（机械设计及理论专业论文）转子系统声振信号故障特征分析研究.pdf

摘要 转子系统声振信号故障特征分析研究 摘要 旋转机械在运行过程中的声振信号包含了大量的转子运行状态信息，变速过程中 故障声信号特征的提取及其识别对于旋转机械故障诊断是极其必要的。对于很多机械 设备由于工作环境( 例如，高温、高湿、高腐蚀及有毒、有害环境) 以及结构限制，一 般振动信号不易测取或根本不能测取，因此对其进行状态检测及正确的故障诊断存在 一定的难度。作为机械振动在传声媒质中的一系列力学振动传递表现，声振信号同样 蕴含着机械设备工作状态的重要信息，基于声振信号测量的声学故障诊断技术具有信 号易于测取，非接触式测量，不影响设备正常工作等优点，是一种可行的快速故障诊 断方法，目前许多学者开始研究声学故障诊断方法。 声信号故障诊断技术的主要问题在于观测声信号与现场噪声信号的混合信号， 待监测设备的故障特征被淹没在噪声信号中，因此，寻求一种有效的噪声识别去除方 法与声振信号故障特征提取方法是声振信号故障诊断的关键。作为近年来出现的信号 处理方法，如声信号单边谱、加速度信号全谱分析方法、经验模式分解和支持向量机 技术，对解决复杂机器声振信号识别分离问题非常适合，为此，本文研究机器声信号 单边谱和加速度信号全谱分析方法、经验模式分解和支持向量机技术及其在声振信号 故障特征提取中的应用。全谱分析方法、经验模式分解和支持向量机技术在理论上已 取得了一定成果，然而，目前很少有人将它们应用到机器声振信号识别、分离与声振 信号故障诊断领域，本文的研究目的是以复杂环境下的机器声振信号作为监测信号， 研究声信号单边谱和加速度信号全谱分析方法、经验模式分解和支持向量机技术并解 决其工程应用问题，从观测的混合声振信号中识别分离待监测设备声振信号并提取其 特征，初步建立基于声振信号故障诊断思想与系统，为进一步完善声振信号诊断理论 与方法奠定理论与实践基础。 论文首先概述国内外声学诊断研究进展，给出机器噪声声场的数学描述，讨论了 声辐射等基本问题，最后对实验进行了介绍，实验内容包括试验总体介绍，传感器布 置与试验方案及工况三个部分，为后续章节研究作了必要的实验准备与论证基础。在 此基础上，论文的研究工作分为以下五个部分： 第一部分研究适用于声振信号特征提取的识别分离算法，介绍并提出基于声信号 振动、冲击、噪声国家重点实验室 申请上海交通大学工学博士学位论文 单边谱、加速度信号全谱分析算法，以频谱特征或时频特征作为识别分离目标，从混 合信号中识别声振信号频谱特征或时频特征，最大限度地保留了与声振信号特征提取 有关的频谱特征或时频特征，声信号单边谱、加速度信号全谱分析方法能在一定程度 上识别设备噪声信号之间的相互干扰，能够鉴别出各个设备的主要特征，是一种有效 的信号预处理方法，实验结果证实了算法的有效性。 第二部分介绍支持向量机，支持向量机是近年来在统计学习理论的基础上发展起 来的一种新的模式识别方法，在解决小样本、非线性及高维模式识别问题中表现出许 多特有的优势。针对在升降速运行时的故障特征数据样本有限而制约有效智能诊断的 问题，探讨和提出了基于支持向量机和声信号单边谱、加速度信号全谱分析的声振信 号故障渗断方法。实验分析结果表明：该方法可实现对有一定背景噪声下的故障声振 信号对转子在升降速运行时的多故障的识别和诊断。 第三部分研究双线性时频分析及声学故障特征提取方法和声振监测与诊断系统。 给出基于独立分量分析方法、经验模式分解的非平稳声振信号特征提取双线性时频分 析方法，有效地消除了多分量信号的交叉项。并初步建立基于诊断知识的框架和规则 表示的声振监测与诊断系统。 第四部分研究基于高阶统计量和支持向量机的故障声振信号特征提取方法，高阶 统计量可以大大提高信号的信噪比，并可定量描述随机信号偏离正态分布的程度，信 号的高阶累积量的值越大，其偏离正态分布的程度就越严重。而在许多机器中，其声 振信号偏离正态的程度恰恰反映了机器故障的冲击程度，因而高阶统计量可以作为信 号预处理和机械故障声振信号特征提取的方法推广应用。结合支持向量机和高阶统计 量可以对典型设备的不同工作状态进行有效监测与故障诊断。 最后，研究了非线性、非平稳、非高斯高阶时频分布在声振信号特征提取中的应 用。提出了基于独立分量分析和经验模式分解的魏格纳高阶谱，给出了高阶谱主切片 在实测声振信号分析中的应用实例。实例研究证明了改进后的高阶魏格纳分布在旋转 机械故障诊断中的应用前景。 