CN108871647A - 用于测量螺栓的轴向力的方法 - Google Patents
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Abstract
本发明提供一种用于测量螺栓的轴向力的方法,其可以包括:利用紧固器对接合处进行紧固;通过检测器接收振动信号;将所接收的振动信号变换成具有多个帧的频域数据;分析被变换成频域数据的信号;以及通过控制器预测轴向力并且表示轴向力的预测值。
Description
相关申请的交叉引用
本申请要求2017年5月15日提交的韩国专利申请第10-2017-0059991号的优先权,该申请的全部内容结合于此用于通过该引用的所有目的。
技术领域
本发明涉及一种用于测量螺栓的轴向力的方法;更具体地,本发明涉及一种配置为利用采用紧固器对接合处进行紧固时产生的振动特性测量螺栓的轴向力的方法。
背景技术
在各个工业领域(包括机械、工厂和发电厂涡轮机)中,随着先进机械和结构变得更大,需要稳定的螺栓的紧固力。
此外,内燃机是在车辆中输出动能的更关键的组件之一,因此有必要在生产发动机时管理发动机的紧固力。
尽管发动机的较差紧固具有各种原因,但是,典型地,当发动机被驱动时,较差紧固伴有振动和噪声。在相关技术中,熟练的工人驱动完成的发动机并且通过感觉或耳朵检测被驱动的发动机中产生的振动或噪声,从而检测发动机的较差紧固。然而,该方法在估计紧固器的紧固力方面具有限制,从而在估计发动机的较差组装方面具有限制。
利用超声波测量螺栓的紧固力(轴向力)的方法用作利用这种人工检测的方法的替换方案。利用超声波测量螺栓的紧固力(轴向力)的方法是如下的方法:利用超声波的飞行时间测量螺栓的轴向力对螺栓的长度进行的改变(变形),从而确定来自材料的弹性特性的轴向力。
利用超声波测量螺栓的轴向力的方法的优点在于:与机械方法相比较,该方法可以使轴向力测量标准化,在机械方法中,进行测量是不方便的、昂贵的并且耗时间的。
然而,利用超声波测量螺栓的轴向力的方法的缺点在于:由于螺栓的头部或端部具有非平面表面,回声信号是错误的,或者在紧固螺栓之前应该准确地测量螺栓的长度。因此,所提供的方法不恰当地应用在本领域中。
因此,需要这样一种测量螺栓的轴向力的方法:其配置为增加在实际领域中的应用并且提高轴向力测量的准确度/精度。
公开于该发明背景技术部分的信息仅仅旨在加深对本发明的总体背景技术的理解,而不应当被视为承认或以任何形式暗示该信息构成已为本领域技术人员所公知的现有技术。
发明内容
本发明的各个方面致力于提供一种用于测量螺栓的轴向力的方法,其配置为通过利用紧固螺栓时产生的振动或声音(作为动态特性)来直接地测量螺栓的轴向力而提高测量精度。
本发明其他的各个方面可以通过如下的描述得以理解,并且参照本发明的示例性实施方案会变得明显。而且,对于本发明所属领域中的技术人员明显的是,可以通过所要求保护的装置及其组合来实现本发明的各个目标和优点。
根据本发明的各个示例性实施方案,用于测量螺栓的轴向力的方法可以包括:利用紧固器对接合处进行紧固;通过检测器接收振动信号;将所接收的振动信号变换成具有多个帧的频域数据;分析被变换成频域数据的信号;以及通过控制器预测轴向力并且表示轴向力的预测值。
将所接收的振动信号变换成频域数据时,可以对所接收的振动信号进行快速傅里叶变换,同时所接收的振动信号相对于预先确定的时间具有预先确定的重叠比。
预先确定的时间可以为100ms,预先确定的重叠比可以为50%至90%。
