基于声信号小波分解的转子碰磨故障特征分析.pdf

万方数据

第2期万铮等：基于声信号小波分解的转子碰磨故障特征分析119

(3)

R．r(Ⅱ，6)=l以t)吼。6(t)dt

3碰磨

小波变换的频域定义相当于用一族带通滤波器对信号

进行滤波，随着小波变换的尺度减小，滤波器的中心频率向旋转机械运行过程中，由于转子的质量不平衡、热弯曲

高频移动的同时，其通带宽度也随之增加。小波理论提供了或不对中等原因，引发碰磨故障，如果不能及时发现并采取

包括傅立叶分析所采用的三角基函数以外的多种小波基函措施的话，会使机器在运转过程中产生过度振动和噪声，加

数，基函数非常丰富，不胜枚举，使小波分析充满了活力，作速轴承等零件的磨损，降低机器的寿命和效率，严重的会迅

为一种信号的时频分析方法，具有多分辨分析的特点，它把速导致机器的损坏，甚至会直接危及人身安全。

信号分解成低频部分和高频部分，分解过程中，低频部分失通过对测量的声音信号的小波处理，可以有效地捕捉到

去的信息由高频部分捕获。在第n+1层的分解中，只分解故障的发生。

第n层的低频部分，保留第，t层的高频部分，逐层分解下去，按照碰磨故障试件材质的不同，共进行了3次不同的试

可以进行很深层次的分解。在机械设备故障诊断中，当机器验：元碰磨故障试验；铜质试件碰磨故障试验；钢质试件碰磨

发生故障时，由于机器各零部件的结构不同，输出信号在各故障试验。转子系统一阶临界转速约为5200r／IIlin。

频率波段中的表现也不同。在故障诊断的研究工作中，信号图3(口)所示为无碰磨故障试验过程中，当转子系统运

采集后，要对信号进行分析处理，提取并考察其特征参量的行转速约为4300r／Inin所记录的声音信号；

变化。分析处理方法主要包括时域分析、幅值域分析、频域图3(6)所示为铜质试件碰磨故障试验中，转子系统运

分析、倒频域分析、解调分析等M。“。这些分析方法在针对不行转速约为4500r／Inin所记录的声音信号；

同类型的信号进行具体分析时都取得了良好的效果。而对图3(c)所示为钢质试件碰磨故障试验中，转子系统运

有些信号，上述方法由于受各自适用条件的限制，其分析效行转速约为4400r／IIlin所记录的声音信号。

果不太令人满意。对于转子碰磨故障，其信号具有奇异性，图4所示为无碰磨故障信号的小波分解(层数为5的多

利用小波包分解的“变焦距”性质，对信号的奇异性的位置及尺度分解)，由上至下显示的依次为：原始信号、尺度5的近

奇异度大小的分析非常有效，分析了碰磨信号在小波包变换似系数、尺度5的细节系数、尺度4的细节系数、尺度3的细

下的特征。结果表明，利用小波包分解能有效地实现碰磨故节系数、尺度2的细节系数、尺度1的细节系数。图5为图4

障诊断。

列顺序同图4，依次为尺度5的近似系数和尺度5、4、3、2、1

2试验装置图的细节系数的FF-I．曲线。

图6所示为铜质试件碰磨故障信号的小波分解(层数为

图l为转子试验台架，图l中“A”处为麦克风的位置(第

三个麦克风此图中不可见)，测量声音信号。“B”为产生碰

磨故障的附加装置。图2为碰磨试件。

(∞无碰磨故障声音信号

∞∞

图1转子试验台架

(6)铜质试件碰磨故障声音信号