基于ELMD能量矩的坦克變速箱特征提取方法

李慧梅， 封會(huì)娟， 安　鋼, 王　碩

(1. 軍事交通學(xué)院軍用車輛系， 天津 300161； 2. 裝甲兵工程學(xué)院機(jī)械工程系， 北京 100072; 3. 95900部隊(duì), 河南 開封 47500)

基于ELMD能量矩的坦克變速箱特征提取方法

李慧梅1， 封會(huì)娟1， 安鋼2, 王碩3

(1. 軍事交通學(xué)院軍用車輛系， 天津 300161； 2. 裝甲兵工程學(xué)院機(jī)械工程系， 北京 100072; 3. 95900部隊(duì), 河南 開封 47500)

摘要：針對(duì)坦克變速箱故障時(shí)振動(dòng)信號(hào)的復(fù)雜性和不確定性，提出了總體局部均值分解(Ensemble Local Mean Decomposition, ELMD)能量矩的故障特征提取方法，對(duì)坦克實(shí)車試驗(yàn)中測(cè)取的變速箱正常、主軸滾動(dòng)軸承滾動(dòng)體點(diǎn)蝕和3擋被動(dòng)齒輪斷齒3種狀態(tài)下的振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行計(jì)算。結(jié)果表明：該方法提取的特征能很好地反映變速箱的狀態(tài)，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)變速箱的故障診斷。

關(guān)鍵詞：坦克變速箱； 特征提取； ELMD； 能量矩

變速箱作為坦克最重要的傳動(dòng)部件之一，工作時(shí)所承受的載荷變化劇烈，具有較高的故障率,因此對(duì)其進(jìn)行狀態(tài)監(jiān)測(cè)和故障診斷具有重要意義。坦克變速箱發(fā)生故障時(shí)的振動(dòng)信號(hào)十分復(fù)雜，影響因素較多，不確定性較強(qiáng)。若僅從時(shí)域或頻域的角度提取信號(hào)特征來進(jìn)行故障診斷，效果往往不理想。近年來，從時(shí)頻域的角度分析信號(hào)取得了良好的故障診斷效果[1-2]。其中，小波變換、經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｊ椒纸?Empirical Mode Decomposition，EMD)和局部均值分解(Local Mean Decomposition，LMD)等是變速箱常用的時(shí)頻信號(hào)分析方法[3-5]。但這些方法在進(jìn)行信號(hào)分析時(shí)還存在一些不足，如：小波變換在分析信號(hào)時(shí)基函數(shù)的選擇不是自適應(yīng)的；EMD方法存在端點(diǎn)效應(yīng)、模態(tài)混疊、過包絡(luò)和欠包絡(luò)等問題；LMD方法存在最優(yōu)滑動(dòng)平均步長確定困難、模態(tài)混疊和計(jì)算量大等問題。為解決LMD方法的模態(tài)混疊問題，程軍圣等[6]提出了基于噪聲輔助分析的總體局部均值分解(Ensemble Local Mean Decomposition，ELMD)方法。ELMD方法能自動(dòng)地將信號(hào)分解到由白噪聲所確定的濾波器組的各個(gè)通頻帶中，從而有效地減輕了模態(tài)混疊現(xiàn)象。信號(hào)經(jīng)ELMD方法分解后，能得到反映原振動(dòng)信號(hào)主要成分且物理意義明確的乘積函數(shù)(Product Function, PF)分量，適合處理變速箱箱體表面這種復(fù)雜振動(dòng)信號(hào)。筆者針對(duì)變速箱發(fā)生故障時(shí)振動(dòng)信號(hào)在各頻段的能量將發(fā)生變化且隨時(shí)間分布的特點(diǎn)，利用ELMD方法將信號(hào)分解到各頻帶上得到多個(gè)PF分量，然后各頻帶分量的能量矩作為特征向量來判斷變速箱所處的狀態(tài)，以期為變速箱的故障診斷提供一種有效的特征提取方法。

1ELMD方法

1.1LMD的模態(tài)混疊現(xiàn)象

信號(hào)經(jīng)LMD分解后可表示為

(1)

式中：PFi(t)為分解得到的第i個(gè)PF分量；uk(t)為信號(hào)分解得到的殘余分量。信號(hào)的LMD分解過程是完全自適應(yīng)的，其具體計(jì)算步驟可參見文獻(xiàn)[7]。

本文通過對(duì)仿真信號(hào)進(jìn)行LMD分解來說明LMD的模態(tài)混疊現(xiàn)象。設(shè)仿真信號(hào)由1個(gè)正弦信號(hào)x1(t)和1個(gè)小幅值的間歇正弦信號(hào)x2(t)疊加而成，其中：t∈[0, 0.8]，采樣頻率為1 kHz。仿真信號(hào)的時(shí)域波形如圖1所示。

