基于局部近場聲全息的機械噪聲源特征提取技術.pdf

1、基于振動信號的故障診斷技術在某些場合下存在著局限性,而機械噪聲蘊含著豐富的機器狀態(tài)信息。利用噪聲信號進行故障診斷的技術稱之為聲學診斷技術。為了實現(xiàn)聲學診斷技術,必須結合機器噪聲信號的特點,對聲學特征提取技術進行深入研究,使得提取的特征能更好地描述機械設備的運行狀態(tài)。常規(guī)的聲學特征提取技術可以給出故障特征隨時間、頻率的變化規(guī)律,但無法揭示故障特征隨聲源位置的變化信息。為了能更有效地利用噪聲信號對機械設備進行故障診斷,本文研發(fā)了基于局部近場

2、聲全息的機械噪聲源特征提取技術。該技術采用由少量傳聲器組成的陣列測量聲壓,應用聯(lián)合局部近場聲全息快速地重構出物體外部聲場。進而獲得包含聲源的個數(shù)、位置、強度等信息的全息圖。通過比較故障與正常狀態(tài)下的全息圖,可以識別出某個特定位置的聲源特征的變化,再結合特征頻率和處于該位置的零部件的特征參數(shù),從而判定出具體故障。該技術的特點是:適合于中低頻聲場的局部重建；對“可視范圍”以外的聲源具有較低的靈敏度;計算快速,可以實現(xiàn)聲場的實時映射等；可以在

3、測量數(shù)據(jù)有缺失的情況下重建聲場。本文具體研究內(nèi)容如下。
　　 首先簡要介紹故障診斷的研究背景,概述設備故障診斷技術及聲學診斷技術的發(fā)展概況,回顧總結了噪聲源識別與聲全息技術的發(fā)展概況,對其中的近場聲全息方法、等效源方法以及改進統(tǒng)計最優(yōu)近場聲全息進行重點論述。針對應用聲學特征提取技術對工業(yè)現(xiàn)場機械設備進行故障特征提取這一目標,詳細討論現(xiàn)有的各種噪聲源識別方法的優(yōu)缺點,在此基礎上提出需要解決的問題,確立了本文的研究基礎。
　　

4、 然后,對機械設備振動輻射的噪聲場的產(chǎn)生機理和因為進行分析,并對結構聲輻射進行數(shù)學描述,推導平面近場聲全息的基本公式,討論平面近場聲全息的空間波數(shù)域的濾波函數(shù),對平面近場聲全息進行數(shù)值離散,通過數(shù)值仿真驗證該算法在一定條件下可以對聲源比較精確地識別,同時也指出它存在窗效應和卷繞誤差的固有缺陷。為了避免這些缺點,全息面必須大于聲源面尺寸的兩倍,這對于高頻情形下大尺寸聲源,往往需要大量的測點,測量工作和重構計算都相當耗時,測量成本非常高,

5、不便于實際現(xiàn)場實施。通過理論分析,奠定全文基于聲全息的故障特征提取技術的基礎。
　　 詳細地介紹局部近場聲全息的原理,推導聲場重建公式；改進了統(tǒng)計最優(yōu)近場聲全息,并討論了重建過程中的各種影響因素；針對聲場指向性不強的聲輻射體,提出了基于雙全息面測量的聲源定位技術；為解決傳統(tǒng)波疊加方法中等效源配置的不確定性問題,提出了聯(lián)合局部近場聲全息方法。該方法在不知道任何聲源位置信息的情況下,仍然可以精確重建局部聲場。得出如下結論:1)近場聲

6、全息要求測量網(wǎng)格必須規(guī)則布置,但在實際應用過程中這一要求很難滿足。聯(lián)合局部近場聲全息克服了這一缺點,它不受測量網(wǎng)格的限制,網(wǎng)格可以隨意布置；2)聯(lián)合局部近場聲全息可以用于重建局部聲場。該方法允許測量面小于源面,可以簡化測量過程,降低實驗成本。聯(lián)合局部近場聲全息的其他優(yōu)點包括:對“可視范圍”以外的聲源具有較低的靈敏度；計算快速,可以實現(xiàn)聲場的實時映射等；可以在測量數(shù)據(jù)有缺失的情況下重建聲場；3)聲壓幅值誤差帶來的重建誤差要大于相位失配帶來

7、的重建誤差。在算法的實際應用過程中,應該將主要精力放在校準傳感器幅值上；4)改進了空間波數(shù)域中波數(shù)矢量的選取方法。該方法在最大波數(shù)限定的空間波數(shù)平面上非均勻地選取各波數(shù)矢量,并且越靠近主分析波數(shù),選取的波數(shù)矢量越多。較之均勻選取波數(shù)矢量的方法,改進方法可以在保證重建精度的前提下,提高統(tǒng)計最優(yōu)近場聲全息對聲場的重建效率。
　　 聯(lián)合局部聲場重構屬于聲學反問題,詳細地介紹了聯(lián)合局部近場聲全息中的離散不適定性問題與各類正則化方法由于聯(lián)

8、合局部近場聲全息屬于聲學反問題,也常被稱為不適定性問題,即解非唯一或不連續(xù)依賴于測量數(shù)據(jù),小的測量誤差將帶來解的極大振蕩,在數(shù)值實現(xiàn)中稱為離散不適定性問題,提出通過正則化處理來消除離散不適定性問題的影響。首先通過奇異值分解,將傳遞矩陣表示成各奇異值分量對解的貢獻之和,然后通過正則化濾掉或抑制那些使解產(chǎn)生激烈振蕩的小奇異值。實現(xiàn)中可以通過尋求最優(yōu)正則化參數(shù),決定需要濾波的小奇異值。最后通過仿真研究了不同正則化方法重建效果。得出了一些有利于

9、聯(lián)合局部近場聲全息實際應用的結論:1)聲場重構問題為一反問題,不與正則化方法結合,聯(lián)合局部近場聲全息無法實現(xiàn)聲場的重建；2)正則化算子方面:利用截斷奇異值分解法和Tikhonov正則化方法的聯(lián)合局部近場聲全息重建效果相當；3)正則化參數(shù)選擇方面:與Tikhonov算子結合,Engl誤差極小化準則最適合聯(lián)合局部近場聲全息。
　　 最后,進行了實驗研究,探討聯(lián)合局部近場聲全息技術,以及基于此的故障提取技術的可行性和準確性。介紹了振動