毛向東，袁惠群 ，孫華剛

(1.東北大學(xué)，遼寧 沈陽 110819； 2.軍械技術(shù)研究所，河北 石家莊 050000)

基于E-S方法的齒輪系故障信號(hào)辨識(shí)技術(shù)研究*

毛向東1,2，袁惠群1，孫華剛2

(1.東北大學(xué)，遼寧 沈陽 110819； 2.軍械技術(shù)研究所，河北 石家莊 050000)

針對(duì)齒輪系早期故障信號(hào)弱，特征不明顯的問題，提出一種基于經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(EMD)與奇異譜分析(SSA)相結(jié)合的故障特征信號(hào)辨識(shí)方法。通過對(duì)信號(hào)分解和特征篩選，重組軌道矩陣，實(shí)現(xiàn)對(duì)不同特征信息的提取和識(shí)別。試驗(yàn)表明該方法不僅有效提取出了系統(tǒng)的故障特征信息，而且實(shí)現(xiàn)了對(duì)系統(tǒng)狀態(tài)和微弱故障信息的有效識(shí)別。

特征提??；信號(hào)辨識(shí)；經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解；奇異譜分析

Abstract: For the question of signal being weak and feature invisible in early stage of failure gearbox，an identification method of failure feature for the mechanical vibration system based on empirical mode decomposition (EMD) and singular spectrum analysis (SSA) is found. With E-S method, the signal is decomposed, the characteristic is selected, and the attractor orbit matrix can be obtained. And the different diagnostic information of the vibration signal can be extracted with the orbit matrix recombination. It is proved by test that the method can not only effectively extract the characteristics of the system, but also effectively recognize and identify the weak failure characteristics and failure status for the gearbox system.

Key words: feature extraction； signal identification；EMD；SSA

0 引 言

齒輪系廣泛應(yīng)用于兵器、車輛、船舶、礦山、工業(yè)機(jī)械等大型裝備、設(shè)備中，多在高強(qiáng)度、超高速、大負(fù)載狀態(tài)下運(yùn)行。由于齒輪系自身結(jié)構(gòu)復(fù)雜性和工作環(huán)境惡劣等原因，引發(fā)齒輪失效，對(duì)裝備平穩(wěn)運(yùn)行帶來安全隱患，嚴(yán)重時(shí)導(dǎo)致裝備和人身安全事故，因此旋轉(zhuǎn)機(jī)械的早期故障預(yù)報(bào)對(duì)避免安全事故發(fā)生有重要的現(xiàn)實(shí)意義。故障預(yù)報(bào)主要采取狀態(tài)監(jiān)測(cè)手段進(jìn)行，一般通過故障信號(hào)獲取、故障特征提取和模式識(shí)別途徑實(shí)現(xiàn)故障診斷。但在實(shí)際工況下，齒輪系在強(qiáng)背景噪聲下工作，有效信噪比低，信號(hào)特征微弱，狀態(tài)信號(hào)識(shí)別難。

傳統(tǒng)的信號(hào)測(cè)試一般是通過頻譜分析、相關(guān)分析、時(shí)間序列分析、自適應(yīng)消噪[1]等手段從背景噪聲中檢測(cè)出有用信號(hào)，隨著信號(hào)檢測(cè)技術(shù)的不斷發(fā)展，出現(xiàn)了諸如小波消噪[2]、混沌陣子[3]、盲源分離[4]、隨機(jī)共振[5]、經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解[6]等信號(hào)處理方法，這些方法在一定程度上實(shí)現(xiàn)了對(duì)檢測(cè)信號(hào)的特征提取，但對(duì)于噪聲污染嚴(yán)重的檢測(cè)信號(hào)，由于信號(hào)成分較弱而被淹沒于其它成分之中，很難完全剝離，致使信號(hào)特征信息難以獲取。

