專利名稱：一種設(shè)備振動(dòng)信號(hào)的處理方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及檢測(cè)設(shè)備故障隱患的方法，具體涉及利用設(shè)備振動(dòng)信號(hào)檢測(cè)設(shè)備故障隱患的 方法，特別是對(duì)測(cè)得的設(shè)備振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行處理的方法。
背景技術(shù)：
為了能提前檢測(cè)到設(shè)備的故障隱患，人們發(fā)明了以機(jī)械設(shè)備振動(dòng)信號(hào)為狀態(tài)參量的設(shè)備 故障隱患檢測(cè)方法。
目前，利用設(shè)備振動(dòng)信號(hào)檢測(cè)設(shè)備故障隱患的方法， 一般是基于平穩(wěn)過(guò)程的傳統(tǒng)信號(hào)處 理方法，如信號(hào)濾波法、時(shí)域平均法、自適應(yīng)消噪法等，這些處理方法的采用使故障的早期 診斷取得了許多進(jìn)展。但上述處理方法也存在缺陷如信號(hào)濾波法一般不能同時(shí)得到濾波通 帶以外的信息；時(shí)域平均法要求信號(hào)平穩(wěn)并嚴(yán)格按周期采樣，這在實(shí)際應(yīng)用中受到運(yùn)行工況 非平穩(wěn)的限制，難以實(shí)施；自適應(yīng)消噪法要求信號(hào)和噪聲平穩(wěn)且相互獨(dú)立，在現(xiàn)場(chǎng)信號(hào)和噪 聲不僅是非平穩(wěn)，而且存在不同程度的相關(guān)性，因此，目前的設(shè)備振動(dòng)信號(hào)處理方法對(duì)于變 工況設(shè)備振動(dòng)信號(hào)處理不理想，影響診斷設(shè)備故障隱患的準(zhǔn)確性。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明所要解決的技術(shù)問(wèn)題是提供一種設(shè)備振動(dòng)信號(hào)的處理方法，該方法對(duì)變工況設(shè) 備振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行處理后，可獲得利于判斷的波形圖，為準(zhǔn)確診斷設(shè)備故障隱患創(chuàng)造條件。 本發(fā)明解決上述技術(shù)問(wèn)題所采用的技術(shù)方案是 一種設(shè)備振動(dòng)信號(hào)的處理方法，它包括以下步驟 步驟(1)、測(cè)得設(shè)備振動(dòng)信號(hào)的步驟； 歩驟(2)、對(duì)設(shè)備振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行處理的步驟，具體為
步驟(2.1)、用第二代小波包技術(shù)將設(shè)備振動(dòng)信號(hào)分解為四個(gè)以上獨(dú)立的頻帶； 步驟(2.2)、分別計(jì)算分解后的各頻帶能量；
步驟(2.3)、選取能量最大的頻帶，對(duì)其對(duì)應(yīng)的第二代小波包分解信號(hào)做自回歸譜處理， 得到自回歸譜圖。
上述方案中，步驟(2.2)具體為:
分別計(jì)算分解后的各頻帶能量，歸一化的各個(gè)頻帶的能量，畫(huà)出能量特征直方圖。 與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明具有以下優(yōu)點(diǎn)
1、采用第二代小波包技術(shù)，除了具有傳統(tǒng)小波分析的優(yōu)點(diǎn)外，還克服了傳統(tǒng)小波分析的 不足。第二代小波方法相對(duì)于傳統(tǒng)小波算法而言，是一種更為快速、有效的小波變換實(shí)現(xiàn)方 法，它不依賴于Fourier變換，完全在時(shí)域完成了對(duì)雙正交小波濾波器的構(gòu)造。這種構(gòu)造方法在結(jié)構(gòu)化設(shè)計(jì)和自適應(yīng)構(gòu)造方面的突出優(yōu)點(diǎn)彌補(bǔ)了傳統(tǒng)頻域構(gòu)造方法的不足。由第二代小 波變換得到的第二代小波包技術(shù)能夠把平穩(wěn)的或非平穩(wěn)的信號(hào)映射到一個(gè)由小波伸縮而成的 一組基函數(shù)上，信息量完整無(wú)缺，在通頻范圍內(nèi)的得到分布在不同頻帶內(nèi)的分解序列，具有 對(duì)非平穩(wěn)信號(hào)進(jìn)行局部化分析的功能，彌補(bǔ)了現(xiàn)有處理方法的缺陷，也彌補(bǔ)了小波分析只對(duì) 信號(hào)低頻進(jìn)行細(xì)致刻畫(huà)，對(duì)信號(hào)的高頻的分析不夠細(xì)致的缺陷。考慮到第二代小波包分解經(jīng) 過(guò)一層分解后數(shù)據(jù)的個(gè)數(shù)減半的特點(diǎn)，本發(fā)明結(jié)合自回歸譜分析用于提取故障信息。自回歸 譜分析較傅里葉分析得到的頻率成分更精確而且在處理小量數(shù)據(jù)時(shí)更能體現(xiàn)其優(yōu)越性。
