基于多傳感器的輪軸瓦異常狀態(tài)監(jiān)測方法及系統(tǒng) 技術(shù)領(lǐng)域 [0001] 本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及基于多傳感器的輪軸瓦異常狀態(tài)監(jiān)測方法及系統(tǒng)。 背景技術(shù) [0002] 多傳感器的輪軸瓦異常狀態(tài)監(jiān)測方法及系統(tǒng)在工業(yè)領(lǐng)域具有重要的應(yīng)用價值。在工程機械、交通運輸?shù)阮I(lǐng)域，輪軸瓦作為關(guān)鍵部件之一，其狀態(tài)的異?？赡軐?dǎo)致設(shè)備故障、安全事故和生產(chǎn)停滯，給企業(yè)和社會帶來嚴(yán)重的經(jīng)濟損失和安全隱患。因此，建立有效的輪軸瓦異常監(jiān)測方法是工業(yè)領(lǐng)域迫切需要解決的問題。 [0003] 然而，目前在不同功率下對輪軸瓦振動進行異常檢測時，會出現(xiàn)一定的干擾現(xiàn)象。 由于輪軸瓦在不同轉(zhuǎn)速下的振動頻率存在差異，使得監(jiān)測過程中的振動信號不穩(wěn)定，同時不同傳感器采集到的數(shù)據(jù)也可能存在微小的差異。這些因素導(dǎo)致在對輪軸瓦進行異常檢測時可能會造成誤判或漏報，降低了監(jiān)測系統(tǒng)的準(zhǔn)確性和可靠性。 [0004] 小波變換作為一種有效的信號處理方法，其可以提供信號在不同時間和頻率尺度上的分析能力，從而能更好地揭示信號的局部特征，并且可以將信號與噪聲分離開來，從而準(zhǔn)確的從信號中提取關(guān)鍵特征。 [0005] 現(xiàn)有問題：由于振動信號的復(fù)雜性和功率變化的影響，現(xiàn)有的小波分析方法無法很好地適應(yīng)不同功率工況下的振動信號特性，導(dǎo)致在處理分段過程中存在困難和誤差，這可能進一步加劇振動異常檢測的干擾問題，降低了監(jiān)測系統(tǒng)的穩(wěn)定性和精度。 發(fā)明內(nèi)容 [0006] 本發(fā)明提供基于多傳感器的輪軸瓦異常狀態(tài)監(jiān)測方法及系統(tǒng)，以解決現(xiàn)有的問題。 [0007] 本發(fā)明的基于多傳感器的輪軸瓦異常狀態(tài)監(jiān)測方法及系統(tǒng)采用如下技術(shù)方案： [0008] 本發(fā)明一個實施例提供了基于多傳感器的輪軸瓦異常狀態(tài)監(jiān)測方法，該方法包括以下步驟： [0009] 使用加速度傳感器采集輪軸瓦的振動信號，得到時序數(shù)據(jù)序列；對時序數(shù)據(jù)序列進行小波分解，得到時序數(shù)據(jù)序列對應(yīng)的每層小波分解系數(shù)，每層小波分解系數(shù)包含了若干個數(shù)據(jù)的小波系數(shù)； [0010] 根據(jù)每層小波分解系數(shù)中數(shù)據(jù)的序號值，確定每層小波分解系數(shù)中數(shù)據(jù)的相對位置；根據(jù)每層小波分解系數(shù)中數(shù)據(jù)的相對位置對應(yīng)的相對位置窗口內(nèi)數(shù)據(jù)的小波系數(shù)之間的差異，確定每層小波分解系數(shù)中數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)變化量； [0011] 根據(jù)每層小波分解系數(shù)中數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)變化量和數(shù)據(jù)的小波系數(shù)，確定每層小波分解系數(shù)中數(shù)據(jù)的小波系數(shù)變化特征；根據(jù)所有層小波分解系數(shù)中相同相對位置大小對應(yīng)的數(shù)據(jù)的小波系數(shù)變化特征，確定時序數(shù)據(jù)序列中數(shù)據(jù)的精準(zhǔn)小波系數(shù)變化特征； [0012] 