超聲電機(jī)摩擦材料局部剝落故障特征提取方法

安國慶，張群虎，安 琪，韓曉慧，李 爭(zhēng)，薛智宏

(河北科技大學(xué) 電氣工程學(xué)院，石家莊 050018)

行波型超聲電機(jī)具有保持轉(zhuǎn)矩大、無電磁干擾、響應(yīng)快的特點(diǎn)，被廣泛應(yīng)用于航空航天、醫(yī)療器械、光學(xué)儀器、智能機(jī)器人和軍事裝備等領(lǐng)域[1-2]。該電機(jī)利用壓電材料的逆壓電效應(yīng)，在彈性體表面激發(fā)共振，通過定轉(zhuǎn)子之間的摩擦作用驅(qū)動(dòng)旋轉(zhuǎn)。然而，摩擦材料材質(zhì)配比、粘結(jié)層膠質(zhì)含水量和均勻度、粘結(jié)層氣泡混入等因素常會(huì)導(dǎo)致摩擦材料局部剝落現(xiàn)象。摩擦材料的剝落邊緣與定子金屬彈性體的持續(xù)高強(qiáng)度摩擦，將加速缺損面積的擴(kuò)增。由于摩擦材料缺損形成的轉(zhuǎn)子接觸表面金屬材料外露，改變了定轉(zhuǎn)子接觸面摩擦狀態(tài)，摩擦力的不穩(wěn)定性進(jìn)而加劇電機(jī)轉(zhuǎn)速的波動(dòng)性[3]。此外，摩擦材料擴(kuò)增過程中，電機(jī)機(jī)械諧振頻率的偏移將導(dǎo)致定子振動(dòng)幅值的衰減，進(jìn)而引發(fā)超聲電機(jī)輸出空載轉(zhuǎn)速和最大轉(zhuǎn)矩性能指標(biāo)的下降，并加速電機(jī)性能退化乃至失效[4]。

以TRUM-60-P型號(hào)超聲電機(jī)為例，其空載轉(zhuǎn)速及最大轉(zhuǎn)矩性能指標(biāo)隨摩擦材料缺損寬度的變化情況如圖1和圖2所示。現(xiàn)有必要研究一種“非侵入式”的摩擦材料故障特征提取方法，實(shí)時(shí)對(duì)其退化狀態(tài)進(jìn)行監(jiān)測(cè)，防患于未然。

圖1 摩擦材料不同缺損寬度下的空載轉(zhuǎn)速

圖2 摩擦材料不同缺損寬度下的最大扭矩

電機(jī)定子預(yù)留的“孤極”區(qū)域可利用正壓電效應(yīng)產(chǎn)生孤極電壓信號(hào)，常作為反饋用于監(jiān)測(cè)電機(jī)的振動(dòng)情況[5]。摩擦材料故障對(duì)電機(jī)振動(dòng)產(chǎn)生的影響，也將引起孤極電壓信號(hào)的變化。基于以上分析，本文將孤極電壓作為信號(hào)分析對(duì)象，從中提取能夠表征摩擦材料剝落程度的故障特征。超聲電機(jī)作為特種電機(jī)，其運(yùn)行環(huán)境存在的振動(dòng)背景噪聲，以及變頻驅(qū)動(dòng)器的諧波噪聲常間接耦合至孤極電壓信號(hào)[6]。尤其在摩擦材料故障初期，故障特征提取較困難，為此有必要對(duì)孤極電壓信號(hào)進(jìn)行降噪預(yù)處理。

