劉育瑋，張 航，張振臻,楊述明，程玉強(qiáng)

(1.國(guó)防科技大學(xué) 空天科學(xué)學(xué)院，湖南 長(zhǎng)沙 410008； 2.西安航天動(dòng)力研究所，陜西 西安 710100)

0 引言

聲音，是由物體振動(dòng)產(chǎn)生的聲波，其中包含有豐富的信息。人類生活在一個(gè)充滿聲音的世界，聲音無(wú)處不在，是人類熟悉的傳遞信號(hào)方式之一?；诼曅盘?hào)的故障檢測(cè)方法是一種無(wú)損檢測(cè)方法，可以通過非接觸式的傳感器采集部件工作時(shí)的聲信號(hào)，通過信號(hào)采集、去噪和故障特征提取等手段對(duì)被測(cè)對(duì)象進(jìn)行故障檢測(cè)。

聲信號(hào)故障檢測(cè)已經(jīng)被廣泛應(yīng)用于航空發(fā)動(dòng)機(jī)、動(dòng)車、船舶汽輪機(jī)等大型機(jī)械設(shè)備之中。盡管基于聲信號(hào)的故障檢測(cè)方法發(fā)展日新月異，但是在運(yùn)載火箭方面的工程應(yīng)用較少，特別是對(duì)該領(lǐng)域缺乏系統(tǒng)的總結(jié)和分析。本文首先介紹了基于聲信號(hào)的故障檢測(cè)方法的一般原理和實(shí)現(xiàn)方法，接著總結(jié)了該類方法在運(yùn)載火箭健康監(jiān)控領(lǐng)域的研究現(xiàn)狀，最后對(duì)該領(lǐng)域的發(fā)展前景進(jìn)行了展望，為進(jìn)一步深入研究聲信號(hào)故障監(jiān)測(cè)在運(yùn)載火箭上的應(yīng)用和拓展其范圍提供了有力支持。

1 技術(shù)層面

根據(jù)聲音的性質(zhì)，通過對(duì)聲壓、聲強(qiáng)和聲壓級(jí)等聲學(xué)參數(shù)進(jìn)行聲學(xué)分析，能夠基于聲信號(hào)實(shí)現(xiàn)對(duì)機(jī)械設(shè)備的故障檢測(cè)。下面分別介紹常用的聲學(xué)參數(shù)和基于聲信號(hào)的故障檢測(cè)系統(tǒng)的一般組成。

1.1 聲信號(hào)故障檢測(cè)參數(shù)

基于聲信號(hào)的故障檢測(cè)一般通過對(duì)聲壓、聲強(qiáng)和聲壓級(jí)等聲學(xué)參數(shù)的測(cè)量、分析，實(shí)現(xiàn)故障檢測(cè)[1]。

聲壓是指聲波在介質(zhì)中傳播產(chǎn)生的壓強(qiáng)與無(wú)聲波在介質(zhì)中傳播時(shí)的大氣壓之間的最大差。其表達(dá)式為

(1)

式中：下標(biāo)e為有效值；T為平均時(shí)間，s；p為聲壓，Pa。

聲強(qiáng)是指在單位時(shí)間和單位面積上，垂直于聲波傳播方向所通過的所有能量，其表達(dá)式為

(2)

式中：ρ為介質(zhì)密度，kg/m3；c為聲音在該介質(zhì)中的傳播速度，m/s；I為聲強(qiáng)，W/m2。

聲壓級(jí)是為了便于人們根據(jù)人耳對(duì)聲音強(qiáng)弱變化響應(yīng)的特性，引入的一個(gè)數(shù)量。其表達(dá)式為

(3)

式中：L為聲壓級(jí)，dB；I0為10-12W/m2。

1.2 聲信號(hào)故障檢測(cè)系統(tǒng)

基于聲信號(hào)的故障檢測(cè)系統(tǒng)一般由待測(cè)聲源、聲信號(hào)采集模塊、聲信號(hào)處理模塊和故障檢測(cè)模塊組成[2-5]，如圖1所示。待測(cè)聲源發(fā)出的聲信號(hào)經(jīng)由聲信號(hào)采集模塊和處理模塊后，提取聲信號(hào)中能夠反映系統(tǒng)運(yùn)行狀態(tài)的信號(hào)成分或特征，最終由故障檢測(cè)算法對(duì)系統(tǒng)工作狀態(tài)做出判斷。

