基于傳感器陣列數(shù)據(jù)融合的結(jié)構(gòu)體安全監(jiān)測(cè)診斷方法

陳黎融,張懷德,王 堅(jiān),李建敏

(1.陜西高速電子工程有限公司,陜西 西安 710056;2.西北工業(yè)大學(xué),陜西 西安 710048)

0 引言

公路隧道通風(fēng)主要采用懸掛式安裝的射流風(fēng)機(jī),射流風(fēng)機(jī)一般都吊裝在隧道的頂部、行車道的上方,一旦發(fā)生部件或整機(jī)脫落事故,將嚴(yán)重影響隧道行車安全。射流風(fēng)機(jī)的維護(hù)檢查非常困難。目前對(duì)于射流風(fēng)機(jī)的維護(hù)是定期進(jìn)行人工巡檢,主要檢查外觀是否有異常,判斷風(fēng)機(jī)是否有異響,而對(duì)于射流風(fēng)機(jī)的螺栓松動(dòng)、預(yù)埋鋼板焊縫開裂、電機(jī)軸承故障、葉片不平衡故障等都無(wú)法及時(shí)發(fā)現(xiàn)。

在學(xué)術(shù)研究方面,旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷是近年來(lái)的一個(gè)熱點(diǎn),以往的研究往往針對(duì)落地式安裝的設(shè)備,而公路隧道射流風(fēng)機(jī)采用懸掛式吊裝,安裝方式的不同導(dǎo)致結(jié)構(gòu)故障特性變化很大,并不能沿用落地式旋轉(zhuǎn)機(jī)械設(shè)備的故障診斷方法。

文獻(xiàn)[1]提出一種基于振動(dòng)監(jiān)測(cè)的射流風(fēng)機(jī)的故障診斷與健康監(jiān)測(cè)方法。通過(guò)采集信號(hào)提取特征指標(biāo),然后利用邏輯回歸算法搭建射流風(fēng)機(jī)的健康監(jiān)測(cè)模型。但是沒(méi)有研究各測(cè)點(diǎn)之間信息相對(duì)變化與結(jié)構(gòu)體故障之間的內(nèi)在聯(lián)系,診斷結(jié)果具有片面性,無(wú)法準(zhǔn)確定位故障點(diǎn),尤其是對(duì)于復(fù)合故障基本無(wú)法識(shí)別,因?yàn)樯淞黠L(fēng)機(jī)結(jié)構(gòu)體故障類型相當(dāng)多,僅靠單一信息難免出現(xiàn)誤判、漏判現(xiàn)象。

文獻(xiàn)[2]提出基于振動(dòng)監(jiān)測(cè)的地鐵風(fēng)機(jī)故障診斷研究方法,通過(guò)設(shè)計(jì)射流風(fēng)機(jī)振動(dòng)監(jiān)測(cè)點(diǎn)、測(cè)定射流風(fēng)機(jī)振動(dòng)信號(hào)特征,再針對(duì)不同信號(hào)特征進(jìn)行時(shí)域、頻域分析,進(jìn)而實(shí)現(xiàn)射流風(fēng)機(jī)的在線監(jiān)測(cè)與故障診斷,提升地鐵機(jī)電設(shè)備的日常檢修管理效率,降低檢修工作量。該文獻(xiàn)采用單軸加速度傳感器,雖然設(shè)置了3個(gè)傳感器,實(shí)際主要設(shè)置在風(fēng)機(jī)本體上,無(wú)法獲取結(jié)構(gòu)體整體信息。

