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专利名称 | 一种智能型滑动轴承自适应主动降噪装置及降噪方法 |
申请号 | CN202010662503.0 | 申请日期 | 2020-07-10 |
法律状态 | 授权 | 申报国家 | 中国 |
公开/公告日 | 2020-11-17 | 公开/公告号 | CN111947926A |
优先权 | 暂无 | 优先权号 | 暂无 |
主分类号 | G01M13/045 | IPC分类号 | G;0;1;M;1;3;/;0;4;5;;;G;0;6;F;1;7;/;1;4查看分类表>
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申请人 | 西安工程大学 | 申请人地址 | 陕西省西安市碑林区金花南路19号
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权利人 | 西安工程大学,绍兴市柯桥区西纺纺织产业创新研究院 | 当前权利人 | 西安工程大学,绍兴市柯桥区西纺纺织产业创新研究院 |
发明人 | 邢宇;付莎莎;胥光申;李晶 |
代理机构 | 西安弘理专利事务所 | 代理人 | 暂无 |
摘要
本发明公开了一种智能型滑动轴承自适应主动降噪装置,包括控制器,控制器分别连接有振动/噪声传感器和扬声器,本发明通过采集滑动轴承的振动情况和噪声声波建立映射关系,并通过控制器控制扬声器输出降噪声波与噪声声波抵消,实现滑动轴承主动降噪的目的,对于改善滑动轴承工作环境具有重要意义。本发明还公开了一种智能型滑动轴承自适应主动降噪方法,包括监测滑动轴承振动情况和噪声声波,建立振动信号与噪声声波之间的映射关系;以振动信号构建降噪时域信号;基于映射关系将降噪时域信号回归为与之相匹配的降噪声波;最后输出降噪声波,使降噪声波与轴承振动所产生的噪声声波相互抵消,达到主动降噪的目的,本发明降噪具有实时性,能够修正降噪声波,降噪准确且有效。
1.一种智能型滑动轴承自适应主动降噪方法,应用一种智能型滑动轴承自适应主动降噪方法进行降噪,其特征在于,一种智能型滑动轴承自适应主动降噪装置,包括控制器(1),所述控制器(1)分别连接有振动/噪声传感器(2)和扬声器(3);所述振动/噪声传感器(2)设置有两个,所述振动/噪声传感器(2)设置在滑动轴承的轴瓦(5)外侧,用于采集滑动轴承的转子(4)与轴瓦(5)之间的振动情况和噪声声波;所述扬声器(3)用于输出与采集的噪声声波对应的降噪声波;所述控制器(1)用于接收和处理采集的振动情况和噪声声波,并控制所述扬声器(3)输出降噪声波;
所述振动/噪声传感器(2)对滑动轴承振动情况以及当前噪声声波进行实时监测,并利用所述控制器(1)建立振动信号与噪声声波之间的映射关系;以振动信号为拓扑目标,构建幅值相同、相位相反的降噪时域信号;在此基础上,基于上述振动信号与噪声声波之间的映射关系,将降噪时域信号回归为与之相匹配的降噪声波;最后利用所述扬声器(3)输出降噪声波,使降噪声波与轴承振动所产生的噪声声波相互抵消,达到主动降噪的目的;
具体按照以下步骤实施:
步骤1、所述振动/噪声传感器(2)以单位时间为样本实时采集滑动轴承的振动信号和噪声声波;
步骤2、基于最小二乘法,以单位时间内离散的振动信号为自变量、噪声声压为因变量,进行多项式拟合得出当前滑动轴承服役状态下的振噪映射关系;
步骤3、以振动信号为拓扑目标,采用快速傅里叶变换,获取该振动信号的频域特征;
步骤4、构建与振动信号幅值相同、相位相反的频域信号作为降噪频域信号,并采用逆快速傅里叶变换将其转化为时域信号,该时域信号为降噪时域信号;