关键词：全谱分析故障诊断 声振信号特征提取时频分析 i i 振动、冲击、噪声国家重点实验室 摘要 v i b r a t i o n a c o u s t i cs i g n a lf e a t u r ea n a l y s l sa n d f a u l td l a g n o s i so nr o t o rs y s t e m a b s t r a c t t h ea c o u s t i cs i g n a l so fr o t a t i n gm a c h i n e r yi n o p e r a t i o nc o n s i s to fp l e n t yo f i n f o r m a t i o na b o u ti t sr u n n i n gc o n d i t i o n ，e x t r a c t i o na n di d e n t i f i c a t i o no ft h ea c o u s t i c f e a t u r e si nt h ep r o c e s so fs p e e dc h a n g ea r ev e r yi m p o r t a n tf o rt h ef a u l td i a g n o s i so f r o t a t i n gm a c h i n e r y w h i l et h em a c h i n eo p e r a t e su n d e ra s e v e r ew o r k i n gc o n d i t i o ns u c ha s u n d e rh i g h t e m p e r a t u r a l ，h i g h - h u m i d ，h i g h e r o d e da n dd a n g e r o u sw o r k i n gc o n d i t i o n ，i ti s d i f f i c u l t yo ri m p o s s i b l et os e tu pad i s p l a c e m e n tt r a n s d u c e ro ra c c e l e r o m e t e ro nm a c h i n e t h e r e f o r e ，t h ev i b r a t i o ns i g n a lo ft h em a c h i n ef a i l st ob eo b s e r v e da n di t i su n f e a s i b l et o d i a g n o s em a l f u n c t i o n sb yt h et r a d i t i o n a lv i b r a t i o ns i g n a la n a l y s i s a st h er e s u l to f v i b r a t i o n e m i s s i o ni nt h ea i r ，t h em a c h i n ea c o u s t i cs i g n a lc o n t a i n sa f f l u e n ti n f o r m a t i o na b o u tt h e r u n n i n gc o n d i t i o no ft h em a c h i n e t h ea c o u s t i c b a s e dd i a g n o s i sm e t h o dp o s s e s s e st h e a d v a n t a g e so fe a s ym e a s u r e m e n ta n dn oe f f e c to nt h ew o r k i n gc o n d i t i o no fm a c h i n e i ti sa p r o m i s i n gd i a g n o s i sm e t h o da n dm a n yr e s e a r c h e r sh a v ep a i da r e n t i o nt oi t t h eg r e a t e s td i f f i c u l t yi na c o u s t i c b a s e dd i a g n o s i si st h a tt h ea c o u s t i co b s e r v a t i o ni s t h em i x i n go fa l lm a c h i n ea c o u s t i cs i g n a l sa n di th a sal o ws i g n a l t o n o i s er a t i o ( s n r ) t h e f a u l tf e a t u r eo f t h em o n i t o r e dm a c h i n e r ys y s t e mi si m m e r s e di nm i x e do b s e r v a t i o nh e a v i l y t h e r e f o r e ，i ti ss i g n i f i c a n tt o s e e ka ne f f e c t i v em e t h o df o rv i b r a t i o n - a c o