文獻(xiàn)[3]提出了一種表征風(fēng)機(jī)故障狀態(tài)的指標(biāo)調(diào)制強(qiáng)度。根據(jù)風(fēng)機(jī)在線監(jiān)測(cè)得到的振動(dòng)信號(hào),通過(guò)包絡(luò)解調(diào)獲得的特征強(qiáng)度能夠準(zhǔn)確地反映風(fēng)機(jī)的故障程度。同時(shí)對(duì)于風(fēng)機(jī)振動(dòng)信號(hào)的特點(diǎn),利用循環(huán)平穩(wěn)解調(diào)算法準(zhǔn)確獲得的特征頻率表征風(fēng)機(jī)的工作狀態(tài),結(jié)合調(diào)制強(qiáng)度來(lái)反映風(fēng)機(jī)的故障類型以及故障程度。該文獻(xiàn)適用于落地安裝的旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障程度表征,無(wú)法適應(yīng)吊掛安裝的射流風(fēng)機(jī)的故障程度表征和故障定位。

文獻(xiàn)[4]提出了一種基于振動(dòng)分析的公路隧道懸掛射流風(fēng)機(jī)基礎(chǔ)健康性監(jiān)測(cè)方法。首先將風(fēng)機(jī)原始振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行時(shí)域和頻域特征參數(shù)提取并構(gòu)造混合域高維特征集,再利用LLTSA 流行學(xué)習(xí)算法的二次特征提取特性進(jìn)行維數(shù)約簡(jiǎn)使得特征具有更好的聚類特性,最后將低維特征輸入最近鄰分類器(KNNC)進(jìn)行故障識(shí)別。該方法主要適用于預(yù)埋鋼板連接螺栓的松動(dòng)狀況監(jiān)測(cè),需要布設(shè)12個(gè)傳感器,且無(wú)法判斷風(fēng)機(jī)本體故障以及安裝支架連接螺栓松動(dòng)故障,其關(guān)注的焦點(diǎn)局限在預(yù)埋鋼板基礎(chǔ)健康的層面,在工程實(shí)際應(yīng)用中,由于預(yù)埋鋼板下面為行車道,這種測(cè)點(diǎn)布設(shè)方式容易出現(xiàn)傳感器脫落到行車道的風(fēng)險(xiǎn)不能在線監(jiān)測(cè)。

文獻(xiàn)[5]以地鐵軸流風(fēng)機(jī)為研究對(duì)象,采用振動(dòng)加速度傳感器,實(shí)現(xiàn)對(duì)地鐵風(fēng)機(jī)螺栓松動(dòng)與轉(zhuǎn)子不平衡故障的診斷分析。利用位移信號(hào)準(zhǔn)確獲得風(fēng)機(jī)軸頻,利用振動(dòng)的加速度信號(hào)和位移信號(hào)獲得風(fēng)機(jī)故障特征的頻率,并結(jié)合位移信號(hào)的幅值對(duì)兩類故障進(jìn)行進(jìn)一步地區(qū)分,最終實(shí)現(xiàn)風(fēng)機(jī)地腳螺栓松動(dòng)、轉(zhuǎn)子不平衡故障工況的診斷、識(shí)別。該文獻(xiàn)適用于落地安裝的旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障識(shí)別,無(wú)法適應(yīng)吊掛安裝的射流風(fēng)機(jī)的故障識(shí)別和定位。

以上文獻(xiàn)關(guān)注的焦點(diǎn)局限在射流風(fēng)機(jī)本體或者預(yù)埋鋼板基礎(chǔ)健康的層面,并沒(méi)有將射流風(fēng)機(jī)結(jié)構(gòu)體(射流風(fēng)機(jī)、支架、連接螺栓、預(yù)埋鋼板焊縫等)視為一個(gè)結(jié)構(gòu)整體來(lái)進(jìn)行全局性研究。現(xiàn)有研究往往采用單一傳感器信息進(jìn)行工作狀態(tài)推斷,有的研究即使布置了多個(gè)測(cè)點(diǎn),也沒(méi)有研究各測(cè)點(diǎn)之間信息相對(duì)變化與結(jié)構(gòu)體故障之間的內(nèi)在聯(lián)系,診斷結(jié)果具有片面性,無(wú)法準(zhǔn)確定位故障點(diǎn),尤其是對(duì)于復(fù)合故障基本無(wú)法識(shí)別,因?yàn)樯淞黠L(fēng)機(jī)結(jié)構(gòu)體故障類型相當(dāng)多,僅靠單一信息難免出現(xiàn)誤判、漏判現(xiàn)象。