步骤5、以降噪时域信号为自变量,根据步骤2所得的振噪映射关系得出与降噪时域信号相对应的降噪声波;
步骤6、所述扬声器(3)输出降噪声波;
步骤7、降噪后所述振动/噪声传感器(2)继续以单位时间为样本实时采集滑动轴承的降噪后振动信号,将降噪后振动信号和与控制器(1)中预设的标准振动信号范围比较,若降噪后振动信号属于标准振动信号范围,则滑动轴承的自适应主动降噪完成;若降噪后振动信号超出标准振动信号范围,则根据最新采集的振动信号和噪声声波修正振噪映射关系,重复步骤3‑6,直到经过修正的降噪后振动信号属于标准振动信号范围,则滑动轴承的自适应主动降噪完成。
2.根据权利要求1所述的一种智能型滑动轴承自适应主动降噪方法,其特征在于,所述步骤2具体为,
步骤2.1、设满足振噪映射关系的多项式如下,
2 k‑1 m‑1
y=f(x;C1,C2,C3,...,Ck,...Cm)=C1+C2x+C3x+...Ckx +...+Cmx (6)式(6)中,y为噪声声压,x为振动幅值;Ck为多项式的待定参数,k∈[1,m],m为多项式的待定参数的个数;
步骤2.2、令x=(x1,x2,...xN),y=(y1,y2,...yN),C=(C1,C2,...Cm),依据下式求得多项式的每一个待定参数Ck,
式(7)中,N为离散样本信号的组数;σ为分布的标准误差;(xi,yi)为第i组离散的振动幅值、噪声声压;
当Nm时,会求得多个Ck;
步骤2.3、将步骤2.2求得的Ck代入式(6),得到当前滑动轴承服役状态下的振噪映射关系。
3.根据权利要求2所述的一种智能型滑动轴承自适应主动降噪方法,其特征在于,根据下式确定多项式待定参数的个数m,
式(8)中,z为变量,无实际含义;
当 时,根据m即可确定多项式的最高次数,为m‑1次。
4.根据权利要求1所述的一种智能型滑动轴承自适应主动降噪方法,其特征在于,所述步骤3振动信号的频域特征包括其幅值和相位。
5.根据权利要求1所述的一种智能型滑动轴承自适应主动降噪方法,其特征在于,所述步骤3中振动信号采用快速傅里叶变换的关系式为,
式(9)中,f(t)为变换前,振动信号时域值;F(w)为变换后,振动信号的频域值;w为频率;t为时间;e为自然对数。
6.根据权利要求1所述的一种智能型滑动轴承自适应主动降噪方法,其特征在于,所述步骤4中将降噪频域信号采用逆快速傅里叶变换将其转化为时域信号的关系式为,式(10)中,f1(t)为变换后,降噪时域信号时域值;F1(w)为变换前,降噪频域信号的频域值;w为频率;t为时间;e为自然对数。
一种智能型滑动轴承自适应主动降噪装置及降噪方法\n技术领域\n[0001] 本发明属于无损检测技术领域,涉及一种智能型滑动轴承自适应主动降噪装置,还涉及一种智能型滑动轴承自适应主动降噪方法。\n背景技术\n[0002] 滑动轴承作为重要的支撑部件广泛应用于旋转类机械产品中,其在服役过程中不可避免的会因为振动而产生噪声,这种噪声频率低、周期循环性强,易使人感到疲惫烦恼。\n考虑到噪声声波是一种机械波,其主要特点在于需要依靠介质进行传播。因此传统的降噪方法是在噪声源周围布置若干消声材料或消声结构,增加声波在空气介质中传播的阻力,使声波的能量因为阻尼的增大而被削弱,最终达到降噪的目的。然而固定方式布置的消声材料或根据某种特定工况设计的消声结构无法适应时变的工作状态;且这种被动式的降噪方法主要用于减少中、高频噪声,而对于旋转机械所产生的低频噪声,降噪效果甚微。现阶段主动降噪方法主要通过对噪声频谱的实时捕捉,获取其特征信号,进而生成降噪声波。这种方法以噪声本身为研究对象,容易受到外界信号的干扰,而且针对性不强,难以有效实施与推广。