CN102928818A - 一种基于近场波束形成的碰摩声发射源的定位方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于近场波束形成的碰摩声发射源的定位方法，该定位方法包括以下步骤：步骤10）安装声发射传感器；步骤20）进行时域分解；步骤30）对每一时域数据段做快速傅立叶变换；步骤40）测算各频率下协方差矩阵和方向矢量；步骤50）测算各子带的功率输出；步骤60）合成宽带信号的输出功率；步骤70）对碰摩声发射源点位置定位。该定位方法将波束形成引入到碰摩声发射信号源的定位中,使得对碰摩声发射源的定位更加准确。

Description

一种基于近场波束形成的碰摩声发射源的定位方法

技术领域

本发明涉及一种碰摩声发射源的定位方法，具体来说，涉及一种基于近场波束形成的碰摩声发射源的定位方法。

背景技术

在节能减排趋势下，电力工业中的发电机组朝着大型化、高参数、高效率发展，设备结构变得越来越复杂，动静间隙越来越小，导致动静部件发生碰摩的可能性越来越大，碰摩故障的监测成为日益突出的紧迫问题。声发射技术(Acoustic Emission，AE)不仅可以判定碰摩故障的发生，还可以通过源定位技术快速找到碰摩发生的位置，为分析故障原因进而排除故障提供重要的信息。

在声发射定位中一般采用时差定位法，通过同源信号到达不同传感器的时间差来计算声发射源位置。但这类算法在旋转机械的定位中受到很大限制。因为在转子系统结构中，从碰摩源到传感器之间常常是一段非连续非单一介质的复杂传播路径，碰摩激励的多模态声发射波在传播过程中受边界条件、频散效应、模式转换等多方面影响，信号畸变严重，从碰摩源到传感器接收到的声发射信号之间的映射是非线性的，到达传感器的信号是经不同路径的含噪多模式波的叠加，各通道传感器采集到的将是相关性很差的波形，因此往往难以计算出准确的到达时间差。

发明内容

技术问题：本发明要解决的技术问题是：提供一种基于近场波束形成的碰摩声发射源的定位方法，将波束形成引入到碰摩声发射信号源的定位中,使得对碰摩声发射源的定位更加准确。

技术方案：为解决上述技术问题，本发明采用的技术方案是：

一种基于近场波束形成的碰摩声发射源的定位方法，该定位方法包括以下步骤：

步骤10）安装声发射传感器：在碰摩试验装置上沿同一直线等距安装M个声发射传感器，构成阵元为M的直线阵列，该直线阵列获得碰摩源声发射信号，碰摩源声发射信号为宽带信号；M为大于等于3的整数；

步骤20）进行时域分解：将声发射传感器接收到的M组声发射信号在时域上分成S个时域数据段，每一时域数据段的长度均为N₀个点；

步骤30）对每一时域数据段做快速傅立叶变换：令声发射信号的采样频率为f₀，对每一时域数据段上的数据进行快速傅立叶变换，形成一个带宽为f₀/2的频带，在频带范围f_l～f_h内划分K个互不重叠的子带，即频点数为K，f_l表示频带范围的下限，f_h表示频带范围的上限，在每个子带上分别形成S个频率快拍，

X(n,f_k)=[X₁(n,f_k)  X₂(n,f_k)  …  X_M(n,f_k)]

式中，n表示S个频率快拍中的一个频率快拍，n=1,…,S；k=1,…,K，f_k表示第k个频点的频率，X(n,f_k)表示所有信号第n个频率快拍的频率为f_k的频率分量，X₁(n,f_k)表示M组阵列中的第1组声发射信号中的第n个频率快拍中频率为f_k的频率分量，X₂(n,f_k) 表示M组阵列中的第2组声发射信号中的第n个频率快拍中频率为f_k的频率分量；X_M(n,f_k)表示M组阵列中的第M组声发射信号中的第n个频率快拍中频率为f_k的频率分量；

步骤40）测算各频率下协方差矩阵和方向矢量：

在频率X(n,f_k)下的协方差矩阵为：

${\tilde{R}}_x\left(f_k\right)=\frac{1}{S}\underset{n=1}{\overset{S}{\mathrm{\Σ}}}X(n.f_k)X^H(n,f_k)$

