一種鋼圈故障自識別方法
【技術領域】
[0001] 本發明涉及鋼圈自檢領域，具體是涉及一種鋼圈故障自識別方法。
【背景技術】
[0002] 鋼圈是汽車的主要總成之一，具有生產量大、檢測指標多等特點，其質量的優劣， 將集中體現在整車性能上，但是針對鋼圈的損傷檢測，大部分必須使產品下線，再使用專用 量具檢測，勞動強度大，效率低，受檢率與準確率也必將受到人為因素的影響，在實際過程 中會產生很多不便。
【發明內容】
[0003] 為了克服現有技術的不足，本發明提供一種鋼圈故障自識別方法，該識別方法可 應用于鋼圈自檢測系統中，可以有效地解決現有技術存在的弊端，檢測效果精準有效，檢測 效率大大提尚。
[0004] 本發明的技術方案如下：一種鋼圈故障自識別方法，包括以下步驟：
[0005] a、在鋼圈主體上設置信號檢測系統，所述的信號檢測系統為多信號檢測塊，在鋼 圈主體上呈多邊形分散分布，多信號檢測塊設于多邊形的各個頂點上，發射信號對鋼圈主 體進行實時檢測，并將檢測信息發送到數據傳輸系統；同時設置好數據傳輸系統、故障位置 識別系統、故障尺寸識別系統；
[0006] b、信號檢測系統接收鋼圈主體反射回來的信號并傳輸給數據傳輸系統，數據傳輸 系統將檢測信息進行壓縮后傳輸到故障位置識別系統；
[0007] c、故障位置識別系統將接收到的壓縮信號進行提取，根據信號的時域分量及信號 點間的距離，進行多邊形信號定位，重復迭代計算，得出故障點的坐標；
[0008] d、故障位置識別系統將故障點坐標傳輸至故障尺寸識別系統，故障尺寸識別系統 基于神經網絡，通過數據的訓練擬合，計算出損傷指標尺寸。
[0009] 所述的步驟b中，數據傳輸系統對檢測信息的壓縮過程為將檢測信息輸入測量矩 陣，經過傳輸、重構，獲得重構信號，最終獲得重構的壓縮信號；
[0010] 壓縮過程公式：y = <i>x =巾$ s = qs ;y為壓縮后的信號值，為MX 1維， y中所有測量值與x中所有元素呈線性組合關系，x為被壓縮信號，巾為測量矩陣， 爐={供1;朽;…巾i為1XN維向量，q = + p，稱為傳感矩陣；重構稀疏信號的前提是滿 足約束等距條件，即對任意K個稀疏信號c和常數Ske (〇，1)，滿足：（1-S k)||c||2< ||q c | |2^ (1+8 k) | | c | |2；
[0011] 重構步驟：
[0012] e ?初始化，令線差y e y，原始矩陣巾f巾，迭代次數k = 1 ;
[0013] f ?求解索引值入 k= arg max i =1，2...N(〈yh，<^>);
[0014] g ?解最小2乘問題sk= arg min s| k| |2得到新信號sk;
[0015] h ?計算新測量值yk=傘k ? sk及新線差y k= y-y k;
[0016] i ?迭代次數R = k+1，若k〈K，則返回步驟f?繼續迭代，否則返回重構信號2 = st。
[0017] 所述的步驟C中，多邊形信號定位過程為
[0018] Yi+3 -k i； i+1 (yi_yi+1) > xi+3 -k j i+1 (xj_xi+1)；
[0019] 其中：Ai為信號的時域分量（i = l，2,3-)，v為聲信號、磁信號的傳播速度，2m 為對應迭代次數下的前一次的信號時域分量（i = 1，2, 3…），2,,為無故障狀態下信號傳播 的時間值，Lq為信號點間的距離（q = 1, 2, 3…），Lq為信號點間的距離（q = 1, 2, 3~）；
[0020] 計算出任意兩點的k值，再由yi+3= k 、xi+3= k u+JXi-Xi+i)計算獲知 多點的坐標值，重復上述迭代過程，即可實現對故障點的精準定位。
[0021] 所述的鋼圈故障自識別方法，還包括累計損傷級別評判系統和剩余壽命預估系 統。
[0022] 所述的累計損傷級別評判系統接收來自故障尺寸識別系統的損傷指標尺寸計算 結果，與預設的該類型材料所對應的極限斷裂尺寸相比較來對累計損傷級別進行評判。
[0023] 所述的剩余壽命預估系統接收來自數據傳輸系統的檢測信息和累計損傷級別評 判系統的判斷結果，對鋼圈使用過程中裂紋根部應力的預估，并根據預估應力實現隨機載 荷譜下裂紋構件實時剩余壽命的預估。
