JP2021018818A - ウェーブレットおよび主成分解析に基づくプロペラのキャビテーション状態の検出方法 - Google Patents
ウェーブレットおよび主成分解析に基づくプロペラのキャビテーション状態の検出方法 Download PDFInfo
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Abstract
【課題】ウェーブレット及び主成分解析に基づくプロペラのキャビテーション状態の検出方法を提供する。【解決手段】方法は、プロペラのノイズ信号を採取するステップと、逆フーリエ変換により採取したノイズ信号に対してフィルタし、フィルタリング済みの再構成された時間領域信号を得るステップと、ウェーブレット変換によりフィルタリング済みの時間領域信号を処理し、ウェーブレット係数を得て、且つ、ウェーブレット係数に対して主成分解析をし、各成分の分布結果を得るステップと、ウェーブレット変換処理に対する周波数スペクトル結果と主成分解析の処理結果とを周波数、エネルギーの対比分析をして、プロペラのキャビテーション状態を認識するステップと、を含む。【効果】周波数及び周波数主成分の両方面の情報を提供することができ、プロペラ原始ノイズ信号の特徴を表現できることにより、プロペラのキャビテーションの段階を識別判定できる。【選択図】なし
Description
本発明は、信号処理分野に属し、特にウェーブレットおよび主成分解析に基づくプロペラ
のキャビテーション状態の検出方法に関する。
のキャビテーション状態の検出方法に関する。
プロペラは多種の輸送手段および推進装置の重要な動力手段である。キャビテーションは
液体の内部の局所的圧力のために低下し、液体飽和蒸気圧より低くなった後、空泡を形成
し、発展および壊滅の過程を引き起こし、広範囲に流体機械、海洋エンジニアリング、水
中兵器などの分野に存在する。空泡が壊滅が発生する時、流体は急速に衝突して、深刻な
時は引き起こして効率が低下して、材料が浸食されて、キャビテーションの壊食、発光、
振動およびノイズなどの現象を生成する。感知されやすいプロペラキャビテーションノイ
ズはプロペラの主要ノイズ源である。そのため、流体機械分野において、保障システムの
安全で安定した運行を確保するため、キャビテーション現象を出来るだけ避ける生成に応
える。
液体の内部の局所的圧力のために低下し、液体飽和蒸気圧より低くなった後、空泡を形成
し、発展および壊滅の過程を引き起こし、広範囲に流体機械、海洋エンジニアリング、水
中兵器などの分野に存在する。空泡が壊滅が発生する時、流体は急速に衝突して、深刻な
時は引き起こして効率が低下して、材料が浸食されて、キャビテーションの壊食、発光、
振動およびノイズなどの現象を生成する。感知されやすいプロペラキャビテーションノイ
ズはプロペラの主要ノイズ源である。そのため、流体機械分野において、保障システムの
安全で安定した運行を確保するため、キャビテーション現象を出来るだけ避ける生成に応
える。
現在、信号処理分野において、常用されるプロペラノイズ信号処理方法は高速フーリエ変
換、短時間フーリェ変換などが主にあり、これらの方法は全て目標信号を定常信号を基礎
とし、運用と目標信号の互いに合わした基底関数により信号を処理して、信号の特徴を抽
出する。現実的な中空化ノイズ信号は一般的に非定常信号として、大きくこれらの方法の
適合性を限定した。同時に故障している初生段階の信号特徴はよく比較的弱く、多種の信
号の変調作用を受け、特徴量の抽出を行いにくい。ウェーブレットベースは伸縮する平行
移動した特性を有して、信号は良好な自己適応性を有する。ウェーブレット方法は良好な
エネルギー集中性を有しており、容易に特異点を検出でき、ウェーブレット方法は周波数
の分析に幅広く応用でき、故障特徴の抽出、特異点の検出、弱信号のノイズ除去と抽出な
どの分野に応用される。
