肖云魁,喬 龍,張玲玲,2,趙慧敏,楊青樂
(1.軍事交通學(xué)院汽車工程系,天津 300161; 2.軍械工程學(xué)院火炮工程系,石家莊 050003)
信號(hào)的奇異點(diǎn)往往包含故障引起的撞擊、振蕩、摩擦和結(jié)構(gòu)變形等重要信息[1]。二進(jìn)離散小波變換不但可以準(zhǔn)確地確定奇異點(diǎn)的位置,而且可以檢測(cè)信號(hào)奇異性特征[2]。數(shù)學(xué)上常用Lipschitz指數(shù)來定量描述信號(hào)的局部奇異性[3],然而通過二進(jìn)離散小波變換計(jì)算出的Lipschitz指數(shù)不夠精確且不含有與故障程度密切相關(guān)的能量信息,模極大值的平方和指示能量的物理意義則更明確[4]。本文中提出了模極大值點(diǎn)能量的概念來描述某一段信號(hào)的奇異性,并應(yīng)用到發(fā)動(dòng)機(jī)曲軸軸承的故障診斷中。
發(fā)動(dòng)機(jī)激勵(lì)源眾多[5],從機(jī)體上所得到的振動(dòng)信號(hào)是內(nèi)部多個(gè)運(yùn)動(dòng)部件綜合激勵(lì)的結(jié)果。僅從振動(dòng)信號(hào)來判斷故障存在一定的困難。某些部件在工作中對(duì)系統(tǒng)施加的沖擊力與配氣相位密切相關(guān),因此通過提取特定時(shí)間段的信息(抽區(qū)間采樣),對(duì)其進(jìn)行分析可以有效實(shí)現(xiàn)特定部件運(yùn)行狀態(tài)信息的的分離,提取出故障信號(hào)特征。
對(duì)信號(hào)進(jìn)行奇異性檢測(cè)包括對(duì)奇異點(diǎn)的定位和確立奇異性指標(biāo)的大小兩個(gè)方面[6]。
設(shè)ψ(t)是小波母函數(shù)。當(dāng)分析機(jī)械振動(dòng)信號(hào)時(shí),一般可選擇具有二階消失矩的小波函數(shù)[7],本文中選擇db2小波作為小波母函數(shù)。函數(shù)f(t)∈L2(R)關(guān)于ψ(t)的二進(jìn)離散小波變換為
(1)
式中:2j為小波變換尺度;W為小波變換系數(shù)。當(dāng)小波變換尺度為s時(shí),如果存在一點(diǎn)b0,使b0的某一鄰域內(nèi)的任意點(diǎn)b,均有|Ws(b,ψ(t))|≤|Ws(b0,ψ(t))|,則稱(s,b0)為小波變換的模極大值點(diǎn)[8],它與f(t)的奇異點(diǎn)存在對(duì)應(yīng)關(guān)系,Ws(b0,ψ(t))是小波變換模極大值。
在低尺度下小波變換的模極大值點(diǎn)與突變點(diǎn)對(duì)應(yīng)準(zhǔn)確,但容易受噪聲的影響產(chǎn)生許多偽極值而影響判斷;隨著尺度的增加,噪聲的小波變換幅度以指數(shù)規(guī)律迅速衰減[9-10],由于機(jī)械振動(dòng)信號(hào)的峰值點(diǎn)和突變尖點(diǎn)的Lipschitz指數(shù)通常為正[1],其小波變換的幅值隨尺度的增加而增加,從而分離出模極大值點(diǎn)和噪聲,但大尺度下模極大值點(diǎn)對(duì)奇異點(diǎn)的定位相對(duì)較差。因此,須進(jìn)行多尺度分析方可有較好的效果。
