信号进行短时傅里叶变换处理,如上式(1)所示。其中,上述m的取值范围为[0,N-1]。
进一步地,在通过公式(1)对该振动信号进行信号转换处理之前,还可以对振动信号依次进行加窗分帧处理、滤波处理,以除去该振动信号中多余的分量。在一种可能的实现方式中,这里可以采用巴特沃斯滤波处理方式进行滤波处理,本公开实施例对此不做限定。
需要说明的是,这里仅是以通过公式(1)对该振动信号进行信号转换处理为例进行说明,在一些实施例中,还可以采用短时自相关分析处理、小波分析处理或者短时分析处理等处理手段确定该振动信号的频谱信号,本公开实施例对此不做限定。
在步骤203中,确定多个振动幅值,每个振动幅值为该幅频信号在多个采样频率阈值中每个采样频率阈值下的振动幅值。
其中,由傅里叶变换公式可知,该每个采样频率阈值可以基于上述k和N来确定,实际上,每个采样频率阈值通过k与N的比值来确定,当k取不同值时,可以确定不同的采样频率阈值。
如上述公式(1)所示,根据m和k的取值变化,可以确定多个不同采样频率阈值下的振动幅值。举例来说,当k等于0时,可以确定采样频率阈值为0时所对应的振动幅值为再如,当k等于1时,可以确定采样频率阈值为1/N时所对应的振动幅值为以此类推,根据k的取值不同,可以确定多个振动幅值。
进一步地,请参考图3,通过MATLAB仿真后,可以得到该幅频信号的频谱图,可以看出该多个振动幅值如图3所示。
在步骤204中,将该多个振动幅值中最大振动幅值所对应的采样频率阈值确定为该振动信号的振动频率。
根据上述公式(1)的原理和意义可知,该幅频信号的基频处包含有最大能量,如图3所示,若体现在频谱图上,即是除了直流分量外,最大振动幅值所在的位置即为基频值,因此,可以将该多个振动幅值中最大振动幅值所对应的采样频率阈值确定为该振动信号的振动频率。
在一些实施例中,确定该多个振动幅值中最大振动幅值后,即可确定该最大振动幅值所对应的k的值,之后,利用所确定的k和N,即可确定该最大振动幅值所对应的采样频率阈值,设备将该采样频率阈值确定为该振动信号的振动频率。
在步骤205中,基于该电机转动频率和该振动频率,检测是否存在共振。
在一些实施例中,基于该电机转动频率和该振动频率,检测是否存在共振的实现过程可以包括:确定电机转动频率与振动频率之间的差值,当电机转动频率与振动频率之间的差值小于频率差阈值时,确定存在共振,当电机转动频率与振动频率之间的差值大于或等于频率差阈值时,确定不存在共振。
其中,上述频率差阈值可以由用户根据实际需求自定义进行设置,也可以由该设备默认设置,本公开实施例对此不做限定。
当电机转动频率与振动频率之间的差值小于频率差阈值时,说明电机转动频率与振动频率非常接近,此时,可以确定存在共振现象。反之,当电机转动频率与振动频率之间的差值大于或者等于频率差阈值时,说明电机转动频率与振动频率相差较远,此时,可以确定不存在共振现象。
进一步地,当确定存在共振现象时,可以由人工对当前的电机转动频率进行记录,譬如,设备可以配置有显示屏,并通过该显示屏显示当前的电机转动频率,如此,可以由人工将所显示的该电机转动频率添加至指定列表中,该指定列表用于存储会导致存在共振现象的电机振动频率,可以使得后续在生产产品时,尽量避开该指定列表中所存储的电机转动频率。
当然,在一些实施例中,当确定存在共振现象时,还可以由该设备自动对当前的电机转动频率进行记录,譬如,由该设备自动将当前的电机转动频率添加至预先存储的上述指定列表中,如此,可以避免需要人工手动操作,无需浪费过多的人力,并提高了记录的效率。
进一步地,设备基于当前的电机转动频率检测共振结束后,可以自动调整发送给该电机的转动频率,之后,可以按照上述实现过程,基于调整后电机转动频率进行共振检测操作,这里不再重复赘述。
在本公开实施例中,获取电机当前的电机转动频率,以及获取对风扇所在设备的机身振动产生的信号经过多次采样后所得到的振动信号。之后,确定该振动信号的振动频率,如此,即可基于该电机转动频率和该振动频率,检测是否存在共振。在本公开实施例中,可以根据电机转动频率和振动信号的振动频率自动检测是否存在共振,无需人工听音检测,提高了检测的准确性。另外,在检测共振过程中无人人工参与,达到了节省人工成本的目的。
图4是根据一示例性实施例示出的一种共振检测装置的框图。该装置可以由软件、硬件或者两者的结合实现,请参照图4,该装置主要包括:
获取模块410,用于获取电机转动频率和振动信号,所述电机转动频率是指控制风扇转动的电机当前的转动频率,所述振动信号是对所述风扇所在设备的机身振动产生的信号经过多次采样后得到;
确定模块420,用于确定所述振动信号的振动频率;
第一检测模块430,用于基于所述电机转动频率和所述振动频率,检测是否存在共振。
可选地,所述第一检测模块430用于:
确定所述电机转动频率与所述振动频率之间的差值;
当所述电机转动频率与所述振动频率之间的差值小于频率差阈值时,确定存在共振。
可选地,所述确定模块420用于:
确定所述振动信号的幅频信号;
确定多个振动幅值,每个振动幅值为所述幅频信号在多个采样频率阈值中每个采样频率阈值下的振动幅值;
将所述多个振动幅值中最大振动幅值所对应的采样频率阈值确定为所述振动信号的振动频率。
可选地,所述确定模块420用于:
通过公式(1)对所述振动信号进行信号转换处理,得到所述振动信号的幅频信号,所述公式(1)为:
其中,所述x(m)为所述振动信号在第m次采样下的采样值,所述为所述振动信号的幅频信号,所述N为的采样周期,所述k为小于N的自然数。
可选地,请参考图5,所述装置还包括:
第二检测模块440,用于检测所述电机转动频率与当前发送给所述电机的控制频率是否相等;
触发模块450,用于当所述电机转动频率与所述控制频率相等时,触发所述获取模块410获取电机转动频率和振动信号。
在本公开实施例中,获取电机当前的电机转动频率,以及获取对风扇所在设备的机身振动产生的信号经过多次采样后所得到的振动信号。之后,确定该振动信号的振动频率,如此,即可基于该电机转动频率和该振动频率,检测是否存在共振。在本公开实施例中,可以根据电机转动频率和振动信号的振动频率自动检测是否存在共振,无需人工听音检测,提高了检测的准确性。
关于上述实施例中的装置,其中各个模块执行操作的具体方式已经在有关该方法的实施例中进行了详细描述,此处将不做详细阐述说明。
图6是根据一示例性实施例示出的一种共振检测装置600的框图。例如,装置600可以被提供为一服务器。参照图6,装置600包括处理器622,其进一步包括一个或多个处理器,以及由存储器632所代表的存储器资源,用于存储可由处理器622的执行的指令,例如应用程序。存储器632中存储的应用程序可以包括一个或一个以上的每一个对应于一组指令的模块。此外,处理器622被配置为执行指令,以执行上述图1和图2所示实施例提供的共振检测方法。
装置600还可以包括一个电源组件626被配置为执行装置600的电源管理,一个有线或无线网络接口650被配置为将装置600连接到网络,和一个输入输出(I/O)接口658。装置600可以操作基于存储在存储器632的操作系统,例如Windows ServerTM,Mac OS XTM,UnixTM,LinuxTM,FreeBSDTM或类似。
在示例性实施例中,还提供了一种包括指令的非临时性计算机可读存储介质,例如包括指令的存储器632,上述指令可由装置600的处理器622执行以完成上述方法。例如,所述非临时性计算机可读存储介质可以是ROM、随机存取存储器(RAM)、CD-ROM、磁带、软盘和光数据存储设备等。
一种非临时性计算机可读存储介质,当所述存储介质中的指令由服务器的处理器执行时,使得服务器能够执行上述图1和图2所示实施例提供的共振检测方法。
一种包含指令的计算机程序产品,当其在计算机上运行时,使得计算机执行上述图1和图2所示实施例提供的共振检测方法。
本领域技术人员在考虑说明书及实践这里公开的发明后,将容易想到本公开的其它实施方案。本申请旨在涵盖本公开的任何变型、用途或者适应性变化,这些变型、用途或者适应性变化遵循本公开的一般性原理并包括本公开未公开的本技术领域中的公知常识或惯用技术手段。说明书和实施例仅被视为示例性的,本公开的真正范围和精神由下面的权利要求指出。
应当理解的是,本公开并不局限于上面已经描述并在附图中示出的精确结构,并且可以在不脱离其范围进行各种修改和改变。本公开的范围仅由所附的权利要求来限制。
Claims (12)
1.一种共振检测方法,应用于设备中,其特征在于,所述设备包括风扇和控制所述风扇转动的电机,所述方法包括:
获取电机转动频率和振动信号,所述电机转动频率是指所述电机当前的转动频率,所述振动信号是对所述风扇所在设备的机身振动产生的信号经过多次采样后得到;
确定所述振动信号的振动频率;
基于所述电机转动频率和所述振动频率,检测是否存在共振。