換、短時間フーリェ変換などが主にあり、これらの方法は全て目標信号を定常信号を基礎
とし、運用と目標信号の互いに合わした基底関数により信号を処理して、信号の特徴を抽
出する。現実的な中空化ノイズ信号は一般的に非定常信号として、大きくこれらの方法の
適合性を限定した。同時に故障している初生段階の信号特徴はよく比較的弱く、多種の信
号の変調作用を受け、特徴量の抽出を行いにくい。ウェーブレットベースは伸縮する平行
移動した特性を有して、信号は良好な自己適応性を有する。ウェーブレット方法は良好な
エネルギー集中性を有しており、容易に特異点を検出でき、ウェーブレット方法は周波数
の分析に幅広く応用でき、故障特徴の抽出、特異点の検出、弱信号のノイズ除去と抽出な
どの分野に応用される。
主成分分析法は広く使われている次元低下データ統計方法であり、主に画像処理、ニュー
ラルネットワーク、異常診断などの分野に幅広く応用されている。ウェーブレットとＰＣ
Ａの結合方法は画像融合技術において一般的であり、プロペラキャビテーションの状態認
識分野に既に応用がある。同時に、キャビテーションにとって、現在、大量の研究は、主
にキャビテーション状態に対して発生するかどうかを研究し、キャビテーションの異なる
段階に対して一つの効率的方法が存在しない。そのため効果的に区分し、キャビテーショ
ンの異なった段階を判別する方法を追求して、キャビテーションの判断効率を向上させる
。
ラルネットワーク、異常診断などの分野に幅広く応用されている。ウェーブレットとＰＣ
Ａの結合方法は画像融合技術において一般的であり、プロペラキャビテーションの状態認
識分野に既に応用がある。同時に、キャビテーションにとって、現在、大量の研究は、主
にキャビテーション状態に対して発生するかどうかを研究し、キャビテーションの異なる
段階に対して一つの効率的方法が存在しない。そのため効果的に区分し、キャビテーショ
ンの異なった段階を判別する方法を追求して、キャビテーションの判断効率を向上させる
。
本発明は、ウェーブレットおよび主成分解析に基づくプロペラのキャビテーション状態の
検出方法を提供した、周波数および周波数主成分の両方面の情報を提供することができる
、プロペラ原始ノイズ信号の特徴を表現でき、これにより、プロペラのキャビテーション
の段階を識別判定でき、強大な実用性を有する。
検出方法を提供した、周波数および周波数主成分の両方面の情報を提供することができる
、プロペラ原始ノイズ信号の特徴を表現でき、これにより、プロペラのキャビテーション
の段階を識別判定でき、強大な実用性を有する。
本発明に係るウェーブレットおよび主成分解析に基づくプロペラのキャビテーション状態
の検出方法は、下記のステップを含む。
(1)プロペラのノイズ信号を採取するステップと、
(2)逆フーリエ変換により採取したノイズ信号に対してフィルタし、フィルタリング済み
の再構成された時間領域信号を得るステップと、
(3)ウェーブレット変換によりフィルタリング済みの時間領域信号を処理し、ウェーブレ
ット係数を得て、且つ前記ウェーブレット係数に対して主成分解析をし、各成分の分布結
果を得るステップと、
(4)ウェーブレット変換処理に対する周波数スペクトル結果と主成分解析の処理結果とを
周波数、エネルギーの対比分析をして、これによってプロペラのキャビテーション状態を
認識するステップと、
を含む。
の検出方法は、下記のステップを含む。
(1)プロペラのノイズ信号を採取するステップと、
(2)逆フーリエ変換により採取したノイズ信号に対してフィルタし、フィルタリング済み
の再構成された時間領域信号を得るステップと、
(3)ウェーブレット変換によりフィルタリング済みの時間領域信号を処理し、ウェーブレ
ット係数を得て、且つ前記ウェーブレット係数に対して主成分解析をし、各成分の分布結
果を得るステップと、
