（机械电子工程专业论文）基于时频分析的虚拟式旋转机械特征分析仪系统的研究.pdf

中文摘要 摘要 旋转机械在机械装备中占有举足轻重的地位，它们大多为生产企业中的关键 设备，因此，保证旋转机械的安全可靠运行对企业和国民经济有重要的意义。旋 转机械特征分析是旋转机械故障诊断和状态监测的重要组成部分，其中的振动测 试方法又是特征分析的主要手段，而特征信息提取技术的高低主要取决于相应测 试仪器的分析功能。目前的测试仪器对平稳振动信号有比较成熟和完善的测试和 分析手段，但在对以升、降速过程为代表的旋转机械非平稳振动信号的特征提取 方面还缺乏完善而有效的分析功能，这也意味着现有测试仪器在旋转机械非平稳 振动信号的分析上还不能很好地适应旋转机械的高速化、精密化和自动化的发展 需要。因此迫切需要对现有技术的进行补充和完善，并增加新的分析功能。 本文在对旋转机械典型故障特征、传统特征分析方法和非平稳信号的时频分 析技术进行了详细介绍的基础上，将时频分析技术引入旋转机械特征分析领域； 同时，对旋转机械特征分析的主要手段阶比分析技术进行了深入研究，利用 信号的瞬时频率与旋转机械转速的对应关系提出了实现阶比分析的崭新途径，并 在工程实践中证明了这一途径的正确性。 在课题研究中提出了基于瞬时频率估计的旋转机械阶比跟踪方法，该方法用 时频分析技术中的峰值搜索方法直接从原始振动信号中获得旋转机械多分量振动 信号中与转速相对应的瞬时频率估计，并通过曲线拟合的方法获得瞬时转速曲线， 最后实现了阶比分析中的阶比跟踪采样，成功解决了原来阶比跟踪方法中存在的 需要转速计、鉴相装置等专门辅助硬件设备和由此产生的复杂安装要求等问题， 使阶比分析实现途径得以简化，并降低了阶比分析的使用成本。 通过对阶比跟踪滤波方法进行了深入研究，针对原有硬件方法中存在的需要 转速计、跟踪滤波器等专门硬件辅助设备和计算阶比跟踪滤波中使用分块数字滤 波会产生的边沿效应问题，提出了基瞬时频率估计和零相位数字滤波的阶比跟踪 滤波方法。该方法是对现有方法的发展和补充。 研究并实现了基于时频滤波的阶比分量提取。该技术采用了时频分析中的 g a b o r 变换，可有效地对旋转机械振动信号中的阶比分量信号进行重构提取，使对 选定的阶比分量进行单独分析提供了可能。 基于以上研究成果，在实现了无需转速计的旋转机械阶比分析，包括：阶比 谱分析、阶比谱阵、跟踪阶比谱和阶比分量提取等。这些分析功能的简化实现为 旋转机械特征分析仪器的成功开发奠定了基础。 开发出虚拟式旋转机械特征分析仪。该特征分析仪具有时频分析功能和基于 重庆大学博士学位论文 研究成果的阶比分析功能，可实现对旋转机械非平稳信号特征信息的有效提取和 分析，弥补了传统仪器在非平稳信号分析方面的不足，显示了虚拟仪器这一全新 仪器设计理念的强大优势。 研究中用开发的虚拟式旋转机械特征分析仪对不同的测试对象进行了实测分 析，试验结果表明所研究和提出的方法的有效性，同时也展示了所开发的虚拟仪 器具有强大的非平稳信号分析功能。 本项目系国家自然科学基金重点资助项目“面向机械测试的控件化虚拟仪器 系统的研究”( 批准号：5 0 1 3 5 0 5 0 ) 之子项目。 关键词：旋转机械，特征分析，时频分析，阶比分析，虚拟仪器 英文摘要 a b s t r a c t r o t a t i n gm a c h i n e r yt a k e su pt h em a j o rp a r ti na l lm a c h i n e r ye q u i p m e n t sa n dp l a y s r ni m p o r t a n tr o l ei ni n d u s t r ye n t e r p r i s e s i ti sv e r yi m p o r t a n tt o 吼s u l et h er u n n i n g s a f e t yo fr o t a t i n gm a c h i n e r y f o rb o t he n t e r p r i s e sa n d0 1 2 1 s o c i e t y c h a r a c t e r i s t i c s a n a l y s i sp l a y sa l li m p o r t a n tr o l ei n f a u l t sf i n da n dd i a g n o s i so fr o t a t i n gm a c h i n e r y v i b r a t i o nm e a s u r e m e n ta n dt e s ti sap o p u l a rm e t h o di na l lc h a r a c t e r i s t i c sa n a l y s i s m e t h o d s t h el e v e lf o rg e t t i n gi n f o r m a t i o nd e p e n d so i lt h ea n a l y s i sf u n c t i o n sa s s o c i a t e d 惭t ht h em e a s u r e m e n ti n s