摘要
本发明涉及扭矩检测相关技术领域,具体包括齿轮泵输出扭矩波动在线检测方法及系统,所述方法包括:采集齿轮泵振动加速度等运行参数,结合压力变化率等阈值及齿轮转动矢量拟定特征矩阵,识别扭矩脉动模式,配置波动稳定因子关联模型权重,确定扭矩波动等级并分级提醒。解决了对于齿轮磨损、空化等早期故障的特征变化不敏感,无法明确扭矩波动成因,使得故障诊断缺乏深度,增加设备突发故障的风险的技术问题,实现了精准捕捉复杂波动模式,根据闭死容积压力变化率阈值、卸荷槽空化临界值,对齿轮泵闭死容积压力变化、卸荷槽空化效应与机械振动协同影响的量化,通过故障的早期精准识别确定扭矩波动等级并进行分级提醒的技术效果。
技术关键词
在线检测方法
齿轮泵
闭死容积
卸荷槽
设备运行参数
压力
因子
模式
度函数
双通道注意力
卷积神经网络提取
矩阵
多尺度特征融合
通道注意力机制
加速度
短时傅里叶变换
在线检测系统
周期性
冲击特征
系统为您推荐了相关专利信息
精密零件
在线检测系统
振动加速度信号
尺寸在线检测方法
光栅编码器
换热设备智能
故障诊断方法
异常设备
数字孪生模型
调节阀
激光测距模块
PLC控制器
电解槽
一致性检测
直线导轨
设备运行参数
异常数据
数字孪生
特征向量空间
管理方法