一種阻尼器故障檢測方法及系統的制作方法
【技術領域】
[0001] 本發明設及阻尼器故障診斷領域，特別是設及一種阻尼器故障檢測方法及系統。
【背景技術】
[0002] 阻尼器是汽車懸架上的一種用來耗散路面傳遞至車身的能量的減震元件，阻尼器 的性能直接影響汽車的行駛平順性與操縱穩定性，汽車行駛過程中如果阻尼器出現故障， 不僅會造成巨大的經濟損失，而且會給人類的生命安全造成極大的危險。故為了提高阻尼 器可靠性和安全性，有必要對阻尼器的故障進行診斷，確保行駛安全。
[0003] 目前檢測阻尼器故障的方法是在阻尼器停止工作時，將阻尼器的某個部件（例如 活塞桿)取出，來檢測該部件是否具有故障，而不能對阻尼器的整體進行故障檢測，檢測不 全面。
[0004] 因此，如何提供一種檢測全面的阻尼器故障檢測方法及系統是本領域技術人員目 前需要解決的問題。

【發明內容】

[0005] 本發明的目的是提供一種阻尼器故障檢測方法及系統，能夠對阻尼器整體的振動 信號進行檢測，得到阻尼器整體出現的故障類型，檢測全面。
[0006] 為解決上述技術問題，本發明提供了一種阻尼器故障檢測方法，包括：
[0007] 獲取激勵條件下所述阻尼器整體的振動信號；
[000引對所述激勵條件對應的所述振動信號進行信號提取處理，提取出故障特征信號；
[0009] 對所述故障特征信號進行分類及預測處理，輸出所述激勵條件對應的故障類型。
[0010] 優選地，所述激勵條件為正弦激勵、Ξ角形激勵、矩陣波激勵W及隨機激勵中的任 意一種。
[0011] 優選地，所述振動信號包括溫度信號、激勵時間信號、阻尼器振動次數信號W及激 勵幅度信號。
[0012] 優選地，所述信號提取處理的過程具體為：
[0013] 對所述振動信號進行去噪處理，得到去除噪聲后的振動信號；
[0014] 對所述去除噪聲后的振動信號進行異常特征提取處理，得到故障特征信號。
[0015] 優選地，所述對所述故障特征信號進行分類及預測處理之前還包括：
[0016] 對所述故障特征信號進行信號增強處理，得到增強后的故障特征信號。
[0017] 優選地，所述得到增強后的故障特征信號之后還包括：
[0018] 對所述增強后的故障特征信號進行Ξ維/二維轉換處理，得到轉換至二維平面內 的故障特征信號。
[0019] 優選地，所述故障類型包括漏油故障、異響故障、密封故障W及連接故障。
[0020] 為解決上述技術問題，本發明還提供了一種阻尼器故障檢測系統，包括：
[0021] 振動信號獲取模塊，用于獲取激勵條件下所述阻尼器整體的振動信號；
[0022] 信號提取模塊，用于對所述激勵條件對應的所述振動信號進行信號提取處理，提 取出故障特征信號；
[0023] 分類預測模塊，用于對所述故障特征信號進行分類及預測處理，輸出所述激勵條 件對應的故障類型。
[0024] 優選地，所述分類預測模塊為深度玻爾茲曼機。
[0025] 本發明提供了一種阻尼器故障檢測方法及系統，首先對獲取到的激勵條件下的阻 尼器整體的振動信號進行信號提取處理，提取出故障特征信號，然后對故障特征信號進行 分類及預測處理，得到激勵條件下對應的故障類型。由于阻尼器振動工作時的振動信號能 夠反映阻尼器整體的工作狀態，故通過對該振動信號進行處理能夠得到阻尼器整體出現的 故障類型，檢測全面。
【附圖說明】
[0026] 為了更清楚地說明本發明實施例中的技術方案，下面將對現有技術和實施例中所 需要使用的附圖作簡單地介紹，顯而易見地，下面描述中的附圖僅僅是本發明的一些實施 例，對于本領域普通技術人員來講，在不付出創造性勞動的前提下，還可W根據運些附圖獲 得其他的附圖。
[0027] 圖1為本發明提供的一種阻尼器故障檢測方法的過程的流程圖；
[0028] 圖2為本發明提供的一種阻尼器故障檢測系統的結構示意圖。
【具體實施方式】
[0029] 本發明的核屯、是提供一種阻尼器故障檢測方法及系統，能夠對阻尼器整體的振動 信號進行檢測，得到阻尼器整體出現的故障類型，檢測全面。
[0030] 為使本發明實施例的目的、技術方案和優點更加清楚，下面將結合本發明實施例 中的附圖，對本發明實施例中的技術方案進行清楚、完整地描述，顯然，所描述的實施例是 本發明一部分實施例，而不是全部的實施例。基于本發明中的實施例，本領域普通技術人員 在沒有做出創造性勞動前提下所獲得的所有其他實施例，都屬于本發明保護的范圍。
[0031] 實施例一
[0032] 本發明提供了一種阻尼器故障檢測方法，參見圖1所示，圖1為本發明提供的一種 阻尼器故障檢測方法的過程的流程圖；該方法包括：