分析被变换成频域数据的信号可以包括:得到倒谱系数;确定参考值;以及确定欧式距离。
得到倒谱系数的过程可以包括:将高通滤波器应用到频域数据对从而仅包括频域数据对中的高频频带;将在高频部分的幅值确定为每个帧的代表值;以及通过具有多个系数的数据对得到倒谱系数。
将高频部分中的幅值确定为代表值时,可以通过将配置的频率带宽除以谐波分量的倍数来确定代表值。
确定参考值时,可以将倒谱系数确定为参考值,其中,倒谱系数针对在预先确定的振动信号中具有轴向力的最大紧固力值的信号而确定。
确定欧式距离时,可以确定参考值数据的质心和每个紧固力数据样本的质心之间的欧式距离。
预测轴向力并且表示轴向力的预测值时,可以将针对每个紧固力确定的欧式距离值拟合为线性或者二次多项式函数,从而通过微分方程确定轴向力,并且可以将所测量的振动信号的欧式距离代入方程,从而预测轴向力。
根据本发明的各个示例性实施方案,用于测量螺栓的轴向力的方法可以包括:利用紧固器对接合处进行紧固;通过检测器接收振动信号;通过合成在紧固期间所产生的振动信号确定预先确定的时间处的扭矩;以及通过控制器、通过如下的步骤预测轴向力并且表示轴向力的预测值:将所接收的振动信号变换成具有多个帧的频域数据、得到每分钟转数(revolution per minute,RPM)和紧固时间以及利用所确定的扭矩确定所得到的RPM和所得到的紧固时间。
确定扭矩可以包括:通过所接收的振动信号的经验模态分解、根据螺栓特性来选择性地对模态进行合成;以及通过得到倒谱系数、设置参考值、之后确定欧式距离来确定扭矩。
预测轴向力并且表示轴向力的预测值可以包括:将所接收的振动信号变换成频域数据;得到RPM,从而形成根据扭矩和RPM所确定的k值;以及得到紧固时间,从而利用k值和紧固时间预测并表示轴向力。
可以通过利用频率变换从振动信号得到的调制来指定RPM。
紧固时间可以是得到预先确定的扭矩的时间(t1)和产生最大信号的时间(t2)之间的差。
根据本发明的又一个示例性实施方案,用于测量螺栓的轴向力的方法可以包括:利用紧固器对接合处进行紧固;通过检测器接收振动信号;得到倒谱系数;将所接收的振动信号变换成具有多个帧的频域数据;利用倒谱系数、频域数据和人工神经网络确定权向量矩阵;以及通过要测量的信号和所学习的权向量矩阵预测轴向力并且表示轴向力的预测值。
确定权向量矩阵可以包括:输入倒谱系数和频域数据作为被监听信号,该被监听信号是具有作为指标的预先确定的轴向力值的振动信号;利用代价函数,通过梯度下降法来形成多层权向量矩阵;以及学习并且使多个输入值最优。
本发明的方法和装置具有其他的特性和优点,这些特性和优点从并入本文中的附图和随后的具体实施方式中将是显而易见的,或者将在并入本文中的附图和随后的具体实施方式中进行详细陈述,这些附图和具体实施方式共同用于解释本发明的特定原理。
附图说明
图1为示出根据本发明的各个示例性实施方案的用于测量螺栓的轴向力的方法的流程图;
图2A和图2B为示出根据本发明的示例性实施方案的进行快速傅里叶变换的状态的图(图2A:时间响应);
图2C为示出根据本发明的示例性实施方案的根据频带应用并分开的三角滤波器的图;
图3A和图3B为示出根据本发明的各个示例性实施方案的用于测量螺栓的轴向力的方法的流程图;
图4为示出根据本发明的示例性实施方案的经验模态分解的图(包络线和平均:数据);
图5为示出根据本发明的各个示例性实施方案的用于测量螺栓的轴向力的方法的流程图;
图6为示出根据本发明的示例性实施方案的梯度下降法的视图;以及
