基于声像模式识别故障诊断机理的研究

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1、ADissertationSubmittedtoShanghaiJiaoTongUniversityforDoctorofPhilosophyStudyonMethodofFaultDiagnosisBasedonAcousticImagesPatternRecognitionPh.D.Candidate:HouJunjianAdvisor:Prof.JiangWeikangMajor:MechanicalTheoryandDesignDirection:SourceIdentificationandFaultDiagnosisShanghaiJiaoTongUniversitySt

2、ateKeyLaboratoryofMechanicalSystemandVibrationSeptember,2011万方数据摘要目前机械设备的故障诊断主要是基于振动信号测量和分析的，但由于振动传感器在某些设备上或工况环境中安装不便，使得基于振动信号的故障诊断方法的应用受到限制。机械噪声是机械振动通过弹性媒质向外界传播的结果，蕴含着丰富的机械状态信息。利用噪声信号进行故障诊断称为声学诊断技术，它具有非接触式测量和操作简单快捷等优点，可以部分的代替振动信号作为故障诊断的手段。常规的声诊断技术主要是基于单通道测试的，只能得到机械局部的声学特征随时间或频率的变化规律，而且声信号抗干扰能力

3、较差，特别是在相干声场中，其测点位置的选择需要丰富的经验，因此，声学故障诊断虽然具有巨大的潜力和价值，但其发展一直比较滞后。根据声振关系，机械的辐射声场是由机械表面的振动产生的，机械故障在造成机械异常振动的同时也会引起辐射声场的变化。当测点位置选择不当，局部的声学特征对故障不敏感时，诊断效果就会受到影响，特别是在相干工况下，故障源的声信号如果被干扰源的声信号湮没，那么常规的声诊断技术将不再适用。如果能够充分利用整个辐射声场的声压或机械表面振速分布在不同工况下的变化，同时能适当的突出机械关键部件处声场的变化、忽略干扰部件处声场的变化，将有效提高诊断效果，根据上述故障诊断思路，本文提出了

4、一种基于声像模式识别的故障诊断方法。该诊断方法在不同的机械工况下，通过阵列测量和适当的声成像算法重建声源表面或声场某处的声压或振速分布，在进行声源识别和定位的基础上，利用图像处理与特征提取技术对声像进行处理及特征提取，进而构造可用于识别分类的特征向量，把各种工况下得到的特征向量放入分类器中进行训练并得到最佳的分类器参数，然后利用这个最佳分类器对未知工况下的声像进行分类，从而辨识具体的故障。声像诊断方法有效综合了声成像、特征提取和模式识别等学科的研究成果，在扩大声像应用范围的基础上，也为声诊断技术提供了新的思路和选择。本文根据声成像技术适用的频段、测量距离、声源结构特征及声场特性，把声

5、像故障诊断方法具体为基于远场波束形成（Beamforming）、近场声全息（NAH:NearfieldAcousticHolography）和循环平稳声全息（CYNAH:CyclostationaryNAH)）声像的故障诊断方法，并把通过齿轮箱的故障诊断实验来验证声像诊断方法的有效性。本文的具体研究内容如下：首先，简要介绍了故障诊断的发展状况，强调了智能故障诊断是故障诊断发展和研究的方向。对基于单通道测试的声学故障诊断技术的发展状况进行了概述，发现声学故障诊断虽然具有很大的潜力，但声信号易受干扰的特性导致了声诊断技术发展缓慢。在对目前声学领域应用较广泛的声成像技术进行总结之后，发现声

6、成像技术具有I万方数据一定的抗干扰能力，能够通过阵列测量重建声源表面的声压和振速分布，同时通过声振关系的分析，认为利用声像中所描述的声压分布变化进行故障诊断是可行的，为声像故障诊断方法的提出奠定了理论基础。其次，通过对比声像和图像、故障诊断和模式识别的关系，提出了基于声像模式识别的故障诊断方法。该诊断方法借鉴了图像检索和人脸识别的技术思路，通过对不同工况下的声像进行图像处理、特征提取和模式识别，进而进行故障诊断。这一新型声诊断方法综合了声成像、图像处理、特征提取和模式识别领域的研究成果，因此其研究、发展与完善需要从各个学科和领域不断的补充新的研究成果，由此可以看到声像故障诊断方法具有

7、较大的发展潜力。声像的分辨率和精度关系到声像对故障的敏感程度以及所包含故障信息量的多少，声像对故障越敏感、信息量越丰富，则越有利于机械微弱故障的诊断，反之，只能进行初步的状态判断，因此，不同成像技术得到的声像在故障诊断中的应用是不同的。基于远场测试的声成像技术，受到瑞利准则的限制，声源分辨率低，同时丢失了“倏逝波”等高波数成分，使得声像对细节纹理信息的描述能力降低，且无法重构出声场声压的真实幅值和相位分布，反之，近场声像能够描述声场的细微变化，分辨高，且能