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时间:2019-11-26
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1、第4期梁先芽,等:基于包络谱分析的航空发动机主轴轴承故障诊断19wigIle卜Ville和小波变换的时频分析以及庞加莱映射的混沌振动分析。研究发现在轴旋转时,与内圈缺陷相关的损伤区域周期性的出现。而对于滚珠存在缺陷时,利用庞加莱映射可以有效地分析研究由于轴承滚珠自身复杂的运动形式而造成的振动信号的混沌现象。S.A.McIIlemy等p。提出了一套滚动轴承故障诊断专家系统。该系统能够对轴承振动信号进行包络分析以及对故障轴承特征和调制与解调的振幅进行相关分析。余光伟等【6o利用离散小波变换和包络谱相结合的方法,对采集到的轴承振动信号进行处理进而诊断出内圈和滚球故障。
2、赵美云等"1提出了一种小波分析和Hilben包络分析相结合的方法对滚动轴承声发射信号进行处理。通过5层小波分解和重构以提取出故障特征频带,再对故障特征信息进行包络谱分析,从功率谱中获得轴承外圈故障特征频率的基频及倍频,以此诊断出滚动轴承外圈故障。本文主要研究的内容是某型涡扇发动机在地面试验条件下,先对测得的发动机机匣振动信号进行给定阀值技术的小波降噪处理,然后通过小波分解与重构对降噪后的信号进行分析以提取到主轴轴承的故障信息,再对该故障特征频段进行包络谱分析。对仿真信号进行分析很好地提取出淹没在噪声之中的周期信息。对试验数据分析后发现该方法较好地判断出主轴轴承是
3、否存在故障以及故障的具体位置,这为主轴轴承故障诊断提供了重要的依据,具有重要的研究价值。1波变换和包络分析1.1小波变换小波变换是对一个函数在空间和时间上进行局部化的一种数学变换,通过平移母小波获得信号的时间信息,通过缩放母小波的尺度获得信号的频率特性。对母小波的平移和缩放操作是为计算小波的系数,这些系数代表局部信号和小波之间的相互关系。常见的有连续小波变换和离散小波变换∞J。(1)连续小波变换(CWT)由基本小波或母小波砂(f)通过伸缩口和6平移产生一个函数族{砂(Ⅱ。,(f)}称为小波基,则有≯㈦。)(f)=告(半1(1)√a、¨7式中:口为尺度因子,以>0
4、,易为时移因子。设工(f)∈r(剐,定义x(f)的连续小波变换为w,(盘,6)=[x,矽础(f)]5寺弘,≯(等)出㈥(2)离散小波变换(DwT)在计算机进行计算时需要将连续小波离散化,最常见的离散化是二进制,将尺度因子口和时移因子6离散化为r以=∥【6=2’足,.i=,.,∈z(3)即可。1.2小波降噪一维信号小波降噪过程主要包括以下三个步骤:(1)信号的小波分解。选择一个小波并确定分解的尺度,再进行分解计算;(2)小波分解高频系数的阀值量化。对于各个分解尺度下的高频系数选择好一个阀值进行软阀值量化处理。该步骤为核心部分,常用的有默认、给定以及强制消噪处理三类
5、。考虑到给定阀值消噪的可信度高以及一些经验公式,故采用给定阀值消噪处理振动信号;(3)一维小波重构。根据小波分解的底层低频系数和各层高频系数进行一维小波重构哺]。1.3小波分解与重构离散二进制小波变换是一种常用的方法,因为,因此以=2’,_『∈z,适合在计算机上进行高效地运算。常采用Mallat塔式算法进行离散二进制小波变换的计算,设信号工(f)的离散序列为工(咒)(,z=1,2,3,⋯,Ⅳ),其离散二进制小波变换为c呲2五1q,t=∑‰。忍诎l(七:o,1,2,⋯,Ⅳ一1)(4)”嘭,。=∑q-1’。g—J式中:以为信号的离散采样数据,Ⅳ为离散采样点数,-『为
6、分解的层数,矗,g为滤波器的脉冲响应,用于信号的分解,c肼为信号的逼近系数,d¨为信号的细节系数。相应的信号重构算法为o-l,。=∑o一。^’H。+∑哆一。占7H。(七=0,1,2,⋯,Ⅳ一1)(5)式中:矗7,g’为滤波器的脉冲响应,用于信号的重构‘7。。1.4包络分析包络分析主要包括共振信号拾取和包络检波20沈阳航空航天大学学报第30卷两个过程,即拾取共振峰(传感器或机械系统固有频率)附近处或高频谐振器谐振频率处的信号,得到高信噪比的高频振动信号,再通过包络检波的方法得到包络波形,包络波形中包含有与滚动轴承故障诊断相关的特征信息。通常使用Hilbert变换实
7、现信号的解包络提取故障信息。Hilbert变换定义是:.+∞,、工(;):x(f):上:上f业df(6)瓜tm!。t—r利用Hilbert变换进行信号包络时的原理是让测试信号产生一个90。的相移,从而与原信号构成解析信号来进行包络,进行谱分析可以得到清晰的故障信息一o。障诊断之中,首先利用该方法对仿真信号进行分析。设r.为仿真故障轴承冲击信号,厂2为干扰信号,且仿真信号公式为:,.1=sgn(sinf)(7)厂2=rand(1,n)(8)仿真信号模拟滚动轴承在振源r1的振动下,受到振源-r:的干扰,时域波形如图1(a),1(b)所示。利用本文提出的小波包络方法对
8、混合信号进行分析。首先进
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