何慶飛,王旭平,李禹生
(1 西京學(xué)院機(jī)械工程學(xué)院,西安 710123;2 火箭軍工程大學(xué)作戰(zhàn)保障學(xué)院,西安 710025;3 平高集團(tuán)有限公司,河南 平頂山 467000)
航空液壓泵是飛機(jī)液壓系統(tǒng)的核心部件,對(duì)其進(jìn)行分析研究對(duì)飛機(jī)可靠安全飛行具有重要意義。但是航空液壓泵結(jié)構(gòu)非常復(fù)雜、振動(dòng)源眾多,采集信號(hào)受噪聲影響嚴(yán)重,為獲取真實(shí)信息,必須對(duì)采集信號(hào)進(jìn)行去噪[1-4]。小波分析法具備多分辨分析的特性和時(shí)頻局部化分析的能力[5],已被廣泛應(yīng)用于信號(hào)降噪處理。
小波閾值去噪法是根據(jù)信號(hào)和噪聲的小波系數(shù)特性的差異,根據(jù)設(shè)定閾值對(duì)小波系數(shù)進(jìn)行預(yù)處理,再重構(gòu)被處理后的小波系數(shù),來(lái)實(shí)現(xiàn)信號(hào)去噪處理[5]。小波閾值法已經(jīng)在很多領(lǐng)域得到應(yīng)用,取得了較好效果[6-8]。然而小波閾值法在航空液壓泵振動(dòng)信號(hào)去噪中應(yīng)用還很少,上述方法都存在小波閾值去噪法對(duì)非均勻分布信號(hào)去噪效果較差的缺陷。奇異值分解把噪聲非均勻分布的信號(hào)通過(guò)正交分解成噪聲分布相對(duì)均勻的分量,再運(yùn)用信號(hào)去噪技術(shù)將噪聲消除,達(dá)到去噪目的[9-10]。上述方法消除了小波閾值降噪對(duì)噪聲非均勻分布信號(hào)去噪效果相對(duì)較差的缺陷,但對(duì)沖擊信號(hào)去噪效果不理想[11]。
文中針對(duì)小波閾值降噪法和奇異值降噪法的不足,研究小波閾值函數(shù)改進(jìn)方法,提出改進(jìn)閾值的奇異值小波閾值降噪法,以飛機(jī)液壓系統(tǒng)主泵-軸向變量柱塞泵為例進(jìn)行研究,將該方法應(yīng)用于柱塞泵的滑靴磨損、配流盤(pán)磨損及柱塞磨損所采集的振動(dòng)信號(hào)降噪處理,從而提高柱塞泵故障診斷精度。
設(shè)航空液壓泵振動(dòng)信號(hào)X長(zhǎng)度為N,離散時(shí)間序列為X=(x1,x2,…,xN),取兩個(gè)正整數(shù)l和t,將X序列截取l段長(zhǎng)度為t個(gè)點(diǎn)的連續(xù)序列構(gòu)成l×t階矩陣B。
(1)
將矩陣B奇異值分解得:
(2)
將矩陣λiBi的各行首尾相連得一維序列信號(hào):Qi={Qi1,Qi2,…,Qir},所以一維信號(hào)被分解為:
X=Q1+Q2+…+Qr
(3)
小波閾值法處理步驟為:
1) 選取合適的小波及分解層數(shù)j,對(duì)采集的航空液壓泵信號(hào)用式(4)[5]進(jìn)行小波變換。
(4)
式中:j為分解層數(shù);h和g互為正交濾波器組;dj,k為小波系數(shù);cj,k為尺度系數(shù),k=0,1,…,N-1。
(5)
(6)
3) 將閾值處理后信號(hào)利用式(7)重構(gòu)得去噪后的信號(hào),實(shí)現(xiàn)航空液壓泵信號(hào)去噪處理。
(7)
如何設(shè)置閾值及選取閾值函數(shù)是小波閾值法去噪的關(guān)鍵。在硬、軟閾值法研究的基礎(chǔ)上,研究新的閾值函數(shù)[12],如式(8)所示:
(8)
式中m,K,n是閾值函數(shù)的調(diào)節(jié)參數(shù)。n,m影響閾值函數(shù)的形狀,參數(shù)K是小波閾值的逼近程度,在(0,1)區(qū)間調(diào)整,具體K值由去噪效果確定。由于該閾值函數(shù)能夠調(diào)節(jié)參數(shù),從而提高了調(diào)節(jié)精度,使小波閾值去噪效果更好。