u s t i c s i g n a l s e p a r a t i o na n df e a t u r ee x t r a c t i o n a sar e c e n ts i g n a lp r o c e s s i n gm e t h o d ，t h eh a l fs p e c t r u m o fa c o u s t i cs i g n a l ，t h ef u l ls p e c t r u mo fa c c e l e r a t i o ns i g n a l ，e m p i r i c a lm o d ed e c o m p o s i t i o n ( e m d ) a n ds u p p o r tv e c t o rm a c h i n e ( s v m ) a r es t u d i e da n de f f e c t i v ef o rs o u r c es i g n a l i d e n t i f i c a t i o na n df a u l td i a g n o s i si nt h i sd i s s e r t a t i o n m a n yr e s e a r c h e r si n v e s t i g a t et h e m b u ti th a sr a r e l yb e e nu s e di nm a c h i n ev i b r a t i o n - a c o u s t i cs i g n a li d e n t i f i c a t i o na n df a u l t d i a g n o s i s t h ea i mo ft h ed i s s e r t a t i o ni st oo b t a i nt h ev i b r a t i o n a c o u s t i cf e a t u r e so ft h e m o n i t o r e dm a c h i n eb yt h eh a l fs p e c t r u ma n dt h ef u l ls p e c t r u m t h ep r o b l e mo f e n g i n e e r i n g a p p l i c a t i o no ft h eh a l fs p e c t r u mo fa c o u s t i cs i g n a l ，t h ef u l ls p e c t r u mo fa c c e l e r a t i o ns i g n a l ， e m p i r i c a lm o d ed e c o m p o s i t i o n ( e m d ) a n ds u p p o r tv e c t o rm a c h i n e ( s v m ) a r ei n v e s t i g a t e d ； t h ed i a g n o s i ss y s t e mb a s e do nt h e mi se s t a b l i s h e d t h er e s e a r c ho ft h i sd i s s e r t a t i o nw i l l g i v et h ef o u n d a t i o no f t h ev i b r a t i o n a c o u s t i c b a s e dd i a g n o s i s a tf i r s t ，t h ed i s s e r t a t i o ns u m m a r i z e st h er e s e a r c hd e v e l o p m e n to na c o u s t i c b a s e d d i a g n o s i s t h em a t h e m a t i c a lm o d e lo fm a c h i n ea c o u s t i cf i e l di sg i v e n t h e n ，t h er e l a t i o n 中请上海交通大学工学博士学位论文 b e t w e e nv i b r a t i o na n da c o u s t i ca r ed i s c u s s e di n d e t a i l f i n a l l yt h ee x p e r i m e n t sa r e i n t r o d u c e d ，w h i c hi n c l u d et h ew h o l ep r e s e n t a t i o n ，t h ea r r a n g e m e n to ft r a n s d u c e r , a n dt h e e x p