(4)ウェーブレット変換処理に対する周波数スペクトル結果と主成分解析の処理結果とを
周波数、エネルギーの対比分析をして、これによってプロペラのキャビテーション状態を
認識するステップと、
を含む。
ステップ（２）の具体的手順は、ノイズ信号に対して高速フーリエ変換および短時間フ
ーリェ変換をし、得られた全周波数帯域内においてフィルタリング範囲ｆ１およびｆ２を
選択し、それぞれのセグメント信号に対して逆フーリエ変換をし、逆短時間フーリェ変換
により得られた結果を重畳し、フィルタ周波数範囲内の時間領域信号を抽出し、フィルタ
リング済みの時間領域信号を得る。
ーリェ変換をし、得られた全周波数帯域内においてフィルタリング範囲ｆ１およびｆ２を
選択し、それぞれのセグメント信号に対して逆フーリエ変換をし、逆短時間フーリェ変換
により得られた結果を重畳し、フィルタ周波数範囲内の時間領域信号を抽出し、フィルタ
リング済みの時間領域信号を得る。
ステップ（３）において、前記ウェーブレット変換の処理公式は
であり、ｆ（ｔ）はある処理待ち時間領域信号であり、ψ（ｔ）はウェーブレット母関数
であり、ａはスケーリングファクタであり、ｂは並進因子であり、Ｗ（ａ、ｂ）が変換後
に得られたウェーブレット係数であり、時間ｔと周波数ｆの関数である。
であり、ｆ（ｔ）はある処理待ち時間領域信号であり、ψ（ｔ）はウェーブレット母関数
であり、ａはスケーリングファクタであり、ｂは並進因子であり、Ｗ（ａ、ｂ）が変換後
に得られたウェーブレット係数であり、時間ｔと周波数ｆの関数である。
ステップ（３）における前記主成分解析の処理ステップは、
(3-1)共分散マトリクスを計算するステップと、
共分散マトリクスを計算する数式は、
Ｗｃｏｖ＝ｃｏｖ（Ｗ）
であり、 ＷｃｏｖをＷ（ａ、ｂ）とする共分散マトリクスとし、ｃｏｖは共分散計算関
数とし、
(3-2)特性数および特徴ベクトルを計算するステップと、
特性数および特徴ベクトルを計算する数式は、
［Ｖ、Ｄ］＝ｅｉｇ（Ｗｃｏｖ）
であり、ＶはＷｃｏｖの特徴ベクトルであり、ＤはＷｃｏｖの特性数であり、ｅｉｇは特
性数と特徴ベクトルを計算する関数であり、
(3-3)変換マトリクスＴを構成するステップと、
を含む。
(3-1)共分散マトリクスを計算するステップと、
共分散マトリクスを計算する数式は、
Ｗｃｏｖ＝ｃｏｖ（Ｗ）
であり、 ＷｃｏｖをＷ（ａ、ｂ）とする共分散マトリクスとし、ｃｏｖは共分散計算関
数とし、
(3-2)特性数および特徴ベクトルを計算するステップと、
特性数および特徴ベクトルを計算する数式は、
［Ｖ、Ｄ］＝ｅｉｇ（Ｗｃｏｖ）
であり、ＶはＷｃｏｖの特徴ベクトルであり、ＤはＷｃｏｖの特性数であり、ｅｉｇは特
性数と特徴ベクトルを計算する関数であり、
(3-3)変換マトリクスＴを構成するステップと、
を含む。
ステップ（３−３）の具体的ステップは、
(3-3-1)特性数を１個のベクトルとして構成するステップと、降順に配列した後、特性数
および特徴ベクトルはそれぞれ、
Ｖ＝［α１、α２、…、αｍ］
(3-3-1)特性数を１個のベクトルとして構成するステップと、降順に配列した後、特性数
および特徴ベクトルはそれぞれ、
Ｖ＝［α１、α２、…、αｍ］
で表され、ｍをＷｃｏｖとする列数とし、
(3-3-2)特性数の和を取るステップと、
ｓｕｍｄ＝ｓｕｍ（Ｄ）、各特性数の寄与度を計算し、Ｉｉ＝λｉ／ｓｕｍｄ、ｉ∈［１
，２、…ｍ］、累積寄与率ｒａｔｉｏを取り、現在のＫ個の特性数の寄与度の和がｒａｔ
ｉｏに達する時、前のＫ個の特徴ベクトルを取って変換マトリクスＴを構成し、
(3-3-2)特性数の和を取るステップと、
ｓｕｍｄ＝ｓｕｍ（Ｄ）、各特性数の寄与度を計算し、Ｉｉ＝λｉ／ｓｕｍｄ、ｉ∈［１
，２、…ｍ］、累積寄与率ｒａｔｉｏを取り、現在のＫ個の特性数の寄与度の和がｒａｔ
ｉｏに達する時、前のＫ個の特徴ベクトルを取って変換マトリクスＴを構成し、