其中，X^H(n,f_k)表示对X(n,f_k)的共轭转置运算；

令碰摩源声发射源点与声发射传感器直线阵列中最左端阵元的距离为r₁，在该点的方位角为θ₁，阵元间距为r₀，则碰摩源声发射源点与直线阵列中其余阵元的距离

，i=2…M；

令扫描点方位坐标为（r，θ），测算方向矢量a，

$a(r,\mathrm{\θ},f_k)=[1,e^{-j2\mathrm{\π}{f}_k(r-r_2)/c}...e^{-j2\mathrm{\π}{f}_k(r-r_M)/c}]$

其中，c为声发射波在材料中的传播速度；

步骤50）测算各子带的功率输出：

根据最小方差无畸变响应方法，测算出该频率分量在方向角为θ时的窄带波束输出功率P_MVDR(r, θ,f_k)：

$P_{\mathrm{MVDR}}(r,\mathrm{\θ},f_k)=\frac{1}{a^H(r,\mathrm{\θ},f_k){\tilde{R}}_x^{-1}\left(f_k\right)a(r,\mathrm{\θ},f_k)}$

其中，a^H(r,θ,f_k)为矩阵a(r,θ,f_k)的共轭转置运算；表示对

 的逆运算；在进行快速傅立叶变换后，得到信号的有效频率范围为0～f₀/2，频谱分辨率Δf=f₀/N₀；

步骤60）合成宽带信号的输出功率：将步骤50）测算的所有子带的窄带波束输出功率相加并进行归一化处理，得到宽带信号的输出功率P_MVDR(r,θ)：

$P_{\mathrm{MVDR}}(r,\mathrm{\θ})=\frac{1}{K}\underset{k=1}{\overset{K}{\mathrm{\Σ}}}{P}_{\mathrm{MVDR}}(r,\mathrm{\θ},f_k)$

步骤70）对碰摩声发射源点位置定位：设定声场的扫描范围，每个扫描点包括r和θ两个参数，预先设定r和θ的初始值和迭加步长，然后对声场扫描范围中的每个(r,θ)空间点进行扫描，当扫描到声源点时，P_MVDR(r,θ)形成一个峰值，此时P_MVDR(r,θ)对应的r和θ为碰摩声发射源点的位置。

有益效果：与现有技术相比，本发明具有以下优点：

1.将波束形成引入到碰摩声发射信号源的定位中,使得对碰摩声发射源的定位更加准确。碰摩声发射信号的波包中包含多种频率成分的模态波，每种模态波的传播速率不同。波束形成是对每个窄带计算一个时间片段内各阵元的能量和，它对不同聚焦点的能量进行横向相对比较，弱化了声发射波包中由于不同模态波的波速不同对能量和带来的影响。也就是说，本发明的方法关注的是整个波包的传播情况，而无需知道这个波包中包含何种模态波，因此大大降低了对波形模态分析的难度，尤其适合对在复杂机械结构中传播的信号进行定位。同时，本发明方法在保留有用信号的条件下，减小了干扰信号和噪声的贡献，能够获得更高的方位分辨率和噪声干扰抑制性能，尤其是对有方向性的噪声或干扰，能够很好地在空间上予以区别，从而显著提高了定位的精确度。

2.可应用到宽带特征的声发射信号定位中。本发明的方法由于采用子带分解方法，避免了波束形成算法要求被测信号为窄带的条件，从而可以应用到宽带特征的声发射信号定位中。

附图说明

图1本发明的流程图。

图2本发明的直线阵近场波束形成示意图。

图3是转速为350r/min，采样频率为500kHz时，连续碰摩声发射信号的时域图。

图4是转速为350r/min，采样频率为500kHz时，连续碰摩声发射信号的频域图。

图5为图3中的某一波簇图。

图6为图4中的某一波簇图。

图7为时长为7ms时，图5的信号展开细节图。

图8为时长为7ms时，图6的信号展开细节图。

图9是信噪比为5dB，阵元数为5时的基于子带分解的宽带信号波束形成的定位估计图。

图10是信噪比为5dB，阵元数为15时的基于子带分解的宽带信号波束形成的定位估计图。

图11是本发明实验中，不含噪声发射信号的实际碰摩声发射信号的定位估计图。

图12是本发明实验中，含有噪声发射信号的实际碰摩声发射信号的定位估计图。

具体实施方式

下面结合附图和实施例，对本发明所述的技术方案作进一步的阐述。

波束形成法分为远场和近场两种，以声源与阵列距离来划分。远场波束形成法基于信号源位于无穷远处，入射信号可以认为是平面波，且信号在传播的过程中没有能量的损失。近场则是认为声源为点声源，从该声源出发向空间周围发散传播，声波的能量在传播过程中存在衰减，并且距离越长衰减越大。声发射作为一种压力波，在传输介质中传播时随着距离的增加声发射能量衰减十分明显，为了获得准确的测量结果，声发射传感器一般要求尽可能地接近声发射源，因此对声发射信号进行处理必须使用近场波束形成法。近场情况下，处于同一阵列上的不同传感器与点声源（即聚焦声源）的夹角和距离皆各不相同，因此需要估计出点声源与某一传感器的夹角和距离。

