基于自適應(yīng)最稀疏時頻分析的階次方法及應(yīng)用

程軍圣 李寶慶 彭延峰 吳占濤 楊宇

摘要： 自適應(yīng)最稀疏時頻分析（Aadaptive and Sparsest TimeFrequency Analysis，ASTFA）是一種新的時頻分析方法，該方法將信號分解轉(zhuǎn)化為最優(yōu)化問題，在優(yōu)化的過程中實現(xiàn)信號的自適應(yīng)分解。為解決ASTFA方法初始相位函數(shù)的選擇問題，采用了分辨率搜索改進的ASTFA方法，并進一步結(jié)合階次分析方法提出了基于ASTFA的階次方法。該方法首先采用改進的ASTFA方法對原始信號進行分解同時獲得分量的瞬時幅值，然后對瞬時幅值進行階次分析從而提取故障特征信息。將該方法應(yīng)用于變速齒輪傳動過程中的時變非平穩(wěn)振動信號的分析與處理，仿真與實驗分析表明該方法能夠準(zhǔn)確提取變速齒輪的故障特征信息，具有一定的優(yōu)越性。

關(guān)鍵詞： 自適應(yīng)最稀疏時頻分析；故障診斷；齒輪；階次分析；時變非平穩(wěn)信號

中圖分類號： TN911.7； TH165+.3 文獻標(biāo)志碼： A 文章編號： 1004-4523（2016）03-0542-07

DOI：10.16385/j.cnki.issn.10044523.2016.03.021

引 言

通過對振動信號進行分析與處理以提取相關(guān)信息已成為故障診斷與設(shè)備狀態(tài)監(jiān)控等領(lǐng)域常用的技術(shù)手段。對于齒輪傳動，其升降速過程的振動信號包含了豐富的狀態(tài)信息，一些在平穩(wěn)運行時不易反映的故障特征可能會充分地表現(xiàn)出來[1]，因此對齒輪升降速過程的振動信號進行分析對于齒輪的故障診斷是非常有意義的。工程上，一般采用階次分析方法來實現(xiàn)時變非平穩(wěn)信號的平穩(wěn)化，它可以將齒輪變速過程中產(chǎn)生的與轉(zhuǎn)速有關(guān)的振動信號有效地分離出來，同時對與轉(zhuǎn)速無關(guān)的信號起到一定的抑制作用[2]。當(dāng)齒輪發(fā)生故障時，其振動信號具有多分量的調(diào)幅調(diào)頻特性，因此在階次分析之前還需要將其分解為若干個單分量的調(diào)幅調(diào)頻信號之和。目前廣泛使用的分解方法是EMD方法，其通過多次迭代將信號分解為一系列具有不同時間尺度的內(nèi)稟模態(tài)函數(shù)（Intrinsic Mode Function，IMF）之和，并通過Hilbert變換得到分量信號的瞬時頻率和瞬時幅值[3]，然后對得到的瞬時幅值進行階次分析。實際上，這個過程是基于EMD的包絡(luò)階次譜方法，其首先進行EMD分解，然后采用Hilbert包絡(luò)解調(diào)方法對調(diào)幅調(diào)頻信號進行處理以提取調(diào)幅特征[4]，最后對包絡(luò)信號進行階次分析。EMD方法自提出后已廣泛用于結(jié)構(gòu)分析、設(shè)備診斷等各個研究領(lǐng)域，取得了較好的效果[5]。但是EMD方法缺少理論模型和數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，在應(yīng)用上還會產(chǎn)生過包絡(luò)、欠包絡(luò)、模態(tài)混淆等問題[6]。另外，采用Hilbert包絡(luò)解調(diào)方法對調(diào)幅調(diào)頻信號進行處理以提取調(diào)幅特征，會由于Hilbert變換而產(chǎn)生的負(fù)頻率問題[7]。

受近年來發(fā)展的壓縮感知理論以及EMD方法的啟發(fā)，THOMAS Y HOU和Zuoqiang SHI于2011年提出了一種自適應(yīng)最稀疏時頻分析（ASTFA）方法[89]，主要思想是基于高斯牛頓迭代法解決非線性優(yōu)化問題從而實現(xiàn)信號的分解，通過尋找原信號的最稀疏表示，將信號分解問題轉(zhuǎn)化為非線性優(yōu)化問題。ASTFA與EMD方法不同，ASTFA在目標(biāo)優(yōu)化的過程中實現(xiàn)信號的自適應(yīng)分解，并直接得到各分量的瞬時頻率和瞬時幅值，從而獲得原始信號完整的時頻分布。ASTFA具有明確的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)[10]，而且不需要進行Hilbert變換就可以直接得到各分量的瞬時頻率和瞬時幅值，避免了使用Hilbert變換產(chǎn)生的負(fù)頻率問題[7]。但是，ASTFA使用了高斯牛頓迭代方法來解決非線性優(yōu)化問題，因此其對初始相位函數(shù)的選擇非常敏感，本文采用一種基于分辨率搜索初值的ASTFA方法以實現(xiàn)自適應(yīng)的尋找最優(yōu)的初值范圍。