图7为示出根据本发明的各个示例性实施方案的用于测量螺栓的轴向力的装置的图。
应当了解,所附附图并不必须是按比例绘制的,其示出了某种程度上经过简化了的本发明的基本原理的各个特征说明。本文所公开的本发明的具体设计特征包括例如具体尺寸、方向、位置和外形将部分地由具体所要应用和使用的环境来确定。
在这些附图中,在贯穿附图的多幅图形中,附图标记指代本发明的相同的或等效的部分。
具体实施方式
下面将详细说明本发明的各个实施方案,在附图中和以下的描述中示出了这些实施方案的实例。尽管本发明将与示例性实施方案相结合进行描述,但是应当意识到,本说明书并非旨在将本发明限制为那些示例性实施方案。相反,本发明旨在不但覆盖这些示例性实施方案,而且覆盖可以被包括在由所附权利要求所限定的本发明的精神和范围之内的各种替换、修改、等效形式以及其它实施方案。
说明书和权利要求书中使用的术语和词语不应该理解为其普通或字典意义。基于发明人为了以最佳方式描述其发明而可以定义适当的术语概念的原则,说明书和权利要求书中使用的术语和词语应该理解为符合本发明的技术思想的意义和概念。因此,本实施方案中描述的示例性实施方案和附图中示出的结构仅仅是本发明的一个示例性实施方案,并且其不覆盖本发明的所有技术思想。因此,应当理解,在提交本申请时,可以进行各种改变和修改。此外,本发明的说明书中使用的术语(包括第一和/或第二)可以用于描述本发明的各个元件。然而,本发明的元件不应该受本发明的说明书中使用的术语的限制,并且这些术语仅用于将一个元件与本发明的其他元件区分开。
图1为示出根据本发明的各个示例性实施方案的用于测量螺栓的轴向力的方法的流程图。图2A和图2B为示出进行快速傅里叶变换的状态的图。图2C为示出根据频带应用并分开的三角滤波器的图。
参照图1、图2A、图2B和图2C,根据本发明的各个示例性实施方案的用于测量螺栓的轴向力的方法包括:利用紧固器对接合处进行紧固(S10);通过检测器接收振动信号(S20);将所接收的振动信号变换成具有多个帧的频域数据(S30);分析被变换成频域数据的信号(S40);以及预测轴向力并且表示轴向力的预测值(S50)。
利用紧固器对接合处进行紧固(S10)包括围绕螺栓旋转螺母。紧固器20包括电动工具或者手动工具。
当利用紧固器20对接合处10进行紧固时,通过紧固器20刺激螺栓,从而产生振动(声音)信号,并且所产生的振动信号反映螺栓的紧固力。
当通过检测器接收振动信号时(S20),通过检测器30(检测器30包括麦克风)接收反映螺栓的紧固力的振动信号。
通过控制器40对检测器30所获得的信号进行处理和分析。
也即,对所接收的振动信号进行如下过程:将所接收的振动信号变换成具有多个帧的频域数据(S30),以及分析被变换成频域数据的信号(S40)。
当将所接收的振动信号变换成具有多个帧的频域数据(S30)时,对所接收的振动信号进行快速傅里叶变换,同时相对于预先确定的时间具有预先确定的重叠比。
这里,预先确定的时间为100ms,预先确定的重叠比为50%至90%。
参照图2A和图2B,关于预先确定的时间(100ms)进行快速傅里叶变换。
例如,0.10s至0.20s时段被配置为第一窗口,0.12s to 0.22s时段被设置为第二域。在该状态下,当域逐渐增加并与数据的末端重叠时,进行快速傅里叶变换。在图2B中,由于0.08s在0.10s和0.20s之间重叠,因此,重叠比为80%。
分析被变换成频域数据的信号的步骤(S40)包括如下步骤:得到倒谱系数(S41),确定参考值(S43)以及确定欧式距离(S45)。
