機(jī)械故障診斷中的現(xiàn)代信號(hào)處理方法

前言

　　一些大型裝備和大型旋轉(zhuǎn)機(jī)械，如發(fā)電機(jī)組、航空發(fā)動(dòng)機(jī)、高速列車(chē)等，其運(yùn)行狀況直接關(guān)系著國(guó)民經(jīng)濟(jì)的正常運(yùn)作和穩(wěn)定發(fā)展。對(duì)這些機(jī)械裝備實(shí)施狀態(tài)監(jiān)測(cè)和故障診斷技術(shù)，使其安全可靠地以最優(yōu)狀態(tài)運(yùn)行并避免事故的發(fā)生，具有重要的意義，這也一直是學(xué)術(shù)界和工業(yè)界共同關(guān)注的課題。機(jī)械設(shè)備故障診斷技術(shù)一直是機(jī)械工程研究領(lǐng)域的一個(gè)主要方向，國(guó)家高技術(shù)研究發(fā)展計(jì)劃f863計(jì)劃）的先進(jìn)制造技術(shù)領(lǐng)域近年來(lái)把“重大產(chǎn)品和重大設(shè)施壽命與預(yù)測(cè)技術(shù)”列為優(yōu)先發(fā)展的四大專(zhuān)題之一，其中就包括了“系統(tǒng)故障診斷與維修優(yōu)化技術(shù)”。隨著現(xiàn)代工業(yè)科技的迅速發(fā)展和自動(dòng)化程度的提高，機(jī)電設(shè)備正朝著大型化、高速化、集成化的方向發(fā)展，大型復(fù)雜機(jī)電設(shè)備的安全和可靠運(yùn)行越來(lái)越被人們所關(guān)注。然而，由于工作環(huán)境、使用壽命的限制，大型復(fù)雜機(jī)電設(shè)備中某些部件難免出現(xiàn)一些故障，這些故障常常表現(xiàn)為強(qiáng)烈的非線性、非Gauss性和非平穩(wěn)性。另外，在機(jī)械發(fā)生故障時(shí)，還會(huì)出現(xiàn)多種故障并發(fā)的情形，復(fù)合故障與其中單個(gè)故障雖然有所聯(lián)系，但振動(dòng)的各種表現(xiàn)是不一樣的，復(fù)合故障并不是單個(gè)故障簡(jiǎn)單的疊加，故障之間是互相影響的，從而產(chǎn)生更豐富的振動(dòng)形態(tài)，使得監(jiān)測(cè)診斷問(wèn)題日趨復(fù)雜和困難。如何從復(fù)雜的機(jī)械動(dòng)態(tài)信號(hào)中提取到有效的故障特征信息是解決大型復(fù)雜機(jī)電設(shè)備監(jiān)測(cè)與診斷問(wèn)題的關(guān)鍵?！　鹘y(tǒng)的信號(hào)處理方法以信號(hào)的平穩(wěn)性為前提，只能從時(shí)域或者頻域中反映信號(hào)的特性，無(wú)法同時(shí)兼顧信號(hào)在時(shí)域和頻域的局部化特征和全貌。這樣，傳統(tǒng)的信號(hào)處理方法無(wú)法對(duì)復(fù)雜機(jī)電設(shè)備信號(hào)表現(xiàn)的非線性、非平穩(wěn)性進(jìn)行有效地分析和處理。對(duì)于多故障并發(fā)和強(qiáng)干擾下的弱信號(hào)提取，傳統(tǒng)方法更加無(wú)能為力。因此，迫切需要尋求機(jī)械設(shè)備非平穩(wěn)信號(hào)處理的方法，而現(xiàn)代信號(hào)處理技術(shù)的發(fā)展為非線性、非Gauss、非平穩(wěn)信號(hào)的分析提供了可能。各種現(xiàn)代信號(hào)處理方法都有自己的獨(dú)特的特點(diǎn)。短時(shí)Fourier變換時(shí)頻分辨率低，但無(wú)交叉項(xiàng)干擾。Wigner分布不僅有很高的時(shí)頻分辨率，而且還有一系列好的性質(zhì)，如不論是實(shí)信號(hào)還是復(fù)信號(hào)，其Wigner分布都是實(shí)函數(shù)；Wigner?分布在時(shí)頻平面上的積分等于信號(hào)的總能量，具有時(shí)移不變性和頻移不變性等特點(diǎn)；但對(duì)于多分量信號(hào)，Wigner分布會(huì)產(chǎn)生嚴(yán)重的交叉干擾，產(chǎn)生虛假的頻率成分。小波變換具有很好的時(shí)頻局部化特性，是處理非平穩(wěn)信號(hào)的有力工具。