針對(duì)上述問(wèn)題,本文提出一種基于傳感器陣列數(shù)據(jù)融合的射流風(fēng)機(jī)結(jié)構(gòu)安全監(jiān)測(cè)診斷方法。

1 射流風(fēng)機(jī)結(jié)構(gòu)體傳感器組陣方法

射流風(fēng)機(jī)結(jié)構(gòu)體傳感器陣列布設(shè)如圖1所示,射流風(fēng)機(jī)結(jié)構(gòu)體由預(yù)埋鋼板(通過(guò)焊接方式連接在隧道鋼結(jié)構(gòu)上)、安裝支架(利用支架短鋼板和支架長(zhǎng)鋼板分別焊接在預(yù)埋鋼板上)、風(fēng)機(jī)本體吊裝支架構(gòu)成,安裝支架與風(fēng)機(jī)本體吊裝支架中間加裝減震橡膠墊,然后通過(guò)4個(gè)連接螺栓將安裝支架和風(fēng)機(jī)吊裝支架連接為一個(gè)整體。

圖1 射流風(fēng)機(jī)結(jié)構(gòu)體傳感器陣列布設(shè)圖Fig.1 Sensor array layout of the jet fan structure

結(jié)構(gòu)體坐標(biāo)系：X軸為射流風(fēng)機(jī)徑向(面向出風(fēng)口右側(cè)為正方向),Y軸為射流風(fēng)機(jī)軸向(出風(fēng)方向?yàn)檎较?,射流風(fēng)機(jī)上部為Z軸正方向。

陣列中各傳感器均采用3軸加速度傳感器。其中：B測(cè)點(diǎn)傳感器部署在射流風(fēng)機(jī)本體外筒壁,位于葉輪和電機(jī)的中部,B測(cè)點(diǎn)傳感器獲取射流風(fēng)機(jī)本體振動(dòng)信息;D1、D2測(cè)點(diǎn)傳感器部署在安裝支架連接平面處,D2貼近支架短鋼板,D1貼近支架長(zhǎng)鋼板,獲取射流風(fēng)機(jī)本體振動(dòng)經(jīng)過(guò)連接螺栓和橡膠墊減震后傳遞到該處的振動(dòng)信息;E1、E2測(cè)點(diǎn)傳感器部署在鋼板支架和預(yù)埋鋼板的焊縫處,獲取射流風(fēng)機(jī)本體振動(dòng)傳遞到該處的信息。

四個(gè)連接螺栓命名及D1、D2傳感器平面布設(shè)見圖1所示,E1傳感器位于D1傳感器正上方預(yù)埋鋼板處,E2傳感器位于D2傳感器正上方預(yù)埋鋼板處。

2 基于傳感器陣列數(shù)據(jù)融合的結(jié)構(gòu)體安全監(jiān)測(cè)診斷方法

2.1 傳感器陣列時(shí)域特征參數(shù)融合方法

時(shí)域特征在故障診斷中是非常重要的特征,按照?qǐng)D1采用5個(gè)三軸加速度傳感器組成傳感器陣列以后,所有傳感器采樣均為同步采樣。獲取陣列中各測(cè)點(diǎn)采樣數(shù)據(jù)后,首先對(duì)采樣數(shù)據(jù)進(jìn)行時(shí)域處理,結(jié)構(gòu)體傳感器陣列時(shí)域特征參數(shù)融合流程見圖2所示。

圖2 時(shí)域特征參數(shù)融合流程圖Fig.2 Flow chart fusion of time domain feature parameter

由于采集過(guò)程中受到環(huán)境、設(shè)備、器件、電路等因素的影響,采集的信號(hào)數(shù)據(jù)常常伴有幅值干擾和誤差,同時(shí)有限時(shí)長(zhǎng)的數(shù)字采樣又會(huì)帶來(lái)數(shù)據(jù)的截?cái)嗾`差,采集到的信號(hào)并不一定理想,分析前對(duì)信號(hào)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理非常重要。預(yù)處理包括帶通濾波、去除直流等環(huán)節(jié)[6]。

