基于E-S方法的齒輪系故障信號辨識技術(shù)研究*

毛向東，袁惠群 ，孫華剛

(1.東北大學(xué)，遼寧 沈陽 110819； 2.軍械技術(shù)研究所，河北 石家莊 050000)

基于E-S方法的齒輪系故障信號辨識技術(shù)研究*

毛向東1,2，袁惠群1，孫華剛2

(1.東北大學(xué)，遼寧 沈陽 110819； 2.軍械技術(shù)研究所，河北 石家莊 050000)

針對齒輪系早期故障信號弱，特征不明顯的問題，提出一種基于經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(EMD)與奇異譜分析(SSA)相結(jié)合的故障特征信號辨識方法。通過對信號分解和特征篩選，重組軌道矩陣，實(shí)現(xiàn)對不同特征信息的提取和識別。試驗(yàn)表明該方法不僅有效提取出了系統(tǒng)的故障特征信息，而且實(shí)現(xiàn)了對系統(tǒng)狀態(tài)和微弱故障信息的有效識別。

特征提??；信號辨識；經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解；奇異譜分析

Abstract: For the question of signal being weak and feature invisible in early stage of failure gearbox，an identification method of failure feature for the mechanical vibration system based on empirical mode decomposition (EMD) and singular spectrum analysis (SSA) is found. With E-S method, the signal is decomposed, the characteristic is selected, and the attractor orbit matrix can be obtained. And the different diagnostic information of the vibration signal can be extracted with the orbit matrix recombination. It is proved by test that the method can not only effectively extract the characteristics of the system, but also effectively recognize and identify the weak failure characteristics and failure status for the gearbox system.

Key words: feature extraction； signal identification；EMD；SSA

0 引 言

齒輪系廣泛應(yīng)用于兵器、車輛、船舶、礦山、工業(yè)機(jī)械等大型裝備、設(shè)備中，多在高強(qiáng)度、超高速、大負(fù)載狀態(tài)下運(yùn)行。由于齒輪系自身結(jié)構(gòu)復(fù)雜性和工作環(huán)境惡劣等原因，引發(fā)齒輪失效，對裝備平穩(wěn)運(yùn)行帶來安全隱患，嚴(yán)重時導(dǎo)致裝備和人身安全事故，因此旋轉(zhuǎn)機(jī)械的早期故障預(yù)報對避免安全事故發(fā)生有重要的現(xiàn)實(shí)意義。故障預(yù)報主要采取狀態(tài)監(jiān)測手段進(jìn)行，一般通過故障信號獲取、故障特征提取和模式識別途徑實(shí)現(xiàn)故障診斷。但在實(shí)際工況下，齒輪系在強(qiáng)背景噪聲下工作，有效信噪比低，信號特征微弱，狀態(tài)信號識別難。

傳統(tǒng)的信號測試一般是通過頻譜分析、相關(guān)分析、時間序列分析、自適應(yīng)消噪[1]等手段從背景噪聲中檢測出有用信號，隨著信號檢測技術(shù)的不斷發(fā)展，出現(xiàn)了諸如小波消噪[2]、混沌陣子[3]、盲源分離[4]、隨機(jī)共振[5]、經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解[6]等信號處理方法，這些方法在一定程度上實(shí)現(xiàn)了對檢測信號的特征提取，但對于噪聲污染嚴(yán)重的檢測信號，由于信號成分較弱而被淹沒于其它成分之中，很難完全剝離，致使信號特征信息難以獲取。

筆者針對強(qiáng)背景噪聲下，齒輪故障特征難提取和辨識問題，提出了基于經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(EMD)與奇異譜分析(SSA)的微弱信號提取方法(簡稱E-S方法)，對試驗(yàn)齒輪箱振動信號進(jìn)行故障特征提取，驗(yàn)證了E-S方法的有效性。

1 E-S方法簡介

1.1 基本原理

E-S方法基本原理如圖1所示，先將信號進(jìn)行EMD分解提取IMF分量，利用SSA對信號進(jìn)行奇異值分解和重構(gòu)，并對無關(guān)分量的剔除實(shí)現(xiàn)對微弱特征信息的提取。EMD分解有兩種結(jié)果：一是信號可以分解出特征明顯的IMF分量；二是難以分解出特征明顯的分量，難以對信號進(jìn)行深入分析。對于難分解信號先利用奇異值分解降低噪聲成分干擾后，再進(jìn)行EMD分解可獲得特征較為明顯的IMF分量。對于分解得到的特征明顯的IMF分量，利用由奇異譜增量分析篩選出的奇異值對信號進(jìn)行重構(gòu)，即可獲得理想降噪效果的信號。

