供输弹机构装配质量的声振监测与缺陷定位方法

申请号 CN201710368922.1 申请日 2017-05-23 公开(公告)号 CN107024141A 公开(公告)日 2017-08-08
申请人 中北大学; 发明人 潘宏侠; 潘铭志; 许昕; 田园; 张玉学; 安邦;
摘要 本 发明 公开一种利用结构振动响应 信号 分析并确定供输弹系统构件损伤类故障的方法,根据对不同结构的供输弹系统常见 缺陷 故障或可能的潜在装配 质量 问题的分析,初步确定激励和响应点 位置 ,要求所形成的跨点导纳(跨点频响函数)能够 覆盖 可能的缺陷与故障,对实时采集的供输弹系统构件的 激励信号 、振动与声压响应信号,做出供输弹机构的多个跨点导纳,分析结构各跨点导纳中的 频率 值、阻尼信息及其变化规律,提取敏感的故障特征信息,运用PSO理论和方法,对复杂供输弹系统冲击振动响应信号的特征参量提取技术与特征参量集进行优化,从而进行供输弹机构装配质量监测与缺陷故障 定位 定量;本发明可广泛用于供输弹系统由于装配质量引起故障的在线诊断。
权利要求

1.供输弹机构装配质量的声振监测与缺陷定位方法,其特征在于,包括以下步骤:
a、分析研究特定供输弹机构常见松动卡滞与损伤类故障的形式与部位、装配质量常见问题及缺陷发展变化情况,确定动态参数监测方案,建立测点优化模型;
b、在装配工房构建包括激励传感器、声压传感器和振动加速度计为监测手段的多通道综合数据采集系统,开展实验室阶段的供输弹机构装配质量的定性与定量研究;
c、通过测试供输弹系统各机构的多个跨点导纳,分析结构各跨点导纳中的频率值、阻尼信息及其变化规律;
d、提取各频响特性曲线的多种特征参数,定量描述损伤、松动和卡滞类缺陷特性,试验确定各类缺陷及其位置对各阶特征参数的影响;
e、对所采集的激励力信号、振动响应信号和声压信号做时域和频域分析,做小波变换和EMD分析,结合信息熵理论进行多种特征参量提取,运用PSO理论和方法,进行特征参量集的优化;
f、对于微弱的早期缺陷,包括微小裂纹、初始松动和紧固力不足,通过对具体供输弹机构在实验室条件下的多批次量化实验,比较所提取特征值产生残差的概率密度,利用K-L散度的高灵敏性确定微弱早期裂纹、装配缺陷、松动等故障信息并进行量化和统计学分类分析;
g、将机构性能良好的初始特征值Φj0预存在处理软件模型内,采用差异比较法,与运行一段时间或搁置、修理、重装后准备实弹射击的待检机构所获取的特征值Φji进行比对,分析供输弹机构潜在的装配质量问题;
h、在确定供输弹机构出现装配质量问题的情况下,采用深度学习的神经网络优化方法自动寻找缺陷故障的发生位置,根据特征值的变化规律和变异程度采用相对熵和能谱技术量化供输弹机构的缺陷故障的严重程度。
2.根据权利要求1所述的供输弹机构装配质量的声振监测与缺陷定位方法,其特征在于,在所述的步骤d中,各频响特性曲线的特征参数包括各阶固有频率fi、阻尼比ζi、峰值Ai、谱峭度ξi、品质因子Qi和奇异值δi。
3.根据权利要求1或2所述的供输弹机构装配质量的声振监测与缺陷定位方法,其特征在于,包括冲击激励传感器和声、振响应传感器,所述冲击激励传感器和声、振响应传感器设置在自动供输弹系统的几个主要机构转换环节的两端,用于感应主要机构松动、损伤、撞击点和重摩擦部位产生的声、振响应信号。
4.根据权利要求3所述的供输弹机构装配质量的声振监测与缺陷定位方法,其特征在于,使用小型嵌入式多路数据采集分析系统同步采集冲击激励和声、振响应信号并记录,然后进行缺陷故障特征的分类筛选,实现缺陷故障的定位与定量。

