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        基于譜峭度的同步提取變換方法及故障診斷應(yīng)用

        2019-12-23 02:49:10田偉康胥永剛
        設(shè)備管理與維修 2019年16期
        關(guān)鍵詞:峭度特征頻率時頻

        張 浩,張 坤,田偉康,胥永剛

        (北京工業(yè)大學(xué)先進(jìn)制造技術(shù)北京市重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,北京 100124)

        0 引言

        旋轉(zhuǎn)機(jī)械廣泛地應(yīng)用于機(jī)電設(shè)備中,而在多數(shù)旋轉(zhuǎn)機(jī)械中滾動軸承起到至關(guān)重要的作用,被人們稱為機(jī)器的關(guān)節(jié)[1]。伴隨著我國科技水平的提升,在實(shí)際工況中常伴隨著高溫差、高壓力差、強(qiáng)噪聲等惡劣環(huán)境,在這種工況下滾動軸承很容易造成損傷并且很難保持平穩(wěn)的工作狀態(tài),極易發(fā)生輕微損傷并且較難精準(zhǔn)確定損傷部位[2]。因此采集軸承的振動信號監(jiān)測其狀態(tài)并診斷故障具有非常重要的工程應(yīng)用價值[3]。同步提取變換(Synchroextracting transform,SET)通過提取短時傅里葉變換(Short-time Fourier transform,STFT)在瞬時頻率位置的時頻系數(shù)可獲得較理想的時頻譜。該方法一方面提高了時頻分辨率,另一方面亦減少了交叉項(xiàng)的影響,一定程度上抑制了噪聲對STFT 時頻譜的干擾,然而在SET 時頻譜的基礎(chǔ)上進(jìn)行自適應(yīng)故障診斷拓展應(yīng)用方面尚待進(jìn)一步研究。

        在時頻分析方法中,短時傅里葉變換、Wigner-Ville[4]時頻分布、小波分析、離散小波變換、雙樹復(fù)小波變換以及近年來提出的基于自適應(yīng)分解理念的同步壓縮變換(Synchrosqueezing transform,SST)等方法[5-6]。S.Vulli 針對發(fā)動機(jī)的振動研究中,利用STFT 得到信號的二維時頻譜,并成功識別出了發(fā)動機(jī)正常工況下的爆燃激勵及各種故障特征[7]。Yang Jin 比較了STFT 與其他時頻分析方法的特點(diǎn)與優(yōu)劣,并利用發(fā)動機(jī)振動信號驗(yàn)證了各種時頻方法適用范圍。J Antoni 發(fā)現(xiàn)信號中的非平穩(wěn)分量,在時頻譜中本身的特征頻率附近具有較大的峭度值,通過計(jì)算STFT 譜中各頻點(diǎn)的峭度特征,有效提取到信號中的非平穩(wěn)分量[8-9]。

        基于時頻變換分辨率不高的問題,于剛[10]在STFT 的基礎(chǔ)上提出一種新的時頻分析方法SET。該方法在STFT 的基礎(chǔ)上用兩個窗函數(shù)對信號進(jìn)行傅里葉變換,然后對得到的兩個新的一維信號對比分析,通過閾值對數(shù)據(jù)進(jìn)行篩檢,最后得到一組新的數(shù)據(jù),也就是同步提取變換后的信號。同步提取變換具有時頻分辨率高,可用于模態(tài)分解、弱信號檢測、S 變換等方法和實(shí)時計(jì)算。但該文獻(xiàn)中并未繼續(xù)深入研究信號的自適應(yīng)提取問題。自適應(yīng)獲取信號分量有利于進(jìn)一步診斷故障,將SET 理論向?qū)嵱梅较蛲卣埂?/p>

        提出了一種基于譜峭度的自適應(yīng)信號處理方法,利用峭度值對周期性沖擊信號的敏感性,將譜峭度與SET 相結(jié)合,可以快速、準(zhǔn)確地判斷故障特征頻率的位置及自適應(yīng)的提取特征頻率,再對提取的分量進(jìn)行包絡(luò)分析,成功提取了滾動軸承的故障特征信息。

        1 同步提取變換基本原理

        同步提取變換(SET)[7]提取瞬時頻率的時頻系數(shù),所攜帶的噪聲大大減少,魯棒性得到增強(qiáng)。其步驟分為以下3 步:①根據(jù)STFT 計(jì)算時頻譜;②根據(jù)相位信息估計(jì)瞬時頻率;③提取STFT在瞬時頻率位置的時頻系數(shù)。

        該方法首先需要根據(jù)STFT 計(jì)算信號s(t)的時頻譜:

        對式(1)乘以相位因子ejωt:

        式(2)表示該方法在保證窗函數(shù)不變的前提下移動信號進(jìn)行FFT 計(jì)算。根據(jù)文獻(xiàn)[10]此處選取的窗函數(shù)為高斯窗,窗函數(shù)越短,時間分辨率越高,窗函數(shù)越長,頻率分辨率越高。為了保證時頻圖的時頻聚集性,窗寬的選擇應(yīng)該適中。具體的窗寬選擇應(yīng)根據(jù)數(shù)據(jù)的長度進(jìn)行確定。中設(shè)頻率為ω0的諧波信號s(t)=A·ejω0t,其頻域表示為:

        將式(3)代入式(2),則時頻譜可表示為:

        式(4)說明,一系列與諧波信號頻率一致的時頻系數(shù)組成諧波信號的STFT 譜。由于窗函數(shù)在頻域緊支且在0 頻率處有最大值,因此在時頻譜中頻率ω=ω0處的時頻系數(shù)幅值最大,為。此時距離ω0越遠(yuǎn)的時頻系數(shù)幅值越小??刹捎檬剑?)估計(jì)STFT 譜中時頻系數(shù)的瞬時頻率。

        其中,?tGe(t,ω)是Ge(t,ω)對時間的一階偏導(dǎo)數(shù)。由此在二維時頻平面中,可以得到一個與STFT 譜系數(shù)一一對應(yīng)的新的時頻譜ω0(t,ω)。

        僅提取STFT 譜在瞬時頻率位置的時頻系數(shù),對應(yīng)公式可表示為:

        其中,δ(ω-ω0(t,ω))稱為同步提取算子。

        同步抽取變換的逆變換如式(7)所示:

        文獻(xiàn)[10]將信號的重構(gòu)問題近似為STFT 譜的脊提取問題,但其重構(gòu)方法為簡單的數(shù)據(jù)疊加處理。本文進(jìn)一步研究了信號分量的分解與重構(gòu),利用順序統(tǒng)計(jì)濾波器對信號的邊際譜進(jìn)行頻帶劃分,將時頻譜中不同的信號分量分割開來分別重構(gòu),并拓展應(yīng)用于滾動軸承故障診斷中。

        同步提取變換重構(gòu)如式(8)所示:

        2 改進(jìn)快速譜峭度

        同步提取變換信號重構(gòu)步驟:

        快速譜峭度圖需要構(gòu)建濾波器進(jìn)行濾波處理,但是同步提取變換本身帶有濾波效果,不需要再次進(jìn)行濾波處理。基于同步提取變換的改進(jìn)快速譜峭度圖算法的流程如下:

        (1)對信號進(jìn)行同步提取變換。

        (2)在時頻圖上對SET 處理后的信號進(jìn)行連續(xù)層數(shù)劃分。

        (3)對劃分好的數(shù)據(jù)進(jìn)行重構(gòu)。

        (4)對重構(gòu)后的信號求取峭度值,得到改進(jìn)后的峭度圖(圖1)。

        圖1 改進(jìn)快速譜峭度

        3 仿真信號分析

        為了驗(yàn)證修改方法的可行,構(gòu)建一個仿真信號x(t)如式(9)所示。

        其中,fn為固有頻率,t0為單周期采樣時刻,g 為阻尼系數(shù),y0為位移常數(shù)。

        對該仿真信號添加噪聲,信噪比為-1 dB。疊加后的信號的時域波形如圖2 所示,

        圖2 加噪信號波形

        通過同步提取變換對信號s(t)進(jìn)行處理,然后求得峭度值,最后得到峭度圖(圖3)。

        圖3 SET 改進(jìn)峭度

        從峭度圖中得到,峭度值最大位于第五層第三部分。這部分峭度值最大說明該頻段內(nèi)的信號沖擊最為明顯,因此對該部分進(jìn)行提取并作進(jìn)一步分析。

        在這里確定了峭度圖上最大峭度的位置,然后利用改進(jìn)同步提取變換方法,對峭度最大處進(jìn)行信號提?。▓D4)。

        圖4 包絡(luò)分析

        從圖4 中可以找到特征頻率及其倍頻,驗(yàn)證了本方法的正確性。

        4 實(shí)驗(yàn)信號分析

        取型號6307 滾動軸承并預(yù)置外圈故障,測取其振動信號。電機(jī)轉(zhuǎn)速為1496 r/min,采樣頻率7100 Hz。計(jì)算求得該軸承內(nèi)圈轉(zhuǎn)頻為24.93 Hz,外圈故障特征頻率為77.3 Hz,信號的波形如圖5 所示。

        圖5 原始信號波形

        對信號進(jìn)行同步提取變換處理,求峭度值,最后得到峭度圖(圖6)。

        圖6 改進(jìn)峭度

        從峭度圖中得到,最大的峭度值位于第五層第三部分。表明該部分的周期性信息最為明顯,因此可以對其進(jìn)行故障信息的提取分析。

        通過對峭度圖上最大峭度位置的識別,利用改進(jìn)同步提取變換方法,對峭度最大處進(jìn)行信號提?。▓D7)。

        圖7 信號提取示意

        對提取的信號進(jìn)行包絡(luò)分析,得到包絡(luò)圖(圖8)。

        圖8 包絡(luò)分析

        從圖8 中可以找到該軸承外圈故障特征頻率及其倍頻,由此可以判斷該軸承外圈出現(xiàn)故障。驗(yàn)證了本方法的正確性。

        5 結(jié)語

        (1)提出了一種基于譜峭度的同步提取變換方法,實(shí)現(xiàn)了信號的自適應(yīng)分解,可提取滾動軸承振動信號中的周期性沖擊分量。

        (2)仿真信號和實(shí)驗(yàn)信號驗(yàn)證了該方法的可行性。

        (3)將基于譜峭度的同步提取變換方法應(yīng)用于滾動軸承故障診斷,可以有效地提取故障信息。

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