CN109163894A - 一种基于摩擦温度信号的磨合状态识别方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开一种基于摩擦温度信号的磨合状态识别方法，步骤是：热电阻采集到的温度信号，经过温度变送器传输到数据采集系统，然后依次进行粗大误差去除、小波去噪、相空间重构、非线性坐标计算、构造坐标图描点、最后进行聚类算法，当经过计算出的非线性坐标连续三次与上一次列为同一类时，且与初始点不同类，则判定为磨合完成，反之，磨合未完成。本发明能有效地测量摩擦副在摩擦磨损过程中的磨合情况。测量的温度信号经过粗大误差去除和小波去噪之后保证了信号的有效性，且由于相空间重构和非线性坐标的计算，避免了常规测量数据的繁琐和周期长的问题，最终经过聚类计算，非常高效的判定其磨合状态。
Description
技术领域
本发明涉及摩擦磨损测试领域，具体地说是一种基于摩擦温度信号的磨合状态识别方法。
背景技术
机械摩擦副的使用工况需要根据磨损状态调整，因此摩擦副的磨合状态识别与检测一直是个重要的课题。
摩擦副磨合状态的识别主要通过油液分析、振动、噪声以及温度信号的分析来进行识别。油液分析中铁谱、光谱分析等技术可以直观的表现摩擦副的磨损原理，如，利用光谱分析测定润滑油中各金属元素的含量，然后结合金属的磨损机理就可以识别摩擦副的磨合状态。但是不同的摩擦副可能具有相同的金属元素，导致无法判断某种金属元素来自各个摩擦副的比例，并且其含量可能由于补换润滑油发生变化，造成磨合状态误判。
本发明采用测量温度信号来判定摩擦副的磨合状态，避免了油液分析中测量金属元素含量不准，测量周期长，工作环境恶劣等缺点，并且收集到的温度信号经过一系列的计算与变换，即去除了误差数据，又能准确快速的判定摩擦副的磨合状态。
发明内容
本发明的目的在于针对现有技术的空白，提供一种基于摩擦温度信号的磨合状态识别方法。
为达到上述目的，本发明实现目的所采用的技术方案是：
一种基于摩擦温度信号的磨合状态识别方法，包括如下步骤：
步骤一：热电阻实时收集温度信号，将其传输给温度变送器，温度变送器将温度信号传输给数据采集系统；
步骤二：温度信号在数据采集系统中进行计算，进行粗大误差去除；
步骤三：经过粗大误差去除之后的温度信号进行小波去噪；
步骤四：经过小波去噪之后的温度信号进行相空间重构；
步骤五：经过相空间重构之后进行非线性坐标计算；
步骤六：计算出坐标之后，构造坐标图，并描点；
步骤七：对计算出的非线性坐标进行聚类计算；
步骤八：判别。当经过计算出的非线性坐标连续三次与上一次列为同一类时，且与初始点不同类，则判定为磨合完成，反之，磨合未完成。
进一步优选，步骤一中所述的热电阻采用贴片式热电阻，并且采用导热硅胶，增大对温度的敏感性。
进一步优选，步骤一中所述的温度信号采样频率为20Hz～30Hz。
进一步优选，步骤二中所述的粗大误差的去除采用3Segame原则，即界定范围为方差的3倍以外的数据去除。
进一步优选，步骤四中所述的相空间重构，在确定了嵌入维数m和延迟时间τ之后，其计算方法如下所示：
X(n)＝[x(n)，…，x(n-(m-1)τ)]T∈Rm
(n＝N，…，(m-1)τ+1)
进一步优选，步骤五中所述非线性坐标由熵和最大Lyapunov指数构成的二维非线性坐标。
进一步优选，步骤五中所述的非线性坐标中熵指柯尔莫哥洛夫熵，其计算方法，如下所示：
其中Pi为系统处在状态{i}的概率，S为熵。
进一步优选，步骤五中所述的非线性坐标中的最大Lyapunov指数的计算方法如下所示：
L′(t1)＝|Y(t1)-Y0(t1)|＞ε，ε＞0
L(t1)＝|Y(t1)-Y1(t1)|＜ε，ε＞0
其中，Y(t0)为相空间的初始点，Y0(t0)为相空间初始点的最邻近点，L(t0)为两点之间的距离，ε为规定值，Y(t1)为相空间中的一点，Y1(t1)为相空间中一点Y(t1)的最邻近点，M为迭代次数，λ1为最大Lyapunov指数。
进一步优选，步骤七中所述聚类计算采用2-means算法。
与现有技术比，本发明具有的优点和有益效果：
本发明能有效地测量摩擦副在摩擦磨损过程中的磨合情况。测量的温度信号经过粗大误差去除和小波去噪之后保证了信号的有效性，且由于相空间重构和非线性坐标的计算，避免了常规测量数据的繁琐和周期长的问题，最终经过聚类算法能准确而高效地判定其磨合状态。
附图说明
图1是本发明基于摩擦温度信号的磨合状态识别方法的流程图；
