復雜工況下旋轉(zhuǎn)機械故障特征提取方法研究.pdf

1、旋轉(zhuǎn)機械是工業(yè)部門中最為常見的一類機械設(shè)備，隨著現(xiàn)代工業(yè)和科學技術(shù)的迅猛發(fā)展，旋轉(zhuǎn)機械應(yīng)用需求越來越復雜、多樣，服役環(huán)境往往比較惡劣，運行工況復雜且常常不穩(wěn)定，受交變應(yīng)力作用以及各種隨機因素的影響，不可避免會出現(xiàn)旋轉(zhuǎn)機械故障，影響設(shè)備正常運行，甚至會出現(xiàn)重大安全事故。因此，從事旋轉(zhuǎn)機械狀態(tài)監(jiān)測及故障診斷技術(shù)的研究越來越受到重視，而特征提取是其中技術(shù)難點之一，也是最重要、最關(guān)鍵的一個環(huán)節(jié)。鑒于旋轉(zhuǎn)機械振動信號中蘊含了豐富的故障信息，故而研

2、究基于振動信號分析的旋轉(zhuǎn)機械特征提取意義重大。
　　然而，不同于平穩(wěn)無干擾理想工況下旋轉(zhuǎn)機械故障特征提取，高速、重載等惡劣工況下，測試中信號長路徑傳輸引入的寬帶隨機噪聲和機械系統(tǒng)中存在的同頻段其它振源噪聲干擾更加嚴重，表征旋轉(zhuǎn)機械運行狀態(tài)的振動信號易被強噪聲淹沒，故障特征微弱，難以提取；變載荷、變轉(zhuǎn)速等變工況下旋轉(zhuǎn)機械振動信號是一種更加復雜的非平穩(wěn)信號，運行工況的變化在信號特征層的反映與故障引起的信號特征變化非常相似，提取故障特征

3、存在困難；一些特殊工況受封閉環(huán)境、旋轉(zhuǎn)工作、空間距離等因素制約，需對旋轉(zhuǎn)機械進行無線狀態(tài)監(jiān)測，但無線信道帶寬有限，無法滿足大量振動數(shù)據(jù)實時傳輸與在線監(jiān)測的需求，而傳輸與監(jiān)測振動信號特征是一種可行的替代方法，為能通過振動信號特征實現(xiàn)旋轉(zhuǎn)機械在線實時監(jiān)測，往往對無線傳感器節(jié)點片上特征提取快速性提出更高要求。綜上，基于振動信號分析的復雜工況下旋轉(zhuǎn)機械故障特征提取具有很大的挑戰(zhàn)性。
　　因此，針對以上復雜工況下旋轉(zhuǎn)機械故障特征提取的難題，

4、論文開展了雙窗譜圖融合增強的旋轉(zhuǎn)機械微弱故障特征提取、脈沖自適應(yīng)時頻變換的變工況旋轉(zhuǎn)機械故障特征提取、特征群短時移位離散傅立葉變換（Discrete Fourier Transform，DFT）的無線傳感器節(jié)點片上特征提取等研究，具體研究內(nèi)容如下：
　?、籴槍娫肼曄滦D(zhuǎn)機械故障特征微弱，難以提取的問題，提出了雙窗譜圖融合增強的旋轉(zhuǎn)機械微弱故障特征提取方法。該方法首先采用最優(yōu)共振解調(diào)頻帶選擇剔除了所選頻帶以外的噪聲信號，再針對通帶

5、內(nèi)信號的噪聲干擾，構(gòu)造長、短時窗短時傅立葉變換分別獲取到高頻率分辨率時頻譜和高時間分辨率時頻譜，并通過譜圖預處理方法實現(xiàn)對通帶內(nèi)信號初步降噪并凸顯出信號特征頻率，然后提出譜圖相關(guān)分析去噪方法進一步抑制通帶內(nèi)隨機噪聲，再提出譜圖幅值關(guān)聯(lián)增強方法對信號特征頻率做進一步幅值增強處理，進而實現(xiàn)強噪聲下旋轉(zhuǎn)機械微弱故障特征提取。
　?、卺槍ψ児r下旋轉(zhuǎn)機械振動信號更加復雜，故障特征難以提取的問題，提出了脈沖自適應(yīng)時頻變換的變工況旋轉(zhuǎn)機械故障

6、特征提取方法。該方法首先采用沖擊脈沖法提取出蘊含故障信息的沖擊脈沖序列，再通過提出的脈沖自適應(yīng)時頻變換，將一維時間序列的沖擊脈沖變換至二維時頻域，并提取出有效瞬時頻率，實現(xiàn)對突變載荷沖擊干擾以及其它噪聲干擾的有效抑制，獲取到高時頻分辨率的時頻譜；然后提出了脈沖階比跟蹤技術(shù)，可在無角域重采樣失真情況下將時間-頻率域轉(zhuǎn)換為時間-階比域，成功消除變轉(zhuǎn)速影響，進而實現(xiàn)變工況下旋轉(zhuǎn)機械故障特征提取。
　　③針對無線狀態(tài)監(jiān)測下難以實現(xiàn)對采集的

7、大量旋轉(zhuǎn)機械振動數(shù)據(jù)實時傳輸和在線監(jiān)測的問題，鑒于傳輸與監(jiān)測振動信號特征是一種可行的替代方法，為能通過振動信號特征實現(xiàn)旋轉(zhuǎn)機械在線實時監(jiān)測，提出了特征群短時移位DFT的無線傳感器節(jié)點片上快速特征提取方法。該方法聚焦研究蘊含旋轉(zhuǎn)機械運行狀態(tài)信息的離散特征頻點提取，通過構(gòu)建面向整周期同步采樣處理的采樣頻率和采樣長度實現(xiàn)對旋轉(zhuǎn)機械多分量振動信號的同步采樣和整周期分析截斷，規(guī)避了以傅立葉變換為基礎(chǔ)的信號分析方法存在頻譜泄露、柵欄效應(yīng)等問題，進而

8、提高了信號特征提取的準確性；通過構(gòu)建面向移位運算的重采樣頻率對采樣數(shù)據(jù)進行二次重采樣后，提出了移位DFT和短時移位DFT，用移位運算代替乘法運算，進而實現(xiàn)旋轉(zhuǎn)機械振動信號特征快速提??；最后構(gòu)造出變換系數(shù)螺旋排列圖，為移位 DFT算法的實現(xiàn)提供了直觀的圖形化手段。
　?、転閷⒁陨涎芯砍晒a(chǎn)品化，同時針對當前旋轉(zhuǎn)機械狀態(tài)監(jiān)測及故障診斷系統(tǒng)在通用性、可派生性等方面仍存在不足的問題，構(gòu)建了旋轉(zhuǎn)機械故障特征提取通用軟件平臺。聚焦以上三種特征