二進(jìn)離散小波變換為了使變換具有時(shí)不變性,只作尺度上的二進(jìn)離散,對(duì)不同尺度上的時(shí)間參數(shù)進(jìn)行等間隔采樣。然而,尺度區(qū)間的二進(jìn)離散在許多情況下顯得過于粗糙,從而計(jì)算出的Lipschitz指數(shù)不夠精確,不能很好地區(qū)分是正常點(diǎn)還是異常點(diǎn)[4],而且用Lipschitz指數(shù)不能區(qū)分同類型但突變程度不同的突變點(diǎn)。而求取可以指示能量大小的模極大值的平方和,計(jì)算簡(jiǎn)單且物理意義更明確。因此,可用信號(hào)模極大點(diǎn)的能量之和來描述該信號(hào)整體的奇異性,能量之和越大,說明整體信號(hào)奇異性越強(qiáng),反之則越小。
模極大值點(diǎn)能量之和為
(2)
式中:f為待分析的信號(hào);s為小波變換的尺度;N為模極大值點(diǎn)的點(diǎn)數(shù);ti為第i個(gè)模極大值點(diǎn)出現(xiàn)的時(shí)刻;ψ為小波母函數(shù);W為模極大值。
本文中以一個(gè)含有3個(gè)階躍信號(hào)的函數(shù)f0(t)為例,加入高斯白噪聲fnoise(t)建立仿真信號(hào)f(t):
f(t)=f0(t)+fnoise(t)
fnoise(t)為加入的信噪比為35db的白噪聲,時(shí)域波形如圖1(a)所示。從信號(hào)定義和時(shí)域波形可以看出,信號(hào)在時(shí)刻32、64、128處是突變點(diǎn),在時(shí)刻128處突變程度是32和64處的2倍。而理論上沖擊點(diǎn)的Lipschitz指數(shù)均為0。選用db2小波作為母函數(shù),小波變換尺度為21、22、23,經(jīng)過計(jì)算得到奇異點(diǎn)的Lipschitz指數(shù)均為0.098 3。所以利用二進(jìn)離散小波變換得出的Lipschitz指數(shù)作為振動(dòng)信號(hào)的奇異性指標(biāo)不夠精確;而且未能體現(xiàn)出信號(hào)奇異點(diǎn)的能量。
下面采用模極大值點(diǎn)能量|Wsf(ti,ψ)|2來衡量信號(hào)的奇異性。選用db2小波對(duì)其進(jìn)行3層小波分解,分解尺度為21、22、23的模極大值點(diǎn)分別如圖1(b)~圖1(d)所示。
由圖可見:在分解尺度為21時(shí)由于噪聲較多,模極大值圖中產(chǎn)生了許多偽極值點(diǎn),不能正確判斷出奇異點(diǎn)的位置;當(dāng)分解尺度增加到22時(shí)噪聲點(diǎn)數(shù)明顯減少,可以清晰地看出突變點(diǎn)的位置,并且時(shí)刻128點(diǎn)處模極大值大約是時(shí)刻32和64處的2倍,說明時(shí)刻128處的能量是其他兩點(diǎn)處的4倍;但是當(dāng)尺度繼續(xù)增大到23時(shí),奇異點(diǎn)的位置開始發(fā)生較為明顯的偏移,這是因?yàn)樾〔ㄗ儞Q計(jì)算過程是信號(hào)與小波函數(shù)進(jìn)行卷積運(yùn)算的過程,當(dāng)小波函數(shù)尺度較大時(shí),信號(hào)的時(shí)域分辨率較差造成對(duì)奇異點(diǎn)定位不準(zhǔn)確。因此采用模極大值點(diǎn)的能量來描述奇異性時(shí),在多尺度下綜合分析不僅能精確指出奇異位置,而且可以衡量奇異點(diǎn)能量的大小。
本文中以東風(fēng)EQ2102型柴油發(fā)動(dòng)機(jī)作為研究對(duì)象,選取第4道曲軸軸承為試驗(yàn)軸承,分別設(shè)置不同曲軸軸頸與軸承配合間隙以模擬各種磨損狀態(tài)。由于曲軸具有很高的剛度,當(dāng)僅有1道軸承間隙增大時(shí),它承擔(dān)的載荷會(huì)減小,相鄰的軸承分擔(dān)的載荷增大,隨著發(fā)動(dòng)機(jī)的運(yùn)轉(zhuǎn),相鄰軸承的間隙也會(huì)發(fā)生相應(yīng)的變化。為了更加符合實(shí)際情況,同時(shí)設(shè)置第3、4、5道曲軸軸承為故障軸承。故障設(shè)置情況如表1所示。