內(nèi)容概要

　　《機(jī)械故障診斷中的現(xiàn)代信號(hào)處理方法》在簡(jiǎn)要介紹Fourier變換與短時(shí)Fourier變換等常用信號(hào)處理方法的基礎(chǔ)上，深入系統(tǒng)地闡述了針對(duì)非線性、非平穩(wěn)信號(hào)的新信號(hào)處理方法，既包括已經(jīng)做了大量研究的Wigner-ViUe分布、小波變換、Hilbert-Huang變換、高源分離技術(shù)等內(nèi)容，也包括了一些近年來(lái)引起人們關(guān)注的線性調(diào)頻小波變換、信號(hào)的原子分解等?！稒C(jī)械故障診斷中的現(xiàn)代信號(hào)處理方法》不僅介紹了系統(tǒng)性的理論，也給出了很多工程應(yīng)用的實(shí)例，便于讀者深入理解書(shū)中的內(nèi)容?！　　稒C(jī)械故障診斷中的現(xiàn)代信號(hào)處理方法》可供從事機(jī)械設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測(cè)與故障診斷、設(shè)備管理與維護(hù)的廣大科技人員使用，也可作為高等院校機(jī)械、能源、動(dòng)力等專(zhuān)業(yè)的高年級(jí)學(xué)生、研究生的教材或參考書(shū)。

作者簡(jiǎn)介

　　褚福磊，清華大學(xué)教授，博士生導(dǎo)師。1982年畢業(yè)于江西冶金學(xué)院機(jī)械系，在天津大學(xué)獲碩士學(xué)位，在英國(guó)南安普敦大學(xué)獲博士學(xué)位，2000年起在清華大學(xué)精密儀器與機(jī)械學(xué)系任教授?，F(xiàn)擔(dān)任中國(guó)振動(dòng)工程學(xué)會(huì)轉(zhuǎn)子動(dòng)力學(xué)專(zhuān)業(yè)委員會(huì)主任委員、故障診斷專(zhuān)業(yè)委員會(huì)副主任委員等，并擔(dān)任《振動(dòng)工程學(xué)報(bào)》等刊物的編委。長(zhǎng)期從事機(jī)械動(dòng)力學(xué)和機(jī)械故障診斷技術(shù)的教學(xué)科研工作。主要研究領(lǐng)域：旋轉(zhuǎn)機(jī)械動(dòng)力學(xué)、機(jī)械故障診斷技術(shù)。在所從事的研究領(lǐng)域已發(fā)表學(xué)術(shù)論文200多篇，其中80多篇被SCI收錄，160多篇被EI收錄。獲國(guó)家自然科學(xué)二等獎(jiǎng)1項(xiàng)，獲省部級(jí)科技獎(jiǎng)勵(lì)共5項(xiàng)；入選教育部“跨世紀(jì)優(yōu)秀人才培養(yǎng)計(jì)劃”，獲國(guó)家杰出青年科學(xué)基金，享受?chē)?guó)務(wù)院政府特殊津貼?！　∨碇究疲虾＝煌ù髮W(xué)機(jī)械與動(dòng)力工程學(xué)院研究員。1993年開(kāi)始在清華大學(xué)精密儀器與機(jī)械學(xué)系就讀，分別獲學(xué)士學(xué)位（1998）和博士學(xué)位（2002）。國(guó)際振動(dòng)與噪聲學(xué)會(huì)會(huì)員。2003～2009年，先后在香港城市大學(xué)、英國(guó)Cranfield大學(xué)、Sheffield大學(xué)和Loughborough大學(xué)從事科學(xué)研究工作。主要研究領(lǐng)域：機(jī)械設(shè)備故障診斷、振動(dòng)信號(hào)分析和非線性振動(dòng)理論。發(fā)表學(xué)術(shù)論文50余篇，其中30余篇被SCI收錄。獲省部級(jí)科技獎(jiǎng)勵(lì)一項(xiàng)?！　●T志鵬，北京科技大學(xué)副教授。1997年7月畢業(yè)于吉林工業(yè)大學(xué)汽車(chē)工程專(zhuān)業(yè)，獲學(xué)士學(xué)位；2003年7月畢業(yè)于大連理工大學(xué)動(dòng)力機(jī)械及工程專(zhuān)業(yè)，獲博士學(xué)位。2003～2005年，在清華大學(xué)精密儀器與機(jī)械學(xué)系從事博士后研究；2006～2007年，在加拿大Arberta大學(xué)機(jī)械工程系從事博士后研究。主要研究領(lǐng)域：機(jī)械設(shè)備監(jiān)測(cè)診斷、信號(hào)處理、人工智能、機(jī)械動(dòng)力學(xué)。以第一作者身份發(fā)表學(xué)術(shù)論文30余篇，其中SCI或EI收錄20余篇?！　±钪巨r(nóng)，鄭州大學(xué)教授，研究生導(dǎo)師。浙江大學(xué)博士，清華大學(xué)博士后，河南省教育廳學(xué)術(shù)技術(shù)帶頭人，《振動(dòng)與沖擊》雜志編委。長(zhǎng)期從事機(jī)械故障診斷、機(jī)械控制工程課程教學(xué)和相關(guān)的研究工作。主要研究領(lǐng)域：智能檢測(cè)與信號(hào)處理、機(jī)械設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測(cè)與故障診斷。主編教材一部，發(fā)表學(xué)術(shù)論文90篇，其中38篇被SCI或EI檢索收錄。

