李慧梅， 封會娟， 安　鋼, 王　碩

(1. 軍事交通學(xué)院軍用車輛系， 天津 300161； 2. 裝甲兵工程學(xué)院機械工程系， 北京 100072; 3. 95900部隊, 河南 開封 47500)

基于ELMD能量矩的坦克變速箱特征提取方法

李慧梅1， 封會娟1， 安鋼2, 王碩3

(1. 軍事交通學(xué)院軍用車輛系， 天津 300161； 2. 裝甲兵工程學(xué)院機械工程系， 北京 100072; 3. 95900部隊, 河南 開封 47500)

摘要：針對坦克變速箱故障時振動信號的復(fù)雜性和不確定性，提出了總體局部均值分解(Ensemble Local Mean Decomposition, ELMD)能量矩的故障特征提取方法，對坦克實車試驗中測取的變速箱正常、主軸滾動軸承滾動體點蝕和3擋被動齒輪斷齒3種狀態(tài)下的振動信號進(jìn)行計算。結(jié)果表明：該方法提取的特征能很好地反映變速箱的狀態(tài)，從而實現(xiàn)對變速箱的故障診斷。

關(guān)鍵詞：坦克變速箱； 特征提?。?ELMD； 能量矩

變速箱作為坦克最重要的傳動部件之一，工作時所承受的載荷變化劇烈，具有較高的故障率,因此對其進(jìn)行狀態(tài)監(jiān)測和故障診斷具有重要意義。坦克變速箱發(fā)生故障時的振動信號十分復(fù)雜，影響因素較多，不確定性較強。若僅從時域或頻域的角度提取信號特征來進(jìn)行故障診斷，效果往往不理想。近年來，從時頻域的角度分析信號取得了良好的故障診斷效果[1-2]。其中，小波變換、經(jīng)驗?zāi)Ｊ椒纸?Empirical Mode Decomposition，EMD)和局部均值分解(Local Mean Decomposition，LMD)等是變速箱常用的時頻信號分析方法[3-5]。但這些方法在進(jìn)行信號分析時還存在一些不足，如：小波變換在分析信號時基函數(shù)的選擇不是自適應(yīng)的；EMD方法存在端點效應(yīng)、模態(tài)混疊、過包絡(luò)和欠包絡(luò)等問題；LMD方法存在最優(yōu)滑動平均步長確定困難、模態(tài)混疊和計算量大等問題。為解決LMD方法的模態(tài)混疊問題，程軍圣等[6]提出了基于噪聲輔助分析的總體局部均值分解(Ensemble Local Mean Decomposition，ELMD)方法。ELMD方法能自動地將信號分解到由白噪聲所確定的濾波器組的各個通頻帶中，從而有效地減輕了模態(tài)混疊現(xiàn)象。信號經(jīng)ELMD方法分解后，能得到反映原振動信號主要成分且物理意義明確的乘積函數(shù)(Product Function, PF)分量，適合處理變速箱箱體表面這種復(fù)雜振動信號。筆者針對變速箱發(fā)生故障時振動信號在各頻段的能量將發(fā)生變化且隨時間分布的特點，利用ELMD方法將信號分解到各頻帶上得到多個PF分量，然后各頻帶分量的能量矩作為特征向量來判斷變速箱所處的狀態(tài)，以期為變速箱的故障診斷提供一種有效的特征提取方法。

1ELMD方法

1.1LMD的模態(tài)混疊現(xiàn)象

信號經(jīng)LMD分解后可表示為

(1)

式中：PFi(t)為分解得到的第i個PF分量；uk(t)為信號分解得到的殘余分量。信號的LMD分解過程是完全自適應(yīng)的，其具體計算步驟可參見文獻(xiàn)[7]。

本文通過對仿真信號進(jìn)行LMD分解來說明LMD的模態(tài)混疊現(xiàn)象。設(shè)仿真信號由1個正弦信號x1(t)和1個小幅值的間歇正弦信號x2(t)疊加而成，其中：t∈[0, 0.8]，采樣頻率為1 kHz。仿真信號的時域波形如圖1所示。

