声场空间布局特性视角下机械故障诊查方法及运用研究

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1、声场空间布局特性视角下机械故障诊查方法及运用研究第一章绪论1.1研究背景与意义高速、大型化的机械设备给工业生产带来便利的同时，也伴随着机械事故发生的危险，关键设备一旦出现故障将会造成巨大经济损失，甚至灾难性人员伤亡。实践证明，机械设备故障诊断方法及其应用研究具有重要的社会价值与经济价值，主要表现在以下几个方面：（1）预防严重事故，避免社会危害。如1984年12月印度博帕尔农药厂的异氰酸甲毒气泄漏，导致2000多人死亡，20多万人受害；1986年1月，美国航天飞挑战者号的失事，不仅造成数十亿美元的经济损失，而且曾一度给美国航天事业蒙上了阴影；1986

2、年4月前苏联切尔诺贝利核电站大放射性元素外泄事件，约6万多人死亡，30多万居民撤离，损失达2000亿美元。我国机电设备发生故障引起的损失也十分惊人，如1985年大同电厂的断轴毁机事故和镇海石化总厂的机组转子损坏，1988年秦岭电厂的200M特征提取的机械故障诊断方法，并成功应用于滚动轴承故障诊断与齿轮箱故障诊断。分别搭建了滚动轴承和齿轮箱的故障诊断试验台，并分别对其进行了多类故障诊断的实验研究，还考察了干扰噪声对声成像和诊断结果的影响。研究表明，齿轮箱啮合频率处的声像图更能稳定地反映声源特性，而且只需基于啮合频率处的声场空间分布特征即可有效诊断齿轮

3、箱多类故障。基于单点测试的传统声学诊断方法所提取的故障信息不稳定，难以表征真实的机械状态，导致诊断效果差，而基于近场声全息声成像的故障诊断方法利用整个重建面的声场分布信息，诊断效果优于传统声学诊断方法，即使在较强干扰噪声环境下，诊断效果虽有所降低，但相比传统声学诊断而言，依然保持了较高的诊断正确率。滚动轴承和齿轮箱的故障诊断实验研究进一步验证了基于声场空间分布特征的故障诊断方法的可行性和优越性。（5）对于齿轮箱故障诊断，研究了基于啮合频率及其边频处的声像图特性以及相应的诊断效果，在特征频率的选择上，仅使用啮合频率即可达到理想的诊断效果，边频处的声场

4、分布模式不稳定，不适于进行故障模式的辨识。齿轮箱声振能量的传递是一个非线性系统，其运行工况决定内部声振能量的传播，进而影响其表面的声振分布和外部声场，借鉴传统的旋转机械故障分析技术，联合利用啮合频率及其边频作为特征频率，较多的特征频率使识别特征维数剧增，而且边频不稳定易导致信息冗余。将啮合频率及其边频处的声场分布特征联合作为诊断依据，并不能提高诊断效果，还增加了声场重建工作量和时间成本。实验研究得出，基于声场空间分布特征的齿轮箱故障诊断仅以啮合频率作为特征频率即可。（6）通过考察不同灰度量化级和不同纹理特征提取方法的诊断性能，研究发现，灰度级大小能

5、影响识别效果，并不是越大越好，工程应用要权衡识别正确率和计算时间，可直接根据重建声压级动态范围选择常用量化级，如32或64。不同纹理特征提取方法具有不同的诊断效果。Hist统计特征忽略了局部位置信息，识别效果较差；GLCM方法和GLGCM方法识别效果较好，联合两种共生矩阵法识别率有所提高，表明所提取的纹理信息更加全面；而且，联合整体纹理识别能力较强的Hist方法和局部纹理识别能力较强的GLGCM方法则能表现出更优的识别性能；经灰度级量化后的Gabor小波变换法要比未经量化处理的效果差，说明对原始声像图的量化处理会丧失一些固有的纹理信息，不利于声场空

6、间分布特征的提取。虽然Gabor小波变换法识别效果好，但其特征提取时间也较多，且所有滤波特征是一次计算完成，不适于后续的特征集优化。综合考虑识别正确率率和时间成本，联合Hist+GLGCM方法提取声像图中的整体和局部纹理特征，能更有效地应用于机械故障诊断。（7）从故障诊断监测系统的角度研究了声成像技术在诊断测试系统中的应用，在虚拟仪器平台下设计了基于声成像的故障诊断测试系统通用平台，包括系统总体框架、硬件结构、软件模块以及数据的采集存储等，系统通过虚拟仪器综合了多通道数据同步采集与显示、基于多通道信号同步测量与分析的声场重建（声场可视化）、基于混合

7、编程、基于SVM模式识别的智能诊断等技术，有效提高了系统的实用性、诊断正确率以及系统的开发进度。（8）开发了基于声成像的非接触式机械故障诊断测试系统原理样机，包括多通道同步采集与显示、声场成像、特征提取、分类模型训练、智能诊断等功能模块。进行了齿轮箱的故障诊断测试实验，采用基于NAH声成像和Hist+GLGCM特征提取的故障诊断方法进行齿轮箱的故障诊断，诊断实例表明系统具有一定的实用性和有效性，为机械设备状态监测与故障诊断系统的开发提供了新的参考。