t r u m e n t s u pt on o w , m o s tm e a s u r e m e n ti n s t r u m e n t so f t e n u s e da r ev e r yg o o dt oa n a l y s i ss t a t i o n a r yv i b r a t i o no fr o t a t i n gm a c h i n e r y , b u ti sl a c k i n g i nn o n - s t a t i o n a r yv i b r a t i o nc h a r a c t e r i s t i c sa n a l y s i st os o m ee x t e n d ，f o re x a m p l e ，t h e v i b r a t i o nc a u s e db yr o t a t i n gm a c h i n e r yd u r i n gr u n - u po rc o a s td o w n t h i sm e a n st h e n o n - s t a t i o n a r yv i b r a t i o na n a l y s i sf u n c t i o n sc u r r e n tu s e di nm e a s u r e m e n ti n s t r u m e n t sa r e n o ts a t i s f i e dt h er e q u i r e m e n tb yt h ea d v a n c e dd e v e l o p m e n to f r o t a t i n gm a c h i n e r yw h i c h w i t hh i 曲s p e e da n dh i g hp r e c i s i o n s o ，i ti su r g e n tt oc o n t i n u ep e r f e c tt h et e c h n i q u e s c u r r e n tu s e da n da d dn e w a n a l y s i sf u n c t i o n s i n t h i sd i s s e r t a t i o n ，t i m e f r e q u e n c ya n a l y s i sm e t h o d sw e r ei n t r o d u c e di nt h e c h a r a c t e r i s t i c sa n a l y s i so fr o t a t i n gm a c h i n e r y w h i l eag o o ds t u d yt oc l a s s i cf a u l t s c h a r a c t e r i s t i e so f r o t a t i n gm a c h i n e r y , t r a d i t i o n a lm e t h o d sf o rc h a r a c t e r i s t i c sa n a l y s i sa n d t h et i m e - f i e q u e n c ya n a l y s i sf o rn o r l s t a t i o n a r ys i g n a l s a ni m p o r t a n tr e s e a r c hw e r e c a r r i e do no r d e ra n a l y s i s av e r yp o w e r f u lt o o lf o rc h a r a c t e r i s t i c sa n a l y s i so fr o t a t i n g m a c h i n e r y s o m en e wm e t h o d st op e r f o r mo r d e ra n a l y s i sw e r ep r o p o s e da n ds u c c e s s f u l d o n eb a s e do nt h er e l a t i o n s h i pb e t w e e nt h ei n s t a n t a n e o u sf r e q u e n c yo fv i b r a t i o ns i g n a l a n dt h er o t a t i n gs p e e do f m a c h i n e r y o r d e rt r a c k i n go fr o t a t i n gm a c h i n e r yb a s e do ni n s t a n t a n e o u sf r e q u e n c ye s t i m a t i o n w a sp r o p o s e di no u rr e s e a r c h i nt h i sm e t h o d ，t h es p e e dc o r r e s