说明书全文

供输弹机构装配质量的声振监测与缺陷定位方法

技术领域

[0001] 本发明一种供输弹机构装配质量的声振监测与缺陷定位方法,属于自动供输弹系统故障诊断技术领域。

背景技术

[0002] 新形势部队加大了训练的度,各种武器装备经历了前所未有的考验,装备在使用过程中逐渐暴露出设计中的问题,使用者与设计者之间的不相协调的问题终将暴露出来。舰炮、坦克炮、自行火炮等各种中大口径火炮普遍被要求加大火力密度,供输弹系统的射速不断提高,使得各机构的动作要在动态条件下完成交接弹,增加了机构运动的不可靠性。在供输弹系统研制过程中,零部件加工制造的局部质量问题,包括材料缺陷、尺寸公差积累,都会在装配成形后展现出来。供输弹系统在使用了一段时间后,特别是大载荷的射击试验以后容易出现松动和变位情况,改变了原始的装配状态,机构运动性能变差导致了缺陷故障、停射甚至卡滞。装备的可靠性问题逐渐突出出来,引起军方和工业部的高度关注。
[0003] 供输弹机构装配质量与缺陷的定位定量诊断的目标在于判断其是否处于正常状况,若出现异常,分析缺陷产生的原因、部位以及严重程度,并预测发展的趋势;通过分析在执行机构和驱动装置上测得的冲击、振动和声响应的大小和变化规律,做出跨点频率响应曲线,进一步提取信号特征、分类识别缺陷,探究其程度和发生的部位。供输弹系统多使用于中大口径火炮系统,射速相对于高速自动机来说较低,结构复杂,例如某大口径舰炮供输弹系统包括输弹、扬弹、摆弹、转弹、推弹、抽壳等几个大的运动,各运动机构连续转换,各机构主要是串联式结构,大小零件数千多个,装配关系极其复杂,拉杆的微小尺寸变化,会在后续运动中被放大,形成运动卡滞因素;零件间连接的松紧程度不但影响各机构组成系统的固有特性,也影响弹药的运动响应特性,成为供输弹执行机构故障的诱发因素。利用多个跨点之间的传递关系,特别是弹药在几个典型运动之间转换时的传递特性,进行火炮供输弹机构运行时的装配质量和缺陷诊断,是充分利用结构固有特性变化进行故障诊断的经典应用,其适用性主要是。
[0004] (1)从装备使用来讲,由于自动供输弹系统较为复杂,构件大且紧凑,不易拆卸,故障部位不易察觉,通常只能看到弹药卡滞、射击停止的结果,很难确定故障部位和程度,找准故障根源,实行射击前的在线测试和装配质量诊断有重要的实际意义。
[0005] (2)从供输弹机构原理、研制生产过程和零部件装配关系来看,自动供输弹系统机(结)构复杂紧凑,高度集成,包括动力驱动、机械机构传动和机电系统检测控制几个方面,相互配合稍有差异便会停射卡滞,早期裂纹更是难以发现,甚至会造成安全事故。自动供输弹系统构件较大,装配制造工艺容易出现多种缺陷,进行射前在线检测装配质量可以及早发现问题,避免射击过程中出现卡弹等故障。
[0006] (3)供输弹机构的多跨点传递函数(频响函数)是系统的固有特性,供输弹机构一经装配成型进入射前状态,就将完全确定。一台装配质量良好的供输弹系统结构固有特性可以在实弹射击之前完整获得,可能出现的装配缺陷也能提前获取其固有特性的差异并进行定量描述,其特征和规律可存储于专用诊断装置中,也可通过通讯接口进入供输弹装备的故障诊断系统中。诊断模型和诊断方法在供输弹系统研制结束时已事前完成,并成为供输弹系统的一部分,实弹射击前按程序走一遍,即可发现装配质量问题以便及早排除。

