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        用于復(fù)雜系統(tǒng)可靠性分析的特征提取方法

        2020-05-06 05:45:36王凱秦曉光劉妍
        錦繡·上旬刊 2020年2期
        關(guān)鍵詞:特征提取特征信號

        王凱 秦曉光 劉妍

        摘 要:隨著科學(xué)技術(shù)的發(fā)展和社會生產(chǎn)力的進(jìn)步,現(xiàn)代機(jī)械設(shè)備不斷朝著大型化、自動化、精密化、智能化的方向發(fā)展,各組成部分之間相互關(guān)聯(lián),緊密耦合,形成有機(jī)整體。對其進(jìn)行可靠性分析,特征提取尤為重要,直接決定了復(fù)雜系統(tǒng)關(guān)鍵信息的表述,本文就特征的分類、特點(diǎn)及提取方法梳理總結(jié),為實(shí)際項(xiàng)目應(yīng)用奠定基礎(chǔ)。

        在復(fù)雜系統(tǒng)可靠性分析中,首要任務(wù)和先決條件就是從不確定的復(fù)雜信息中提取出能夠反映運(yùn)行狀態(tài)的典型特征,進(jìn)而采用適當(dāng)?shù)男畔⑷诤戏椒ㄟM(jìn)行多源特征融合,降低信息的不確定性,挖掘其中的確定性成分,最終得到可靠的融合結(jié)果,為可靠性分析提供依據(jù)。

        特征提取是利用適當(dāng)?shù)挠成鋵⒏呔S原始信號空間的模式向量轉(zhuǎn)化為低維特征空間的模式向量,從而找出最直接、最有效反映故障特征屬性的方法。目前,特征提取方法主要有時域分析、頻域分析及其它域分析。

        一、時域特征提取方法

        時域特征提取是最簡單、最直接的特征提取方法,它直接對時域信號進(jìn)行分析來獲得有關(guān)特征,包括波形分析、相關(guān)分析、時域同步平均、統(tǒng)計(jì)分析等??煞治龅奶卣鲄?shù)包括周期、均值、最大值、最小值、均方根值、方差、方根幅值、絕對平均幅值、歪度、峭度、波形指標(biāo)、峰值指標(biāo)、脈沖指標(biāo)、裕度指標(biāo)、峭度指標(biāo)等等。

        如利用信號的時域波形提取小波特征和沖擊特征,應(yīng)用于驅(qū)動電機(jī)碰摩信號和轉(zhuǎn)子試驗(yàn)臺沖擊信號的提取。文獻(xiàn)提出運(yùn)用時域分析法對滾動軸承振動信號進(jìn)行特征提取。為提高齒輪故障檢測的可靠性,對齒輪箱振動信號進(jìn)行經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解后,提取本征模態(tài)函數(shù)的非線性峭度作為時域特征。為避免漏峰現(xiàn)象,分析了峭度指標(biāo)和互相關(guān)系數(shù)在分析沖擊信號時的優(yōu)勢與不足,提出了加權(quán)峭度指標(biāo)對沖擊信號進(jìn)行檢測,提高了信噪比。對柴油機(jī)缸蓋振動加速度信號與缸內(nèi)壓力升高加速度信號進(jìn)行時域相關(guān)分析,提出利用振動加速度信號特征點(diǎn)對燃燒特征點(diǎn)進(jìn)行估計(jì)的方法。改進(jìn)的傳統(tǒng)時域平均方法,不需要鍵相信號的變轉(zhuǎn)速齒輪箱振動信號時域同步平均方法,時域同步平均結(jié)果準(zhǔn)確估計(jì)出了齒輪箱瞬時轉(zhuǎn)速,消除了轉(zhuǎn)速波動對振動信號的影響。這些應(yīng)用均提取的時域特征,解決實(shí)際問題需要根據(jù)復(fù)雜系統(tǒng)的組成及運(yùn)行特點(diǎn)來選擇對應(yīng)的特征來描述系統(tǒng)的運(yùn)行狀態(tài)。

        二、頻域特征提取方法

        頻域分析是以傅里葉變換(FT)為基礎(chǔ)的譜分析方法,主要包括幅值譜分析、相位譜分析、功率譜分析、全息譜分析等。頻域分析的手段是頻譜分析方法,目的是把復(fù)雜的時間歷程波形經(jīng)過傅里葉變換分解為若干單一的諧波分量,以獲得信號的頻率結(jié)構(gòu)以及各諧波的幅值和相位信息。通過頻域分析得到的頻譜圖分為離散譜和連續(xù)譜,其中周期性及準(zhǔn)周期性信號經(jīng)頻譜分析后得到的是離散譜,非周期信號及隨機(jī)信號經(jīng)頻譜分析后得到的是連續(xù)譜。頻域分析是故障診斷中廣泛使用的特征提取方法之一。因?yàn)殡S著故障的發(fā)生和發(fā)展,往往會引起信號頻率的變化。

