CN106629395B - 一种门座式起重机微弱振动信号的幅值检测方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种门座式起重机微弱振动信号的幅值检测方法。该方法通过将原始振动信号的数字信号输入差分振子系统通过差分振子相图归一化后判断信号中有待检测频率信号后，通过添加一个与待检测频率相同频率的逆向信号，确定微弱振动信号的相位，然后添加另一与待检测频率相同频率、与该微弱信号的相位相同相位的逆向信号，确定微弱振动信号的幅值，从而确定了微弱振动信号的待检测频率的精确幅值。本发明克服了现有差分振子检测微弱信号时无法定量表征幅值的缺陷。

Description

一种门座式起重机微弱振动信号的幅值检测方法

技术领域

本发明属于港口设备门座式起重机故障诊断技术领域，特别是涉及一种门座式起重机微弱振动信号的幅值检测方法。

背景技术

在门座式起重机关键部件(如提升机构、变幅机构和旋转机构等)发生早期故障时，其振动信号中的有效成分异常微弱，常淹没于强烈的背景噪声和起重机不规则振动中。因此，如何从强噪声背景下检测出有效的微弱信号特征信息，已成为门座式起重机早期故障诊断的关键问题之一。总体而言，目前微弱信号检测主要集中在两大方向：一是利用信号处理的方法对噪声进行抑制或消除，如小波分析、自适应分解、高阶谱等等。然而，当噪声频率与信号频率相等或相接近时，在抑制噪声的同时有用信号不可避免的受到损害，这极大地影响微弱信号特征的提取效果；二是利用某些非线性系统自身的特性对微弱信号进行检测，目前应用较多的非线性方法有随机共振法、混沌振子法和差分振子法等，其中混沌振子和差分振子适用于检测频率已知的场合，而随机共振适用于检测频率未知的情况。

随机共振系统就是一个非线性双稳系统，它突出了信号、噪声及非线性系统三者之间的某种最佳匹配和协同作用，其本质是输入信号与噪声的协作效应，是噪声能量转化为信号能量的结果。混沌振子利用非线性系统对初始条件的敏感性，依据相平面轨迹是否能从混沌状态跃变到大尺度周期状态来判断待检测频率的存在与否。差分振子和混沌振子均是利用非线性动力系统对初值的敏感性及对噪声免疫力进行微弱信号检测。但混沌振子法需要解一个非线性微分方程，必须进行大量的数值积分运算,因此妨碍了它在在线监测中的应用，而差分振子法只需解一个差分方程组,运算量较混沌振子法小很多。

差分振子法作为一种可视化的检测方法，差分方程构造检测器，确定系统激励频率f_e及检测频率f_d，通过辨识差分振子输出相图的状态来判定输入的测试信号中是否存在待检测频率。若差分振子相图收敛于极环，则说明待检测信号中存在待检测频率f_d。若差分振子相图收敛于极点，则说明待检测信号中不存在待检测频率f_d或待检测信号噪声过于强烈，差分振子系统无法检测出待检测信号中是否存在待检测频率f_d。

然而，目前基于差分振子的微弱信号检测主要集中于利用差分振子相图的差异检测特有频率成分的有无，或利用相图的大小定性表征微弱信号幅值的大小，而无法对所包含的微弱信号的幅值进行定量检测。

发明内容

本发明的目的在于提供一种门座式起重机早期故障微弱振动信号的幅值检测方法，该方法通过添加与微弱振动信号相同频率、完全反相的逆向信号实现微弱周期信号的逆向幅值精确检测，克服了现有差分振子检测微弱信号时无法定量表征幅值的缺陷。

为了实现上述目的，本发明采用的技术方案如下：

一种门座式起重机微弱振动信号的幅值检测方法，包括以下步骤：

1)将采集的门座式起重机的原始振动信号的数字信号输入预先建立的差分振子系统，绘制差分振子相图；

2)将上述差分振子相图归一化处理，判断原始振动信号中是否有待检测频率信号；

3)若有待检测频率信号，在待检测频率信号中加入一与待检测频率信号相同频率的逆向信号将信号T₂＝T₁+n(t)+G₁输入上述差分振子系统，绘制差分振子相图；以该差分振子相图最小外接正方形的边长作为指标，定量表征差分振子相图的大小，控制在0到180度区间变化，每一变化间隔为1度，差分振子相图最小时对应的值，即为微弱振动信号T₁的相位