Ｔ＝［α１、α２、…、αＫ］である。
前記累積寄与率ｒａｔｉｏの取得値≧８５％である。
(3-4)元マトリクスＷと変換マトリクスＴとを乗算し、新マトリクスＸを得て、次元を低
下させ、再び新マトリクスに対してプロット分析する。
下させ、再び新マトリクスに対してプロット分析する。
本発明は逆フーリエ変換の方法によって、採取することができたノイズ信号に対してフィ
ルタ処理し、且つウェーブレット変換により主成分解析の方法と結合し、フィルタリング
済みの再構成された信号を処理し、これによって運転状態のプロペラはキャビテーション
状態を識別し、単に発生キャビテーションである欠陥を判断することができる従来のキャ
ビテーション状態識別方法を突破して、ウェーブレット解析を総合運用して信号の周波数
分析と主成分分析により、指標を減少するという利点があり、プロペラキャビテーション
状態の識別と診断に対して高効率な方法を提供する。
ルタ処理し、且つウェーブレット変換により主成分解析の方法と結合し、フィルタリング
済みの再構成された信号を処理し、これによって運転状態のプロペラはキャビテーション
状態を識別し、単に発生キャビテーションである欠陥を判断することができる従来のキャ
ビテーション状態識別方法を突破して、ウェーブレット解析を総合運用して信号の周波数
分析と主成分分析により、指標を減少するという利点があり、プロペラキャビテーション
状態の識別と診断に対して高効率な方法を提供する。
以下、図と実施例を結合して、本発明にさらに詳細に説明する。指摘が必要なこととして
、以下の実施例は本発明に対する理解を便利にすることを意図しており、いかなる限定作
用も生じない。
、以下の実施例は本発明に対する理解を便利にすることを意図しており、いかなる限定作
用も生じない。
図１に示すように、本発明に係るウェーブレットおよび主成分解析に基づくプロペラのキ
ャビテーション状態の検出方法は、下記のステップを含む。
S1、水中聴音器により、プロペラのノイズ信号を採取する。
S2、逆フーリエ変換により採取したノイズ信号に対してフィルタし、フィルタリング済
みの再構成された時間領域信号を得る。
具体的手順は、ノイズ信号に対して高速フーリエ変換および短時間フーリェ変換をし、
得られた全周波数帯域内においてフィルタリング範囲ｆ１およびｆ２を選択し、それぞれ
のセグメント信号に対して逆フーリエ変換をし、逆短時間フーリェ変換により得られた結
果を重畳し、フィルタ周波数範囲内の時間領域信号を抽出し、フィルタリング済みの時間
領域信号を得る。
ャビテーション状態の検出方法は、下記のステップを含む。
S1、水中聴音器により、プロペラのノイズ信号を採取する。
S2、逆フーリエ変換により採取したノイズ信号に対してフィルタし、フィルタリング済
みの再構成された時間領域信号を得る。
具体的手順は、ノイズ信号に対して高速フーリエ変換および短時間フーリェ変換をし、
得られた全周波数帯域内においてフィルタリング範囲ｆ１およびｆ２を選択し、それぞれ
のセグメント信号に対して逆フーリエ変換をし、逆短時間フーリェ変換により得られた結
果を重畳し、フィルタ周波数範囲内の時間領域信号を抽出し、フィルタリング済みの時間
領域信号を得る。
S3、ウェーブレット変換によりフィルタリング済みの時間領域信号を処理し、ウェーブ
レット係数を得て、且つ前記ウェーブレット係数に対して主成分解析をし、各成分の分布
結果を得る。
レット係数を得て、且つ前記ウェーブレット係数に対して主成分解析をし、各成分の分布
結果を得る。
まずウェーブレット変換により周波数で分析し、ウェーブレット変換のプロセスは以下
を表すことができる。
を表すことができる。
ここで、ｆ（ｔ）はある処理待ち時間領域信号であり、ψ（ｔ）はウェーブレット母関数
であり、ａはスケーリングファクタであり、ｂは並進因子であり、Ｗ（ａ、ｂ）が変換後
