CN102788671B - 基于航天器振动试验声谱的结构故障模式诊断方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种基于航天器振动试验声谱的结构故障模式诊断方法，包括在振动台上进行第一次低量级振动试验和高量级振动试验；然后再在振动台上进行第二次低量级振动试验；分别对第一次和第二次低量级试验的声谱、第一次低量级试验和高量级试验的声谱、高量级试验和第二次低量级试验的声谱进行对比，根据对比结果初步判断航天器结构是否发生故障，进一步再进行声谱数据的特征分析并与故障模式数据库案例对比，诊断航天器故障模式。本发明的结构故障模式诊断方法，实现航天器在振动试验中的结构故障模式诊断，提高振动试验技术水平。

Description

基于航天器振动试验声谱的结构故障模式诊断方法
技术领域
本发明属于航天器结构故障诊断领域，具体涉及一种基于航天器振动试验声谱的结构故障模式诊断方法。
背景技术
航天器在研制或发射过程中都要经受振动环境的考验，振动环境可能导致航天器结构的松动或断裂等结构故障，结构故障采用故障诊断方法进行分析判断。故障诊断是一个以传感技术和动态测试技术为基础，以信号处理为技术手段的常规诊断技术，从技术手段上看，可以利用振动、噪声、力等多种信号实施诊断，基于声谱的结构故障诊断属于声学诊断技术。
国外在声学诊断技术方面发展的比较早，日本NSK公司研制的基于声音信号的AcousNavi轴承故障诊断系是声学诊断技术方面的一个较成功的实例，它集信号采集、信号预处理及分析、故障诊断功能与一体，特别是给出了故障诊断结果的报表，是故障诊断人员有力的辅助工具，但因其采用经典的频谱分析方法分析非平稳的声音信号，分析结果不是很理想。美国曾组建了一套升学分析诊断系统，主要用于诊断军用发动机及其相关联的动力系统。Volvo与Volkswagen等著名汽车厂家组成了联合研究小组，研究车内结构噪声的辐射问题，开发了一套可诊断装配故障的噪声诊断系统。
国内起步相对较晚，清华大学利用噪声频谱分析和模式识别方法进行电力变压器的故障诊断，基于该设备的历史数据，形成诊断参数。清华大学还使用小波多分辨率分析原理，通过对汽车发动机噪声信号分析，对汽车发动机失火故障进行了诊断研究。昆明理工大学对应用振动和噪声信号诊断齿轮故障机理上进行了深入研究。
然而，目前国内还没有一种专门针对航天器振动试验过程中的基于声谱的结构故障模式诊断方法，为提高航天器振动试验水平，需要研究基于航天器振动试验声谱的结构故障模式诊断方法。
发明内容
本发明的目的在于提供一种基于航天器振动试验声谱的结构故障模式诊断方法，用于在航天器的地面振动试验过程中实现航天器结构的故障诊断和故障模式识别，为提高航天器地面振动试验水平提供支撑。
为了实现上述目的，本发明采用了如下的技术方案：
一种基于航天器振动试验声谱的结构故障模式诊断方法，包括以下步骤：
1)在振动台上进行第一次低量级振动试验，在振动试验过程中利用多个声传感器组成声传感器阵列测量振动试验系统的声信号，对声信号作傅里叶变换得到声信号在频域内的声谱，并进行去除声谱内背景噪声的初步处理；
2)在振动台上进行高量级振动试验，在振动试验过程中利用多个声传感器组成声传感器阵列测量振动试验系统的声信号，对声信号作傅里叶变换得到声信号在频域内的声谱，并进行去除声谱内背景噪声的初步处理；
3)在振动台上进行第二次低量级振动试验，在振动试验过程中利用多个声传感器组成声传感器阵列测量振动试验系统的声信号，对声信号作傅里叶变换得到声信号在频域内的声谱，并进行去除背景噪声的初步处理；
4)分别对第一次和第二次低量级试验的声谱、第一次低量级试验和高量级试验的声谱、高量级试验和第二次低量级试验的声谱进行对比，根据对比结果初步判断航天器结构是否发生故障；
5)在判断航天器结构发生故障的情况下，基于结构故障的初步判断，对未发生和发生结构故障的声谱数据进行特征分析，根据特征分析结果并检索参考航天器结构故障数据库中的案例识别结构故障模式，同时将故障模式识别结果保存到航天器结构故障数据库中，并及时更新航天器结构故障数据库。
其中，上述声传感器阵列沿航天器四周均匀布局。
其中，上述去除背景噪声的处理是对声信号进行滤波处理。
其中，上述不同量级试验声谱的对比参数主要是共振频率和共振幅值。
其中，上述声谱数据特征分析是采用小波分析、经验模式分解法、独立分量分析等已知数据特征分析方法对声谱数据进行分析。
本发明的结构故障模式诊断方法，实现航天器在振动试验中的结构故障模式诊断，提高振动试验技术水平。
附图说明
图1是本发明的基于航天器振动试验声谱的结构故障模式诊断方法的步骤流程图。
具体实施方式
以下介绍的是作为本发明所述内容的具体实施方式，下面通过具体实施方式对本发明的所述内容作进一步的阐明。当然，描述下列具体实施方式只为示例本发明的不同方面的内容，而不应理解为限制本发明范围。
结合附图1对本发明的具体实施方式作具体说明。本发明提供的基于航天器振动试验声谱的结构故障模式诊断方法按照如下步骤实施：
(1)设置声传感器阵列
振动试验开始之前，在航天器周围布置多个声传感器，构成声传感器阵列。声传感器阵列一般沿航天器四周均匀布局，但根据航天器结构特征也需要优化设计，对高度较大的航天器在不同高度处分层布置传感器，对重点关注的结构部位单独布置声传感器。
(2)声信号测量与初步滤波处理
振动试验开始后，利用声传感器阵列测量振动试验声信号，按航天器标准振动试验流程，分别测量第一次低量级试验的声信号、高量级试验的声信号和第二次低量级试验的声信号，对测量得到的三组声信号进行傅里叶变换，得到声信号在频域内的声谱，对声谱进行初步的滤波处理，去除背景噪音分量。
(3)声谱信号对比与结构故障初步诊断
对比第一次和第二次低量级试验的声谱，当两组声谱的峰值频率和声压值有明显区别时，初步判断结构发生故障；进一步对比第一次低量级试验和高量级试验的声谱，当两组声谱的峰值频率有明显区别时，也初步判断结构发生故障；再进一步对比高量级试验和第二次低量级试验的声谱，当两组声谱的峰值频率接近时，初步判断高量级试验时结构发生故障。
(4)声谱信号特征分析与故障模式诊断
基于对结构发生故障的初步判断，对第一次低量级试验的声谱采用小波分析、经验模式分解法、独立分量分析等已知数据特征分析方法进行谱特征分析，视为无故障声谱特征分析结果，再对高量级试验和第二次低量级试验的声谱采用相同数据特征分析方法进行谱特征分析，根据谱特征分析结果的特征频率和响应幅值，综合诊断结构故障模式，同时将谱特征分析结果与航天器声谱故障数据库中的故障案例进行对比，印证故障模式诊断结果。最后将此次故障模式诊断数据和诊断结果保存到航天器声谱故障数据库，用于新问题的检索参考。
尽管上文对本发明的具体实施方式给予了详细描述和说明，但是应该指明的是，本领域的技术人员可以依据本发明的精神对上述实施方式进行各种等效改变和修改，其所产生的功能作用在未超出说明书及附图所涵盖的精神时，均应在本发明保护范围之内。