表1 發(fā)動(dòng)機(jī)曲軸軸承不同配合間隙設(shè)置
測(cè)量發(fā)動(dòng)機(jī)在曲軸軸承不同配合間隙條件下不同測(cè)點(diǎn)的振動(dòng)信號(hào),測(cè)點(diǎn)a~d分布如圖2所示,4個(gè)測(cè)點(diǎn)與第4道曲軸軸承在一個(gè)平面內(nèi)。同時(shí)采集飛輪殼齒圈脈沖信號(hào)和第1缸噴油壓力信號(hào)分別用以計(jì)算發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速和抽區(qū)間采樣,采集發(fā)動(dòng)機(jī)各缸上止點(diǎn)信號(hào),發(fā)動(dòng)機(jī)空載運(yùn)行。為了確定最佳故障診斷轉(zhuǎn)速,選擇800、1 300、1 800和2 100r/min為試驗(yàn)轉(zhuǎn)速。采樣頻率設(shè)置為20kHz。
抽區(qū)間采樣是采集對(duì)應(yīng)于發(fā)動(dòng)機(jī)每一循環(huán)中特定時(shí)間段內(nèi)的振動(dòng)信號(hào),與某個(gè)感興趣的瞬態(tài)沖擊力相對(duì)應(yīng),然后采用一些分析方法進(jìn)行特征提取[3]。對(duì)于發(fā)動(dòng)機(jī)某一道曲軸軸承的故障來說,它對(duì)應(yīng)的氣缸做功時(shí)故障特征會(huì)表現(xiàn)得更為明顯。同時(shí)為了保證數(shù)據(jù)的穩(wěn)定性,抽取發(fā)動(dòng)機(jī)連續(xù)4個(gè)工作循環(huán)第4缸做功階段的信號(hào)進(jìn)行分析。下面以發(fā)動(dòng)機(jī)正常工況下轉(zhuǎn)速為1 800r/min時(shí)測(cè)點(diǎn)b處的振動(dòng)信號(hào)為例,說明抽區(qū)間采樣的過程:
(1) 連續(xù)尋找5個(gè)噴油時(shí)刻 設(shè)定一個(gè)閾值,當(dāng)噴油壓力信號(hào)的幅值大于該值時(shí)即認(rèn)為該點(diǎn)為噴油時(shí)刻(本文中設(shè)定1為閾值),連續(xù)尋找5個(gè)噴油時(shí)刻,如圖3(a)所示,則每2個(gè)噴油時(shí)刻之間發(fā)動(dòng)機(jī)完成了一次工作循環(huán);
(2) 抽取連續(xù)4個(gè)工作循環(huán)的振動(dòng)信號(hào) 由于該型發(fā)動(dòng)機(jī)噴油提前角為20°,將振動(dòng)信號(hào)中5個(gè)噴油時(shí)刻間的數(shù)據(jù)往后推移74個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)(采樣頻率為20kHz,發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速為1 800r/min時(shí)噴油提前角對(duì)應(yīng)約74個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)),即為發(fā)動(dòng)機(jī)連續(xù)4個(gè)工作循環(huán)的振動(dòng)信號(hào),如圖3(b)所示,雙箭頭標(biāo)注為做功序號(hào)(下同);
