一种带有故障诊断功能的文物裂缝检测系统

1.本发明涉及文物裂缝检测领域，尤其涉及一种带有故障诊断功能的文物裂缝检测系统。


背景技术：

2.现有技术中的故障诊断方式通过使用信号分解算法分离相近频率，并与时频处理方法结合，对于非平稳信号的处理能力大幅提升，可以初步实现非稳态下的故障诊断，但还是存在时频能量发散不集中等问题，为了提升对于非平稳信号的分析效果，在信号分解算法、时频变换算法、时频后处理方面做了很多尝试，但这些方法或多或少还存在一定的局限性，主要还有以下几个方面问题需要解决：
3.(1)时频分析方法的自适应性差。而时频分析方法大多需要进行一定的参数设置才能取得较好的分析效果，这限制其在工程中的应用；
4.(2)时频分析频率分辨率较差。目前时频分析得到的时频表示仍然存在能量泄露，对于多分量非平稳复杂信号，难以实现准确分离与准确定位；
5.(3)强噪声环境下故障特征提取困难。现有算法抗噪性差，噪声能量会严重影响故障特征的提取与定位，很多算法难以实现低信噪比环境下的文物裂缝检测装置运行故障诊断。
6.因此，从提升故障诊断效果出发，基于自适应信号分解，提升时频分析过程中的抗噪性能与自适应性，并研究时频后处理方法增强能量聚集性，通过多层次系统性的研究，进行多工况下非平稳故障信号的分析，实现故障特征的增强与提取，最终完成文物裂缝检测装置的故障诊断。


技术实现要素：

7.为了解决上述技术问题，本发明提供了一种带有故障诊断功能的文物裂缝检测系统，其硬件部分设计了外壳、转盘、底座等部件，实现了文物360
°
的旋转拍摄；为了提高系统自动检测的稳定性，提出了多工况联合的故障检测方法，以及时间重分配多同步挤压变换算法，针对转盘转动产生的噪声掩盖故障特征，低信噪比环境下故障特征定位、提取困难，使用时间重分配多同步挤压算法在时域上实现故障特征定位与增强，完成噪声与故障特征分离，通过仿真信号与实验数据进行验证，实现了对于转盘运行平稳性的实时检测，提高检测的效率与准确度。本发明具体采用如下技术方案：
8.一种带有故障诊断功能的文物裂缝检测系统，其包括文物裂缝检测装置以及故障检测单元，所述文物裂缝检测装置包括外壳、底壳以及中间检测装置；
9.所述中间检测装置包括顶框、底框、转盘、丝杆、运动支架、光杆、摄像头；底框固定安装在底壳上，顶框和底框分别固定在光杆的两头，转盘、丝杆分别通过转盘电机支架和丝杆电机支架安装在底壳上，运动支架通过丝杆转动能够沿着光杆上下滑动，运动支架下方通过连接杆连接有环形齿轮；
10.摄像头带有摄像头支架，摄像头支架上固定安装有摄像头支架电机，摄像头支架能够围绕运动支架滑动，当摄像头支架电机转动时，带动摄像头支架进行环形运动，外壳内部顶端固定安装有环形led灯带；
11.所述故障检测单元，包括安装在转盘底部的振动加速度传感器，以及对采集的转盘振动数据进行信号处理的mcu，mcu对所述文物裂缝检测装置工作过程中的振动信号进行时频分析，提取故障特征，并以此为依据对其进行故障诊断。
12.优选地，所述故障检测单元进行故障诊断方法具体步骤如下：
13.(1)时间重分配同步挤压变换
14.将转盘振动数据的单分量的变频信号用下式表达
[0015][0016]
式中，在信号时域中用a(ω)和表示信号的幅度和相位，表示群延迟；
[0017]
当在时频域对该信号进行表示时，时频表示为
[0018][0019]
式中，δ()表示狄拉克函数；
[0020]
在频域中，使用移动窗函数的信号的短时傅里叶变换写为
[0021][0022]
假设分析信号是一个弱频变信号，即存在ε足够小，对于任意ω，有由此得到信号的一阶展开形式为
[0023][0024]
将式(4)代入式(3)中，得到
[0025][0026]
式中，g(t)表示时域中的窗口函数；
[0027]
为了增强式(5)的能量集中度，二维群延迟估计
[0028][0029]
然后将式(5)代到式(6)中，得到
[0030][0031]
通过沿时间方向进行一维积分，实现将模糊的时频能量压缩到群延迟轨迹中
[0032]
[0033]