Claims (3)

1.一种基于航天器振动试验声谱的结构故障模式诊断方法，包括以下步骤：
1)在振动台上进行第一次低量级振动试验，在振动试验过程中利用多个声传感器组成声传感器阵列测量振动试验系统的声信号，对声信号作傅里叶变换得到声信号在频域内的声谱，并进行去除声谱内背景噪声的初步处理；
2)在振动台上进行高量级振动试验，在振动试验过程中利用多个声传感器组成声传感器阵列测量振动试验系统的声信号，对声信号作傅里叶变换得到声信号在频域内的声谱，并进行去除声谱内背景噪声的初步处理；
3)在振动台上进行第二次低量级振动试验，在振动试验过程中利用多个声传感器组成声传感器阵列测量振动试验系统的声信号，对声信号作傅里叶变换得到声信号在频域内的声谱，并进行去除背景噪声的初步处理，所述去除背景噪声的处理是对声信号进行滤波处理；
4)对比第一次和第二次低量级试验的声谱，当两组声谱的峰值频率和声压值有明显区别时，初步判断结构发生故障；进一步对比第一次低量级试验和高量级试验的声谱，当两组声谱的峰值频率有明显区别时，也初步判断结构发生故障；再进一步对比高量级试验和第二次低量级试验的声谱，当两组声谱的峰值频率接近时，初步判断高量级试验时结构发生故障，所述不同量级试验声谱的对比参数为共振频率和共振幅值；
5)在判断航天器结构发生故障的情况下，基于结构故障的初步判断，对未发生和发生结构故障的声谱数据进行特征分析，根据特征分析结果并检索参考航天器结构故障数据库中的案例识别结构故障模式，同时将故障模式识别结果保存到航天器结构故障数据库中，并及时更新航天器结构故障数据库。
2.如权利要求1所述的基于航天器振动试验声谱的结构故障模式诊断方法，其中，所述声传感器阵列沿航天器四周布局。
3.如权利要求1所述的基于航天器振动试验声谱的结构故障模式诊断方法，其中，所述声谱数据特征分析是采用小波分析、经验模式分解法、独立分量分析的分析方法对声谱数据进行分析。
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