2.如权利要求1所述的方法,其特征在于,所述基于所述电机转动频率和所述振动频率,检测是否存在共振,包括:
确定所述电机转动频率与所述振动频率之间的差值;
当所述电机转动频率与所述振动频率之间的差值小于频率差阈值时,确定存在共振。
3.如权利要求1所述的方法,其特征在于,所述确定所述振动信号的振动频率,包括:
确定所述振动信号的幅频信号;
确定多个振动幅值,每个振动幅值为所述幅频信号在多个采样频率阈值中每个采样频率阈值下的振动幅值;
将所述多个振动幅值中最大振动幅值所对应的采样频率阈值确定为所述振动信号的振动频率。
4.如权利要求3所述的方法,其特征在于,所述确定所述振动信号的幅频信号,包括:
通过公式(1)对所述振动信号进行信号转换处理,得到所述振动信号的幅频信号,所述公式(1)为:
其中,所述x(m)为所述振动信号在第m次采样下的采样值,所述为所述振动信号的幅频信号,所述N为的采样周期,所述k为小于N的自然数。
5.如权利要求1所述的方法,其特征在于,所述获取电机转动频率和振动信号之前,还包括:
检测所述电机转动频率与当前发送给所述电机的控制频率是否相等;
当所述电机转动频率与所述控制频率相等时,执行所述获取电机转动频率和振动信号的操作。
6.一种共振检测装置,配置于设备中,其特征在于,所述设备包括风扇和控制所述风扇转动的电机,所述装置包括:
获取模块,用于获取电机转动频率和振动信号,所述电机转动频率是指所述电机当前的转动频率,所述振动信号是对所述风扇所在设备的机身振动产生的信号经过多次采样后得到;
确定模块,用于确定所述振动信号的振动频率;
检测模块,用于基于所述电机转动频率和所述振动频率,检测是否存在共振。
7.如权利要求6所述的装置,其特征在于,所述检测模块用于:
确定所述电机转动频率与所述振动频率之间的差值;
当所述电机转动频率与所述振动频率之间的差值小于频率差阈值时,确定存在共振。
8.如权利要求6所述的装置,其特征在于,所述确定模块用于:
确定所述振动信号的幅频信号;
确定多个振动幅值,每个振动幅值为所述幅频信号在多个采样频率阈值中每个采样频率阈值下的振动幅值;
将所述多个振动幅值中最大振动幅值所对应的采样频率阈值确定为所述振动信号的振动频率。
9.如权利要求8所述的装置,其特征在于,所述确定模块用于:
通过公式(1)对所述振动信号进行信号转换处理,得到所述振动信号的幅频信号,所述公式(1)为:
其中,所述x(m)为所述振动信号在第m次采样下的采样值,所述为所述振动信号的幅频信号,所述N为的采样周期,所述k为小于N的自然数。
10.如权利要求6所述的装置,其特征在于,所述装置还包括:
检测模块,用于检测所述电机转动频率与当前发送给所述电机的控制频率是否相等;
触发模块,用于当所述电机转动频率与所述控制频率相等时,触发所述获取模块获取电机转动频率和振动信号。
11.一种共振检测装置,其特征在于,所述装置包括:
处理器;
用于存储处理器可执行指令的存储器;
其中,所述处理器被配置为执行权利要求1-5所述的任一项方法的步骤。
12.一种计算机可读存储介质,所述计算机可读存储介质上存储有指令,其特征在于,所述指令被处理器执行时实现权利要求1-5所述的任一项方法的步骤。
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Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN110544329A (zh) * | 2019-09-11 | 2019-12-06 | 中车株洲电力机车有限公司 | 一种磁浮列车车轨共振的判定方法、系统及存储介质 |
CN114526898A (zh) * | 2022-01-25 | 2022-05-24 | 广东省特种设备检测研究院珠海检测院 | 机械部件螺栓松动检测方法及检测系统 |
Citations (8)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN201000683Y (zh) * | 2007-01-15 | 2008-01-02 | 张为友 | 共振演示装置 |
CN103742591A (zh) * | 2013-12-25 | 2014-04-23 | 北京化工大学 | 旋转机械转子自适应连续移频调谐质量阻尼器 |