其中，待检测频率信号T＝T₁+n(t)，n(t)为干扰成份，微弱振动信号A₁为微弱振动信号T₁的幅值，f_d是待检测频率，为微弱振动信号T₁的相位；为逆向信号G₁的相位，t表示时间；

4)依据微弱振动信号的相位向待检测频率信号中加入一个与微弱振动信号相同频率、相同相位的逆向信号G₂，构造如下信号：

调节逆向信号G₂的幅值A₂并同时观察差分振子系统输出差分振子相图，差分振子相图达到最小时的幅值A₂即为微弱振动信号T₁幅值A₁。

本发明利用差分振子系统检测出微弱振动故障信号后，利用调节逆向添加的相同频率的信号G₁中的相位确定微弱振动信号T₁的相位利用调节逆向添加的相同频率、相同相位的信号G₂的幅值A₂确定微弱振动信号T₁的幅值A₁，从而可自动实现在微弱振动信号中幅值的定量检测，从而检测出门座式起重机中的早期微弱故障特征信号，提早发现故障隐患，适用于检测已知频率的微弱信号的幅值，进而判断设备是否发生故障。

附图说明

图1是本发明的微弱振动信号的幅值检测的整体工作原理图；

图2是本发明的微弱振动信号的幅值检测的流程图；

图3是本发明实现的检测含噪仿真信号是否含有30Hz频率成分时的差分振子相图(幅值A＝0.75)；

图4是本发明实现的检测含噪仿真信号是否含有30Hz频率成分时的差分振子相图(幅值A＝1.0)；

图5是本发明实现的检测含噪仿真信号是否含有30Hz频率成分时的差分振子相图(幅值A＝1.25)；

图6是本发明实现的原始信号幅值变化与差分振子相图大小的关系曲线；

图7为本发明实现的差分振子相图大小随相位变化的趋势；

图8为本发明实现的差分振子相图大小随相位变化的趋势(局部放大图)；

图9为本发明实现的差分振子相图大小随幅值A₂变化的趋势。

具体实施方式

下面，结合实例对本发明的实质性特点和优势作进一步的说明，但本发明并不局限于所列的实施例。

参见图1-2所示，一种门座式起重机微弱振动信号的幅值检测方法，包括以下步骤：

将采集的门座式起重机的原始振动信号的数字信号输入差分振子系统，绘制差分振子相图；

将上述差分振子相图归一化处理，判断原始振动信号中是否有待检测频率信号；

若有待检测频率信号，在待检测频率信号中加入一个与待检测频率信号相同频率的逆向信号将信号T₂＝T₁+n(t)+G₁输入上述差分振子系统，绘制差分振子相图；以该差分振子相图最小外接正方形的边长作为指标，定量表征差分振子相图的大小，控制在0到180度区间变化，每一变化间隔为1度，差分振子相图最小时对应的值，即为微弱振动信号T₁的相位此时

其中，待检测频率信号T＝T₁+n(t)，n(t)为干扰成份，微弱振动信号A₁为微弱振动信号T₁的幅值，f_d是待检测频率，为微弱振动信号T₁的相位；为逆向信号G₁的相位，t表示时间；

依据检测出的微弱振动信号的相位向待检测频率信号中加入一个与微弱振动信号相同频率、相同相位的逆向信号G₂，构造如下信号：

其中，逆向信号G₂与微弱振动信号T₁的频率、相位相同，逆向信号G₂的幅值A₂在[0，max(T)]范围内可调，调节逆向信号G₂的幅值A₂并同时观察差分振子系统输出差分振子相图，差分振子相图达到最小时的幅值A₂即为微弱振动信号T₁幅值A₁，此时A₂＝A₁。

