[发明专利]机械振动信号路径识别的方法、试验装置和试验方法

权利要求书

1.一种机械振动信号路径识别的方法，其特征在于，包括：

获取所述机械振动时的混合信号；

建立所述机械的有限元模型，并根据所述有限元模型和所述混合信号对所述机械振动时的基本振动频率进行计算；

利用数值计算的方法，对所述混合信号中的各个源信号进行盲源分离，并根据所述机械振动时的基本振动频率的计算结果，对各个所述源信号在所述混合信号中的振动分量贡献值进行分析，以建立所述机械振动信号的盲源分离计算模型；

应用试验装置，对所述机械振动信号的盲源分离计算模型进行试验验证，以验证所述机械振动信号的盲源分离计算模型的准确性；

其中，所述根据所述机械振动时的基本振动频率的计算结果，对各个所述源信号在所述混合信号中的振动分量贡献值进行分析，以建立所述机械振动信号的盲源分离计算模型，包括：

根据所述机械振动时的基本振动频率的计算结果，对各个所述源信号的振动频率进行计算；

获取各个信号传递路径上的能量分布情况和各所述信号传递路径上的源信号的组成比例；

根据各个所述源信号的振动频率、所述各个信号传递路径上的能量分布情况和各所述信号传递路径上的源信号的组成比例，得出各个所述源信号在所述混合信号中的振动分量贡献值；

根据各个所述源信号在所述混合信号中的振动分量贡献值，获取所述机械振动信号中的主要源信号，以建立所述机械振动信号的盲源分离计算模型。

2.根据权利要求1所述的机械振动信号路径识别的方法，其特征在于，所述建立所述机械的有限元模型，并根据所述有限元模型和所述混合信号对所述机械振动时的基本振动频率进行计算，包括：

利用有限元软件，对所述机械的模型划分网格，以建立所述机械的有限元模型；

将所述混合信号输入到所述有限元模型中，并进行计算，以得到所述机械的基本振动频率。

3.根据权利要求1所述的机械振动信号路径识别的方法，其特征在于，所述利用数值计算的方法，对所述混合信号中的各个源信号进行盲源分离，包括：

选取盲源分离时的去噪函数；

利用所述去噪函数进行数值计算，以消除混合信号中的噪声信号；

在去除所述噪声信号的基础上，对所述混合信号中的各个所述源信号进行分离，以获得各个所述源信号。

4.根据权利要求3所述的机械振动信号路径识别的方法，其特征在于，在所述选取盲源分离时的去噪函数之前，所述对所述混合信号中的各个源信号进行盲源分离，还包括：

通过经验模态分解方法，获取所述混合信号的主要成分组成；

在所述混合信号中增加信号，以形成新的混合信号。

5.根据权利要求1所述的机械振动信号路径识别的方法，其特征在于，所述应用试验装置，对所述机械振动信号的盲源分离计算模型进行试验验证，以验证所述机械振动信号的盲源分离计算模型的准确性，包括：

在所述试验装置上放置多个传感器，以用于采集试验装置各个位置上的振动信号；

利用信号采集装置实时收集所述各个位置上的混合信号；

根据收集的所述混合信号，并利用所述机械振动信号的盲源分离计算模型，对采集的所述混合信号进行分离，以获得分离后的源信号；

将所述分离后的源信号和所述试验装置的源信号进行分析比较，以验证所述机械振动信号的盲源分离计算模型的准确性。

6.根据权利要求5所述的机械振动信号路径识别的方法，其特征在于，所述将所述分离后的源信号和所述试验装置的源信号进行分析比较，以验证所述机械振动信号的盲源分离计算模型的准确性，包括：

设定准确性判定阈值；

将所述分离后的源信号和所述试验装置的源信号进行分析比较；

当所述分离后的源信号和所述试验装置的源信号的相似度大于或等于所述准确性判定阈值时，验证所述机械振动信号的盲源分离计算模型准确；当所述分离后的源信号和所述试验装置的源信号的相似度小于所述准确性判定阈值时，验证所述机械振动信号的盲源分离计算模型不准确。