也即,在分析被变换成频域数据的信号(S40)的过程中,利用线性三角滤波器得到倒谱系数,设置参考值,以及确定参考值和紧固力数据之间的欧氏距离。
得到倒谱系数的过程包括如下步骤:将高通滤波器应用到频域数据对从而仅在其中包括高频频带;将在高频部分的幅值确定为每个帧的代表值;以及通过具有多个系数的数据对得到倒谱系数。
应用高通滤波器以确定滤波器设计的带宽,并且仅仅包括高频频带以防止被工作环境或噪声影响。
此外,将在高频部分的幅值确定为代表值是如下的过程:通过将设置的频率带宽除以谐波分量的倍数(例如,50)获得代表值。也即,如图2C中所示,根据频带,应用了50个分开的三角滤波器。
因此,针对每个域确定一个幅值,并且再次将对数应用到所确定的值,从而凭借离散余弦变换(DCT)得到倒谱。所得到的倒谱表示为具有多个系数的数据对。
确定参考值的过程(S43)包括将倒谱系数确定为参考值,所述倒谱系数针对在预先确定的振动信号中具有轴向力的最大紧固力值的信号而确定。
也即,将从S10至S41针对在预先确定的振动信号中具有轴向力的最大紧固力值(该轴向力的最大紧固力值是通过包括负载单元的装置获得的)的信号所确定的倒谱系数确定为参考值。
确定欧式距离的过程(S45)包括确定参考值数据的质心和每个紧固力数据样本的质心之间的欧式距离。
也即,通过包括负载单元的装置获得具有预先确定的紧固力值的多个振动信号样本,通过针对所述多个振动信号样本重复S10至S43得到倒谱系数,并且值的分布被重新构造,其中,根据参考值数据和通过k均值算法所确定的质心的个数使具有各自的先前已知的紧固力和质心的倒谱系数的数据对的分布最小化。
之后,确定参考值数据的质心和每个紧固力数据样本的质心之间的欧式数据。
预测轴向力并且表示轴向力的预测值的过程(S50)包括使针对每个紧固力确定的欧式距离值拟合为线性或者二次多项式函数,从而通过微分方程确定轴向力,以及将所测量的振动信号的欧式距离代入该方程,从而预测轴向力,并且将在显示器50上表示该力。
图3A和图3B为示出根据本发明的各个示例性实施方案的用于测量螺栓的轴向力的方法的流程图。图4为示出经验模态分解的图。
根据本发明的各个示例性实施方案的用于测量螺栓的轴向力的方法与根据本发明的各个示例性实施方案的用于测量螺栓的轴向力的方法是相对应的,并且将主要关于与本发明的各个示例性实施方案不同的点对根据本发明的各个示例性实施方案的用于测量螺栓的轴向力的方法进行描述。
参照图3A和图3B,根据本发明的各个示例性实施方案的用于测量螺栓的轴向力的方法包括如下步骤:利用紧固器对接合处进行紧固(S110);通过检测器接收振动信号(S120);合成在紧固期间产生的振动信号,从而确定预先确定的时间处的扭矩(S130和S140);以及将所接收的振动信号变换成具有多个帧的频域数据(S160),从而通过得到每分钟转数(revolution per minute,RPM)和紧固时间并且利用所确定的扭矩确定RPM和紧固时间来预测轴向力并且表示轴向力的预测值。
也即,根据本发明的各个示例性实施方案的用于测量螺栓的轴向力的方法接收利用具有恒定旋转速度的电动工具对接合处进行紧固时所产生的振动信号并且得到扭矩、RPM和紧固时间,从而通过线性地确定它们而确定轴向力。
利用紧固器对接合处进行紧固的过程(S110)包括围绕螺栓旋转螺母。
在通过检测器接收振动信号的过程(S120)中,通过检测器30(检测器30包括麦克风)接收反映螺栓的紧固力的振动信号。
