基于振动特性的铁塔螺栓完全松动快速检测方法与流程

1.本发明涉及电力设备技术领域，更具体的说是涉及一种基于振动特性的铁塔螺栓完全松动快速检测方法。


背景技术：

2.目前，螺栓作为输电铁塔塔材上重要连接件，在保证输电铁塔运行安全稳固上发挥着十分紧要的作用。由于输电铁塔常年经受强风影响，导致螺栓逐渐松动、输电铁塔刚强下降，严重影响输电铁塔正常运行。因此对螺栓的运行状况作出评估，并及时进行相应的维护势在必行。
3.国内外专家和学者做出了大量理论研究和实验来检测螺栓连接结构的松动故障，其中主要通过检修人员攀爬铁塔利用扭矩扳手进行检测，以及超声波检测、预紧力检测和振动信号检测技术等。在超声波探测法的研究上，包括将超声波检测技术应用到gis盆式绝缘子螺栓状态监测上，并成功实现了对螺栓松动的检测；将混沌超声波激励应用到单肢螺栓连接结构松动的检测，并得到了螺栓松动的特征参量。虽然超声波探测技术有无损探测和分辨率高等特点，但其准确性有待提高。在预紧力检测法的研究上，包括通过对螺栓在横向载荷下的预紧力的变化过程进行仿真，来判断螺栓松动的过程；利用实验的方法对螺栓在横向振动载荷作用下的防松性能进行了定量地评价。虽然预紧力检测法可以通过测量螺栓螺杆的轴向预紧力从而实现精准地对螺栓松动情况进行评价，但是由于这种方法需要对螺栓预紧力进行长期地监测，因此不适用于对螺栓松动快速检测。目前应用最为广泛的是根据螺栓松动前后振动信号的差异对螺栓松动进行检测和预测，现有技术包括通过对输电铁塔施加外界激励，进而测得输电铁塔螺栓连接结构的振动信号，从振动幅值的区别上对螺栓松动进行评价；将基于振动敏感特征与流形学习的方法应用于风机基座螺栓松动程度诊断；利用螺栓松动前后振动模态参量的变化特征判断螺栓是否松动；将亚谐波共振识别方法应用于螺栓损伤检测。
4.而在工程实际中，外界的干扰噪声严重影响了振动信号的采集，所以需要对振动信号做进一步地降噪处理，现有技术包括将小波分析法应用到螺栓松动前后系统振动信号的处理中；将经验模态分解(emd)用于螺栓松动振动信号处理中，但emd算法存在严重问题，比如效率低下、模式混叠和端点效应等缺陷，因此往往会影响故障的识别。
5.因此，如何实现输电铁塔螺栓完全松动故障缺陷的快速、准确检测是本领域技术人员亟需解决的问题。


技术实现要素：

6.有鉴于此，本发明提供了一种基于振动特性的铁塔螺栓完全松动快速检测方法，针对输电铁塔螺栓完全松动故障缺陷进行快速检测，对输电铁塔螺栓连接完全松动前后在脉冲激振下相连接的两塔材振动响应进行采集分析，并利用自相关-vmd方法进行振动信号处理，最终通过对比螺栓完全松动前后的振动响应生成的频谱图检测出螺栓连接结构是否
完全松动。采用变分模态分解(vmd)可以很好地避免模态混叠与端点效应。
7.为了实现上述目的，本发明采用如下技术方案：
8.一种基于振动特性的铁塔螺栓完全松动快速检测方法，包括以下步骤：
9.步骤1：利用脉冲激振法测量输电铁塔螺栓安装结束紧固状态以及当前检测状态下的激振点所在塔材的振动信号和通过螺栓相连接塔材的振动信号；
10.步骤2：然后采用自相关-vmd方法对振动信号进行降噪、分解和重构处理，得到各振动信号对应的频谱图；
11.步骤3：分别对比激振点所在塔材、螺栓相连塔材在紧固状态下的振动信号对应的频谱图和当前检测状态下的振动信号对应的频谱图，根据所述频谱图是否存在超过设定阈值的差异判断当前螺栓是否完全松动。
12.优选的，分别对比紧固状态、当前检测状态下激振点所在塔材和螺栓相连塔材的振动信号对应的频谱图，获得螺栓松动前后各塔材的振动特点；
13.当螺栓紧固时，脉冲激振下所有塔材均产生自激振动，螺栓相连接的两塔材振动信号对应的频谱图上主峰值对应频率存在差异，且差异超过设定频率阈值，设定频率阈值可取值为10hz；当螺栓完全松动时，激振点所在塔材为自激振动，而通过螺栓相连接的塔材为受迫振动，通过螺栓相连接的两塔材振动频谱较为接近，由螺栓相连接的两塔材在螺栓松动前后的振动频谱变化特征可作为螺栓是否完全松动的判断依据。