e r i m e n ts c h e m ea n do p e r a t i n gm o d e b a s e do na b o v er e s e a r c h e s ，t h ed i s s e r t a t i o ni s d i v i d e di nt h ef o l l o w i n gf i v es e c t i o n s t h ef i r s ts e c t i o ni n v e s t i g a t e st h ea l g o r i t h m ss u i t a b l et ov i b r a t i o n a c o u s t i cf e a t u r e s e p a r a t i o n t h ea l g o r i t h mo fh a l fs p e c t n u na n df u l ls p e c t r u mi si n t r o d u c e da n dp r o p o s e d t h es p e c t r ao rt h et i m e - f r e q u e n c yd i s t r i b u t i o n so fa c o u s t i c - - v i b r a t i o n s i g n a l sa r et h e i n t e r e s t i n gf e a t u r e si na c o u s t i c - v i b r a t i o n - b a s e da n dt h e ya r ei d e n t i f i e df r o mm i x i n gs i g n a l s b yh a l fs p e c t r u ma n df u l ls p e c t r u ma l g o r i t h m t h ea l g o r i t h mi se v e ne f f e c t i v ei nt h e i d e n t i f i c a t i o no fw e a kc o h e r e n ts o u r c es i g n a l s f i n a l l y , e x p e r i m e n t a lr e s u l t sd e m o n s t r a t e t h ev a l i d i t yo f t h ep r o p o s e da l g o r i t h m t h es e c o n ds e c t i o ni n v e s t i g a t e ss v m s v mi san e wp a r e mr e c o g n i t i o nl e a r n i n g m e t h o dd e v e l o p e di nr e c e n ty e a r sb a s e do nt h ef o u n d a t i o n so fs t a t i s t i c a ll e a r n i n gt h e o r y , a n di ti s g a i n i n gp o p u l a r i t y d u et om a n ya t t r a c t i v ef e a t u r e si n c l u d i n gi t sd e s i r a b l e c l a s s i f i c a t i o na b i l i t ye v e nw i t has m a l lq u a n t i t yo ff a u l td a t as a m p l e sa n dp r o m i s i n g e m p i r i c a lp e r f o r m a n c ei nt h ef i e l d so fn o n l i n e a ra n dh i 【g hd i m e n s i o n a lp a r e r nr e c o g n i t i o n an e wm e t h o do fv i b r a t i o n - 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s t a t i o n a r ys i g n a l w ep r o p o s et h em o d i f i e dw i g n e r - v i l l ed i s t r i b u t i o n ( w v d ) b a s e do ne m da n di n d e p e n d e n tc o m p o n e n ta n a l y s i s ( i c a ) t h ec r o s s t e r m sa r e e