p o n d i n gi n s t a n t a n e o u s f r e q u e n c ye s t i m a t i o nw a sa t t a i n e df r o mm u l t i c o m p o n e n t sv i b r a t i o ns i g n a l sb yp e a k s e a r c h i n g o i l t i m e 一丘e q u e n c yp l a n e ，c u r v ef i t t i n g w a s e m p l o y e d t oo b t a i nt h e i n s t a n t a n e o u sf r e q u e n c yl a w , a n do r d e rt r a c k i n gs a m p l i n gw a sd o n ef o ro r d e ra n a l y s i s b yt h i sm e t h o d ，s o m es p e c i a lh a r d w a r e ，s u c ha ss p e e dc o u n t e r , k e y p h a s o rd e v i c e ，e t c a r ea v o i d ，a n dt h ec o r r e s p o n d i n gi n s t a l l a t i o nl i m i t e dr e q u i r e db yt r a d i t i o n a lo r d e r t r a c k i n gm e t h o d si sn o te x i s tt o o i tm a k e st h eo r d e ra n a l y s i ss i m p l i f i e da n dc a nb e p e r f o r m e da tal o wc o s t i i i 重庆大学博士学位论文 b yd e e ps t u d ya n d a d v a n c e dr e s e a r c ho nt r a d i t i o n a lo r d e rt r a c k i n gf i l t e r i n gm e t h o d ， an e wo r d e rt r a c k i n gf i l t e r i n gm e t h o db a s e do ni n s t a n t a n e o u s 台e q u e n c ye s t i m a t i o na n d z e r o - p h a s ed i s t o r t i o nd i g i t a lf n t e r i n gw a sp r o p o s e d i to v e r c o m e st h ep r o b l e m so f h a r d w a r er e q u i r e m e n tf o rs p e e dc o u n t i n ga n da n a l o gt r a c k i n gf i l t e rt od ot r a c k i n g f a l t e r i n gi np a s tt i m e i ti s a ne f f e c t i v ea d d i n gt ot r a d i t i o n a lo r d e rt r a c k i n gf i l t e r i n g m e t h o d s o r d e rc o m p o n e n te x t r a c t i o nb a s e do nt i m e - f r e q u e n c yf i l t e r i n gw a ga l s or e s e a r c h e d ： g a b o rt r a n s f o r m ，ap o p u l a rt i m e - f r e q u e n c ya n a l y s i sm e t h o d ，i se m p l o y e dt od ot h e o r d e rc o m p o n e n te x 廿a c f i o nb ys i g n a ls y n t h e s i s s o ，t h eo r d e rc o m p o n e n ts e l e c t e dc a n b y t r e a ta l o n eb y 血r t h e ra n a l y s i s t h et a c h o l e s so r d e ra n a l y s i s ，s u c ha so r d e rs p e c t r u m ，o r d e rm a t r i xa n dt r a c k i n g o r d e rs p e c t r u m ，o r d e rc o m p o n e n te x t r a c t i o ne t c ，w a sp r o g r a