旋转机械故障诊断中使用的信号自适应提升方案外文文献翻译、中英文翻译
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旋转机械故障诊断中使用的信号自适应提升方案摘要:小波变换已被广泛用于基于振动机械故障诊断。然而,这是一项艰巨的任务,选择或设计适当的小波或小波对于一个给定的应用程序。在本文中,旋转机械故障诊断的信号适应新的提升方案提出,这使我们能够构建小波直接从给定信号的统计数据。基于遗传算法的预测算,旨在最大限度地提升方案所产生的细节信号的峭度,旨在最大限度地减少重建错误和更新操作。信号适应的提升方案,应用于分析轴承及齿轮箱的振动信号。传统的诊断技术和非自适应提升计划也被用来分析比较相同的信号。结果表明,信号适应吊装方案是更有效地从复杂的振动信号固有的故障特征提取。关键词:自适应提升计划;故障诊断;振动信号分析1. 引言 旋转机械在工业应用中是非常受欢迎的。旋转机械的意外故障可能会导致重大的经济损失。为了避免发生异常事件,震动信号分析中被广泛使用在旋转机械状态监测与故障诊断。通常情况下,根据机器的工作条件和缺陷的严重程度,测得的振动信号总是复杂的非平稳,埋在噪声和有用的故障信息。因此,它是很难从这种振动信号检测潜在的故障症状。 有很多基于振动诊断技术可用于旋转机械1。 Hilbert包络分析2已成功地用于旋转机械故障诊断中最常见的解调方法之一。不幸的是,滤波器的中心频率是由经验决定,而形成一个信封的信号,这将导致的结果有很大的影响。倒谱分析3开发识别带的组成部分和提取变速箱故障特征。然而,如果信号噪声比(SNR)是很低的,埋在强背景噪声和故障签名,边组件是不容易被孤立使用的倒谱分析。在时域,时域平均4可能是最流行的变速箱故障检测的传统技术之一,它是在抑制噪声和其他非同步元件的强大。但是,这种技术有一个限制,它通常需要一个参考信号取得同步平均信号。 小波变换是众所周知的,因为它有能力对局部结构集中在时频域5。在过去的几年中,许多研究人员研究了应用小波变换的旋转机械故障诊断的振动信号分析。例如,王和麦克法登6如的Db4和谐波小波正交小波检测早期的齿轮故障。林曲7提出了一种基于Morlet小波的去噪方法变速箱故障特征提取。 Sun等。 8通过连续小波变换(CWT)应用于轴承振动信号奇异性分析,以捕捉时间的影响。李和马9采用连续小波分析检测本地化的轴承振动信号的缺陷。谢等人。 10信封检测和小波变换在滚子轴承故障诊断的有效性进行了比较。这些小波技术是有效的旋转机械故障检测。然而,上述小波技术所采取的一种常用的方法是,从以前设计的小波函数库中选择的标准小波作为母小波用于。不幸的是,这样的标准小波函数是独立于给定的信号。由于小波的不同类型有不同的时频结构,它始终是非常困难的选择最好的给定信号的故障特征提取的小波函数。此外,不适当的小波将减少故障检测的准确性。为了克服上述限制,有必要开发新的方法来设计的旋转机械故障诊断信号自适应小波函数。吊装方案介绍,作为一个强大的工具,由Sweldens建设在空间域的双正交小波11 12。它提供了一个很大的灵活性和自由小波的建设,可用于构建自适应小波预测算子和更新算子的设计。 在本文中,我们提出了旋转机械故障诊断的新信号调整提升方案。在预测步骤,峭度作为预测算子的性能测量,并采用遗传算法设计预测算子,以最大限度的细节信号的峭度。在更新步骤,更新经营者设计,以尽量减少信号高频信号被删除时的原始和重建之间的差异。我们发现,信号适应的提升方案,密切配合振动信号的特点,从复杂的振动信号中提取的瞬态功能组件,它是非常有效的。 纸张的结构安排如下:在第2节,提升方案的理论简要回顾。在第3节,信号适应新的提升方案成立。描述设计提升计划的约束。遗传算法用于基于峭度最大化的原则来设计预测算。更新操作设计,以尽量减少重建错误。在第4节,我们讨论的提升方案的冗余版本。在第5,信号适应的提升方案,应用于检测滚子轴承和变速箱的本地化缺陷。与传统的诊断技术和非自适应提升方案的比较,也显示。在第6节给出结论。2. 提升方案提升方案的双正交小波空间域建设。它不依赖于傅里叶变换。起重计划包括三个主要步骤1112。