变工况非平稳故障诊断——阶比跟踪

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1、变工况非平稳故障诊断——阶比跟踪一个问题：变工况非平稳机械设备故障诊断及异常检测问题产生：机器在非平稳变速状态下配合件间特別是因磨损而间隙增大处产生较大的瞬态冲击力，易于引起结构共振而暴需故障，测取此阶段的信号并进行分析对于揭示机器的工作状态，进行状态监测和故障诊断非常有用⑴。旋转机械在运行状态下，其转速在严格意义上是波动的，特别在升、降速阶段尤其明显,在这些状态下对应的振动信号属非平稳信号，不满足傅里叶变换对信号的平稳性要求因此严格说来不适合用常规的频谱分析法分析，若人为地在应用中将这类信号假定为平稳信号进行分析必然会导致较大的误差甚至错误［210解决方案：使用基于

2、瞬时频率估计(IFE,Instantaneousfrequencyestimation)的阶比分析法对变1'况非平稳设备进行故障诊断。思路:对吋域信号进行等角度重釆样，将吋域卜周期平稳信号转化为角域周期半稳信号,再对角域周期平稳信号使用FFT等频域分析方法进一步分析进行故障诊断。阶比：参考轴(如主轴等)每转内发牛循坏振动的次数。阶比采样：采样的他发间隔为旋转机械每转过一定角度的时间间隔的采样形式称为阶比采样。阶比跟踪：精确的阶比分析要求对振动信号进行等角度采样，即釆样率的调整要为参考轴转速的变化一致，该阶比采样过程在阶比分析中称为阶比跟踪。关键问题：阶比分析——等角度

3、重采样——瞬吋频率估计+速度曲线阶比跟踪实现手段：传统手段：1、采用光电脉冲角度编码盘，产牛外部触发脉冲，通过采样率合成器和模拟跟踪滤波器等硬件手段实现阶比釆样的角域信号。2、采用转速计，相当于一个锁和倍频电路PLL。PLL将转速脉冲n倍频，从而实现每转提供n个外部触发脉冲进而控制模/数转换器ADC对原始振动信号进行(角域)采样。3、计算阶比跟踪，包括硬件方式、软硬件方式实现组合计算阶比跟踪、基于DSP方式实现的计算阶比跟踪。最新手段：4、基于瞬时频率估计的阶比跟踪阶比跟踪的实现上，传统方法多使用专门的角度编码盘、跟踪滤波器、转速计等硕件装置，这些硬件装置不仅成本较高

4、而且安装较为复朵，因为阻碍了阶比分析在工程实际中的广泛应用。硬件阶比跟踪法小，阶比跟踪的实现靠专门的硬件来保证；计算阶比跟踪法(COT,Computedordertracking)中采用鉴相装置和内插算法来实现相同的目的。COT法在成本和使用上比便件阶比跟踪法已大为简化，并成功应用于工程实际，但应注意到仍要用到鉴相装置进行转速跟踪，这使得阶比谱的测最还是比较繁琐，特别在不方便安装鉴相装置的场合,硬件阶比跟踪法和COT法都无能为力。由此提出基于瞬时频率的旋转机械阶比跟踪新方法，用软件的方法实现阶比跟踪，简化阶比分析对硬件的要求。关键步骤：瞬时频率估计（IFE,Insta

5、ntaneousfrequencyestimation）瞬时频率估计（IFE）手段：基于Haar小波分析、基于矩时傅里叶变换、基于Gabor变换、基于线调频小波路径追踪、基于EMD模式分解……提高IFE值估计精度的方法:采用最小二乘法对最初的IFE数据进行平滑可以修正由于“边界效应”引起的IFE偏差；釆用对信号预消噪可以改善IFE；对丁信号进行带通（转频工作范围）滤波口J以减小十扰成分对IFE的影响；对信号进行下采样，然后进行IFE,nJ以提高精度，同时也可以有效缩短数据长度。对非线性、非平稳机械设备故障信号进行降噪：加权和空间重构降噪算法加权相空间匝构降噪优点：针对

6、非平稳、非线性信号；通用性好；降噪效果好；可用matlab编程实现。将一维时序屮不易识別的特征在高维的相空间变为容易识別的不同特征的吸引了，通过不同的高维相点的不同属性，采用归一化汉宁加权窗再将高维信号“还原”到—•维，使得信号的本质特征得到充分体现。多数情况下，由于故障所引起的时间序列微弱变化被淹没在强背景信号中，尤其是在设备岀现早期故障时，这种微弱的变化很难识别岀来。传统的时间序列分析方法和信号处理方法都是基于线性系统的，这样由于故障引起的微弱特征信号往往作为噪声被滤掉。将非线性吋间序列通过和重构，在高维相空间上利用局部投影算法将廿景信号、特征信号和噪声分解到不同

7、的了空间上，利用了空间的重构，分离出背景信号、特征信号，同时抑制时间序列屮的随机噪声分量以凸显消除噪声和分解背呆信号及特征信号的目的。具体算法：1、基于峰值搜索的IFE阶比跟踪（1）利用吋频分析手段（如FFT,STFT）对原始釆样的振动信号进行时频分析，得到时频谱；（2）在时频谱上进行峰值搜索，获得参考轴离散瞬时频率的估计值；（3）通过分段最小二乘拟合的方法获得连续瞬时频率的拟合曲线，进而得到瞬吋转速的拟合曲线。对于旋转机械升、降速阶段，瞬时频率曲线棊本满足光滑连续条件，在小范围内用拟合多项式或样条方程实现高精度逼近是可行的；（4）根据瞬时频率的拟合