CN116952368A - 一种大型梯级枢纽船闸振动监测方法及系统 - Google Patents
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Abstract
本发明公开一种大型梯级枢纽船闸振动监测方法及系统，该方法包括：获取采样时间内的所述船闸的船闸数据，其中，所述船闸数据包括：所述船闸的加速度、所述船闸的位移和所述船闸的振动频率；根据所述船闸数据，设置振动监测模型，计算振动峰值加速度；获取所述船闸的阻尼比、所述船闸的固有角频率和所述船闸的相位角，并对所述振动监测模型进行优化，生成优化后的所述振动监测模型；设置振动峰值加速度的修正因子，对优化后的所述振动监测模型进行调整，生成最终振动监测模型，通过所述最终振动监测模型对所述船闸进行振动监测。
Description
技术领域
本发明属于大型梯级枢纽船闸振动监测技术领域，更具体地，涉及一种大型梯级枢纽船闸振动监测方法及系统。
背景技术
船闸振动监测是一种对船闸系统进行实时振动监测和分析的方法，以评估船闸的振动状况、确定振动的频率、幅度和模态等信息。以下是一般的船闸振动监测的步骤和方法：
1.传感器安装：在船闸系统的关键位置安装振动传感器。传感器可以是加速度传感器、位移传感器、应变传感器等，用于测量不同参数的振动信号。
2.数据采集：使用数据采集系统或振动监测设备记录传感器测量到的振动数据。这些数据包括振动加速度、位移、速度等信息，可以是时间域或频域的振动信号。
3.数据分析：对采集到的振动数据进行分析和处理。可以使用信号处理技术，如傅里叶变换、功率谱密度分析、自相关函数等，来提取振动信号的频率成分、周期性、幅度等信息。
4.模态分析：通过模态分析技术，确定船闸系统的固有频率、振动模态及其对应的振动形态。这可以通过将振动数据输入模态分析软件或使用振动测试与分析仪器来实现。
5.振动参数评估：基于振动数据和分析结果，评估船闸系统的振动状况。可以比较振动参数与标准或限制值进行判断，以确定船闸的振动是否处于可接受范围内。
6.报告和监控：生成振动监测报告，记录船闸的振动状况和变化趋势。定期进行振动监测，并进行长期趋势分析，以便及时发现潜在的问题并采取必要的维护和修复措施。
船闸振动监测的目的是帮助工程师和操作人员了解船闸系统的振动情况，预测潜在的振动问题，并采取相应的措施以确保船闸的安全运行。这有助于提高船闸的可靠性、延长使用寿命，并减少振动引起的设备损坏和人员伤害风险。
但是现有技术中，由于船闸振动是非线性的，计算比较困难，并且目前没有一种技术方案，能够准确计算船闸的振动情况。
发明内容
为解决以上技术问题，本发明提出一种大型梯级枢纽船闸振动监测方法，包括：
获取采样时间内的所述船闸的船闸数据，其中，所述船闸数据包括：所述船闸的加速度、所述船闸的位移和所述船闸的振动频率；
根据所述船闸数据，设置振动监测模型，计算振动峰值加速度；
获取所述船闸的阻尼比、所述船闸的固有角频率和所述船闸的相位角，并对所述振动监测模型进行优化，生成优化后的所述振动监测模型；
设置振动峰值加速度的修正因子，对优化后的所述振动监测模型进行调整，生成最终振动监测模型，通过所述最终振动监测模型对所述船闸进行振动监测。
进一步的，所述振动监测模型为：
G＝a*x*sin(2πf)其中，a为所述船闸的加速度，x为所述船闸的位移，f为所述船闸的振动频率，G为所述振动峰值加速度。
进一步的，优化后的所述振动监测模型为：
其中，δ为所述船闸的阻尼比，描述了振动系统的阻尼程度，阻尼比越大，振动衰减得越快，w为所述船闸的固有角频率，t为采样时间，为所述船闸的相位角，用于调整船闸振动的相位。
进一步的，所述最终振动监测模型为：
其中，D为所述振动峰值加速度的修正因子。
进一步的，所述船闸的固有角频率w为：
本发明还提出一种大型梯级枢纽船闸振动监测系统，包括：
获取数据模块，用于获取采样时间内的所述船闸的船闸数据，其中，所述船闸数据包括：所述船闸的加速度、所述船闸的位移和所述船闸的振动频率；
设置模型模块，用于根据所述船闸数据，设置振动监测模型，计算振动峰值加速度；
优化模块，用于获取所述船闸的阻尼比、所述船闸的固有角频率和所述船闸的相位角，并对所述振动监测模型进行优化，生成优化后的所述振动监测模型；
调整模块，用于设置振动峰值加速度的修正因子，对优化后的所述振动监测模型进行调整，生成最终振动监测模型，通过所述最终振动监测模型对所述船闸进行振动监测。
进一步的，所述振动监测模型为：
G＝a*x*sin(2πf)
其中，a为所述船闸的加速度，x为所述船闸的位移，f为所述船闸的振动频率，G为所述振动峰值加速度。
进一步的，优化后的所述振动监测模型为：
其中，δ为所述船闸的阻尼比，描述了振动系统的阻尼程度，阻尼比越大，振动衰减得越快，w为所述船闸的固有角频率，t为采样时间，为所述船闸的相位角，用于调整船闸振动的相位。