分析在紧固期间所产生的振动信号从而确定预先确定的时间处的扭矩的步骤(S130和S140)包括如下步骤:通过所接收的信号的经验模态分解(EMD)、根据螺栓特性来选择性地对模态进行合成(S130);以及通过得到倒谱系数、确定参考值、之后确定欧式距离来确定扭矩(S140)。
参照图4,经验模态分解(EMD)这样一种方法,其使所有极值曲线拟合为由虚线表示的圆信号的三次函数,从而获得包络线,之后获得连接包络线的中值的交替长短虚线。
在这种情况下,当通过从虚线表示的圆信号中减去交替长短虚线而获得的曲线满足如下条件时,确定出得到固有模态函数(IMF),所述条件为:1)所有信号的最大值和最小值的个数等于穿过“0”的实例的个数或者所有信号的最大值和最小值的个数与穿过“0”的实例的个数的差值为一;或者2)在所有信号中,包络线的最大值和最小值的平均值为“0”。
然而,当不满足这两个条件时,通过从虚线表示的圆信号中减去交替长短虚线而获得的曲线被配置为圆信号,并且重复上述过程。
通过EMD提取的每个IMF都具有螺栓、摩擦、紧固器、紧固部件等等的振动(噪声)特性。在它们当中,低IMF(低IMF包括IMF1、IMF2和IMF3)包括高频分量,因此反映螺栓的弯曲振动模态。由于这些IMF与圆信号在相同的时间具有相同的数据个数,因此,它们可以在每个时间的所有点中线性地相加。
如下面的等式1中线性相加的IMF称为复合信号,并且可以通过得到倒谱系数、确定参考值、之后确定欧式距离的过程来精确地确定扭矩。
[等式1]
yIMF1(t1)+yIMF2(t1)+yIMF2(t1)=ysum(t1)
预测轴向力并且表示轴向力的预测值的步骤包括如下步骤:将所接收的振动信号变换成频域数据(S160);得到RPM,从而形成根据扭矩和RPM所确定的k值(S171、S173和S191);以及得到紧固时间,从而利用k值和紧固时间预测并且表示轴向力(S181、S183、S193和S195)。
这里,通过利用频率变换从振动信号得到的调制来指定RPM。
也即,通过获得在紧固期间所产生的信号并且利用快速傅里叶变换(FFT)进行频率变换来检测紧固器的控制频率分量。紧固信号包括控制频率分量和RPM频率分量。当RPM频率相对低时,在控制频率附近发生频率调制。因此,可以通过利用频率变换从振动(声音)信号得到的调制来指定RPM。
这里,频率调制指的是当分析低频信号和高频信号的频率时,通过高频信号的两侧的低频信号的倍数来检测不同的频率。
此外,紧固时间是得到预先确定的扭矩的时间(t1)和产生最大信号的时间(t2)之间的差。
也即,随着紧固的进行,由于扭矩使得负载增加,从而振动(声音)的幅值增加。因此,当完成紧固时,幅值最大。当t1被配置为得到预先确定的阈值扭矩的时间,而t2被配置为产生最大信号的时间时,紧固时间(Δt)为t2-t1。
相应地,通过导出的扭矩(T)和RPM确定参数值k,并通过将所确定的参数值k乘以紧固时间(Δt)来确定轴向力。
图5为示出根据本发明的各个示例性实施方案的用于测量螺栓的轴向力的方法的流程图。图6为示出梯度下降法的视图。
根据本发明的各个示例性实施方案的用于测量螺栓的轴向力的方法与根据本发明的第一示例性实施方案的用于测量螺栓的轴向力的方法相对应,并且将主要关于不同于本发明的各个示例性实施方案的点对根据本发明的各个示例性实施方案的用于测量螺栓的轴向力的方法进行描述。
