EMD故障诊断与激光测振技术的研究与应用.pdf

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1、昼应用技术EMD故障诊断与激光测振技术的研究与应用木张深逢程晓萍2陈士钊叶岗宋云峰(1．宁波舜宇智能科技有限公司2．华北水利水电大学)摘要：介绍了经验模态分解故障诊断方法，该方法统一了瞬时频率的概念，产生时频域分析方法一本征模态函数，可以突出局部数据特征，提取更准确、更有效的原始信号特征信息，并经过分解，提炼出有效时域信号，对其进行Hilbert．Huang变换，实现信号在频域中的再分析：提出的激光多普勒测振技术，具有抗干扰、高分辨率、高精度、非接触式的振动优点。通过激光测振仪采集数控机床齿轮振

2、动信号，并借助经验模态分解方法，诊断出轴承与轴瓦之间存在着频率为33-3Hz的周期性摩擦现象，从而证明了EMD能从大量的非线性、非平稳信号中提取振动特征信息和相关的模态参数，是一种非线性、非平稳等时变信号处理方法。关键词：经验模态分解；时频域联合分析；故障诊断；激光多普勒运用于滚子轴承的故障诊断中，检测滚子轴承受力不0引言均导致轴承和轴瓦周期性摩擦的冲击故障【-4]：LiuB在机械运行状态监测、振动分析和故障诊断过程等人将EMD应用于齿轮箱的故障诊断中，检测出齿中，存在大量的非线性、非平稳信号。

3、傅里叶变换(fast轮啮合出现周期性噪声的原因是其中一个齿轮出现fouriertransform，FFT)、时频域分析(wigner-ville轻微裂纹[53。distrbution，、厂I))和小波分析等信号分析方法，虽本文通过激光测振仪采集数控机床齿轮振动信然给出时变性的描述，但对于出现瞬时频率的局域性号，借助经验模态分解方法，诊断出轴承与轴瓦之间信号，则无法满足功能需求。存在着频率为33_3Hz的周期性摩擦现象，验证了美国宇航局No~enE．Huang于1998年提出经验EMD分解法在诊断

4、摩擦故障方面的优越性。模态分解(empiricalmodedecomposition，EMD)方l经验模态分析理论法，它是一种时频域分析方法，是指将一个复杂时间序列信号分解为有限个不同时间尺度的本征模态函1．1Hilbert．Huang变换分析数(intrinsicmodefunction，)之和，每个本征模经验模态分解可以获取原始信号的本征模态函态函数所包含的频率成分都与信号的分析频率有关，数IMF，这些IMF是一系列相互关联的时域信号，而且随着复杂时间序列信号的变化而变化。经验模态要从中获取

5、频域中的信息，需要对本征模态进行数据分解方法的提出，统一了瞬时频率概念，并且产生以处理，Hilbert变换是一种最常用的方法。时域基本信号为基础的新时频域分析方法一基本模Hilbert变换是信号分析中的重要工具，对任意给式分量的概念，突出了数据局部特征，可以提取更准定信号(f)，其Hilbert变换y(t)定义为确、更有效的原信号的特征信息。目前，经验模态分解应用广泛，如HuangNE等)=』二(1)人将EMD应用于水波研究【I]、合成孔径雷达图像滤其中，t是时间，是延迟时间。波，检测冲击波瞬时

6、频率的量值；Yuenuanyin等人由式(1)可知，Hilbert-Huang变换是(f)与1／将EMD应用于地理学，设计了逐次逼近型模数转换器的滤波器，提高了滤波效果【2J；Yudejie等人将EMD的卷积，对应频域输出如图1所示。基金项目：宁波市科技创新团队雩(2开01发3B专8项200(257)3YQ470765)2015年‘第36卷第一～6期自动化。与信～息～工程13。造每个IMF的解析函数，进而研究每个IMF的瞬时圈频率，其算法(f)=(f)+H【(f)]：口(f)·e‘(7)图1Hi

7、lbert传递函数特性图由此，可以分别得出每个IMF的幅值函数和相位由于任何信号都可以看作是正弦信号的叠加，因函数。此，对于任意给定信号x(t可表示为幅值函数(f)=以(f)·cos[2rrf~t+f)]其中，a(t)是信号x(f)的调制信号；为载波高频ai(f)：√c『(f)。十。【cj(f)](8)频率；(f)为相位函数。瞬时相位函数根据Hilbert-Huang变换原理，以(f)为实部，(f)=arctanH[c,(t)]／c,(O(9)以(f)的Hilbert变换(f)为虚部，(f)亦可

8、表达为并由此可以求出瞬时频率y(t)=口(f)·sin[2兀f+，构造解析函数z(f)()=d~(t)／dt(10)为或z(f)=(f)+Jy(f)f(t)=1／2xxd~(t)／dt(11)=口(f)·cos[2rtf+(f)】+这样任意时间信号x(f)可以表示为多个基本模()·sin[21rf~t+()](2)~ci(t)和余项(f)之和。([27【+]：(f)=∑cj(f)+(f)(12)i=1其中幅值函数其中(f)是Hilbert变换的余项，也叫残差函数，当a(t)=√(f)+)(3)省