行波型超聲電機(jī)最早由Sashida于1983年提出，趙淳生等[7]完成國內(nèi)首臺(tái)該類電機(jī)研制。由于該類電機(jī)發(fā)展時(shí)間不長，國內(nèi)外基于孤極電壓信號(hào)的摩擦材料故障特征提取方法相關(guān)文獻(xiàn)較少。考慮到孤極電壓信號(hào)與壓電式加速度傳感器監(jiān)測(cè)的振動(dòng)信號(hào)產(chǎn)生機(jī)理的一致性，基于振動(dòng)信號(hào)分析的旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷方法對(duì)本研究具有較大的參考意義。現(xiàn)行主流方法包括小波分析法、EMD(empircal mode decomposition)法、LMD(local mean decomposition)法等。然而，小波分析法存在基函數(shù)和閾值選取困難的問題，EMD法存在模態(tài)混疊的問題，LMD法在降噪的過程中存在信號(hào)突變和端點(diǎn)效應(yīng)問題[8-10]。文獻(xiàn)[11]提出了局部特征尺度分解(local characteristic-scale decomposition, LCD)算法，并詳細(xì)闡述了該方法在解決端點(diǎn)效性和縮短分解時(shí)間等方面的優(yōu)勢(shì)；文獻(xiàn)[12-13]分別將LCD法成功應(yīng)用在滾動(dòng)軸承故障診斷的降噪預(yù)處理和液壓泵性能的退化狀態(tài)識(shí)別；文獻(xiàn)[14]證明LCD法能有效實(shí)現(xiàn)齒輪箱混合故障盲源分離；文獻(xiàn)[15]將LCD法成功應(yīng)用在轉(zhuǎn)子碰摩故障特征提取。為提高損傷檢測(cè)的靈敏度和可靠性，近年來Teager能量算子受到了國內(nèi)外學(xué)者廣泛關(guān)注。文獻(xiàn)[16-17]利用Teager能量算子對(duì)微弱故障信息的放大作用提高了對(duì)軸承退化狀態(tài)識(shí)別的靈敏度；文獻(xiàn)[18]將Teager能量算子和小波變換相結(jié)合提高了層壓復(fù)合材料損傷監(jiān)測(cè)的可靠性。對(duì)于超聲電機(jī)而言，隨摩擦材料局部剝落程度加劇，定子振動(dòng)存在削波效應(yīng)，其故障特征分量所處頻率及其幅值都會(huì)發(fā)生變化[19]。而Teager能量算子在跟蹤非線性故障信息方面表現(xiàn)出較大優(yōu)勢(shì)[20]。

基于以上分析，本文擬借鑒LCD分解與Teager能量算子在旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障信息提取方面的優(yōu)勢(shì)，在超聲電機(jī)摩擦材料故障診斷這一新的應(yīng)用領(lǐng)域進(jìn)行有益嘗試。首先通過LCD和相關(guān)分析的方法實(shí)現(xiàn)孤極電壓信號(hào)的降噪預(yù)處理，其次通過Teager能量算子跟蹤故障分量頻率與幅值信息，最后提出摩擦材料局部剝落故障特征的計(jì)算方法。

1 基于LCD和自相關(guān)分析的孤極電壓信號(hào)重構(gòu)

1.1 孤極電壓信號(hào)的LCD預(yù)處理

由于超聲電機(jī)負(fù)載、轉(zhuǎn)速、預(yù)壓力等因素也會(huì)影響孤極電壓信號(hào)的幅值，為此首先對(duì)信號(hào)進(jìn)行歸一化預(yù)處理。設(shè)孤極電壓信號(hào)原始序列為x(t)(t=1,2,…,N)，則歸一化處理后的孤極電壓信號(hào)表示為

(1)

利用LCD方法將歸一化的孤極電壓信號(hào)分解成任意兩個(gè)相互獨(dú)立的內(nèi)稟尺度分量(intrinsic scale component，ISC)，具體步驟如下。

步驟1確定xN(t)時(shí)間序列的極值點(diǎn)Mj(j=1,2,…,S)，并記每個(gè)極值點(diǎn)對(duì)應(yīng)的時(shí)間為tj(j=1,2,…,S)。取任意兩個(gè)相鄰的極大(小)值點(diǎn)(tj,Mj)和(tj+2,Mj+2)構(gòu)建極值關(guān)于時(shí)間的函數(shù)

(2)

并計(jì)算

(3)

由于lj的值僅有2～(M-1)個(gè)，需要對(duì)兩個(gè)端點(diǎn)的值l1和ls進(jìn)行估計(jì)。對(duì)時(shí)間序列延拓，得到兩端的極值點(diǎn)(t0,M0)和(tS+1,MS+1)，再根據(jù)式(3)計(jì)算l1和ls的值，采用3次樣條函數(shù)擬合所有l(wèi)j(j=1,2,…,S)，即可得到均值曲線Bl1(t)。