如图1所示，本发明的一种基于近场波束形成的碰摩声发射源的定位方法，包括以下步骤：

步骤10）安装声发射传感器：在碰摩试验装置上沿同一直线等距安装M个声发射传感器，构成阵元为M的直线阵列，该直线阵列获得碰摩源声发射信号，碰摩源声发射信号为宽带信号；M为大于等于3的整数。

在步骤10）中，直线阵列近场波束形成示意图见图2。在直线阵列等距安装M个声发射传感器，构成阵元为M的直线阵列，M即为阵元个数。碰摩试验装置包括碰摩支架、传感器、导波板和转子台底座，碰摩支架和传感器均安装在导波板上，导波板安装在转子台底座上且可移动。碰摩源产生的声发射信号通过导波板传播至直线等距安装的传感器阵列上。声发射传感器可采用UT-1000宽频传感器。信号采集系统为PCI-2采集器及配套软件，18位A/D分辨率，频响范围1KHz-3MHz。

旋转机械碰摩故障大多表现为局部碰摩，周期性地产生一簇高能量声发射信号，而在相邻两簇信号之间的能量则小得多，主要是由于机械噪声、环境噪声、电磁噪声引起。实验表明旋转机械碰摩声发射信号的频率范围在几K～1M Hz之间，是典型的宽频信号，其能量集中在频率100kHz以下。图3和图4是转速为350r/min，采样频率为500kHz时连续碰摩声发射信号时域图和频域图。图5为图3中的某一波簇，图6为图4中的某一波簇图。图7为时长为7ms时，图5的信号展开细节图。图8为时长为7ms时，图6的信号展开细节图。从图3至图8，可以看出每次碰摩所产生的声发射频谱大致相同，能量主要集中在20kHz-50kHz。为了减少计算量，在各子段FFT（英文全称为：FastFourier Transform，对应中文为：快速傅立叶变换，文中简称FFT）变换后，只需要对20kHz-100kHz这段进行加权处理，其余频段内认为信号的能量为零。

步骤20）进行时域分解：将声发射传感器接收到的M组声发射信号在时域上分成S个时域数据段，每一时域数据段的长度均为N₀个点。

在步骤20）中，S个时域数据段的长度均相等，均包含N₀个点。N₀为大于等于3的整数。

步骤30）对每一时域数据段做快速傅立叶变换：令声发射信号的采样频率为f₀，对每一时域数据段上的数据进行快速傅立叶变换，形成一个带宽为f₀/2的频带，在频带范围f_l～f_h内划分K个互不重叠的子带，即频点数为K，f_l表示频带范围的下限，f_h表示频带范围的上限，在每个子带上分别形成S个频率快拍，

X(n,f_k)=[X₁(n,f_k)    X₂(n,f_k)    …    X_M(n,f_k)]

式中，n表示S个频率快拍中的一个频率快拍，n=1,…,S；k=1,…,K，f_k表示第k个频点的频率，X(n,f_k)表示所有信号第n个频率快拍的频率为f_k的频率分量，X₁(n,f_k) 表示M组阵列中的第1组声发射信号中的第n个频率快拍中频率为f_k的频率分量，X₂(n,f_k) 表示M组阵列中的第2组声发射信号中的第n个频率快拍中频率为的频率分量；X_M(n,f_k)表示M组阵列中的第M组声发射信号中的第n个频率快拍中频率为的频率分量。

步骤40）测算各频率下协方差矩阵和方向矢量：

在频率X(n,f_k)下的协方差矩阵为：

${\tilde{R}}_x\left(f_k\right)=\frac{1}{S}\underset{n=1}{\overset{S}{\mathrm{\Σ}}}X(n,f_k)X^H(n,f_k)$

