本发明属于机械装备振动信号测量相关，特别涉及一种基于机器视觉与子域刚性变换拟合的旋转机械动频测量方法。
背景技术：
1、旋转机械是各类动力设备用于能量转换的核心功能部件，广泛应用于航空航天、机械制造、交通运输等各种工业领域。在工作状态下，旋转机械往往面临恶劣的工况与服役环境，尤其在气动力、离心力、热应力等复杂载荷共同作用下，旋转机械不可避免地会出现疲劳裂纹、磨损、松动等问题，导致可靠性下降，影响其性能与寿命。而动频测量作为一种重要的监测手段和故障分析方法，能够及时监测旋转机械的振动特性，发现设备运行异常，提前预警潜在故障，对于保障旋转机械安全、高效运行具有重要意义。
2、当前，旋转机械动频的测量手段主要可以分为接触式与非接触式两类。对于传统接触式测量手段，应变片测量应用最为广泛，即将应变片粘贴在旋转机械应力较大的危险位置，通过测量动态应变值来反映旋转机械的振动信息。而在实际应用中，应变片的安装与布线均有严格的限制，需要耗费大量的时间，且仅能同时监测少量点位；对于非接触式测量手段，叶尖定时法应用最为广泛，即将传感器沿径向安装在旋转机械壳体上，对传感器获取的的脉冲信号进行处理，从而获取振动信息。然而，叶尖定时法的准确度受到转速波动，噪声干扰以及参数提取方法等多种因素影响，所获取的振动参数准确度难以保证。
技术实现思路
1、为了克服上述现有旋转机械动频测量方法的缺点，解决目前旋转机械动频测量工作量大、准确性低等问题，本发明提出一种基于机器视觉与子域刚性变换拟合的旋转机械动频测量方法，该方法无需接触被测结构，同时无需在结构表面进行人工标记，测量方法简单，适用性好。
2、为了实现上述目的，本发明采用的技术方案是：
3、一种基于机器视觉与子域刚性变换拟合的旋转机械动频测量方法，包括以下步骤：
4、步骤1：采用高速工业相机采集旋转机械在工作状态下的振动视频，将其离散为帧序列并进行灰度化处理，得到灰度化后的视频帧图像；
5、步骤2：利用完全二次多项式逐帧建立灰度化后的视频帧图像内像素灰度的函数表达，对每一帧与第一帧间的目标函数进行最优化求解，获取结构感兴趣区域全场各点的位移总量信号；
6、步骤3：以测点为中心选取刚性变换拟合子域，采用奇异值分解技术最小化子域刚性变换代价函数，获取子域刚性变换旋转矩阵以及测点对应的刚性位移信号；
7、步骤4：将拟合得到的测点对应的刚性位移信号从位移总量信号中去除，并对位移总量信号中的振动位移信号部分进行频谱分析，从而得到旋转机械的动频成分。
8、与现有旋转机械动频测量方法相比，本发明的优点体现在：
9、(1)本发明为非接触式动频测量方法，仅需远程架设高速工业相机即可完成动频测量，无需接触待测机械结构，避免了接触式测量方法带来的安装、布线、维护等问题，测量装置简单，测量效率高；
10、(2)本发明无需对旋转机械表面进行特殊人工标记，仅利用视频图像中的灰度特征即可完成动频测量，适用性好；
11、(3)本发明由于采用了子域刚性变换的最优拟合算法，可以有效对测量噪声进行滤除，可以在各种复杂工况下完成动频测量，噪声鲁棒性好。
1.一种基于机器视觉与子域刚性变换拟合的旋转机械动频测量方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于机器视觉与子域刚性变换拟合的旋转机械动频测量方法，其特征在于，所述步骤2中，利用完全二次多项式逐帧建立二维图像的函数表达，对每一帧与第一帧间的目标函数进行最优化求解，获取结构感兴趣区域全场的位移总量信号；具体如下：
3.根据权利要求1所述的基于机器视觉与子域刚性变换拟合的旋转机械动频测量方法，其特征在于，所述步骤3中，以测点为中心选取刚性变换拟合子域，采用奇异值分解技术最小化子域刚性变换代价函数，获取子域刚性变换旋转矩阵以及测点对应的刚性位移信号；具体如下：
4.根据权利要求1所述的基于机器视觉与子域刚性变换拟合的旋转机械动频测量方法，其特征在于，所述步骤4中，将拟合得到的测点对应的刚性位移信号从位移总量信号中去除，并对位移总量信号中的振动位移信号进行频谱分析，从而得到旋转机械的动频成分；具体如下：