结合式(7)和式(8)，得到
[0034][0035]
(2)时间重分配多同步挤压变换
[0036]
对于强变频信号，存在ε足够小，对于任意ω，满足|a
′
(ω)|≤ε和由式(1)给出的转盘振动信号开展为
[0037][0038]
使用的高斯窗函数的傅里叶变换可以表示为
[0039][0040]
将式(10)和式(11)代入式(3)中，可以得到
[0041][0042]
根据式(6)，得出式(12)的二维群延迟估计
[0043][0044]
通过将代入式(13)，得到
[0045][0046]
则第一次迭代可以写为
[0047][0048]
构造一个新的二维群延迟估计得出
[0049][0050]
通过进行第二次迭代，进一步得到
[0051]
[0052]
从式(17)，得出
[0053][0054]
令表示经过n次迭代后新构建的二维群延迟估计值，用下式表达
[0055][0056]
当迭代次数足够大时，将无限接近即
[0057][0058]
用代替式(8)中的得到
[0059][0060]
经过足够多的迭代，得出
[0061][0062]
计算tmsst结果沿时间方向的积分，即
[0063][0064]
由式(23)可知，频域中的信号用下式重构
[0065][0066]
时域中的信号使用下式重构
[0067][0068]
终止条件设置
[0069][0070]
当满足以下不等式时，终止迭代，
[0071][0072]
式中，λ是一个小阈值，l是离散样本的长度；当连续两次压缩对于能量提升有限时，即可终止迭代。
[0073]
(3)脉冲特征的提取
[0074]
计算频率点的包络谱最大值为
[0075][0076]
式中，φ(ω)表示tmsst结果在频点ω处的平均值；
[0077]
(4)时频掩膜信号重构
[0078]
设计二值化时频掩膜，频域方向上的二值化时频掩膜用下式表示
[0079][0080]
式中，γ表示tfes的平均值；
[0081]
使用下式获得时间方向上的时频掩膜
[0082][0083]
式中，β表示∫tfm_f(t,ω)|t
s[n]
(t,ω))dω的平均值；
[0084]
则最终重构计算的时频掩膜表达式为
[0085][0086]
通过二值化时频掩膜提取与故障特征密切相关的时频系数，去除大部分与转盘故障不相关的时频信息，由此得到去除噪声的时间序列信号重构公式为
[0087][0088]
通过式(32)，实现在低信噪比环境下对于转盘故障引起的冲击信号进行故障增强与重构。
附图说明
[0089]
图1是本发明文物检测装置外部示意图。
[0090]
图2是本发明文物检测装置升降部件剖视示意图。
[0091]
图3是本发明文物检测装置环摄部件剖视示意图。
[0092]
图4是本发明转盘故障诊断算法流程图。
[0093]
图5是系统检测流程图。
[0094]
图6是时域信号示意图。
[0095]
图7是频谱分析示意图。
[0096]
图8是时变参数示意图。
[0097]
图9是amsst时频分析图。
具体实施方式
[0098]
下面结合说明书附图对本发明提供的文物裂缝检测系统进行详细的解释和说明。
[0099]
本发明提供的文物裂缝检测系统包括文物裂缝检测装置以及故障检测单元。
[0100]
其中，文物裂缝检测装置结构如图1-3所示，本发明的文物裂缝检测系统硬件部分
主要包括外壳1、底壳3以及中间检测装置，中间检测装置包括顶框15、底框16、转盘2、丝杆10、运动支架13、光杆18、摄像头17，底框16固定安装在底壳3上，转盘电机支架5和丝杆电机支架6固定安装在底壳上，顶框15和底框16分别固定在光杆18的两头，转盘2转动固定在转盘电机4上，丝杆10转动固定在丝杆电机7上，运动支架13通过丝杆10转动可以沿着光杆上下滑动，运动支架13下方通过连接杆14连接环形齿轮11，摄像头支架12通过卡槽可以围绕运动支架13滑动，摄像头支架12上固定安装了摄像头支架电机8，当摄像头支架电机8转动时，带动摄像头支架12进行环形运动，此时摄像头支架12上的摄像头17对文物进行360