圖1 聲信號(hào)故障檢測(cè)系統(tǒng)Fig.1 Acoustic signal fault detection system

1.2.1 信號(hào)采集

對(duì)于聲信號(hào)的采集，目前使用的有麥克風(fēng)[6-10]和聲矢量傳感器[11-13]。對(duì)于前者有的為了避免聲信號(hào)混疊而采用麥克風(fēng)陣列[14-19]，后者因?yàn)槭峭ㄟ^聲波先后經(jīng)過兩根鉑金絲進(jìn)行換熱對(duì)聲信號(hào)進(jìn)行采集，具有指向性，能有效避免信號(hào)混疊。

1.2.2 信號(hào)處理

聲信號(hào)處理方法主要有小波變換、經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等方法。

文獻(xiàn)[20]中指出，小波變換概念在1984年由Morlct首先提出。小波變換的時(shí)域和頻域分辨率與頻率有關(guān)，在高頻段，小波變換能達(dá)到高時(shí)域分辨率，而頻域分辨率較低；對(duì)低頻段則剛好相反[21]。因此，小波變換在一定程度上克服了時(shí)間分辨率和頻率分辨率精度的矛盾，使得小波變換能在一定程度上對(duì)信號(hào)進(jìn)行自適應(yīng)處理。小波變換能將時(shí)域與頻域共同進(jìn)行處理，但是需要人為的選取小波基函數(shù)，而不同基函數(shù)分析得到的結(jié)果質(zhì)量也不同。

與小波變換不同，經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(empirical mode decomposition，EMD)不需要選定基函數(shù)，它能在特征時(shí)間尺度上把信號(hào)自適應(yīng)地分解為有限的本征模態(tài)分量(intrinsic mode function，IMF)和剩余殘余分量[22]。EMD方法處理信號(hào)時(shí)，首先要尋找信號(hào)的所有局部極值點(diǎn)，得到上下包絡(luò)線，求出信號(hào)均值，得到IMF，并判斷其是否滿足IMF的條件，計(jì)算EMD分解停止準(zhǔn)則值，判斷得到的殘余分量是否滿足停止準(zhǔn)則；若滿足，則EMD分解結(jié)束。在EDM方法基礎(chǔ)上，經(jīng)過改進(jìn)，發(fā)展出了集合經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(ensemble empirical mode decomposition，EEMD)算法[23]，完備集合經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(complete ensemble empirical mode decomposition，CEEMD)算法[24]和自適應(yīng)噪聲完備集合經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(complete ensemble empirical mode decomposition with A noise，CEEMDAN)算法[25]等。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以神經(jīng)元作為基礎(chǔ)單位，以不同的神經(jīng)元之間的連接作為信息傳遞的載體，是一種由眾多神經(jīng)元構(gòu)成的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，其中在聲信號(hào)故障檢測(cè)中使用較多的是BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[26-32]和小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[33-36]。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠把相似模式的特征值提取出來，并映射到連接權(quán)值上[37]。同時(shí)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有很強(qiáng)的非線性映射能力，使其在求解內(nèi)部機(jī)理復(fù)雜的問題時(shí)具有優(yōu)勢(shì)。而小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是在BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)上，用離散小波變換中的系數(shù)代替神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)權(quán)值而構(gòu)成[38]，小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)比BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)速度更快，并且能夠避免模型陷入局部極小。

此外，李宏亮等人使用MATLAB設(shè)計(jì)線性相位有限沖擊響應(yīng)數(shù)字濾波器并結(jié)合Hilbert變換，對(duì)滾動(dòng)軸承的聲信號(hào)進(jìn)行了分析[39]，并通試驗(yàn)數(shù)據(jù)分析，驗(yàn)證了方法的適用性。申博文等運(yùn)用基于自適應(yīng)噪聲的CEEMD和最大相關(guān)譜峭度解卷積(maximum correlated kurtosis deconvolution，MCKD)對(duì)軸承聲信號(hào)進(jìn)行處理，通過實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了該方法能夠更加準(zhǔn)確地進(jìn)行故障診斷[40]。

1.2.3 故障診斷

目前，基于聲信號(hào)的故障診斷方法主要可以分為4類：

1)主觀評(píng)價(jià)和經(jīng)驗(yàn)估計(jì)法：主觀評(píng)價(jià)法是最直接、最原始的聲信號(hào)故障檢測(cè)方法，需要故障診斷人員有豐富的經(jīng)驗(yàn)，通過聽覺和經(jīng)驗(yàn)判斷設(shè)備是否存在故障或異常，然后停機(jī)查找故障發(fā)生的位置和類型。這種故障診斷方法完全取決于診斷人員的主觀判斷，難以實(shí)現(xiàn)對(duì)故障的準(zhǔn)確定位和對(duì)故障程度的定量評(píng)估。