m m e db a s e do nt h e s e m e n t i o n e da b o v e a l lo ft h e s ef u n c t i o n sp r o v i d e dag o o df o u n d a t i o nf o rt h ed e v e l o p i n g o f v i r t u a lc h a r a c t e r i s t i e sa n a l y z e ro f m t a f i n gm a c h i n e r y av i r t u a li n s t r u m e n t ，r o t a t i n gm a c h i n e r yc h a r a c t e r i s t i c sa n a l y z e r , w a sp r o g r a m m e d w i t hs o m ep o w e r f u lt i m e f r e q u e n c ya n a l y s i sf u n c t i o n sa n da l lo r d e ra n a l y s i sf u n c t i o n s i n t r o d u c e da b o v e s o ，i ti se n a b l e dt h ea b i l i t i e st oa n a l y s i sn o n - s t a t i o n a r yv i b r a t i o no f r o t a t i n gm a c h i n e r ya n de l i m i n a t et h ew e a kp o i n t so fc u r r e n tu s e dm e a s u r e m e n ta n dt e s t i n s t r u m e n t s t h ea d v a n t a g eo fi n s t r u m e n t sd e v e l o p i n gb yt h ei l e wv i r t u a li n s t r u m e n t s d e v e l o p i n gc o n c e p ti sa l s ow e l ls h o w e db yi t m a n ya c t u a l t e s t sf o rd i f f e r e n tt e s t o b j e c t s w e r ed o n ew i t ht h ev i r t u a l c h a r a c t e r i s t i c sa n a l y z e ro fr o t a t i n g m a c h i n e r y t h et e s tr e s u l t sp r o v i d e de n o u g h e v i d e n c e st h a tt h ev i r t u a lc h a r a c t e r i s t i c sa n a l y z e ri sv e r yg o o da tn o n - s t a t i o n a r y v i b r a t i o na n a l y s i s t h i sw o r kw a sas u b - p r o j e c to ft h ek e yp r o j e c ts u p p o r t e db yn a t i o n a ln a t u r a l s c i e n c ef o u n d a t i o no f c h i n a ( n o 5 0 1 3 5 0 5 0 ) k e y w o r d s ：r o t a t i n gm a c h i n e r y , c h a r a c t e r i s t i c sa n a l y s i s ，t i m e f r e q u e n c ya n a l y s i s ， o r d e ra n a l y s i s ，v i r t t m li n s m a - n e n t l v 1 绪论 l 绪论 1 1 引言 2 l 世纪是人类进入信息时代的世纪，信息的重要性已被广泛认同。测试属于 信息科学范畴，称之为信息探测工程学，是人类认识自然、掌握自然规律的途径， 是形成、发展和检验自然科学理论的实践基础。 在机械工程学科中，机械设备的状态监测和故障诊断是信息提取技术的重要 应用领域之一。目前机械设备发展的一个明显趋势是向大型化、高速化、连续化 和自动化方向发展。机械设各的功能越来越多，性能指标越来越高，组成和结构 越来越复杂，由此导致对设备的管理与维修人员的素质要求也越来越高。现代化 机械设备的广泛应用一方面大大促进了生产的发展，主要表现在提高了生产率， 改善了产品质量，降低了生产成本和改善了工人劳动条件，并节约了能源和精简 了人员。另一方面也潜伏着个很大的危机，即一旦机器设备发生故障，所造成 的直接和间接损失将十分严重。随着生产的发展，机器设备数量迅速增长，这一 危机可能导致的后果也越来越严重，越来越突出。