在小碎步,原始信号x=(xi)iZ,甚至样品分成和奇特的样本我们在预测步骤,适用于S上的算子P中s(0) 预测 d(0).。预测误差d=(di)iZ x的细节信号 x,其中PR是预测算子系数P和N是预测算子系数的数目。在更新步骤,更新甚至样品小号s(0)完成在细节信号d通过更新算子U和加入的结果 s(0).。更新序列s=(si)iZ,可视为x的近似信号,uj是更新算子U系数和更新算子系数的数目。使用近似作为提升计划的输入信号再可以生成分辨率较低的水平细节信号和逼近信号。3. 信号自适应提升方案的设计 3.1设计提升计划的约束在12的定理,在解除框架Sweldens表示,确保有关提升方案的双正交滤波器的银行。然而,不同的预测算子P和更新算子U可以构造不同的时频结构小波函数。以优化的预测算子和更新算子中,Gouze等。 13介绍了两个有意义的运营商P和U。对称线性相位约束条件表示如下: (4) (5)过滤“正常化”的限制表示如下: (6) (7)3.2 预测算子P的设计预测步骤提供详细的信号d。为了确保派生解除过滤器可以有效地隔离从原始信号的功能组件,预测算子的一个标准是必要的。峭用于工程检测故障的症状,因为它是急剧变化的结构,如3的冲动,敏感。在本文中,我们使用峭度的预测算子的性能测量。预测算子P的标准定义如下: (8)其中,是细节信号d的平均值和标准偏差,和E的期望。我们的目标是要找到一个最佳的预测算Popt,最大限度地同时满足约束式的峭度准则京都议定书。 (4)和(6)。许多优化方法已经提出,每个人都有自己的优势和局限性。灵活多面体方法14涉及实质计算。可以用来找到全局优化神经网络15,但神经网络结构的选择是一项乏味的任务。从的观点,16遗传算法的主要优点之一,优化的一点是,它并没有优化问题的数学要求。此外,遗传算法是有效的全局优化。因此,在本文中,遗传算法用于优化的预测算子P在初始化人口预测算子P,系数(P-N/ 2+1,.,PN/ 2)的预测算子P编码采用实数编码的机制。第一,系数(P2,.,PN /2)随机产生。其次,系数(P-N/ 2+1,.,P-1)根据式。 (4)。最后,系数(P0,P1)由下列公式得到。 算术交叉,均匀变异遗传算法中常用的运营商雇用的优化过程16。为了提高效率的过程中,人口规模设置为50,迭代次数为100,交叉概率为0.7,突变的概率为0.025。3.3 更新算子U的设计 一个有效的更新运营商产生逼近信号,提供准确表示原始信号分辨率较低。为了获得最佳的更新系数,二次重建的错误更新运营商的标准13。据介绍如下: 其中,和代表没有使用细节信号d甚至样品和重构信号的奇数样本。当d= 0,逆提升方案如图1在更新操作的设计,我们的目标是找到最佳的更新操作员Uopt可能同时满足的约束条件(5)及(7),尽量减少准则鞠。设L是(7)的约束下,拉格朗日运营商,新准则可以表示如下: 图1 D = 0的逆提升方案 从式子(3),(5),(11),我们得到如下:从式子(2),(3),(5),(12),我们推断出结果如下:这里为了尽量减少公式(13),偏导数与变量和的标准鞠JU(u,) 表示如下:通过设置与线性系统变量,它是由式相结合式子(17)和(18),可改写为和 根据式子(5)和向量时,我们能获得最佳的更新算子由于较长时间的消耗如果选择预测系数较大值,更新系数,预测运营商的数量应选择6,8,10,更新经营者,应从4,6和8中选择。4.冗余提升方案 对于经典的小波变换,平移不变性的解决方案是由冗余小波改造,从而消除抽取步骤和保留的信息低收入和高频率信号。冗余小波变换也可以翻译成冗余提升方案17。 根据信号适应提升计划第3节中提到的设计上,我们获得的预测运营商P和更新算子U,密切配合检查信号。在冗余提升方案,而不是分割成信号 s(0)和d(0,我们让s(0)和d(0是x。多余的预测算子P(k) 和冗余更新算子U(k)计算填充的预测算子P零相应级别K的更新算子U。一个多余的分解结果逼近信号 s(k) 水平与提升方案是由下面的公式表示:其中d(k+1)和s(k+1) )的细节信号和逼近信号级为k+1。5。