本文將改進的ASTFA方法與階次分析方法相結(jié)合提出了基于ASTFA的階次分析方法。首先采用改進的ASTFA方法對原始信號進行分解同時獲得各分量的瞬時幅值，再對瞬時幅值進行階次分析得到局部特征信息。將該方法應(yīng)用于變速工況下存在故障的齒輪振動信號的分析與處理，結(jié)果表明該方法能夠有效提取相應(yīng)的故障特征信息，適宜于處理時變非平穩(wěn)信號。

4 應(yīng)用實例

故障齒輪在變速過程中的振動信號是明顯的時變非穩(wěn)態(tài)信號，為驗證基于ASTFA的階次方法對時變非穩(wěn)態(tài)信號的處理能力，將其應(yīng)用于變速工況下齒輪振動信號的處理。在實驗臺上進行斷齒齒輪的瞬態(tài)實驗，采用模數(shù)為2 mm，齒數(shù)為55的兩個標(biāo)準(zhǔn)直齒輪。在齒輪箱上采集加速度振動信號，通過光電轉(zhuǎn)速傳感器采集轉(zhuǎn)速信號，采樣頻率為8192 Hz，采樣時長為1 s。主軸轉(zhuǎn)速變化如圖9所示，振動加速度信號如圖10所示。

采用改進的ASTFA方法對圖10所示的振動信號進行分解，分解結(jié)果如圖11所示，分解獲得兩個分量信號以及殘余分量。在信號分解的過程中可以同時獲得兩個分量信號的瞬時幅值，各分量的瞬時幅值如圖12所示。

對圖12所示的瞬時幅值信號進行階次分析，得到階次譜，如圖13，14所示。圖13為第一分量的階次譜，圖14為第二分量的階次譜。從圖13可以看出，第一分量信號的瞬時幅值階次譜在階次為1的位置存在非常明顯的峰值，符合斷齒齒輪的振動信號幅值調(diào)制現(xiàn)象[1，6]。從圖14中可以看出，第二分量信號的瞬時幅值階次譜并無明顯的故障特征現(xiàn)象。

為驗證ASTFA方法的有效性，對圖10所示的原始振動加速度信號進行包絡(luò)階次譜分析。首先對原始振動信號進行Hilbert變換獲得其包絡(luò)譜，然后對包絡(luò)譜進行階次分析獲得其包絡(luò)階次譜，分析結(jié)果如圖15所示。從圖15中可以看出，原始振動信號的包絡(luò)階次譜并無明顯的故障特征現(xiàn)象。這是由于齒輪發(fā)生故障時的振動信號表現(xiàn)為多分量的調(diào)幅調(diào)頻信號，因此在進行階次分析前需將其分解為單分量信號。

為驗證基于ASTFA的階次方法的有效性，對圖10所示的振動信號采用基于EMD的包絡(luò)階次譜方法進行分析。首先采用EMD方法進行分解，得到3個分量信號，計算各分量信號基于Hilbert變換的包絡(luò)信號，對包絡(luò)信號進行階次分析。為方便，本文直接給出分解得到的3個分量信號的包絡(luò)階次譜，如圖16～18所示。

從圖16～18可以看出，采用EMD分解后的各分量的包絡(luò)階次譜中并沒有明顯的故障特征現(xiàn)象。

對比分析表明，ASTFA方法不但可以將信號分解為單分量的調(diào)幅調(diào)頻信號，而且在分解中直接得到瞬時幅值，避免了基于Hilbert變換的包絡(luò)分析，因此具有一定的優(yōu)越性。實驗分析結(jié)果表明基于ASTFA的階次分析方法能夠準(zhǔn)確提取變速齒輪的故障特征信息，適用于處理時變非平穩(wěn)信號。

5 結(jié) 論

根據(jù)本文的研究，可以得到以下結(jié)論：

（1）ASTFA方法是一種新的自適應(yīng)時頻分析方法，可以用于非平穩(wěn)、非線性信號的處理。改進的ASTFA方法降低了初始值的選擇難度，極大地提高了ASTFA的實際應(yīng)用性。

（2）包含在振動信號中的局部特征信息一般都具有調(diào)幅調(diào)頻特性，ASTFA方法可以直接得到分量的瞬時幅值和瞬時頻率，與EMD等方法不同，ASTFA方法不需進行Hilbert變換，因此，ASTFA方法在處理調(diào)幅調(diào)頻信號方面具有一定的優(yōu)越性。

（3）基于ASTFA的階次分析方法可以用于處理時變非平穩(wěn)信號，特別是對于轉(zhuǎn)速變化的旋轉(zhuǎn)機械，其能夠準(zhǔn)確從振動信號中提取局部特征信息。

本文重點研究了時變非平穩(wěn)信號的調(diào)幅特征提取，隨著研究的深入可以繼續(xù)研究ASTFA方法在相位調(diào)制中的應(yīng)用。另外，在初始值優(yōu)化選擇方面可以進一步考慮隨機優(yōu)化方法。

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