基于EMD的機(jī)械振動(dòng)分析與診斷方法研究.pdf

1、本論文結(jié)合“機(jī)械振動(dòng)本底源信號(hào)半盲分離與重建方法的研究”(國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(50675194))和“超臨界、超超臨界大型汽輪發(fā)電機(jī)組狀態(tài)監(jiān)測(cè)與故障診斷技術(shù)及其系統(tǒng)研究”(國(guó)家高技術(shù)研究發(fā)展計(jì)劃項(xiàng)目(863計(jì)劃，2008AA04Z410))，針對(duì)復(fù)雜機(jī)械系統(tǒng)振動(dòng)信號(hào)的非平穩(wěn)特征，本文將經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｊ椒纸?EmpiricalModeDecomposition，EMD)方法引入到機(jī)械系統(tǒng)振動(dòng)分析及故障診斷中，對(duì)其在機(jī)械振動(dòng)信號(hào)中存在的物理應(yīng)用基

2、礎(chǔ)、端點(diǎn)效應(yīng)及虛假模式等問(wèn)題展開研究，給出了機(jī)械有效振動(dòng)模式分析的解決方案及對(duì)應(yīng)典型故障特征的提取方法，在此基礎(chǔ)上建立了EMD-2D-HMM的診斷級(jí)聯(lián)模型，并結(jié)合實(shí)驗(yàn)進(jìn)行了驗(yàn)證。 本文主要工作包括： 第1章 概述了旋轉(zhuǎn)機(jī)械振動(dòng)分析與故障診斷技術(shù)的國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀，分析了現(xiàn)有振動(dòng)信號(hào)處理技術(shù)存在的問(wèn)題，論證了將經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｊ椒纸夥椒ㄒ氲綑C(jī)械振動(dòng)系統(tǒng)故障診斷的可行性和迫切性，通過(guò)對(duì)經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｊ椒纸夥椒ㄔ诓煌I(lǐng)域的國(guó)內(nèi)外研究分析，總結(jié)

3、了該方法存在的不足和進(jìn)一步的研究趨勢(shì)。最后根據(jù)機(jī)械系統(tǒng)故障診斷所涉及的信號(hào)檢測(cè)、預(yù)處理、特征提取及模式分類等環(huán)節(jié)，系統(tǒng)地給出了論文的選題背景、研究?jī)?nèi)容、技術(shù)路線和創(chuàng)新點(diǎn)。 第2章 從機(jī)械系統(tǒng)振動(dòng)特性的角度研究了EMD方法處理振動(dòng)信號(hào)的物理意義，提出了基于EMD的機(jī)械系統(tǒng)振動(dòng)模式分析方法。論述了振動(dòng)信號(hào)EMD處理的基本原理和算法流程，建立了機(jī)械系統(tǒng)振動(dòng)的理論模型，研究了單自由度和多自由度機(jī)械系統(tǒng)的振動(dòng)響應(yīng)特性及其EMD分析，研究

4、發(fā)現(xiàn)了機(jī)械振動(dòng)模式與固有模式函數(shù)(IntrinsicModeFunction，IMF)之間存在高相關(guān)性對(duì)應(yīng)關(guān)系的現(xiàn)象，并以簡(jiǎn)支梁橫向振動(dòng)響應(yīng)為例，結(jié)合大量仿真與實(shí)驗(yàn)，驗(yàn)證了基于EMD的機(jī)械系統(tǒng)振動(dòng)模式分析方法的有效性，破解了EMD方法在機(jī)械系統(tǒng)振動(dòng)信號(hào)處理中存在的物理解釋難題，為后續(xù)的機(jī)械振動(dòng)模式特征二次提取和故障診斷工作提供指導(dǎo)。 第3章 綜述了國(guó)際國(guó)內(nèi)關(guān)于端點(diǎn)效應(yīng)抑制方法的前沿研究，分析了EMD方法中端點(diǎn)效應(yīng)產(chǎn)生的機(jī)理及其

5、在振動(dòng)信號(hào)分析中引起的數(shù)據(jù)失真等不良影響與給后續(xù)診斷工作帶來(lái)的困難，針對(duì)大型旋轉(zhuǎn)機(jī)械振動(dòng)信號(hào)的特點(diǎn)，指出現(xiàn)有抑制端點(diǎn)效應(yīng)的信號(hào)延拓方法存在的不足，提出了一種基于端點(diǎn)優(yōu)化對(duì)稱延拓(EndOptimizationSymmetricExtension，EOSE)的抑制EMD端點(diǎn)效應(yīng)新方法，該方法通過(guò)對(duì)信號(hào)和其包絡(luò)線的偏差評(píng)價(jià)函數(shù)的最小化計(jì)算，獲取最佳的信號(hào)端點(diǎn)值，使原始信號(hào)的上、下包絡(luò)線最大化地逼近原始信號(hào)兩端點(diǎn)，達(dá)到從源頭上抑制端點(diǎn)效應(yīng)的目