書(shū)籍目錄

前言第一章 短時(shí)Fourier變換1.1 Fourier變換1.2 短時(shí)Fourier變換1.3 時(shí)頻分辨率及不確定原理參考文獻(xiàn)第二章 Wigner-Ville分布2.1 基本定義及計(jì)算2.2 基本性質(zhì)2.3 交叉干擾項(xiàng)及其抑制參考文獻(xiàn)第三章 小波變換3.1 小波變換簡(jiǎn)史3.2 連續(xù)小波變換3.3 基于小波變換的譜分析3.4 重分配尺度譜3.5 應(yīng)用實(shí)例：轉(zhuǎn)子碰摩信號(hào)分析3.6 基于小波變換的振動(dòng)信號(hào)奇異性分析及其應(yīng)用參考文獻(xiàn)第四章 線性調(diào)頻小波變換4.1 線性調(diào)頻小波4.2 線性調(diào)頻小波變換4.3 自適應(yīng)線性調(diào)頻小波分解4.4 自適應(yīng)線性調(diào)頻小波譜圖4.5 Gauss線性調(diào)頻小波4.6 多尺度Gauss線性調(diào)頻小波字典4.7 改進(jìn)的自適應(yīng)線性調(diào)頻小波譜圖4.8 基于自適應(yīng)線性調(diào)頻小波分解的時(shí)頻分析程序?qū)崿F(xiàn)及算例4.9 非線性調(diào)頻小波變換4.10 旋轉(zhuǎn)機(jī)械起停機(jī)過(guò)程振動(dòng)信號(hào)分析參考文獻(xiàn)第五章 Hilbert-Huang變換5.1 Hilbert變換和瞬時(shí)頻率5.2 本征模函數(shù)5.3 經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｊ椒纸猓‥MD）方法5.4 本征模分量的選擇5.5 基于經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｊ椒纸獾腍ilbert譜5.6 應(yīng)用實(shí)例參考文獻(xiàn)第六章 信號(hào)的原子分解方法6.1 原子分解6.2 框架分解6.3 最佳正交基6.4 匹配追蹤6.5 基追蹤6.6 滾動(dòng)軸承振動(dòng)信號(hào)分析6.7 齒輪振動(dòng)信號(hào)分析參考文獻(xiàn)第七章 機(jī)械故障診斷中的盲源分離技術(shù)7.1 盲源分離問(wèn)題的提出7.2 盲源分離的基本理論7.3 盲源分離算法7.4 噪聲環(huán)境下機(jī)械故障源的盲分離7.5 基于時(shí)頻分析的機(jī)械故障源的盲分離7.6 基于ICA的特征提取的HMM故障識(shí)別參考文獻(xiàn)