1) 濾波

采用4階帶通巴特沃斯數(shù)字濾波器,算法為

(1)

式(1)中,x(n)序列為濾波前傳感器數(shù)字化采樣后的信號(hào)序列,y(n)為濾波器輸出序列,ak及bm為濾波器H(z)系統(tǒng)函數(shù)分母與分子的系統(tǒng)數(shù)組,且a0=1。

2) 去除直流成分

(2)

式(2)中,x(n)為包含有直流成分的信號(hào)序列,N為采樣點(diǎn)數(shù),x′(n)為去除直流后數(shù)據(jù)序列。

3) 時(shí)域積分

結(jié)構(gòu)振動(dòng)試驗(yàn)中的速度、位移是很難測(cè)量的,而加速度的信號(hào)則很容易精確測(cè)量。由加速度與速度、位移關(guān)系可知,加速度一次積分可獲取速度,二次積分可獲取位移。設(shè)振動(dòng)加速度信號(hào)x(n),長(zhǎng)度為N,對(duì)其積分采用梯形數(shù)值求積法,Δt步長(zhǎng)為采樣間隔,算法為

(3)

工程實(shí)際中速度和位移信號(hào)較難獲取,本文通過(guò)加速度與速度和位移間的數(shù)學(xué)關(guān)系求得速度和位移。盡管加速度和速度、位移間的數(shù)學(xué)關(guān)系較為明確,但在求取過(guò)程中受各種因素的影響,無(wú)論采用何種積分算法誤差在所難免,影響誤差的因素主要有傳感器自身因素(零漂)和信號(hào)采集精度等,本文忽略零漂以及速度和位移信號(hào)初值的影響。

文獻(xiàn)[7—8]指出在采樣數(shù)據(jù)長(zhǎng)度n固定時(shí),加速度一次積分(速度)和二次積分(位移)的平均誤差和均方誤差主要受采樣頻率影響,且采樣頻率越大誤差越低。在采樣頻率一定的前提下,采樣數(shù)據(jù)的長(zhǎng)度對(duì)積分誤差的影響有限。

考慮到工程實(shí)踐中實(shí)時(shí)分析對(duì)資源和效率的要求,本文采用4 kHz采樣率截取1 s時(shí)間長(zhǎng)度的振動(dòng)加速度數(shù)據(jù),計(jì)算結(jié)果的精度完全滿足要求。

文獻(xiàn)[11]提出的最小二乘法波形修正方案,對(duì)于每次積分后的信號(hào)序列均采用最小二乘法進(jìn)行曲線擬合,目的是消除積分運(yùn)算帶來(lái)的一次趨勢(shì)項(xiàng)和二次趨勢(shì)項(xiàng)。

4) 時(shí)域特征指標(biāo)

本文對(duì)時(shí)域指標(biāo)主要采用均方根值這個(gè)統(tǒng)計(jì)指標(biāo),均方根值用來(lái)描述一段波形振動(dòng)加速度信號(hào)或位移信號(hào)的大小,它的優(yōu)點(diǎn)就是有較好的穩(wěn)定性和重復(fù)性,計(jì)算方法為

(4)

5) 結(jié)構(gòu)體全局時(shí)域指標(biāo)融合

以測(cè)點(diǎn)B三軸為基準(zhǔn),求取結(jié)構(gòu)體各測(cè)點(diǎn)三軸通頻位移有效值變化率,此時(shí)以B測(cè)點(diǎn)為信號(hào)源(將B測(cè)點(diǎn)視為振源),其他測(cè)點(diǎn)獲取經(jīng)過(guò)結(jié)構(gòu)體傳播的振源信號(hào),計(jì)算方法為