根據(jù)時序數(shù)據(jù)序列中數(shù)據(jù)的精準(zhǔn)小波系數(shù)變化特征和數(shù)據(jù)的時差特征，確定時序數(shù)據(jù)序列中數(shù)據(jù)的異常性；根據(jù)時序數(shù)據(jù)序列中所有數(shù)據(jù)的異常性，將時序數(shù)據(jù)序列中所有數(shù)據(jù)分為異常數(shù)據(jù)和正常數(shù)據(jù)； [0013] 根據(jù)同一輪軸瓦對應(yīng)的所有時序數(shù)據(jù)序列中異常數(shù)據(jù)和正常數(shù)據(jù)的異常性，確定輪軸瓦對應(yīng)的實際異常性時序數(shù)據(jù)序列；根據(jù)輪軸瓦對應(yīng)的實際異常性時序數(shù)據(jù)序列中非零值的分類特征，判斷輪軸瓦是否存在真正異常。 [0014] 進一步地，所述根據(jù)每層小波分解系數(shù)中數(shù)據(jù)的序號值，確定每層小波分解系數(shù)中數(shù)據(jù)的相對位置；根據(jù)每層小波分解系數(shù)中數(shù)據(jù)的相對位置對應(yīng)的相對位置窗口內(nèi)數(shù)據(jù)的小波系數(shù)之間的差異，確定每層小波分解系數(shù)中數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)變化量，包括的具體步驟如下： [0015] 從每層小波分解系數(shù)中第一個數(shù)據(jù)開始加一遞增的排序，確定每層小波分解系數(shù)中每個數(shù)據(jù)的序號值； [0016] 將每層小波分解系數(shù)中每個數(shù)據(jù)的序號值除以每層小波分解系數(shù)中最后一個數(shù)據(jù)的序號值的商，記為每層小波分解系數(shù)中數(shù)據(jù)的相對位置； [0017] 預(yù)設(shè)相對位置窗口，將每層小波分解系數(shù)中數(shù)據(jù)的相對位置對應(yīng)的相對位置窗口內(nèi)最大的數(shù)據(jù)的小波系數(shù)減去最小的數(shù)據(jù)的小波系數(shù)之差，記為數(shù)據(jù)變化量。 [0018] 進一步地，所述根據(jù)每層小波分解系數(shù)中數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)變化量和數(shù)據(jù)的小波系數(shù)，確定每層小波分解系數(shù)中數(shù)據(jù)的小波系數(shù)變化特征，包括的具體步驟如下： [0019] 將每層小波分解系數(shù)中數(shù)據(jù)的小波系數(shù)絕對值與數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)變化量的乘積，記為數(shù)據(jù)的小波系數(shù)變化特征。 [0020] 進一步地，所述根據(jù)所有層小波分解系數(shù)中相同相對位置大小對應(yīng)的數(shù)據(jù)的小波系數(shù)變化特征，確定時序數(shù)據(jù)序列中數(shù)據(jù)的精準(zhǔn)小波系數(shù)變化特征，包括的具體步驟如下： [0021] 在所有層小波分解系數(shù)中，且在相同相對位置大小對應(yīng)的所有數(shù)據(jù)的小波系數(shù)變化特征中，將選取的最小的小波系數(shù)變化特征，記為精準(zhǔn)小波系數(shù)變化特征； [0022] 根據(jù)所有相同相對位置大小對應(yīng)的精準(zhǔn)小波系數(shù)變化特征，確定時序數(shù)據(jù)序列中數(shù)據(jù)的精準(zhǔn)小波系數(shù)變化特征。 [0023] 進一步地，所述根據(jù)時序數(shù)據(jù)序列中數(shù)據(jù)的精準(zhǔn)小波系數(shù)變化特征和數(shù)據(jù)的時差特征，確定時序數(shù)據(jù)序列中數(shù)據(jù)的異常性，包括的具體步驟如下： [0024] 將輪軸瓦功率正常轉(zhuǎn)變時的時間點，記為輪軸瓦功率正常變化的時間點；