に得られたウェーブレット係数であり、時間ｔと周波数ｆの関数である。
であり、ａはスケーリングファクタであり、ｂは並進因子であり、Ｗ（ａ、ｂ）が変換後
に得られたウェーブレット係数であり、時間ｔと周波数ｆの関数である。
ＰＣＡの過程は、ウェーブレット変換に基づいて得られるウェーブレット係数Ｗ（ａ、ｂ
）に対して行い、ＰＣＡアルゴリズムの主要概念はもともと、多くの一定の関連性を有す
る変数を再合成した後に一組での新しい互いに関連しない変数を形成し、出来るだけもと
の変数の情報を反映させ、その原理ステップは以下を表すことができる。
）に対して行い、ＰＣＡアルゴリズムの主要概念はもともと、多くの一定の関連性を有す
る変数を再合成した後に一組での新しい互いに関連しない変数を形成し、出来るだけもと
の変数の情報を反映させ、その原理ステップは以下を表すことができる。
(1)共分散マトリクスを計算するステップ
共分散マトリクスを計算する数式は、
Ｗｃｏｖ＝ｃｏｖ（Ｗ）
であり、 ＷｃｏｖをＷ（ａ、ｂ）とする共分散マトリクスとし、ｃｏｖは共分散計算関
数とする。
(2)特性数および特徴ベクトルを計算するステップ
特性数および特徴ベクトルを計算する数式は、
［Ｖ、Ｄ］＝ｅｉｇ（Ｗｃｏｖ）
であり、ＶはＷｃｏｖの特徴ベクトルであり、ＤはＷｃｏｖの特性数であり、ｅｉｇは特
性数と特徴ベクトルを計算する関数である。
共分散マトリクスを計算する数式は、
Ｗｃｏｖ＝ｃｏｖ（Ｗ）
であり、 ＷｃｏｖをＷ（ａ、ｂ）とする共分散マトリクスとし、ｃｏｖは共分散計算関
数とする。
(2)特性数および特徴ベクトルを計算するステップ
特性数および特徴ベクトルを計算する数式は、
［Ｖ、Ｄ］＝ｅｉｇ（Ｗｃｏｖ）
であり、ＶはＷｃｏｖの特徴ベクトルであり、ＤはＷｃｏｖの特性数であり、ｅｉｇは特
性数と特徴ベクトルを計算する関数である。
降順に配列した後、特性数および特徴ベクトルはそれぞれ、
Ｖ＝［α１、α２、…、αｍ］
Ｖ＝［α１、α２、…、αｍ］
で表され、ｍをＷｃｏｖとする列数とする。
(3)変換マトリクスＴを構成するステップ
特性数の和は、ｓｕｍｄ＝ｓｕｍ（Ｄ）
各特性数の寄与度を計算し、Ｉｉ＝λｉ／ｓｕｍｄ、ｉ∈［１，２、…ｍ］、累積寄与率
ｒａｔｉｏを取り、現在のＫ個の特性数の寄与度の和がｒａｔｉｏに達する時、前のＫ個
の特徴ベクトルを取って変換マトリクスＴを構成し、
各特性数の寄与度を計算し、Ｉｉ＝λｉ／ｓｕｍｄ、ｉ∈［１，２、…ｍ］、累積寄与率
ｒａｔｉｏを取り、現在のＫ個の特性数の寄与度の和がｒａｔｉｏに達する時、前のＫ個
の特徴ベクトルを取って変換マトリクスＴを構成し、
Ｔ＝［α１、α２、…、αＫ］である。
(4)元マトリクスＷと変換マトリクスＴとを乗算し、新マトリクスＸを得て、次元を低下
させ、再び新マトリクスに対してプロット分析する。
Ｘ＝Ｗ×Ｔ
S04、ウェーブレット処理の周波数結果と、ＰＣＡの結果と、を周波数、エネルギーによ
り対比分析する。
させ、再び新マトリクスに対してプロット分析する。
Ｘ＝Ｗ×Ｔ
S04、ウェーブレット処理の周波数結果と、ＰＣＡの結果と、を周波数、エネルギーによ
り対比分析する。
本方法に係るプロペラキャビテーション状態検出方面の有利性および特徴を示すために、
実際に水中聴音器により水下回転速度は２１ｒ／ｓとし、葉数を７の葉とするプロペラ信
号を採取して信号処理を行い、すなわち軸周波数は２１Ｈｚとし、葉は頻繁に１４７Ｈｚ
とする。
実際に水中聴音器により水下回転速度は２１ｒ／ｓとし、葉数を７の葉とするプロペラ信
号を採取して信号処理を行い、すなわち軸周波数は２１Ｈｚとし、葉は頻繁に１４７Ｈｚ
とする。
本実施例は第１１秒内のノイズ信号を選択して分析した。図２ａはある一キャビテーショ
ン係数のプロペラ原始ノイズ信号時間領域の図であり、元の信号は多種のノイズ干渉を含
み、そのうち５０Ｈｚの電子ノイズを主として含んだ。図２ｂはある一キャビテーション