(5)

2.2 頻域特征參數(shù)提取融合方法

頻域特征參數(shù)提取融合主要由結(jié)構(gòu)體基波特征全局融合以及B測(cè)點(diǎn)三軸能量頻譜分布提取兩部分內(nèi)容構(gòu)成。結(jié)構(gòu)體基波特征全局融合的目的是以B測(cè)點(diǎn)為信源,研究基波傳遞到其他測(cè)點(diǎn)的變化情況。B測(cè)點(diǎn)三軸能量頻譜分布目的是檢測(cè)風(fēng)機(jī)內(nèi)部有無(wú)轉(zhuǎn)動(dòng)部件故障(例如軸承、電機(jī)、葉片不平衡等故障)。

2.2.1結(jié)構(gòu)體基波特征全局融合(多測(cè)點(diǎn)基波特征融合)

結(jié)構(gòu)體基波特征全局融合指?jìng)鞲衅麝嚵懈鳒y(cè)點(diǎn)的基波特征融合,融合流程見圖3,將各測(cè)點(diǎn)的X、Y、Z三軸數(shù)據(jù)分別進(jìn)行FFT變換,獲取校準(zhǔn)的幅值譜和相位譜以后,抽取設(shè)備實(shí)際旋轉(zhuǎn)頻率的特征,將基波特征用1倍頻或1X表示,2倍頻用2X表示,……,16倍頻用16X表示[9]。

圖3 結(jié)構(gòu)體多測(cè)點(diǎn)基波特征融合流程圖Fig.3 Flow chart of the fusion of multi-point fundamental features of the structure

1) FFT計(jì)算

信號(hào)為x[N],對(duì)其加長(zhǎng)度為N的hanning窗,然后做傅里葉變換：

(6)

式(6)中,0≤n≤N-1,0≤k≤N-1,且都為整數(shù),其中,k=k1、k2、k3、k4,依次對(duì)應(yīng)低階、1階、2階、3階特征譜線,X[k]為其復(fù)數(shù)頻譜序列,改寫為實(shí)部與虛部即為

Xk=Rk+jIk。

(7)

對(duì)應(yīng)的幅值譜和相位譜為

(8)

信號(hào)頻譜分析采用變窗口長(zhǎng)度相位差校正法校正[10]。

2) 基波特征融合

(9)

式(9)中x[D1(Ak′)]表示校準(zhǔn)后的D1測(cè)點(diǎn)的X軸幅值譜,D1(αk′)表示校準(zhǔn)后的D1測(cè)點(diǎn)的X軸相位譜,k為譜線號(hào)且令k=1;其他測(cè)點(diǎn)D2、E1、E2計(jì)算方法同式(9)。

2.2.2同測(cè)點(diǎn)頻域特征參數(shù)融合

同一個(gè)測(cè)點(diǎn),例如B點(diǎn)傳感器,其三軸內(nèi)部頻域特征參數(shù)融合流程見圖4,目的是獲取各頻段能量在總能量上的占比分布。

圖4 同測(cè)點(diǎn)頻域特征參數(shù)融合流程圖Fig.4 Flowchart of fusion of frequency domain features and parameters of the same measurement point

(10)

式(10)中,Ex、Ey、Ez分別代表B測(cè)點(diǎn)X、Y、Z三軸的各階倍頻振幅總和(信號(hào)基波一直到16倍頻,各倍頻代表典型故障特征頻率,例如8倍頻代表葉片故障信息,各階倍頻振幅總和是我們構(gòu)建的故障特征頻率總體能量算子),Exk代表x軸k階振幅在x軸振幅總和的歸一化占比(百分?jǐn)?shù),代表x軸k階振幅在能量算子上彈占比分布),Eyk代表y軸k階振幅在y軸振幅總和的歸一化占比,Ezk代表z軸k階振幅在z軸振幅總和的歸一化占比。

