本文關(guān)鍵詞：機(jī)械故障診斷內(nèi)積變換原理與驗(yàn)證，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

第32卷第2期2012年4月

振動(dòng)、測(cè)試與診斷

Vol.32No.2

Apr.2012

!專家論壇#

機(jī)械故障診斷內(nèi)積變換原理與驗(yàn)證

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何正嘉,　袁　靜,　訾艷陽(yáng),　孫海亮,　陳彬強(qiáng)

(1.西安交通大學(xué)機(jī)械制造系統(tǒng)工程國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室　西安,710049)

(2.上海無(wú)線電設(shè)備研究所　上海,200090)

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摘要　工程實(shí)際常用的快速傅里葉變換、短時(shí)傅里葉變換、小波變換、第二代小波變換和多小波變換等先進(jìn)信號(hào)處理方法,為關(guān)鍵設(shè)備運(yùn)行監(jiān)測(cè)與故障診斷奠定了基礎(chǔ)。為深刻認(rèn)識(shí)其共性問(wèn)題,對(duì)機(jī)械故障診斷信號(hào)處理方法物理本質(zhì)與關(guān)鍵技術(shù)等基礎(chǔ)問(wèn)題進(jìn)行研究。指出它們的變換原理都是內(nèi)積變換,探求信號(hào)中包含與“基函數(shù)”最相似或最相關(guān)的分量,關(guān)鍵在于構(gòu)造和選擇動(dòng)態(tài)信號(hào)中與故障特征波形相匹配的基函數(shù),實(shí)現(xiàn)科學(xué)、正確的狀態(tài)監(jiān)測(cè)與故障診斷。通過(guò)仿真試驗(yàn)和工程案例,對(duì)機(jī)械故障診斷的內(nèi)積變換原理進(jìn)行驗(yàn)證,證明該原理的正確性和可靠性。同時(shí),根據(jù)試驗(yàn)現(xiàn)象得出若干基函數(shù)性質(zhì)對(duì)內(nèi)積變換的影響規(guī)律,補(bǔ)充和完善了機(jī)械故障診斷內(nèi)積變換原理。關(guān)鍵詞　機(jī)械故障診斷;內(nèi)積變換;小波變換;基函數(shù)中圖分類號(hào)　TH17

特性與轉(zhuǎn)速變換關(guān)系,研究了一種基于可變窗短時(shí)

引　言

工程中關(guān)鍵設(shè)備結(jié)構(gòu)復(fù)雜,部件繁多,采集到的故障動(dòng)態(tài)信號(hào)是各部件響應(yīng)的綜合反映,其系統(tǒng)傳遞途徑的影響增加了信號(hào)復(fù)雜程度。不同類型故障及其擴(kuò)展,在設(shè)備運(yùn)行過(guò)程中引發(fā)的動(dòng)態(tài)響應(yīng)信號(hào)具有不同特征波形�，F(xiàn)代信號(hào)處理方法在動(dòng)態(tài)信號(hào)特征提取方面取得了進(jìn)展�？焖俑道锶~變換、短時(shí)傅里葉變換、小波變換、第2代小波變換和多小波變換等信號(hào)處理方法,為關(guān)鍵設(shè)備運(yùn)行監(jiān)測(cè)與故障診斷奠定了基礎(chǔ),在眾多領(lǐng)域取得了可喜的工程應(yīng)用效果。

傅里葉變換是應(yīng)用最為廣泛的信號(hào)處理方法,視為從時(shí)域分析到頻域分析的橋梁。針對(duì)傅里葉變換存在的離散頻譜誤差問(wèn)題,學(xué)者提出了頻譜細(xì)化分析和頻譜校正技術(shù)等改進(jìn)方法。丁康等分析了快速傅里葉變換結(jié)合傅里葉變換在無(wú)噪聲和有高斯白噪聲情況下參數(shù)估計(jì)誤差,即傅里葉變換不能反映非平穩(wěn)信號(hào)在局部區(qū)域的頻域特征及其時(shí)域?qū)?yīng)關(guān)系。為此,Gabor提出了短時(shí)傅里葉變換,可視為大小和形狀固定的時(shí)間窗內(nèi)一小段信號(hào)局部頻譜,實(shí)現(xiàn)較好的時(shí)頻局部化分析。Nilsen[2]提出了基于短時(shí)傅里葉變換時(shí)頻快速重排方法,提高了傳統(tǒng)時(shí)頻分析運(yùn)算效率。秦樹(shù)人等利用旋轉(zhuǎn)機(jī)械非平穩(wěn)

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傅里葉變換精細(xì)時(shí)頻分析方法,獲得了較好的時(shí)頻分辨率。

小波變換思想源于伸縮和平移概念,實(shí)現(xiàn)信號(hào)全貌和局部細(xì)節(jié)的多尺度分析,并在機(jī)械故障特征提取、動(dòng)態(tài)信號(hào)降噪和奇異點(diǎn)檢測(cè)等方面展現(xiàn)出明顯優(yōu)勢(shì)[4]。彭志科等[5]綜合討論了離散小波變換,特別是Daubechies小波族分解頻帶能量泄露與小波階數(shù)選取原則等基礎(chǔ)問(wèn)題,為故障特征提取提供了有效的實(shí)施策略。王衍學(xué)等將相鄰系數(shù)降噪思想引入雙樹(shù)復(fù)小波中,有效提取了復(fù)合故障特征[6]。Li等[7]研究了基于Hermitian小波時(shí)頻幅值圖和相位圖,用于檢測(cè)齒輪裂紋故障奇異點(diǎn)信息。

為彌補(bǔ)經(jīng)典小波按需構(gòu)造問(wèn)題,第2代小波變換應(yīng)運(yùn)而生[8]。它是一種不依賴傅里葉變換,在時(shí)域中使用提升框架構(gòu)造小波的方法,具有結(jié)構(gòu)化設(shè)計(jì)、自適應(yīng)構(gòu)造、算法簡(jiǎn)單、運(yùn)算速度快和需要內(nèi)存空間小等優(yōu)點(diǎn)。李臻考慮到尺度間和尺度內(nèi)小波系數(shù)的相關(guān)性,針對(duì)軸承故障診斷提出了領(lǐng)域相關(guān)性冗余第2代小波降噪技術(shù)。Bao等[10]利用基于傅里葉變換的盒型濾波,提出了具有抗混疊特性的第2代小波變換,有效應(yīng)用于汽油發(fā)電機(jī)故障診斷。

多小波是小波理論的新發(fā)展,它是指兩個(gè)或兩個(gè)以上函數(shù)作為尺度函數(shù)生成小波,相應(yīng)多分辨分

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國(guó)家自然科學(xué)基金重點(diǎn)資助項(xiàng)目(編號(hào):51035007);高校博士學(xué)科點(diǎn)專項(xiàng)基金資助項(xiàng)目(編號(hào):20110201130001);國(guó)家(“計(jì)劃)(編號(hào):::

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