根据本发明的各个示例性实施方案的用于测量螺栓的轴向力的方法包括如下步骤:利用紧固器对接合处进行紧固(S210);通过检测器接收振动信号(S220);得到倒谱系数(S230);将所接收的振动信号变换成具有多个帧的频域数据(S240);利用倒谱系数、频域数据和人工神经网络确定权向量矩阵(S250);以及通过要测量的信号和所学习的权向量矩阵预测轴向力并且表示轴向力的预测值(S260)。
这里,权向量矩阵是用于得到要在人工神经网络理论中学习的信号输入的权值的阵列。
利用紧固器对接合处进行紧固的过程(S110)包括围绕螺栓旋转螺母。
在通过检测器接收振动信号的过程(S220)中,通过检测器30(检测器30包括麦克风)接收反映螺栓的紧固力的振动信号。
确定权向量矩阵的过程(S250)包括如下步骤:输入倒谱系数和频域数据作为被监听信号(被监听信号为具有作为指标的预先确定的轴向力值的振动信号);利用代价函数、通过梯度下降法形成多层权向量矩阵(S251、S253和S255);以及学习并且使多个输入值最优。
这里,被监听信号是具有作为指标的预先确定的轴向力值的振动信号,并且代价函数是指示在人工神经网络的合适的确定值中有多少误差的函数。
梯度下降法是这样的一系列过程:跟踪与当前点处的最小的负梯度值成比例的值从而搜索局部最小值,或者跟踪与当前点处的最大的正梯度值成比例的值从而搜索局部最大值。
图6为梯度下降法的例证,其示出:数据值假设为一系列函数,并且利用这些函数的梯度值搜索局部最小或最大值。
图7为示出根据本发明的各个示例性实施方案的用于测量螺栓的轴向力的装置的图。
参照图7,根据本发明的示例性实施方案的用于测量螺栓的轴向力的装置包括接合处10、紧固器20、检测器30、控制器40、显示器50和存储介质60。
紧固器20包括电动工具或者手动工具。
检测器30接收反映螺栓的紧固力的振动信号,而麦克风可以用作信号测量检测器。
控制器40被配置为获得通过检测器30接收的信号,并且处理和分析该信号。
显示器50表示轴向力值。
存储介质60存储根据本发明的第一至各个示例性实施方案的用于测量螺栓的轴向力的方法。
本发明致力于解决关于利用超声波测量螺栓的轴向力的方法的问题,由于根据螺栓头的形状所产生的误差而导致该方法不恰当地用于本领域中。根据本发明的各个方面,可以准确地测量螺栓的紧固力而不管应用于紧固螺栓的实际过程的螺栓头的形状为何,并且可以使测量的准备过程最少。
此外,由于与实际过程相比,要测量的螺栓具有更高的特定频带,因此本发明可以防止干扰,并且由于通过与螺栓的轴向力的特性相关的方法直接地对螺栓的轴向力进行测量,因此,本发明可以提高测量精度。
此外,由于与相关技术中使用的高价紧固力测量设备相比,本发明需要更少的装置,因此,本发明在成本方面具有优势并且适用于大量生产。
为了方便解释和精确限定所附权利要求,术语“上”、“下”、“朝上”、“朝下”、“向上”、“向下”、“内”、“外”、“里面”、“外面”、“向内”、“向外”、“内部”、“外部”、“前面”、“后面”、“背面”、“向前”和“向后”被用于参考附图中所显示的这些特征的位置来描述示例性实施方式的特征。
前述对本发明的具体示例性实施方案的描述是出于说明和描述的目的。这些描述并非旨在为穷尽本发明,或将本发明限定为所公开的精确形式,并且显然,根据上述教导,可以进行很多修改和变化。对示例性实施方案进行选择并进行描述以解释本发明的特定原理及其实际应用,从而使得本领域的其它技术人员能够实现并利用本发明的各种示例性实施方案及各种不同选择和修改。本发明的范围意在由所附权利要求书及其等价形式所限定。
Claims (16)
1.一种测量螺栓的轴向力的方法,其包括:
利用紧固器对接合处进行紧固;