\n发明内容\n[0003] 本发明的目的是提供一种智能型滑动轴承自适应主动降噪装置,解决了现有降噪装置在滑动轴承时变工况下降噪效果差的问题。\n[0004] 本发明的另一目的是提供一种智能型滑动轴承自适应主动降噪方法,通过实时构建振动与噪声之间的映射关系,实现自适应主动降噪。\n[0005] 本发明所采用的第一种技术方案是,一种智能型滑动轴承自适应主动降噪装置,包括控制器,控制器分别连接有振动/噪声传感器和扬声器;\n[0006] 振动/噪声传感器设置在滑动轴承的轴瓦外侧,用于采集滑动轴承的转子与轴瓦之间的振动情况和噪声声波;\n[0007] 扬声器用于输出与采集的噪声声波对应的降噪声波;\n[0008] 控制器用于接收和处理采集的振动情况和噪声声波,并控制扬声器输出降噪声波。\n[0009] 本发明第一种技术方案的特点还在于,\n[0010] 振动/噪声传感器设置有两个。\n[0011] 本发明所采用的第二种技术方案是,一种智能型滑动轴承自适应主动降噪方法,应用本发明第一种技术方案的智能型滑动轴承自适应主动降噪方法进行降噪,振动/噪声传感器对滑动轴承振动情况以及当前噪声声波进行实时监测,并利用控制器建立振动信号与噪声声波之间的映射关系;以振动信号为拓扑目标,构建幅值相同、相位相反的降噪时域信号;在此基础上,基于上述振动信号与噪声声波之间的映射关系,将降噪时域信号回归为与之相匹配的降噪声波;最后利用扬声器输出降噪声波,使降噪声波与轴承振动所产生的噪声声波相互抵消,达到主动降噪的目的;\n[0012] 具体按照以下步骤实施:\n[0013] 步骤1、振动/噪声传感器以单位时间为样本实时采集滑动轴承的振动信号和噪声声波;\n[0014] 步骤2、基于最小二乘法,以单位时间内离散的振动信号为自变量、噪声声压为因变量,进行多项式拟合得出当前滑动轴承服役状态下的振噪映射关系;\n[0015] 步骤3、以振动信号为拓扑目标,采用快速傅里叶变换,获取该振动信号的频域特征;\n[0016] 步骤4、构建与振动信号幅值相同、相位相反的频域信号作为降噪频域信号,并采用逆快速傅里叶变换将其转化为时域信号,该时域信号为降噪时域信号;\n[0017] 步骤5、以降噪时域信号为自变量,根据步骤2所得的振噪映射关系得出与降噪时域信号相对应的降噪声波;\n[0018] 步骤6、扬声器输出降噪声波;\n[0019] 步骤7、降噪后振动/噪声传感器继续以单位时间为样本实时采集滑动轴承的降噪后振动信号,将降噪后振动信号和与控制器中预设的标准振动信号范围比较,若降噪后振动信号属于标准振动信号范围,则滑动轴承的自适应主动降噪完成;若降噪后振动信号超出标准振动信号范围,则根据最新采集的振动信号和噪声声波修正振噪映射关系,重复步骤3‑6,直到经过修正的降噪后振动信号属于标准振动信号范围,则滑动轴承的自适应主动降噪完成。\n[0020] 本发明第二种技术方案的特点还在于,\n[0021] 步骤2具体为,\n[0022] 步骤2.1、设满足振噪映射关系的多项式如下,\n[0023] y=f(x;C1,C2,C3,...,Ck,...Cm)=C1+C2x+C3x2+…Ckxk‑1+…+Cmxm‑1 (6)[0024] 式(6)中,y为噪声声压,x为振动幅值;Ck为多项式的待定参数,k∈[1,m],m为多项式的待定参数的个数;\n[0025] 步骤2.2、令x=(x1,x2,...xN),y=(y1,y2,...yN),C=(C1,C2,...Cm),依据下式求得多项式的每一个待定参数Ck,\n[0026]\n[0027] 式(7)中,N为离散样本信号的组数;σ为分布的标准误差;(xi,yi)为第i组离散的振动幅值、噪声声压;\n[0028] 当N<m时,式(7)无解;当N=m时,式(7)有唯一解;当N>m时,会求得多个Ck;\n[0029] 步骤2.3、将步骤2.2求得的Ck代入式(6),得到当前滑动轴承服役状态下的振噪映射关系。