旋转机械故障诊断中的信号处理技术总结

旋转机械故障诊断中的信号处理技术总结（精选6篇）

旋转机械故障诊断中的信号处理技术总结 篇1

摘要: 基于旋转机械在各行业的广泛应用，旋转机械的故障诊断技术也倍受重视，从传统的信号处理方法到现代的信号处理方法，旋转机械故障诊断中的信号处理技术在不断发展，不断创新。本文综述了旋转机械故障诊断的传统信号处理方法和现代信号处理方法，分析传统信号处理方法和现代信号处理方法的实际应用，并展望了未来旋转机械故障诊断领域的研究方向。关键词: 旋转机械;故障诊断;信号处理技术

1、旋转机械故障诊断的意义

随着机械设备向着高速、重载、精密方向发展，对机械传动设备的要求越来越高。不仅要求机械传动设备能够传递较大的功率和载荷，而且传动系统本身必须具备较好的可靠性，从而降低设备的运营成本并提高设备运营过程中的安全性。在故障诊断的发展过程中，人们发现最重要、最关键而且也最困难的问题就是故障特征信息提取，其必须借助于信息处理，特别是现代信号处理的理论方法和技术手段，探索故障特征信息提取的途径，发展新的故障诊断理论和技术。

2、旋转机械故障诊断的传统信号处理方法

以傅里叶变换为核心的经典信号处理方法在旋转机械故障诊断中发挥了巨大的作用，这些方法包括频谱分析、阶比谱分析、相关分析、细化谱分析、时间序列分析、倒频谱分析、包络分析和全息谱等。

在基于FT 的信号分析方法中，平稳的随机信号常用其二阶统计量来表征: 时域用相关函数，频域用功率谱。功率谱实质上是一种频域的能量密度分布，因此可以把它视为频域分布，相关函数和功率谱之间也以FT作为联系的桥梁。然而，基于FT的频谱分析技术是建立在信号是平稳性的假设上的，因此具有较大的缺点: 如被分析的系统必须是线性的，信号必须是严格周期或者平稳的，否则，谱分析结果将缺乏物理意义，分析的结果只有频域信息，丧失了时域特征。而大多数旋转机械故障振动信号是非平稳和非线性信号，对这些非平稳信号，由于傅里叶变换的本质缺陷，使得提取的故障特征有缺陷，影响了故障诊断的准确性。3 旋转机械故障诊断的现代信号处理方法

3.1 高阶谱分析技术

功率谱分析的一个最大缺陷是它不包含频率成分间的相位信息，通常也无法处理非平稳和非高斯信号。而实际的振动信号大多是非平稳和非高斯信号，尤其在旋转机械系统发生故障时更是如此。其中一种非高斯性是各频率成分间的相互关联作用，产生和频与差频成分，称为信号的非线性，对应的相位关系称为二次相位耦合。对于这种非线性现象，功率谱是无能为力的。高阶谱是分析非高斯信号的主要数学工具，已被运用到旋转机械故障诊断中，其出发点和动机主要有:(1)高斯信号的高阶统计量等于零，当非高斯信号淹没在高斯白噪声中时，利用高阶统计量可以大大降低噪声的干扰。一般而言，旋转机械振动信号中的噪声可以近似地当作高斯噪声处理，因此采用高阶谱分析振动信号更容易提取故障信息;(2)从更高阶概率结构表征随机信号，弥补了二阶统计量(功率谱)不包含相位信息的缺陷，能定量地描述非线性相位耦合。对高阶谱的研究比较多，已经形成了成熟的理论。目前高阶谱已被成功地运用到滚动轴承、齿轮和转子系统的故障诊断中。

3.2 ARMA 模型的现代谱分析技术

对旋转机械故障振动信号进行频域分析，通常是采用基于傅里叶分析的经典功率谱分析方法。不同于傅里叶分析的新的谱分析方法称为“现代谱分析”。其中ARMA时序模型是应用较广的一种现代谱分析方法，它利用信号的信息对被窗函数截取的有限信号以外的信息进行预测或外推，提高了谱分析的分辨率和真实度。特别是其中的AR模型能够较好地描述信号频谱中的谱峰，得到的频谱比傅里叶频谱更平滑，具有良好的频率分辨力，从而获得了广泛的应用。在国外，这方面的研究工作一直在开展。早在1983年，Gersch采用AR模型和近邻法相结合对旋转机械故障进行分类，而国内也开展了这方面的研究工作。3.3 几何分形技术

目前在旋转机械故障诊断领域中，最成熟的方法是基于线性理论的时域和频域方法，随着现代科学技术的发展，机械设备越来越复杂化，基于线性理论的故障诊断方法的缺点和局限性也越来越突出，与非线性原理和方法相融合将是旋转机械故障诊断技术的一个重要发展方向，因此，基于现代非线性理论的故障诊断方法研究十分活跃。分形理论是非线性科学的一个重要方面，特别适合研究各种“复杂现象”，把它应用于机械故障诊断领域是近年来国际学术界的新动向。

当旋转机械发生油膜涡动、转子裂纹、转子与定子碰摩、基座松动等故障时，往往会产生混沌现象，采用几何分形方法对振动信号分析可以有效地提取各种故障特征，其中关联维数应用得最为广泛。3.4 时频分析技术

旋转机械振动信号绝大多数是非平稳、非线性的，这些非平稳和非线性的振动信号包含了丰富的故障信息。对于这些非平稳和非线性的振动信号，时频分析方法是一种有效的分析方法。在目前常用的旋转机械故障诊断方法中，由于时频分析方法能有效地分析非平稳信号因而在旋转机械故障诊断中的应用最为广泛。

时频分析法将时域和频域组合成一体，这就兼顾到非平稳信号的要求。它的主要特点在于时间和频率的局部化，通过时间轴和频率轴两个坐标组成的相平面，可以得到整体信号在局部时域内的频率组成，或者看出整体信号各个频带在局部时间上的分布和排列情况。时频分析在语音处理、地震资料分析、信号检测和数据压缩等多个领域得到了广泛应用。对于旋转机械而言，当其发生故障时的振动信号，大量是非平稳、非线性的信号，因此，时频分析方法是进行旋转机械故障特征提取的一个重要的方法和特征提取工具，并广泛应用于旋转机械故障诊断中。