筆者針對(duì)強(qiáng)背景噪聲下，齒輪故障特征難提取和辨識(shí)問題，提出了基于經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(EMD)與奇異譜分析(SSA)的微弱信號(hào)提取方法(簡(jiǎn)稱E-S方法)，對(duì)試驗(yàn)齒輪箱振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行故障特征提取，驗(yàn)證了E-S方法的有效性。

1 E-S方法簡(jiǎn)介

1.1 基本原理

E-S方法基本原理如圖1所示，先將信號(hào)進(jìn)行EMD分解提取IMF分量，利用SSA對(duì)信號(hào)進(jìn)行奇異值分解和重構(gòu)，并對(duì)無關(guān)分量的剔除實(shí)現(xiàn)對(duì)微弱特征信息的提取。EMD分解有兩種結(jié)果：一是信號(hào)可以分解出特征明顯的IMF分量；二是難以分解出特征明顯的分量，難以對(duì)信號(hào)進(jìn)行深入分析。對(duì)于難分解信號(hào)先利用奇異值分解降低噪聲成分干擾后，再進(jìn)行EMD分解可獲得特征較為明顯的IMF分量。對(duì)于分解得到的特征明顯的IMF分量，利用由奇異譜增量分析篩選出的奇異值對(duì)信號(hào)進(jìn)行重構(gòu)，即可獲得理想降噪效果的信號(hào)。

具體算法原理步驟如下：

①利用EMD算法對(duì)測(cè)試信號(hào)進(jìn)行分解，在對(duì)各IMF分量頻譜分析的基礎(chǔ)上，提取包含信號(hào)特征頻率的IMF分量；②若提取到IMF分量中特征頻率占主要成分，則對(duì)該分量進(jìn)行SSA分解，提取包含特征信息的主要奇異值成分，再利用SSA逆算法進(jìn)行信號(hào)重構(gòu)，實(shí)現(xiàn)對(duì)特征成分的提??；③若經(jīng)EMD分解后，信號(hào)特征頻率成分仍然淹沒在噪聲成分中，則先對(duì)原始信號(hào)進(jìn)行奇異值分解，剔除信號(hào)中的噪聲干擾成分，增強(qiáng)信號(hào)的特征頻率成分；④利用步驟①、②對(duì)增強(qiáng)信號(hào)進(jìn)行特征成分提??；⑤對(duì)得到的特征增強(qiáng)的信號(hào)特征成分進(jìn)行信號(hào)重構(gòu)，即可得到干擾噪聲有效剔除后的測(cè)試信號(hào)。利用相關(guān)的診斷方法即可對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行狀態(tài)分析。

圖1 信號(hào)特征提取算法原理框圖

1.2 特征信號(hào)算法

EMD將復(fù)雜的信號(hào)分解為有限階IMF分量，每階IMF分量所包含的頻率成分隨信號(hào)本身變化而變化。對(duì)于任意一維時(shí)間序列x(t)，通過EMD可以分解出包含并突出了原信號(hào)的局部特征信息的n階IMF。

(1)

式中：xk(t)為原信號(hào)的中心趨勢(shì)，yi(t)分別包含了信號(hào)從高到低不同頻率段的成分，使得在某階IMF分量中微弱成分可以較明顯的表現(xiàn)出來。因此，問題的關(guān)鍵是在n階分量中選取感興趣的IMF。目前，對(duì)于機(jī)器設(shè)備正常運(yùn)行的頻率及故障時(shí)的頻率都是已知的，在這樣的情況下，只需對(duì)n階IMF分析頻率成分，從而找到含有故障頻率的IMF分量yr。

(2)

2 仿真分析

由式(3)產(chǎn)生一組時(shí)間序列，其中含有強(qiáng)噪聲干擾。仿真信號(hào)如圖2所示。

圖2 仿真信號(hào)

x(t)= sin (2πf1t)+sin (2πf2t)

+10randn(1,M)

(3)

