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    基于峭度分析的聲發(fā)射故障檢測

    2018-07-04 06:34:38沈陽工業(yè)大學信息科學與工程學院何鵬舉
    電子世界 2018年12期
    關(guān)鍵詞:峭度特征參數(shù)幅值

    沈陽工業(yè)大學信息科學與工程學院 何鵬舉 于 洋

    0 引言

    峭度是描述波形尖峰度的一個導出函數(shù),反映出隨機變量分布特性的數(shù)值統(tǒng)計量,是歸一化的四階中心距,其定義為[1]:

    其中,X 為信號的幅值;P( X )為信號的概率密度函數(shù)。

    離散信號的峭度定義為:

    在聲發(fā)射的特征參數(shù)總有一個參數(shù)RMS(信號有效值),其定

    義為:

    因此峭度值K(或峭度系數(shù))可以表示為:

    峭度處理會使聲發(fā)射信號的能量得到放大,削弱較低噪聲信號的能量,這樣就會很好的凸顯聲發(fā)射信號。

    根據(jù)相關(guān)材料可知,當沒有聲發(fā)射信號只有噪聲信號時(材料完好的時候),噪聲振動基本服從正太分布,即峭度值K ≈ 3,此時波形服從正太分布;當檢測材料出現(xiàn)損傷進而產(chǎn)生聲發(fā)射信號的時候,峭度值K將會變大[2]。

    降噪處理后的信號,經(jīng)過峭度處理會突出高幅值信號,同時抑制低幅值的信號,聲發(fā)射信號會得到有效的凸顯,且殘留的干擾信號也會被進一步抑制。有利于聲發(fā)射信號的識別和分析[3]。

    1 峭度值計算

    如圖1.1所示,當數(shù)列N較小時,數(shù)據(jù)處理的差別。

    圖1.1 少量數(shù)據(jù)的峭度值計算對比圖

    由圖1.1的四張圖可以看出,在圖a時,信號的特征不是很明顯,基本屬于雜亂無章的,看得出噪音干擾信號很多。圖b中信號有了初步的抑制和突出的差別,可以明顯的看出突出信號。在圖c中,波形中期的突變值被進一步抑制,初期的波形得到的突出。在圖d中可以清楚看出最開始的一個信號得到了不斷的加強,而其他信號都得到了相當大的抑制[5-7]。

    在軸承無故障運轉(zhuǎn)時,由于各種不確定因素的影響,振動信號的幅值分布接近正態(tài)分布,峭度指標值K≈3;隨著故障的出現(xiàn)和發(fā)展,振動信號中大幅值的概率密度增加,信號幅值的分布偏離正態(tài)分布,正態(tài)曲線出現(xiàn)偏斜或分散,峭度值也隨之增大。峭度指標的絕對值越大,說明軸承偏離其正常狀態(tài),故障越嚴重,如當其K>8時,則很可能出現(xiàn)了較大的故障。

    理論中當K>3.3的時候認為有聲發(fā)射信號發(fā)生,由圖3.12所示在K>3.3的信號呈現(xiàn)出一定的周期性,可以認定為是成周期變化的故障信號

    其實隨著N值的不斷增加,即代表峭度計算包含的數(shù)據(jù)越來越多,可能會包含聲發(fā)射信號同時也包含噪聲信號,如果數(shù)據(jù)的額定時間跨度過大就很可能掩蓋掉一些重要信息,這樣就失去了峭度值計算的意義;但是如果時間差過于小,就會使信息量變得很小,無法達到對聲發(fā)射信號的突出,以及對噪聲信號的抑制效果。所以對于N值的選取應適當且謹慎[8]。

    2 等時差峭度值計算

    上文應用的峭度值分析方法是對固定個數(shù)的原始信號數(shù)據(jù)進行計算,但是在實際應用中很可能會出現(xiàn)兩個原始信號之間的時間間隔比較長,則有可能導致峭度計算的數(shù)據(jù)時間跨度太大,掩蓋了很多重要的信息。所以本文對傳統(tǒng)的峭度分析進行了改進,設(shè)計了等時差峭度值分析方法。

    等時差峭度值指在固定時間間隔T內(nèi)對數(shù)據(jù)進行峭度計算,數(shù)據(jù)的個數(shù)不確定,這樣很容易凸現(xiàn)信號的周期特性。波形圖像如圖2.1所示。

    圖2.1 等時差峭度值對比圖

    在等時差的峭度值計算中,效果相對還是比較明顯的,與傳統(tǒng)的峭度值計算的效果相比,K>3.3的信號峰值更加明顯,所以在聲發(fā)射檢測中峭度的計算應用防范且效果明顯。

    峭度值分析能夠有效的檢測到實驗條件下由于缺陷產(chǎn)生的聲發(fā)射信號特征,為在噪聲環(huán)境中檢測聲發(fā)射信號提出了有效的方法。

    3 結(jié)論

    從聲發(fā)射信號的特征參數(shù)的特點出發(fā),通過對特征參數(shù)的分析達到對聲發(fā)射源的識別。由于聲發(fā)射信號在采集過程中避免不了會有噪音信號的干擾,所以利用峭度分析,對聲發(fā)射數(shù)據(jù)中的特征參數(shù)進行分析,突變現(xiàn)貨偶可以得到進一步凸顯,而噪聲信號會被不斷的抑制。通過這種方法,對數(shù)據(jù)中的特征數(shù)據(jù)進行區(qū)別采集,這些數(shù)據(jù)中基本包含著損傷的聲發(fā)射信號,根據(jù)實際的應用創(chuàng)建了等差峭度和等時峭度兩種峭度分析,并以圖像的方式進行顯示,進而可以通過這些數(shù)據(jù)對被檢測材料的損傷進行定量和定性的分析。

    [1]郝如江等.能量因子用于軸承故障聲發(fā)射信號的特征提取[C].第十二屆全國設(shè)備故障診斷學術(shù)會議論文集,2010.

    [2]吳璞,夏長林.分段峭度值用于列車滾動軸承故障聲發(fā)射診斷研究[J].機電產(chǎn)品開發(fā)與創(chuàng)新,2015,28(6):58-60.

    [3]楊瑞峰,馬鐵華.聲發(fā)射技術(shù)研究及應用發(fā)展[J].中北大學學報,2006,27(5):456-461.

    [4]謝愛平,龔文,黃文學.聲發(fā)射檢測滑動軸承故障研究進展[J].湖南電力,2008(5):60-62.

    [5]柏木萬博.機械振動講演文集[M].鄭州機械研究所,1984:10-12.

    [6]亢景福.混凝土硫酸鹽侵蝕研究中的幾個問題[J].混凝土,1995(3):9-18.

    [7]趙洪波.聲發(fā)射檢測技術(shù)研究現(xiàn)狀與發(fā)展方向[J].電子世界,2014,21(3):193-194.

    [8]梁家慧.聲發(fā)射儀器的進展[J].無損檢測,2002,20(10):285-291.

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