信号的时频分析分为线性和二次型两种。典型的线性时频表示有: 短时Fourier变换、小波变换和Gabor变换等。在很多实际场合，还要求二次型的时频表示能够描述该信号的能量密度分布。这样一种更加严格意义下的时频表示称为信号的时频分布。而基于经验模态分解(Empirical Mode Decomposition，EMD)的时频分析方法，是一种优秀的时频信号分析方法，尤其适合于非线性、非稳态的信号序列处理。3.5 盲信号处理技术

盲信号分离是指根据观测到的混合数据确定一个变换，从而恢复原始信号或者信号源，其中术语“盲”有两重含义:(1)源信号不能观测;(2)源信号与噪声如何混合是未知的。

由于噪声信号的存在，实际观测到的信号是故障信号和噪声的混合数据，因此近几年盲信号分离技术在齿轮的故障诊断中得到了应用。

盲信号处理技术领域也有很多值得进一步研究的课题，例如当ICA和独立因子分析(Independent Component Analysis，ICA)用于盲信号分离(Blind Signal Separation，BSS)时，如何解决源信号的概率密度函数(Probability Density Function，PDF)的学习的问题;如何有效解决盲解卷(Blind Deconvolution)问题;当叠加噪声为非高斯的或脉冲噪声时，如何准确估计源信号的个数的问题;在非平稳情况下如何提高跟踪能力和如何提高解的鲁棒性等等。总结和展望

以上对信号处理技术的一些方法及其在旋转机械故障诊断中的应用进行了综述。不仅研究了传统的旋转机械故障特征提取技术中的信号的幅域分析、信号的时域分析以及以傅里叶变换(FT)为核心的经典信号处理分析方法，而且研究了旋转机械故障特征提取应用中的高阶谱分析技术、ARMA模型的现代谱分析技术、几何分形技术、时频分析技术、盲信号处理技术等几种方法的基本理论和算法以及它们在旋转机械故障特征提取中的实际运用。

旋转机械故障诊断中的信号处理技术总结 篇2

网络技术的发展日新月异,在我国的应用也越来越普及,但我国的网络应用大多集中在经济、教育、娱乐、咨询和服务等领域,在工业生产中的应用几乎是空白,而实际上,网络技术在工业生产中大有用武之地[1,2]。

一方面,随着社会的发展,机械加工、机械制造以及产品开发的能力大大提高,现在的厂矿企业规模越来越大,不仅仅表现在生产规模和设备体积上,还表现在厂矿企业的空间跨度增大,即企业的生产设备可能分布很广,甚至是跨地区的大型集团化生产,尤其是在石油、矿山开采等行业,生产设备分布分散,不宜管理。生产设备状态监测和故障诊断无法实时进行,是现代企业生产的一大隐患。

另一方面,在实际生产中,旋转机械的故障多种多样、原因复杂、不易判断,这就给技术人员提出了更高的要求。相比之下,故障诊断专家有丰富的经验和专业知识,能及时诊断出旋转机械的故障原因并给出解决方案。在信息化的今天,随着网络的出现,生产设备分散化和生产设备监测实时性、故障诊断的及时性和故障诊断专家的地域性这两方面的矛盾都有望得到很好的解决[3,4,5,6]。

本方案就是为了实现旋转机械状态监测与故障诊断的网络化而设计的。并且在设计中充分考虑了厂矿企业的实际情况,并针对现有的CAMD-6100系统功能[7],力求准确、迅速和稳定地完成异地故障诊断。

1 总体设计

在设计网络系统时,需要考虑的主要因素有:安全问题、资源占用情况、稳定性和可移植性。 所设计的网络化旋转机械状态监测与故障诊断系统结构如图1所示。

图1中所示的“企业网”是企业内部已有的网络设施。图中的现场监测控制器是一台计算机,专门用来控制旋转机械的现场数据采集。从图1中可以看出,该方案分为两大模块:现场监测模块和远程监测模块。

由图1可见,现场监测部分采用客户机/服务器(Client/Server)模式,即将网络结构建立在旋转机械测量数据的分布处理和集中管理相结合的方式上。之所以采用这种模式,是因为这种模式:

(1) 安全性好

网络安全是网络上每台计算机都要面临的重要问题,对现场控制旋转机械数据采集的计算机来说,安全性更是至关重要。

厂矿企业的旋转机械设备监测所遇到的安全性问题主要有:旋转机械设备的监测控制权既不能不下放权限给用户,又不能任意下放权限;现场监测的采集控制参数不能任意设置,而要在设备专家、故障诊断专家(譬如设备总师)的指导下根据实际情况设置;设备数据的使用权限问题;历史数据的备份问题;黑客的恶意攻击防范问题。

客户机/服务器是解决这些问题的较好选择。因为客户机/服务器模式的原理就是将任务、功能分散,从而减轻服务器的负担。客户机/服务器模式将大量的数据处理工作和部分的管理功能下放到客户机,而让服务器专注于客户机管理、网络管理和任务分配等管理工作,因而可以提高网络的管理效率。在客户机/服务器模式中,客户机只服务器的管理而与企业网隔离,也就是受到服务器的保护,即企业网内的用户很难直接进入客户机或控制客户机,从而控制旋转机械的现场监测。企业网内的用户只能通过向服务器提出服务申请,然后由服务器根据用户的身份判断服务申请的合法性,如果非法则拒绝,如果合法则执行相应的操作,或控制客户机(现场监测控制机),或对服务器本身执行相应的管理操作。

客户机在采集有用数据后,可及时在本地计算机上存盘,同时上传给服务器,服务器再在服务器硬盘中存盘,从而保证了自动对数据进行备份,提高了防止数据丢失的能力。服务器由于软、硬件均要高于服务器,因而便于实施防黑客入侵的各种措施。