l i m i n a t e df r o mt h em o d i f i e dw v d f i n a l l y , t h ed i a g n o s er e a s o n i n ga n dm o n i t o r i n g s y s t e mb a s e do nk n o w l e d g ef r a m ea n dr u l e si se s t a b l i s h e d t h ef o u r t hs e c t i o ni n v e s t i g a t e st h ea p p l i c a t i o no fh i g h e r - o r d e rs t a t i s t i c s ( h o s ) a n d s v mf o rf e a t u r e se x t r a c t i o no fr o t a t i n gm a c h i n e r ym a l f u n c t i o n sa c o u s t i c v i b r a t i o ns i g n a l s h o sa r eh i g hs i g n a l t o n o i s er a t i od o m a i n s ，i nw h i c ho n ec a np e r f o r md e t e c t i o n ，p a r a m e t e r e s t i m a t i o n t h es a m ep r o p e r t yo fa c o u s f i cs i g n a lh o sc a np r o v i d em e a n so fd e t e c t i n ga n d c h a r a c t e r i z i n gd e v i a t i o n so ft h ed a t af r o mt h eg a u s s i a nm o d e l t h et e s t i n g r e s u l t s d e m o n s t r a t et h a tt h ea p p r o a c hc a r lc o r r e c t l yc l a s s i f ya n di d e n t i f yf a u l t s f i n a l l y , n o n l i n e a r , n o n - s t a t i o n a r y , n o n - g a u s s i a nh i g h e r - o r d e rt i m e f r e q u e n c y v 振动、冲击、噪声国家重点实验室 摘要 d i s t r i b u t i o n sa n dt h e i ra p p l i c a t i o nt of e a t u r ee x t r a c t i o no fa c o u s t i c v i b r a t i o ns i g n a l a r e s t u d i e dw ep r o p o s eh i g h e r o r d e rw v db a s e do ne m da n di c a p r i n c i p a ls l i c e so f m o d i f i e d w i g n e r b i s p e c t r u m ( w b ) a n d w i g n e r - t r i s p e c t r u m ( w t ) a r ea p p l i e d t o v i b r a t i o n a c o u s t i cs i g n a la n a l y s i s e x p e r i m e n t a lr e s u l t si n d i c a t et h a tt h em o d i f i e dw ba n d w th a sg o o dp r o s p e c ti nr o t a t i n gm a c h i n e r yf a u l td i a g n o s i s k e yw o r d s ：f u l ls p e c t r u m ，f a u l td i a g n o s i s ，v i b r a t i o n - a c o u s t i cs i g n a l ，f e a t u r ee x t r a c t i o n ， f i m e - f r e q u e n c ya n a l y s i s 中请上海交通大学工学博士学位论文 符号说明 常用符号说明 a ，口。 混合矩阵，混合系数 c ，c 。 全局矩阵，全局系数 c u m累积量 d ( ，f ) 时频分布矩阵 h ( f ) ，h 。