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數控機床振動故障信號特征提取方法的研究

2013-07-10 22:41:57栗永非
卷宗 2013年8期

栗永非

摘要:敘述了數控機床數控機床振動故障信號特征提取的多種方法,并逐一分析,簡述各種的特征和適應場合。

關鍵詞:數控機床;振動故障;信號特征;提取方法

在數控機床振動故障信號實際信號采集中,采集到的信號并不單單是刻意需要的信號,它包含有多方面的內容(信息)。在診斷分析中,通過信號的特征提?。葱盘柼幚恚┛梢詫⑿枰男盘柼崛〕鰜?,同時對這些信號進行處理和分析。特征提取是故障診斷過程的關鍵環節之一,直接關系到后續診斷的識別。目前在工況檢測和故障診斷中應用的信號處理方法有:幅值域分析法、時域分析、頻域分析、時頻分析、空域采樣和轉速跟蹤及近幾年來分形幾何中的關聯維數方法等。

在上述各種方法中,理論上都可得到多個表達系統動態行為的特征量,實際具體研究和應用中,需要根據具體的監測對象,選擇合適的檢測信號和檢測部位,提取對故障最為敏感、規律性強,狀態識別時實時性強,占內存小,計算速度快的主特征量。

1 幅值域分析去

幅值域分析是在信號幅值上進行的各種處理。信號幅值的無量綱指標也是故障診斷中常用的故障信息處理方法,反映波形形態的無量綱指標對信號的幅值和頻率的變化不敏感。

幅值的概率密度和概率分布來描述振動信號的統計特性,它提供了隨機振動沿幅值域分布的信息。對某些設備,當其運行狀態發生較大的變化時,其幅值的概率密度曲線往往也有較大的變化,就可以用概率密度和概率分布作為設備異常與否的簡易判據。

2 時域分析法

時域分析的重要特點是信號的時間順序,即數據產生的先后順序。時域波形分析通過對波形的形狀、振幅大小、變化快慢等特征的分析和觀察,建立與系統運行狀態之間的對應關系,達到發現設備運轉是否異常的目的。常用的時域分析方法有時間序列模型(ARMA模型、AR( n)模型、門限自回歸模型等),時序統計分析參數(如方差、自相關系數、偏度系數和峭度系數)等。這些方法提取的信號特征參數可用于工況狀態監測。自適應濾波、時域平均與自相關分析是常用的幾種時域消噪方法,由于在消噪的同時保留了信號的時域特征,可用于分析信號時域特征。

3 頻域分析法

頻域分析是目前應用最為廣泛的故障信號分析和處理技術,可以提供故障信號的特征頻率和幅值相位信息,為診斷故障原因和部位提供依據。

3.1 傅立葉分析

傅立葉分析是傳統信號處理的最主要的方法。傅立葉分析建立了信號從時間域到頻率域的變換橋梁,其反變換則建立了信號從頻域到時域的變換橋梁,這兩個域之間的變換為一對一映射,即:

由此,時域和頻域構成了觀察一個信號的兩種方式。其重要性在于Fourier變換是域變換,它把時間域與頻率域聯系起來,在時間域內難以觀察的現象和規律,在頻率域內往往能十分清楚地顯示出來。

3.2 倒頻譜技術

倒頻譜分析也稱二次頻譜分析,是近代信號處理科學中的一項新技術,是檢測復雜譜圖中周期分量的有用工具。在語言分析中語音音調的測定、機械振動中故障監測和診斷以及排除回波(反射波)影響等方面均得到廣泛的應用。

倒譜技術可以用來識別頻譜中各諧波的基頻,由于倒譜采用對數加權,因而具有動態范圍廣、解禍能力強和對調制信號相位不敏感等特點,克服了中低頻段、和頻、差頻以及諧波存在而使譜圖難以識別的困難。可以很容易識別信號的周期。但是,倒譜的譜峰值不能用于評價故障的嚴重程度。

3.3 包絡分析

包絡分析技術是一種基于濾波檢波的振動信號處理方法,對設備的高頻共振信號進行檢波處理之后,從高頻載波信號中提取附載在高頻載波信號上的低頻信號。包絡分析是處理機械沖擊引起高頻響應的有效方法。這種方法的目的就是分析相對高頻信號的能量隨時間的振蕩。包絡分析技術最成功的應用主要在滾動軸承的診斷中,如今這一技術也應用到有摩擦力與動態載荷的旋轉機械部件的診斷中,如泵的轉子、透平機等。

目前常用的包絡解調分析方法大致有以下五種:

(1)寬帶解調技術。這種技術首先對振動信號進行解調,利用了故障信號的全部能量,然后計算機對解調后的信號進行功率譜分析或者倒譜分析,提取有效的故障信號。

(2)共振解調技術。這種方法在70年代就被美國和瑞典利用,其解調原理為:當某個元件發生故障時,將引起一系列脈沖,該脈沖在頻域內含有基頻及一系列高階諧波,這種高階諧波會激發結構系統、結構元件或傳感器元件的共振頻率響應,把這種響應信號通過檢波和低通濾波,獲得原系列脈沖的包絡。

(3)選頻解調技術。選頻解調的過程是按分析需要進行選頻高通濾波,通過移頻、檢波和低通濾彼后獲得原信號的包絡,這種解調技術的原理與共振解調技術相同。所不同的是可以根據測試的具體條件選擇高通頻率,從而取得最佳的解調效果。因此這種方法適用范圍較廣,使用較靈活,比較適合于不同的設備類型。但是這種解調技術對測試人員有更高的要求,要求測試人員根據測試的具體條件確定正確的高通頻率范圍,取得最佳測試效果。

( 4) Hilbert解調技術。這種解調技術是利用Hilbert變換進行解調的技術,其優點是同時可以得到信號的幅值變換、相位變換和頻率變換。

(5)同態濾波技術。同態濾波技術主要針對卷積型和相乘型信號的解調技術。

4 時頻分析方法

時頻分析方法是著眼非平穩信號的時變特性,將一維的信號序列擴展到二維的時頻平面上來觀察,目的就是要描述信號的頻率或者頻譜含量怎樣演變。對于旋轉機械的非線性、非平穩故障信號的處理就需要時頻分析的方法。常用的分析方法有小波分析及局域波時頻分析等。

4.1 小波分析

小波分析用途很多,但最常用的Morlet小波由于其基本小波函數的有限長度,導致了能量的泄漏,這使得定量的時頻分析變得困難。有時,對通過小波分析得到的時頻分析的解釋也有違常規,例如:為了確定事件發生的具體位置,我們必須在高頻段來尋找,因為對于基本小波,頻率越高,其時間精度才越高。如果一個局部事件發生在低頻段,我們仍需被迫到高頻段才能找出它的痕跡,這種方法有時會造成混淆。

小波分析的另一個問題是其不具有自適應性的特點。一旦基本小波被選定,我們就必須用它來分析所有的待分析數據。由于常用的Morlet小波是基于傅立葉分析的,因此它也具有傅立葉分析的一些缺點。它可以分析出頻率緩慢變化的波間頻率調制,但不能分析出波內頻率調制,這是因為基本小波是由幾個波長組成的。盡管有上述缺點,小波分析到現在為止仍是最好的時頻分析方法之一。

4.2 局域波法

局域波法可以認為是一種最新的線性時頻表示,它建立在瞬時頻率概念的基礎上。而瞬時頻率是研究瞬態和非平穩現象時非常重要的物理量,為了得到有意義的瞬時頻率,可以通過不同的分解算法得到有限個局域波分量,有了這些分量,我們就能夠通過Hilbert變換研究時變信號的瞬時頻率和時頻特征。

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