1.基于多傳感器的輪軸瓦異常狀態(tài)監(jiān)測方法，其特征在于，該方法包括以下步驟： 使用加速度傳感器采集輪軸瓦的振動信號，得到時序數(shù)據(jù)序列；對時序數(shù)據(jù)序列進行小波分解，得到時序數(shù)據(jù)序列對應(yīng)的每層小波分解系數(shù)，每層小波分解系數(shù)包含了若干個數(shù)據(jù)的小波系數(shù)； 根據(jù)每層小波分解系數(shù)中數(shù)據(jù)的序號值，確定每層小波分解系數(shù)中數(shù)據(jù)的相對位置； 根據(jù)每層小波分解系數(shù)中數(shù)據(jù)的相對位置對應(yīng)的相對位置窗口內(nèi)數(shù)據(jù)的小波系數(shù)之間的差異，確定每層小波分解系數(shù)中數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)變化量； 根據(jù)每層小波分解系數(shù)中數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)變化量和數(shù)據(jù)的小波系數(shù)，確定每層小波分解系數(shù)中數(shù)據(jù)的小波系數(shù)變化特征；根據(jù)所有層小波分解系數(shù)中相同相對位置大小對應(yīng)的數(shù)據(jù)的小波系數(shù)變化特征，確定時序數(shù)據(jù)序列中數(shù)據(jù)的精準(zhǔn)小波系數(shù)變化特征； 根據(jù)時序數(shù)據(jù)序列中數(shù)據(jù)的精準(zhǔn)小波系數(shù)變化特征和數(shù)據(jù)的時差特征，確定時序數(shù)據(jù)序列中數(shù)據(jù)的異常性；根據(jù)時序數(shù)據(jù)序列中所有數(shù)據(jù)的異常性，將時序數(shù)據(jù)序列中所有數(shù)據(jù)分為異常數(shù)據(jù)和正常數(shù)據(jù)； 根據(jù)同一輪軸瓦對應(yīng)的所有時序數(shù)據(jù)序列中異常數(shù)據(jù)和正常數(shù)據(jù)的異常性，確定輪軸瓦對應(yīng)的實際異常性時序數(shù)據(jù)序列；根據(jù)輪軸瓦對應(yīng)的實際異常性時序數(shù)據(jù)序列中非零值的分類特征，判斷輪軸瓦是否存在真正異常。 2.根據(jù)權(quán)利要求1所述基于多傳感器的輪軸瓦異常狀態(tài)監(jiān)測方法，其特征在于，所述根據(jù)每層小波分解系數(shù)中數(shù)據(jù)的序號值，確定每層小波分解系數(shù)中數(shù)據(jù)的相對位置；根據(jù)每層小波分解系數(shù)中數(shù)據(jù)的相對位置對應(yīng)的相對位置窗口內(nèi)數(shù)據(jù)的小波系數(shù)之間的差異，確定每層小波分解系數(shù)中數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)變化量，包括的具體步驟如下： 從每層小波分解系數(shù)中第一個數(shù)據(jù)開始加一遞增的排序，確定每層小波分解系數(shù)中每個數(shù)據(jù)的序號值； 將每層小波分解系數(shù)中每個數(shù)據(jù)的序號值除以每層小波分解系數(shù)中最后一個數(shù)據(jù)的序號值的商，記為每層小波分解系數(shù)中數(shù)據(jù)的相對位置； 預(yù)設(shè)相對位置窗口，將每層小波分解系數(shù)中數(shù)據(jù)的相對位置對應(yīng)的相對位置窗口內(nèi)最大的數(shù)據(jù)的小波系數(shù)減去最小的數(shù)據(jù)的小波系數(shù)之差，記為數(shù)據(jù)變化量。 3.根據(jù)權(quán)利要求1所述基于多傳感器的輪軸瓦異常狀態(tài)監(jiān)測方法，其特征在于，所述根據(jù)每層小波分解系數(shù)中數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)變化量和數(shù)據(jù)的小波系數(shù)，確定每層小波分解系數(shù)中數(shù)據(jù)的小波系數(shù)變化特征，包括的具體步驟如下： 將每層小波分解系數(shù)中數(shù)據(jù)的小波系數(shù)絕對值與數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)變化量的乘積，記為數(shù)據(jù)的小波系數(shù)變化特征。