( ，) 传递函数矩阵，传递函数 玎( n ”，( ，) 噪声矢量，噪声分量 p ( f ) 功率谱矩阵 r ( r ) 相关函数矩阵 s n r信噪比 v ，( 1 ) 源信号在传声器处信号 w v d 魏格纳一威利分布 j ( f ) ，y 。( f ) 白化信号矢量( 分量) a 特征值 注：其它符号在文中出现处说明。 s ( f ) ，s ，( ，) u w ( a ，6 ) x ( ，) ，x ( ，) 说明 声速 对比函数 对角矩阵 初等矩阵 单位矩阵 声压 性能指标 源信号矢量( 分量) 酉阵 小波系数 混合信号矢量( 分量) 盯，奇异值 | ：f ， 砂 小波基函数 振动、冲击、噪声国家重点实验室 号 m ， 斜 。 q d g 。 p 上海交通大学 学位论文原创性声明 本人郑重声明：所呈交的学术论文，是本人在导师的指导下， 独立进行研究工作所取得的成果。除文中已经注明引用的内容外， 本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的作品成果。 对本文的研究做出重要贡献的个人或集体，均已在文中以明确方式 标明。本人完全意识到本声明的法律结果由本人承担。 学位论文作者签名只奇4 乡 日期： ，( 年j 月 够日 上海交通大学 学位论文版权使用授权书 本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定， 同意学校保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子 版，允许论文被查阅和借阅。本人授权上海交通大学可以将本学位 论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、 缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。 保密口，在年解密后适用本授权书。 本学位论文属于 不保密口。 ( 请在以上方框内打“”) 学位敝储答名：天移 日期：州年5 月b 日 刍 扣嫠 第一章绪论 第一章绪论 论述论文的研究背景与研究意义，对过去一系列机电设备特别是旋转机械故障诊 断方法和理论的回顾与总结，给出论文的研究目标与研究内容，并简要介绍全文内容 安排。 1 1研究背景 机电系统与设备特别是旋转机械的早期故障智能预示关系到生产系统的正常运 行、生产效率的提高、产品质量的保证、环保以及维修管理的科学化与现代化等一系 列重要问题，受到国内外的广泛关注。 在机械故障诊断学科的发展过程中，人们发现最重要、最关键而且也是最困难的 问题之一是故障特征信息提取( 简称特征提取) 。在某种意义上，特征提取可以说是 当前机械故障诊断研究中的瓶颈问题，它直接关系到故障诊断的准确性和故障早期预 报的可靠性。为了从根本上解决特征提取这个关键问题，人们主要借助于信号处理、 特别是现代信号处理的理论、方法和技术手段，从对信号的深度加工中获取更多的信 息，大型复杂机电设备早期故障的准确识别、监测与诊断，必须综合利用多种诊断信 息进行学习、记忆、判断、预测和显示，进行早期故障诊断和预示的理论与技术研究， 是工程师的迫切需要，也是设备状态监测与故障诊断技术发展的必然趋势。 早期故障有两方面的含义，一是指处于早期阶段的故障、弱故障或潜在的故障， 症状不明显；二是从物理意义上讲，某一故障是另一故障的早期阶段，如不平衡与动 静碰磨、旋转失速与喘振、油膜涡动与油膜振荡、气门和活塞环密封性能与内燃机燃 烧压力等等，因此早期故障诊断的预示要比常规的设备监测诊断要求高，难度大。 按所采用的渗断信号不同，故障诊断方法可分成三类：即参数法、油液分析法和 振动声学法。 振动、冲击、噪声国家重点实验室 l 中请上海交通大学工学博士学位论文 11 1 基于振动系统的参数估计的故障诊断方法研究 振动诊断方法。以平稳振动、瞬态振动、机械导纳及模态参数等为检测目标。 旋转机械在发生故障时，往往在振动状况改变得到体现。许多专家学者应用转子 动力学理论对旋转机械的故障机理进行了研究，为旋转机械振动故障诊断奠定了基 础。发生故障的旋转机械在运行中一般处于非线性振动状态1 1 i ，应用非线性动力学理 论，针对发电机组轴系存在的关键振动问题，建立了转子非线性动力学模型，从理论、 试验和数值计算等方面，对各种故障因素影响下的动力学行为进行了综合分析，提出 了对轴系振动故障进行综合治理的方案。高金吉 2 , 3 1 对高速涡轮机械振动故障机理进 行了研究，探讨了振动主导频率与产生振动的直接原因之间的关系，编制了亚异步、 同频、超异步振动故障原因、机理及识别特征表格，给出了在设计制造、安装维修、 运行操作、机器劣化等方面产生故障的主要问题及防治方法。文献 4 阐述了旋转机 械常见故障，如不平衡、不对中、弯曲、裂纹、松动、碰摩、喘振、油膜涡动、油膜 振荡、旋转失速等故障的产生机理，以表格的形式总结出了各种故障与振动特征、敏 感参数和故障原因之间的对应关系，给出了相应的治理措施。 