2)近場(chǎng)測(cè)量方法：在被測(cè)設(shè)備上安裝多個(gè)聲學(xué)傳感器，根據(jù)聲學(xué)傳感器顯示的數(shù)值大小來確定故障聲源的位置。這種方法雖然簡(jiǎn)單方便，但是測(cè)量準(zhǔn)確度有限[41]。傳感器測(cè)得的聲壓級(jí)數(shù)值主要來源于距傳感器最近的聲源，根據(jù)聲學(xué)理論可知，其他噪聲源對(duì)測(cè)量數(shù)值的影響很小或可忽略不計(jì)[42]。由于傳感器與聲源之間的距離遠(yuǎn)近是相對(duì)的，在背景噪聲較大或者較多的情況下，也可能存在噪聲掩蓋的現(xiàn)象。因此該方法只能大概判斷聲源的位置，無(wú)法對(duì)設(shè)備故障診斷提供準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)。

3)聲強(qiáng)法：聲強(qiáng)具有矢量性。為了減小周圍環(huán)境因素等的影響，一般使用兩個(gè)或多個(gè)聲傳感器進(jìn)行信號(hào)采集。通過傳感器測(cè)得的設(shè)備中不同部件的聲強(qiáng)，從而判斷出主要聲源，實(shí)現(xiàn)故障定位。

4)頻譜分析法：根據(jù)測(cè)得的聲信號(hào)頻譜圖中的峰值和設(shè)備的故障特征頻率的比較結(jié)果來進(jìn)行故障診斷。例如齒輪箱的聲信號(hào)頻譜中包括齒輪嚙合頻率、內(nèi)圈故障頻率、外圈故障頻率等固有頻率，可以對(duì)其進(jìn)行故障診斷。

2 應(yīng)用層面

聲信號(hào)在運(yùn)載火箭上的應(yīng)用方面，國(guó)外研究的較早，聲學(xué)環(huán)境監(jiān)測(cè)可以及時(shí)發(fā)現(xiàn)運(yùn)載火箭結(jié)構(gòu)失效問題。美國(guó)NASA在1950年左右開始了早期的聲學(xué)模型測(cè)試，針對(duì)單一的振幅標(biāo)度與推力的關(guān)系、自身噪聲與馬赫噪聲的關(guān)系、聲能與排氣的動(dòng)能比例關(guān)系等方面開展了大量研究，并進(jìn)行了運(yùn)載火箭的專用聲學(xué)尺度模型測(cè)試。由于噪聲的產(chǎn)生、傳播和測(cè)量的關(guān)鍵特性都可以按比例縮放，根據(jù)這一特性，通過假設(shè)建立運(yùn)載火箭聲學(xué)比例模型，并通過計(jì)算分析來驗(yàn)證模型的有效性。為了對(duì)運(yùn)載火箭的聲學(xué)模型的效果進(jìn)行評(píng)估，幾十年來，NASA一直用比例模型來模擬發(fā)射環(huán)境，如圖2所示。并用聲學(xué)相陣對(duì)聲信號(hào)進(jìn)行采集，如圖3所示。經(jīng)過不斷的試驗(yàn)，促進(jìn)了實(shí)驗(yàn)人員對(duì)發(fā)射臺(tái)幾何形狀對(duì)噪聲影響和噪聲緩解效果的認(rèn)識(shí)，還了解了材料脆裂與聲壓的關(guān)系、隨飛行器高度的上升，噪聲頻率的變化關(guān)系等。

圖2 NASA早期聲學(xué)測(cè)試比例模型Fig.2 Scale model of NASA early acoustic test

圖3 NASN麥克風(fēng)相陣Fig.3 NASA microphone array

聲荷載是由于發(fā)動(dòng)機(jī)排氣的紊流混合而在飛行器表面上產(chǎn)生的隨空間和頻率而變化的聲壓波動(dòng)。運(yùn)載火箭在其推進(jìn)系統(tǒng)的運(yùn)行期間，會(huì)受到大量外部脈動(dòng)壓力載荷的影響。特別是運(yùn)載火箭飛行階段的升空聲學(xué)(lift off acoustics，LOA)會(huì)產(chǎn)生一些最高頻率，并被認(rèn)為是運(yùn)載火箭研制中的一個(gè)關(guān)鍵設(shè)計(jì)因素。過大的聲載荷會(huì)導(dǎo)致運(yùn)載火箭的機(jī)械或電子部件故障以及結(jié)構(gòu)疲勞，對(duì)這一特定階段的聲載荷進(jìn)行全面分析，對(duì)于預(yù)測(cè)運(yùn)載火箭所承受的振動(dòng)載荷以及為其制定振動(dòng)試驗(yàn)規(guī)范提供必要依據(jù)是至關(guān)重要的。NASA持續(xù)致力于改進(jìn)聲學(xué)載荷預(yù)測(cè)，為振動(dòng)聲學(xué)分析工作制定相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)，以生成可靠的火箭部件的鑒定環(huán)境。

