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        VMD方法在旋轉(zhuǎn)機(jī)械振動(dòng)信號(hào)處理中的研究*

        2022-11-09 02:35:12駱東松張樹濤
        關(guān)鍵詞:模態(tài)振動(dòng)信號(hào)

        駱東松 張樹濤

        (蘭州理工大學(xué)電氣工程與信息工程學(xué)院 蘭州 730050)

        1 引言

        旋轉(zhuǎn)機(jī)械振動(dòng)信號(hào)處理及診斷是檢測(cè)與識(shí)別機(jī)械故障的關(guān)鍵部分,旋轉(zhuǎn)機(jī)械設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)的特征信息主要從振動(dòng)信號(hào)中可以提取,這些振動(dòng)信號(hào)的正確處理和故障分析會(huì)影響旋轉(zhuǎn)設(shè)備的運(yùn)行。不僅可以預(yù)測(cè)設(shè)備突然發(fā)生的故障,并且能夠降低設(shè)備故障引起的損失。在研究強(qiáng)復(fù)雜工作環(huán)境下微弱振動(dòng)信號(hào)的采集時(shí)[1~4],鑒于隨機(jī)共振系統(tǒng)參數(shù)由于預(yù)設(shè)不理想而經(jīng)常處理效果不好的不足,提出了變分模態(tài)分解振動(dòng)信號(hào)處理方法。本文采用VMD方法來解決傳統(tǒng)振動(dòng)信號(hào)處理端點(diǎn)效應(yīng)問題,將VMD算法添加到振動(dòng)信號(hào)處理的算法過程中,通過對(duì)這些算法的研究,并可將VMD方法應(yīng)用到旋轉(zhuǎn)機(jī)械振動(dòng)信號(hào)的降噪處理及故障診斷分析中[5~9]。

        2 VMD原理

        變分模態(tài)分解(VMD)時(shí)把信號(hào)分解過程引入至變分模型中,采用“非遞歸”的方法,通過變分模型尋優(yōu)的過程實(shí)現(xiàn)原信號(hào)的分解。當(dāng)解決變分問題時(shí),每個(gè)模態(tài)分量的中心頻率和帶寬被交替地迭代更新,最后獲得具有稀疏特征和準(zhǔn)正交性的K個(gè)固有模態(tài)函數(shù)(IMF)[10]。VMD算法求解具體過程如下。

        2.1 構(gòu)造

        VMD構(gòu)造過程是在累積IMF與原始信號(hào)相等的條件下,求取各IMF帶寬之和最小值。求解過程如下。

        1)進(jìn)行希爾伯特變換獲得單邊信號(hào)頻譜;

        2)將各固有模態(tài)頻譜添加其預(yù)估的中心頻率ωk使固有模態(tài)頻譜移動(dòng)至基頻帶;

        3)利用范數(shù)L2梯度的平方,求解各IMF帶寬得到約束性變分模型[11];

        其中,{uk}={u1,u2,…,uk}表示K個(gè)模態(tài)函數(shù)的集合;{ωk}={ω1,ω2,…,ωk}表示K個(gè)中心頻率集合;δ(t)表示沖擊函數(shù);*表示卷積運(yùn)算。

        4)將有約束的變分模型轉(zhuǎn)換為非約束變分模型[12]。

        式中,α保證變分模型的收斂性,λ確保條件的約束力。

        2.2 求解

        VMD求解過程通過采用交替求解、、,求解增廣拉格朗日表達(dá)式的‘鞍點(diǎn)’,從而分解非約束變分模型,其實(shí)現(xiàn)過程如下。

        2)由下式更新uk、ωk:

        3)由式(8)更新λ:

        4)重復(fù)上述步驟式(2)、(3)直到滿足式(9)條件:

        變分模態(tài)分解將復(fù)雜信號(hào)自適應(yīng)地分解為若干個(gè)調(diào)幅調(diào)頻信號(hào),制模態(tài)混疊現(xiàn)象。但是,懲罰因子α和分量個(gè)數(shù)K預(yù)設(shè)不好會(huì)直接影響處理效果。

        3 VMD參數(shù)設(shè)定

        3.1 K的確定

        利用VMD算法提取信號(hào)特征時(shí),傳統(tǒng)確定模態(tài)數(shù)K弊端在于工作量龐大,可靠性較低,而且需要大量的時(shí)間投入,因此,本文提出K值的確定方法:

        1)選擇適當(dāng)?shù)腒值,VMD可以避免由于混疊的相互影響而難以區(qū)分相鄰模式的情況,從而降低弱信號(hào)特征提取的難度。

        2)保留原始信號(hào)的特征信息,而VMD分解應(yīng)避免由于丟棄有用信息而導(dǎo)致的故障特征信息提取不完全,從而影響診斷效果。

        因此,如式(10)和式(11)所示,分別給出了軸承和齒輪的模態(tài)數(shù)K的計(jì)算公式。

        其中,F(xiàn)s采樣頻率,Z為滾動(dòng)體個(gè)數(shù),fn為軸承故障特征頻率,fm為齒輪嚙合頻率。

        根據(jù)香農(nóng)采樣定理,分別可由式(10)和式(11)來估算出軸承和齒輪的可由式(10)估算VMD模態(tài)數(shù)K的值。

        3.2 α的確定

        VMD算法中α的取值也會(huì)直接影響到最終的分解結(jié)果,α的取值確保了在強(qiáng)噪聲干擾下信號(hào)的正常分解,α主要體現(xiàn)的是VMD分解的非線性和非凸性。1)當(dāng)取的K值較小時(shí):α的取值也較小時(shí),會(huì)出現(xiàn)在VMD分解的過程中頻譜出現(xiàn)重疊現(xiàn)象,形成信息共享;當(dāng)α的取值較大時(shí),會(huì)出現(xiàn)在VMD分解的過程中頻譜信息的確實(shí),采集到的振動(dòng)信號(hào)特征信息不全。2)當(dāng)取的K值較大時(shí):如果α的取值也較小時(shí),則模態(tài)分量信噪比將大大降低,分解出的頻譜中幅值較小的特征信息容易被平滑或減弱;如果α的取值較大時(shí),分解的頻譜中較為重要的頻譜部分會(huì)出現(xiàn)重合現(xiàn)象,兩邊的弱譜很容易被覆蓋導(dǎo)致對(duì)于故障信息的錯(cuò)誤分析。

        因此,影響α的主要因素總結(jié)如下:

        1)根據(jù)VMD分解后的結(jié)果表明,α的取值不能大于采樣的長(zhǎng)度。

        2)α確定VMD每種模式的頻率分辨率。VMD分解后,獲得的每個(gè)模態(tài)分量的離散點(diǎn)數(shù)為α,這將最終在相同采樣頻率的條件下影響每個(gè)模態(tài)譜線的頻率間隔。

        所以,在確定好模態(tài)分解數(shù)K后,在樣本容量的范圍內(nèi)將α的值從高調(diào)整至低,同時(shí)觀察不同值下的頻譜情況。在不丟失重要特征信號(hào)的頻譜前提下,α的取值越大,特征信號(hào)的頻率分辨率就越高,得到的結(jié)果越好。

        3.3 τ的確定

        不同的時(shí)間步長(zhǎng)τ會(huì)對(duì)VMD分解產(chǎn)生不同的影響,在旋轉(zhuǎn)機(jī)械振動(dòng)信號(hào)對(duì)于重構(gòu)精度沒有特殊的要求時(shí),可以取τ的值為0就可以達(dá)到效果,τ的值主要是確定乘法算子λ的更新,而λ是用來強(qiáng)制執(zhí)行約束的變量,當(dāng)τ=0時(shí),λ將停止更新,VMD的分解結(jié)果更為理想。

        4 VMD仿真分析

        采用調(diào)幅調(diào)頻的多頻率疊加信號(hào)模擬存在多噪音振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行仿真分析,模擬仿真如式(12)所示,選擇Fs為1000Hz,設(shè)置標(biāo)準(zhǔn)差為0.8,1000個(gè)采樣點(diǎn)的隨機(jī)噪聲。通過VMD方法對(duì)模擬含噪聲信號(hào)的分解過程,對(duì)比在模態(tài)混疊、端點(diǎn)效應(yīng)以及抗干擾性等方面優(yōu)劣。

        模擬含噪信號(hào)仿真的時(shí)/頻域波形如圖1所示,由于選擇的模擬含噪信號(hào)較為簡(jiǎn)單,因此噪聲幅值整體較小,從頻域波形圖中可以看到110Hz、145Hz、180Hz、205Hz的頻率分量。調(diào)幅調(diào)頻規(guī)律性明顯。

        圖1 仿真信號(hào)時(shí)、頻域波形圖

        根據(jù)前文的取值方式,分別取K=4、α=1000、τ=0,采用VMD算法進(jìn)行對(duì)含噪模擬信號(hào)分解。仿真頻域圖結(jié)果如圖2所示。VMD方法根據(jù)信號(hào)頻率的高低將疊加頻率依次分開,圖中可直觀地看出頻率分別為110Hz、145Hz、180Hz、205Hz的分量,每個(gè)頻率所對(duì)應(yīng)的是x1、x2、x3、x4分量疊加,從圖中可以看出分解結(jié)果明顯,無其他明顯混合噪聲。因此VMD算法能把振動(dòng)信號(hào)中噪聲頻率相近成分分離,克服了傳統(tǒng)的端點(diǎn)效應(yīng)問題和模態(tài)混疊問題[15~16]。

        圖2 仿真信號(hào)VMD分解結(jié)果頻域圖

        5 結(jié)語

        本文采用VMW方法,彌補(bǔ)了傳統(tǒng)方法在旋轉(zhuǎn)機(jī)械振動(dòng)信號(hào)處理中的不足之處,減少了傳統(tǒng)算法的工作量,提高了效率和可靠性。從VMD算法的基礎(chǔ)內(nèi)容開始,通過對(duì)變分問題的構(gòu)造和求解描述了VMD算法的基本原理,然后結(jié)合機(jī)械振動(dòng)經(jīng)驗(yàn)分析過程對(duì)于參數(shù)K、α、τ進(jìn)行優(yōu)化,給出簡(jiǎn)單取值的方法,最后通過取出的數(shù)值帶入相應(yīng)的多頻疊加信號(hào)中進(jìn)行VMD分解驗(yàn)證,確定出算法的優(yōu)越性。

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