圖1　仿真信號的時頻波形

對仿真信號進(jìn)行LMD分解，其結(jié)果如圖2所示，可以看出：第1個分量同時包含了高頻間歇正弦信號和低頻正弦信號，且低頻正弦信號被分解到第1、2個分量中，發(fā)生了模態(tài)混疊現(xiàn)象。模態(tài)混疊現(xiàn)象一般是由信號的間歇性所引起[8]，即由信號在時間尺度上的不連續(xù)造成的。在實際中，數(shù)據(jù)一般都包含有信號和噪聲，因此LMD的模態(tài)混疊現(xiàn)象是普遍存在的。

圖2　仿真信號的LMD分解結(jié)果

1.2ELMD方法的基本原理[6]

ELMD方法是對LMD方法的改進(jìn)，實質(zhì)就是信號疊加了不同高斯白噪聲后的多次LMD分解結(jié)果的平均值，其具體實現(xiàn)步驟如下：

1)確定LMD分解的總次數(shù)為M，加入白噪聲信號的幅值比值系數(shù)為α。其中α的計算公式為

α=σ/σ0，

(2)

式中：σ為加入白噪聲的幅值標(biāo)準(zhǔn)差；σ0為待分析信號x(t)的幅值標(biāo)準(zhǔn)差。

2) 對信號進(jìn)行第k次LMD分解，k=1,2,…,K。待處理信號xk(t)為

xk(t)=x(t)+αnk(t)，

(3)

式中：nk(t)為一隨機高斯白噪聲。對xk(t)進(jìn)行LMD分解，得到J個PF分量PFj,k(j=1,2,…,J)，PFj,k為第k次分解得到的第j個分量。

(4)

從ELMD方法的具體實現(xiàn)步驟中可以看出：ELMD方法首先給待分析信號加入高斯白噪聲，然后再進(jìn)行LMD分解。這樣，在給信號加入高斯白噪聲后,使得信號在不同尺度上均具有了連續(xù)性，從而有效地減輕了模態(tài)混疊現(xiàn)象。又由于一定數(shù)量的白噪聲的均值近似為0，取多次LMD分解結(jié)果的均值作為最終結(jié)果可消去白噪聲成分，獲得真實結(jié)果。

1.3仿真分析

為驗證ELMD方法的抗模態(tài)混疊能力，對圖1中的仿真信號進(jìn)行ELMD分解。分解時按照文獻(xiàn)[9]給出的加入白噪聲的準(zhǔn)則確定α=0.03，M=100，其結(jié)果如圖3所示?？梢钥闯觯焊哳l間歇正弦信號和低頻正弦信號被成功分開，模態(tài)混疊現(xiàn)象得到了有效抑制。

圖3　仿真信號的ELMD分解結(jié)果

2基于ELMD能量矩的特征提取方法

ELMD方法分解得到多個PF分量，每一個PF分量具有相應(yīng)的頻帶范圍，包含著不同的故障信息。當(dāng)機械設(shè)備處于不同狀態(tài)時，各頻帶分量的能量將發(fā)生變化，綜合考慮各分量能量值的變化情況，可區(qū)分設(shè)備的各種狀態(tài)。但未考慮每個分量的能量隨時間分布的特點，這樣會損失一些故障信息，從而使該特征參數(shù)包含的信息量少，故障特征反映不夠精確[10]。為了更好地挖掘隱藏在信號中的故障信息，可采用各分量的能量矩作為特征向量。對信號進(jìn)行ELMD分解得到各PF分量，然后基于時間來計算各PF分量的能量特征，通過各PF分量能量矩的變化，可以實施有效的狀態(tài)監(jiān)測和故障診斷。

設(shè)信號x(n) (n=1,2,…,N)經(jīng)ELMD分解得到m個PF分量PFi(n) (i=1,2,…,m)，參考IMF分量能量矩的定義方式[11]，定義PF分量的能量矩E(PFi)為

(5)

式中：Δt為采樣周期；N為總的采樣點數(shù)；k為采樣點。

信號的總能量矩E(x(n))為

(6)

則歸一化后的PF分量的能量矩Ei為

Ei=E(PFi)/E(x(n))。

(7)