通过以上步骤，检测出了微弱振动信号T₁幅值A₁的大小后，即可实现判断出门座式起重机存在设备故障，并确定设备的故障部位以及故障程度。

需要说明的是，本发明中，所述原始振动信号，可以是通过安装在门座式起重机的提升机构、变幅机构和旋转机构等关键部件(关键部件如提升机构的减速器及滚筒支撑轴承座、变幅机构的减速器及齿轮齿条的轴承座、旋转机构的大型回转支承和驱动小齿轮等)上的压电式振动加速度传感器采集，在提取了门座式起重机的振动信号，由数据采集仪将该信号放大滤波后进行模数转换，从而得到所述的数字信号，可以存储至计算机中按上述的方法步骤，由计算机程序自动进行处理，从而可自动实现检测出是否存在包含待检测频率的微弱振动信号，并检测出微弱振动信号T₁幅值A₁的大小，从而可以实现判断出门座式起重机存在设备故障，并确定设备的故障部位以及故障程度。

本发明中，所述将差分振子相图归一化处理判断原始振动信号中是否存在待检测频率信号，即振子相图的横纵坐标均在[-1,1]内,然后以原点为圆心，以0.2为半径画圆，落入到圆域中点的个数记为n₁；若n/N＞0.1(N为差分振子相图总的点数，下同)则相图收敛于极点，即可判断原始振动信号中不存在待检测频率信号；若n/N＜0.02则相同收敛于极环，即可判断原始振动信号中存在待检测频率信号。

需要说明的是，本发明中，所述差分振子系统可以是根据被测门座式起重机提升机构、变幅机构和旋转机构的传动结构及零部件的几何参数确定被测振动信号中可能包含的故障特征频率而建立，差分振子系统为二维离散线性系统，差分振子数学模型如下：

x_k+1＝ax_k+by_k (1)

式中a、b、c和d是系统参数，p是放大倍数，f_e是系统激励频率，T(k)为待检测信号，f_d是待检测频率，f_s是待检测信号的采样频率。

其中，系统参数一般设置为：a∈(0,0.05)、b∈(0.95,1.05)、c＝-1和d＝-1，放大倍数p∈(1,5)，系统激励频率根据系统参数计算得到，计算方法为待检测信号的采样频率为f_s∈[50,10000]，待检测频率f_d的范围取决于采样频率f_s，二者关系为为

具体计算时，一般可设置为a＝0.005，b＝1.004，c＝-1，d＝-1，设定好差分振子系统参数后，将待检测信号T(k)输入到差分振子系统中，计算得到两个时间序列{x_k}和{y_k}，进而可绘制出差分振子的相图。

图3为含噪仿真信号T＝A·sin(2π·30·t)+noise输入差分振子后得到的相图。

其中A为周期性信号的幅值，noise为为随机高斯白噪声。利用差分振子对这一信号进行检测，参数设置如下：待检测频率f_d＝30Hz；放大倍数p＝1；激励频率f_e＝0.33，系统初始值x(1)＝10、y(1)＝10。改变信号的幅值A，得到不同的差分振子输出相图，如图3至图5所示。其中，图3为幅值为0.75时的差分振子输出相图，图4为幅值为1.0时的差分振子输出相图，图5为幅值为1.25时的差分振子输出相图。

从图3至图5的对比中可以看出，随着信号幅值的增大，差分振子的相图也随之不断地增大。若以差分振子相图最小外接正方形的边长作为指标来定量表征差分振子输出相图的大小(如3至图5中的实线正方形)，则差分振子检测信号幅值的增加与正方形边长的增加具有单调递增的线性比例关系，在此分析中检测信号的幅值，每增加0.25对应的正方形边长增加20。正方形边长与信号幅值的关系如图6所示。

在差分振子各参数设置相同的条件下，差分振子相图的大小反映了信号幅值的大小。在无法确定信号幅值与差分振子相图大小的比例关系的条件下，传统方法无法获得待检测信号的精确幅值，尽管可以获得待检测信号幅值的相对大小，即差分振子相图大者，其表征的幅值也较大。

在实际的故障诊断中，尤其是对设备的劣化过程进行检测的过程中，需要对信号的幅值变化进行监测。差分振子作为一个线性离散二阶系统，当系统参数固定之后，具有线性叠加性，而差分方程反映了差分振子检测器的本质规律，因此，可以用来对微弱信号的幅值进行表征。

设输入信号是由单一频率的信号和噪声组成的序列，表示成如下形式

T(k)＝s(k)+n(k) (3)