圖1　仿真信號(hào)的時(shí)頻波形

對(duì)仿真信號(hào)進(jìn)行LMD分解，其結(jié)果如圖2所示，可以看出：第1個(gè)分量同時(shí)包含了高頻間歇正弦信號(hào)和低頻正弦信號(hào)，且低頻正弦信號(hào)被分解到第1、2個(gè)分量中，發(fā)生了模態(tài)混疊現(xiàn)象。模態(tài)混疊現(xiàn)象一般是由信號(hào)的間歇性所引起[8]，即由信號(hào)在時(shí)間尺度上的不連續(xù)造成的。在實(shí)際中，數(shù)據(jù)一般都包含有信號(hào)和噪聲，因此LMD的模態(tài)混疊現(xiàn)象是普遍存在的。

圖2　仿真信號(hào)的LMD分解結(jié)果

1.2ELMD方法的基本原理[6]

ELMD方法是對(duì)LMD方法的改進(jìn)，實(shí)質(zhì)就是信號(hào)疊加了不同高斯白噪聲后的多次LMD分解結(jié)果的平均值，其具體實(shí)現(xiàn)步驟如下：

1)確定LMD分解的總次數(shù)為M，加入白噪聲信號(hào)的幅值比值系數(shù)為α。其中α的計(jì)算公式為

α=σ/σ0，

(2)

式中：σ為加入白噪聲的幅值標(biāo)準(zhǔn)差；σ0為待分析信號(hào)x(t)的幅值標(biāo)準(zhǔn)差。

2) 對(duì)信號(hào)進(jìn)行第k次LMD分解，k=1,2,…,K。待處理信號(hào)xk(t)為

xk(t)=x(t)+αnk(t)，

(3)

式中：nk(t)為一隨機(jī)高斯白噪聲。對(duì)xk(t)進(jìn)行LMD分解，得到J個(gè)PF分量PFj,k(j=1,2,…,J)，PFj,k為第k次分解得到的第j個(gè)分量。

(4)

從ELMD方法的具體實(shí)現(xiàn)步驟中可以看出：ELMD方法首先給待分析信號(hào)加入高斯白噪聲，然后再進(jìn)行LMD分解。這樣，在給信號(hào)加入高斯白噪聲后,使得信號(hào)在不同尺度上均具有了連續(xù)性，從而有效地減輕了模態(tài)混疊現(xiàn)象。又由于一定數(shù)量的白噪聲的均值近似為0，取多次LMD分解結(jié)果的均值作為最終結(jié)果可消去白噪聲成分，獲得真實(shí)結(jié)果。

1.3仿真分析

為驗(yàn)證ELMD方法的抗模態(tài)混疊能力，對(duì)圖1中的仿真信號(hào)進(jìn)行ELMD分解。分解時(shí)按照文獻(xiàn)[9]給出的加入白噪聲的準(zhǔn)則確定α=0.03，M=100，其結(jié)果如圖3所示。可以看出：高頻間歇正弦信號(hào)和低頻正弦信號(hào)被成功分開，模態(tài)混疊現(xiàn)象得到了有效抑制。

圖3　仿真信號(hào)的ELMD分解結(jié)果

2基于ELMD能量矩的特征提取方法

ELMD方法分解得到多個(gè)PF分量，每一個(gè)PF分量具有相應(yīng)的頻帶范圍，包含著不同的故障信息。當(dāng)機(jī)械設(shè)備處于不同狀態(tài)時(shí)，各頻帶分量的能量將發(fā)生變化，綜合考慮各分量能量值的變化情況，可區(qū)分設(shè)備的各種狀態(tài)。但未考慮每個(gè)分量的能量隨時(shí)間分布的特點(diǎn)，這樣會(huì)損失一些故障信息，從而使該特征參數(shù)包含的信息量少，故障特征反映不夠精確[10]。為了更好地挖掘隱藏在信號(hào)中的故障信息，可采用各分量的能量矩作為特征向量。對(duì)信號(hào)進(jìn)行ELMD分解得到各PF分量，然后基于時(shí)間來計(jì)算各PF分量的能量特征，通過各PF分量能量矩的變化，可以實(shí)施有效的狀態(tài)監(jiān)測(cè)和故障診斷。

設(shè)信號(hào)x(n) (n=1,2,…,N)經(jīng)ELMD分解得到m個(gè)PF分量PFi(n) (i=1,2,…,m)，參考IMF分量能量矩的定義方式[11]，定義PF分量的能量矩E(PFi)為

(5)

式中：Δt為采樣周期；N為總的采樣點(diǎn)數(shù)；k為采樣點(diǎn)。

信號(hào)的總能量矩E(x(n))為

(6)

則歸一化后的PF分量的能量矩Ei為

Ei=E(PFi)/E(x(n))。

(7)