對(duì)于運(yùn)載火箭來說，升空階段會(huì)在較寬的頻率范圍內(nèi)產(chǎn)生較高的聲載荷。而這些聲載荷可以作為對(duì)火箭內(nèi)部的振動(dòng)情況的預(yù)測(cè)。美國(guó)現(xiàn)有的火箭聲環(huán)境預(yù)測(cè)方法是利用比例模型試驗(yàn)獲得的平穩(wěn)數(shù)據(jù)，生成1/3倍頻程聲壓級(jí)譜。為了提高升空聲載荷預(yù)測(cè)的精度和準(zhǔn)確性，他們還對(duì)Area I-X的非平穩(wěn)飛行數(shù)據(jù)進(jìn)行計(jì)算機(jī)信號(hào)處理。并且，在MATLAB中開發(fā)了火箭聲環(huán)境預(yù)測(cè)(prediction of acoustic vehicle environments，PAVE)程序，以便使用半經(jīng)驗(yàn)方法有效地預(yù)測(cè)聲壓級(jí)PAVE程序框架和用戶界面，如圖4所示。

圖4 PAVE程序框架Fig.4 PAVE program framework

除了對(duì)整個(gè)箭體做了聲學(xué)研究之外，國(guó)外的Farinholt K M等人，提出了一種具有執(zhí)行器邊界條件的錐形殼體的聲學(xué)建模與控制[43]。將聲阻抗與電動(dòng)和機(jī)械作動(dòng)器動(dòng)力學(xué)耦合，生成系統(tǒng)的耦合狀態(tài)空間模型。對(duì)聲阻抗的分析表明，當(dāng)圓錐截面的長(zhǎng)度比從頂點(diǎn)到執(zhí)行器邊界條件的距離變大時(shí)，會(huì)發(fā)生極零點(diǎn)對(duì)消。該模型預(yù)測(cè)前4個(gè)共振頻率在實(shí)驗(yàn)測(cè)量值的1.75%以內(nèi)。并給出了駐波波形，并與執(zhí)行器邊界條件的影響有關(guān)。在實(shí)驗(yàn)臺(tái)上實(shí)現(xiàn)了一個(gè)反饋控制器，最后實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，采用單反饋通道可以實(shí)現(xiàn)整體聲衰減。在與火箭發(fā)動(dòng)機(jī)相關(guān)的部件上，Parrondo J等人，提出了一個(gè)考慮了任意位置和特性的理想聲源的簡(jiǎn)單聲學(xué)模型來估計(jì)常規(guī)蝸殼離心泵的低頻壓力脈動(dòng)場(chǎng)[44]。在該模型中，假設(shè)理想聲源沿葉輪通道、蝸殼和出口擴(kuò)壓器輻射平面聲波。蝸殼被認(rèn)為是由一系列的切片組成，每個(gè)切片相當(dāng)于一個(gè)線性的三端口聲學(xué)系統(tǒng)，具有各自的聲透射系數(shù)和反射系數(shù)。通過實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了聲學(xué)模型的預(yù)測(cè)值與實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)和技術(shù)文獻(xiàn)[45-46]中的數(shù)據(jù)吻合得很好。

國(guó)內(nèi)的北京強(qiáng)度環(huán)境研究所針對(duì)發(fā)射噪聲預(yù)示問題，通過常溫空氣超聲音速噴管研究相似準(zhǔn)則，提出了基于模擬發(fā)動(dòng)機(jī)比例模型試驗(yàn)的運(yùn)載火箭噴射流噪聲預(yù)示方法[47-49]。北京宇航系統(tǒng)工程研究所和中國(guó)運(yùn)載火箭技術(shù)研究院提出了一種基于聲學(xué)監(jiān)測(cè)的發(fā)動(dòng)機(jī)狀態(tài)檢測(cè)與診斷系統(tǒng)及實(shí)現(xiàn)方法[50]。該方法使用聲像儀等設(shè)備采集信號(hào)，并在傳感外側(cè)安裝風(fēng)球以消除環(huán)境的影響。通過建立的系統(tǒng)獲得聲場(chǎng)數(shù)據(jù)，然后基于聲場(chǎng)數(shù)據(jù)建立聲源評(píng)估模型。在實(shí)時(shí)性的驗(yàn)證方面，在火箭發(fā)動(dòng)機(jī)點(diǎn)火后，利用聲源評(píng)估模型與在發(fā)射臺(tái)附近采集的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)比，來判斷發(fā)動(dòng)機(jī)是否存在異常。