14.优选的，所述步骤2中采用自相关-vmd方法对振动信号进行降噪和分解处理，并生成频谱图，具体过程如下：
15.步骤21：利用自相关函数对所述振动信号进行降噪处理，获得降噪信号；
16.步骤22：将所述降噪信号作为初始信号，初始分解模态数设置为k＝2,惩罚因子α＝2500，带宽设置为0；
17.步骤23：对所述初始信号进行vmd分解，获得k个模态分量，并记录k个模态分量中心频率；
18.步骤24：如果k个模态分量中的第n层的模态分量中心频率小于第n-1层的模态分量中心频率，或第n层的模态分量中心频率小于第n-1层的模态分量中心频率差值小于设定差值，则令分解模态数k＝k-1；否则，令分解模态数k＝k+1，并返回所述步骤23；
19.步骤25：通过上述步骤22-步骤24，最终将降噪信号进行分解为k个模态分量；
20.步骤26：求解每个模态分量和降噪信号之间的相关系数，并将相关系数大于设定系数阈值的模态分量进行重构，最终得到重构信号。
21.优选的，设定系数阈值为0.2；对相关系数大于0.2的模态分量在时域进行相加获得所述重构信号，对所述重构信号进行fft变换得到对应的振动信号的频谱图。
22.优选的，自相关函数表示为：
[0023][0024]
其中x(t)为采集的初始振动信号；t表示采集周期。
[0025]
优选的，步骤s23中，进行vmd分解的具体过程包括：
[0026]
s231：对经自相关降噪的降噪信号进行hilbert变换求解析信号；
[0027]
s232：将解析信号平移到基带，利用解析信号梯度的2范数的平方估计信号的带宽，进行变分约束，表达式为：
[0028]
上述s231至s233的变分约束过程可由(2)、(3)式所示的公式进行描述：
[0029][0030]
s.t.∑kuk(t)＝f
ꢀꢀ
(3)
[0031]
式中，uk(t)是各模态分量(imf)，ωk是各imf的中心频率，δ
(t)
是脉冲函数，k是分解得到的模态数量；表示对时间求偏导；
[0032]
步骤233：为求解上面(2)、(3)式中构造的变分问题，求解变分约束，引入拉格朗日乘子λ与二次惩罚因子α，引入增广拉格朗日函数，其中，增广拉格朗日如式(4)所示：
[0033][0034]
通过搜索可以得到每个imfuk与其中心频率ωk的迭代方式如式(5)-(6)所示：
[0035][0036][0037]
拉格朗日算法的算子λ的迭代方式如式(7)所示：
[0038][0039]
不断地按照式(5)、(6)和(7)进行迭代，当拉格朗日函数出现极小值点，迭代结束，这样初始信号被最终分解为k个imfuk。
[0040]
优选的，采用的装置包括脉冲力锤、振动传感器、信号采集仪和pc端；所述脉冲力锤对塔材激振点施加脉冲激励；所述振动传感器利用磁吸座固定在输电铁塔上，采集振动信号并传输至信号采集仪；信号采集仪采样仪以设定采样频率采集振动信号并传输至所述pc端；所述pc端对振动信号进行检测分析。
[0041]
经由上述的技术方案可知，与现有技术相比，本发明公开提供了一种基于振动特性的铁塔螺栓完全松动快速检测方法，通过对现场测得振动信号进行自相关-vmd分解降噪处理，对输电铁塔塔材振动信号进行有效降噪，提高信号分析的准确性，并分解获得频谱图，将测点振动频谱图的变化作为螺栓完全松动的判断依据，在螺栓紧固时，螺栓连接的两个塔材相当于统一整体，两塔材在激振的作用下发生自激振动；在螺栓发生完全松动后，在激振的作用下，激振点所在塔材发生自激振动，螺栓相连的另一塔材发生强迫振动和自激振动，因此螺栓松动前后螺栓连接的两塔材频谱图变化存在差异，将此作为判断依据可以实现铁塔螺栓完全松动的快速检测和精准检测。
附图说明
[0042]
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据提供的附图获得其他的附图。
[0043]
图1附图为本发明提供的自相关-vmd分解降噪法流程图；
[0044]
图2附图为本发明提供的输电铁塔待测螺栓和振动测点示意图；
[0045]
图3附图为本发明提供的输电铁塔螺栓检测系统结构示意图；
