圓形陣列短時(shí)分析用于列車軸承道旁聲學(xué)信號(hào)分離與校正的理論研究.pdf

1、隨著機(jī)械裝備的規(guī)模日趨龐大，性能日趨優(yōu)越、功能日趨繁多、結(jié)構(gòu)和運(yùn)行環(huán)境日趨復(fù)雜，機(jī)械裝備故障所帶來(lái)的后果也日趨嚴(yán)重。發(fā)展針對(duì)性的機(jī)械裝備故障診斷技術(shù)以保障機(jī)械裝備長(zhǎng)期安全平穩(wěn)運(yùn)行具有非常重大的意義。高速鐵路運(yùn)輸作為中國(guó)國(guó)民經(jīng)濟(jì)的命脈產(chǎn)業(yè)，保障高速列車安全、平穩(wěn)、不間斷運(yùn)行是高速鐵路運(yùn)行面臨的一大難題。在諸多種類的列車故障中，列車輪動(dòng)軸承故障是列車故障的主要類型。是以，發(fā)展列車輪對(duì)軸承故障診斷技術(shù)意義極為重大。同時(shí)，鑒于道旁聲學(xué)診斷系統(tǒng)具

2、有非接觸測(cè)量、早期故障預(yù)警以及低成本等優(yōu)勢(shì)，發(fā)展列車軸承道旁聲學(xué)診斷系統(tǒng)符合中國(guó)的基本國(guó)情。然而，道旁聲學(xué)診斷系統(tǒng)接收的信號(hào)成分相對(duì)復(fù)雜，其不僅受到高強(qiáng)度的環(huán)境背景噪聲的干擾，同時(shí)該接收信號(hào)中還存在嚴(yán)重的多普勒畸變以及多聲源混疊現(xiàn)象，這些因素致使基于道旁聲學(xué)信號(hào)的列車軸承狀態(tài)監(jiān)測(cè)與故障診斷困難重重。另一方面，鑒于中國(guó)漫長(zhǎng)的高速鐵路，為了實(shí)現(xiàn)對(duì)高速鐵路的監(jiān)測(cè)的全面覆蓋，需要進(jìn)一步降低道旁聲學(xué)診斷系統(tǒng)的成本。針對(duì)上述問題，本文以圓形麥克風(fēng)陣

3、列為道旁信號(hào)接收手段，通過采用短時(shí)麥克風(fēng)陣列技術(shù)，得到信噪比相對(duì)較高的分離和校正的無(wú)畸變的道旁聲學(xué)信號(hào)，并以此為基礎(chǔ)實(shí)現(xiàn)高可靠性的列車軸承狀態(tài)評(píng)估，最終嘗試研制快速、準(zhǔn)確、低成本的列車軸承道旁聲學(xué)診斷系統(tǒng)。
　　本文首先詳細(xì)的介紹了列車軸承道旁陣列聲學(xué)信號(hào)的獲取過程，同時(shí)對(duì)該信號(hào)獲取過程中涉及到的軸承的類型及相關(guān)故障特征信息、實(shí)驗(yàn)平臺(tái)的詳細(xì)信息以及通過實(shí)驗(yàn)平臺(tái)獲取的靜態(tài)聲學(xué)信號(hào)和動(dòng)態(tài)的道旁聲學(xué)信號(hào)等信息進(jìn)行了詳細(xì)闡述，通過觀察接收

4、的道旁聲學(xué)信號(hào)的時(shí)頻分布，證明了道旁陣列的接收信號(hào)中存在嚴(yán)重的多普勒畸變和聲源混疊現(xiàn)象。接收聲源的混疊畸變特性加劇了準(zhǔn)確故障診斷的難度。此外，本文中對(duì)基于單麥克風(fēng)以及麥克風(fēng)線陣的混疊畸變的聲學(xué)信號(hào)的分離校正的局限性進(jìn)行了簡(jiǎn)單的探討，指出了發(fā)展基于圓形麥克風(fēng)陣列的道旁混疊畸變聲學(xué)信號(hào)分離校正技術(shù)的必要性。
　　隨后，針對(duì)道旁陣列接收信號(hào)中存在的混疊畸變，本文基于道旁聲學(xué)診斷的基本模型提出了短時(shí)斜投影的空間指向性濾波方法用于圓形陣列接