信号适应起重计划在旋转机械故障诊断中的应用为了证明信号适应旋转机械故障诊断的提升方案的性能,本节提出了两个滚子轴承和变速箱的本地化缺陷检测的应用实例。5.1 决赛中,在滚动轴承缺陷检测 我们使用的信号适应的提升方案,以确定外圈滚道滚动的本地化缺陷轴承。在实验测试轴承的几何参数列于表1。图2所示外轴承局部缺陷的比赛。振动信号在一个恒定的内在种族拿起385转的转速。基于几何参数和旋转速度,特征频率可以计算3。过球外滚道(fbpo)的频率为46.30赫兹。在25.6千赫的采样频率信号数字化。图3(a)所示的振动信号检查轴承。日志振幅规模及其FFT的频谱图。 3(B)。根据轴承运动学和动力学,碰撞发生,每次滚筒时遇到剥落。然而,fromFig。 3(a)项,这些影响被埋葬在宽带噪声和环境噪声。有意义的图没有给出检测故障的信息。 3(B)。 图2 外圈与局部缺陷的轴承 图3(a)收集到的振动信号轴承外圈滚道和(b)其记录振幅谱的本地化缺陷 为了提取外滚道缺陷造成的元件的功能,我们使用的信号适应吊装分析轴承振动信号图计划。3(a)预测系数数是8,更新系数数为4。使用信号适应吊装方案介绍,在第3节,预测运营商和更新算子计算,这是适应振动信号图。 3(a)。 预测算为0.1302?0.0934,0.0159,0.4791,0.4791,0.0159,0.0934,0.1302,并更新运营商是0.1306,0.1194,0.1194,0.1306。图4显示了多余的分解结果。均匀分布冲动集群可以观察到的细节信号(D1)。的冲动集群的定期约等于21.7ms,这是相当于过球外滚道的频率的倒数(fbpo)。因此可以得出结论,由轴承外圈滚道的缺陷造成的冲动。为了证明信号适应吊装方案的效率,在相同的振动信号分析利用Hilbert包络分析和非自适应提升计划。图5(a)所示的带通滤波后的信号(通带5000-7000赫兹)。其包络谱如图。 5(B)。从图。 5(B),没有一个明显的外种族缺陷的特征频率(46.30 Hz)的谱线。使用非自适应提升方案的冗余分解结果如图6,还给出近似信号(A1)和细节信号的振动信号(D1)。在非自适应提升计划,预测算子和更新算子,独立视察信号,通过插值细分18介绍的方法。 0.0024,0.0239,0.1196,0.5981,0.5981,0.1196,0.0239,0.0024和0.0313,0.2813,0.2813,0.0313,分别为图 6,只有几个在细节信号(D1)出现尖锐的冲动。所以这是很难从图中得出任何结论性的结果图6.5.2。变速箱缺陷的检测在第二个例子,我们使用的信号适应吊装方案分析在齿轮箱振动信号矿井提升机机器操作过程中固有的故障检测系统。矿图提升系统图所示图7。图4。图信号的冗余成分的结果。3(一)使用信号自适应提升计划。 图4 图信号的冗余成分的结果3(a)使用信号自适应提升计划图5轴承振动信号,利用Hilbert包络分析的结果:(a)带通滤波后的信号(通 带5000-7000赫兹)和(b)其包络谱 电机的转速为495转。变速箱的传动比是0.132。旋转齿轮1的频率为8.25赫兹。 2齿轮的旋转频率为1.09赫兹。对于齿轮传动,在齿轮啮合频率的计算方法。 图6信号的冗余成分的结果3(a)使用非自适应提升计划 图7 的矿井提升系统 其中n是输入轴的转速,z是轮齿数。在我们的变速箱,N495转和Z= 20。如下式子(27),齿轮箱啮合频率为165赫兹。收购位于变速箱的输入轴侧加速度振动信号。采样频率为2000赫兹,样本数为16K(1K=1024)。振动信号检查变速箱如图8。振动信号的波形是非常复杂的和有用的故障信息被隐藏在振动信号。振动信号的功率密度频谱图所示在图9中。存在三个频率165,330和495赫兹,和他们周围的8.25 Hz的边带。考虑轴的速度和数量齿轮,它可以得出结论,这三个频率对应齿轮啮合频率及其谐波,分别。恰好等于8.25赫兹1齿轮的旋转频率。这表明1齿轮的旋转频率相应的调制故障出现在变速箱。虽然频谱分析提供有用的信息所描述的系统,但经典Fourier分析的基础振动信号是固定的假设。它是无效的提取固有的故障如牙齿裂纹的齿轮系统的本地化缺陷的存在产生的组件。 