(2) 充分利用资源

现在的厂矿企业大部分已建成企业内部网,因此应尽量利用已有的网络资源,减少重复性投资。另一方面,因为产品的不同、地域的差异、工况的相异等等原因,厂矿企业的布局差异很大,企业网也千差万别。因此,在方案设计时,应尽量做到通用性强,易于接入已有的企业网,尽量减小对整个企业网的影响。采用客户机/服务器模式,对不同的企业网络环境,只需改动服务器的相关软件部分而不必改动每台现场监测器的软件或是改变已有的企业网,因而便于移植,能够充分利用资源。

2 现场监测模块设计

2.1 结构设计

现场监测模块结构如图2所示,图中虚线框内是已建成的企业网。

如图2所示现场监测模块又分为数据采集子模块、数据采集控制子模块和服务器子模块。前文所说的现场监测控制器,即数据采集子模块和数据采集控制器子模块之和。其中服务器子模块可为多个数据采集子模块和数据采集控制子模块共享,即一个服务器可以连接多个数据采集子模块和数据采集控制子模块,但每一个数据采集子模块和数据采集控制子模块必须连接到一个服务器。数据采集子模块和数据采集控制模块并不直接和企业网相连,而是由服务器连接到企业网,也就是说,数据采集模块和数据采集控制模块采集到的数据不能直接在企业网上流动,而必须经过服务器这个出口。因此可以说,现场监测模块实际上是构成了一个局域网。

通常,特殊用户(如企业设备管理人员或故障诊断工程师)使用远程监测计算机,通过企业网登录到现场监测模块中的服务器,通过身份验证后,可以设置现场设备监测的各种参数,例如报警上、下限值,报警后采集数据的时间长度,采样间隔等。服务器收到这些参数后,在数据库存盘备份,然后发送给目的现场数据采集控制器。现场的数据采集控制器分析这些参数,然后控制现场设备监测数据的采集。

现场数据采集子模块采集到的数据被传送到数据采集控制子模块中,然后,不是立即传送给服务器,而是进行简单分析,依据设置的参数进行报警判断。判断完成后,根据判断结果和设置的参数,把原始数据或是分析后的数据传送给服务器,再由服务器进行分类、存储、转发等处理。而普通用户使用远程监测计算机,通过企业网连接到服务器后,不能进行现场监测参数设置,只能选择实时监测或是历史数据回放,然后等待服务器完成相应的服务并返回结果。

2.2 拓扑结构

现场监测模块构成了一个局域网,该局域网络的拓扑结构可根据现场实际情况灵活选择。通常情况下,当服务器连接的数据采集子模块和数据采集控制子模块数量不多(小于等于5),而且服务器与数据采集子模块和数据采集控制子模块的距离有限时,可以采用总线型拓扑结构,如图3所示。

当服务器连接的数据采集子模块和数据采集控制子模块数量较多,或者服务器与数据采集子模块和数据采集控制子模块的距离较远时,可以采用星型拓扑结构,如图4所示。

3 远程监测模块设计

远程监测模块的功能较简单(与现场监测模块相比),它直接接入企业网,作为一个企业网用户向现场监测模块申请服务。远程监测模块接入企业网的硬件可根据其具体情况而定,通常情况下,10/100 Mb/s自适应网卡就可满足需要。因为远程监测模块通常远离旋转机械监测现场而多在企业管理部门,因此传输介质可选双绞线。网络协议选择TCP/IP,和现场监测模块保持一致。

4 数据库设计

由于现场监测模块采集的数据具有保存价值,而且为了便于日后回调,必须将数据分类安全存储。因此,需要选择合适的数据库来保存数据。而更重要的是选择适当的数据库访问接口。因为数据库的发展很快,新技术、新思维层出不穷,任何系统要想永远保持领先是不可能的,要想永远满足需要也是不可能的。因此,选择适当的数据库接口后,当数据库不能满足需要或有更合适的数据库技术时,只需更换原有的数据库为先进的数据库并更改系统的数据库接口部分即可,而不必改变整个系统,从而能以最小的代价实现系统数据库的更新换代。而且,考虑到系统的可移植性,也需要选择适当的数据库接口。

例如,如果要将监测数据按照企业已有的数据规范要求保存,而每个企业、每台被监测设备都不尽相同,所以可能不同企业对不同的监测设备,所要求的数据保存形式或数据库类型不尽相同,如果直接对数据库操作,不同企业不同数据库要求就可能需要编写不同的应用程序。

再如,当每个生产车间的被监测设备的数据量不大时,大型或普通数据库的差别不大,可选用经济实用的Microsoft Visual FoxPro数据库以降低成本、提高利用率;但对于整个企业的数据汇总后数据量就很庞大了,再使用Microsoft Visual FoxPro数据库可能降低数据库的效率,而要换为SQL Server 或Oracle等大型关系数据库。

因此,在不同情况下,如果没有合适的数据库访问接口,必须为不同的数据库类型编写不同版本的程序,重复性劳动多,增加成本,降低效率;如果使用合适的数据库访问接口,就可针对不同的使用环境、客户需求,仅对系统中数据库访问接口部分做适当改动即可灵活的选择数据库,移植性好。

5 实时监测的应用

远程实时监测并不是真正的反映绝对意义上的就在当时被监测设备的运行状态,而是给出最近一段时刻被监测设备的运行状态。因为网络状况每时每刻都在变化,服务器不同时刻的任务量也不尽相同,所以网络时延也很难估计,从而很难具体说明远程监测机所得到的现场采集实时数据有多长时间的误差,可能1 s,2 s,也可能几毫秒。但是企业网的负载通常不大,网络信息流量有限,而现在网络设备的技术越来越先进,大大缩短了网络延时。因此,远程监测机所得到的实时数据可以看作是被监测设备当前的状态。为了尽可能使实时数据真实,就要减小时延,除了采用高性能的网络设备,软件上也应合理设计。

在软件实现中,作者在服务器模块中设计了一个“实时数据池”,即现场监测控制器不断地把最新的数据发送到服务器,服务器将数据放在一个共享的空间(称作“实时数据池”)。当任何远程监测用户需要该现场监测设备的实时数据时,服务器就从“实时数据池”复制数据,然后发送给远程监测用户。这样的好处是能同时满足多个远程监测用户对同一台被检测设备实时数据的需求,而且并不影响现场数据采集模块的工作。