通过检测器接收振动信号;
将所接收的振动信号变换成具有多个帧的频域数据;
分析被变换成频域数据的信号;
通过控制器预测轴向力并且表示轴向力的预测值。
2.根据权利要求1所述的方法,其中,将所接收的振动信号变换成频域数据时,对所接收的振动信号进行快速傅里叶变换,同时所接收的振动信号相对于预先确定的时间具有预先确定的重叠比。
3.根据权利要求2所述的方法,其中,预先确定的时间为100ms,预先确定的重叠比为50%至90%。
4.根据权利要求1所述的方法,其中,分析被变换成频域数据的信号包括:
得到倒谱系数;
确定参考值;
确定欧式距离。
5.根据权利要求4所述的方法,其中,得到倒谱系数包括:
将高通滤波器应用于频域数据对,从而仅包括频域数据对中的高频频带;
将高频部分中的幅值确定为每一帧的代表值;
通过具有多个系数的数据对得到倒谱系数。
6.根据权利要求5所述的方法,其中,将高频部分中的幅值确定为代表值时,通过将配置的频率带宽除以谐波分量的倍数来确定代表值。
7.根据权利要求4所述的方法,其中,确定参考值时,针对预先确定的振动信号中具有轴向力的最大紧固力值的信号确定的倒谱系数被确定为参考值。
8.根据权利要求4所述的方法,其中,确定欧式距离时,确定参考值数据的质心和每个紧固力数据样本的质心之间的欧式距离。
9.根据权利要求8所述的方法,其中,预测轴向力并且表示轴向力的预测值时,将针对每个紧固力确定的欧式距离值拟合为线性或者二次多项式函数,从而通过微分方程确定轴向力,并且将所确定的振动信号的欧式距离代入方程,从而预测轴向力。
10.一种测量螺栓的轴向力的方法,其包括:
利用紧固器对接合处进行紧固;
通过检测器接收振动信号;
通过对在紧固期间所产生的振动信号进行合成来确定预先确定的时间处的扭矩;以及
通过控制器预测轴向力并且表示轴向力的预测值:将所接收的振动信号变换成具有多个帧的频域数据,得到RPM和紧固时间,利用所确定的扭矩来确定所得到的的RPM和所得到的紧固时间。
11.根据权利要求10所述的方法,其中,确定扭矩包括:
通过所接收的振动信号的经验模态分解、根据螺栓特性来选择性地对模态进行合成;
通过得到倒谱系数、设置参考值、之后确定欧式距离来确定扭矩。
12.根据权利要求11所述的方法,其中,预测轴向力并且表示轴向力的预测值包括:
将所接收的振动信号变换成频域数据;
得到RPM,从而形成根据扭矩和RPM所确定的k值;以及
得到紧固时间,从而利用k值和紧固时间预测并表示轴向力。
13.根据权利要求12所述的方法,其中,通过利用频率变换从振动信号得到的调制来指定RPM。
14.根据权利要求12所述的方法,其中,紧固时间是得到预先确定的扭矩的第一时间t1和产生最大信号的第二时间t2之间的差。
15.一种测量螺栓的轴向力的方法,其包括:
利用紧固器对接合处进行紧固;
通过检测器接收振动信号;
得到倒谱系数;
将所接收的振动信号变换成具有多个帧的频域数据;
利用倒谱系数、频域数据和人工神经网络确定权向量矩阵;
通过控制器,通过要确定的信号和所确定的权向量矩阵预测轴向力并且表示轴向力的预测值。
16.根据权利要求15所述的方法,其中,确定权向量矩阵包括:
输入倒谱系数和频域数据作为被监听信号,该被监听信号是具有作为指标的预先确定的轴向力值的振动信号;
利用代价函数,通过梯度下降法来形成多层权向量矩阵;
学习并使多个输入值最优。
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