进一步的，所述最终振动监测模型为：
其中，D为所述振动峰值加速度的修正因子。
进一步的，所述船闸的固有角频率w为：
总体而言，通过本发明所构思的以上技术方案与现有技术相比，具有以下有益效果：
本发明通过获取采样时间内的所述船闸的船闸数据，其中，所述船闸数据包括：所述船闸的加速度、所述船闸的位移和所述船闸的振动频率；根据所述船闸数据，设置振动监测模型，计算振动峰值加速度；获取所述船闸的阻尼比、所述船闸的固有角频率和所述船闸的相位角，并对所述振动监测模型进行优化，生成优化后的所述振动监测模型；设置振动峰值加速度的修正因子，对优化后的所述振动监测模型进行调整，生成最终振动监测模型，通过所述最终振动监测模型对所述船闸进行振动监测。本发明通过以上技术方案，能够准确的监测船闸的振动情况，为船闸安全管理提供数据支持。
附图说明
图1是本发明实施例1的方法的流程图；
图2是本发明实施例2的系统的结构图。
具体实施方式
为了更好的理解上述技术方案，下面将结合说明书附图以及具体的实施方式对上述技术方案做详细的说明。
本发明提供的方法可以在如下的终端环境中实施，所述终端可以包括一个或多个如下部件：处理器、存储介质和显示屏。其中，存储介质中存储有至少一条指令，所述指令由处理器加载并执行以实现下述实施例所述的方法。
处理器可以包括一个或者多个处理核心。处理器利用各种接口和线路连接整个终端内的各个部分，通过运行或执行存储在存储介质内的指令、程序、代码集或指令集，以及调用存储在存储介质内的数据，执行终端的各种功能和处理数据。
存储介质可以包括随机存储介质(Random Access Memory，RAM)，也可以包括只读存储介质(Read-Only Memory，ROM)。存储介质可用于存储指令、程序、代码、代码集或指令。
显示屏用于显示各个应用程序的用户界面。
本发明公式中所有下角标只为了区分个参数，并没有实际含义。
除此之外，本领域技术人员可以理解，上述终端的结构并不构成对终端的限定，终端可以包括更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。比如，终端中还包括射频电路、输入单元、传感器、音频电路、电源等部件，在此不再赘述。
实施例1
如图1所示，本发明实施例提供一种大型梯级枢纽船闸振动监测方法，包括：
步骤101，获取采样时间内的所述船闸的船闸数据，其中，所述船闸数据包括：所述船闸的加速度、所述船闸的位移和所述船闸的振动频率；
步骤102，根据所述船闸数据，设置振动监测模型，计算振动峰值加速度；
具体的，所述振动监测模型为：
G＝a*x*sin(2πf)
其中，a为所述船闸的加速度，x为所述船闸的位移，f为所述船闸的振动频率，G为所述振动峰值加速度。
步骤103，获取所述船闸的阻尼比、所述船闸的固有角频率和所述船闸的相位角，并对所述振动监测模型进行优化，生成优化后的所述振动监测模型；
具体的，优化后的所述振动监测模型为：
其中，δ为所述船闸的阻尼比，描述了振动系统的阻尼程度，阻尼比越大，振动衰减得越快，w为所述船闸的固有角频率，t为采样时间，为所述船闸的相位角，用于调整船闸振动的相位。
步骤104，设置振动峰值加速度的修正因子，对优化后的所述振动监测模型进行调整，生成最终振动监测模型，通过所述最终振动监测模型对所述船闸进行振动监测。
具体的，所述最终振动监测模型为：
其中，D为所述振动峰值加速度的修正因子。
具体的，所述船闸的固有角频率w为：
实施例2
如图2所示，本发明实施例还提供一种大型梯级枢纽船闸振动监测方法，包括：
获取数据模块，用于获取采样时间内的所述船闸的船闸数据，其中，所述船闸数据包括：所述船闸的加速度、所述船闸的位移和所述船闸的振动频率；
设置模型模块，用于根据所述船闸数据，设置振动监测模型，计算振动峰值加速度；
具体的，所述振动监测模型为：
G＝a*x*sin(2πf)
其中，a为所述船闸的加速度，x为所述船闸的位移，f为所述船闸的振动频率，G为所述振动峰值加速度。
优化模块，用于获取所述船闸的阻尼比、所述船闸的固有角频率和所述船闸的相位角，并对所述振动监测模型进行优化，生成优化后的所述振动监测模型；
具体的，优化后的所述振动监测模型为：
其中，δ为所述船闸的阻尼比，描述了振动系统的阻尼程度，阻尼比越大，振动衰减得越快，w为所述船闸的固有角频率，t为采样时间，为所述船闸的相位角，用于调整船闸振动的相位。
调整模块，用于设置振动峰值加速度的修正因子，对优化后的所述振动监测模型进行调整，生成最终振动监测模型，通过所述最终振动监测模型对所述船闸进行振动监测。
具体的，所述最终振动监测模型为：
其中，D为所述振动峰值加速度的修正因子。
具体的，所述船闸的固有角频率w为：
实施例3
本发明实施例还提出一种存储介质，存储有多条指令，所述指令用于实现所述的一种大型梯级枢纽船闸振动监测方法。