從式(5)可以看出：PF分量的能量矩E(PFi)不僅考慮了PF分量的能量大小，而且還考慮了PF分量的能量隨時(shí)間的分布情況。將歸一化后的各個(gè)PF分量的能量矩組成的向量E=(E1,E2,…,Em)作為特征向量，對(duì)其故障狀態(tài)進(jìn)行判別。PF分量能量矩向量的提取過程如下：

1) 利用ELMD方法分解原始振動(dòng)信號(hào)，得到m個(gè)PF分量PFi(n)；

2) 按式(5)計(jì)算各PF分量的能量矩E(PFi)；

3) 為便于數(shù)據(jù)的分析與處理，按式(7)進(jìn)行歸一化處理，得到歸一化后的能量矩Ei；

4) 構(gòu)造以各PF分量的能量矩為元素的向量E=(E1,E2,…,Em)作為變速箱狀態(tài)識(shí)別的特征向量，對(duì)其進(jìn)行狀態(tài)判別。

3坦克變速箱特征提取實(shí)例

考慮到試驗(yàn)的可操作性和安全性，本文模擬了變速箱正常、變速箱主軸7216滾動(dòng)軸承滾動(dòng)體點(diǎn)蝕和3擋被動(dòng)齒輪斷齒3種狀態(tài)下的振動(dòng)信號(hào)。

試驗(yàn)時(shí)，坦克掛3擋，發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速為1 000 r/min，原地?cái)嗦膸н\(yùn)轉(zhuǎn)，其傳感器在變速箱上的安裝位置如圖4所示。圖5為3種狀態(tài)下變速箱振動(dòng)信號(hào)的時(shí)域波形。利用上述特征提取方法計(jì)算圖5所示的振動(dòng)信號(hào)的PF分量能量矩。首先，對(duì)振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行ELMD分解。為了使各個(gè)樣本的PF分量的能量矩具有可比性，根據(jù)分解得到的信號(hào)特點(diǎn)，人為地限制每個(gè)樣本分解得到7個(gè)PF分量后停止運(yùn)算，余項(xiàng)記為第8個(gè)分量。圖6為圖5所示的振動(dòng)信號(hào)的ELMD分解結(jié)果。然后，根據(jù)式(8)計(jì)算3種狀態(tài)下變速箱振動(dòng)信號(hào)的PF分量的能量矩，其結(jié)果如圖7所示。可以看出變速箱3種狀態(tài)下振動(dòng)信號(hào)的PF分量的能量分布存在明顯的差異：1)當(dāng)變速箱正常

圖4　傳感器在變速箱上的安裝位置

圖5　3種狀態(tài)下變速箱振動(dòng)信號(hào)的時(shí)域波形

圖6　3種狀態(tài)下變速箱振動(dòng)信號(hào)的ELMD分解結(jié)果

圖7　3種狀態(tài)下變速箱振動(dòng)信號(hào)的PF分量能量矩

狀態(tài)時(shí)，能量主要集中在前3個(gè)PF分量；2)當(dāng)7216軸承滾動(dòng)體點(diǎn)蝕故障時(shí)，能量主要集中在第1個(gè)PF分量；3)當(dāng)3擋被動(dòng)齒輪斷齒故障時(shí)，能量主要集中在前2個(gè)PF分量，且第1個(gè)PF分量和第2個(gè)PF分量的能量相差較多；4)同種狀態(tài)下各個(gè)樣本的能量矩分布相似。因此，可以通過能量矩的分布情況，將變速箱的各種狀態(tài)區(qū)分開來，從而實(shí)現(xiàn)變速箱的故障監(jiān)測(cè)和診斷。

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(責(zé)任編輯: 尚菲菲)

Feature Extraction Method for Tank Gearbox Based on ELMD

LI Hui-mei1, FENG Hui-juan1, AN Gang2, WANG Shuo3

(1. Department of Military Vehicle, Academy of Military Transportation, Tianjin 300161，China；2. Department of Mechanical Engineering, Academy of Armored Force Engineering, Beijing 100072, China;. Troop No. 95900 of PLA, Kaifeng 47500, China)

Abstract：Aiming at the complexity and the uncertainty of the gearbox fault vibration signal, a feature extraction method named Ensemble Local Mean Decomposition (ELMD) energy moment is presented. The vibration signals acquired from the actual tank gearbox with normal, bearing pitting corrosion and gear rupture are respectively calculated. The analysis results show that the feature can reflect gearbox conditions well and can be used to diagnose gearbox faults.

Key words:tank gearbox; feature extraction; ELMD; energy moment

文章編號(hào)：1672-1497(2016)02-0054-04

收稿日期：2016-01-22

作者簡(jiǎn)介：李慧梅(1978-)，女，講師，博士。

中圖分類號(hào)：TJ81+0.6

文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A

DOI：10.3969/j.issn.1672-1497.2016.02.011