基于线调频小波路径追踪的阶比能量解调算法在变速下的齿轮裂纹故障诊断中的应用.docxVIP

基于线调频小波路径追踪的阶比能量解调算法在变速下的齿轮裂纹故障诊断中的应用 0 角域信号的解调分析 随着现代工业的发展，齿轮锁的转让被广泛应用于各种机器中。因此，对齿状态监测和故障谱诊断具有重要的现实意义。齿轮故障诊断中最为常用的方法是振动信号分析法。在变工况、变负载的情况下,齿轮的振动信号表现出非平稳性,基于常规的快速傅里叶变换方法并不适用,会产生“频率涂抹”现象。 工程实际中常采用阶比跟踪方法将非平稳信号平稳化,其基本思想是通过等角度采样技术将时域非平稳信号转换为角域平稳信号。常用的阶比跟踪方法有硬件阶比跟踪法、计算阶比跟踪法、基于瞬时频率估计的阶比跟踪法。相对于硬件阶比跟踪法和计算阶比跟踪法,基于瞬时频率估计的阶比跟踪法不需要使用专门的角度编码盘、跟踪滤波器和转速计等硬件及其上述硬件设备的安装条件,因而得到了广泛的应用。峰值跟踪法是目前常用的基于瞬时频率估计的阶比跟踪法,其基本思想是先通过时频分析(如Gabor变换、小波变换等)将待分析信号表示为时间和频率的联合函数,进而保留每个时刻联合函数最大值所对应的频率值以获取瞬时频率估计,最终依据该瞬时频率曲线对分析信号进行插值重采样以实现等角度采样。但由于峰值跟踪法在信噪比较低的情况下估计效果不太理想,同时还存在时频分析法的优化选择、非阶比信号和高次阶比谐波的影响、噪声的干扰等问题需要解决,其应用范围有限。 Candès等提出了线调频小波路径追踪算法,该算法通过对线调频小波图中的线调频小波原子进行连接,自适应地获得频率呈曲线变化的信号分量,己在地震引力波的分析中得到应用。近年来,线调频小波路径追踪算法已被引入到机械故障诊断领域中,该方法能够精确地估计齿轮的啮合频率,且具有很高的抗噪能力。相对于峰值跟踪算法,线调频小波路径追踪算法表现出了更高的频率拟合精度和更高的抗噪能力,对断齿信号的调制边频带分析取得了很好的效果。但当齿轮有早期裂纹故障时,因调制幅值小,调制边频带往往容易淹没在强噪声环境当中而不易识别,并且实际应用中的齿轮不可避免地存在几何形状和装配误差,导致正常齿轮的振动信号也会产生较小的调制现象。所以,仅从信号的边频带进行齿轮裂纹故障诊断,容易产生误诊,因此,对角域信号进行进一步解调分析显得尤为必要。 对于调制信号的解调,常规的方法有广义检波滤波解调和Hilbert解调。在广义检波滤波分析中,由于取绝对值、检波或平方都会使载波有可能出现高次谐波而产生混频效应。而Hilbert变换作为一种积分变换,隐含了对解调结果的低通滤波,使得解调结果出现非瞬时频率响应特性,即在解调出的调制信号两端及有突变的中间部位将产生调制,表现为按指数规律衰减的波动,从而使解调误差增大。Teager在研究非线性语音建模时引入了一个数学算法,用于分析和跟踪窄带信号的能量。相对于Hilbert解调,能量算子解调具有运算量小、解调精度高和响应速度快等优点。因而,近年来许多学者将其应用于机械故障诊断领域,用于调幅调频信号的解调分析,取得了较好的应用效果。李辉等提出了对角域信号先进行带通滤波和角域平均运算以消除干扰噪声的影响,然后由能量算子计算出振动信号的瞬时频率和瞬时幅值,根据瞬时频率和瞬时幅值提取齿轮的故障特征的方法。该方法在对齿轮裂纹的故障诊断中取得了较好的效果。 本文在线调频小波路径追踪阶比跟踪算法、角域平均算法和能量算子解调算法的基础上提出了基于线调频小波路径追踪的阶比能量解调方法,并将其应用于齿轮的故障诊断中。该方法首先利用基于线调频小波路径追踪的阶比跟踪算法将时域非平稳信号变为角域平稳信号,然后用角域带通滤波器和角域平均算法对角域信号进行消噪,最后使用能量算子解调提取角域平均信号的瞬时频率和瞬时幅值,根据瞬时频率和瞬时幅值进行诊断。应用实例表明,该方法在不采用转速计拾取转速的情况下能有效地诊断变转速情况下的齿轮裂纹故障。 1 基于线频率小波路径跟踪的阶比跟踪算法 1.1 动态分析段的连接 线调频小波路径追踪算法采用的多尺度线调频基元函数库如下: D(haμ,bμ,I)={haμ,bμ,I(t)}={Kaμ,bμ,Ie-i(aμt+bμt2)lI(t)} (1) 其中,D为基元函数库;haμ,bμ,I(t)为多尺度线调频基元函数;I为动态分析时间段,I=[2-jkN,2-j(k+1)N],其中N为分析信号的采样长度,j为分析尺度系数,j=0,1,…,lb(N-1),k=0,1,…,2j-1;Kaμ,bμ,I为归一化系数,使得‖haμ,bμ,I‖=1;aμ为频率偏置系数,bμ为调频率;根据采样定理aμ+2bμt应该小于fs/2;lI(t)为矩形窗函数,当t∈I时为1,当t?I时为0。 式(1)定义的多尺度线性调频基函数在动态分析时间段内的瞬时频率为aμ+2bμt。通过多尺度线性调频基函