旋转机械的振动信号反映了设备的运行状况，其时域、频域分析结果均可以作为 故障征兆。由于以快速傅立叶变换( f f t ) 为基础的数字信号处理技术在机械动力学中 应用广泛，测试分析方法已经比较完善，而且，旋转机械的振动信号在频域内的能量 分布具有比较明显的特点，因此，目前的旋转机械故障诊断仍以振动信号的频域特征 作为主要的故障征兆。 1 12 基于油液分析的故障诊断方法研究p ”1 随着摩擦学理论的不断完善和发展以及一系列先进分析仪器的诞生，在理论和手 段上极大地丰富油液分析技术，油液分析技术在柴油机、齿轮传动、轴承系统、液压 系统等机械设备的状态检测方面，取得了显著的效果，获得了广泛应用，油液分析技 术有两方面，一个是对油液本身的理化性能分析，据此可对设备润滑系统进行监测， 防止因润滑不良而造成的故障，另一方面是对油液中磨屑的检测，对于低速、重载以 及往复机械，有时利用振动方法对有些故障难于判断。有些设备由于环境限制，不便 使用测振仪器，或背景噪声很大，不宜采用声学方法时，采用油液分析技术进行监测 不失为一种有效的方法。它主要是光谱与铁谱分析两大类。以常规理化检验为基础、 以油料光谱分析为核心、以铁谱分析和颗粒计数为验证的油液检测技术，采集设备装 置润滑油中典型数据和相关信息，提取所涉及的各种数字、图像与知识类特征信息的 基础上，应用模糊理论和神经网络理论，对润滑油的常规理化分析、光谱分析、铁谱 振动冲击、噪声国家重点实验室 。灌 第一章绪论 分析、颗粒计数分析等技术手段获得的特征数据，以及其它相关定性定量特征信息进 行信息融合，建立装罱状态评价、故障诊断、维修管理原始规则的数学模型。油液检 测技术是各学科相互渗透、相互交叉、相互促进而产生和发展起来的一门新兴科学， 是对轮机设备的油料或液态介质进行采集、监测、分析、判断和控制的过程，是机械 设备状态监控技术的重要组成部分。如何提高分析的实时性和精确性是进一步应考虑 的问题和目前该领域的发展方向。 1 1 3 基于声信号的故障诊断方法研究 声学珍断方法。一般是以机械噪声、声阻、超声、声波、声发射信号为检测目标。 任何弹性结构受任何激励的作用都将产生振动响应，并且这个振动能量在整个结 构中传播，当传到结构表面时又将引起周围空气的波动，即形成声信号。与振动、温 度、压力一样，机械运行过程中产生的声信号也包含了大量的运行信息，因此在机械 中有振必有声，二者是因果关系。声振关系的研究是近年来广大声学工作者的重要课 题之- - 1 17 - 2 3 1 。文献 2 4 1 应用时域边界元法计算三维任意外形结构在外力作用下的瞬态 辐射声场特性，研究声辐射机理，着重讨论时域中外力、结构振动和声辐射三者之间 的关系，为瞬态声场研究提供了一种数值分析方法。声信号是物体的机械振动通过弹 性媒质向远处传播的结果，是反映机器工作状态的重要来源，不同的故障会引起声信 号相应的变化。声信号故障诊断技术由于其方法的便捷性及测试的非接触性而受到逐 渐的重视。有人在比较深入地研究了小波分析理论和方法的基础上，将小波分析这一 适合非平稳信号处理的方法应用到典型零部件的故障声信号诊断中。同时通过大量的 试验与生产现场的实测数据，证实了连续小波分析方法在基于声信号的故障诊断中应 用的可行性和应用效果口”。文献 2 6 1 首先分析机理、提出概念、系统模型，并利用仿 真和实验数据对模型进行检验和修正，并建立初步的诊断思想与系统，为进一步完善 故障分析诊断理论与方法奠定理论和实践基础。 1 2 声学诊断的研究现况 下面对国内外声学诊断研究进展进行概述。 l _ 2 1 声学诊断研究情况 最基本的声学诊断法是能量统计法 2 7 , 2 8 ，当机器发生故障时会伴随异常噪声，机 振动、冲击、噪声国家重点实验室- 3 一 中请上海交通大学_ t - 学博士学位论文 器辐射更多的声能，机器噪声将发生变化，根据机器噪声能量的变化就可判断故障。 实际应用中这种方法主要依赖操作人员经验，技巧不易掌握，容易受环境噪声影响， 只是一种简单的声学诊断方法。目前，一些电机厂家采用该法对电机装配质量进行检 测【2 9 】。 声发射( a e ，a c o u s t i ce m i s s i o n ) 法是一种比较成熟的声学诊断方法，该法利用金属 材料在外力作用下释放内部贮存能量所引起的弹性波来识别故障，对运行状态下构件 缺陷的产生与发展有较好的诊断效果。f a r a r o o ys 等学者分析a e 信号监测铁轨裂纹 故障 3 0 ，m b ad 等学者分析a e 信号监测旋转机械转子的摩擦状态与裂纹扩展口i ，”j ， t a n d o nn 等学者分析a e 信号监测轴承疲劳裂纹的扩展与滚动表面摩擦状况【3 3 ”j ， k w a kj s 等学者分析机械加工过程中金属材料释放的a e 信号进行过程监测【3 “”j ， 上述应用都取得了较好的结果。