煤矿强噪声环境下光纤托辊故障降噪识别方法与流程

本发明涉及带式输送机故障监测及分布式光纤声学信号处理，具体的说是煤矿强噪声环境下光纤托辊故障降噪识别方法。

背景技术：

1、现有技术中，煤矿带式输送机通常连续运行于设备密集、机械冲击频繁且背景声源复杂的环境，托辊轴承损伤、卡滞或偏转等异常所产生的声学特征容易与输送带摩擦声、物料冲击声以及相邻设备运行声发生叠加。分布式光纤声波传感能够沿输送线路连续获取声振信息，具有适于长距离布设和无源感知的特点，但在强噪声持续通过目标托辊位置时，故障声中的周期性局部事件可能被高幅值强声事件覆盖，导致目标托辊对应声段内的故障时序被打断，进而影响故障特征恢复及识别结果的稳定性。现有专利公开文件cn118004704a公开了一种复杂声场中基于das的带式输送机托辊故障监测方法，通过对das数据预处理和滤波，计算脉冲指标并进行短时傅里叶变换，结合频率方差曲线与阈值完成故障判别，该方案着重从时频特征和脉冲指标提高复杂声场下的故障监测精度，该申请后续已获授权且目前处于有效状态。

2、现有专利技术cn121005201a公开了一种基于lfm-das的托辊异常诊断系统，通过线性调频脉冲调制、传感光纤及信号采集处理实现托辊运行异常监测，主要针对传统das存在的衰落、探测盲区、实时性及抗干扰能力不足等问题进行改进，该申请亦已获得授权且目前处于有效状态。上述技术能够分别从信号处理指标或das探测结构层面对复杂环境中的托辊监测进行增强，但当煤矿现场出现沿输送线路传播的强声事件时，目标托辊故障声与外部强噪声可能在相同时间区间内发生空间及时间重合。若仅依据某一位置的幅值、频谱、时频统计量或固定阈值进行筛选，强声事件中的局部成分与被遮蔽的托辊周期性故障事件之间仍可能难以区分，尤其在强声事件进入、重合和退出目标位置的过程中，故障事件前后原有的周期节律容易出现断续。

3、因此，现有技术仍有必要针对强噪声遮蔽条件下的故障声恢复建立具有时空约束关系的识别方式，即不仅判断目标声段内是否存在异常成分，还应结合目标声段与其两侧邻近声段中强声事件的传播次序确定噪声遮蔽区，并利用遮蔽区前后的周期性声学事件推定遮蔽区内待核时刻，再依据局部声学事件是否随强声事件向邻近声段传播以及其与前后周期性事件的时间间隔对应关系进行保留或消减。由此避免单纯依赖瞬时幅值或固定频谱阈值，针对强噪声掩盖的托辊故障事件进行连续性恢复，为煤矿强噪声环境下托辊故障声信号的可靠提取提供技术基础。

技术实现思路

1、本发明的目的是提供煤矿强噪声环境下光纤托辊故障降噪识别方法，从而解决背景技术中所指出的部分弊端和不足。

2、本发明解决其上述的技术问题所采用以下的技术方案：

3、获取传感光纤采集的连续声信号，依据目标托辊位置划分目标声段及目标声段两侧的第一邻近声段和第二邻近声段，追踪强声事件在三个声段中的出现次序，将由一侧邻近声段经所述目标声段传播至另一侧邻近声段的连续时段确定为强噪声遮蔽区；提取所述强噪声遮蔽区前后目标声段中的周期性声学事件，根据相邻所述周期性声学事件的时间间隔确定所述强噪声遮蔽区内的待核时刻，并提取所述待核时刻对应的局部声学事件；

4、根据所述局部声学事件在三个声段之间的传播关系及与所述周期性声学事件的时间间隔对应关系，保留未随所述强声事件向邻近声段传播且前后时间间隔连续对应的局部声学事件，消减其余强噪声成分，形成目标托辊故障声信号，并根据所述目标托辊故障声信号输出故障识别结果。

5、进一步地，将所述强噪声遮蔽区划分为进入段、重合段和退出段，依据所述进入段与所述退出段中未随所述强声事件传播的局部声学事件，按照相邻所述周期性声学事件的时间间隔分别向所述重合段内延伸时间位置，当两个方向延伸得到的时间位置相同时，将相同的时间位置确定为所述待核时刻。