從式(5)可以看出：PF分量的能量矩E(PFi)不僅考慮了PF分量的能量大小，而且還考慮了PF分量的能量隨時間的分布情況。將歸一化后的各個PF分量的能量矩組成的向量E=(E1,E2,…,Em)作為特征向量，對其故障狀態(tài)進(jìn)行判別。PF分量能量矩向量的提取過程如下：

1) 利用ELMD方法分解原始振動信號，得到m個PF分量PFi(n)；

2) 按式(5)計算各PF分量的能量矩E(PFi)；

3) 為便于數(shù)據(jù)的分析與處理，按式(7)進(jìn)行歸一化處理，得到歸一化后的能量矩Ei；

4) 構(gòu)造以各PF分量的能量矩為元素的向量E=(E1,E2,…,Em)作為變速箱狀態(tài)識別的特征向量，對其進(jìn)行狀態(tài)判別。

3坦克變速箱特征提取實例

考慮到試驗的可操作性和安全性，本文模擬了變速箱正常、變速箱主軸7216滾動軸承滾動體點蝕和3擋被動齒輪斷齒3種狀態(tài)下的振動信號。

試驗時，坦克掛3擋，發(fā)動機轉(zhuǎn)速為1 000 r/min，原地斷履帶運轉(zhuǎn)，其傳感器在變速箱上的安裝位置如圖4所示。圖5為3種狀態(tài)下變速箱振動信號的時域波形。利用上述特征提取方法計算圖5所示的振動信號的PF分量能量矩。首先，對振動信號進(jìn)行ELMD分解。為了使各個樣本的PF分量的能量矩具有可比性，根據(jù)分解得到的信號特點，人為地限制每個樣本分解得到7個PF分量后停止運算，余項記為第8個分量。圖6為圖5所示的振動信號的ELMD分解結(jié)果。然后，根據(jù)式(8)計算3種狀態(tài)下變速箱振動信號的PF分量的能量矩，其結(jié)果如圖7所示?？梢钥闯鲎兯傧?種狀態(tài)下振動信號的PF分量的能量分布存在明顯的差異：1)當(dāng)變速箱正常

圖4　傳感器在變速箱上的安裝位置

圖5　3種狀態(tài)下變速箱振動信號的時域波形

圖6　3種狀態(tài)下變速箱振動信號的ELMD分解結(jié)果

圖7　3種狀態(tài)下變速箱振動信號的PF分量能量矩

狀態(tài)時，能量主要集中在前3個PF分量；2)當(dāng)7216軸承滾動體點蝕故障時，能量主要集中在第1個PF分量；3)當(dāng)3擋被動齒輪斷齒故障時，能量主要集中在前2個PF分量，且第1個PF分量和第2個PF分量的能量相差較多；4)同種狀態(tài)下各個樣本的能量矩分布相似。因此，可以通過能量矩的分布情況，將變速箱的各種狀態(tài)區(qū)分開來，從而實現(xiàn)變速箱的故障監(jiān)測和診斷。

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(責(zé)任編輯: 尚菲菲)

Feature Extraction Method for Tank Gearbox Based on ELMD

LI Hui-mei1, FENG Hui-juan1, AN Gang2, WANG Shuo3

(1. Department of Military Vehicle, Academy of Military Transportation, Tianjin 300161，China；2. Department of Mechanical Engineering, Academy of Armored Force Engineering, Beijing 100072, China;. Troop No. 95900 of PLA, Kaifeng 47500, China)

Abstract：Aiming at the complexity and the uncertainty of the gearbox fault vibration signal, a feature extraction method named Ensemble Local Mean Decomposition (ELMD) energy moment is presented. The vibration signals acquired from the actual tank gearbox with normal, bearing pitting corrosion and gear rupture are respectively calculated. The analysis results show that the feature can reflect gearbox conditions well and can be used to diagnose gearbox faults.

Key words:tank gearbox; feature extraction; ELMD; energy moment

文章編號：1672-1497(2016)02-0054-04

收稿日期：2016-01-22

作者簡介：李慧梅(1978-)，女，講師，博士。

中圖分類號：TJ81+0.6

文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A

DOI：10.3969/j.issn.1672-1497.2016.02.011