\n[0030] 根据下式确定多项式待定参数的个数m,\n[0031]\n[0032] 式(8)中,z为变量,无实际含义;\n[0033] 当 时,根据m即可确定多项式的最高次数,为m‑1次。\n[0034] 步骤3振动信号的频域特征包括其幅值和相位。\n[0035] 步骤3中振动信号采用快速傅里叶变换的关系式为,\n[0036]\n[0037] 式(9)中,f(t)为变换前,振动信号时域值;F(w)为变换后,振动信号的频域值;w为频率;t为时间;e为自然对数。\n[0038] 步骤4中将降噪频域信号采用逆快速傅里叶变换将其转化为时域信号的关系式为,\n[0039]\n[0040] 式(10)中,f1(t)为变换后,降噪时域信号时域值;F1(w)为变换前,降噪频域信号的频域值;w为频率;t为时间;e为自然对数。\n[0041] 本发明的有益效果是:\n[0042] 本发明一种智能型滑动轴承自适应主动降噪装置,结构简单,适用性广;通过采集滑动轴承的振动情况和噪声声波建立映射关系,并通过控制器控制扬声器输出降噪声波与噪声声波抵消,实现滑动轴承主动降噪的目的;实时性强,能够根据滑动轴承时变的工作状态作出适应性降噪调整;对于改善滑动轴承工作环境具有重要意义。\n[0043] 本发明一种智能型滑动轴承自适应主动降噪方法,利用噪声属于机械波这一特性,根据采集的噪声声波,输出能够与噪声声波相抵消的降噪声波;降噪具有实时性,能够根据滑动轴承的时变工况作出适应性降噪调整,降噪效果明显;该降噪方法能够进行降噪反馈,修正降噪声波,降噪准确且有效。\n附图说明\n[0044] 图1是本发明一种智能型滑动轴承自适应主动降噪装置的结构示意图;\n[0045] 图2是本发明一种智能型滑动轴承自适应主动降噪方法的原理框图。\n[0046] 图中,1.控制器,2.振动/噪声传感器,3.扬声器,4.转子,5.轴瓦。\n具体实施方式\n[0047] 下面结合附图和具体实施方式对本发明进行详细说明。\n[0048] 本发明一种智能型滑动轴承自适应主动降噪装置,如图1所示,包括控制器1,控制器1分别连接有振动/噪声传感器2和扬声器3,振动/噪声传感器2设置有两个;\n[0049] 振动/噪声传感器2设置在滑动轴承的轴瓦5外侧,用于采集滑动轴承的转子4与轴瓦5之间的振动情况和噪声声波;\n[0050] 扬声器3用于输出与采集的噪声声波对应的降噪声波;\n[0051] 控制器1用于接收和处理采集的振动情况和噪声声波,并控制扬声器3输出降噪声波。\n[0052] 本发明一种智能型滑动轴承自适应主动降噪方法,应用本发明的智能型滑动轴承自适应主动降噪方法进行降噪,如图2所示,振动/噪声传感器2对滑动轴承振动情况以及当前噪声声波进行实时监测,并利用控制器1建立振动信号与噪声声波之间的映射关系;以振动信号为拓扑目标,构建幅值相同、相位相反的降噪时域信号;在此基础上,基于上述振动信号与噪声声波之间的映射关系,将降噪时域信号回归为与之相匹配的降噪声波;最后利用扬声器3输出降噪声波,使降噪声波与轴承振动所产生的噪声声波相互抵消,达到主动降噪的目的;\n[0053] 具体按照以下步骤实施:\n[0054] 步骤1、振动/噪声传感器2以单位时间为样本实时采集滑动轴承的振动信号和噪声声波。\n[0055] 步骤2、基于最小二乘法,以单位时间内离散的振动信号为自变量、噪声声压为因变量,进行多项式拟合得出当前滑动轴承服役状态下的振噪映射关系;\n[0056] 步骤2.1、设满足振噪映射关系的多项式如下,\n[0057] y=f(x;C1,C2,C3,...,Ck,...Cm)=C1+C2x+C3x2+...Ckxk‑1+...