变转速下机械设备动态信号分析方法的回顾与展望

变转速下机械设备动态信号分析方法的回顾与展望

金博文

北京交通大学海滨学院061199

摘要：变转速下,传统的等时间间隔采样所获得的机械动态信号已不再保持原有的周期特性,此时,无法采用经典的基于傅里叶变换理论谱分析方法来分析信号.为此,各种针对变转速机械设备动态信号的分析方法纷纷推出.尤其在近几年,这一问题已成为机械故障诊断领域国内外同行关注的焦点.然而,不同类型机械设备的转速变化形式千差万别,测试条件也各不相同,已有的各种方法到底具有怎样的适应性,还有哪些问题尚未解决,一直没有深入讨论.本文针对这一背景,对现有的变转速机械设备的动态信号分析方法进行梳理,从阶次跟踪、循环平稳分析、时频分析、经验模式分析、非平稳建模等几个方面进行评述,对其发展的技术路线、适用范围、使用方法以及发展空间开展讨论,并指出变转速机械设备的信号分析、故障诊断所需要进一步开展的研究方向.

关键词：变转速；机械设备；动态信号分析；故障诊断

无论是简单机械还是复杂装备，小到微机电系统，大到海洋工程装备，变转速的工作状态几乎无处不在，却又各不相同。可以说，变转速工况几乎涉及到工业、民用、国防等领域中的各种关键设备。

1、变转速机械设备动态信号分析与故障诊断的研究现状

有关变转速下机械设备动态信号处理及故障诊断方法的讨论集中在近十年，这一方面得益于非平稳信号处理理论的发展，另一方面也离不开电子硬件计算技术的快速发展，尽管针对变转速机械设备的分析诊断方法较多，但从技术路线上大体可分为三类：

1.1基于阶次跟踪的方法

阶次跟踪是变转速机械设备动态信号分析的一种有效方法，其基本思路是通过角度域等间隔采样技术将时间域的非平稳信号转化为角度域的平稳或循环平稳信号，从而建立起变转速信号处理与恒转速信号处理之间的桥梁，使传统信号处理方法能够重新发挥作用，对角度域采样信号进行频谱分析可进一步得到振动信号的阶次谱，与传统频谱不同的是，阶次谱反映了振动信号在设备每个回转周期内的波动次数，可以有效克服转速波动对频谱分析带来的影响，其物理意义也十分明确。

1.2基于阶次循环平稳的分析方法

由于大多数机械零件的结构具有空间对称性，因此其振动信号从本质上是一种角度域循环平稳过程，在变速工况下，振动信号的等时间采样序列相当于角度域的非均匀采样，因此不再满足循环平稳特性。时域平均分析方法是一种典型的一阶循环平稳分析方法，在齿轮箱、滚动轴承故障诊断中获得了广泛应用。时域平均在发展初期主要针对时间域的周期信号，即通过时间域的周期截断和平均处理，实现对同步周期成分进行保留，而对非同步周期分量和噪声成分予以有效抑制。针对传统时域平均存在的截断误差、周期估计精度、相位累计误差等问题，国内外学者对该方法展开了深入的探究。在阶次域二阶及高阶循环平稳分析方面，法国贡比涅技术大学的研究组自2004年来深入研究了回转设备振动信号的循环平稳理论，为变工况下的故障诊断奠定了坚实的基础。

1.3基于时频分析的方法

对于机械设备的振动信号，如果仅从时域或者频域去分析，往往无法获得信号的时频瞬态特性，而这种特性正是非平稳信号处理的核心。时频分析方法提供了时间域与频率域的联合分布信息，全面地描述了信号频率随时间变化的关系，并能够在时间分辨率和频率分辨率上得到有效兼顾，非常适合于机械信号的瞬态特征提取。

2、回顾与展望

尽管变转速机械设备的故障诊断技术在近年来取得了一些可喜的进展，其研究成果在重型挖掘设备、风电行星齿轮箱、列车轮对轴承等领域初步走向应用，然而，变转速诊断所涉及的基础理论与研究方法还远未完善，针对困扰该领域发展的若干共性问题，以下几个问题还需进一步的研究和探索。

2.1大转速波动下的TLOT技术是必要的平稳化处理工具

阶次跟踪是解决转速波问题最直接和有效的方法，纵观变转速故障诊断的发展历程，不难看出，阶次跟踪实质上建立了非平稳信号与循环平稳信号之间的桥梁，是变转速故障诊断的基础。尽管TLOT技术在近年来取得了一些进展，但其固有的缺陷限制了该方法的工业应用，例如基于数值积分的TLOT存在较大的相位累积误差，而基于谐波瞬时相位的TLOT受到带通滤波的限制，仅适用于微弱转速波动场合，如何建立大转速波动下的TLOT技术不仅具有重要的理论价值，也是一个亟待解决的问题。

2.2瞬时幅、频、相信息的自适应提取是变转速故障诊断的核心

振动信号的幅值、频率、相位信息作为故障特征的载体，其准确提取是故障诊断的核心问题，与定转速工况不同，变转速机械设备的振动信号具有非平稳、非高速和非线性的特征，因此，以傅里叶变换为代表的传统幅、频、相提取方法已不再适用于变转速设备的特征提取。尽管时频分析、小波变换以及EMD等非平稳信号处理方法在近年来获得了蓬勃的发展，然而以上方法仍然存在一定的局限性。例如：由于受固定窗函数的限制，STFT的时间分辨率和频率分辨率不能根据信号本身的时频特征性作自适应调节，以WVD为代表的二次型时频变换则存在严重的交叉项干扰问题。

结束语

如何寻找一种更加适用于变转速机械设备的信号处理方法，对时频平面进行多自由度划分，并充分利用信号自身的调频调幅特征，建立基函数自适应选取策略，对振动信号的幅、频想信息的精确提取具有重要意义。

参考文献：

[1]郭瑜,秦树人,汤宝平,纪跃波;基于瞬时频率估计的旋转机械阶比跟踪[J];机械工程学报;2003年03期

[2]杨志坚;丁康;梁茜;;基于频谱校正理论的阶比跟踪分析[J];机械工程学报;2009年12期

[3]任凌志;于德介;彭富强;皮维;;基于多尺度线调频基稀疏信号分解的齿轮故障信号阶比分析[J];机械工程学报;2011年13期

[4]陈向民;于德介;罗洁思;;基于线调频小波路径追踪阶比循环平稳解调的齿轮故障诊断[J];机械工程学报;2012年03期

[5]彭富强;于德介;武春燕;;基于自适应时变滤波阶比跟踪的齿轮箱故障诊断[J];机械工程学报;2012年07期