°
拍摄，外壳内部顶端固定安装了环形led灯带9，可以为拍摄文物时进行补光操作，使用时将文物放入转盘上，此时转盘电机4带动转盘2缓慢旋转，同时丝杆电机7转动带动运动支架13上下运动，摄像头支架在摄像头电机的运动下围绕环形齿轮围文物进行360度进行拍摄，利用目标检测网络对文物裂缝进行检测。
[0101]
转盘的平稳运行对于提高文物裂纹检测准确率至关重要，振动数据可以用于监测设备各部件运转状态。基于振动数据实现了转盘部件的故障检测单元搭建。故障检测单元包括振动加速度传感器和mcu，在转盘底部安装振动加速度传感器，对检测过程中转盘的振动数据进行采集，通过数据线传输到mcu上，进行信号处理，判断系统工作状态。本发明的文物裂缝检测系统中故障诊断单元采用自适应时间重分配多同步挤压变换方法，针对设备检测过程中的振动信号进行时频分析，提取故障特征，并以此为依据对其进行故障诊断。基于自适应时间重分配多同步挤压变换的转盘故障诊断方法流程如图4所示，具体步骤如下：
[0102]
1、时间重分配同步挤压变换
[0103]
单分量的变频信号可以用下式表达
[0104][0105]
式中，在信号时域中用a(ω)和表示信号的幅度和相位，表示群延迟(gd)。当在时频域(tf)对这个信号进行表示时，理想的时频表示(itfr)可以表示为
[0106][0107]
式中，δ()表示狄拉克函数。根据式(2)，信号的理想时频特征应该只出现在gd轨迹中。短时傅里叶变换(stft)可用于将式(1)给出的信号扩展到时频域。在频域中，使用移动窗函数的信号的stft可以写为
[0108][0109]
为了分析式(1)给出的信号的stft结果，假设分析信号是一个弱频变信号，即存在ε足够小，对于任意ω，有由此得到信号的一阶展开形式为
[0110][0111]
将式(4)代入式(3)中，得到
[0112][0113]
式中，g(t)表示时域中的窗口函数。根据式(5)，可以知道时频能量在gd轨迹附近发散分布，通过将发散的能量压缩到gd附近即可增强故障特征。为了增强式(5)的能量集中度，二维gd估计
[0114][0115]
然后将式(5)代到式(6)中，可以得到
[0116][0117]
通过沿时间方向进行一维积分，实现将模糊的时频能量压缩到gd轨迹中
[0118][0119]
结合式(7)和式(8)，得到
[0120][0121]
式(9)可以证明，对于式(4)给出的弱频变信号，算法通过将模糊的时频能量压缩到gd轨迹中来产生理想的信号表示。为了增强非平稳信号中脉冲分量的时频特征，需要进一步增强时频表示的能量集中度，则采用时间重分配多同步挤压变换方法。
[0122]
2、时间重分配多同步挤压变换
[0123]
对于强变频信号，存在ε足够小，对于任意ω，满足|a
′
(ω)|≤ε和由式(1)给出的转盘振动信号开展为
[0124][0125]
使用的高斯窗函数的傅里叶变换可以表示为
[0126][0127]
将式(10)和式(11)代入式(3)中，可以得到
[0128][0129]
根据式(6)，可以推导出式(12)的二维gd估计
[0130][0131]
根据式(13)，对于强频变信号，式(6)给出的表达式不能准确估计信号的真实gd。通过将代入式(13)，可以得到
[0132][0133]
式(14)表明gd是的不动点，这表明可以使用定点迭代算法来减少和之间的误差。则第一次迭代可以写为
[0134][0135]
由式(15)可知，定点迭代算法实际上可以构造一个新的二维gd估计即可以得出
[0136][0137]
式(16)证明仅通过一次迭代，新的二维gd估计已经比更接近通过进行第二次迭代，我们可以进一步得到
[0138][0139]
从式(17)，可以得出
[0140][0141]
比较式(18)和式(16)，可以证明，每次迭代新构建的二维gd估计更加接近真实的令表示经过n次迭代后新构建的二维gd估计值，可以用下式表达
[0142][0143]
当迭代次数足够大时，将无限接近即
[0144][0145]