可选地，在本实施例中，上述存储介质可以位于计算机网络中计算机终端群中的任意一个计算机终端中，或者位于移动终端群中的任意一个移动终端中。
可选地，在本实施例中，存储介质被设置为存储用于执行以下步骤的程序代码：步骤101，获取采样时间内的所述船闸的船闸数据，其中，所述船闸数据包括：所述船闸的加速度、所述船闸的位移和所述船闸的振动频率；
步骤102，根据所述船闸数据，设置振动监测模型，计算振动峰值加速度；
具体的，所述振动监测模型为：
G＝a*x*sin(2πf)
其中，a为所述船闸的加速度，x为所述船闸的位移，f为所述船闸的振动频率，G为所述振动峰值加速度。
步骤103，获取所述船闸的阻尼比、所述船闸的固有角频率和所述船闸的相位角，并对所述振动监测模型进行优化，生成优化后的所述振动监测模型；
具体的，优化后的所述振动监测模型为：
其中，δ为所述船闸的阻尼比，描述了振动系统的阻尼程度，阻尼比越大，振动衰减得越快，w为所述船闸的固有角频率，t为采样时间，为所述船闸的相位角，用于调整船闸振动的相位。
步骤104，设置振动峰值加速度的修正因子，对优化后的所述振动监测模型进行调整，生成最终振动监测模型，通过所述最终振动监测模型对所述船闸进行振动监测。
具体的，所述最终振动监测模型为：
其中，D为所述振动峰值加速度的修正因子。
具体的，所述船闸的固有角频率w为：
实施例4
本发明实施例还提出一种电子设备，包括处理器和与所述处理器连接的存储介质，所述存储介质存储有多条指令，所述指令可被所述处理器加载并执行，以使所述处理器能够执行所述的一种大型梯级枢纽船闸振动监测方法。
具体的，本实施例的电子设备可以是计算机终端，所述计算机终端可以包括：一个或多个处理器、以及存储介质。
其中，存储介质可用于存储软件程序以及模块，如本发明实施例中的一种大型梯级枢纽船闸振动监测方法，对应的程序指令/模块，处理器通过运行存储在存储介质内的软件程序以及模块，从而执行各种功能应用以及数据处理，即实现上述的一种大型梯级枢纽船闸振动监测方法。存储介质可包括高速随机存储介质，还可以包括非易失性存储介质，如一个或者多个磁性存储系统、闪存、或者其他非易失性固态存储介质。在一些实例中，存储介质可进一步包括相对于处理器远程设置的存储介质，这些远程存储介质可以通过网络连接至终端。上述网络的实例包括但不限于互联网、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。
处理器可以通过传输系统调用存储介质存储的信息及应用程序，以执行下述步骤：步骤101，获取采样时间内的所述船闸的船闸数据，其中，所述船闸数据包括：所述船闸的加速度、所述船闸的位移和所述船闸的振动频率；
步骤102，根据所述船闸数据，设置振动监测模型，计算振动峰值加速度；
具体的，所述振动监测模型为：
G＝a*x*sin(2πf)
其中，a为所述船闸的加速度，x为所述船闸的位移，f为所述船闸的振动频率，G为所述振动峰值加速度。
步骤103，获取所述船闸的阻尼比、所述船闸的固有角频率和所述船闸的相位角，并对所述振动监测模型进行优化，生成优化后的所述振动监测模型；
具体的，优化后的所述振动监测模型为：
其中，δ为所述船闸的阻尼比，描述了振动系统的阻尼程度，阻尼比越大，振动衰减得越快，w为所述船闸的固有角频率，t为采样时间，为所述船闸的相位角，用于调整船闸振动的相位。
步骤104，设置振动峰值加速度的修正因子，对优化后的所述振动监测模型进行调整，生成最终振动监测模型，通过所述最终振动监测模型对所述船闸进行振动监测。
具体的，所述最终振动监测模型为：
其中，D为所述振动峰值加速度的修正因子。
具体的，所述船闸的固有角频率w为：
在本发明的上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述的部分，可以参见其他实施例的相关描述。
在本发明所提供的几个实施例中，应所述理解到，所揭露的技术内容，可通过其它的方式实现。其中，以上所描述的系统实施例仅仅是示意性的，例如所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，单元或模块的间接耦合或通信连接，可以是电性或其它的形式。
所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。
另外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。