        具體應(yīng)用中,利用倒頻譜分析法提取了電機(jī)耦合故障特征。采用經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解的方法對故障信號進(jìn)行濾波,對濾波后的信號進(jìn)行全息譜分析實(shí)現(xiàn)轉(zhuǎn)子碰摩信號的故障診斷。利用全息譜相關(guān)分析法提取振動信號中的工頻信號,把工頻響應(yīng)從振動信號中分離出來。采用相位差校正法進(jìn)行頻譜校正,修正后的信號頻率正好對準(zhǔn)離散頻譜上的一根譜線,而不產(chǎn)生泄漏。研究用 FFT 譜連續(xù)細(xì)化傅里葉變換分析法對離散頻譜進(jìn)行校正,提高了頻率分辨率和分析精度。

        三、小波特征提取方法

        法國地球物理學(xué)家 Grossman 和 Morlet 在分析地震數(shù)據(jù)中首次引入了小波的概念,小波分析迅速發(fā)展成為一門新興的應(yīng)用數(shù)學(xué)分支。小波分析的基本思想是通過伸縮和平移運(yùn)算,將信號分解為具有不同空間分辨率和頻率特性的子帶信號,在時域和頻域同時對信號進(jìn)行局部分析,而小波包分析是將頻帶低頻部分和高頻部分同時進(jìn)行細(xì)分,根據(jù)信號的特征自適應(yīng)地選擇相應(yīng)頻帶與信號頻譜相匹配,提高了時頻分辨率,具有更強(qiáng)的局部分析能力。

        在機(jī)械系統(tǒng)可靠性分析領(lǐng)域,小波分析已成功應(yīng)用于信號降噪和特征提取。在信號降噪方面,小波閾值降噪及各種改進(jìn)方法實(shí)現(xiàn)了較好的降噪效果。分析懲罰閾值降噪模型、Brige-Massart 閾值降噪模型和缺省閾值降噪模型的特點(diǎn),對降噪后的信號進(jìn)行頻譜分析提取出了滾動軸承特征值。有文獻(xiàn)分別改進(jìn)了傳統(tǒng)閾值函數(shù),提出了新的小波降噪閾值函數(shù),提高了信噪比。文獻(xiàn)將遺傳算法與小波閾值降噪和平移不變量降噪相結(jié)合,并應(yīng)用于仿真信號和實(shí)際信號的降噪。

        四、分形維數(shù)特征提取方法

        自Mandelbrot 提出分形幾何理論以來,分形學(xué)在國內(nèi)外發(fā)展很快,已被眾多學(xué)科和領(lǐng)域采用,成為一門跨學(xué)科的新理論。研究分形的主要工具是它形式眾多、針對性各異的形形色色的維數(shù)。一般的幾何對象具有整數(shù)維數(shù),而分形具有非整數(shù)的分維數(shù)。分形維數(shù)能把經(jīng)驗(yàn)維數(shù)擴(kuò)大為非整數(shù)值,是定量描述分形特征的重要參數(shù)。常用的分形維數(shù)包括自相似維數(shù)、盒維數(shù)、容量維數(shù)、信息維數(shù)、關(guān)聯(lián)維數(shù)等。

        分形維數(shù)在機(jī)械故障診斷領(lǐng)域也得到了廣泛應(yīng)用,如文獻(xiàn)利用基于數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)操作的廣義分形維數(shù)分別對發(fā)動機(jī)和軸承故障信號進(jìn)行分析,與盒維數(shù)相比,廣義分形維數(shù)運(yùn)算簡單快速。文獻(xiàn)對基于數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的分形維數(shù)和描述信號形態(tài)特征的形態(tài)譜熵進(jìn)行模糊聚類分析,用于軸承故障診斷。文獻(xiàn)分析了分形盒維數(shù)的抗噪能力,用于軸承的故障診斷,并在文獻(xiàn)中利用盒維數(shù)的抗噪性結(jié)合硬件設(shè)計(jì)了基于分形理論的便攜式故障診斷儀。文獻(xiàn)將總體經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解和形態(tài)學(xué)分形維數(shù)相結(jié)合,計(jì)算分解后基本模式分量的分形維數(shù),并用于柴油機(jī)振動信號的故障診斷。

        五、總結(jié)

        時域和頻域特征提取方法都是基于平穩(wěn)信號的特征提取方法,只能用來描述信號的統(tǒng)計(jì)平均結(jié)果,無法同時兼顧信號在時頻域的全貌和局部特征,而在很多時候局部特征信息往往就是故障的。小波包分析是將頻帶低頻部分和高頻部分同時進(jìn)行細(xì)分,根據(jù)信號的特征自適應(yīng)地選擇相應(yīng)頻帶與信號頻譜相匹配,提高了時頻分辨率,具有更強(qiáng)的局部分析能力。分形幾何以自然界中普遍存在的不規(guī)則復(fù)雜現(xiàn)象作為研究對象,描述傳統(tǒng)歐氏幾何和微積分方法所不能描述的一大類不光滑或不規(guī)則的集合和函數(shù)的一般結(jié)構(gòu)。

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