2、自回歸譜處理在短數(shù)據(jù)的情況下較FFT能取得更好的效果，能有效的提取信號(hào)中的頻 率信息，獲得利于判斷的波形圖，為準(zhǔn)確診斷設(shè)備故障隱患創(chuàng)造條件。


圖1為測(cè)得的設(shè)備振動(dòng)原始信號(hào)時(shí)域波形 圖2為三層小波包分解示意圖 圖3、 4為第二代小波分析的分解過(guò)程示意圖 圖5為歸一化后各頻帶能量的直方圖 圖6 、 7為第二代小波分析的重構(gòu)過(guò)程示意圖 圖8為第二代小波包三層分解第一頻段自回歸譜圖
具體實(shí)施例方式
本發(fā)明設(shè)備振動(dòng)信號(hào)的處理方法實(shí)施例，本實(shí)施例用于對(duì)變工況低速重載變速箱的振動(dòng)
信號(hào)進(jìn)行處理，本實(shí)施例包括以下步驟
步驟(1)、測(cè)得設(shè)備振動(dòng)信號(hào)的步驟，具體為
將SRI50聲發(fā)射固定設(shè)置在變速箱的外殼上，聲發(fā)射的位置盡量靠近變速箱主要軸承，
聲發(fā)射的輸出端通過(guò)A/D轉(zhuǎn)換輸入計(jì)算機(jī)，采樣頻率,為1000Hz，計(jì)算機(jī)得到的振動(dòng)信號(hào)時(shí) 域波形如圖1所示，該時(shí)域波形無(wú)法直接用于診斷設(shè)備故障隱患。 步驟(2)、對(duì)設(shè)備振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行處理的步驟，具體為
步驟(2.1)、用第二代小波包技術(shù)將設(shè)備振動(dòng)信號(hào)分解為八個(gè)獨(dú)立的頻帶；分解示意圖 如圖2所示，它為3層小波包分解。
第二代小波包分解過(guò)程由剖分、預(yù)測(cè)和更新組成。如圖3、 4所示，設(shè)數(shù)據(jù)序列 S = e Z}，基于提升模式的第二代小波變換的分解過(guò)程如下，其中尸(，)為預(yù)測(cè)器，C/(，)
為更新器。
A、剖分，將數(shù)據(jù)序列^O0AeZ)分為奇樣本序列^(^)和偶樣本序<formula>formula see original document page 4</formula>B、 預(yù)領(lǐng)(j，設(shè)戶O)為預(yù)測(cè)器，用、(/t)預(yù)測(cè)&(/t)，定義預(yù)測(cè)偏差為細(xì)節(jié)信號(hào)d(A:)。 則細(xì)節(jié)信號(hào)序列O = W(",/t e Z}
C、 更新，設(shè)t/(，)為更新器，在細(xì)節(jié)信號(hào)d(A:)的基礎(chǔ)上更新^(W，其結(jié)果定義為逼近信 號(hào)c("。
c(A;)、(it) + C/[牟)]A:sZ 則逼近信號(hào)序列為C = {c(",A: e Z}
本實(shí)施例利用第二代小波包技術(shù)將信號(hào)無(wú)冗余、無(wú)疏漏、正交地分解到獨(dú)立的頻帶。本 實(shí)施例信號(hào)的采樣頻率,為1000Hz，則其分析頻率500Hz，對(duì)信號(hào)進(jìn)行3層第二代小波包分 解，分解得到八個(gè)頻帶依次是
、 [62.5Hz， 125Hz]、 [125Hz， 187. 5Hz] 、 [187. 5Hz， 250Hz]、 [250Hz， 312.5Hz]、 [312.5Hz， 375Hz]、 [375Hz， 437. 5Hz]、 [437. 5Hz， 500Hz]。
步驟(2.2)、分別計(jì)算分解后再重構(gòu)的各頻帶能量；具體為分別計(jì)算分解后的各頻帶 能量(假設(shè)^(")為3層第二代小波包分解后[O， 62.5Hz]頻帶的信號(hào)，貝IJ[O， 62.5Hz]頻帶的 能量計(jì)算為
e為能量，n為^0i)的數(shù)據(jù)長(zhǎng)度。同理其它七個(gè)頻帶依次為5 、、 53( )、 (n)、 a(")。
歸一化的各個(gè)頻帶的能量，畫(huà)出能量特征直方圖(如圖5所示)，從直方圖中看出第一頻 帶[O， 62.5Hz]所占百分比最大。
步驟(2.3)、選取能量最大的頻帶——
頻帶，對(duì)其對(duì)應(yīng)的第二代小波包分 解信號(hào)做自回歸譜處理，得到自回歸譜圖——