不同于上面針對(duì)整個(gè)箭體的聲學(xué)信號(hào)故障監(jiān)測(cè)方法，西安航天動(dòng)力試驗(yàn)技術(shù)研究所的張少博等人對(duì)液體火箭發(fā)動(dòng)機(jī)試驗(yàn)中的推進(jìn)劑供應(yīng)系統(tǒng)的閥門進(jìn)行了聲壓檢測(cè)試驗(yàn)[51]。通過聲壓測(cè)量技術(shù)，分析了閾值檢驗(yàn)法和標(biāo)準(zhǔn)偏差檢驗(yàn)法，提取出閥門出現(xiàn)故障時(shí)的特征信號(hào)，從而可以簡(jiǎn)單有效地檢測(cè)出閥門故障。上海交通大學(xué)的Zhang Z L等人設(shè)計(jì)并搭建了預(yù)混預(yù)蒸發(fā)(lean premixed pre-evaporation,LPP)模型燃燒室振蕩燃燒試驗(yàn)臺(tái)，開展了利用聲信號(hào)檢測(cè)LPP燃燒室熱聲振蕩的實(shí)驗(yàn)研究，通過測(cè)量穩(wěn)定工況和過渡工況下的聲學(xué)信號(hào)與壓力信號(hào)，并進(jìn)行分析，結(jié)果顯示聲信號(hào)的倍頻性比壓力信號(hào)的倍頻性更明顯，說明聲信號(hào)所受干擾較小[52]。在過渡狀態(tài)下，點(diǎn)火后聲信號(hào)的脈沖能量明顯增加。從穩(wěn)定燃燒到振蕩燃燒，當(dāng)工況開始變化時(shí)，主頻能量增加。當(dāng)工況開始由振蕩變?yōu)榉€(wěn)定燃燒時(shí)，主頻能量降低。在熄火過程中，振蕩能量從高頻區(qū)開始衰減。由于聲學(xué)信號(hào)的干擾比壓力信號(hào)小，在振蕩和過渡狀態(tài)下可以得到與壓力信號(hào)相同的結(jié)果，因此聲學(xué)診斷可以作為一種輔助手段。

3 討論與展望

綜上所述，基于聲信號(hào)的故障檢測(cè)方法已經(jīng)在火箭健康監(jiān)控方面開展了一些應(yīng)用研究，并取得了一定的成果。但整體而言，該領(lǐng)域仍處于發(fā)展初期，存在諸多亟待解決的問題，如模型通用性差、故障檢測(cè)能力有限等。大多數(shù)方法和技術(shù)尚處于試驗(yàn)階段，距離實(shí)際工程應(yīng)用還有一定差距。

基于聲信號(hào)的運(yùn)載火箭故障檢測(cè)方法是一個(gè)新興的工程技術(shù)領(lǐng)域，未來還有諸多課題值得進(jìn)一步探索：

1)通過建立火箭的通用聲學(xué)模型，探究火箭振動(dòng)與聲壓的關(guān)系和噴管幾何分布與噪音的影響等，并建立火箭聲學(xué)通用比例模型。開發(fā)火箭聲環(huán)境測(cè)試程序，配合專用傳感器實(shí)時(shí)采集聲學(xué)信號(hào)進(jìn)行火箭故障檢測(cè)。

2)對(duì)火箭主要部件的聲信號(hào)進(jìn)行分析，如整流罩、渦輪泵、管路的聲學(xué)特性進(jìn)行研究分析，得到主要部件的故障聲學(xué)特性，設(shè)計(jì)適當(dāng)?shù)奶卣魈崛》椒ǎM(jìn)行故障診斷。

3)發(fā)展基于聲信號(hào)與其他信號(hào)(如振動(dòng)、溫度信號(hào))的多信息融合的火箭故障檢測(cè)方法，可以結(jié)合接觸測(cè)量方法與非接觸測(cè)量方法的優(yōu)勢(shì)，有望提升故障診斷的準(zhǔn)確率。

4)發(fā)展聲信號(hào)的數(shù)據(jù)處理方法和濾波方法，如自適應(yīng)小波濾波、EMD、深度學(xué)習(xí)方法等，并將聲信號(hào)故障檢測(cè)融入現(xiàn)有的健康監(jiān)測(cè)系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)自動(dòng)報(bào)警、冗余備份、緊急關(guān)機(jī)等。