係数のプロペラ原始ノイズ信号を逆フーリエ変換によりフィルタリング済みの再構成信号
の時間領域の図であり、電子ノイズの干渉を除去して、同時に、少量の情報を含む高周波
域を除去した。
ン係数のプロペラ原始ノイズ信号時間領域の図であり、元の信号は多種のノイズ干渉を含
み、そのうち５０Ｈｚの電子ノイズを主として含んだ。図２ｂはある一キャビテーション
係数のプロペラ原始ノイズ信号を逆フーリエ変換によりフィルタリング済みの再構成信号
の時間領域の図であり、電子ノイズの干渉を除去して、同時に、少量の情報を含む高周波
域を除去した。
Ｃｏｍｐｌｅｘ Ｍｏｒｌｅｔを用いて、ウェーブレットで再構成信号にウェーブレット
変換をし、図３ａ、図４ａ、図５ａはそれぞれキャビテーション係数を４．４９５、２．
０５、１．７０５の状態のプロペラ再構成信号がウェーブレット変換を経た周波数の図で
ある。観察できることとして、キャビテーション程度の増大するにつれて、周波数の図の
エネルギーおよび周波数帯の分布は同じく変化するということである。キャビテーション
係数が４．４９５である時、ピン渦巻きのキャビテーションは初期（開始）であり、総エ
ネルギーは低い。キャビテーション係数が２．０５である時、キャビテーションが大規模
に発展し、総エネルギーは大幅な向上し、主要周波数帯は１８０−２２０Ｈｚ及び３００
−４００Ｈｚになり、１８０−２２０Ｈｚの周波数帯のエネルギーは主要地位を占めた。
キャビテーション係数が１．７０５である時、ベーンキャビテーションは大規模に発展し
て、キャビテーションの時と比べて、総エネルギーは低下して、周波数帯は分布は明らか
でなく、エネルギー分布は分散する。
変換をし、図３ａ、図４ａ、図５ａはそれぞれキャビテーション係数を４．４９５、２．
０５、１．７０５の状態のプロペラ再構成信号がウェーブレット変換を経た周波数の図で
ある。観察できることとして、キャビテーション程度の増大するにつれて、周波数の図の
エネルギーおよび周波数帯の分布は同じく変化するということである。キャビテーション
係数が４．４９５である時、ピン渦巻きのキャビテーションは初期（開始）であり、総エ
ネルギーは低い。キャビテーション係数が２．０５である時、キャビテーションが大規模
に発展し、総エネルギーは大幅な向上し、主要周波数帯は１８０−２２０Ｈｚ及び３００
−４００Ｈｚになり、１８０−２２０Ｈｚの周波数帯のエネルギーは主要地位を占めた。
キャビテーション係数が１．７０５である時、ベーンキャビテーションは大規模に発展し
て、キャビテーションの時と比べて、総エネルギーは低下して、周波数帯は分布は明らか
でなく、エネルギー分布は分散する。
次に、ウェーブレット係数をＰＣＡ分析をすることにより次元削減（低下）を完成させる
。実施例において、累積寄与率９０％を選択する。同時に、結果図に基づき前３項の主成
分を選択する。図３ｂ、図４ｂ、図５ｂは、それぞれキャビテーション係数を４．４９５
、２．０５、１．７０５とする状態のプロペラ再構成信号ウェーブレット係数がＰＣＡ分
析を経た結果図である。主成分周波数からキャビテーション状態の周波数特性情報を分析
できる。キャビテーション係数が４．４９５である時、ピン渦巻きのキャビテーションは
初期であり、主要特徴周波数は１６５Ｈｚであり、８倍の軸周波数に接近する。キャビテ
ーション係数が２．０５である時、キャビテーションが大規模に発展し、エネルギーは向
上し、主要特徴周波数は１９０Ｈｚであり、９倍の軸周波数に接近する。キャビテーショ
ン係数が１．７０５である時、ベーンキャビテーションは大規模に発展し、エネルギーは
低下し、主要特徴周波数は１６０Ｈｚ、４４０Ｈｚ（３倍の葉周波数にに接近する）、１
０００Ｈｚである。
。実施例において、累積寄与率９０％を選択する。同時に、結果図に基づき前３項の主成
分を選択する。図３ｂ、図４ｂ、図５ｂは、それぞれキャビテーション係数を４．４９５