步驟2從原信號(hào)中將均值曲線分離，即

h1(t)=xN(t)-Bl1(t)

(4)

h1(t)作為原始序列，重復(fù)上述步驟，直到h1j(t)為一個(gè)ISC分量，并記CIS,1=h1j(t)。

步驟3將CIS,1從原始數(shù)據(jù)中分離，即

μ1(t)=xN(t)-CIS,1

(5)

式中，μ1(t)為剩余信號(hào)。

步驟4將μ1(t)看作原始信號(hào)，重復(fù)步驟2～步驟5n-1次，直到剩余信號(hào)為一單調(diào)信號(hào)或小于閾值的常數(shù)，則各分量與原始信號(hào)之間滿足

(6)

LCD對(duì)信號(hào)的分解可呈現(xiàn)信號(hào)能量在不同尺度上的分布，分解出的各層信號(hào)中仍含有噪聲成分，因此需對(duì)分解得到的各層信號(hào)進(jìn)一步區(qū)分和重構(gòu)。

1.2 基于自相關(guān)分析的ISC重構(gòu)

設(shè)對(duì)歸一化的孤極電壓信號(hào)進(jìn)行LCD處理后得到了k個(gè)ISC分量，現(xiàn)對(duì)每個(gè)分量進(jìn)行自相關(guān)分析，所得自相關(guān)系數(shù)序列可表示為[21]

(7)

式中,τ為時(shí)移。

若某ISC分量自相關(guān)系數(shù)序列中，Rk(τ>0)明顯小于Rk(0)，則認(rèn)定該分量以噪聲為主，否則可作為有用故障信息分量給予保留。本文首先令某ISC分量的自相關(guān)系數(shù)序列中Rmax_a=Rk(0)，若Rmax_a=0則將該分量直接剔除，若Rmax_a≠0則搜索下一個(gè)相鄰極大值點(diǎn)并記為Rmax_b；其次，將Rmax_a/2作為閾值對(duì)Rmax_b進(jìn)行比較，若Rmax_b

2 基于Teager能量算子的故障特征提取

Teager能量算子可跟蹤信號(hào)中故障信息的幅值和頻率的變化，有利于在頻譜分析中凸顯故障頻率分量。對(duì)于重構(gòu)后的連續(xù)信號(hào)g(t)，其Teager能量算子定義如下[22]

(8)

文獻(xiàn)[23]證明經(jīng)Teager能量算子處理后的結(jié)果與瞬時(shí)能量?jī)H相差一個(gè)常數(shù)，但對(duì)振幅和瞬時(shí)頻率呈平方變化的放大，有利于對(duì)摩擦材料剝落導(dǎo)致的相對(duì)較弱故障信息進(jìn)行跟蹤分析。隨著行波型超聲電機(jī)摩擦材料局部剝落面積擴(kuò)增，一方面其旋轉(zhuǎn)速度將會(huì)逐漸下降，孤極電壓信號(hào)包絡(luò)的“削波”現(xiàn)象將愈發(fā)明顯；另一方面，受摩擦材料剝落影響而引發(fā)的低頻段故障信息分量幅值將增大。基于以上分析，首先將Teager能量算子處理后的信號(hào)ψ[g(t)]轉(zhuǎn)換至頻域；其次在低頻段進(jìn)行搜索，并鎖定該范圍內(nèi)最大幅值分量，記其幅值為Afault，對(duì)應(yīng)頻率為Ffault；最后，將故障特征定義為

(9)

由式(9)可知，特征值將與故障分量頻率成反比，與其幅值成正比。

3 試驗(yàn)分析

3.1 試驗(yàn)數(shù)據(jù)采集

為檢驗(yàn)本文所提故障特征提取方法的有效性，摩擦材料局部剝落故障下的孤極電壓信號(hào)樣本由行波型超聲電機(jī)試驗(yàn)平臺(tái)采集完成，如圖3所示。

圖3 行波型超聲電機(jī)試驗(yàn)平臺(tái)