(3) 抽取連續(xù)4個(gè)工作循環(huán)中第4缸做功階段的振動(dòng)信號(hào) 根據(jù)6缸發(fā)動(dòng)機(jī)做功順序:1-5-3-6-2-4,將通過步驟(2)抽取的每一工作循環(huán)的振動(dòng)信號(hào)平均分成6段,抽取最后一段作為第4缸做功階段的振動(dòng)信號(hào)(約為222個(gè)點(diǎn)),連接在一起完成抽區(qū)間采樣,如圖3(c)所示。
表2 曲軸軸承不同技術(shù)狀態(tài)下對(duì)比
選擇db2小波進(jìn)行5層二進(jìn)離散小波變換,提取每一層小波變換的模極大值點(diǎn)。轉(zhuǎn)速為1 800r/min時(shí)測(cè)點(diǎn)b處不同技術(shù)狀態(tài)下的模極大值如圖5所示,限于篇幅圖中只列出了小波變換尺度為21、23和25時(shí)的模極大值點(diǎn)。
由圖可見:縱向分析,可以明顯看出隨著尺度的增加,模極大點(diǎn)的數(shù)目依次減少但幅值增加,說明噪聲隨著尺度的增加急劇衰減,而突變信號(hào)由于Lipschitz指數(shù)為正,模極大值隨尺度的增加而變大,與噪聲表現(xiàn)正好相反,因此隨著尺度的增加噪聲和奇異點(diǎn)得以分離;橫向?qū)Ρ?,隨著曲軸軸承與軸頸配合間隙的增大,在同一尺度下總體上模極大值越來越大。除此之外,根據(jù)小尺度分解時(shí)模極大值點(diǎn)對(duì)奇異點(diǎn)定位精確的特點(diǎn),從分解尺度為21的模極大值圖中可以看出,當(dāng)曲軸軸承出現(xiàn)磨損故障的情況下,每個(gè)做功階段中第4缸開始做功時(shí)模極大值開始增大,如圖5(b)~圖5(d)中222點(diǎn)、444點(diǎn)、666點(diǎn)處左右。這是因?yàn)榘l(fā)動(dòng)機(jī)運(yùn)轉(zhuǎn)過程中,當(dāng)某一缸從壓縮行程換至做功行程時(shí)活塞換向,而曲軸軸承與軸頸的配合間隙超出正常范圍后,連桿帶動(dòng)曲軸旋轉(zhuǎn)時(shí)對(duì)軸承的撞擊加劇,表現(xiàn)為缸體信號(hào)奇異性增強(qiáng)。
圖5中分解尺度為25時(shí)極大模值點(diǎn)的點(diǎn)數(shù)已經(jīng)明顯減少、幅值穩(wěn)定,而且相對(duì)于小尺度分解時(shí)模極大值點(diǎn)的偏移程度可以接受,因此確定在該尺度下計(jì)算模極大值點(diǎn)能量之和進(jìn)行奇異性分析。曲軸軸承每種技術(shù)狀態(tài)下隨機(jī)選取40組樣本,每組樣本的E值如圖6所示。
表3 曲軸軸承不同技術(shù)狀態(tài)下對(duì)比
為了確定最佳測(cè)試轉(zhuǎn)速,本文中利用同樣方法對(duì)發(fā)動(dòng)機(jī)在怠速800r/min、中速1 300r/min和高速2 100r/min時(shí)分別進(jìn)行了分析,發(fā)現(xiàn)在中低速(800、1 300r/min)時(shí)信號(hào)的模極大值點(diǎn)平均能量與故障程度之間并沒有規(guī)律,而在高速(2 100r/min)時(shí)與中高速(1 800r/min)一樣有規(guī)律。這是由于發(fā)動(dòng)機(jī)機(jī)體沉重,運(yùn)轉(zhuǎn)時(shí)其慣性與速度有很大關(guān)系,速度越高慣性越大,連桿帶動(dòng)曲軸旋轉(zhuǎn)時(shí)對(duì)軸承的撞擊越大,當(dāng)速度較低時(shí),撞擊力小,經(jīng)過缸體的低通濾波作用其奇異性并沒有通過缸體信號(hào)體現(xiàn)出來。