[0046]
图4附图为本发明提供的实验流程图；
[0047]
图5附图为本发明提供的螺栓紧固时1测点自相关预处理后时域信号图；
[0048]
图6附图为本发明提供的测点vmd分解后各模态分量时域波形图；
[0049]
图7附图为本发明提供的螺栓紧固时1测点降噪前后频谱对比图；
[0050]
图8附图为本发明提供的螺栓紧固时1测点频谱图；
[0051]
图9附图为本发明提供的螺栓完全松动时1测点频谱图；
[0052]
图10附图为本发明提供的螺栓紧固时2测点频谱图；
[0053]
图11附图为本发明提供的螺栓完全松动时2测点频谱图；
[0054]
图12附图为本发明提供的螺栓紧固时3测点频谱图；
[0055]
图13附图为本发明提供的螺栓完全松动时3测点频谱图；
[0056]
图14附图为本发明提供的螺栓紧固时4测点频谱图；
[0057]
图15附图为本发明提供的螺栓完全松动时4测点频谱图。
具体实施方式
[0058]
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
[0059]
本发明实施例公开了一种基于振动特性的铁塔螺栓完全松动快速检测方法，包括以下步骤：
[0060]
s1：利用脉冲激振法测量输电铁塔螺栓安装结束紧固状态以及当前检测状态下的激振点所在塔材的振动信号和通过螺栓相连接塔材的振动信号，分别得到激振点所在塔材的松动前振动信号和当前检测状态振动信号，以及通过螺栓相连接塔材的松动前振动信号和当前检测状态振动信号；当测量在激振点所在的塔材时，测点应该尽量靠近待测螺栓；
[0061]
s2：然后采用自相关-vmd方法对振动信号进行进行降噪、分解和重构处理，得到各振动信号对应的频谱图；
[0062]
s21：利用自相关函数对所述振动信号进行降噪处理，获得降噪信号；
[0063]
s22：将所述降噪信号作为初始信号，初始分解模态数设置为k＝2,惩罚因子α＝2500，带宽设置为0；
[0064]
s23：对所述初始信号进行vmd分解，记录k个模态分量中心频率；
[0065]
s231：对经自相关降噪的信号hilbert变换求解析信号；
[0066]
s232：将解析信号平移到基带，利用解析信号梯度的2范数的平方估计信号的带宽，进行变分约束；
[0067]
变分约束过程可由(2)、(3)式所示的公式进行描述：
[0068]
[0069]
s.t.∑kuk(t)＝f
ꢀꢀꢀꢀ
(3)
[0070]
式中，uk(t)是各模态分量(imf)，ωk是各imf的中心频率，δ
(t)
是脉冲函数，k是分解得到的模态数量；
[0071]
s233：为求解上面构造的(2)、(3)式中变分问题，引入拉格朗日乘子λ与二次惩罚因子α，引入增广拉格朗日函数，其中，增广拉格朗日如式(4)所示：
[0072][0073]
通过搜索可以得到每个imfuk与其中心频率ωk的迭代方式如式(5)-(6)所示：
[0074][0075][0076]
拉格朗日算法的算子λ的迭代方式如式(7)所示：
[0077][0078]
不断地按照式(5)、(6)和(7)进行迭代，当拉格朗日函数出现极小值点，迭代结束，这样初始信号被最终分解为k个imfuk。
[0079]
s24：如果k个imf中的第n层的模态分量中心频率小于第n-1层的模态分量中心频率，或第n层的模态分量中心频率小于第n-1层的模态分量中心频率差值小于设定差值，则令分解模态参数k＝k-1；否则，令分解模态参数k＝k+1，并返回s23；设定差值可取值为10hz
[0080]
s25：通过上述s22至s24，最终将降噪信号进行分解为k个模态分量；
[0081]
s26：求解每个模态分量和降噪信号之间的相关系数，并将相关系数大于0.2的模态分量进行重构，对相关系数大于0.2的模态分量在时域进行相加获得重构信号，对重构信号进行fft变换得到对应的振动信号的频谱图。
[0082]
s3：对比激振点所在塔材和螺栓相连塔材的振动信号对应的频谱图，根据频谱图是否存在超过设定阈值的差异判断当前螺栓是否完全松动。
