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案例頻道

軸承數(shù)據(jù)的Matlab高階譜分析
  • 企業(yè):控制網(wǎng)     領(lǐng)域:運(yùn)動(dòng)控制與伺服系統(tǒng)     行業(yè):機(jī)械    
  • 點(diǎn)擊數(shù):8816     發(fā)布時(shí)間:2011-04-06 10:21:51
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使用matlab高階譜工具箱(HOSA)函數(shù)對(duì)軸承數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,介紹了若干在仿真中用到的HOSA函數(shù)及其數(shù)學(xué)基礎(chǔ)。并驗(yàn)證,由于軸承振動(dòng)信號(hào)的非高斯、非線性特性,低階統(tǒng)計(jì)量不能分辨的振動(dòng)特征,能夠通過高階統(tǒng)計(jì)量及其matlab工具進(jìn)行分析

    1 引言

    軸承是工業(yè)生產(chǎn)中使用最廣泛的機(jī)械部件,也是最易損傷的零件之一。有故障的軸承不僅會(huì)直接影響設(shè)備的基本性能,而且有可能造成重大生產(chǎn)事故。我國(guó)是軸承制造大國(guó),目前,軸承產(chǎn)量居世界首位,產(chǎn)值第三,僅次于美國(guó)和日本。我國(guó)也是軸承使用大國(guó),每年進(jìn)口大量高檔軸承用于機(jī)械設(shè)備制造。因此,能對(duì)有故障軸承進(jìn)行識(shí)別的技術(shù)具有重要的實(shí)際意義和應(yīng)用前景。

    軸承診斷技術(shù)眾多。其中,振動(dòng)檢測(cè)法是通過分析軸承工作時(shí)的振動(dòng)信號(hào)對(duì)其進(jìn)行故障識(shí)別的方法。由于測(cè)試方便,分析直觀,在故障檢測(cè)中有著廣泛的應(yīng)用。在并不需要很高精度的情況下,振動(dòng)信號(hào)的低階統(tǒng)計(jì)量,對(duì)質(zhì)量問題明顯的軸承有一定的鑒別作用。低階統(tǒng)計(jì)量能夠確定零均值平穩(wěn)高斯過程的統(tǒng)計(jì)特性。但是,現(xiàn)在很多精密軸承通常故障微小,很多信息表現(xiàn)為非高斯性,非線性,非最小相位等特點(diǎn),低階統(tǒng)計(jì)量無法進(jìn)行識(shí)別。高階統(tǒng)計(jì)量是在低階統(tǒng)計(jì)理論基礎(chǔ)上發(fā)展起來的,克服了低階統(tǒng)計(jì)量由于缺少相位信息而無法直接處理非最小相位系統(tǒng)的固有缺陷,能對(duì)非高斯,非線性,非最小相位系統(tǒng)進(jìn)行分析。也就是說,用低階統(tǒng)計(jì)量方法不能圓滿解決的問題,理論上都可以用高階統(tǒng)計(jì)量進(jìn)行處理【1】。

    高階譜工具箱是專用的Matlab信號(hào)處理工具箱,功能強(qiáng)大。包含了傳統(tǒng)方法的高階譜估計(jì),參數(shù)方法的高階譜估計(jì),二次相位耦合,諧波恢復(fù),時(shí)間延遲估計(jì),自適應(yīng)線性預(yù)測(cè)等多種分析方法。本文采用傳統(tǒng)方法的高階譜函數(shù),介紹了高階譜工具箱在軸承故障分析中的應(yīng)用。

    2 高階累計(jì)量和高階譜

    最常用的高階統(tǒng)計(jì)量是高階累積量和高階譜。平穩(wěn)過程的一階累計(jì)量定義為均值: 
                                                           (1)
    均值平移不會(huì)改變高階累積量,因此,可假設(shè)均值為零。如果均值為非零,先減去均值,再處理隨機(jī)過程的高階累積量。
    零均值平穩(wěn)過程的累積量定義如下【2】:
    二階累積量:                                (2)
   
    三階累積量:                      (3)
      .

    第k階譜定義為對(duì)應(yīng)累積量序列的傅里葉變換:
    功率譜:                                              (4)
   
    雙譜:                     (5)
   
    互雙譜:                  (6)
   
    雙譜 是互雙譜取x=y=z時(shí)的特例。
   
    互相干:                         (7)
   
    互雙相干定義為:          (8)
    當(dāng)x=y=z時(shí),便是自雙相干。

    3 軸承數(shù)據(jù)的高階統(tǒng)計(jì)量估計(jì)

    Matlab的HOSA(High-Order Spectrum Analysis Toolbox)是專用的高階譜信號(hào)處理工具箱,包含傳統(tǒng)方法,參數(shù) 方法,二次相位耦合,二階Volterrra系統(tǒng),諧波恢復(fù),時(shí)間延遲估計(jì)(TDE),陣列處理,自適應(yīng)線性預(yù)測(cè),脈沖響應(yīng),時(shí)頻估計(jì)等類別的函數(shù)。

    下面使用幾個(gè)工具箱函數(shù)來對(duì)軸承振動(dòng)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和比較。