5、收的混疊畸變聲學(xué)信號(hào)的分離和校正。該方法首先根據(jù)空間運(yùn)動(dòng)目標(biāo)聲源的斜投影矩陣構(gòu)造相應(yīng)的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)聲源中心位置的指向性濾波器，通過該濾波器獲取不同的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)聲源的時(shí)間中心，隨后基于該時(shí)間中心以及運(yùn)動(dòng)目標(biāo)聲源的運(yùn)動(dòng)速度信息，構(gòu)造短時(shí)斜投影空間指向性濾波器實(shí)現(xiàn)對(duì)空間混疊畸變聲學(xué)信號(hào)的分離和校正。模擬仿真和實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證均表明了該方法能夠較為徹底地分離和校正混疊畸變聲源。同時(shí)由于該方法充分利用了運(yùn)動(dòng)目標(biāo)聲源的空間位置信息，方法的適用性更為廣泛。

6、　　緊接著，針對(duì)道旁圓形陣列接收信號(hào)中的多普勒畸變，本文基于上述建立的基本模型提出了短時(shí)稀疏奇異值分解方法用于校正圓形陣列接收信號(hào)中的多普勒畸變。該方法首先通過構(gòu)造完備的空間導(dǎo)向矩陣將導(dǎo)向矩陣的稀疏性轉(zhuǎn)換為原始聲源信號(hào)的稀疏性，隨后利用短時(shí)稀疏奇異值分解方法計(jì)算出運(yùn)動(dòng)目標(biāo)聲源的空間位置隨時(shí)間的變換規(guī)律，并結(jié)合基本模型的基本參數(shù)，得到運(yùn)動(dòng)目標(biāo)聲源的發(fā)射時(shí)刻與麥克風(fēng)陣列接收時(shí)刻的關(guān)系用于插值擬合重采樣，最終將插值重采樣的信號(hào)在時(shí)域重排獲得無(wú)

7、畸變的校正信號(hào)。模擬仿真和實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證的結(jié)果均表明了該方法能夠有效校正道旁獲取的畸變聲學(xué)信號(hào)。此外，由于采用了圓形麥克風(fēng)陣列使得方法能夠?qū)崿F(xiàn)二維空間的定位，為分辨同軸聲源提供了可能。另一方面，相對(duì)于其他的陣列多普勒畸變校正方法，該方法對(duì)無(wú)需準(zhǔn)確的估計(jì)聲源的數(shù)量，且具有更強(qiáng)的環(huán)境適應(yīng)性以及更大實(shí)際運(yùn)用潛力。
　　最終，考慮到中國(guó)鐵路運(yùn)輸?shù)幕緡?guó)情，為了進(jìn)一步降低道旁聲學(xué)診斷系統(tǒng)的成本的同時(shí)提升系統(tǒng)的診斷速度，本文提出了一種道旁多普勒畸變

8、信號(hào)的在線校正方法的并嵌入實(shí)現(xiàn)于自主設(shè)計(jì)的嵌入式系統(tǒng)中。該嵌入式系統(tǒng)首先通過簡(jiǎn)化的圓形麥克風(fēng)陣列技術(shù)或必要的傳感器獲得監(jiān)測(cè)目標(biāo)聲源的運(yùn)動(dòng)參數(shù)并輸入嵌入式系統(tǒng)中，隨后通過在嵌入式系統(tǒng)中在線實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)化的非等間隔采樣實(shí)現(xiàn)對(duì)麥克風(fēng)接收的多普勒畸變信號(hào)的在線校正，并在此基礎(chǔ)上結(jié)合在線包絡(luò)方法獲取校正信號(hào)的包絡(luò)以供進(jìn)一步的故障診斷。仿真和實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證均驗(yàn)證了方法的有效性，同時(shí)該方法的成功實(shí)現(xiàn)于嵌入式系統(tǒng)、也進(jìn)一步說(shuō)明了該方法的優(yōu)越性能。通過探討多普勒畸變