具體算法原理步驟如下：

①利用EMD算法對測試信號進(jìn)行分解，在對各IMF分量頻譜分析的基礎(chǔ)上，提取包含信號特征頻率的IMF分量；②若提取到IMF分量中特征頻率占主要成分，則對該分量進(jìn)行SSA分解，提取包含特征信息的主要奇異值成分，再利用SSA逆算法進(jìn)行信號重構(gòu)，實(shí)現(xiàn)對特征成分的提??；③若經(jīng)EMD分解后，信號特征頻率成分仍然淹沒在噪聲成分中，則先對原始信號進(jìn)行奇異值分解，剔除信號中的噪聲干擾成分，增強(qiáng)信號的特征頻率成分；④利用步驟①、②對增強(qiáng)信號進(jìn)行特征成分提取；⑤對得到的特征增強(qiáng)的信號特征成分進(jìn)行信號重構(gòu)，即可得到干擾噪聲有效剔除后的測試信號。利用相關(guān)的診斷方法即可對系統(tǒng)進(jìn)行狀態(tài)分析。

圖1 信號特征提取算法原理框圖

1.2 特征信號算法

EMD將復(fù)雜的信號分解為有限階IMF分量，每階IMF分量所包含的頻率成分隨信號本身變化而變化。對于任意一維時間序列x(t)，通過EMD可以分解出包含并突出了原信號的局部特征信息的n階IMF。

(1)

式中：xk(t)為原信號的中心趨勢，yi(t)分別包含了信號從高到低不同頻率段的成分，使得在某階IMF分量中微弱成分可以較明顯的表現(xiàn)出來。因此，問題的關(guān)鍵是在n階分量中選取感興趣的IMF。目前，對于機(jī)器設(shè)備正常運(yùn)行的頻率及故障時的頻率都是已知的，在這樣的情況下，只需對n階IMF分析頻率成分，從而找到含有故障頻率的IMF分量yr。

(2)

2 仿真分析

由式(3)產(chǎn)生一組時間序列，其中含有強(qiáng)噪聲干擾。仿真信號如圖2所示。

圖2 仿真信號

x(t)= sin (2πf1t)+sin (2πf2t)

+10randn(1,M)

(3)

式中：f1=10 Hz，f2=200 Hz，采樣頻率fs=1 000 Hz，采樣時間Ts=2 s，M為時間序列t長度。

信號中包含10 Hz和200 Hz兩個特征頻率成分，并含多種強(qiáng)干擾成分，嚴(yán)重干擾和制約著信號特征成分的有效提取。信號降噪過程目的就是剔除背景噪聲成分，有效獲取特征信號成分。其過程如下。

2.1 EMD信號分解

圖3 IMF頻譜圖

2.2 特征信號提取與處理

(1) 10 Hz特征頻率成分提取

對第6階分解階次對應(yīng)的特征信號10 Hz的特征成分進(jìn)行SSA分析，噪聲干擾得到了較好的剔除，分解結(jié)果如圖4所示。

圖4 10 Hz特征頻率

(2) 200 Hz特征頻率成分處理與提取

① 特征增強(qiáng)：通過對信號奇異值特征提取，并重構(gòu)信號，可實(shí)現(xiàn)信號在200 Hz特征頻率成分處的特征增強(qiáng)。

② 過程分析：對處理后信號進(jìn)行EMD分解，由分析可看出，對應(yīng)200 Hz的特征頻率成分很難被完整的分解處理，分解結(jié)果包含較強(qiáng)的伴隨成分。

③ 干擾剔除：對步驟②得到的信號進(jìn)行奇異值分解，特征信號中的干擾成分得到進(jìn)一步的降低。根據(jù)這一原理，經(jīng)過數(shù)次奇異值分解和特征提取后，可有效剔除特征成分中的干擾成分如圖5所示。

圖5 200 Hz特征頻率

(3) 信號重構(gòu)

將提取的信號的特征成分進(jìn)行重構(gòu)，如圖6所示，由圖可以看出，經(jīng)過上述處理過程，有效提取出了信號的特征頻率成分。

圖6 降噪信號

3 實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證

3.1 信號采集

采用圖7所示實(shí)驗(yàn)臺驗(yàn)證E-S方法的可行性。試驗(yàn)分別獲得轉(zhuǎn)速720 r/min下正常運(yùn)行和裂紋故障兩種狀態(tài)下的振動信號，齒輪特征頻率如下：f主=12 Hz，f從=8.8 Hz，f嚙合=660 Hz。兩種情況下的波形及頻譜特性如圖8所示，395 Hz附近和1 500～2 000 Hz之間的頻率成分，完全淹沒了齒輪傳動系統(tǒng)的特征成分。