6 结 语

综上所述,一套好的旋转机械状态监测与故障诊断系统,能够及时发现设备隐患,准确、快捷地诊断出事故原因或提供准确、直观的分析,给技术人员、设备维护人员提供有利的帮助,从而为设备的长期稳定运行提供有力的技术支持,为厂矿企业的安全生产保驾护航。

虽然它不能直接产生经济效益,但却无形中为厂矿企业节能增效,提高生产率,能够间接的产生很好的经济效益。因此开展旋转机械状态监测与故障诊断的研究意义重大,不仅有很好的经济效益,还有良好的社会效益。

发展旋转机械状态监测与故障诊断技术一方面要从理论上有所突破,另一方面也要从系统实现上有所突破。本文正是在先进理论的基础上,结合先进的网络技术,对旋转机械状态监测与故障诊断的网络化进行了研究,推动了状态监测与故障诊断技术的发展。

参考文献

[1]赵艳菊,王太勇,徐跃,等.基于网络的离线式设备点检管理系统的设计与实现[J].计算机应用研究,2008,25(5):1 455-1 457.

[2]顾尚杰,薛质.计算机通信网基础[M].北京:电子工业出版社,2000.

[3]汤和,徐滨宽.机械设备的计算机辅助诊断[M].天津:天津大学出版社,1992.

[4]苏剑飞,赵捍东.神经网络在旋转机械故障诊断中的应用[J].微计算机信息,2007,23(5):214-216.

[5]郑柳萍,梁列全.工程机械远程监测与故障诊断系统[J].工程机械,2007,38(7):4-6.

[6]刘雄,赵振毅,屈梁生,等.转子监测和诊断系统[M].西安:西安交通大学出版社,1992.

旋转机械故障诊断中的信号处理技术总结 篇3

由于旋转机械运转时多变的工况及复杂的流场，常常无法避免的加工缺陷以及转子—轴承系统中多种非线性因素的存在，往往导致其振动信号表现出较强的非平稳特性。对于非平稳信号，传统的Fourier分析由于缺乏时频局部信息的局限性而显得无能为力。而随后发展起来的STFT、WVD等其它时频分析方法都或多或少地存在着种种缺陷。1984年法国地球物理学家Morlet提出小波变换思想，其良好的时频特性使人眼界豁然开朗。小波将非平稳信号分解至时间-尺度平面，其良好的正交性及多分辨率特性使得信号中的时间、频率局部化信息均能得到充分展示。

（二）小波包的基本理论

1. 小波包的定义

在多分辨率分析中，将Hilbert函数空间L2 (t) 进行逐级二分解产生一组逐级包含的子空间:

式中：j是从-∞到+∞的整数，j值越小空间越大，当j=4时，如图1所示。

下面把尺度子空间Vj和小波子空间Wj用一个新的子空间Um统一起来表示，若令：U j0=Uj, U1j=Wj, j∈Z，则Hilbert函数空间正交分解可表示为：

定义子空间Ujn是函数un (t) 的小波子空间，函数Uj2n是函数u2n (t) 的双尺度方程：

式中：h1k= (-1) k h (1-k) ，即两系数也具有正交关系。

所以，当给定正交尺度函数φ (t) 和小波函数ψ (t) ，其二尺度关系为：

为了进一步推广二尺度方程，定义下列的递推关系：

当n=0时，。由以上可知，小波函数集合{w n (t) } (n∈Z) 就是包括尺度函数以及小波母函数在内的一个具有一定联系的函数的集合。

2. 小波包的子空间分解

在小波多分辨率分析中，把空间分解为子空间，在小波包分解中，在按二进形式进行分解。因为n=0对应着小波分解，所有只考虑n=0, 1, 2…和j=0, 1, 2…。将式(2)递推下去，得

由式(6)可以看到，小波分解得一般表达式为：

小波空间分解的子空间序列可以写成。子空间对应得规范正交基为。

用图2表示小波包分解过程。图中对j=1～3的Wj进行了分解。从图中可以看出，Wj分成了2个子空间，W1分成了4个子空间，W2分成了8个子空间，共计14个子空间。

3. 小波包的分解与重构

设Gjn f (t) ∈Ujn，其表示为：

因为Gjn f (t) =Gj+2n1f (t) +Gj+12n+1f (t) ，所有小波包系数的分解递推公式为：

所以小波包的重建公式为：

下面介绍利用小波变换进行机械故障原始数据压缩的一种方法。利用小波分析和矢量量化相结合构成的压缩方法具有较好的压缩性能。星载SAR原始数据具有相关性小和数据量十分大的特点，其一个孔径的数据量就有十几兆字节，对整个孔径的数据进行二维小波变换所要存储空间和运算时间很大，应采取对距离向数据进行一维小波变换的方法。采用紧支正交小波基可提高压缩比。根据所处理数据相关性小的特点，Daubechies4点镜像滤波器是一个合适的选择：

设距离向量数据为S=[s0, s 1, …sN-1]，N通常去常数取2的整次幂，可利用三角锥算法来快速计算数据量S的小波级数到所需要的级。令

式中：X0和X1是S的小波系数;S1是S的一个低分辨率近似，它们是对S进行两级小波分解后的结果。

由于小波函数的时频局域性好的特点，X0和X1的分量有大部分的值很小，一种简单的压缩方法是设置一门限，把小于门限的系数全置为0，但这里介绍的是一种压缩比和精度都更好的矢量量化技术。

（三）仿真结果和分析

1. 基于小波包的模拟仿真

在这里使用基于Daubechies4小波的小波包进行分析。小波包分解层次为3层，采用Shannon熵标准，分解后系数曲线如图3所示。U (3, 1) 为低频分量，U (3, 2) 为中低频分量，U (3, 3) 为中频分量，U (3, 4) 为高频分量。