6、进一步地，当同一所述待核时刻对应多个所述局部声学事件时，分别将各所述局部声学事件接入所述强噪声遮蔽区前后的周期性声学事件之间，保留使接入前后的相邻时间间隔与所述周期性声学事件的时间间隔保持连续对应关系的局部声学事件，并将其余局部声学事件作为所述强噪声成分消减。

7、进一步地，完成所述强噪声成分消减后，对所述强噪声遮蔽区内重新显露的局部声学事件进行续接检查，当所述局部声学事件接入后能够将跨越所述强噪声遮蔽区的时间间隔分解为与前后所述周期性声学事件连续对应的相邻时间间隔时，将所述局部声学事件恢复至所述目标托辊故障声信号。

8、进一步地，针对同一所述待核时刻对应的多个局部声学事件，按照各所述局部声学事件与前一所述周期性声学事件之间的时间间隔依次进行接入，并在每次接入后重新确定后一所述周期性声学事件对应的相邻时间间隔，将使前后相邻时间间隔与所述周期性声学事件的时间间隔保持连续对应关系的局部声学事件保留。

9、进一步地，当两个所述局部声学事件分别能够接入所述周期性声学事件之间时，分别撤除其中一个所述局部声学事件并比较撤除后形成的时间间隔；当撤除一个所述局部声学事件后形成的时间间隔包含两个连续的所述相邻时间间隔时，保留被撤除的所述局部声学事件，并将另一所述局部声学事件并入所述强噪声成分。

10、进一步地，对所述强噪声遮蔽区内连续设置的多个待核时刻按照时间顺序逐一处理，在前一所述待核时刻保留局部声学事件后，以所述局部声学事件替代作为前一时间参照的所述周期性声学事件，并根据更新后的相邻时间间隔继续筛选后一所述待核时刻对应的局部声学事件，直至完成所述强噪声遮蔽区内各待核时刻的处理。

11、进一步地，对所述重新显露的局部声学事件按照距所述强噪声遮蔽区边界由近至远的顺序执行续接检查，在前一所述局部声学事件恢复至所述目标托辊故障声信号后，以所述前一局部声学事件作为新的时间参照重新检查下一所述局部声学事件，使所述强噪声遮蔽区内的相邻时间间隔逐段恢复连续对应关系。

12、进一步地，当所述重新显露的局部声学事件接入后使两个相邻时间间隔分别保持所述连续对应关系时，撤除所述局部声学事件并检查撤除后形成的跨越时间间隔；当所述跨越时间间隔包含两个以上连续的所述相邻时间间隔时，保留所述局部声学事件并恢复至所述目标托辊故障声信号。

13、进一步地，分别从所述强噪声遮蔽区的两侧边界向内执行所述续接检查，当两个方向形成的时间参照指向同一所述重新显露的局部声学事件时，将所述局部声学事件确定为衔接事件，并以所述衔接事件分别反向核对两侧相邻时间间隔的连续对应关系，在两侧相邻时间间隔分别保持所述连续对应关系时，将所述衔接事件恢复至所述目标托辊故障声信号。

14、本发明通过以目标托辊位置为基准划分目标声段、第一邻近声段和第二邻近声段，并追踪强声事件在三个声段中的出现次序，将由一侧邻近声段经目标声段传播至另一侧邻近声段的连续时段确定为强噪声遮蔽区，使强噪声的空间传播过程与目标托辊局部声学事件建立对应关系，从而为后续故障声筛选提供明确的时空边界，降低仅依据单点幅值或频谱特征时受到外部强噪声干扰的可能性。

15、本发明进一步提取强噪声遮蔽区前后目标声段中的周期性声学事件，根据相邻周期性声学事件的时间间隔确定遮蔽区内的待核时刻，并结合局部声学事件在三个声段之间的传播关系及其与周期性声学事件的时间间隔对应关系，保留未随强声事件向邻近声段传播且前后时间间隔保持连续对应的局部声学事件，同时消减其余强噪声成分。由此能够在强噪声覆盖目标托辊故障声的情况下维持故障事件的周期连续性，形成较为完整的目标托辊故障声信号，提高故障识别结果的稳定性和可信度。