实际应用中声发射信号频带一般在超声范围内 ( 1 0 0 k h z 2 0 0 k h z ) ，需要采用专用仪器测量，丹麦b & k 公司为此专门推出了系列高 灵敏度压电换能器等配套测量仪器。 许多学者采用神经网络与小波变换等方法从观测信号中提取声学故障特征，l iw d 与h e s s e lg 等学者则分别采用自组织神经网络或模糊神经网络对内燃机、压力容 器、泵、风机与锯床等设备的声信号进行故障分类【4 0 4 2 】，取得了较好的诊断结果。 k a t s u h i k os 等学者采用对称点图( s d p ，s y m m e t f i s e dd o tp a t t e r n ) 法将噪声故障特征以 图形方式直观的表示出来f 4 3 1 ，在轴承故障诊断中取得了良好效果。l ix l 等学者采 用小波分析提取刀具在不同加工状态下的声学特征【4 “，h o n a t v a re 等学者根据汽缸 的声响应频率提取瞬时冲击声学特征【4 鄂，m a n a b uk 与l i nj 等学者采用小波分析提 取风机、内燃机与齿轮箱在不同故障下的声学特征【4 6 4 9 】。中科院声学所的侯温良根据 正常机器与故障机器噪声谱的相关系数诊断设备故障【5 0 ，5 1 】，在利用实验手段获得设备 具体故障的识别阈值后可诊断特定故障。 此外，声学诊断与声源辨识等技术存在许多共同点，通过声源辨识可以获得声源 的某些特征。1 9 8 6 年v o l k s w a g e n 与v o l v o 等著名汽车厂家组成了一个联合研究小组， 研究车内结构噪声的辐射问题，开发了一套可诊断装配故障的噪声诊断系统【5 ”。阵列 信号处理技术通过构造传声器阵列流型对声源波达方向进行盲辨识【5 3 ，”】，当获得声源 方位后通过波动方程重建声源信号【55 1 。声全息技术根据测量面声压计算所需声场平面 声压，可描绘机械装置辐射噪声源的强度分布情况，刘勋等学者采用声强度法对环境 噪声进行分析等 5 6 1o 刘宏等学者采用声压振速信息联合处理技术将环境噪声场分解为 不相干的各向同性分量与相干的各向异性分量【5 ”，分析了混合噪声场的构成及各组成 分量的特性。s i m m e r m a c h e rt 与杨殿阁等学者采用声全息法重建了汽车车身的声场 振动、冲击噪声国家重点实验室 第一章绪论 频谱 5 8 - 6 1 】，改进了远场声全息理论，并利用声全息分析方法分析汽车噪声，结果显示 声全息方法不仅能够有效地识别汽车表面的噪声源，而且还能够进一步反映噪声的空 间传播过程，是一种研究噪声空间传播的有效手段。s a e m a n ，t a n a k a 等致力于n a h 技术在轮胎辐射声场分析中的应用【6 2 , 6 3 ；d e b l a u w e 6 4 1 和h a l d 6 5 1 用n a h 技术分析发 动机噪声，完成了制动器噪声源的分析；发动机的撞击启动及撞击噪声分析。 1 2 2 现存问题 根据以上研究情况综述，现有的声学诊断还需解决下列一些问题： 声信号检测的主要目的之一是识别产生声发射源的部位、特征和性质。声信号处 理的困难所在与其它无损检测方法不同的是，声信号处理技术面临的最大难题，或最 大困惑首先是声源的多样性、信号本身的突发性和不确定性。在进行超声或涡流检测 时，人们可准确知道注入被检材料中信号的特征( 幅度、频率和波形等) ，并由此可知 接收信号的相应特征或应当发生的变化。而对于声检测技术而言，情况却完全不同。 不同的声源机制可以产生完全不同的声信号，而人们对声源机制的认识总是受到很多 条件的限制。其次，声信号传输途径的影响也是一个完全不容忽视的因素，但问题在 于，传输途径又与声源位置、被检对象性质( 材质、形状和几何尺寸) 、声耦合特征以 及接收传感器位置等诸多因素有关。 现有的各种声学诊断法在试图提取故障特征并取得一定效果的基础上，均存在一 个共同问题，即，这些方法一般把观测信号作为一个整体处理，没有考虑实际声场的 复杂性与干扰源的多样性，当观测信号含有较强的干扰噪声时缺乏有效的去除干扰方 法。因此，能量统计法与小波分析法等只能局限在特定场合下使用，当声场环境发生 变化时提取出的故障特征不具备普遍性与可操作性，这是现有声学诊断法的重大缺 陷，也是声学珍断有别于振动渗断的难点问题。声发射法虽然能有效提取特征，但由 于声发射信号的频带一般在超声范围内，必须采用专用仪器才能测量，因此该法的应 用有定限制。声全息等声源辨识法可以重建噪声源的声场分布，但该法需要大量传 声器测量全息面声场分布，测量过程过于复杂，其代价比安装振动传感器还要复杂， 不符合本文所关注的简易快速诊断目的。 综上所述，从混合信号中识别分离待监测设备声信号是准确提取声学故障特征的 关键，此时提取的声学特征不依赖于具体的声场环境，具有可对比性与可操作性。建 立实际声场模型并通过模型逆运算获得待监测设备声信号是一种常规的解决方法，然 而，声信号的传播与声源形状、传播媒质、声场结构等多种因素有