頻帶的自回歸譜圖(如圖8所示)。
如圖6、 7所示，第二代小波重構(gòu)過(guò)程為分解過(guò)程的逆過(guò)程，由恢復(fù)更新、恢復(fù)預(yù)測(cè)和合 并組成。
se(A;) = c(A:)-
5。(" = , +化(/1;)] A; e Z
由奇偶樣本序列合并構(gòu)成重構(gòu)信號(hào)s 。 假設(shè)預(yù)測(cè)器長(zhǎng)度w二2，更新器長(zhǎng)度#=4。 自回歸譜處理的原理
設(shè)通過(guò)第二代小波包分解后的某一頻段序列為{&}， k=l， 2，…，N,，其M階自回歸模型AR(M)為
S仏一,+ "
其中A， ^，……，&為自回歸模型系數(shù)A為白噪聲輸入且^ NID (0，《)。N,為分界 了/層后每個(gè)頻道內(nèi)的數(shù)據(jù)長(zhǎng)度。
自回歸模型的階數(shù)由經(jīng)驗(yàn)公式AIC指標(biāo)定階，AK> ^式中[2
N表示采樣點(diǎn)數(shù)，M表示模型階數(shù)，/^表示第M階AR模型預(yù)報(bào)誤差， 當(dāng)取得AIC值最小時(shí)的階數(shù)M作為AR模型的最佳階數(shù)。自回歸系數(shù)^通過(guò)Marple算法 求出。則第二代小波包分解得到的第/層第/序列的M階自回歸普表達(dá)式如下
式中，采樣頻率厶、起始頻率,,與第二代小波包分解層數(shù)有關(guān)。原始數(shù)據(jù)采樣頻率為/w ， 數(shù)據(jù)長(zhǎng)度為N,則第二代小波包分解第/層時(shí)可得到位于不同頻段的2'個(gè)序列，它們的采樣頻
率為厶=2—每個(gè)序列的長(zhǎng)度為N,=2W*N，起始頻率按小波包理論為
A = _/L* (i-l) /2。
從自回歸譜圖(如圖8所示)中看到了 4.364HZ頻率成分存在。這個(gè)頻率成分與軸承的 軸頻4. 469Hz非常接近，對(duì)此我們可以得到信息是變速箱存在故障隱患，建議停產(chǎn)檢修變 速箱軸承的軸。
權(quán)利要求
1、一種設(shè)備振動(dòng)信號(hào)的處理方法，其特征在于它包括以下步驟步驟(1)、測(cè)得設(shè)備振動(dòng)信號(hào)的步驟；步驟(2)、對(duì)設(shè)備振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行處理的步驟，具體為步驟(2.1)、用第二代小波包技術(shù)將設(shè)備振動(dòng)信號(hào)分解為四個(gè)以上獨(dú)立的頻帶；步驟(2.2)、分別計(jì)算分解后的各頻帶能量；步驟(2.3)、選取能量最大的頻帶，對(duì)其對(duì)應(yīng)的第二代小波包分解信號(hào)做自回歸譜處理，得到自回歸譜圖；步驟(3)、根據(jù)自回歸譜圖判斷設(shè)備故障隱患的步驟。
2、 如權(quán)利要求1所述的處理方法，其特征在于步驟(2.2)具體為-分別計(jì)算分解后的各頻帶能量，歸一化的各個(gè)頻帶的能量，畫(huà)出能量特征直方圖。
全文摘要
本發(fā)明涉及一種設(shè)備振動(dòng)信號(hào)的處理方法，它包括以下步驟步驟(1)、測(cè)得設(shè)備振動(dòng)信號(hào)的步驟；步驟(2)、對(duì)設(shè)備振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行處理的步驟，具體為步驟(2.1)、用第二代小波包技術(shù)將設(shè)備振動(dòng)信號(hào)分解為四個(gè)以上獨(dú)立的頻帶；步驟(2.2)、分別計(jì)算分解后的各頻帶能量；步驟(2.3)、選取能量最大的頻帶，對(duì)其對(duì)應(yīng)的第二代小波包分解信號(hào)做自回歸譜處理，得到自回歸譜圖；步驟(3)、根據(jù)自回歸譜圖判斷設(shè)備故障隱患的步驟。本發(fā)明處理方法對(duì)變工況設(shè)備振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行處理后，可獲得利于判斷的波形圖，為準(zhǔn)確診斷設(shè)備故障隱患創(chuàng)造條件。
文檔編號(hào)G01H17/00GK101634589SQ20091006367
公開(kāi)日2010年1月27日 申請(qǐng)日期2009年8月21日 優(yōu)先權(quán)日2009年8月21日
發(fā)明者輝 葉, 湯文亮, 輝 羅, 胡邦喜, 胥永剛, 蘇善斌, 鄧崎琳, 鄒江華, 馬海龍, 高立新 申請(qǐng)人:武漢鋼鐵(集團(tuán))公司;北京工業(yè)大學(xué)