[0083]
当螺栓紧固时，脉冲激振下所有塔材均产生自激振动，螺栓相连接的两塔材振动信号对应的频谱图存在超过设定频率阈值的差异(主峰值对应的频率的变化值是否超过10hz，如果主峰值有明显差异，则称有较大差异；若主峰值没有变化，可以看是否出现其他小的峰值，若存在，则称有微小的差异)；当螺栓完全松动时，激振点所在塔材为自激振动，而通过螺栓相连接的塔材为受迫振动，通过螺栓相连接的两塔材振动频谱较为接近，因此螺栓相连接的两塔材振动频谱的变化特征可作为螺栓是否完全松动的判断依据。
[0084]
实施例
[0085]
采用自相关函数进行降噪，自相关是将信号不同时刻对应的数据做相关性分析的过程。利用自相关函数可以很好的找出时域信号上重复的模式，如被噪声掩盖的周期信号，还可以识别出隐藏在信号谐波频率中的基频频率。因此自相关函数别广泛地应用于信号识别、提出有用信号和剔除噪声等信号处理上。自相关函数地相关定义如下：
[0086][0087]
采用变分模态分解(vmd)进行信号分解，变分模态分解是基于经典维纳滤波和hilbert变换的一种自适应信号分解算法。vmd假设其分解之后的每个模态分量(imf)都是集中在各自中心频率附近的窄带信号。vmd分解需要三步走的处理方式：
[0088]
(1)对原信号hilbert变换求解析信号；
[0089]
(2)将信号平移到基带，对梯度的2范数的平方估计信号的带宽。
[0090]
上述变分约束的过程可由(2)-(3)式所示的公式进行描述：
[0091][0092]
s.t.∑kuk(t)＝f
ꢀꢀꢀꢀ
(3)
[0093]
式中，uk(t)是各imf，ωk是各imf的中心频率，δ
(t)
是脉冲函数，k是分解得到的模态数量；
[0094]
(3)为求解上面构造的变分问题，可以引入拉格朗日乘子λ与二次惩罚因子α，引入增广拉格朗日函数。其中，增广拉格朗日如式(4)所示：
[0095][0096]
通过搜索可以得到每个imfuk与其中心频率ωk的迭代方式如式(5)-(6)所示：
[0097][0098][0099]
拉格朗日算法的算子λ的迭代方式如式(7)所示：
[0100][0101]
不断地按照式(5)、(6)和(7)进行迭代，当拉格朗日函数出现极小值点，迭代结束，这样原信号被最终分解为k个imfuk。
[0102]
为获得输电铁塔螺栓紧固和完全松动时振动产生的信号数据，就某电力公司的输电铁塔进行了现场实验，该输电铁塔为110kv输电铁塔，修建完整，尚未投入使用。现场输电铁塔上所选的待测螺栓和振动测点如图2所示，在螺栓紧固的两段塔材上分别选取距离螺栓近点和远点的两个测点。
[0103]
在保证激振位置不发生改变的条件下，分析螺栓完全松动故障测点位置对检测结果的影响。实验选定待测螺栓如图2所示，并在该螺栓所固定的两个塔材上分别选取两个测点进行研究。各测点与待测螺栓之间的详细位置如表1所示。
[0104]
表1各测点的详细位置表
[0105]
测点编号与待测螺栓的距离1号测点450mm2号测点50mm
3号测点70mm4号测点430mm
[0106]
考虑到输电铁塔的实际检测工况，激励源采用脉冲激励的方式，即利用脉冲力锤对输电铁塔施加脉冲激励。所选脉冲力锤的力传感器，灵敏度为4.44pc/n，力锤增益为0.500mv/pv，可以满足铁塔局部区域的激振和信号的采集；振动传感器采用iepe压电加速度传感器，其轴向灵敏度分别为100.051mv/g，利用磁吸座将其固定在输电铁塔的角钢上；选择合适的信号采集仪和pc端的信号处理仪器。最终，根据现场情况和选取的实验仪器完成最后的试验系统的搭建工作，如图3所示。
[0107]
现场设定信号采集仪5khz的采样频率，分别进行两组不同的实验。实验一：利用扭矩扳手将待测螺栓调节为完全紧固的状态，手持激振锤在激振点对输电铁塔塔材施加脉冲激励，利用振动加速度传感器和动态信号采集仪分别在4个测点对振动信号进行采集，最后利用pc端上的频谱分析软件对采集得到的信号进行信号处理；实验二：利用扭矩扳手将待测螺栓调节为完全松动的状态，重复实验一的操作过程。现场实验流程图如图4所示。