被測(cè)行波型超聲電機(jī)型號(hào)為TRUM-60-P，堵轉(zhuǎn)轉(zhuǎn)矩為 0.6 N·m, 空載轉(zhuǎn)速為 100 r/min。驅(qū)動(dòng)器驅(qū)動(dòng)頻率為40.8 kHz，與其同頻的孤極電壓信號(hào)由TiePieengineering公司的HandyscopeHS4型數(shù)據(jù)采集卡采樣保存。采集卡采樣頻率設(shè)為500 kHz，每組樣本采樣時(shí)間為0.5 s。以3 mm為單位間隔，通過人為設(shè)置不同摩擦材料局部剝落寬度(0～30 mm)，共在預(yù)置的11種退化狀態(tài)下進(jìn)行了孤極電壓信號(hào)樣本采集(當(dāng)摩擦材料剝落寬度為30 mm時(shí)，電機(jī)無法連續(xù)平穩(wěn)旋轉(zhuǎn)，處于失效狀態(tài))。受篇幅限制，其中0，3 mm，18 mm，30 mm剝落狀態(tài)的摩擦材料樣本情況，如圖4所示。

不同剝落狀態(tài)對(duì)應(yīng)空載轉(zhuǎn)速變化情況見圖1。圖1中當(dāng)剝落寬度≤6 mm時(shí)，空載轉(zhuǎn)速指標(biāo)退化速降在10%以內(nèi)，不易察覺。因此，若提取的故障特征既能定量反映缺損寬度，又能敏銳表征摩擦材料小面積脫落情況對(duì)早期故障進(jìn)行預(yù)警，將有較大的工程應(yīng)用意義。

以圖4中樣本為例，采樣的孤極電壓時(shí)域信號(hào)如圖5所示。

圖4 摩擦層剝落故障樣本

由圖5可知，不同摩擦材料剝落寬度下孤極電壓時(shí)域信號(hào)波形發(fā)生了明顯變化，即故障對(duì)電機(jī)定子整體振動(dòng)情況產(chǎn)生了直接影響。相同采樣時(shí)間對(duì)應(yīng)的不同樣本，波形包絡(luò)“削波”現(xiàn)象明顯，即可從頻譜分析中進(jìn)一步提取表征退化程度的故障特征。

3.2 基于LCD-Teager的故障特征提取

以圖5中的孤極電壓信號(hào)樣本為例，對(duì)歸一化后的信號(hào)進(jìn)行LCD預(yù)處理，分別共得到7個(gè)ISC分量，如圖6所示。

圖5 摩擦材料局部剝落故障下孤極電壓時(shí)域信號(hào)

圖6 孤極電壓信號(hào)ISC分量

將各ISC分量進(jìn)行自相關(guān)運(yùn)算，自相關(guān)系數(shù)序列中統(tǒng)計(jì)的極點(diǎn)信息,如表1所示。

表1 ISC分量自相關(guān)系數(shù)序列中統(tǒng)計(jì)的極點(diǎn)信息

根據(jù)1.2節(jié)所述ISC分量重構(gòu)原則，表中CIS,1～CIS,3分量滿足Rmax_b>Rmax_a/2的要求，歸為“重構(gòu)分量”，而CIS,4～CIS,7分量由于Rmax_b

將圖7中的重構(gòu)信號(hào)進(jìn)行頻譜分析，結(jié)果如圖8所示。

圖7 LCD-Teager預(yù)處理后的孤極電壓時(shí)域信號(hào)

圖8 LCD-Teager預(yù)處理后的孤極電壓頻譜

本文對(duì)試驗(yàn)過程中采集的11組不同局部剝落寬度的孤極電壓信號(hào)分別進(jìn)行LCD-Teager信號(hào)預(yù)處理。預(yù)處理后信號(hào)頻譜中故障分量的信息統(tǒng)計(jì),如表2所示。表2中根據(jù)式(9)計(jì)算得到了不同剝落寬度下的故障特征值。

