[发明专利]一种融合多种特性数据的转速测量方法及装置

说明书

本发明提供一种融合多种特性数据的转速测量方法，其特征在于，所述方法包括：采集电机转速特性数据；采用自相关函数对所述转速特性数据进行处理，得到数据波形的周期信号；通过算法变换得到对应数据波形的频率；将对应频率输入数据融合预测模型中进行融合，得到所述电机的转速值；本发明还提供一种融合多种特性数据的转速测量装置，包括：传感器模块、显示模块和主控模块。本发明融合多种特性数据计算转速，能够提高转速测量的稳定性和准确率且能够解决现有装置安装麻烦的问题。

技术领域

本发明涉及机械转速测量领域，特别涉及一种融合多种特性数据的转速测量方法及装置。

背景技术

目前市场上，大都通过测量一种数据特性从而获得电机转速，然而仅仅测量一种数据特性存在准确率低的问题，设置在该数据特性受到干扰后，无法得到想要的结果；此外，现有转速测量装置大多需要在电机或者旋转轴上安装感知部件，配合感知部件才能实现精准测量转速，安装过程麻烦且对旋转轴有一定要求，难以达到便捷测量。

发明内容

本发明的目的是提供一种融合多种特性数据的转速测量方法及装置。

本发明要解决的是现有单一特性数据测量转速方法不稳定、准确率低且现有装置安装麻烦的问题。

为实现本发明的目的，本发明采用的技术方案是：

一种融合多种特性数据的转速测量方法，所述方法包括：

采集电机转速特性数据；

采用自相关函数对所述转速特性数据进行处理，得到数据波形的周期信号；

通过算法变换得到对应数据波形的频率；

将对应频率输入数据融合预测模型中进行融合，得到所述电机的转速值。

优选的，所述电机转速特性数据包括磁场数据、声音数据和振动数据。

进一步的，对所述转速特性数据进行处理还包括：采用低通滤波或者小波处理方法对采集的转速特性数据去除白噪声。

优选的，所述算法为快速傅里叶变换或者Chrip-Z变换。

优选的，所述数据融合预测模型为扩展卡尔曼滤波或者隐马尔科夫预测模型。

进一步的，所述预测算法包括：

当磁场、振动和声音数据受到干扰，使得对应预测值为0或极大值时，则舍弃该特性数据；

当磁场、声音和振动数据中存在任意一种的预测值与剩下二者的预测值差距较大时，则舍弃差距较大的数据，将相近的预测值取平均值作为最终的转速值；

当所有数据对应的预测值均接近时，设定每种数据的权值，将预测值乘以相应的权值得到最终的转速值。

本发明还提供一种融合多种特性数据的转速测量装置，所述转速测量装置应用所述的融合多种特性数据的转速测量方法，包括：传感器模块、显示模块和主控模块。

优选的，所述传感器模块包括用于测量磁场数据的磁力计、用于测量声音数据的麦克风和用于测量振动数据的加速度传感器。

优选的，所述转速测量装置还包括无线模块和用于显示相关信息的外部设备，通过所述无线模块将相关信息发送至外部设备显示，所述相关信息包括转速值、转轴转动圈数、各信号特性曲线与三种特性对应的预测值对比图。

本发明的融合多种特性数据的转速测量方法及装置的有益效果如下：

1、本发明方法通过采集多种转速特性数据并经过一系列计算变换得到最终转速值，能够在某种转速特性数据受到干扰后依旧能准确的测量出电机的转速，有效解决现有方法不稳定及准确率低的问题。