    高階譜的基本工具是三階累積量對(duì)應(yīng)的雙譜分析,在工具箱中,有間接雙譜估計(jì)函數(shù)bispeci,直接雙譜估計(jì)函數(shù)bispecd,直接互雙譜估計(jì)函數(shù)bispecdx。下面對(duì)bispecd作簡(jiǎn)單的函數(shù)說明,并觀測(cè)bispeci與bispecd對(duì)合格與故障數(shù)據(jù)的估計(jì)結(jié)果。

    function [Bspec,waxis] = bispecd (y, nfft, wind, nsamp, overlap)
    功能:基于FFT變換的直接方法雙譜估計(jì)。
    參數(shù)說明:
    y: 信號(hào)序列,矩陣或向量;
    nfft: FFT變換計(jì)算長(zhǎng)度;
    wind: 指定窗函數(shù),起頻域平滑的作用;
    nsamp: 指定每段數(shù)據(jù)估計(jì)時(shí)的樣本數(shù)目,默認(rèn)是y的行數(shù)量;
    overlap: 指定相鄰數(shù)據(jù)重疊百分比,取值范圍[0, 99],默認(rèn)值為0;
    Bspec: 估計(jì)雙譜返回矩陣,nfft×nfft矩陣;
    Waxis: 與bspec矩陣相關(guān)的頻率,第i行(列)bspec與Waxis(i)相關(guān)。

                      
                                     圖1 間接與直接雙譜估計(jì)合格軸承振動(dòng)數(shù)據(jù)

                      
                                    圖2 間接與直接雙譜估計(jì)故障軸承振動(dòng)數(shù)據(jù)

      可以看到,直接雙譜與間接雙譜估計(jì)效果差不多,都能夠非常清晰的地分辨合格與故障軸承。圖1顯示雙譜估計(jì)對(duì)合格軸承振動(dòng)的特征頻率有很好的提取作用。對(duì)比圖1,圖2的顯示結(jié)果表明,由于故障振動(dòng)表現(xiàn)為周期性的沖擊振動(dòng)和幅值調(diào)制現(xiàn)象[3],故障特征頻率經(jīng)過雙譜估計(jì),特征信號(hào)分布在一個(gè)相對(duì)小的范圍內(nèi),表現(xiàn)出相當(dāng)強(qiáng)的特性。特征信號(hào)的圖形表明,通過智能學(xué)習(xí)算法對(duì)Bspec和waxis變量的分析,應(yīng)該可以很容易分辨合格與故障軸承,并且分析軸承的故障類型。

     在HOSA工具箱中, bicoher用來估計(jì)自雙相干, bicoherx用來估計(jì)互雙相干。下面的圖形將顯示bicoher函數(shù)估計(jì)合格與故障軸承的情況

                       
                                       圖3 自雙相干估計(jì)合格軸承振動(dòng)數(shù)據(jù)

                      
                                       圖4 自雙相干估計(jì)故障軸承振動(dòng)數(shù)據(jù)

    根據(jù)公式(8),自雙相干是基于功率譜和雙譜的一個(gè)估計(jì)。而功率譜是二階累積量的傅里葉變換,從圖3和圖4看到,自雙相干估計(jì)難以對(duì)合格和故障軸承振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行有效的特征提取,圖形中顯示了很多干擾信號(hào)。仿真表明,二階統(tǒng)計(jì)量不能對(duì)軸承的合格與故障信號(hào)進(jìn)行有效的特征提取。 

    4 結(jié)論

    自相干的估計(jì)結(jié)果表明:軸承振動(dòng)信號(hào)具有的非高斯,非線性等特性不能用二階以下的統(tǒng)計(jì)量進(jìn)行表征。雙譜估計(jì)的結(jié)果表明:用二階不能解決的問題,三階譜能有效地提取信號(hào)特性。本文驗(yàn)證了高階統(tǒng)計(jì)量理論及HOSA工具箱對(duì)軸承振動(dòng)信號(hào)的應(yīng)用性,體現(xiàn)了其在軸承檢測(cè)過程中的應(yīng)用前景。

      參考文獻(xiàn):
[1] 張賢達(dá), 保錚.非平穩(wěn)信號(hào)分析與處理[M]. 國(guó)防工業(yè)出版社, 1998.
[2] A.Swami, Jerry M. Mendel, C.L. Nikias High-Order Spectral Analysis Toolbox For Use with Matlab[M]. 2004.
[3] 姜鳴.循環(huán)統(tǒng)計(jì)量理路及其在滾動(dòng)軸承故障中的應(yīng)用研究[D]. 上海:上海交通大學(xué), 2002.
[4] 柳桂國(guó),柳賀,黃道.經(jīng)驗(yàn)正交函數(shù)分析在軸承故障診斷中的應(yīng)用[J]. 華東理工大學(xué)學(xué)報(bào), 2008, Vol.34 No.2:261-266

    樂斌(1978-)
男,寧波人,碩士研究生,高級(jí)工程師,主要從事模式識(shí)別、智能系統(tǒng)方面的研究,現(xiàn)就職于浙江工商職業(yè)技術(shù)學(xué)院。

    摘自《自動(dòng)化博覽》2011年第二期 



 

 

 

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