[0108]
(1)基于自相关-vmd分解降噪法的输电铁塔振动信号降噪处理；
[0109]
在现场对输电铁塔螺栓连接松动故障检测时，由于外界各种干扰的存在，需要对采集得到的塔材振动信号做降噪处理。图1为自相关-vmd分解降噪法处理过程的流程图。
[0110]
如图1所示，首先利用自相关函数对振动传感器采集的信号进行降噪处理。再依据中心频率原则确定分解模态数k值，进行vmd分解，具体步骤如下：
[0111]
1)将进行过自相关降噪处理后的信号作为初始信号，初始模态参数设置为k＝2，惩罚因子α＝2500，带宽设置为默认值0。
[0112]
2)利用pc端信号分析软件运行vmd分解程序，留意模态分量中心频率。
[0113]
3)观察信号分解的中心频率，当第n层的中心频率小于第n-1层的中心频率或者中心频率相接近时，则确定模态数k＝k-1。如果不满足上述情况，则k＝k+1，继续进行(2)的操作。
[0114]
为验证自相关-vmd分解降噪法对输电铁塔塔材振动信号降噪的有效性。依照自相关-vmd分解降噪法流程，对进行过自相关预处理的1测点振动数据进行vmd分解，得到不同模态分量数下对应的中心频率如表2所示，进行过自相关预处理的1测点振动数据如图5所示，横坐标表示时间，纵坐标表示加速度。
[0115]
表2螺栓紧固时1测点vmd分解中心频率
[0116]
[0117]
由表2可以看出，当vmd分解层数k＝7时，imf4的中心频率ω4＝1243.92hz，而imf5的中心频率为ω5＝1120.30hz，第5分量中心频率相比第4分量中心频率较低，达到vmd分解结束的要求，因此选取k＝6作为vmd分解层数。分解得到的各分量的时域波形图如图6所示。
[0118]
螺栓紧固时1测点各imf与经自相关预处理后的振动信号之间的相关系数如表3所示。
[0119]
表3振动信号之间的相关系数表
[0120]
模态分量imf1imf2imf3imf4imf5imf6相关系数0.2750.2630.3640.6950.4100.225
[0121]
求解各imf与经自相关预处理后的振动信号之间相关系数，如表3所示，对相关系数大于0.2的模态分量在时域进行相加进行重构。最后分别对重构信号和原始采集的原信号(振动信号)进行fft变换，对比两信号的频谱图，如图7所示，验证降噪方法的可行性。
[0122]
如图7所示，将原信号与降噪之后的降噪信号在频域上进行对比。可以发现，降噪之后的信号将原信号的低频部分剔除，共振频率对应的峰值得到很好的保留，非共振的噪声引起的杂波信号得到抑制。因此自相关-vmd降噪在保留原信号原始信息的同时，能够有效地将信号中的噪声成分剔除，可以更好地找出螺栓完全松动前后振动信号的特征频率，得出螺栓是否完全松动。
[0123]
(2)输电铁塔螺栓完全松动前后各测点振动频谱分析
[0124]
按照上述自相关-vmd降噪法对螺栓完全松动前后各测点的振动数据依次进行处理，分别得到螺栓完全松动前后各测点降噪之后的频谱图。
[0125]
如图8和图9所示，螺栓发生完全松动前后，1测点振动频谱图主峰对应的频率值没有发生改变，但是在螺栓完全松动后，原处于1660hz的峰值消失，而在723.3hz、1543hz和1883hz出现小的峰值。完全松动前后频谱图虽有变化，但变化较小。
[0126]
如图10和图11所示，螺栓发生完全松动前后，2测点振动频谱图主峰对应的频率值由1840hz变为1257hz，而且在螺栓完全松动后，原处于1840hz处峰值消失，并在323.3hz处出现小的峰值。完全松动前后频谱图变化较大。
[0127]
如图12和图13所示，螺栓发生完全松动前后，3测点振动频谱图主峰对应的频率值由736.7hz变为1243hz，而且在螺栓完全松动后，在336.7hz和2183hz处出现小的峰值。完全松动前后频谱图变化较大。
[0128]