將奇異值小波去噪法與改進(jìn)閾值法結(jié)合對(duì)航空液壓泵振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行去噪處理,步驟為:
1) 將采集含噪聲的航空液壓泵振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行奇異值分解得X=R1+R2+…+Ri+…+Rh。
2) 對(duì)正交分量Ri,0
3) 將去噪后的正交分量進(jìn)行線性疊加得X′,則X′=R′1+R′2+…+R′i+…+R′h。
方法流程見(jiàn)圖1。
圖1 改進(jìn)閾值奇異值小波去噪流程圖
采用Blocks信號(hào)仿真驗(yàn)證改進(jìn)閾值的奇異值小波去噪效果,見(jiàn)圖2。在原始Blocks信號(hào)中疊加高斯白噪聲,信噪比RSN=6 dB,見(jiàn)圖3。
圖2 原始Blocks信號(hào)
圖3 含噪聲的原始Blocks信號(hào)
圖4 硬閾值法去噪
圖5 軟閾值法去噪
圖6 改進(jìn)閾值法去噪
圖7 改進(jìn)閾值奇異值小波法去噪
表1 Blocks信號(hào)去噪后信噪比對(duì)比
對(duì)比可得,圖6改進(jìn)閾值法效果優(yōu)于圖4和圖5的軟、硬閾值法,而圖7改進(jìn)閾值奇異值小波法既提高了信噪比,又有效地抑制了偽吉布斯現(xiàn)象,而且降噪后信號(hào)更加光滑,能夠更有效地抑制噪聲。
以飛機(jī)液壓系統(tǒng)主泵-軸向變量柱塞泵為例進(jìn)行實(shí)驗(yàn)研究,將該方法對(duì)軸向變量柱塞泵的柱塞磨損、配流盤(pán)磨損、滑靴磨損和正常狀態(tài)的振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行去噪研究?;ツp、配流盤(pán)磨損和柱塞磨損3類(lèi)故障,分別如圖8~圖10所示。
圖8 滑靴磨損圖
圖9 配流盤(pán)磨損圖
圖10 柱塞磨損圖
對(duì)柱塞泵4種狀態(tài)采集數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,由于采集信號(hào)含有大量噪聲,只從時(shí)域波形難以看出航空液壓泵的狀態(tài)特征,特征頻率也無(wú)法從頻譜圖凸顯,因此,必須對(duì)采集的航空液壓泵狀態(tài)信號(hào)去噪處理,而后給予診斷分析。
將提出的改進(jìn)閾值奇異值小波去噪法對(duì)航空液壓泵的振動(dòng)信號(hào)去噪處理,結(jié)果如圖11~圖14所示。
圖11 正常狀態(tài)信號(hào)分析
圖12 滑靴磨損信號(hào)分析
圖13 配流盤(pán)磨損信號(hào)分析
圖14 柱塞磨損信號(hào)分析
由去噪后的時(shí)域波形和頻譜圖可知,去噪后的振動(dòng)信號(hào)保留了信號(hào)的細(xì)節(jié)特征,同時(shí)消除了低頻、高頻成分的噪聲干擾信號(hào),能明顯分辨出航空液壓泵4種不同狀態(tài),為進(jìn)一步分析航空液壓泵的振動(dòng)信號(hào)提供了有效數(shù)據(jù),將航空液壓泵的故障診斷精度提高至96%。
1)改進(jìn)的小波閾值函數(shù)抑制了軟、硬閾值函數(shù)的不足,而且穩(wěn)定性和連續(xù)性好;奇異值分解技術(shù)消除了小波閾值法對(duì)噪聲非均勻分布信號(hào)去噪的缺陷。
2)仿真信號(hào)應(yīng)用結(jié)果表明,改進(jìn)閾值的奇異值小波法既去除掉高斯噪聲,又增加信噪比,還能控制閾值法產(chǎn)生的偽吉布斯現(xiàn)象,去噪后信號(hào)的波形光滑性也得到了提高。
3)航空液壓泵振動(dòng)信號(hào)降噪結(jié)果表明,文中方法能保留信號(hào)主要特征,有效濾除干擾噪聲,為振動(dòng)信號(hào)的分析提供有效數(shù)據(jù)。