圖7 齒輪減速箱實(shí)驗(yàn)平臺

圖8 齒輪信號的波形圖及頻譜圖

3.2 信號處理

(1) 特征提取目標(biāo)確定

齒輪系正常運(yùn)行中，特征頻率確定為被測齒輪的旋轉(zhuǎn)頻率及嚙合頻率。

(2) 正常齒輪特征分量確定

對測試信號進(jìn)行EMD分解，前4階主IMF分量的頻譜圖如圖9所示。從圖中可看出，系統(tǒng)的嚙合頻率被淹沒在第3個IMF中。

圖9 正常齒輪信號的主IMF分量頻譜圖

對第3個IMF進(jìn)行奇異值分解，保留前2階奇異值進(jìn)行信號重構(gòu)，得到降噪后的正常齒輪系統(tǒng)信號，如圖10所示。由降噪信號的頻譜圖可看出，降噪后信號的頻率成分主要集中在657.1 Hz及伴隨頻率621.1 Hz、633.1 Hz、645.1 Hz處，這些頻率之間的間隔為12 Hz，對應(yīng)著齒輪箱主動軸的轉(zhuǎn)頻，表明傳動系統(tǒng)沖擊頻率主要是由輸入軸作用在齒輪傳動系統(tǒng)上產(chǎn)生的。另外由于試驗(yàn)臺電機(jī)轉(zhuǎn)速是通過電流調(diào)節(jié)進(jìn)行控制的，系統(tǒng)轉(zhuǎn)速讀取存在一定的誤差，因此頻率657.1 Hz對應(yīng)著齒輪的嚙合頻率。

圖10 奇異值分解降噪信號

(3) 故障齒輪特征分量確定

當(dāng)齒輪存在故障時，不同的故障程度可能使得信號中存在其他特征頻率及邊頻成分。圖11為裂紋故障信號的主IMF分量頻譜圖。從圖中可看出系統(tǒng)的嚙合頻率被淹沒在第3個IMF中。利用正常齒輪信號特征提取方法無法有效提取信號狀態(tài)特征。需降低強(qiáng)噪聲對實(shí)測信號的干擾，放大信號的有用信息。

圖11 齒輪故障信號的主IMF分量頻譜圖

對于裂紋故障信號，通過去除信號的前15階奇異值可降低噪聲干擾對齒輪系統(tǒng)的影響，實(shí)現(xiàn)了系統(tǒng)的信號特征成分增強(qiáng)。在此基礎(chǔ)上，對處理信號進(jìn)行EMD分解，提取包含系統(tǒng)特征成分的IMF分量，并對其進(jìn)行奇異值分解，提取前4階奇異值進(jìn)行信號重構(gòu)，實(shí)現(xiàn)信號的合理降噪和特征成分提取，提取后信號頻率特征如圖12所示。經(jīng)過上述過程處理，有效提取出了系統(tǒng)的嚙合頻率657.1 Hz，而在嚙合頻率附近產(chǎn)生的主要邊頻與嚙合頻率之間的間隔以9 Hz為主，對應(yīng)著故障齒輪的轉(zhuǎn)頻。由此表明，傳動系統(tǒng)信號以故障輪的轉(zhuǎn)頻及嚙合頻率為主，特征信息主要來源于故障輪。

圖12 齒輪故障信號的特征信息

4 結(jié) 語

提出了一套基于E-S方法診斷齒輪系設(shè)備故障的方法。通過EMD和SSA相結(jié)合進(jìn)行信號處理，可實(shí)現(xiàn)強(qiáng)背景噪聲下對信號特征信息的有效提取，在實(shí)現(xiàn)降噪的同時，還保留了信號原空間的主要特征。通

過實(shí)驗(yàn)，驗(yàn)證了筆者所建立方法的合理性和有效性，為設(shè)備故障信號的有效提取和狀態(tài)識別提供了一種新的方法。

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Research on Signal Identification Technology for Failure Gearbox with E-S Method

MAO Xiang-dong1,2，YUAN Hui-qun1， SUN Hua-gang2

(1.NortheasternUniversity,ShenyangLiaoning110819，China； 2.OrdnanceTechnologyResearchInstitute,ShijiazhuangHubei050000，China))

2014-06-23

毛向東(1973 -)，男，山西和順人，高級工程師，博士，研究方向：裝備保障工程、裝備測試技術(shù)研究。

TP391

A

1007-4414(2014)04-0042-05