所述集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者所述技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，所述计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可为个人计算机、服务器或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、只读存储介质(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储介质(RAM，Random Access Memory)、移动硬盘、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
显然，上述实施例仅仅是为清楚地说明所作的举例，而并非对实施方式的限定。对于所属领域的普通技术人员来说，在上述说明的基础上还可以做出其它不同形式的变化或变动。这里无需也无法对所有的实施方式予以穷举。而由此所引伸出的显而易见的变化或变动仍处于本发明创造的保护范围之中。
Claims (10)
1.一种大型梯级枢纽船闸振动监测方法，其特征在于，包括：
获取采样时间内的所述船闸的船闸数据，其中，所述船闸数据包括：所述船闸的加速度、所述船闸的位移和所述船闸的振动频率；
根据所述船闸数据，设置振动监测模型，计算振动峰值加速度；
获取所述船闸的阻尼比、所述船闸的固有角频率和所述船闸的相位角，并对所述振动监测模型进行优化，生成优化后的所述振动监测模型；
设置振动峰值加速度的修正因子，对优化后的所述振动监测模型进行调整，生成最终振动监测模型，通过所述最终振动监测模型对所述船闸进行振动监测。
2.如权利要求1所述的一种大型梯级枢纽船闸振动监测方法，其特征在于，所述振动监测模型为：
G＝a*x*sin(2πf)
其中，a为所述船闸的加速度，x为所述船闸的位移，f为所述船闸的振动频率，G为所述振动峰值加速度。
3.如权利要求2所述的一种大型梯级枢纽船闸振动监测方法，其特征在于，优化后的所述振动监测模型为：
其中，δ为所述船闸的阻尼比，描述了振动系统的阻尼程度，阻尼比越大，振动衰减得越快，w为所述船闸的固有角频率，t为采样时间，为所述船闸的相位角，用于调整船闸振动的相位。
4.如权利要求3所述的一种大型梯级枢纽船闸振动监测方法，其特征在于，所述最终振动监测模型为：
其中，D为所述振动峰值加速度的修正因子。
5.如权利要求4所述的一种大型梯级枢纽船闸振动监测方法，其特征在于，所述船闸的固有角频率w为：
6.一种大型梯级枢纽船闸振动监测系统，其特征在于，包括：
获取数据模块，用于获取采样时间内的所述船闸的船闸数据，其中，所述船闸数据包括：所述船闸的加速度、所述船闸的位移和所述船闸的振动频率；
设置模型模块，用于根据所述船闸数据，设置振动监测模型，计算振动峰值加速度；
优化模块，用于获取所述船闸的阻尼比、所述船闸的固有角频率和所述船闸的相位角，并对所述振动监测模型进行优化，生成优化后的所述振动监测模型；
调整模块，用于设置振动峰值加速度的修正因子，对优化后的所述振动监测模型进行调整，生成最终振动监测模型，通过所述最终振动监测模型对所述船闸进行振动监测。
7.如权利要求6所述的一种大型梯级枢纽船闸振动监测系统，其特征在于，所述振动监测模型为：
其中，a为所述船闸的加速度，x为所述船闸的位移，f为所述船闸的振动频率，G为所述振动峰值加速度。
8.如权利要求7所述的一种大型梯级枢纽船闸振动监测系统，其特征在于，优化后的所述振动监测模型为：
其中，δ为所述船闸的阻尼比，描述了振动系统的阻尼程度，阻尼比越大，振动衰减得越快，w为所述船闸的固有角频率，t为采样时间，为所述船闸的相位角，用于调整船闸振动的相位。
9.如权利要求8所述的一种大型梯级枢纽船闸振动监测系统，其特征在于，所述最终振动监测模型为：
其中，D为所述振动峰值加速度的修正因子。
10.如权利要求9所述的一种大型梯级枢纽船闸振动监测系统，其特征在于，所述船闸的固有角频率w为：
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| CN111537063A (zh) * | 2020-05-27 | 2020-08-14 | 江苏物联网研究发展中心 | 一种船闸机械振动监测方法、装置及系统 |
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2023
- 2023-06-21 CN CN202310747473.7A patent/CN116952368A/zh active Pending
Patent Citations (3)
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| CN102661782A (zh) * | 2012-05-14 | 2012-09-12 | 中国航空工业集团公司北京长城计量测试技术研究所 | 一种超低频振动参数量值的快速测量方法及装置 |
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