其中，X^H(n,f_k)表示对X(n,f_k)的共轭转置运算；

令碰摩源声发射源点与声发射传感器直线阵列中最左端阵元的距离为r₁，在该点的方位角为θ₁，阵元间距为r₁，则碰摩源声发射源点与直线阵列中其余阵元的距离

，i=2…M；

令扫描点方位坐标为（r，θ），测算方向矢量a，

$a(r,\mathrm{\θ},f_k)=[1,e^{-j2\mathrm{\π}{f}_k(r-r_2)/c}...e^{-j2\mathrm{\π}{f}_k(r-r_M)/c}]$

其中，c为声发射波在材料中的传播速度；

步骤50）测算各子带的功率输出：

根据最小方差无畸变响应方法（最小方差无畸变响应方法对应英文为：minimum variance distortionless response，文中简称：MVDR），测算出该频率分量在方向角为θ时的窄带波束输出功率P_MVDR(r,θ,f_k)：

$P_{\mathrm{MVDR}}(r,\mathrm{\θ},f_k)=\frac{1}{a^H(r,\mathrm{\θ},f_k){\tilde{R}}_x^{-1}\left(f_k\right)a(r,\mathrm{\θ},f_k)}$

其中，a^H(r,θ,f_k)为矩阵a(r,θ,f_k)的共轭转置运算；

表示对

 的逆运算；在进行快速傅立叶变换后，得到信号的有效频率范围为0～f₀/2，频谱分辨率Δf=f₀/N₀；

步骤60）合成宽带信号的输出功率：将步骤50）测算的所有子带的窄带波束输出功率相加并进行归一化处理，得到宽带信号的输出功率P_MVDR(r,θ)：

$P_{\mathrm{MVDR}}(r,\mathrm{\θ})=\frac{1}{K}\underset{k=1}{\overset{K}{\mathrm{\Σ}}}{P}_{\mathrm{MVDR}}(r,\mathrm{\θ},f_k)$

步骤70）对碰摩声发射源点位置定位：设定声场的扫描范围，每个扫描点包括r和θ两个参数，预先设定r和θ的初始值和迭加步长，然后对声场扫描范围中的每个(r,θ)空间点进行扫描，当扫描到声源点时，P_MVDR(r,θ)形成一个峰值，此时P_MVDR(r,θ)对应的r和θ为碰摩声发射源点的位置。

实验分析

（1）定位仿真分析

设声源信号频率为20kHz～100kHz，采样频率为200kHz，声速为1500m/s；快拍数为20，阵型为直线阵列。如图2所示，声源点与声发射传感器1（即直线阵列中最左边的声发射传感器，如图2所示）的方位夹角θ₁为60°，距离r₁为4.50m；阵元间距r₀为0.2m，在信号叠加白噪声来模拟现场的含噪碰摩声发射信号。

对含噪信号进行FFT，在目标信号频段内以100Hz为间距，共取801个频率点，代入

中进行加权，得到关于距离和方位角的MVDR空间谱函数。图9和图10为不同阵元数时，采用本算法的计算结果。从图9和图10中可以看出，在强噪条件下使用本发明方法依然能够正确地估计出近场宽带目标信号的方位角以及距离，且阵元数越多，则主瓣越尖锐，旁瓣能量越低，定位精度越高。

（2）实际碰摩声发射源定位

取图3和4中的实际碰摩声发射信号为源信号，碰摩源与声发射传感器1（即直线阵列中最左边的声发射传感器，如图2所示）的距离为300mm，方位角为30°，阵元间距为50mm，阵元个数为5，阵型为直线阵。设在方位角为60°，距离声发射传感器1为500mm处有一高斯白噪声，噪声的能量级与源信号相同，各阵元接收到的信号由源信号及噪声信号经过相应的延时处理并且叠加后得到。经过测算得到碰摩声发射波的在导波板中的传播速度约为3000m/s。每个阵元接收到的信号分别划分为9个快拍，每个快拍的长度为50000个点，在0Hz～100kHz内共划分5000个子带，每个子带的带宽为20Hz，搜索角度范围为0°～90°、距离范围为0～1000mm。

图11为没有叠加噪声的碰摩声发射信号经过子带分解后的MVDR空间谱。由图11可以看出，在碰摩源处形成了峰值，峰值点位于距离为300mm，方位角为30°左右的位置。图12为含有噪声的碰摩声发射信号的MVDR空间谱。由图12可以看出，分别在碰摩源和噪声源形成峰值，均和实际位置十分接近。