式中：f1=10 Hz，f2=200 Hz，采樣頻率fs=1 000 Hz，采樣時(shí)間Ts=2 s，M為時(shí)間序列t長(zhǎng)度。

信號(hào)中包含10 Hz和200 Hz兩個(gè)特征頻率成分，并含多種強(qiáng)干擾成分，嚴(yán)重干擾和制約著信號(hào)特征成分的有效提取。信號(hào)降噪過程目的就是剔除背景噪聲成分，有效獲取特征信號(hào)成分。其過程如下。

2.1 EMD信號(hào)分解

圖3 IMF頻譜圖

2.2 特征信號(hào)提取與處理

(1) 10 Hz特征頻率成分提取

對(duì)第6階分解階次對(duì)應(yīng)的特征信號(hào)10 Hz的特征成分進(jìn)行SSA分析，噪聲干擾得到了較好的剔除，分解結(jié)果如圖4所示。

圖4 10 Hz特征頻率

(2) 200 Hz特征頻率成分處理與提取

① 特征增強(qiáng)：通過對(duì)信號(hào)奇異值特征提取，并重構(gòu)信號(hào)，可實(shí)現(xiàn)信號(hào)在200 Hz特征頻率成分處的特征增強(qiáng)。

② 過程分析：對(duì)處理后信號(hào)進(jìn)行EMD分解，由分析可看出，對(duì)應(yīng)200 Hz的特征頻率成分很難被完整的分解處理，分解結(jié)果包含較強(qiáng)的伴隨成分。

③ 干擾剔除：對(duì)步驟②得到的信號(hào)進(jìn)行奇異值分解，特征信號(hào)中的干擾成分得到進(jìn)一步的降低。根據(jù)這一原理，經(jīng)過數(shù)次奇異值分解和特征提取后，可有效剔除特征成分中的干擾成分如圖5所示。

圖5 200 Hz特征頻率

(3) 信號(hào)重構(gòu)

將提取的信號(hào)的特征成分進(jìn)行重構(gòu)，如圖6所示，由圖可以看出，經(jīng)過上述處理過程，有效提取出了信號(hào)的特征頻率成分。

圖6 降噪信號(hào)

3 實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證

3.1 信號(hào)采集

采用圖7所示實(shí)驗(yàn)臺(tái)驗(yàn)證E-S方法的可行性。試驗(yàn)分別獲得轉(zhuǎn)速720 r/min下正常運(yùn)行和裂紋故障兩種狀態(tài)下的振動(dòng)信號(hào)，齒輪特征頻率如下：f主=12 Hz，f從=8.8 Hz，f嚙合=660 Hz。兩種情況下的波形及頻譜特性如圖8所示，395 Hz附近和1 500～2 000 Hz之間的頻率成分，完全淹沒了齒輪傳動(dòng)系統(tǒng)的特征成分。

圖7 齒輪減速箱實(shí)驗(yàn)平臺(tái)

圖8 齒輪信號(hào)的波形圖及頻譜圖

3.2 信號(hào)處理

(1) 特征提取目標(biāo)確定

齒輪系正常運(yùn)行中，特征頻率確定為被測(cè)齒輪的旋轉(zhuǎn)頻率及嚙合頻率。

(2) 正常齒輪特征分量確定

對(duì)測(cè)試信號(hào)進(jìn)行EMD分解，前4階主IMF分量的頻譜圖如圖9所示。從圖中可看出，系統(tǒng)的嚙合頻率被淹沒在第3個(gè)IMF中。