6、的，使分解得到的振動(dòng)模式能夠較好地反映設(shè)備的振動(dòng)特性。仿真和實(shí)驗(yàn)研究驗(yàn)證了該方法的有效性。 第4章 主要針對(duì)旋轉(zhuǎn)機(jī)械振動(dòng)信號(hào)經(jīng)EMD分解產(chǎn)生高頻噪聲模式及低頻虛假模式的缺陷，重點(diǎn)研究了白噪聲在EMD分解中具有的統(tǒng)計(jì)特性，在此基礎(chǔ)上提出了一種基于白噪聲統(tǒng)計(jì)特性的機(jī)械振動(dòng)模式有效性檢驗(yàn)方法。該方法是對(duì)EMD方法的一種發(fā)展，可以自適應(yīng)地消除機(jī)械振動(dòng)信號(hào)經(jīng)EMD分解產(chǎn)生的高頻噪聲模式及低頻虛假模式，得到反映信號(hào)實(shí)際物理意義的振動(dòng)模式分

7、量集，整個(gè)處理過(guò)程不需要構(gòu)造任何參數(shù)表達(dá)的基函數(shù)及相關(guān)濾波函數(shù)，也無(wú)需有關(guān)信號(hào)的任何先驗(yàn)知識(shí)，因而在實(shí)際應(yīng)用中具有更好的適用性。采用大量實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了該方法能夠有效識(shí)別出反映系統(tǒng)振動(dòng)特性的振動(dòng)模式，提高了特征提取的精度。 第5章 從機(jī)械非平穩(wěn)振動(dòng)信號(hào)的降噪要求著手，分別描述了數(shù)字濾波、Kalman濾波、小波降噪及EMD降噪等四種現(xiàn)有常用降噪方法，給出了各降噪方法的降噪原理和適用情況，明確了這四種降噪方法對(duì)于旋轉(zhuǎn)機(jī)械非平穩(wěn)振動(dòng)信號(hào)的

8、降噪存在的不足，重點(diǎn)研究了EMD降噪給非平穩(wěn)振動(dòng)信號(hào)帶來(lái)的模式混疊現(xiàn)象，利用正態(tài)分布白噪聲在經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｊ椒纸庵芯哂械亩M(jìn)尺度分解特性，提出了一種非平穩(wěn)振動(dòng)信號(hào)的集成EMD降噪方法。通過(guò)仿真和轉(zhuǎn)子啟動(dòng)過(guò)程試驗(yàn)振動(dòng)信號(hào)對(duì)該降噪方法、EMD降噪方法及小波降噪方法的性能進(jìn)行了比較測(cè)試。結(jié)果表明，該降噪方法具有更高的信噪比，不僅能夠消除高斯噪聲，而且能夠有效抑制脈沖干擾，較好地降低了噪聲對(duì)機(jī)械振動(dòng)模式的影響。 第6章 對(duì)瞬時(shí)能量與機(jī)械系統(tǒng)結(jié)

9、構(gòu)狀態(tài)變化的物理聯(lián)系展開了理論研究，在機(jī)械運(yùn)行過(guò)程中，其振動(dòng)信號(hào)的瞬時(shí)能量分布會(huì)隨著結(jié)構(gòu)異常的產(chǎn)生發(fā)生變化，不同的瞬時(shí)能量分布即代表了不同故障類型。利用EMD和Hilbert變換方法，給出了振動(dòng)模式瞬時(shí)能量的概念，提出了一種基于EMD-HT的瞬時(shí)能量分布特征提取方法。從時(shí)-頻域描述信號(hào)的角度出發(fā)，提取了機(jī)械振動(dòng)信號(hào)的瞬時(shí)能量分布和Hilbert邊際譜特征，轉(zhuǎn)子實(shí)驗(yàn)系統(tǒng)振動(dòng)信號(hào)的分析結(jié)果表明，基于瞬時(shí)能量分布和Hilbert邊際譜的二維特

10、征向量對(duì)于識(shí)別不同故障類型的有效性。 第7章 論述了2D-HMM診斷方法在大型旋轉(zhuǎn)機(jī)械非平穩(wěn)振動(dòng)信號(hào)時(shí)序模式分類方面具有的優(yōu)越性，闡述了2D-HMM的基本概念和診斷原理，分析了EMD和2D-HMM在故障診斷中結(jié)合的必要性和可行性，建立了EMD-2D-HMM的診斷模型，提出了一種基于EMD-2D-HMM級(jí)聯(lián)模型的故障診斷方法，該方法利用EMD方法提取的有效振動(dòng)模式的瞬時(shí)能量分布及Hilbert邊際譜特征進(jìn)構(gòu)造2D-HMM的時(shí)頻域

11、觀測(cè)序列，并以此作為輸入建立2D-HMM分類器，進(jìn)而訓(xùn)練出對(duì)應(yīng)各種故障類型的2D-HMM診斷模型庫(kù)，通過(guò)求其最大似然概率值來(lái)判斷機(jī)器的運(yùn)行狀態(tài)和故障類型。以轉(zhuǎn)子實(shí)驗(yàn)臺(tái)為基礎(chǔ)構(gòu)建了試驗(yàn)系統(tǒng)，試驗(yàn)研究結(jié)果表明，該方法相比HMM和小波包-2D-HMM診斷方法表現(xiàn)出更高的分類性能和診斷適用性。 第8章 在基于EMD-2D-HMM的故障診斷方法研究的基礎(chǔ)上，分析了設(shè)計(jì)和開發(fā)相應(yīng)故障診斷系統(tǒng)的具體需求。設(shè)計(jì)了基于EMD-2D-HMM故障診