图8 检查变速箱的振动信号 图9在图中显示的信号的功率密度谱图8中 振动信号图8使用倒谱分析分析。结果如图10。这里存在一个明显的秒杀1(0.121)齿轮转动。倒谱分析,给出了描述系统的有用信息,但我们无法区分同时双方的本地化和分布在1号齿轮故障的倒频谱分析的结果。 为了从复杂的振动信号的隔离功能组件,我们使用的信号适应吊装方案分析振动信号图。 8。预测系数为8,更新系数为4。据预测算子和更新算子在第3节的优化算法,我们得到的预测和更新运营,这是适应振动信号图。 8。预测算?0.3041,0.7379,0.9395,0.6025,0.6025,0.9395,0.7379,0.3041。更新操作是0.0215,0.2285,0.2285,0.0215。各级逼近信号和细节信号长度是相同的原始信号,这是8.2小号。为了查明故障信息,通过目测在0-1小号分解结果显示出来。如图细节信号,信号调整提升方案的冗余成分,使用结果的第1级(0-1)。 11。从图。 11,定期的冲动是显而易见的细节信号。这一时期是约0.121秒,这是按照1齿轮的旋转频率。这表明,局部出现故障的齿轮1。如图2级(0-1秒)的逼近信号。 12。调幅清楚地表明,在逼近信号。为了确认变速箱故障,我们利用Hilbert包络分析的逼近信号解调。希尔伯特包络谱如图。 13。有三个主导峰在包络谱在8.25,16.5和33赫兹的频率发生。它们对应的1,其第二次和第四次谐波,分别齿轮的旋转频率。因此,我们可以得出结论,变速箱故障调制频率是1齿轮的旋转频率。通过学习结构在图的变速箱。在图7,调幅是由于装配不当,平行不对。 大修后,调制故障被排除通过调整齿轮和平行排列描述系统的振动明显减小。振动信号如图14,其倒频谱图所示图15。 “秒杀”在旋转的齿轮1期(0.121)幅度远远低于图10。 图10 图信号的倒谱在图8中 图11 细节信号(0-1秒)信号图1级在图8使用的信号自适应提升计划 图12图信号2级近似信号(0-1秒)在图8中使用的信号自适应提升计划 图13 在近似的信号频率范围为0-80赫兹的包络谱 图14 变速箱大修后的振动信号 图15 图信号的倒谱在图 14中图16。图信号的分解结果(0-1秒)。 14使用的信号适应吊装方案。 (一)1级的细节信号及(b)近似的信号,在第2级。 图16 图信号的分解结果(0-1秒)。 14使用的信号适应吊装方案。(a)1级的细节信号 及(b)近似的信号,在第2级 我们使用的信号适应的提升方案,分析图的信号。 14。在第1级的细节信号如图逼近信号和2级。 16(a)及(b)分别。从图中16(a),由齿轮1的本地化故障造成的定期冲动仍然存在,但调幅消失。 图17 图信号的分解结果(0-1秒)图8使用非自适应提升计划图18 图信号的结果。 8使用窄带解调:(a)围绕二次谐波滤波后的信号(b)啮合频率,基于Hilbert变换解调波形图16(b)。因此,信号适应的提升方案,可以用来区分,同时都本地化和分发的变速箱故障诊断故障。 为了确认在变速箱故障诊断,振动信号自适应提升方案的有效性信号图8,分析了非自适应提升计划。图17显示了分解结果使用非自适应提升计划。可以观察到从细节信号D2调幅图17,但齿轮1局部故障造成的定期冲动不提取有效图17。雇用约啮合的二次谐波窄带解调技术19作比较,并在解调带宽的频率为80赫兹。滤波后的信号显示图18(a),其使用希尔伯特变换解调波形图18(b)。振幅图清楚地表明,在调制。 18(a)。齿轮1的本地化故障未在图中提取有效图186 结论 在本文中,我们提出了一个旋转的故障诊断的新信号调整提升方案机械。峭度最大化的原则为基础的预测算子的设计利用遗传算法。更新操作设计,以尽量减少重建错误。适应信号解除计划密切配合检查的振动信号的特点。该方法测试在滚动轴承和齿轮箱的缺陷检测。结果表明,它是更有效地提取比传统的诊断技术和非自适应提升方案的故障特征。因此,信号适应吊装方案提供了一个有效的方法来揭示从故障特征组件旋转机械故障诊断的振动信号。参考文献(略)
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