TVF-EMD在齿轮故障声发射检测的应用.pdf
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1、电力与电子技术Power&Electronical Technology电子技术与软件工程Electronic Technology&Software Engineering144齿轮是旋转机械中广泛应用的一种机械部件,其运行状态对机械影响很大,在齿轮箱各类故障中,齿轮故障占到了 60%1,因此对齿轮故障诊断具有重大意义。声发射检测是一种新型的无损检测方法,常用于故障诊断领域,且对故障较为敏感。在检测过程中,机械运转以及周围噪声会对声发射信号造成干扰,导致特征提取结果不准确,影响后续故障诊断。针对声发射非线性、非平稳性的特点,常使用经验模态分解对信号进行特征提取,但在信号分解过程中常发生模态混
2、叠现象,因此学者对传统算法进行改进。高2等应用局部均值(Local mean decomposition,LMD)对行星齿轮箱故障信号进行分解,可以有效提取故障信息;曹3等为解决端点效应对分解效果的影响,运用集合经验模态(Ensemble empirical mode decomposition,EEMD)对正常和失效滚动轴承信号进行分解,得到了滚动轴承的准确故障信息;蒋4等提出在分解的各阶段添加自适应高斯噪声优化 EEMD,提出自适应噪声完备经验模态(Complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise,CEEM
3、DAN)对 3 种不同程度螺旋锥齿轮断齿故障信号进行分解,并计算各个分量的排列熵,验证了 CEEMDAN 算法的可行性。针对经验模态分解出现模态混叠现象导致特征提取不准确的问题,本文提出应用 TVF-EMD 对齿轮故障的声发射信号进行分解,通过仿真实验验证了该算法的鲁棒性,可以分离出信号中的高频噪声,提取出主要的故障信息。1 EMD经验模态分解5是 Norden e.Huang 博士在 1998 年提出的一种处理非平稳信号的方法,常用于故障诊断方面。该方法就是将复杂的非平稳信号分解为有限个本征函数(Intrinsic mode function,IMF),其分解过程为:(1)计算原始信号 x(
4、t)的极值点,组词拟合极大极小值,分别形成上下包络线,以此覆盖原始信号。(2)计算上下包络线的均值 m1,得到新的信号序列 h1,即h1=x(t)-m1 (1)(3)判断 h1是否满足 IMF 条件,如果满足则记h1=c1,c1则为第一个 IMF 分量。反之重复上一步,直到满足 IMF 条件为止。(4)去掉原始信号中的 c1,剩下记为 r1,将 r1作为原始信号,重复上述步骤 n 次,得到 c1、c2、.、ck,直到rn为一个单调函数。最终原始信号x(t)可以表示为:(2)最终可以得到若干 IMF 和一个残差,每个 IMF 分量表示信号的不同特征。EMD 分解常出现模态混叠,其形成的主要原因:
5、无法区分频率在一个倍频内的两个分量,且容易受到噪声的间歇性影响。上述两种问题都会导致分解所得的 IMF 分量包含的频域范围较大,没能有效的提取信号特征。2 TVF-EMD为解决 EMD 的模态混叠问题,Li 等提出基于时变滤波器的经验模态分解6,利用时变滤波器对 EMD 分解进行优化,具体方法如下:(1)通过 Hilibert 变换得到信号 x(t)的瞬时频率A(t)和瞬时频率:TVF-EMD 在齿轮故障声发射检测的应用徐婧雯1杨平1赵帅锋2(1.沈阳工业大学 辽宁省沈阳市 110870 2.沈阳仪表科学研究院有限公司 辽宁省沈阳市 110043)摘要:本文为解决齿轮故障声发射信号的特征提取问
6、题,应用时变滤波经验模态分解(Time varying filter empirical mode decomposition,TVF-EMD)对信号进行处理。为验证算法的可行性,分别利用 EMD、TVF-EMD 对仿真信号进行分解,证明在信噪比低的情况下 TVF-EMD 可以更好的提取故障信息。最后对实测齿轮声发射信号进行处理,并通过计算相关系数对分量进行选取,表明 TVF-EMD 能够有效的提取故障信息。关键词:特征提取;声发射;时变滤波经验模态分解;故障诊断电力与电子技术Power&Electronical Technology电子技术与软件工程Electronic Technology
7、&Software Engineering145 (3)(4)(5)(2)找到 A(t)的局部最小值 tmin和最大值 tmax。(3)z(t)可以看作是两个分量相加,设为瞬时幅值的变化程度,则 (6)分别对和进行插值运算,得到 (7)(4)用同样插值的算法,计算和:(8)(5)计算局部截止频率如式(9):(9)(6)解决间歇性问题,调整截止频率,找出信号 x(t)局部最大值,记为 ui(i=1,2,3),若 ui满足式(10),则记为 ej=ui(j=1,2,3)。(10)若,ej为上升沿,反之为下降沿。对每个ej进行判断,如果处于上升沿,则为底,如果处于上升沿,则为底,其余部分为峰。在两个
8、峰值之间进行插值,得到最终的截止频率。(7)通过,计算 h(t),取 h(t)的极值点,并采用 B 样条逼近,最终得到节点 m(t)。(8)计算停止准则,如式(11),若,则x(t)被视为局部窄带,若不满足,则设 x(t)=x(t)-m(t)并重复步骤 1-7。(11)(12)(13)对比 EMD 算法,TVF-EMD 可以更好的抑制模态混叠,在筛选的过程中应用了时变滤波器,保持了EMD 的时变特性,适用于非平稳信号,且该算法中参数物理意义明确易于选择。3 仿真实验为验证 TVF-EMD 算法的可行性,通过齿轮故障仿真进行验证,设置齿轮故障信号 x(t)如式(14)所示:(14)其中,fz=2
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