式中，n(k)表示噪声。

设由单一频率的信号s(k)引起的输出为x_k(其中k＝1,2,…,N，N为输入信号序列的长度，以下同)，由噪声n(k)引起的扰动输出为Δx_k，则由输入信号T(k)引起的输出为(x_k+Δx_k)，代入到差分方程中则有

(x_k+2+Δx_k+2)+α(x_k+1+Δx_k+1)+β(x_k+Δx_k)＝f(k)[s(k)+n(k)] (4)

根据方程解的性质可以将上述方程转化为以下两个方程

x_k+2+αx_k+1+βx_k＝f(k)s(k) (5)

Δx_k+2+αΔx_k+1+βΔx_k＝f(k)n(k) (6)

因此，根据方程解的性质，若信号中有效频率成分的幅值增加，只是影响式(5)，而不影响式(6)。换言之，在噪声相同的条件下，方程解的变化只与信号中检测频率的幅值变化有关，即差分振子输出相图的变化只与检测频率幅值的变化有关。因此，在讨论差分振子对信号的幅值表征时，只考虑检测信号频率的幅值变化即可。

设输入信号是一个单一频率的信号序列，表示为式(7)，

T(k)＝g(k) (7)

相应的差分振子方程的解为x_k，将其带入差分振子方程中

x_k+2+αx_k+1+βx_k＝f(k)g(k) (8)

如果输入信号的幅值增大到原来的K倍，即

T(k)＝Kg(k) (9)

设其对应的差分振子方程的解为z_k，则

z_k+2+αz_k+1+βz_k＝f(k)Kg(k) (10)

将式(8)两端同时乘以K得

(Kx_k+2)+α(Kx_k+1)+β(Kx_k)＝f(k)Kg(k) (11)

比较(10)与(11)两式可以得到如下结论

z_k＝Kx_k (12)

可见，输入信号的幅值增大了K倍，则差分方程的解也相应地增大了K倍，亦即差分方程输出的相图整体增大了K倍。

基于上述分析，本发明提出在原始含噪信号中增加一逆向信号，使原始含噪信号和逆向信号的幅值进行对消，差分振子输出相图的尺寸必将会变小，若原始含噪信号有效成分的幅值和反相信号的幅值相等时，差分振子相图将达到最小。基于此，本发明提出了微弱振动信号的差分振子逆向幅值检测方法。

设有如下输入信号

其中：A₁是输入信号的幅值，f_d是输入信号的频率，φ₁是输入信号的相位角。设n(t)是除待检测特征信号之外的其他干扰，即待检测信号为T＝T₁+n(t)。在待检测信号T中再加入一个与特征信号频率相同的信号G₁。

此时信号将变为

上式中，若则信号T₁和G₁将产生对消，此时信号T₂＝T+G₁中频率f_d对应的幅值将达到减小，将信号T₂输入到差分振子系统中，差分振子的相图也将减小。相位将严重影响信号T₁和G₁将产生对消效果，欲精确检测微弱信号中有效频率的精确幅值，必须确定该频率的相位。

设逆向信号G₁中的是可调的，控制相位f在0到180度区间变化，每一个变化间隔为1度。当时，T+G₁中频率f_d的幅值是将达到最小，差分振子相图亦将达到最小，故差分振子输出相图达到最小时对应的值，满足从而确定了待检测信号T中频率f_d的相位

设有如下仿真信号：

T＝T₁+n(t)＝5·sin(2π·t·60+π/3)+n(t) (16)

对应的逆向信号为

调节从0到180度每1度变化一次，构造一系列不同相位的叠加信号T+G₁，将其输入到差分振子系统中。差分振子的系统参数设置为：c＝-1，d＝-1，f_e＝0.3310，f_d＝60Hz，x(1)＝20,y(1)＝20，用最小外接正方形去度量每个差分振子相图的尺寸，并将其作为该相图大小的定量表征。由此，可得到不同相位下差分振子相图的大小，进而得到差分振子相图大小随相位变化的趋势，结果如图7所示，局部放大图如图8所示。

图7中相位角从0到180度，差分振子相图大小的变化情况，可见其中存在一个极小值，该极小值对应的相位即为原始信号T中的相位图8是图7的局部放大，从图中可清晰地看到，该线的最低点(即极小值)对应的相位为60°(即π/3)，与信号T中预设的相位值是相等的。

