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申请/专利权人：济宁易腾液压有限公司

摘要：本发明涉及数据处理技术领域，具体涉及一种液压马达的机械状态检测方法，包括：采集振动数据；对振动数据进行分解得到振动数据的分量信号；对分量信号进行频域转换得到分量信号的若干频率带宽；获取每个分量信号的均衡性特征；获取振动数据的最优分解尺度；根据最优分解尺度得到振动数据的主频率、振动数据的局部数据段及局部数据段的主频率；获取局部数据段的主频率的重要程度和局部数据段的可信度；根据重要程度和可信度获取滤波之后的振动数据并对液压马达的机械状态进行异常判断。本发明通过调节系数对局部数据段进行滤波时的滤波窗口进行调节，去除数据中的噪声成分，提高了液压马达的机械状态的检测准确性。

主权项：1.一种液压马达的机械状态检测方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：采集液压马达的振动数据；对振动数据进行分解得到振动数据的若干分量信号；对每个分量信号进行频域转换得到每个分量信号的若干频率带宽；根据分量信号和每个分量信号的频率带宽得到每个分量信号的均衡性特征；所述对每个分量信号进行频域转换得到每个分量信号的若干频率带宽；根据分量信号和每个分量信号的频率带宽得到每个分量信号的均衡性特征，包括的具体步骤如下：将任意一个分量信号，记为目标分量信号；将目标分量信号利用傅里叶变换转换到频域，得到目标分量信号的频谱图，记为目标频谱图；获取目标频谱图的所有极小值点；将目标频谱图中每相邻两个极小值点确定的一段频谱区间，作为目标分量信号的一个频率带宽；获取目标分量信号的每个频率带宽的能量；将分量信号的每一个时间记为一个时刻；将目标分量信号的所有时刻的振动强度的平方累加值，记为第一和值，将第一和值与目标分量信号包含时刻的个数的比值，乘以目标分量信号的所有频率带宽的能量占比的标准差的乘积结果，作为目标分量信号的均衡性特征；目标分量信号的所有频率带宽的能量占比的标准差的具体获取方法如下：将目标分量信号的第个频率带宽的能量与目标分量信号的所有频率带宽的能量的比值，记为目标分量信号的第个频率带宽的能量占比，获取目标分量信号的每个频率带宽的能量占比，得到目标分量信号的所有频率带宽的能量占比的标准差；根据分量信号中不同极值点对应时间的差异，得到每个分量信号的若干时间分辨率；根据分量信号的时间分辨率和均衡性特征得到振动数据的若干成分预期值；根据振动数据的成分预期值得到振动数据的最优分解尺度；所述根据分量信号中不同极值点对应时间的差异，得到每个分量信号的若干时间分辨率，包括的具体步骤如下：将目标分量信号的第个极值点对应的时间与第个极值点对应时间的差值绝对值，记为目标分量信号的一个第一时间差异值，，为目标分量信号的极值点的个数；将目标分量信号的所有第一时间差异值的均值，作为目标分量信号的第一时间分辨率，将目标分量信号的第个极值点的序号减去第个极值点的序号的差值，记为极值点的第一间隔数；将目标分量信号的第个极值点对应的时间与第个极值点对应时间的差值绝对值，记为目标分量信号的一个第二时间差异值，，；将目标分量信号的所有第二时间差异值的均值，作为目标分量信号的第二时间分辨率，将目标分量信号的第个极值点的序号减去第个极值点的序号的差值，记为极值点的第二间隔数；以此类推，获取目标分量信号的所有时间分辨率，每次极值点的间隔数加1，直至极值点的间隔数大于停止；所述根据分量信号的时间分辨率和均衡性特征得到振动数据的若干成分预期值，包括的具体步骤如下：根据第一时间分辨率得到振动数据的第一成分预期值，具体如下：获取每个分量信号的第一时间分辨率，将振动数据的所有分量信号的序号按照从小到大的顺序进行排列，得到一个序列，记为分量序号序列，将分量序号序列中每个序号对应分量信号的第一时间分辨率，按照分量序号序列中序号从小到大的顺序进行排列，得到一个序列，记为第一时间分辨率序列； 式中，为振动数据的所有分量信号的均衡性特征的平均值，为振动数据的所有分量信号中任意两个分量信号的组合数，为第个组合中第个分量信号的均衡性特征，为第个组合中第个分量信号的均衡性特征，为取绝对值，为分量序号序列和第一时间分辨率序列的皮尔逊相关系数，为振动数据的第一成分预期值；根据第二时间分辨率得到振动数据的第二成分预期值；以此类推，得到振动数据的若干成分预期值；根据振动数据和最优分解尺度，得到振动数据的主频率、振动数据的若干局部数据段及每个局部数据段的主频率；根据振动数据的主频率和局部数据段的主频率，得到每个局部数据段的主频率的重要程度；根据局部数据段得到每个局部数据段的可信度；根据重要程度和可信度，得到每个局部数据段的调节系数；根据调节系数对局部数据段进行滤波得到滤波之后的振动数据；依据滤波之后的振动数据对液压马达的机械状态进行异常判断。

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