章節(jié)摘錄

　　作為一種典型的旋轉(zhuǎn)機(jī)械，在機(jī)組的起動(dòng)和停機(jī)過(guò)程中，水輪發(fā)電機(jī)組的轉(zhuǎn)子振動(dòng)與機(jī)組的轉(zhuǎn)速變化密切相關(guān)，具有頻率調(diào)制特征。通常，轉(zhuǎn)子的振動(dòng)響應(yīng)主要由旋轉(zhuǎn)頻率及其倍頻和分?jǐn)?shù)倍頻等頻率成分組成，在起停機(jī)或升降速過(guò)程中，這些頻率成分將跟隨轉(zhuǎn)子轉(zhuǎn)速變化，因此，頻率調(diào)制現(xiàn)象將主導(dǎo)轉(zhuǎn)子的瞬態(tài)振動(dòng)。在轉(zhuǎn)子的振動(dòng)響應(yīng)中，還可能出現(xiàn)簡(jiǎn)諧振動(dòng)和雙面指數(shù)衰減振動(dòng)現(xiàn)象，這些振動(dòng)的時(shí)域波形都是Gauss線性調(diào)頻小波函數(shù)的特殊形式。當(dāng)時(shí)間長(zhǎng)度d足夠大，且線性調(diào)頻率c=0時(shí)，Gauss線性調(diào)頻小波函數(shù)退化為簡(jiǎn)稱(chēng)三角函數(shù)；當(dāng)時(shí)間長(zhǎng)度d≠0，且線性調(diào)頻率c=0時(shí)，Gauss線性調(diào)頻小波函數(shù)演變?yōu)殡p面指數(shù)衰減函數(shù)。因此，Gauss線性調(diào)頻小波在匹配分析轉(zhuǎn)子振動(dòng)信號(hào)結(jié)構(gòu)特征方面是完備的，能夠有效提取信號(hào)的各種時(shí)頻特征?！　¤b于Gauss線性調(diào)頻小波在匹配分析轉(zhuǎn)子振動(dòng)信號(hào)結(jié)構(gòu)特征方面的完備性，應(yīng)用基于自適應(yīng)Gauss線性調(diào)頻小波分解的時(shí)頻分析方法對(duì)水輪發(fā)電機(jī)組起動(dòng)和停機(jī)過(guò)程中的主軸擺度現(xiàn)場(chǎng)測(cè)試信號(hào)進(jìn)行了分析，提取了機(jī)組軸系振動(dòng)的時(shí)變特征及其相對(duì)運(yùn)行參數(shù)的變化規(guī)律，并與自適應(yīng)Gabor分解的結(jié)果進(jìn)行了對(duì)比。

編輯推薦

　　本書(shū)在簡(jiǎn)要介紹Fourier變換與短時(shí)Fourier變換等常用信號(hào)處理方法的基礎(chǔ)上，深入系統(tǒng)地闡述了針對(duì)非線性、非平穩(wěn)信號(hào)的新信號(hào)處理方法。本書(shū)的每一章都是針對(duì)一種現(xiàn)代信號(hào)處理方法在機(jī)械故障診斷中的應(yīng)用，既有原理、算法及性質(zhì)的論述，也有計(jì)算機(jī)仿真和工程應(yīng)用。便于加深讀者對(duì)每一種現(xiàn)代信號(hào)處理方法的理解。本書(shū)可供從事機(jī)械設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測(cè)與故障診斷、設(shè)備管理與維護(hù)的廣大科技人員使用，也可作為高等院校機(jī)械、能源、動(dòng)力等專(zhuān)業(yè)的高年級(jí)學(xué)生、研究生的教材或參考書(shū)。

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