如前所属，特征频率幅值的变化会引起差分振子相图的变化，幅值越大相图就越大。换言之，当幅值为0时，差分振子输出的相图是最小的。基于此，在确定原始信号T中的相位之后，本发明利用如下方法进一步检测信号T中的幅值A₁。

利用前述确定的待检测信号T中的相位可进一步构造如下信号：

该信号中，信号T和G₂的频率f_d及相位均相同，而信号G₂的幅值A₂是可调的。若A₂调节至与A₁相等，即A₂＝A₁时，信号T+G＝n(t)，将其输入差分振子，差分振子的相图将达到最小。据此可以检测原始信号T中的幅值A₁。

仍选用式(16)所示信号T，增加其逆向信号G₂后，得：

T₂＝T+G＝5·sin(2π·t·60+π/3)+n(t)-A₂·sin(2π·t·60+π/3) (19)

其中，A₂是连续可调的，设置A₂从0到max(T)每隔0.2变化一次，构造一系列不同幅值A₂的叠加信号T+G₂，并将其输入到差分振子中。差分振子的系统参数设置为：c＝-1，d＝-1，f_e＝0.3310，f_d＝60Hz，x(1)＝20,y(1)＝20。可得到不同幅值A₂下差分振子相图的大小，进而得到差分振子相图大小随幅值A₂变化的趋势，结果如图9所示。

在图9中，当A₂＝5时，差分振子相图最小外接正方形的边长达到极小值，亦即此时输入的信号T+G₂中60Hz频率成分的幅值也达到最小。欲提高幅值A₂的检测精度，可将设置A₂从0到max(T)之间变化的幅度进一步减小。图9中最低点所对应的A₂和原始信号T中幅值A₁十分接近或者说基本相等。从而本发明检测出了待检测信号中的特征频率f_d的精确幅值A₁。

需要说明的是，本发明在利用差分振子检测设备故障时，需要事先确定待检测设备的故障特征频率。在设备传动结构已知、轴承型号明确、设备转速可测的情形下，可利用先验知识计算出轴承和齿轮损伤的特征频率，继而建立差分振子系统，对上述特征频率分别检测，可确定原始振动信号中是否包含主要零部件的故障特征频率，进而确定故障发生的具体部位。

本发明首先提出用差分振子系统来检测微弱信号，解决了门座式起重机早期故障诊断中微弱信号幅值的定量表征的问题。

以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。

Claims (3)

1.一种门座式起重机微弱振动信号的幅值检测方法，其特征在于，包括以下步骤：

1)将采集的门座式起重机的原始振动信号的数字信号输入预先建立的差分振子系统，绘制差分振子相图；

2)将上述差分振子相图归一化处理，判断原始振动信号中是否有待检测频率信号；

3)若有待检测频率信号，在待检测频率信号中加入一与待检测频率信号相同频率的逆向信号将信号T₂＝T₁+n(t)+G₁输入上述差分振子系统，绘制差分振子相图；以该差分振子相图最小外接正方形的边长作为指标，定量表征差分振子相图的大小，控制在0到180度区间变化，每一变化间隔为1度，差分振子相图最小时对应的值，即为微弱振动信号T₁的相位

其中，待检测频率信号T＝T₁+n(t)，n(t)为干扰成份，微弱振动信号A₁为微弱振动信号T₁的幅值，f_d是待检测频率，为微弱振动信号T₁的相位；为逆向信号G₁的相位，t表示时间；

4)依据微弱振动信号的相位向待检测频率信号中加入一个与微弱振动信号相同频率、相同相位的逆向信号G₂，构造如下信号：

调节逆向信号G₂的幅值A₂并同时观察差分振子系统输出差分振子相图，差分振子相图达到最小时的幅值A₂即为微弱振动信号T₁幅值A₁。

2.根据权利要求1所述门座式起重机微弱振动信号的幅值检测方法，其特征在于，所述差分振子系统是根据微弱振动信号中包含的故障特征频率而建立的二维离散线性系统。

3.根据权利要求1或2所述门座式起重机微弱振动信号的幅值检测方法，其特征在于，所述原始振动信号由压电式振动加速度传感器采集，在提取了门座式起重机的原始振动信号，由数据采集仪将该原始振动信号放大滤波后进行模数转换，从而得到所述的数字信号。