﻿ 单片机在船用减速器主轴信息采集中的应用
 舰船科学技术  2023, Vol. 45 Issue (10): 176-179    DOI: 10.3404/j.issn.1672-7649.2023.10.036 PDF

The application of microcontroller in the information collection of marine reducer spindle
ZHAO Wen-rui, DU Hui-na
Hebi Institute of Engineering and Technology, Henan Polytechnic University, Hebi 458030, China
Abstract: The marine reducer plays an extremely important role in the power of the ship. As a relatively sophisticated marine accessory, it can reduce the speed of the ship in practical applications. However, when the oil temperature exceeds 80°C, or the oil pool exceeds 100°C, it will have adverse effects on the marine reducer and then fail. Therefore, this article will collect information on the vibration signal of the main shaft of the marine reducer based on the single-chip microcomputer, in order to bring some reference to the fault diagnosis of the marine reducer, so as to better maintain the service life of the marine compound transmission device, and serve my country's shipbuilding industry. development escort.
Key words: single chip     marine reducer     vibration signal     information acquisition
0 引　言

1 船用减速器主轴振动信号特性

 图 1 船用减速器主轴典型结构 Fig. 1 Typical structure of marine reducer spindle

 $BPFI = {f_{IR}} = \frac{N}{2}\Bigg(1 + \frac{d}{D}\cos \alpha \Bigg){f_r} \text{，}$

 $BPFO = {f_{OR}} = \frac{N}{2}\Bigg(1 - \frac{d}{D}\cos \alpha \Bigg){f_r} \text{，}$

 $BSF = {f_B} = \frac{D}{{2d}}\left[ {1 - {{\Bigg(\frac{d}{D}\cos \alpha \Bigg)}^2}} \right]{f_r} 。$

2 基于单片机的模糊控制信息采集 2.1 模糊熵理论

2.2 采集方法

1）输入振动信号数据，借助SSA-VMD分解后得到优化后的参数组合（kα）；

2）在获取并优化参数后，借助VMD来分解采集的振动信号，得到k个不同的IMF分量；

3）计算每个IMF的模糊熵，并将其作为特征向量；

4）将特征向量输入到SVM中得到分类结果。

2.3 数据处理

3 基于卷积神经网络的减速器信息采集

3.1 卷积神经网络理论

 $O = \frac{{N - F + 2P}}{S} + 1 。$

 $y_l^i = {\rm{ReLu}}(K_l^i \cdot {X_{l - 1}}) = {\rm{ReLu}} \left(\sum\limits_j {x_{r - 1}^j \cdot \omega _l^i + b_l^i} \right)。$

 $H_{l + 1}^n = \mathop {\max }\limits_{(i - 1)r + 1 \leqslant t \leqslant ir} y_l^n(t) \text{，}$

 $\begin{split} & {V_m} = f({g_m})，\\ & g_m = {({\theta _m})^{\rm{T}}}{V_{m - 1}} + {\gamma _m} 。\end{split}$

 $e = \dfrac{{{N_p}}}{M}，0< e <1，$
 ${\rho _{\min }} = \frac{{{N_s}}}{{{N_p}}} = \frac{{M - {N_p}}}{{{N_p}}} = \frac{{1 - e}}{e} 。$

 $\gamma = \frac{{{{{p_{pass}}}/ {{N_p}}}}}{{{{{p_{stop}}}/ {{N_s}}}}} = \frac{{1 - e}}{e}\frac{{{p_{pass}}}}{{ME - {p_{pass}}}}。$

 ${p_{pass}} = \frac{{EM\gamma e}}{{1 - e + \gamma e}} , {p_{stop}} = \frac{{EM\left( {1 - e} \right)}}{{1 - e + \gamma e}} \text{，}$

 \begin{aligned}[b] ISE =& \frac{1}{{2M}} \sum\limits_{k = 1}^M {{{\left| {\left( {p\left( {{\omega _k}} \right) - E} \right)} \right|}^2}} = \frac{1}{{2M}}\sum\limits_{k = 1}^{{N_s}} {{{\left| {\left( {\frac{{{p_{stop}}}}{{{N_s}}}p\left( {{\omega _k}} \right) - E} \right)} \right|}^2}} + \\ & \frac{1}{{2M}}\sum\limits_{k = 1}^{{N_p}} {{{\left| {\left( {\frac{{{p_{pass}}}}{{{N_p}}}p\left( {{\omega _k}} \right) - E} \right)} \right|}^2}} = \frac{{{E^2}}}{2}\frac{{e{{\left( {\gamma - 1} \right)}^2}\left( {1 - e} \right)}}{{{{\left( {1 - e + e\gamma } \right)}^2}}}。\end{aligned}
3.2 信息采集方法的确定

 图 2 MTF-CNN信息采集流程图 Fig. 2 MTF-CNN information collection flow chart

1）收集船用减速器主轴故障信号，使用公开数据集的实际故障信号和正常振动信号进行验证；

2）借助马尔可夫理论，将振动信号时间序列转化为马尔可夫转换域图像；

3）基于CNN理论搭建适合处理马尔可夫转换域图像的CNN结构模型，采集出图像特征；

4）获取分类结果，将采集的信息进行处理，通过Softmax分类器得到分类结果。

3.3 实际应用验证

 图 3 CNN结构图 Fig. 3 CNN Structure Diagram

MTF-CNN混淆矩阵的平均错误率如图4所示。可以看出，CNN混淆矩阵的分类结果错误率随时间会有缓慢的增长，但在1 s时始终小于1%。因此转换时间小于1 s时，是可以显著降低信息采集分类的错误率。同时，通过对比在相同情况下其他深度学习方法的分类精度评估MTF-CNN的优势，发现MTF-CNN在平均错误率上要低于其他深度学习方法。

 图 4 MTF-CNN混淆矩阵的平均错误率 Fig. 4 Average error rate of MTF-CNN confusion matrix
4 结　语

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