同樣本文中分析了發(fā)動(dòng)機(jī)缸體右側(cè)(測(cè)點(diǎn)c)和油底殼(測(cè)點(diǎn)d)、缸蓋處(測(cè)點(diǎn)a)的振動(dòng)信號(hào)的奇異性,都沒有良好的規(guī)律性。這是由發(fā)動(dòng)機(jī)的結(jié)構(gòu)決定的:從發(fā)動(dòng)機(jī)后方觀察發(fā)動(dòng)機(jī)運(yùn)轉(zhuǎn)時(shí),連桿帶動(dòng)曲軸做逆時(shí)針旋轉(zhuǎn)運(yùn)動(dòng),當(dāng)被測(cè)軸承對(duì)應(yīng)的氣缸開始做功時(shí)活塞下行,曲軸對(duì)軸承左側(cè)形成瞬態(tài)強(qiáng)烈沖擊,位于缸體外部左側(cè)的振動(dòng)傳感器正好捕捉到這一信號(hào)。當(dāng)曲軸撞擊軸承右側(cè)時(shí),氣缸已完成做功行程,撞擊已經(jīng)明顯減弱。而油底殼和缸蓋由于距離激勵(lì)源較遠(yuǎn),信號(hào)的奇異性也不顯著。
(1) 利用模極大值點(diǎn)能量來描述信號(hào)奇異性的方法計(jì)算簡(jiǎn)單、意義明確,抽區(qū)間采樣能有效縮短分析數(shù)據(jù)的長(zhǎng)度,突出局部時(shí)間段的信號(hào)特征,兩種方法的結(jié)合能有效區(qū)分出曲軸軸承的技術(shù)狀態(tài)。
(2) 對(duì)發(fā)動(dòng)機(jī)曲軸軸承進(jìn)行故障診斷時(shí),利用模極大值點(diǎn)能量進(jìn)行奇異性檢測(cè)的最佳轉(zhuǎn)速是中高速,最佳診斷部位為發(fā)動(dòng)機(jī)缸體左側(cè)。
[1] 賀銀芝,沈松,劉正士,等.基于小波變換的奇異性檢測(cè)在發(fā)動(dòng)機(jī)連桿軸承故障診斷中的應(yīng)用[J].北京工業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào),2000,26(4):72.
[2] 龐茂,周曉軍,胡宏偉,等.基于解析小波變換的奇異性檢測(cè)和特征提取[J].浙江大學(xué)學(xué)報(bào),2006,40(11):1994-1997.
[3] 林京,屈梁生.基于連續(xù)小波變換的奇異性檢測(cè)與故障診斷[J].振動(dòng)工程學(xué)報(bào),2000,13(4):523-529.
[4] 余同輝,閆河,何莉,等.基于小波奇異性理論的輸油管道泄漏檢測(cè)與定位方法[J].計(jì)算機(jī)技術(shù)與應(yīng)用,2009(9):135.
[5] 賈繼德,陳榮鋼,陳劍.基于抽區(qū)間采樣的內(nèi)燃機(jī)狀態(tài)監(jiān)測(cè)方法研究[J].內(nèi)燃機(jī)工程,2005,26(6):72-75.
[6] 關(guān)山,胡全.小波奇異性檢測(cè)理論在齒輪故障診斷中的應(yīng)用[J].煤礦機(jī)械,2008,29(8):188-190.
[7] 褚福磊,彭志科,馮志鵬,等.機(jī)械故障診斷中的現(xiàn)代信號(hào)處理方法[M].北京:科學(xué)出版社,2009:58-70.
[8] 胡昌華,張軍波,夏軍,等.基于MATLAB的系統(tǒng)分析與設(shè)計(jì)[M].西安:西安電子科技大學(xué)出版社,1999:210.
[9] 李曙光,張梅軍.小波去噪與奇異性檢測(cè)相結(jié)合診斷動(dòng)靜件短暫碰磨故障發(fā)生區(qū)間[J].機(jī)械設(shè)計(jì),2010,27(10):80.
[10] Anend K Soman, Vaidyanathan P P. On Othormormal Wavelates and Paraunitary Filter Banks[J]. IEEE Trans. S. P.,1993,41(3):1170-1183.