用代替式(8)中的可以得到
[0146][0147]
经过足够多的迭代，我们可以推导出
[0148][0149]
式(22)证明，经过多次的迭代，即使对于强频变信号，式(21)的时频能量也可以有效地压缩到gd轨迹中。该方法通过使用多次定点迭代，获得了更好的时频能量聚集性，故该方法被命名为时间重新分配多同步压缩变换(tmsst)。
[0150]
通过时间重分配多同步压缩变换，可以实现对于故障冲击特征的增强。基于增强的故障特征，进行故障特征重构，以实现故障的提取。计算tmsst结果沿时间方向的积分，即
[0151][0152]
由式(23)可知，频域中的信号可以用下式完美地重构
[0153][0154]
时域中的信号可以使用下式重构
[0155][0156]
终止条件对于迭代算法很重要
[0157][0158]
当满足以下不等式时，可以终止迭代，
[0159][0160]
式中，λ是一个小阈值，l是离散样本的长度。当连续两次压缩对于能量提升有限时，即可终止迭代。
[0161]
用g[h,m]表示离散stft结果g[t,ω]，表示二维gd估计即可获得tmsst的离散实现。
[0162]
3、脉冲特征的提取
[0163]
步骤2中已经实现了对于冲击特征的增强，但实际工况中通常会包括较多的干扰频率，需要从信号冲击中提取有用的故障特征来表征转盘运动过程中的故障冲击。由于转
盘运动中会周期性的出现一系列脉冲。基于此，计算tmsst表示的频率点的包络谱最大值为
[0164][0165]
式中，φ(ω)表示tmsst结果在频点ω处的平均值。式(28)可以表示tmsst结果具有最突出的脉冲特征的频点。因此，式(28)给出的表达式称为时频包络谱(time-frequency envelope spectrum,tfes)。现在，我们可以用tfes值最大的频点的tmsst结果来表示转盘运动故障的脉冲特征。
[0166]
4、时频掩膜信号重构
[0167]
通过式(24)和式(25)可知，式(1)中给出的频变信号可以通过傅里叶逆变换得到精确的重构，实现时域波形的恢复。但在强噪声环境下，需要将故障冲击信号与背景噪声进行分离，才能对故障特征进行重构。基于tfes分析，幅值较高的频带会包含更多的故障信息，由此，设计一种二值化时频掩膜(time-frequency masking,tfm)，频域方向上的tfm(tfm_f)可以用下式表示
[0168][0169]
式中，γ表示tfes的平均值。通过式(5-29)，可以将tfm_f与时频表示进行固定，即连续两次脉冲之间的噪声也需要去除已实现故障特征提取，可以使用下式获得时间方向上的tfm(tfm_t)
[0170][0171]
式中，β表示的平均值。则用于最终重构计算的tfm表达式为
[0172]
tfm(t,ω)＝tfm_t(t,ω)
·
tfm_f(t,ω)
ꢀꢀꢀ
(31)
[0173]
通过二值化tfm提取与故障特征密切相关的时频系数，去除大部分与转盘故障不相关的时频信息。由此可以得到去除噪声的时间序列信号重构公式为
[0174][0175]
通过式(32)，即可实现在低信噪比环境下对于转盘故障引起的冲击信号进行故障增强与重构。
[0176]
系统检测流程如图5所示，具体方式如下：
[0177]
在检测开始之后，系统开机自动进行系统初始化，进行自检，对电机、摄像头、补光灯等运行状态进行评估。完成初始化之后，对检测速度、电机旋转速度、摄像头位置等初始参数进行设置。系统开始进行自动化文物裂缝检测，裂缝检测网络基于摄像头数据，对文物裂缝位置进行定位，多工况转盘检测系统实时进行平稳度检测，并与裂缝检测网络进行数据交流，当振动数据超出阈值时，自动停止文物裂缝检测。在文物扫描结束后，针对检测结果中出现裂缝的位置，通过转盘电机将其旋转至正面，以方便后续的文物保护工作。
[0178]
转盘轴承部件分析结果：
[0179]
通过对平稳信号和非平稳信号分别进行分析，实现多工况下转盘运行状态的检测，保证了转盘的平稳运行。对其故障信号进行分析：
[0180]