从实验分析可以看出，基于子带分解的宽带信号波束形成方法能很好地将波束形成技术应用到宽带声发射信号的定位中，能在空间上对信号和噪声进行很好的区分,具有较高的定位精度和较强的抗噪能力，为旋转机械碰摩故障定位提供了一条新的途径。

Claims (1)

1.一种基于近场波束形成的碰摩声发射源的定位方法，其特征在于，该定位方法包括以下步骤：

步骤10）安装声发射传感器：在碰摩试验装置上沿同一直线等距安装M个声发射传感器，构成阵元为M的直线阵列，该直线阵列获得碰摩源声发射信号，碰摩源声发射信号为宽带信号；M为大于等于3的整数；

步骤20）进行时域分解：将声发射传感器接收到的M组声发射信号在时域上分成S个时域数据段，每一时域数据段的长度均为N₀个点；

步骤30）对每一时域数据段做快速傅立叶变换：令声发射信号的采样频率为f₀，对每一时域数据段上的数据进行快速傅立叶变换，形成一个带宽为f₀/2的频带，在频带范围f_l～f_h内划分K个互不重叠的子带，即频点数为K，f_l表示频带范围的下限，f_h表示频带范围的上限，在每个子带上分别形成S个频率快拍，

X(n,f_k)=[X₁(n,f_k)  X₂(n,f_k)  …  X_M(n,f_k)]

式中，n表示S个频率快拍中的一个频率快拍，n=1,…,S；k=1,…,K，f_k表示第k个频点的频率，X(n,f_k)表示所有信号第n个频率快拍的频率为f_k的频率分量，X₁(n,f_k)表示M组阵列中的第1组声发射信号中的第n个频率快拍中频率为f_k的频率分量，X₂(n,)表示M组阵列中的第2组声发射信号中的第n个频率快拍中频率为f_k的频率分量；X_M(n,f_k)表示M组阵列中的第M组声发射信号中的第n个频率快拍中频率为f_k的频率分量；

步骤40）测算各频率下协方差矩阵和方向矢量：

在频率X(n,f_k)下的协方差矩阵为：

${\tilde{R}}_x\left(f_k\right)=\frac{1}{S}\underset{n=1}{\overset{S}{\mathrm{\Σ}}}X(n.f_k)X^H(n,f_k)$

其中，X^H(n,f_k)表示对X(n,f_k)的共轭转置运算；

令碰摩源声发射源点与声发射传感器直线阵列中最左端阵元的距离为r₁，在该点的方位角为θ₁，阵元间距为r₀，则碰摩源声发射源点与直线阵列中其余阵元的距离

，i=2…M；

令扫描点方位坐标为（r，θ），测算方向矢量a，

$a(r,\mathrm{\θ},f_k)=[1,e^{-j2\mathrm{\π}{f}_k(r-r_2)/c}...e^{-j2\mathrm{\π}{f}_k(r-r_M)/c}]$

其中，c为声发射波在材料中的传播速度；

步骤50）测算各子带的功率输出：

根据最小方差无畸变响应方法，测算出该频率分量在方向角为θ时的窄带波束输出功率P_MVDR(r,θ,f_k)：

$P_{\mathrm{MVDR}}(r,\mathrm{\θ},f_k)=\frac{1}{a^H(r,\mathrm{\θ},f_k){\tilde{R}}_x^{-1}\left(f_k\right)a(r,\mathrm{\θ},f_k)}$

其中，a^H(r,θ,f_k)为矩阵a(r,θ,f_k)的共轭转置运算；

表示对

 的逆运算；在进行快速傅立叶变换后，得到信号的有效频率范围为0～f₀/2，频谱分辨率Δf=f₀/N₀；

步骤60）合成宽带信号的输出功率：将步骤50）测算的所有子带的窄带波束输出功率相加并进行归一化处理，得到宽带信号的输出功率P_MVDR(r,θ)：

$P_{\mathrm{MVDR}}(r,\mathrm{\θ})=\frac{1}{K}\underset{k=1}{\overset{K}{\mathrm{\Σ}}}{P}_{\mathrm{MVDR}}(r,\mathrm{\θ},f_k)$

步骤70）对碰摩声发射源点位置定位：设定声场的扫描范围，每个扫描点包括r和θ两个参数，预先设定r和θ的初始值和迭加步长，然后对声场扫描范围中的每个(r,θ)空间点进行扫描，当扫描到声源点时，P_MVDR(r,θ)形成一个峰值，此时P_MVDR(r,θ)对应的r和θ为碰摩声发射源点的位置。

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