圖9 正常齒輪信號(hào)的主IMF分量頻譜圖

對(duì)第3個(gè)IMF進(jìn)行奇異值分解，保留前2階奇異值進(jìn)行信號(hào)重構(gòu)，得到降噪后的正常齒輪系統(tǒng)信號(hào)，如圖10所示。由降噪信號(hào)的頻譜圖可看出，降噪后信號(hào)的頻率成分主要集中在657.1 Hz及伴隨頻率621.1 Hz、633.1 Hz、645.1 Hz處，這些頻率之間的間隔為12 Hz，對(duì)應(yīng)著齒輪箱主動(dòng)軸的轉(zhuǎn)頻，表明傳動(dòng)系統(tǒng)沖擊頻率主要是由輸入軸作用在齒輪傳動(dòng)系統(tǒng)上產(chǎn)生的。另外由于試驗(yàn)臺(tái)電機(jī)轉(zhuǎn)速是通過電流調(diào)節(jié)進(jìn)行控制的，系統(tǒng)轉(zhuǎn)速讀取存在一定的誤差，因此頻率657.1 Hz對(duì)應(yīng)著齒輪的嚙合頻率。

圖10 奇異值分解降噪信號(hào)

(3) 故障齒輪特征分量確定

當(dāng)齒輪存在故障時(shí)，不同的故障程度可能使得信號(hào)中存在其他特征頻率及邊頻成分。圖11為裂紋故障信號(hào)的主IMF分量頻譜圖。從圖中可看出系統(tǒng)的嚙合頻率被淹沒在第3個(gè)IMF中。利用正常齒輪信號(hào)特征提取方法無法有效提取信號(hào)狀態(tài)特征。需降低強(qiáng)噪聲對(duì)實(shí)測(cè)信號(hào)的干擾，放大信號(hào)的有用信息。

圖11 齒輪故障信號(hào)的主IMF分量頻譜圖

對(duì)于裂紋故障信號(hào)，通過去除信號(hào)的前15階奇異值可降低噪聲干擾對(duì)齒輪系統(tǒng)的影響，實(shí)現(xiàn)了系統(tǒng)的信號(hào)特征成分增強(qiáng)。在此基礎(chǔ)上，對(duì)處理信號(hào)進(jìn)行EMD分解，提取包含系統(tǒng)特征成分的IMF分量，并對(duì)其進(jìn)行奇異值分解，提取前4階奇異值進(jìn)行信號(hào)重構(gòu)，實(shí)現(xiàn)信號(hào)的合理降噪和特征成分提取，提取后信號(hào)頻率特征如圖12所示。經(jīng)過上述過程處理，有效提取出了系統(tǒng)的嚙合頻率657.1 Hz，而在嚙合頻率附近產(chǎn)生的主要邊頻與嚙合頻率之間的間隔以9 Hz為主，對(duì)應(yīng)著故障齒輪的轉(zhuǎn)頻。由此表明，傳動(dòng)系統(tǒng)信號(hào)以故障輪的轉(zhuǎn)頻及嚙合頻率為主，特征信息主要來源于故障輪。

圖12 齒輪故障信號(hào)的特征信息

4 結(jié) 語

提出了一套基于E-S方法診斷齒輪系設(shè)備故障的方法。通過EMD和SSA相結(jié)合進(jìn)行信號(hào)處理，可實(shí)現(xiàn)強(qiáng)背景噪聲下對(duì)信號(hào)特征信息的有效提取，在實(shí)現(xiàn)降噪的同時(shí)，還保留了信號(hào)原空間的主要特征。通

過實(shí)驗(yàn)，驗(yàn)證了筆者所建立方法的合理性和有效性，為設(shè)備故障信號(hào)的有效提取和狀態(tài)識(shí)別提供了一種新的方法。

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Research on Signal Identification Technology for Failure Gearbox with E-S Method

MAO Xiang-dong1,2，YUAN Hui-qun1， SUN Hua-gang2

(1.NortheasternUniversity,ShenyangLiaoning110819，China； 2.OrdnanceTechnologyResearchInstitute,ShijiazhuangHubei050000，China))

2014-06-23

毛向東(1973 -)，男，山西和順人，高級(jí)工程師，博士，研究方向：裝備保障工程、裝備測(cè)試技術(shù)研究。

TP391

A

1007-4414(2014)04-0042-05