这一客观形式促使了机械状态 监测及故障诊断技术和学科的诞生和兴起。目前在机械状态监测及故障诊断中使 用的方法 1j 主要有直接观察法、振动( 噪声) 监测法、无损检测法、磨损残余物测 定法、机器性能参数测定法等。这些方法不断被相关领域的研究人员深入研究和 发展并在工程实际中取得了很好的应用效果。 振动是机械设备的主要故障特征，对应的振动测试和监测技术是信号处理的 重要应用领域之一，本文对围绕课题研究所涉及的机械振动测试信号处理技术进 行了详细的论述。- 分析机械设备的振动信号主要有以下目的f 2 ： 1 ) 将振动数据以一种简化和容易理解的形式表示出来。 2 ) 将振动特征和具体的机器振动特性相联系。 3 ) 对机器振动提供一种一致的可重复的测量方式。 4 ) 识别振动特征随时间和操作状态的改变的变化。 随着各种崭新的信号分析方法和技术不断被研究、完善和应用，使得数据处 理技术，信号分析技术等方面得到迅速应用和发展。建立在信号处理技术之上的 基于振动信号处理的机械设备状态监测及故障诊断技术正在发生巨大的变革。主 要表现为正由原来的平稳振动信号分析向非平稳振动信号分析技术的纵深发展。 可以预见，随着非平稳振动信号分析技术的深入研究和逐步应用，可弥补原平稳 信号分析技术在诸如旋转机械升、降速阶段振动和瞬态冲击振动方面的不足，为 机械设备状态监测及故障诊断提供更加准确和充分的信息。在旋转机械振动分析 重庆大学博士学位论文 上将平稳信号分析技术与非平稳信号分析技术相互结合，取长补短，必将有力地 推动机械设备状态监测及故障诊断技术的发展，并开拓更加广阔的应用空间。 1 2 课题背景介绍 1 2 1 课题来源 本项目为国家自然科学基金重点资助项目( 批准号5 0 1 3 5 0 5 0 ) 之子项目。 1 2 2 课题的任务及目标 1 ) 在对时频分析技术进行研究的基础上，研究其在旋转机械非平稳振动信号特征 分析上的应用方法和理论，并提出若干新的观点、方法和实现途径，初步实现 现代时频分析技术在旋转机械非平稳振动信号特征分析上的结合与应用。 2 ) 开发出一套适合于旋转机械非平稳振动信号的虚拟式特征分析仪，为“面向机 械测试的智能控件化虚拟仪器系统的研究”国家自然科学基金重点资助项目提 供相关的智能控件【3 j 功能模块”。 1 3 旋转机械特征分析的国内外发展状况和趋势 1 3 1 旋转机械特征分析简介 振动是用来表示机械系统振荡( 往复变化) 现象的专用术语，通常由频率和幅 值进行定义。它既可理解为一个物理物体、结构或其它事物的运动，也可理解为 一个振荡的激振力对一个机械系统的作用结果【4 。有关振动的详细理论和介绍可参 见相关的资料，在这里只想强调激振力( 或称为振源) 与振动有着密切的联系。 在旋转机械设备中，振动肯定是由相关的激振力引起的，而这类激振力又大多和 一定的具体故障相联系。因此，在旋转机械的振动信号中包含着大量可反映设备 运行状态的有用信息或称为信号特征，振动信号分析是旋转机械现代状态监测和 故障诊断的重要组成部分，并在设备预测维修中发挥着重要的作用，文献【5 垤出通 过振动特征分析至少可以找出旋转机械设备7 0 的故障源。通过振动特征分析可 确保机器运转的安全，避免事故的发生，同时结合较好的维修项目管理可显著降低 机器的运行成本。 从采集的数据中提取与系统状态有关的数据，再分析这些数据，提取其中与系 统状态相关性较大的敏感特征，这样一个过程被称为特征提取。特征提取的完善 和正确与否，直接影响到诊断是否成功和诊断结果的准确性。特征分析是机械设 备故障诊断技术中十分重要的一种诊断方法，特别是对于大量使用的旋转型机械 及往复型机械。旋转机械振动最显著的特征是振动与转速有着密切联系，因此， 旋转机械特征分析在原理上主要是借助旋转机械最基本的运动变化一转速( 转 分，r p m ) 。在转速变化时或在某一稳定转速运行时，在轴承、机体等各重要部位， 2 1 绪论 能反映机械运动特征的测点，测量机械振动量值的大小，来分析和半- t j n 机械的运 行状态。 旋转机械通常存在两类性质不同的根源会引起部件和机体的振动：一类是由 于机械运动件的质量不平衡、几何轴线不对中、齿轮啮合不好、传动件配合失当、 轴颈轴承间隙过大等引起的机械振动。其中包括周期振动、冲击振动、随机振动 等，同时也引起噪声。若从振动频谱角度给予命名，因为大多数振动都具有周期 性的特征频率，所以一般称之为特征分量。这一大类的振动多数以轴转速为相应 函数，属于不同转速时的强迫振动力。特征分析的目的就在于把这些众多的特征 分量( 频率) ，从复杂的信息中识别出来，研究和分析它们的变化特征，从而判别 机器运行是否正常。为了分析方便起见，有时将转速量纲( r p m ) 转换成频率 j h z ) = n 6 0 。由于机械传动中主动与从动件之间有一定的传动比值关系，又常常以 某基轴转速( r p m ) 为基准，相对于基轴转速的倍数厶称为阶比( 或阶次) ，所以 常以阶比转速作为自变量来进行特征分析。另一类振动是由于结构响应、自激振 动或环境振动引起的振动响应，例如：流体的喘激振动、轴承油膜振动、部件本 身的响应振动、结构的局部振动等。这类振动的特点是与旋转机械的转速、转速 阶数无直接关系。 