[0033] 步驟slOl:獲取激勵條件下阻尼器整體的振動信號；
[0034] 步驟S102:對激勵條件對應的振動信號進行信號提取處理，提取出故障特征信號；
[0035] 步驟S103:對故障特征信號進行分類及預測處理，輸出激勵條件對應的故障類型。
[0036] 本發明提供了一種阻尼器故障檢測方法，首先對獲取到的激勵條件下的阻尼器整 體的振動信號進行信號提取處理，提取出故障特征信號，然后對故障特征信號進行分類及 預測處理，得到激勵條件下對應的故障類型。由于阻尼器振動工作時的振動信號能夠反映 阻尼器整體的工作狀態，故通過對該振動信號進行處理能夠得到阻尼器整體出現的故障類 型，檢測全面。
[0037] 實施例二
[0038] 基于實施例一的基礎上，本發明還提供了另一種阻尼器故障檢測方法。
[0039] 其中，本發明中的激勵條件為正弦激勵、Ξ角形激勵、矩陣波激勵w及隨機激勵中 的任意一種。即步驟S101-S103是在同一種激勵條件下進行的。當然，W上四種激勵條件僅 為優選方案，實際工作中也可選擇其他的激勵條件進行檢測。
[0040] 可W理解的是，由于阻尼器在不同的激勵條件下出現的故障類型可能不同，故為 了使檢測出來的故障類型更加全面，可W選擇不同的激勵條件來重復步驟S101-S103的操 作，即重復進行多次檢測(例如第一次檢測在正弦激勵下進行，檢測出阻尼器具有故障1;第 二次檢測在Ξ角形激勵下進行，檢測出阻尼器具有故障2)。
[0041] 另外，本發明中的振動信號包括溫度信號、激勵時間信號、阻尼器振動次數信號W 及激勵幅度信號。
[0042] 可W理解的是，運里的振動信號是能夠表征阻尼器工作狀態的信號，故并不僅限 于W上幾種，任何能夠反映阻尼器工作狀態是否正常的信號類型均可作為振動信號的一部 分，本發明對此不做特別限定。
[0043] 進一步可知，信號提取處理的過程具體為：
[0044] 對振動信號進行去噪處理，得到去除噪聲后的振動信號；
[0045] 對去除噪聲后的振動信號進行異常特征提取處理，得到故障特征信號。
[0046] 可W理解的是，獲取到的振動信號中含有噪聲信號，會對后面提取故障特征信號 與分類及預測處理造成干擾，故需要首先去除振動信號中的噪聲，得到振動信號中的有效 信號。
[0047] 其中，異常特征提取處理的過程具體為：
[0048] 根據低頻帶信號提取關系式獲取去除噪聲后的振動信號中的低頻帶信號xi(t); 根據共振帶信號提取關系式W及共振帶包絡提取關系式獲取去除噪聲后的振動信號中的 共振帶包絡灼；
[0049] 其中，低頻帶信號提取關系式為：
[(K)加 ]
[0051 ]共振帶信號提取關系式為：
[0化2]
[0053]共振帶包絡提取關系式為：
[0化4]
[0055] 其中，fi為低頻帶的頻率，[fa,fb]為共振帶的頻率范圍，X(f)為去除噪聲后的振動 信號;Am(t)〉0為第m個向量的幅值，Μ為向量的個數，其中，Μ個向量分別為振動信號包括的 各種類型的信號所對應的信號向量;Η(.)為希爾伯特變換；
[0056] 可W理解的是，提取出振動信號中的低頻帶信號W及共振帶包絡即為振動信號中 的異常特征部分，即故障特征信號。
[0057] 作為優選地，對故障特征信號進行分類及預測處理之前還包括：
[005引對故障特征信號進行信號增強處理，得到增強后的故障特征信號。
[0059]可W理解的是，信號增強處理的作用是對提取出來的低頻帶信號W及共振帶包絡 進行增強，從而得到增強的故障特征信號，便于分類及預測處理時對故障特征信號進行識 別。
[0060] 其中，信號增強處理的過程具體為：
[0061] 根據快速傅里葉變換關系式分別對低頻帶信號xi(t)w及共振帶包絡.；：-;(/)進行快 速傅里葉變換，得到分別與低頻帶信號xi(t)W及共振帶包絡.'v-:G〇對應的低頻帶時頻脊線 S、, (《，《)W及共振帶時頻脊線X。(《，筑，其中，快速傅里葉變換關系式為：
[0064] 其中，U為時移，ξ為等效頻率，g(.)為窗函數；
[0065] 利用歸一化關系式對低頻帶時頻脊線馬如幻與共振帶時頻脊線、知，到進行歸 一化，得到歸一化低頻帶時頻脊線哀，挺，割W及歸一化共振帶時頻脊線友:批。并帶入脊 線融合關系式，得到融合脊線L，其中，歸一化關系式為：
[0070] 其中，ke [a，b]，Ck為fk的等效頻率，Ca為fa對應的等效頻率，Cb為fb對應的等效頻 率，Ru為第i個脊線與第j個脊線的相關因子，To為預設周期闊值，身胃為對應的脊線中幅值 最大處的等效頻率；
[0071] 根據脊線求逆關系式得到融合逆脊線[1，其中脊線求逆關系式為：<