2. 仿真结果分析

如上所述，小波包在分析信号的中高频方面具有优势，小波包变换能更好地分析位于这一波段的干扰信号的时频特征，并相应进行滤除处理。这一阶段主要是运用或值进行小波包分解系数的量化处理，所以或值的选取就成为干扰噪声消除处理中的关键。一般来说，对不同的信号，不同的干扰强度，或值的选取是不同的，且对于不同的分解层次即尺度或分辨率，或值的选取往往是与层次相关的，这样才能更好地使重建信号能保留原始信号的变化特征。在实际应用中，或值的确定方法还有很多种，应具体问题具体分析。在本例中使用了或值选择中的混合准则，也叫启发式或值选择。它是无偏似然估计准则和固定或值准则的混合，是最优预测变量或值选择。无偏似然估计准则是一种基于Stein无偏似然估计原理的自适应或值选择，对于一个给定的闭值，得到它的似然估计，再进行非似然最小化，便得到了所选的闭值。固定或值准则是利用固定的或值。或值限的选择算法是：设X为待估计矢量，则产生或值为sqrt (2log (length (x) ) ) 。

图4显示了对小波包分解系数U (3, 4) 进行或值的方法，这里选用了4个或值区域，通过混合准则分别计算出各层系数相应的或值标准，然后利用其对各系数进行或值处理，再对处理后的系数进行重构，便得到了如图5显示的真实目标信号波形。可见，经过处理后的信号其波形特性比较明显，杂乱无章的干扰噪声已几乎被滤除掉，能够实现滤除干扰信号、提取有用特征信号的作用。

（四）结束语

小波分析理论及其应用是一个很活跃的研究领域，相继有大量论文发表，其应用范围在日益扩大，本文所述的几个关键问题尤其是快速算法，是需要很好解决的问题。小波分析理论及其应用内容十分丰富，本文所及只是它的一个侧面，相信随着时间的推移，小波分析理论一定能在旋转机械故障诊断领域得到更广泛的应用。

摘要：旋转机械故障诊断技术发展的一个重要方向是多功能、智能化。提高识别系统的智能化, 是旋转机械故障诊断领域的一个关键性问题, 其难点就在于对非平稳信号的处理。小波包理论将频带进行多次划分, 并能根据被分析信号的特征自适应地旋转相应的频带, 使之与信号频谱相匹配, 从而能有效解决了旋转机械故障诊信号处理的难题。

关键词：小波包分析,旋转机械故障,目标处理

参考文献

[1]秦前清, 杨忠凯.实用小波分析[M].西安电子科技大学出版社, 1994.

[2]胡昌华.基于MATLAB的系统分析与设计——小波分析[M].西安:西安电子科技大学出版社, 1999.

[3]高志, 余啸海.小波分析工具箱原理与应用汇[M].北京:国防工业出版社, 2004.

旋转机械故障诊断中的信号处理技术总结 篇4

1 振动信号的短时傅里叶变换

短时傅里叶变换(short time Fourier transform,简称STFT)为最早和最常用的时频分析方法,是基于短时平稳的假设下,用稳态分析方法处理非平稳信号。对于给定信号x(t),其短时傅里叶变换定义为:

式(1)中,‖g(τ)‖=1,‖gt,Ω(τ)‖=1,窗函数g(τ)应该取实对称函数。在时域用窗函数g(τ)去截x(τ),对截下来的局部信号作傅里叶变换,即得在t时刻得该段信号得傅里叶变换。不断地移动t,也即不断地移动窗函数g(τ)的中心位置,即可得到不同时刻的傅里叶变换。这些傅里叶变换的集合,即是STFTx(t,Ω)。显然,STFTx(t,Ω)由时间依赖的一维函数变成了变量(τ,Ω)的二维函数。

轴承外圈损伤故障数据来自美国Case Western Reserve大学轴承数据中心(1)。实验时采用振动加速度传感器采集电机驱动端轴承振动加速度信号。实验设备采用的是6205—2RS JEM SKF型深沟滚珠式轴承,外圈直径52 mm(2.047 2 inches),内圈直径25 mm(0.984 3 inches),滚动体直径7.9 mm(0.312 6inches),轴承外圈厚度15 mm(0.590 6 inches),滚动轴承转速1 772 r/min,轴承外圈损伤部位直径0.5 mm(0.021 inches),采样频率为12 k Hz。外圈损伤故障特征频率为102.67 Hz。故障信号的时域图与频谱图分别如图1和图2所示。

信号经STFT后的时频图如图3所示,图3中,3 500 Hz频带附近可以看到在采样时间0.04 s内有5个等间隔脉冲,脉冲发生的频率大约是100 Hz,与轴承外圈特征频率十分接近。但是时频分辨率很低,故障特征并不明显。时间窗的时宽较窄时,时间分辨率高,但是它的频率分辨率很低,频谱模糊。当时间窗的时宽比较宽时,时域分辨率低,频谱也会出现模糊现象。所以短时傅里叶变换不能满足对非平稳信号,尤其是进行精确时频分析的要求。

2 Wigner-Ville分布

Wigner-Ville分布首先由Wigner提出,用于量子力学领域问题研究[3],后由Ville引入到信号分析领域。它有很多优良的数学性质,且表达式直观简单。对于信号x(t),其Wigner-Ville分布为:

对轴承故障信号做Wigner-Ville分布得到其时频分布,如图4所示:

从图4中可以看到,2 000 Hz到3 500 Hz频带附近,在采样时间0.04 s内有9个等间隔脉冲。时域、和频域分辨率较短时傅里叶变换有了较大提高,但是时频分布图上脉冲个数大致是短时傅里叶变换的两倍,这是源于Wigner-Ville分布交叉干扰项的影响。出现了虚假频率成分。虚假频率成分的出现会影响分析效果,增加故障特征提取的难度。

3 小波变换

小波理论起源于1910年,Haar提出的小波规范正交基,1982年Morlet在分析地震波的局部特性时发现传统的傅里叶变换难以满足要求,引入了小波的概念[5]。给定一个基函数φ(t),小波变换序列函数是从单个原象小波通过平移和伸展收缩得到的函数族,即:

显然,φa,b(t)是基本函数φ(t)先做平移再做伸缩以后得到的。若a,b不断地变化,我们可得到一族函数φa,b(t)。给定平方可积的信号x(t),即x(t)∈L2(R)则φ(t)的小波变换定义为:

信号的小波时频分布可以理解为将一维时间信号映射到由时间轴和频率轴组成的二维时频平面上能量分布,随着选取a和b的不同,各个基函数具有不同的时频域聚集中心,信号的小波变换结果反映不同时刻不同频率成分的能量大小。对故障信号进行小波变换得到其时频分布如(5)所示。