总之，旋转机械故障有许多种形式，其故障原因及特征信号各不相同，利用 振动信号提取出能反映旋转机械工作状况的特征信息，是进行故障的准确诊断和 预防的必要前提。 1 3 2 旋转机械特征分析的基本状况 振动信号分析是旋转机械特征分析所依赖的基础，其内容是信号分析的重要 组成部分，并随着信号分析技术的不断发展而不断发展和壮大。 工程应用中大多数得到的信号通常是时间的函数。尽管用来描述一个给定信 号的方式几乎可以是无穷无尽的，但在本质上时间和频率是两个最重要和最基本 的变量，时域函数表示了信号幅值随时间的变化，频域函数则反映了变化发生的 频率。因此，目前在国内外的工程应用中采用的特征提取方法主要有时域分析( 包 括相关分析、波形分析、时域平均、轴心轨迹、解调分析等) 和频域分析。通过 信号的时域分析，可以揭示信号的微分结构、积分结构、概率分布函数，获得信 号的统计平均值、幅值大小、总能量信息等特征。将测试信号的时间历程通过傅 里叶变换转到频域内进行分析和处理，称为频域分析或频谱分析。在旋转机械特 征分析中往往更希望获得被分析信号的频率构成和各频率分量能量的大小等信 息，这些信息在旋转机械故障原因的分析、查找和预防等方面有重要用途。因此， 自1 9 6 5 年c o o l e y 和t u k e y 提出傅里叶快速算法( f f t ) 【6 【7 3 以来，频域分析法得 到迅速发展，成为目前旋转机械特征分析中最重要和应用最广泛的手段，也是测 重庆大学博士学位论文 试分析仪器通常必备的功能。 频域分析内容十分丰富，主要包括有幅值谱、相位谱、功率谱( 密度) 、细化 谱和频率响应函数等。频域分析的基础是傅里叶变换因此通常也称为傅里叶分析， 在测试仪器中又傅里叶分析的实现是基于快速傅里叶变换的，因此相应的测试仪 器也称为f f t 分析仪，是目前最基本的旋转机械特征分析仪器。 应该了解的是，旋转机械振动信号和通常信号分析中的随机信号一样，也可 分为平稳( 随机) 信号和非平稳( 随机) 信号两大类。振动信号的平稳性是指信 号的统计特征参数( 包括时域统计特性如：均值、方差、偏斜度、峭度等和频域 统计特性如：频谱、功率谱、互谱、相干分析等) 是否随时间的变化而变化，若 无变化( 或变化很小) 则信号属于平稳信号( 或近似平稳信号) ，反之则为非平稳 信号博1 【”。与此相对应，旋转机械特征分析方法也可分为平稳振动信号分析和非平 稳振动信号分析两大部分。 1 传统旋转机械特征分析中傅里叶分析方法的不足 傅里叶分析在信号处理中的地位仍然是不可替代的，我们怎么赞美它都不算 过分。傅里叶分析的基本方法可用以下两式表示 ”】 s ( ) = d ( ，) g 哪种出 5 ( f ) = 亡s ( 伽埘矽 ( 1 1 ) ( 1 2 ) 此即我们所熟悉的傅里叶变换对。式( 1 1 ) 称为正变换，它建立了信号从时域到 频域的桥梁，而式( 1 2 ) 称为逆变换，则建立了信号从频域到时域的桥梁。 日憎幽d 口吨m 甜 船 i f l 八k 一 l | 憋； ? j| | ；| x 黼v 日0 ：0 t口 n # l2 l4 w w m * m ； |三， | 厂 r | 矿 ，| 、l、燃一 图1 1 两个具有相同傅里叶频谱的不同信号 f i g i 1 t w od i f f e r e n ts i g n a l sb u tc o r r e s p o n d i n gt ot h es a m cf o u r i e r s p e c t r u m 由式( 1 1 ) 不难看出，傅里叶分析的基本思想是将一个信号分解为多个正弦 4 1 绪论 函数之和 1 0 】 “】，其对频率是用整个正弦信号定义的，与时间无关，这称为傅里叶频 率。傅里叶变换是一种整体变换，存在一对基本矛盾：时域与频域的局部化矛盾， 即若想在时域上得到信号足够精确的信息，就得不到信号在频域上的信息，反之 亦然1 2 1 。因此，傅里叶分析适合分析频率不随时间变化的线性、平稳信号，以及 对信号作全局分析；而不适合分析频率随时间变化的非线性、非平稳信号，以及 对信号作局部分析。如图1 1 所示，对两个在不同时刻以不同方式变化但含有相同 频率成份的线性调频信号，图中的时频谱图( 下述) 和下端的时域波形清晰的显 示了这两个信号频率的发生时间和变化规律的截然不同，但图左边的傅里叶频谱 却是完全相同的。 由此可得如下结论：傅里叶分析是一种全局分析，可以有效地揭示被分析信 号整个过程中所包含的频率成分，但无法反映信号中频率随时间变化的规律，因 此它只实用于平稳信号的分析。而在旋转机械的故障诊断中，存在大量的非平稳 信号，如升、降速过程的振动、故障产生的冲击和载荷变化过程的振动等。对这 些典型的非平稳信号进行分析的主要目的在于揭示其局部特征，尤其是其频率随 时间变化的规律，而傅里叶分析显然对这一要求无能为力。 随着旋转机械制造技术的发展，和工业应用的需求，旋转机械越来越向着高 速化、精密化和自动化的方向发展，对相应的旋转机械状态监测和故障诊断的要 求也越来越高，对大型旋转机械的升、降速等过程和精密机械的加工过程的监测 越显重要，非平稳振动信号的分析要求愈显突出，而传统的特征分析技术已经不 能很好适应这一情况，因此，特征分析的内容及待发展和补充。 