3 現(xiàn)場(chǎng)測(cè)試

3.1 測(cè)試軟件

本文通過(guò)“隧道射流風(fēng)機(jī)結(jié)構(gòu)體安全監(jiān)測(cè)預(yù)警軟件的信號(hào)處理模塊”進(jìn)行數(shù)據(jù)采集和分析。圖5為同測(cè)點(diǎn)三軸數(shù)據(jù)融合及各倍頻能量占比分布。

圖5 同測(cè)點(diǎn)三軸數(shù)據(jù)融合及各倍頻能量占比分布Fig.5 The fusion of triaxial data and the distribution of the energy share of each frequency multiplier at the same measurement point

3.2 測(cè)試環(huán)境介紹

在實(shí)地搭建的隧道射流風(fēng)機(jī)結(jié)構(gòu)體模型平臺(tái)進(jìn)行測(cè)試,模型的結(jié)構(gòu)尺寸完全與隧道現(xiàn)場(chǎng)一致,同時(shí)兩臺(tái)射流風(fēng)機(jī)的安裝方式也和隧道現(xiàn)場(chǎng)一致,測(cè)試傳感器采用MEMS三軸加速度傳感器,5個(gè)傳感器按照?qǐng)D1的方法布設(shè)。

測(cè)試內(nèi)容包括：結(jié)構(gòu)體健康狀態(tài)、風(fēng)機(jī)支架連接螺栓單點(diǎn)故障、風(fēng)機(jī)支架連接螺栓組合故障、焊縫開裂故障、葉片不平衡故障、葉片不平衡及連接螺栓松動(dòng)組合故障、軸承故障、軸承故障+外部螺栓松動(dòng)組合故障等。

3.3 故障識(shí)別與定位實(shí)驗(yàn)

本文對(duì)射流風(fēng)機(jī)結(jié)構(gòu)體的1號(hào)和2號(hào)螺栓松動(dòng)故障進(jìn)行實(shí)驗(yàn),目的是檢驗(yàn)傳感器對(duì)結(jié)構(gòu)體故障的識(shí)別和定位能力。

實(shí)驗(yàn)中射流風(fēng)機(jī)結(jié)構(gòu)體分為健康狀態(tài)、1號(hào)螺栓松0.5圈、1號(hào)螺栓松1圈、2號(hào)螺栓松0.5圈、2號(hào)螺栓松1圈等幾個(gè)狀態(tài)。

對(duì)于每個(gè)狀態(tài),均采樣100次,軟件實(shí)時(shí)計(jì)算相關(guān)的特征參數(shù),并且統(tǒng)計(jì)該參數(shù)的分布區(qū)間和均值,同時(shí)生成該狀態(tài)的統(tǒng)計(jì)模型,實(shí)驗(yàn)結(jié)果如表1、表2所示。

表1 風(fēng)機(jī)結(jié)構(gòu)體健康狀態(tài)與1號(hào)、2號(hào)螺栓松動(dòng)故障對(duì)比表Tab.1 Calculation results of structural health status and No.1,No.2 bolt loosening fault

表2 風(fēng)機(jī)結(jié)構(gòu)體健康狀態(tài)與1號(hào)、2號(hào)螺栓松動(dòng)能量變化表Tab.2 Comparison results of structural health status and No.1, No.2 bolt loosening fault

由表1實(shí)驗(yàn)結(jié)果可知：

1) 1號(hào)螺栓松動(dòng)

與健康狀態(tài)相比,各測(cè)點(diǎn)Z軸均為下降趨勢(shì),可以作為外部連接部件松動(dòng)主要判據(jù);松動(dòng)0.5圈：BZ通頻值下降7%,D1Z下降18%,D2Z下降5.4%,E1Z下降17%,E2Z下降1%; 松動(dòng)1圈：BZ通頻值下降12%,D1Z下降24.5%,D2Z下降8.9%,E1Z下降22.5%,E2Z下降1.6%。