+Cmxm‑1 (6)[0058] 式(6)中,y为噪声声压,x为振动幅值;Ck为多项式的待定参数,k∈[1,m],m为多项式的待定参数的个数;\n[0059] 步骤2.2、令x=(x1,x2,...xN),y=(y1,y2,...yN),C=(C1,C2,...Cm),依据下式求得多项式的每一个待定参数Ck,\n[0060]\n[0061] 式(7)中,N为离散样本信号的组数;σ为分布的标准误差;(xi,yi)为第i组离散的振动幅值、噪声声压;\n[0062] 当N<m时,式(7)无解;当N=m时,式(7)有唯一解;当N>m时,会求得多个Ck;\n[0063] 根据下式确定多项式待定参数的个数m,\n[0064]\n[0065] 式(8)中,z为变量,无实际含义;\n[0066] 当 时,根据m即可确定多项式的最高次数,为m‑1次;\n[0067] 步骤2.3、将步骤2.2求得的Ck代入式(6),得到当前滑动轴承服役状态下的振噪映射关系。\n[0068] 步骤3、以振动信号为拓扑目标,采用快速傅里叶变换,获取该振动信号的频域特征,振动信号的频域特征包括其幅值和相位;\n[0069] 振动信号采用快速傅里叶变换的关系式为,\n[0070]\n[0071] 式(9)中,f(t)为变换前,振动信号时域值;F(w)为变换后,振动信号的频域值;w为频率;t为时间;e为自然对数。\n[0072] 步骤4、构建与振动信号幅值相同、相位相反的频域信号作为降噪频域信号,并采用逆快速傅里叶变换将其转化为时域信号,该时域信号为降噪时域信号;\n[0073] 将降噪频域信号采用逆快速傅里叶变换将其转化为时域信号的关系式为,[0074]\n[0075] 式(10)中,f1(t)为变换后,降噪时域信号时域值;F1(w)为变换前,降噪频域信号的频域值;w为频率;t为时间;e为自然对数。\n[0076] 步骤5、以降噪时域信号为自变量,根据步骤2所得的振噪映射关系得出与降噪时域信号相对应的降噪声波。\n[0077] 步骤6、扬声器3输出降噪声波。\n[0078] 步骤7、降噪后振动/噪声传感器2继续以单位时间为样本实时采集滑动轴承的降噪后振动信号,将降噪后振动信号和与控制器1中预设的标准振动信号范围比较,若降噪后振动信号属于标准振动信号范围,则滑动轴承的自适应主动降噪完成;若降噪后振动信号超出标准振动信号范围,则根据最新采集的振动信号和噪声声波修正振噪映射关系,重复步骤3‑6,直到经过修正的降噪后振动信号属于标准振动信号范围,则滑动轴承的自适应主动降噪完成。
法律信息
- 2022-07-15
- 2021-06-11
专利申请权的转移
登记生效日: 2021.05.28
申请人由西安工程大学变更为西安工程大学
地址由710048 陕西省西安市碑林区金花南路19号变更为710048 陕西省西安市碑林区金花南路19号
申请人变更为绍兴市柯桥区西纺纺织产业创新研究院
- 2020-12-04
实质审查的生效
IPC(主分类): G01M 13/045
专利申请号: 202010662503.0
申请日: 2020.07.10
- 2020-11-17
引用专利(该专利引用了哪些专利)
序号 | 公开(公告)号 | 公开(公告)日 | 申请日 | 专利名称 | 申请人 | 该专利没有引用任何外部专利数据! |
被引用专利(该专利被哪些专利引用)
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