由表2可知，隨摩擦材料缺損寬度增加，頻譜故障信息分量幅值逐漸增大，分量對(duì)應(yīng)的頻譜位置逐漸減小左移。故障特征值隨摩擦材料局部剝落寬度的變化趨勢(shì),分別如圖9所示。

表2 LCD-Teager預(yù)處理后信號(hào)的故障分量信息統(tǒng)計(jì)

由圖9可知，基于LCD-Teager的故障特征從正常到失效的過程中故障特征近似呈線性趨勢(shì)遞增，且在剝落初期(根據(jù)圖1中缺損寬度小于等于6 mm，空載轉(zhuǎn)速指標(biāo)退化速降在10%以內(nèi)作為參考)表現(xiàn)出了良好的故障表征能力。

為對(duì)比LCD-Teager方法在故障特征提取過程中所起的作用，原始采樣數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的故障特征計(jì)算結(jié)果,如圖10所示。

由圖9和圖10對(duì)比可知，原始信號(hào)的計(jì)算結(jié)果雖整體呈上升趨勢(shì)，但波動(dòng)較劇烈，且在摩擦材料剝落寬度18 mm以內(nèi)無法表征剝落實(shí)際程度。

圖9 基于LCD-Teager的故障特征變化趨勢(shì)

圖10 未經(jīng)預(yù)處理的原始信號(hào)故障特征

3.3 故障特征抗噪性能分析

為驗(yàn)證故障特征在噪聲環(huán)境下的適用性，在原始孤極電壓信號(hào)樣本的基礎(chǔ)上仿真疊加了信噪比等級(jí)為0的高斯白噪聲信號(hào)，并與其他現(xiàn)行主流去噪方法的計(jì)算結(jié)果進(jìn)行了對(duì)比，結(jié)果如圖11所示。圖11中用于對(duì)比的方法包括小波分解、EMD分解、LMD分解3類，并參照分解后所得分量的自相關(guān)分析重構(gòu)原則，經(jīng)Teager能量算子處理后，由式(9)計(jì)算出對(duì)應(yīng)的故障特征值。

由圖11中各方法對(duì)比可知，在噪聲背景下，Wavelet-Teager方法對(duì)應(yīng)的故障特征，當(dāng)剝落寬度大于12 mm時(shí)波動(dòng)較大；EMD-Teager方法對(duì)應(yīng)的故障特征在摩擦材料局部面積剝落擴(kuò)增過程中，整體都呈現(xiàn)較為劇烈的波動(dòng)趨勢(shì)；LMD-Teager在摩擦材料故障初期波動(dòng)明顯，當(dāng)剝落寬度大于15 mm時(shí)呈現(xiàn)了良好的上升趨勢(shì)。本文所提出的基于LCD-Teager的故障特征，較圖7中的計(jì)算結(jié)果而言，由于受到噪聲干擾，出現(xiàn)了數(shù)值整體向下偏置的情況。然而，其在變化趨勢(shì)上仍具備近似線性的故障表征能力，較其他傳統(tǒng)方法表現(xiàn)出更好的背景噪聲適用性。

4 結(jié) 論

(1)行波型超聲電機(jī)摩擦材料出現(xiàn)局部剝落故障后會(huì)導(dǎo)致定子振動(dòng)發(fā)生變化，孤極電壓信號(hào)低頻段頻譜成分的變化可有效反映故障信息。

(2)ISC的自相關(guān)分析重構(gòu)的方法可有效濾除背景噪聲，Teager能量算子具備放大行波型超聲電機(jī)摩擦材料局部剝落故障信息的能力，所提出的基于LCD-Teager的故障特征提取方法可有效表征摩擦材料局部剝落的擴(kuò)增趨勢(shì)，對(duì)早期故障有效，且具備一定背景噪聲適用性。

(3)本文所提出的方法適用于行波型超聲電機(jī)恒轉(zhuǎn)矩負(fù)載運(yùn)行情況，然而對(duì)于電機(jī)非平穩(wěn)運(yùn)行下故障特征的優(yōu)化仍具有較大研究空間。圍繞該故障特征的相關(guān)工作，未來還可向摩擦材料退化狀態(tài)識(shí)別以有效剩余壽命預(yù)測(cè)方向進(jìn)一步拓展。