D1Z下降大于D2Z下降且E1Z下降大于E2Z下降,根據(jù)圖1和圖2結(jié)構(gòu)體幾何特征,可判斷長(zhǎng)鋼板側(cè)降幅大于短鋼板側(cè)降幅,因此可以判定1號(hào)或者2號(hào)螺栓出現(xiàn)松動(dòng),結(jié)合射流風(fēng)機(jī)重心偏向出風(fēng)側(cè)(更接近2和2′號(hào)螺栓)的具體特點(diǎn),可以明確是1號(hào)螺栓出現(xiàn)松動(dòng)故障。

各測(cè)點(diǎn)1X幅值變化與通頻位移變化接近,說(shuō)明其他倍頻點(diǎn)無(wú)明顯變化,射流風(fēng)機(jī)內(nèi)部沒(méi)有故障,可以判定沒(méi)有出現(xiàn)復(fù)合故障;B測(cè)點(diǎn)Z軸總能量增加小于10%,1和1′松動(dòng)作用小于2和2′作用。

2) 2號(hào)螺栓松動(dòng)

與健康狀態(tài)相比,各測(cè)點(diǎn)Z軸均為下降趨勢(shì),可以作為外部連接部件松動(dòng)主要判據(jù);松動(dòng)0.5圈：BZ通頻值下降21%為松動(dòng),D1Z下降24.3%,D2Z下降23.6%,E1Z下降29.8%,E2Z下降24.8%;松動(dòng)1圈：BZ通頻值下降53%,D1Z下降60.7%,D2Z下降60.2%,E1Z下降65.5%,E2Z下降59%。

D1Z下降與D2Z下降基本相同;但是E1Z下降明顯大于比E2Z下降,可判斷長(zhǎng)鋼板側(cè)降幅大于短鋼板側(cè)降幅,因此可以判定1號(hào)或者2號(hào)螺栓出現(xiàn)松動(dòng),結(jié)合射流風(fēng)機(jī)重心偏向出風(fēng)側(cè)(更接近2和2′號(hào)螺栓)的具體特點(diǎn),且各測(cè)點(diǎn)下降量超過(guò)20%,可以明確是2號(hào)螺栓出現(xiàn)松動(dòng)故障。

各測(cè)點(diǎn)1X幅值變化與通頻位移變化接近,說(shuō)明其他倍頻點(diǎn)無(wú)明顯變化,射流風(fēng)機(jī)內(nèi)部沒(méi)有故障, 可以判定沒(méi)有出現(xiàn)復(fù)合故障;Z軸總能量減小為15%～40%;1和1′松動(dòng)作用小于2和2′作用,即1或1′出現(xiàn)松動(dòng)故障的損害性低于2和2′故障的損害,或者說(shuō)一旦出現(xiàn)松動(dòng)故障,2或者2′的故障繼續(xù)惡化快于1或者1′。

4 結(jié)論

本文提出基于傳感器陣列數(shù)據(jù)融合的射流風(fēng)機(jī)結(jié)構(gòu)安全監(jiān)測(cè)診斷方法。該方法通過(guò)在射流風(fēng)機(jī)結(jié)構(gòu)體不同幾何位置組陣布設(shè)多個(gè)三軸加速度傳感器,將陣列中的傳感器特征數(shù)據(jù)融合成結(jié)構(gòu)體全局性的三維全息融合模型,既包括了信號(hào)的頻率、幅度、相位信息,同時(shí)又獲取了結(jié)構(gòu)體不同位置的特征比對(duì)信息。試驗(yàn)結(jié)果表明,該方法在結(jié)合結(jié)構(gòu)體幾何特征的基礎(chǔ)上,不僅能實(shí)現(xiàn)對(duì)射流風(fēng)機(jī)結(jié)構(gòu)體故障的實(shí)時(shí)診斷,還能夠準(zhǔn)確定位故障點(diǎn),既能夠識(shí)別單一故障又可識(shí)別復(fù)合故障,實(shí)現(xiàn)了射流風(fēng)機(jī)的主動(dòng)預(yù)防性維護(hù)。