2 传统旋转机械特征分析中非平稳振动信号处理的基本状况 针对旋转机械特征分析对非平稳信号分析的需求，目前旋转机械特征分析的 发展趋势总体上是从平稳振动分析到非平稳振动分析，同时也包括对原有方法的 不断完善。旋转机械非平稳信号的特征分析的研究起步并不晚，早在上个世纪7 0 年代末期就诞生了诸如：瀑布图、极坐标图和阶比分析等方法，这些方法的应用 在一定程度上弥补了傅里叶分析的不足，并成为现在测试仪器的主要非平稳信号 分析功能。但同时应该看到这些方法中有的在分析精度上不能适应较快的升、降 速过程( 如瀑布图) ，有的在实施上较复杂和昂贵( 极坐标图、阶比分析) 等，因 此在应用上有很大局限，远不如傅里叶分析普遍，仍需要进步的发展和完善。 有关这些方法的具体内容将在本文中相关章节论述。 总之，目前的旋转机械特征分析技术在旋转机械平稳振动信号分析上已比较 成熟，基本上可满足工程实际的需要；相对而言，对旋转机械非平稳振动信号的 分析方法却明显不足。但在工程需求方面，对非平稳振动信号分析的需要却越来 重庆大学博士学位论文 越迫切，现有方法已经不能很好适应这一要求，急需完善和发展原有方法和研究 新的途径。 1 3 1 3 旋转机械特征分析的发展趋势 从信号处理的观点看，解决非平稳信号分析的途径不外乎两种：一种最直接 的方式就是将非平稳信号鼍筻”为平稳信号。在信号处理理论上就是将在一个域属于 非平稳的信号，变换成另一个域的平稳信号再进行分析；另一种就是寻找新的特 征提取方法。 第一种方法其实就是本课题重要研究的阶比分析技术。阶比分析的实质就是 将时域的平稳信号，通过等角度采样转换为角度域的平稳信号或准平稳信掣” 【1 4 】， 但是阶比分析的传统实现步骤在实际应用中并不方便，而且需要采用价格比较昂 贵的专用设备，因此在实际应用中受到很大局限。由于旋转机械振动中很多振动 与转速有密切联系，而阶比分析可很好地反映与转速相关的振动【l3 1 ，因此阶比分 析在旋转机械非平稳振动特征提取方面一直是研究的重点，也是本课题重点涉及 的内容。目前国外研究人员在该领域的研究中己取得了不少成果，在一定程度上 简化了阶比采样的实现方法，降低了其应用门槛，但仍然需要辅助设备和一定的 安装条件，因此该方法仍有继续完善和发展的空间。有关这一方法的具体论述将 在本文中相关章节详细论述。 随着以电子技术、计算机技术的不断进步和通讯、语音处理的需求，信号处 理技术在近十年得到飞速发展，多种原来只在理论上进行研究的非平稳信号分析 方法迅速的到实际应用，为第二种方式提供了有效途径，目前以时频分析和小波 分析为代表的现代非平稳信号分析手段正开始进入旋转机械特征分析领域，下面 对这些技术的发展概况和在旋转机械特征分析中的研究作一简要介绍。 1 旋转机械非平稳振动特征分析中的时频分析 1 ) 时频分析的提出及意义 傅里叶频率是种不随时间变化的频率信，但时间表示信号的延迟，频率表 示信号振动或交变的快慢，从物理意义上分析，它们并不矛盾，是可以相容、可 以同时出现的量。自然界和现实生活中，时变频率( 即变化的频率) 也是普遍存 在和直觉容易感受到的，如音调的升降等。研究时变频率最容易想到的理想方法 是定义瞬时频率，然后对其进行研究，从而获得信号频率随时间变化的规律。这 方面的工作也确实很早就有学者开始尝试【”】。但人们在研究中发现，这一设想的 直接实现并不容易。既使到目前，瞬时频率的研究也进展缓慢。人们还发现，通 过研究时间和频率的联合分布，即通过联合时频分析，可以问接达到研究时变频 6 1 绪论 率的目的16 1 ，且研究难度大为降低。按这一研究方法，人们取得了大批研究成果， 如，提出了短时傅里叶变换、w i g n e r - v i l l e 分布等卓有成效的信号分析方法。 目前时频分析已广泛应用于人们的实际生产和生活中，如语音识别和分析 1 7 捌，声纳和雷达信号处理 2 3 - 2 5 ，机械故障诊断 2 6 - 3 1 】，生物医电 3 2 】f 3 3 等等诸多领 域。时频分析目前已经成为现代信号处理技术的重要支柱。 时频分析的意义在于能揭示信号频率成分随时间的变化( 参见图1 1 ) ，因此虽 然时频分析的内容不仅仅包括瞬时频率分析，但瞬时频率一直时频分析技术的重 要研究内容。尤其要提到的是；基于时频分析技术的估计瞬时频率，在本课题的 研究中起了关键的作用，其内容将在本文相关章节详细介绍。 2 ) 时频分析发展概况” 阱1 e p w i g n d 3 6 于1 9 3 2 年提出了w i g n e r 分布，被公认为时频分析的开端，1 9 4 6 年g a b o r 3 7 1 提出了g a b o r 变换，为此后的许多时频分析方法奠定了思路。在此基础 上，为了分析人的语音，1 9 4 7 年p k p o t t e r 等【38 】首次提出了一种实用的时频分析方 法短时傅里叶变换，并将其绝对值的平方称为“声音频谱图”，此即为后来者所 称道的谱图。1 9 4 8 年，j v i l l e 堋将w i g n e r 分布引入到信号处理领域，提出了著名 的w i n g e r - v i l l e 分布。