从图5可以看出小波分析在低频部分分辨力很差,能量集中在高频部分5 500 Hz附近。时域分辨力较差。在0.05 s内有5个较为明显的冲击成分。分析效果好于短时傅里叶变换。

4 HHT( Hilbet － Huang Transform)

4.1 HHT算法

HHT由EMD和Hilbert谱分析两部分组成.设信号x(t)经EMD筛分后被分解为n个本征模态函数(IMF)和1个残余分量之和[1,4]。

本征模态函数必须满足以下两个条件:(1)在整个数据长度内,极值点和过零点的数目必须相等或至多相差一个;(2)在任意数据点,局部最大值的包络和局部最小值的包络平均必须为零。本征模态分量ci(t)分别包含了信号从高到低的不同频率成分。对每个本征模态函数作Hilbert变换:

式(6)中:P为柯西主分量。通过此变换,xi(t)和yi(t)可以组成解析信号zi(t),即:zi(t)=xi(t)+

忽略了残余项,把式(6)—式(10)所表示的变换用于每个本征模态函数序列,数据便可表示为式(11)。

4.2 HHT的时频分析

对外圈故障信号做EMD分解后,做出其Hilbert时频图,如图6所示。

从时频图上可以看出,在3 000 Hz附近出现了明显的冲击成分。高于3 000 Hz部分冲击特征较为明显,低于3 000 Hz冲击成分较弱。在0.5 s内时频图上出现了明显的5个冲击成分,冲击成分间隔大概为0.01 s,与滚动轴承外圈故障特征频率(102.67 Hz)接近。可以认为滚动轴承外圈出现了故障。对比STFT、Wigner-Ville分布、小波分析的时频图发现,HHT的时频分析效果更加真实、明显。

5 结论

本文对转子实验台的典型滚动轴承故障信号为对象,对比研究了几种时频分析方法,如:STFT、Wigner-Ville分布、小波变换和Hilbert-Huang变换。结果表明利用Hilbert-Huang变换的时频分析方法能够清晰、准确的给出故障信号时频分布情况,能够识别轴承故障信号存在的冲击特性,与以上三种时频分析方法相比,HHT方法能够更加准确、有效地进行故障诊断。该方法为滚动轴承状态检测和故障诊断提供了新的方法和手段。

参考文献

[1]Huang N E,Shen Z.The empirical mode decomposition and the hilbertspectrum for non-linear non-stationary time series analysis.Proc R Soc,London,1998

[2]Gao Q,Duan C,Fan H,et al.Rotating machine fault diagnosis usingempirical mode decomposition.Mechanical Systems and Signal Pro-cessing,2008;22:1072—1081

[3]Gabor D.Theory of communication.J Inst Elec Eng.,1946;93:429—457

[4]Li H,Deng X,Dai H.Structural damage detection using the combina-tion method of EMD and wavelet analysis.Mechanical Systems andSignal Processing,2007;21:298—306

旋转机械故障诊断中的信号处理技术总结 篇5

但在实际转子中, 常常出现两种故障同时存在的情况。这种耦合故障转子的动力学行为较单一故障转子更加复杂, 而且相互影响, 不容易诊断。文献[4]利用求解非线性非自治系统周期解的延拓打靶方法, 研究了松动裂纹耦合故障转子轴承系统周期运动的稳定性及其失稳规律。文献[5]建立了带有裂纹-支承松动耦合故障的双跨弹性转子系统动力学模型, 利用数值仿真对故障非线性响应进行研究。

EMD[6]是近年来发展起来的处理非平稳、非线性信号的时频分析方法。该方法克服了传统时频分析方法中的不足, 具有很强的自适应性, 并在机械故障诊断领域得到了广泛应用[7～10]。针对耦合故障信号复杂, 具有强非线性的特点, 本文提出一种基于EMD的耦合故障诊断方法。该方法先利用EMD将故障信号分解, 然后求得有效IMF的边界谱, 通过对边界谱分析判断系统状态, 达到故障诊断的目的。

1 系统力学模型和运动微分方程

如图1所示, 建立含有裂纹-松动耦合故障的刚性支承转子-轴承系统模型, 转子圆盘与轴承之间为无质量的弹性轴。模型左端发生松动, 轴承座与基础之间的松动最大间隙为ξ。转子圆盘左侧有一弓形横向裂纹, 其深度为a。图1中O1为轴瓦几何中心;O2为转子几何中心;O3为转子质心, k为弹性轴刚度;m1为两端轴承处的转子集中质量;m2为转子圆盘的等效集中质量;m3为轴承支座的等效集中质量。模型还考虑了左端滑动轴承作用在转轴上的非线性油膜力, 为别为Fx、Fy。

设转子右端的径向位移为x1, y1;转子圆盘的径向位移为x2, y2;松动端轴心位移为x3, y3;轴承支座在竖直方向位移为y4, 则具有裂纹松动耦合故障的转子-轴承系统运动微分方程为:

式中u为转子的偏心量;c1为转子在轴承处的阻尼系数;c2为转子圆盘的阻尼系数;cs为支座松动阻尼系数;ks为支承刚度。ω为转子转速;g为重力加速的;ε、δ为仅与裂纹深度a有关的相对刚度参数。F (Ψ) 为裂纹开闭函数, 本文采用余弦波模型来表示裂纹开闭过程, 粗略地考虑裂纹半开半闭的过渡过程, 忽略了裂纹的全闭和全开是一个持续过程。

余弦波模型的数学表达式为:

图2所示, 式中0φ为初相位;β为裂纹方向与偏心之间的夹角;x, y为转子初始位置松动故障等效成刚度和阻尼的变化;支承间隙系统在位移条件下ks、cs为分段性, 其表达式为:

式 (1) 中油膜力沿x和y两个方向的分量为:

式 (4) 中µ为润滑油粘度;ω为转子转速;c为轴承径向间隙;R为轴承半径;L为轴承长度。

2 经验模式分解

经验模式分解EMD是一种自适应分解方法, 可以把复杂的信号分解为有限个IMF分量。IMF信号一般满足两个条件: (1) 从全局特性上看, 极值点数必须和过零点数一致或者至多相差一个。 (2) 在某个局部点, 极大值包络和极小值包络在该点的算术平均值是零, 即两条包络线关于时间轴对称。

我们可以把任何信号x (t) 按下面步骤分解。

(1) 用三次样条线将所有的局部极大值点连接起来形成上包络线。

(2) 用三次样条线将所有的局部极小值点连接起来形成下包络线。

(3) 上下包络线的平均值记为1m, 求出:

理想地, 如果1h是一个IMF, 那么1h就是x (t) 的第一分量。

(4) 如果1h不满足IMF的条件, 把1h作为原始据, 重复 (1) 、 (2) 、 (3) , 得到上下包络线的平均值m11再判断h11=h1-m11是否满足IMF的条件, 如不满足, 重复循环k次, 得到h1k=h (1k-) 1-m1k, 使得h1k满足IMF条件。记c1=h1k, 则1c为信号x (t) 的第一个满足IMF条件的分量。

(5) 将1c从x (t) 中分离出来, 得到:

将1r作为原始数据重复以上过程, 得到x (t) 的第二个满足IMF条件的分量c2, 重复循环n次, 得到n个满足IMF条件的分量。这样就有:

当nr成为一个单调函数不能再从中提取满足IMF条件的分量时, 循环结束。这样由式 (6) 和 (7) 得到:

因此, 我们可以把任何一个信号x (t) 分解为n个内禀模态函数和一个残量nr之和, 其中, 分量1c, 2c, …, nc分别包含信号从高到低不同频率段成分, 而nr则表示信号x (t) 的中心趋势。

对式 (8) 中的每个内禀模态函数ci (t) 作Hilbert变换得到:

构造解析信号:

于是得到幅值函数:

和相位函数:

进一步可以求出瞬时频率:

这样, 原始信号就可以表示为:

3 经数值仿真和故障诊断

由方程 (1) 可以看出, 含有裂纹松动耦合故障的转子系统是一个有复杂外激励的非线性系统。目前分析这种系统最有效的方法就是数值仿真, 本文采用变步长四阶龙格-库塔法对方程 (1) 进行数值求解, 系统参数选取如下:m1=4 kg, m2=3 2.5 kg, m3=5 0 kg, R=0.0 25 m, L=0.012 m, c=0.11 mm, a=0.015 m, µ=0.018 Pa·s, c1=10 50 N·s/m, c2=21 00 N·s/m, cs1=35 0 N·s/m, cs 2=500 N·s/m, k=7.5×107 N/m, ks1=2.5×107 N/m, ks2=2.5×109 N/m, u=0.05 mm, w=78 9.3 ra d/s, ξ=1 mm, 0φ=0, β=0。

图3为数值解得到的转子左端径向位移y3的时域图。由图3可以看出由于裂纹、松动两种故障的影响, y3的振动有很强的非线性。EMD方法用于处理非线性、非平稳信号有良好的效果。如图4所示, 把由龙格-库塔法解出的y3振动信号经过EMD方法分解, 得到含有故障特征的IMF。由于EMD方法本身原因产生虚假模态, 故只给出IMF1～IMF4。

由分解得到的IMF可以看出信号的频率和幅值有明显的周期变化, 说明该模型含有机械故障。要对故障进一步诊断, 需要对IMF进行希尔伯特变换, 求出边界谱, 最后通过边界谱的倍频关系以及与单一故障特征的比较来进行故障诊断。

图5是转子左端的Y方向位移y3的边界谱图。由图5可以看出振动主要是由低倍频、1倍频、1/2倍频和2倍频组成的。图6和图7分别是裂纹故障信号和碰摩故障信号的边界谱。两个单一故障都是由耦合故障模型简化而来, 由于篇幅有限, 不进行详述。

通过对三幅图的分析可以看出耦合故障信号的边界谱所含的低倍频成分与松动故障信号相似, 1倍频则与裂纹故障信号相似, 说明该耦合故障同时具有裂纹和松动的故障特征。在2倍频以及更高的频率成分上耦合故障信号与单一故障信号存在比较明显的差异, 表明故障的耦合并非简单的叠加, 图5所示的边界谱图可以作为裂纹松动耦合故障特征, 为旋转机械耦合故障诊断提供帮助。

4 结论

建立含有裂纹-松动耦合故障的转子-轴承系统动力学模型, 并用龙格-库塔法解出含有耦合故障特征的振动信号。用EMD方法处理耦合故障信号, 得到有效地IMF和信号边界谱。通过与单一故障边界谱比较, 诊断出该信号同时含有裂纹和松动故障特征, 得到了裂纹松动耦合故障特征, 证明EMD对旋转机械耦合故障诊断的有效性。

摘要：针对旋转机械耦合故障的诊断问题, 建立了含有裂纹-松动耦合故障的转子-轴承系统动力学模型, 并用龙格库塔法求出故障模型振动信号。利用EMD (Empirical Mode Decomposition) 方法对振动信号进行分解, 得到含有故障特征的本征模式函数 (IntrinsicMode Function, 简称IMF) 。对IMF做希尔伯特变换得到振动信号边界谱, 通过分析边界谱的倍频情况并与单一故障信号作比较, 诊断出故障信号同时含有裂纹和松动故障特征, 说明该故障系统存在裂纹松动耦合故障, 并证明EMD方法在旋转机械耦合故障诊断方面的有效性。

关键词：故障诊断,经验模态分解,裂纹,松动

参考文献

[1]Sekhar A S, Mohanty A R, Prabhakar R.Vibrations of crackedrotor system:transverse crack versus slant crack[J].Journalof Sound and Vibration, 2005, 279:1203-1217.

[2]程哲, 胡茑庆, 高经纬.基于物理模型和修正灰色模型的行星轮系疲劳裂纹故障预测方法[J].机械工程学报, 2011, 47 (9) :78-8 4.

[3]马辉, 孙伟, 任朝晖, 等.多盘悬臂转子系统支座松动故障研究[J].航空动力学报, 2009, 24 (7) :1512-1517.