如图14和图15所示，螺栓发生完全松动前后，4测点振动频谱图主峰对应的频率值由733.3hz变为1243hz，而且在螺栓完全松动后，原处于1760hz处的峰值消失，并在336.7hz、1633hz和2133hz处出现小的峰值。完全松动前后频谱图变化较大。
[0129]
(3)分析和讨论
[0130]
综合以上频谱图的对比，各个测点在输电铁塔螺栓发生完全松动后，其频谱图都发生改变，因此各个测点振动频谱图的变化都可作为螺栓完全松动的判断依据。但通过分析，发现以下问题：
[0131]
其一，由于1测点距离待测螺栓较远，所在的角钢质量较大，并且该角钢通过多处螺栓共同固定，当其中由一枚螺栓完全松动，对其刚度造成的影响较小，因此当待测螺栓发生完全松动后，1测点的振动频谱图变化较小，因此在之后的检测过程中，选取的振动测点尽量选取类如2、3、4测点一样的测试位置。
[0132]
其二，当输电铁塔螺栓发生完全松动，输电铁塔塔材的刚度k会有一定程度的下降，根据固有频率公式可以得出其固有频率也有一定程度的下降。但是通过频谱对比可以发现，在螺栓发生完全松动后，只有2测点的频谱峰值对应的频率呈现下降的趋势，而3测点和4测点频谱峰值对应的频率有上升的趋势，因此将螺栓完全松动前后测点之间的频谱图互相对比，得出以下结论：
[0133]
在螺栓紧固时，对比2、3、4三个测点之间的频谱图峰值对应频率，发现其有较大的差异。因此可以判定在螺栓紧固时，螺栓连接的两个塔材相当于统一整体，因此各个测点在激振锤的作用下，各自发生自激振动；
[0134]
在螺栓发生完全松动后，互相对比2、3、4三个测点间的频谱图峰值对应频率，发现三个测点的主峰值都在1250hz处，而且峰值对应频率有相似之处。因此可以判定在螺栓发生完全松动后，由于激振点和2测点同在1塔材，其振动依然为自激振动，因此由于刚度下降，其频谱峰值对应的频率呈现下降的趋势；而3和4测点所在2塔材不再和1塔材是统一整体，当用激振锤对塔材1施加冲击信号时，塔材1发生振动，碰撞塔材2，使得塔材2一起振动，因此现在塔材2发生的振动是由塔材1引起的强迫振动，因此3和4测点的主峰值和2测点一致，除此之外，发现螺栓完全松动后3和4测点仍保留松动前的振动成分，综上可以得出在螺栓完全松动后，2塔材的振动由强迫振动和自激振动共同影响。
[0135]
(4)结论
[0136]
利用激振锤人为激振输电铁塔，利用压电加速度振动传感器测量输电铁塔螺栓完全松动前后的振动信号，并在对比频谱图，得出了输电铁塔螺栓完全松动故障的判断依据。主要结论如下：
[0137]
(1)通过对现场测得振动信号进行自相关-vmd分解降噪处理，发现本发明方法有效实现对输电铁塔塔材振动信号降噪；
[0138]
(2)在螺栓完全松动前后，对比分析了4个测点各自的振动频谱图，得出4个测点振动频谱图的变化都可作为螺栓完全松动的判断依据，但相比而言，2、3、4这3个测点的判别效果要优于1测点。
[0139]
(3)在螺栓完全松动前后，互相对比分析了4个测点的振动频谱图，得出在螺栓紧固时，螺栓连接的两个塔材相当于统一整体，两塔材在激振的作用下发生自激振动；在螺栓发生完全松动后，在激振的作用下，激振点所在塔材发生自激振动，螺栓相连的另一塔材发生强迫振动和自激振动。
[0140]
本说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似部分互相参见即可。对于实施例公开的装置而言，由于其与实施例公开的方法相对应，所以描述的比较简单，相关之处参见方法部分说明即可。
[0141]
对所公开的实施例的上述说明，使本领域专业技术人员能够实现或使用本发明。对这些实施例的多种修改对本领域的专业技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本发明的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本发明将不会被限制于本文所示的这些实施例，而是要符合与本文所公开的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。