[0024] 所述的預估過程為：剩余壽命預估系統對信號值進行解壓，將時域分段以獲取有 用的時域信號，對根部位進行應力的計算，再綜合比較預設值進行剩余壽命預估；
[0025] 所述的根部位應力計算公式為：
式中c、M、r為 材料或鋼圈性能參數，N為工作時間，A為應力場區域半徑，A t為時域信號截斷分量，v為 信號傳播速度。
[0026] 所述的鋼圈故障自識別方法，還包括所述的危險工況實時報警系統，當累計損傷 級別評判系統判斷損傷指標尺寸超出預設值時報警。
[0027] 所述的鋼圈故障自識別方法，還包括顯示模塊，將各個系統檢測和計算的結果進 行輸出。
[0028] 所述的信號檢測系統可發射聲吶、聲波、紅外等信號，并接收反射回來的信號。
[0029] 所述的信號檢測系統設置有三個，呈正三角分布安裝于鋼圈主體的內板上。
[0030] 相對于現有技術，本發明具有以下優點和積極效果：
[0031] 1、采用該方法的鋼圈自檢識別系統，可以在鋼圈工作中，實時進行損傷檢測，減少 了需要線下檢測的繁重勞動，大大提高工作效率。
[0032] 2、真實地在鋼圈工作過程中獲取鋼圈的損傷信息，在其基礎上在線確定并實時顯 示損傷位置、損傷尺寸、損傷級別及剩余工作壽命，較為準確的實現鋼圈在危險工況下的報 警功能，從而提高鋼圈使用的安全性。
[0033] 3、相對于傳統的線下檢修，本發明提供的方法可以在實時監測中保證工況數據的 真實性，從而保證了所監測的損傷數據的準確性，減小出錯率，及時針對損傷進行更準確的 后續處理，大大提高了鋼圈的使用性能及使用壽命，減少鋼圈的報廢率，節約生產成本。
【附圖說明】
[0034] 圖1為采用本發明的故障識別系統的信息流向圖。
[0035] 圖2為基于壓縮感知理論的數據傳輸系統信息流向圖。
[0036] 圖3為基于三角信號定位原理的智能鋼圈測量塊布置圖。
[0037] 圖4為基于剩余壽命預估系統的信息流向圖。
[0038] 圖5為多邊形信號定位方法迭代過程圖。
[0039] 附圖標識：1_鋼圈主體、2-信號檢測系統、3-基于壓縮感知理論的數據傳輸系統、 4_基于三角信號定位的故障位置識別系統、5-基于神經網絡的故障尺寸識別系統、6-累計 損傷級別評判系統、7-危險工況實時報警系統、8-剩余壽命實時預估系統。
【具體實施方式】
[0040] 下面結合附圖和具體實施例對本發明作進一步說明。
[0041] 實施例1:
[0042] 如圖1-圖5所示，一種鋼圈故障自識別方法，包括以下步驟：
[0043] a、在鋼圈主體1上設置信號檢測系統2,所述的信號檢測系統2為多信號檢測塊， 在鋼圈主體1上呈多邊形分散分布，多信號檢測塊設于多邊形的各個頂點上，發射信號對 鋼圈主體1進行實時檢測，并將檢測信息發送到數據傳輸系統3;同時設置好數據傳輸系統 3、故障位置識別系統4、故障尺寸識別系統5;
[0044] b、信號檢測系統2接收鋼圈主體1反射回來的信號并傳輸給數據傳輸系統3,數據 傳輸系統3將檢測信息進行壓縮后傳輸到故障位置識別系統4;
[0045] c、故障位置識別系統4將接收到的壓縮信號進行提取，根據信號的時域分量及信 號點間的距離，進行多邊形信號定位，重復迭代計算，得出故障點的坐標；
[0046] d、故障位置識別系統4將故障點坐標傳輸至故障尺寸識別系統5,故障尺寸識別 系統5基于神經網絡，通過數據的訓練擬合，計算出損傷指標尺寸。
[0047] 所述的步驟b中，數據傳輸系統3對檢測信息的壓縮過程為將檢測信息輸入測量 矩陣，經過傳輸、重構，獲得重構信號，最終獲得重構的壓縮信號；
[0048] 壓縮過程公式：y= <i>x = <i>its = qs;y為壓縮后的信號值，為MX1維， y中所有測量值與x中所有元素呈線性組合關系，x為被壓縮信號，巾為測量矩陣， 妒={奶；供傘i為1XN維向量，q =彡?滬，稱為傳感矩陣；重構稀疏信號的前提是滿 足約束等距條件，即對任意K個稀疏信號c和常數Ske (〇，1)，滿足：（1-S k)||c2< ||qc 2^ (1+8 k) I ICI|2；
[0049] 重構步驟：
[0050] e ?初始化，令線差y e y，原始矩陣巾f巾，迭代次數k = 1 ;
[0051] f ?求解索引值入 k= arg max i = 1，2...N(〈yh，