[4]刘长利, 郑建荣, 周炜, 等.松动裂纹转子轴承系统周期运动分岔及稳定性分析[J].振动与冲击, 2007, 26 (11) :13-15.

[5]罗跃纲, 闻邦椿.双跨转子系统裂纹-松动耦合故障的非线性响应[J].航空动力学报, 2007, 22 (6) :996-1001.

[6]Huang N E, Shen Z, Long S R, et al.The empirical modedecomposition and the Hilbert spectrum for nonlinear andnon-stationary time series analysis[J].Proceedings of theRoyal Society London A, 1998, 454 (1971) :903-995.

[7]Parey, A.Dynamic modelling of spur gear pair and applica-tion of empirical mode decomposition-based statistical analy-sis for early detection of localized tooth defect[J].Journal ofSound and Vibration, 2006, 294 (3) :547-561.

[8]Yang Y, He Y G, Chen J S, et al.A gear fault diagnosis usingHilbert spectrum based on MODWPT and a comparison withEMD approach[J].Measurement, 2009, 42:542-511.

[9]Li Y J, Peter W.TSE, Yang X, et al.EMD-based fault diag-nosis for abnormal clearance between contacting componentsin a diesel engine[J].Mechanical Systems and Signal Processing, 2010, 24:193-201.

旋转机械故障诊断中的信号处理技术总结 篇6

目前, 随着社会科学技术的发展, 高效、自动的煤矿综掘机械设备在煤矿生产系统中广泛应用, 煤矿综掘机械设备维修中的故障问题, 逐渐成为煤矿企业高效生产的一种制约因素。如何进行煤矿综掘机械设备维修中的故障诊断分析, 使之不会影响煤矿企业的正常生产非常重要。为了进一步提高煤矿企业的生产效率, 结合煤矿企业的实际生产工作状况, 在应用煤矿综掘机械设备的时候, 重视煤矿综掘机械设备维修中的故障诊断技术的研究, 有利于促进煤矿企业生产工作高效、稳定的进行下去, 为社会经济的发展作出积极的贡献。

1 煤矿综掘机械设备维修中的故障诊断技术的内涵

在煤矿企业的实际生产工作中, 煤矿综掘机械设备维修的方式, 主要分为预防性维修、事后维修、预知性维修等方式。通常情况下, 故障诊断技术的适用煤矿综掘机械设备的各类维修方式。煤矿综掘机械设备维修中的故障诊断技术在应用的过程中, 主要是通过传感技术、通信技术及信息处理技术来实现对设备运行状态的监控。其次, 在煤矿综掘机械设备维修中的故障诊断技术应用的过程中, 还会涉及到构建数据模型技术、信息收集技术、信息处理技术及整理分析分析等综合运行, 才能在最短的时间内解决煤矿综掘机械设备故障问题, 保障煤矿综掘机械设备正常的运行。

2 煤矿综掘机械设备维修中的故障诊断技术分析

2.1 振动诊断技术

在煤矿综掘机械设备维修中的故障诊断技术的应用中, 诊断技术的是其中必不可少的一部分组成内容。在对煤矿综掘机械设备进行故障检测及维修的环节, 经常需要用应用振动诊断技术, 利用振动信号中含有的丰富的故障信息, 综合振动曲线的频谱进行分析, 进而得到直观的分析数据, 帮助维修人员确定煤矿综掘机械设备是否存在故障或者发生故障的类型。其次, 在采集和分析振动信息和声信号的时候, 要注意在诊断过程中排除其他影响因素, 尽量确保煤矿综掘机械设备维修中的故障诊断技术结果的可靠性和准确性。

2.2 无损检测技术

在进行煤矿综掘机械设备故障维修的过程中, 无损技术始终发挥了重要的影响。无损检测技术主要是指在不破坏零件表面的基础上, 采用一种渗透的检测方式对零件表面、零件内部轻微损伤进行检测, 以确保设备运行是否存在故障。无损检测技术应用的方式, 通常分为渗透检测、涡流检测、超声检测、声发射检测、光全息检测等方式。通过这些检测方式, 进行煤矿综掘机械设备故障的检测, 可以在有效的时间内完成煤矿综掘机械设备维修的任务, 促进煤矿综掘机械设备生产效率不断提高。

3 煤矿综掘机械设备维修中的故障诊断技术的发展趋势

为了更好将煤矿综掘机械设备维修中的故障诊断技术, 应用到煤矿生产的具体环节中, 结合煤矿综掘机械设备维修中的故障诊断技术的应用状况, 分析煤矿综掘机械设备维修中的故障诊断技术发展的趋势, 在一定程度上可以有效的促进煤矿综掘机械设备维修工作顺利的开展下去。在现有科学技术发展的前提下, 煤矿综掘机械设备维修中的故障诊断技术的发展趋势, 主要表现在故障诊断技术的有效融合、多元传感器信息的融合及虚拟仪器技术的应用与发展等方面。因此, 在实际工作中, 深入分析煤矿综掘机械设备维修中的故障诊断技术的发展趋势, 也有利于煤矿综掘机械设备维修中的故障诊断技术应用水平的提高。

4 结语

综上所述, 随着煤矿生产技术的不断发展, 煤矿生产已经逐渐实现了自动化、智能化的发展。但是煤矿生产的稳定性, 离不开煤矿机械设备的高效、正常运行, 其中煤矿综掘机械设备的运行状态尤其重要。煤矿综掘机械设备维修中的故障诊断问题, 成为煤矿综掘机械设备运行的影响因素之一。因此, 在实际工作中, 结合煤矿综掘机械设备维修中的故障诊断问题, 在现有科学技术的基础上, 深入研究煤矿综掘机械设备维修中的故障诊断技术成为非常重要的工作问题。

参考文献

[1]陈君.煤矿综掘机械设备的维修与养护探析[J].内蒙古煤炭经济, 2015 (06) :5-6.

[2]张化乾.有关故障诊断技术于煤矿综掘机械设备维修的应用研究[J].中国科技纵横, 2014 (18) :202-203.

[3]王臻.煤矿综掘机械设备维修中的故障诊断技术分析[J].煤矿现代化, 2015 (03) :114-116.