时域图如图6所示，可以看到有一定冲击特征。图7表示频谱分析结果，转盘轴承振动信号中存在高频冲击，通过自适应窗口算法计算其自适应时变参数，如图8所示。通过本发明处理的算法结果如图9所示。对于转盘轴承的复合故障频率可以进行较为准确的提取。

技术特征：
1.一种带有故障诊断功能的文物裂缝检测系统，其包括文物裂缝检测装置以及故障检测单元，其特征在于，所述文物裂缝检测装置包括外壳、底壳以及中间检测装置；所述中间检测装置包括顶框、底框、转盘、丝杆、运动支架、光杆、摄像头；底框固定安装在底壳上，顶框和底框分别固定在光杆的两头，转盘、丝杆分别通过转盘电机支架和丝杆电机支架安装在底壳上，运动支架通过丝杆转动能够沿着光杆上下滑动，运动支架下方通过连接杆连接有环形齿轮；摄像头带有摄像头支架，摄像头支架上固定安装有摄像头支架电机，摄像头支架能够围绕运动支架滑动，当摄像头支架电机转动时，带动摄像头支架进行环形运动，外壳内部顶端固定安装有环形led灯带；所述故障检测单元，包括安装在转盘底部的振动加速度传感器，以及对采集的转盘振动数据进行信号处理的mcu，mcu对所述文物裂缝检测装置工作过程中的振动信号进行时频分析，提取故障特征，并以此为依据对其进行故障诊断。2.如权利要求1所述的带有故障诊断功能的文物裂缝检测系统，其特征在于，所述故障检测单元进行故障诊断方法具体步骤如下：(1)时间重分配同步挤压变换将转盘振动数据的单分量的变频信号用下式表达式中，在信号时域中用a(ω)和表示信号的幅度和相位，表示群延迟；当在时频域对该信号进行表示时，时频表示为式中，δ()表示狄拉克函数；在频域中，使用移动窗函数的信号的短时傅里叶变换写为假设分析信号是一个弱频变信号，即存在ε足够小，对于任意ω，有由此得到信号的一阶展开形式为将式(4)代入式(3)中，得到式中，g(t)表示时域中的窗口函数；为了增强式(5)的能量集中度，二维群延迟估计
然后将式(5)代到式(6)中，得到通过沿时间方向进行一维积分，实现将模糊的时频能量压缩到群延迟轨迹中结合式(7)和式(8)，得到(2)时间重分配多同步挤压变换对于强变频信号，存在ε足够小，对于任意ω，满足|a
′
(ω)|≤ε和由式(1)给出的转盘振动信号开展为使用的高斯窗函数的傅里叶变换可以表示为将式(10)和式(11)代入式(3)中，可以得到根据式(6)，得出式(12)的二维群延迟估计通过将代入式(13)，得到则第一次迭代可以写为
构造一个新的二维群延迟估计得出通过进行第二次迭代，进一步得到从式(17)，得出令表示经过n次迭代后新构建的二维群延迟估计值，用下式表达当迭代次数足够大时，将无限接近即用代替式(8)中的得到经过足够多的迭代，得出计算tmsst结果沿时间方向的积分，即由式(23)可知，频域中的信号用下式重构时域中的信号使用下式重构
终止条件设置当满足以下不等式时，终止迭代，式中，λ是一个小阈值，l是离散样本的长度；当连续两次压缩对于能量提升有限时，即可终止迭代。(3)脉冲特征的提取计算频率点的包络谱最大值为式中，φ(ω)表示tmsst结果在频点ω处的平均值；(4)时频掩膜信号重构设计二值化时频掩膜，频域方向上的二值化时频掩膜用下式表示式中，γ表示tfes的平均值；使用下式获得时间方向上的时频掩膜式中，β表示的平均值；则最终重构计算的时频掩膜表达式为tfm(t,ω)＝tfm_t(t,ω)
·
tfm_f(t,ω)
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(31)通过二值化时频掩膜提取与故障特征密切相关的时频系数，去除大部分与转盘故障不相关的时频信息，由此得到去除噪声的时间序列信号重构公式为通过式(32)，实现在低信噪比环境下对于转盘故障引起的冲击信号进行故障增强与重构。

技术总结
本发明提供了一种带有故障诊断功能的文物裂缝检测系统，其硬件部分设计了外壳、转盘、底座等部件，实现了文物360


技术研发人员：杨宇渊 魏明辉
受保护的技术使用者：北京理工大学
技术研发日：2023.06.05
技术公布日：2023/10/8