、２．０５、１．７０５とする状態のプロペラ再構成信号ウェーブレット係数がＰＣＡ分
析を経た結果図である。主成分周波数からキャビテーション状態の周波数特性情報を分析
できる。キャビテーション係数が４．４９５である時、ピン渦巻きのキャビテーションは
初期であり、主要特徴周波数は１６５Ｈｚであり、８倍の軸周波数に接近する。キャビテ
ーション係数が２．０５である時、キャビテーションが大規模に発展し、エネルギーは向
上し、主要特徴周波数は１９０Ｈｚであり、９倍の軸周波数に接近する。キャビテーショ
ン係数が１．７０５である時、ベーンキャビテーションは大規模に発展し、エネルギーは
低下し、主要特徴周波数は１６０Ｈｚ、４４０Ｈｚ（３倍の葉周波数にに接近する）、１
０００Ｈｚである。
本実施例は、ウェーブレット変換および主成分分析方法を応用して、水下プロペラに対
するキャビテーション状態を分析し、キャビテーション状態を発生したか否か、片キャビ
テーションあるいは泡キャビテーション、ベーンキャビテーションを正確に、且つ明確に
判定することができる。この方法がプロペラキャビテーション状態を検出する実用性およ
び信頼性があることを証明した。
するキャビテーション状態を分析し、キャビテーション状態を発生したか否か、片キャビ
テーションあるいは泡キャビテーション、ベーンキャビテーションを正確に、且つ明確に
判定することができる。この方法がプロペラキャビテーション状態を検出する実用性およ
び信頼性があることを証明した。
以上、前記実施例は本発明の技術的解決手段および利点に詳細に説明をし、了解されるべ
きなのは、以上は本発明とする具体的な実施形態のみであり、た本発明を制限するための
ものでない。本発明の原則範囲内で作ったいずれの修正、補充および同等置換、いずれも
本発明の保護範囲内に属する。
きなのは、以上は本発明とする具体的な実施形態のみであり、た本発明を制限するための
ものでない。本発明の原則範囲内で作ったいずれの修正、補充および同等置換、いずれも
本発明の保護範囲内に属する。
Claims (1)
- ウェーブレットおよび主成分解析に基づくプロペラのキャビテーション状態の検出方法で
あって、
(1)プロペラのノイズ信号を採取するステップと、
(2)逆フーリエ変換により採取したノイズ信号に対してフィルタし、フィルタリング済み
の再構成された時間領域信号を得るステップと、
ステップ (2)の具体的手順は、ノイズ信号に対して高速フーリエ変換および短時間フー
リェ変換をし、得られた全周波数帯域内においてフィルタリング範囲ｆ１およびｆ２を選
択し、それぞれのセグメント信号に対して逆フーリエ変換をし、逆短時間フーリェ変換に
より得られた結果を重畳し、フィルタ周波数範囲内の時間領域信号を抽出し、フィルタリ
ング済みの時間領域信号を得るステップであり、
(3)ウェーブレット変換によりフィルタリング済みの時間領域信号を処理し、ウェーブレ
ット係数を得て、且つ前記ウェーブレット係数に対して主成分解析をし、各成分の分布結
果を得るステップと、
ステップ(3)において、前記ウェーブレット変換の処理公式は、
であり、ｆ（ｔ）はある処理待ち時間領域信号であり、ψ（ｔ）はウェーブレット母関数
であり、ａはスケーリングファクタであり、ｂは並進因子であり、Ｗ（ａ、ｂ）が変換後
に得られたウェーブレット係数であり、時間ｔと周波数ｆの関数であり、
前記主成分解析の処理ステップは、
(3-1)共分散マトリクスを計算するステップと、
共分散マトリクスを計算する数式は、
Ｗｃｏｖ＝ｃｏｖ（Ｗ）
であり、 ＷｃｏｖをＷ（ａ、ｂ）とする共分散マトリクスとし、ｃｏｖは共分散計算関
数とし、
(3-2)特性数および特徴ベクトルを計算するステップと、
特性数および特徴ベクトルを計算する数式は、
［Ｖ、Ｄ］＝ｅｉｇ（Ｗｃｏｖ）
であり、ＶはＷｃｏｖの特徴ベクトルであり、ＤはＷｃｏｖの特性数であり、ｅｉｇは特