CN104048458A (zh) * | 2013-03-11 | 2014-09-17 | 广东美的制冷设备有限公司 | 制冷设备的风机控制方法及系统 |
US20160282026A1 (en) * | 2015-03-24 | 2016-09-29 | Lg Electronics Inc. | Air conditioner amd method of controlling an air conditioner |
CN106940574A (zh) * | 2016-01-04 | 2017-07-11 | 中冶长天国际工程有限责任公司 | 一种强力混合机控制方法及系统 |
CN107387382A (zh) * | 2017-08-31 | 2017-11-24 | 广东美芝制冷设备有限公司 | 压缩机振幅的控制方法、压缩机系统及制冷设备 |
CN107436018A (zh) * | 2017-08-09 | 2017-12-05 | 珠海格力电器股份有限公司 | 改善空调配管气柱共振的控制方法、装置及空调 |
CN108134555A (zh) * | 2017-12-12 | 2018-06-08 | 青岛海尔空调器有限总公司 | 电机运行频率的调节方法与装置 |
-
2018
- 2018-06-27 CN CN201810679567.4A patent/CN109029696B/zh active Active
Patent Citations (8)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN201000683Y (zh) * | 2007-01-15 | 2008-01-02 | 张为友 | 共振演示装置 |
CN104048458A (zh) * | 2013-03-11 | 2014-09-17 | 广东美的制冷设备有限公司 | 制冷设备的风机控制方法及系统 |
CN103742591A (zh) * | 2013-12-25 | 2014-04-23 | 北京化工大学 | 旋转机械转子自适应连续移频调谐质量阻尼器 |
US20160282026A1 (en) * | 2015-03-24 | 2016-09-29 | Lg Electronics Inc. | Air conditioner amd method of controlling an air conditioner |
CN106940574A (zh) * | 2016-01-04 | 2017-07-11 | 中冶长天国际工程有限责任公司 | 一种强力混合机控制方法及系统 |
CN107436018A (zh) * | 2017-08-09 | 2017-12-05 | 珠海格力电器股份有限公司 | 改善空调配管气柱共振的控制方法、装置及空调 |
CN107387382A (zh) * | 2017-08-31 | 2017-11-24 | 广东美芝制冷设备有限公司 | 压缩机振幅的控制方法、压缩机系统及制冷设备 |
CN108134555A (zh) * | 2017-12-12 | 2018-06-08 | 青岛海尔空调器有限总公司 | 电机运行频率的调节方法与装置 |
Cited By (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN110544329A (zh) * | 2019-09-11 | 2019-12-06 | 中车株洲电力机车有限公司 | 一种磁浮列车车轨共振的判定方法、系统及存储介质 |
CN110544329B (zh) * | 2019-09-11 | 2021-09-17 | 中车株洲电力机车有限公司 | 一种磁浮列车车轨共振的判定方法、系统及存储介质 |
CN114526898A (zh) * | 2022-01-25 | 2022-05-24 | 广东省特种设备检测研究院珠海检测院 | 机械部件螺栓松动检测方法及检测系统 |
CN114526898B (zh) * | 2022-01-25 | 2023-11-07 | 广东省特种设备检测研究院珠海检测院 | 机械部件螺栓松动检测方法及检测系统 |
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