1 9 5 2 年，c h p a g e 4 0 1 提出了另一种时频分布p a g e 分布。 w i n g e r - v i l l e 分布、p a g e 分布等的实际动机都是为了弄清时频谱的物理意义和数学 解释【5 ”。其中w i n g e r - v i l l e 分布出现后，由于具有许多人们所希望的性质，因此很 快引起了人们的兴趣，在许多领域得到实际应用，紧随其后诞生了以其为基础的 一系列新的时频分布。6 0 年代中期，c o h e n c 4 1 憾结了这些时频分布，提出了基于 核函数的一类时频分布c o h e n 类时频分布【1 。c o h e n 类时频分布不仅概括了以 前所有基于w i n g e r - v i l l e 分布的时频分布，还可以对其核函数进行不同的选择，产 生新的，性质更好的时频分布。8 0 年代末至今随着通讯技术、数字信号处理技术、 计算机技术的迅猛发展，时频分析技术的研究成为信号处理学科的研究热点，相 继出现了多种新的时频分析方法和对原有方法的改进，比较典型的有：j o n e s 和 b a r a n i u k 研究的高分辨率自适应时频分析1 4 2 剐 、m a l l a t 和z h a n g 提出的匹配追踪法 ( m a t c h i n gp u r s u i t s ) 【4 6 m 和q i a n 5 0 _ 5 2 1 等提出的g a b o r 谱。这些时频分析方法、算 法的研究成果极大地推动了信号分析技术的发展，成为信息提取的有效手段，同 时也为工程应用领域提供了广阔的发展空间。 3 ) 时频分析在机械振动分析上的应用 尽管时频分析的发展历程已有近百年的历史，但真正进入应用领域的历史却 不长，直到二十世纪八十年代后期才开始进入机械振动分析领域。机械设备在运 行过程中的动态响应大多存在一定的非平稳性，这些非平稳响应信号中包含着丰 富的动态信息。基于傅里叶变换和时序理论的经典信号处理方法，只能提供响应 重庆大学博士学位论文 信号的统计平均结果，很难在时域和频域中同时得到非平稳信号的全局和局部化 结果，使非平稳动态响应信号分析难以达到令人满意的程度。而时频分析方法不 仅能够提供信号的全部信息。而且又能提供在任一局部时间内信号变化激烈程度 的信息，即可提供时频同时局部化的信息【4 8 1 。目前在机械振动领域得到应用的时 频分析方法有短时傅里叶变换( s t f t ) 、w i g n e r - v i l l e 分布( w v d ) 、g a b o r 展开等。 下面以一个实际分析例子来说明时频分析在旋转机械特征分析中的用途。 r - - ： ij ， j l 窖一 i d “ 卜刊w l _ ：d 。 t s 4 。 黜洲盘蹬_ j 勰0 0 鲨_ 窖二2 0 。燃一一o a v 2 ( d b ) 图1 2 某磨床信号的s n 叮时频分析谱图 f i 9 1 2s t f r rs p e c t r o g r a mo f a g r i i l d 抽g m a c h i n e s v i b r a t i o n l 喜 霪鬃剿 昏：圈 v l b t 酬a n s 目”w i 掣t e 十k o i 州b 删a n f 1 赢- _ 打2 a m l p i r u c l i e 【l u n i h l q f ：r t q l j f 啷u e n q f r j - i z 】 a ) 正常齿轮的振动信号及魏格纳分布 b ) 故障齿轮的振动信号及魏格纳分布 图1 3 某直升飞机尾部螺旋桨传动故障的w i g n e r - v i l l e 分布检测 f i g1 3d a m a g ed e t e c t i n gi nt h et a i lt r a n s m i s s i o no f ah e l i c o p t e r 图1 2 为m g 4 1 5 0 型万能外圆磨床工作时的振动信号用本研究课题开发的虚拟 仪器中的短时傅里叶变换( s t f t ) 时频分析功能所得分析结果的谱图显示，( 色谱 图显示，颜色的不同表示了幅值的高低) ，该信号在传统的频谱分析时通常假定是 ii占p】孚ico薹罡 苷eao已ict!ot莒t 1 绪论 平稳的，事实上从谱图上各信号分量颜色深浅随时间的变化和该图上部绘出的4 8 8 h z 分量随时间的变化曲线都可以发现这种平稳性假设的不准确性。 图1 3 为某直升飞机尾部螺旋桨传动故障的w i g n e r - v i l l e 分布检测，通过故障 前和故障后的w v d 图谱对比可发现明显的变化和该齿轮捏合故障发生的准确部 位，这在传统的傅里叶分析中是很难发现的口“。 从上面两个应用实例不难看出时频分析的出现无疑为旋转机械特征分析中的 非平稳振动特征提取提供了一条更佳的途径。时频分析同时提供了振动信号的时 频联合特征，能揭示出信号的局部特征，因此可实现旋转机械非平稳、非线性故 障的监测与分析，可对诸如机械松动、油膜涡动、喘振及升降速过程等常规分析 手段无法有效分析的异常振动进行分析，尽管这一方法与经典的傅里叶分析方法 相比还远谈不上成熟，但其应用前景十分明确，也是目前国内外研究的重点。目 前在旋转机械特征分析