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步的详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释本发明，并不用于限定本发明。
如图1所示，一种基于摩擦温度信号的磨合状态识别方法，其步骤如下：
步骤一：热电阻实时收集温度信号，采样频率为20Hz～30Hz，将其传输给温度变送器，温度变送器将温度信号传输给数据采集系统；其中热电阻采用贴片式热电阻，并且采用导热硅胶，增大对温度的敏感性；
步骤二：温度信号在数据采集系统中进行计算，进行粗大误差去除，粗大误差的去除采用3Segame原则，即界定范围为方差的3倍以外的数据去除。
步骤三：经过粗大误差去除之后的温度信号进行小波去噪；
步骤四：经过小波去噪之后的温度信号进行相空间重构，在确定了嵌入维数m和延迟时间τ之后，其计算方法如下所示：
X(n)＝[x(n)，…，x(n-(m-1)τ)]T∈Rm
(n＝N，…，(m-1)τ+1)
步骤五：经过相空间重构之后进行非线性坐标计算，非线性坐标由柯尔莫哥洛夫熵和最大Lyapunov指数构成，计算方法分别如下所示：
L′(t1)＝|Y(t1)-Y0(t1)|＞ε，ε＞0
L(t1)＝|Y(t1)-Y1(t1)|＜ε，ε＞0
其中Pi为系统处在状态{i}的概率，S为熵，Y(t0)为相空间的初始点，Y0(t0)为相空间初始点的最邻近点，L(t0)为两点之间的距离，ε为规定值，Y(t1)为相空间中的一点，Y1(t1)为相空间中一点Y(t1)的最邻近点，M为迭代次数，λ1为最大Lyapunov指数。
步骤六：计算出坐标之后，构造坐标图，并描点；
步骤七：对计算出的非线性坐标进行2-means聚类计算；
步骤八：判别。当，经过计算出的非线性坐标连续三次与上一次列为同一类时，且与初始点不同类，则判定为磨合完成，反之，磨合未完成。
Claims (9)
1.一种基于摩擦温度信号的磨合状态识别方法。其特征在于，包括以下步骤：
(1)热电阻实时收集温度信号，将其传输给温度变送器，温度变送器将温度信号传输给数据采集系统；
(2)温度信号在数据采集系统中进行计算，进行粗大误差去除；
(3)经过粗大误差去除之后的温度信号进行小波去噪；
(4)经过小波去噪之后的温度信号进行相空间重构；
(5)经过相空间重构之后进行非线性坐标计算；
(6)计算出坐标之后，构造坐标图，并描点；
(7)对计算出的非线性坐标进行聚类计算；
(8)判别：当经过计算出的非线性坐标连续三次与上一次列为同一类时，且与初始点不同类，则判定为磨合完成，反之，磨合未完成。
2.根据权利要求1所诉的一种基于摩擦温度信号的磨合状态识别方法，其特征在于：所述的热电阻采用贴片式热电阻，并且采用导热硅胶，增大对温度的敏感性。
3.根据权利要求1所诉的一种基于摩擦温度信号的磨合状态识别方法，其特征在于：所述的温度信号采样频率为20Hz～30Hz。
4.根据权利要求1所诉的一种基于摩擦温度信号的磨合状态识别方法，其特征在于：所述的粗大误差的去除采用3Segame原则，即界定范围为方差的3倍以外的数据去除。
5.根据权利要求1所诉的一种基于摩擦温度信号的磨合状态识别方法，其特征在于：所述的相空间重构，在确定了嵌入维数m和延迟时间τ之后，其计算方法如下所示：
X(n)＝[x(n)，…，x(n-(m-1)τ)]T∈Rm
(n＝N，…，(m-1)τ+1)。
6.根据权利要求1所诉的一种基于摩擦温度信号的磨合状态识别方法，其特征在于：所述非线性坐标由熵和最大Lyapunov指数构成的二维非线性坐标。
7.根据权利要求6所述的一种基于摩擦温度信号的磨合状态识别方法，其特征在于：所述的非线性坐标中熵指柯尔莫哥洛夫熵，其计算方法，如下所示：
其中Pi为系统处在状态{i}的概率，S为熵。
8.根据权利要求6所述的一种基于摩擦温度信号的磨合状态识别方法，其特征在于：所述的非线性坐标中的最大Lyapunov指数的计算方法如下所示：
L′(t1)＝|Y(t1)-Y0(t1)|＞ε，ε＞0
L(t1)＝|Y(t1)-Y1(t1)|＜ε，ε＞0
其中，Y(t0)为相空间的初始点，Y0(t0)为相空间初始点的最邻近点，L(t0)为两点之间的距离，ε为规定值，Y(t1)为相空间中的一点，Y1(t1)为相空间中一点Y(t1)的最邻近点，M为迭代次数，λ1为最大Lyapunov指数。
9.根据权利要求1所诉的一种基于摩擦温度信号的磨合状态识别方法，其特征在于：所述聚类算法采用2-means算法。
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