性数と特徴ベクトルを計算する関数であり、
(3-3)変換マトリクスＴを構成するステップと、
(3-3-1)特性数を１個のベクトルとして構成するステップと、降順に配列した後、特性
数および特徴ベクトルはそれぞれ、
Ｖ＝［α１、α２、…、αｍ］
で表され、ｍをＷｃｏｖとする列数とし、
(3-3-2)特性数の和を取るステップと、
ｓｕｍｄ＝ｓｕｍ（Ｄ）、各特性数の寄与度を計算し、Ｉｉ＝λｉ／ｓｕｍｄ、ｉ∈［１
，２、…ｍ］、累積寄与率ｒａｔｉｏを取り、前記累積寄与率ｒａｔｉｏの取得値≧８５
％であり、現在のＫ個の特性数の寄与度の和がｒａｔｉｏに達する時、前のＫ個の特徴ベ
クトルを取って変換マトリクスＴを構成し、
Ｔ＝［α１、α２、…、αＫ］であり、
(3-4)元マトリクスＷと変換マトリクスＴとを乗算し、新マトリクスＸを得て、次元を低
下させ、再び新マトリクスに対してプロット分析するステップと、を含み、
(4)ウェーブレット変換処理に対する周波数スペクトル結果と主成分解析の処理結果とを
周波数、エネルギーの対比分析をして、これによってプロペラのキャビテーション状態を
認識するステップと、
を含むことを特徴とするウェーブレットおよび主成分解析に基づくプロペラのキャビテ
ーション状態の検出方法。
Applications Claiming Priority (2)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201910650210.8A CN110458976B (zh) | 2019-07-18 | 2019-07-18 | 一种基于小波和主分量分析的螺旋桨空化状态检测方法 |
| CN201910650210.8 | 2019-07-18 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2021018818A true JP2021018818A (ja) | 2021-02-15 |
Family
ID=68482927
Family Applications (1)
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|---|---|---|---|
| JP2020121874A Pending JP2021018818A (ja) | 2019-07-18 | 2020-07-16 | ウェーブレットおよび主成分解析に基づくプロペラのキャビテーション状態の検出方法 |
Country Status (2)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP2021018818A (ja) |
| CN (1) | CN110458976B (ja) |
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| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN114137444A (zh) * | 2021-11-29 | 2022-03-04 | 国网山东省电力公司日照供电公司 | 一种基于声信号的变压器运行状态监测方法及系统 |
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- 2020-07-16 JP JP2020121874A patent/JP2021018818A/ja active Pending
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|---|---|
| CN110458976B (zh) | 2020-06-30 |
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