发明内容

[0007] 本发明克服了现有技术存在的不足,提供了一种供输弹机构装配质量的声振监测与缺陷定位方法,解决火炮自动供输弹系统机构装配质量、缺陷故障诊断中存在的技术问题。
[0008] 为了解决上述技术问题,本发明采用的技术方案为:供输弹机构装配质量的声振监测与缺陷定位方法,包括以下步骤:a、分析研究特定供输弹机构常见松动卡滞与损伤类故障的形式与部位、装配质量常见问题及缺陷发展变化情况,确定动态参数监测方案,建立测点优化模型;
b、在装配工房构建包括激励力传感器、声压传感器和振动加速度计为监测手段的多通道综合数据采集系统,开展实验室阶段的供输弹机构装配质量的定性与定量研究;
c、通过测试供输弹系统各机构的多个跨点导纳,分析结构各跨点导纳中的频率值、阻尼信息及其变化规律;
d、提取各频响特性曲线的多种特征参数,定量描述损伤、松动和卡滞类缺陷特性,试验确定各类缺陷及其位置对各阶特征参数的影响;
e、对所采集的激励力信号、振动响应信号和声压信号做时域和频域分析,做小波变换和EMD分析,结合信息熵理论进行多种特征参量提取,运用PSO理论和方法,进行特征参量集的优化;
f、对于微弱的早期缺陷,包括微小裂纹、初始松动和紧固力不足,通过对具体供输弹机构在实验室条件下的多批次量化实验,比较所提取特征值产生残差的概率密度,利用K-L散度的高灵敏性确定微弱早期裂纹、装配缺陷、松动等故障信息并进行量化和统计学分类分析;
g、将机构性能良好的初始特征值Φj0预存在处理软件模型内,采用差异比较法,与运行一段时间或搁置、修理、重装后准备实弹射击的待检机构所获取的特征值Φji进行比对,分析供输弹机构潜在的装配质量问题;
h、在确定供输弹机构出现装配质量问题的情况下,采用深度学习的神经网络优化方法自动寻找缺陷故障的发生位置,根据特征值的变化规律和变异程度采用相对熵和能谱技术量化供输弹机构的缺陷故障的严重程度。
[0009] 在所述的步骤d中,各频响特性曲线的特征参数包括各阶固有频率fi、阻尼比ζi、峰值Ai、谱峭度ξi、品质因子Qi和奇异值δi。
[0010] 包括冲击激励传感器和声、振响应传感器,所述冲击激励传感器和声、振响应传感器设置在自动供输弹系统的几个主要机构转换环节的两端,用于感应主要机构松动、损伤、撞击点和重摩擦部位产生的声、振响应信号。
[0011] 使用小型嵌入式多路数据采集分析系统同步采集冲击激励和声、振响应信号并记录,然后进行缺陷故障特征的分类筛选,实现缺陷故障的定位与定量。
[0012] 本发明与现有技术相比具有的有益效果是:本发明充分利用供输弹机构固有特性在实弹射击之前可以提早获取,并容易存储在供输弹系统的控制软件中。不但在研制生产中可配合装配过程进行装配性能监测和调整,也可在实弹射击之前作为例行检查保养,及早发现装配质量和缺陷,以防止出现射击中的卡滞停射甚至安全故障。本发明在已有的多信息全自动控制的条件下,弥补现有利用外置传感器测试响应数据进行故障诊断的相关技术的不足,提供一种利用结构固有特性微量变化提前预示结构潜在故障的技术,变实弹射击监测诊断故障为射前检查防止故障发生的常规故障诊断方法。该方法将供输弹机构固有特性的识别结果和检测诊断模型,加入到装配质量缺陷诊断系统中,进而对中大口径火炮自动供输弹系统的装配质量进行综合分析处理并加以定位定量诊断。附图说明
[0013] 下面结合附图对本发明做进一步的说明。
[0014] 图1为本发明的流程图示意图。

