汽车故障诊断技术-现代信号处理方法概论PPT课件

汽车故障诊断技术-现代信号处理方法,故障诊断过程,智能故障诊断与容错控制,信号时域分析,信号频谱分析,信号功率谱分析,信号相关分析,频率细化分析,频率细化分析的基本思想是利用频移定理，对被分析信号在时域进行复调制，再重新采样作傅里叶变换，从而在频域得到更高的频率分辨率。,频率细化分析,频率细化分析,倒频谱,1、功率倒频谱,2、复倒频谱,倒频谱中自变量称为倒频率，它具有与自相关函数中的自变量相同的时间量纲。倒频率越高，表示频谱的快速波动；倒频率越低，表示频谱的慢速波动。,倒频谱案例,变速箱频谱,变速箱倒频谱,傅里叶变换的基本思想：将信号分解成一系列不同频率的连续正弦波的叠加或者说，将信号从时间域转换到频率域,待处理的信号,基底，“滤波镜片”,傅里叶变换的本质,傅里叶变换存在的问题,20Hz,80Hz,120Hz,叠加后得到,丢掉了时间信息，无法根据傅立叶变换的结果判断一个特定信号在什么时候发生单一的频率分辨率傅里叶变换的频率分辨率=fs/N傅里叶变换的频率分辨率在信号的低频段和高频段是不变的，无法兼顾低频和高频的特征信息譬如：低频段：要区分10Hz和11Hz，频率分辨率必须1Hz高频段：100,000Hz和100,001Hz本质上没有区别，频率分辨率取1000Hz也可,傅里叶变换存在的问题,缺乏时频分析能力、多分辨率分析能力，难以分析非平稳信号,解决办法-短时傅里叶变换,FT,STFT,高斯窗,矩形窗,三角窗,利用高斯窗STFT对非平稳信号进行分析,非平稳信号,其中a为窗宽,解决办法-短时傅里叶变换,FT,X,解决办法-短时傅里叶变换,FT,X,解决办法-短时傅里叶变换,FT,X,解决办法-短时傅里叶变换,FT,X,解决办法-短时傅里叶变换,FT,X,解决办法-短时傅里叶变换,FT,X,解决办法-短时傅里叶变换,FT,X,解决办法-短时傅里叶变换,FT,X,解决办法-短时傅里叶变换,FT,X,解决办法-短时傅里叶变换,FT,X,解决办法-短时傅里叶变换,FT,X,解决办法-短时傅里叶变换,短时傅里叶也存在问题：窗宽固定,时域的分辨率比较好，但是频率出现一定宽度的带宽，频率分辨率差;,频率的分辨率比较好，但是时域分辨率差，有点接近傅里叶变换。,解决办法,FFT存在的问题：,缺乏时频分析能力,单一的频率分辨率,连续小波,函数的连续小波变换定义为:,待分析序列,基函数,伸缩因子作用,平移因子作用,平移因子使得小波能够沿信号的时间轴实现遍历分析，伸缩因子通过收缩和伸张小波，使得每次遍历分析实现对不同频率信号的逼近。,连续小波变换实现过程,1）选择一个小波基函数，固定一个尺度因子，将它与信号的初始段进行比较；2）通过CWT的计算公式计算小波系数（反映了当前尺度下的小波与所对应的信号段的相似程度）；3）改变平移因子，使小波沿时间轴位移，重复上述两个步骤完成一次分析；4）增加尺度因子，重复上述三个步骤进行第二次分析；5）循环执行上述四个步骤，直到满足分析要求为止。,X,(s,t),x(t),Innerproduct,连续小波-运算过程示意图,X,(s,t),x(t),Innerproduct,连续小波-运算过程示意图,X,(s,t),x(t),Innerproduct,连续小波-运算过程示意图,X,(s,t),x(t),Innerproduct,连续小波-运算过程示意图,X,(s,t),x(t),Innerproduct,连续小波-运算过程示意图,X,(s,t),x(t),Innerproduct,0,连续小波-运算过程示意图,X,(s,t),x(t),Innerproduct,连续小波-运算过程示意图,X,(s,t),x(t),Innerproduct,连续小波-运算过程示意图,X,(s,t),x(t),Innerproduct,连续小波-运算过程示意图,X,(s,t),x(t),Innerproduct,连续小波-运算过程示意图,X,(s,t),x(t),Innerproduct,连续小波-运算过程示意图,X,(s,t),x(t),Innerproduct,0,连续小波-运算过程示意图,X,(s,t),x(t),Innerproduct,连续小波-运算过程示意图,X,(s,t),x(t),Innerproduct,连续小波-运算过程示意图,X,(s,t),x(t),Innerproduct,连续小波-运算过程示意图,X,(s,t),x(t),Innerproduct,连续小波-运算过程示意图,Magnitude,20Hz,80Hz,120Hz,连续小波-运算过程示意图,原始信号,FFT,样本点n/个,样本点n/个,频率/Hz,时域幅值,频域幅值,CWT,尺度,检测出脉冲信号并给出时间,不能检测出脉冲信号,连续小波-仿真信号分析,小波基性质,模拟齿轮的裂纹故障实验中采样频率为20kHz转速1500r/min，齿数30,连续小波-实例分析,小波分析对信号高频成分的刻划能力要优于其它时频分析方法，而且它在突变信号的检测中具有很大的优势。采用连续小波变换可以检测到齿轮振动信号的幅值突变点，从而实现对齿轮局部缺陷的诊断。,结论：,连续小波-实例分析,离散小波,连续小波变换(CWT)：尺度a及时间的取值连续变化，计算量很大,不丢失原信号的信息减小计算量,对尺度因子和平移因子进行适当的离散,小波包,离散小波变换只是对近似信号进行再分解，而没有对细节信号进行再分解，因此没有提高细节信号的频率分辨率。小波包分析同时分解细节信号和近似信号,小波包,从时域来看小波包分解,每一层的小波包数目比上一层中的小波包数目增加一倍每个小波包的数据长度比上一层小波包数据长度减半每个小波包的时域分辨率比上一层小波包的时域分辨率减半,小波包,每个小波包数据是原始信号在不同频率段上的成分小波包的频带相邻，并且带宽相等分解的层数越多，频率段划分得越细,故障诊断中的应用-轴承内圈剥落,时域振动信号,轴承内圈出现故障，出现冲击，但被噪声淹没,频域图,第5层小波包分解,由冲击引起的固有振动频率，难以识别轴承故障,圆锥轴承内圈轻度剥落信号,故障诊断中的应用,最高分析频率f=fs/2=20/2=10KHz每个小波包的频率带宽为d=f/32=312.5Hz频谱图中的频率范围60008000Hz对应的小波包频宽范围6000/312.58000/312.5Hz，即为1826号小波包,23号小波包重构,轴的转动周期,一个周期内约有9个冲击，与理论分析相符，说明小波包分解有效,第5层小波包分解,故障诊断中的应用-轴承外圈剥落,频域图,16号小波包重构,第5层小波包分解,一个周期内约有7个冲击，与理论分析相符，说明小波包分解有效,最高分析频率f=fs/2=20/2=10KHz每个小波包的频率带宽为d=f/32=312.5Hz频谱图中的频率范围35005500Hz对应的小波包频宽范围3500/312.55500/312.5Hz，即为1118号小波包,时域振动信号,发动机异响分析-故障信号小波分析波形,发动机异响分析-正常信号小波分析波形,发动机异响分析-故障信号第一层小波分解,故障大概