具体实施方式

[0015] 本发明供输弹机构装配质量的声振监测与缺陷定位方法,包括以下步骤:a、分析研究特定供输弹机构常见松动卡滞与损伤类故障的形式与部位、装配质量常见问题及缺陷发展变化情况,确定动态参数监测方案,建立测点优化模型;
b、在装配工房构建包括激励力传感器、声压传感器和振动加速度计为监测手段的多通道综合数据采集系统,开展实验室阶段的供输弹机构装配质量的定性与定量研究;
c、通过测试供输弹系统各机构的多个跨点导纳,分析结构各跨点导纳中的频率值、阻尼信息及其变化规律;
d、提取各频响特性曲线的多种特征参数,定量描述损伤、松动和卡滞类缺陷特性,试验确定各类缺陷及其位置对各阶特征参数的影响;
e、对所采集的激励力信号、振动响应信号和声压信号做时域和频域分析,做小波变换和EMD分析,结合信息熵理论进行多种特征参量提取,运用PSO理论和方法,进行特征参量集的优化;
f、对于微弱的早期缺陷,包括微小裂纹、初始松动和紧固力不足,通过对具体供输弹机构在实验室条件下的多批次量化实验,比较所提取特征值产生残差的概率密度,利用K-L散度的高灵敏性确定微弱早期裂纹、装配缺陷、松动等故障信息并进行量化和统计学分类分析;
g、将机构性能良好的初始特征值Φj0预存在处理软件模型内,采用差异比较法,与运行一段时间或搁置、修理、重装后准备实弹射击的待检机构所获取的特征值Φji进行比对,分析供输弹机构潜在的装配质量问题;
h、在确定供输弹机构出现装配质量问题的情况下,采用深度学习的神经网络优化方法自动寻找缺陷故障的发生位置,根据特征值的变化规律和变异程度采用相对熵和能谱技术量化供输弹机构的缺陷故障的严重程度。
[0016] 在所述的步骤d中,各频响特性曲线的特征参数包括各阶固有频率fi、阻尼比ζi、峰值Ai、谱峭度ξi、品质因子Qi和奇异值δi。
[0017] 包括冲击激励传感器和声、振响应传感器,所述冲击激励传感器和声、振响应传感器设置在自动供输弹系统的几个主要机构转换环节的两端,用于感应主要机构松动、损伤、撞击点和重摩擦部位产生的声、振响应信号。
[0018] 使用小型嵌入式多路数据采集分析系统同步采集冲击激励和声、振响应信号并记录,然后进行缺陷故障特征的分类筛选,实现缺陷故障的定位与定量。
[0019] 本发明利用结构振动响应信号分析并确定供输弹系统构件损伤类故障的方法,构建包括激励力传感器、声压传感器和振动加速度计为主要监测手段的多通道综合数据采集与信号分析系统,根据对不同结构的供输弹系统常见缺陷故障或可能的潜在装配质量问题的分析,初步确定激励和响应点位置,要求所形成的跨点导纳(跨点频响函数)能够覆盖可能的缺陷与故障。然后利用试敲法,得出多个不同位置的跨点导纳,从其中优化出既能覆盖主要供输弹机构的潜在故障的激励响应对,又能涵盖较多的运动和装配环节。在优选了测试激励点和响应点之后,对实时采集的供输弹系统构件的激励信号、振动与声压响应信号,做出供输弹机构的多个跨点导纳。分析结构各跨点导纳中的频率值、阻尼信息及其变化规律。提取敏感的故障特征信息,运用PSO理论和方法,对复杂供输弹系统冲击振动响应信号的特征参量提取技术与特征参量集进行优化,从而进行供输弹机构装配质量监测与缺陷故障定位定量;本发明可广泛用于供输弹系统由于装配质量引起故障的在线诊断。
[0020] 下面结合具体实施例对本发明进行详细的阐述:1、首先分析火炮自动供输弹系统的常见故障,明确哪些故障与装配质量有关。针对具体的供输弹系统,研究完整的供输弹机构运行原理;分析供输弹机构产生停射、卡滞的主要部位和故障机理,研究供输弹系统所具有的几大机构的运动规律。研究装配质量问题。
[0021] 2、在自动供输弹系统的几个主要机构转换环节的两端布置冲击激励和声、振响应传感器,测点要求尽可能靠近交接弹药位置,可敏感主要机构撞击点和重摩擦部位产生的声、振响应信号。声压传感器和振动加速度计都选用ICP型,直接输出电压信号无需转换,信号的有效频率范围不低于1kHz。激励力信号选用尼龙锤头后接ICP型力传感器,激励的有效频率范围接近1kHz。然后使用小型嵌入式多路数据采集分析系统同步采集冲击激励和声、振响应信号并记录。
[0022] 3、利用小型嵌入式多路数据采集分析系统中预先编制的信号滤波等处理软件,先对冲击力和声、振响应信号进行筛选和预处理,消除基线漂移和剔除个别过载的异常信号。
[0023] 4、对采集记录的时域信号建立激励和各响应信号的频响函数关系模型,提取频响函数Hpl(f)的各种特征参数,包括各阶固有频率fi,阻尼比ζi,峰值A i,谱峭度ξi,品质因子Q i,奇异值δi等。
[0024] 5、利用智能优化算法,针对具体供输弹机构,确定优化目标——包含尽可能多的机构固有特性,优化激励和响应测点位置。根据各特征值对装配缺陷的敏感度,从众多的特征值中优化出灵敏的特征值。
[0025] 6、对于微弱的早期缺陷,包括微小裂纹、初始松动、紧固力不足等,通过对具体供输弹机构在实验室条件下的多批次量化实验,比较所提取特征值产生残差的概率密度,利用Kullback-Leibler散度的高灵敏性确定微弱早期裂纹、装配缺陷、松动等故障信息并进行量化和统计学分类分析。
[0026] 7、采用差异比较法,将机构性能良好的初始特征值(预存在处理软件模型内)与运行一段时间或搁置、修理、重装后准备实弹射击的待检机构所获取的特征值进行比对,分析供输弹机构可能存在的装配质量问题。
[0027] 8、在确定供输弹机构出现装配质量问题的情况下,采用深度学习的神经网络优化方法自动寻找缺陷故障的发生位置,根据特征值的变化规律和变异程度采用相对熵和能谱技术量化供输弹机构的缺陷故障的严重程度。
[0028] 上述供输弹机构装配质量的声振监测与缺陷定位方法的流程如附图1所示。
[0029] 上面结合附图对本发明的实施例作了详细说明,但是本发明并不限于上述实施例,在本领域普通技术人员所具备的知识范围内,还可以在不脱离本发明宗旨的前提下作出各种变化。
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