CN109459131A - 一种旋转机械多通道振动信号的时频特征提取方法及装置 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种旋转机械多通道振动信号的时频特征提取方法及装置，属于旋转机械设备故障诊断技术领域，通过多元解析信号模型构建振动信号的联合瞬时频率，利用多元解析信号模型和联合瞬时频率构建振动信号的联合瞬时带宽，对联合瞬时带宽进行频率划分，对每个频带的各振动信号进行同步挤压变换，得到相应振动信号的同步挤压系数，利用各振动信号的同步挤压系数在各个频带的瞬时频率和瞬时幅值，确定多元解析信号模型的瞬时频率和瞬时幅值，从而得到振动信号的时频特征。本发明提高了旋转机械的振动信号的时频分辨率，可以分析频率相近的信号，且通过振动信号的时频特征能够获取具有较高聚集性的时频曲线，噪声也被较好地抑制。

Description

一种旋转机械多通道振动信号的时频特征提取方法及装置

技术领域

本发明属于旋转机械设备故障诊断技术领域，具体涉及一种旋转机械多通道振动信号的时频特征提取方法及装置。

背景技术

在旋转机械设备故障诊断技术领域，因旋转机械故障的位置不同、刚度和阻尼变化等原因，旋转机械发生故障时的振动信号往往表现出非平稳性，而且不同方向的振动信号强度和频谱结构可能存在差异，通过分析单通道传感器采集的振动信号做出的诊断结果往往会出现误判或漏判。

因此，基于多通道的振动信号特征的旋转机械故障诊断方法被广泛应用，常用的多通道振动信号特征分析方法有全息谱、全矢谱和全频谱。在旋转机械稳态运行时，旋转机械同一截面互相垂直方向上各谐波的运动轨迹是一个椭圆，且该椭圆由两个正反进动的圆组成。全息谱和全矢谱是用椭圆的长轴评价振动强度，全息谱以图的形式将各谐波的椭圆轨迹展现出来，而全矢谱以傅立叶谱的形式将椭圆长轴、短轴表现出来；全频谱将两个正反进动的圆的半径在正、负频率轴上展现出来。上述方法描述了不同方向的振动信号的频谱结构和振动强度，提高了提取的故障特征的质量，增加了故障诊断结果的准确性。但这些方法最终通过傅立叶变换融合两个方向的振动信号的幅值特征，无法描述非平稳信号的局部特征；而且要求旋转机械稳态运行，不能分析时变的振动信号。从总体上看，这些方法融合了两个正交通道平稳信号不同频率的幅值信息，相当于从全局上进行幅值信息融合，而无法提供局部的时频特征。

为分析非平稳的双通道信号，全矢谱、短时傅立叶变换、Wigner-Ville分布、小波变换等相联合的时频分析方法被提出，可表述双通道信号的局部时频特征，但短时傅立叶变换的窗口函数选定之后，时频窗口的形状便保持不变，获取的时频曲线的频率分辨率较低；Wigner-Ville分布在分析多分量信号时容易产生无法解释的难以抑制的所谓“交叉项干扰”，从而限制了它的应用；小波变换受海森伯格测不准原理制约，不能同时获取最优的时频分辨率，而且还存在小波基函数选取等问题。

同步压缩小波变换是一种新的时频重排算法，能有效地将小波变换后的时频图进行重组，获得较高频率精度的时频曲线，可将任意信号分解为若干个近似谐波的线性叠加，可对压缩后的信号重组；对小波母函数不敏感，克服了小波变换对小波基选取的困难，但这种方法对于复杂的多分量非平稳信号，信号成分分量不仅可以随时随地变化，而且它们的瞬时频率曲线也可能彼此非常接近，甚至在频域中重叠，从而不能被小波变换分离，甚至导致模糊。

综上，现有技术中的时频特征提取方法的时频分辨率较低，无法准确表征多通道(至少两通道)振动信号的时频特征。

发明内容

本发明的目的是提供一种旋转机械多通道振动信号的时频特征提取方法及装置，用于解决现有技术中的时频特征提取方法的时频分辨率较低，无法准确表征多通道振动信号的时频特征问题。

为解决上述技术问题，本发明提出一种旋转机械多通道振动信号的时频特征提取方法，包括以下步骤：

1)获取旋转机械不同位置的振动信号，根据振动信号的幅值和相位构建多元解析信号模型；

2)利用多元解析信号模型构建振动信号的联合瞬时频率，利用多元解析信号模型和联合瞬时频率构建振动信号的联合瞬时带宽；

3)对振动信号的联合瞬时带宽进行频率划分，至少划分两个频带，对每个频带的各振动信号进行同步挤压变换，得到相应振动信号的同步挤压系数；

4)获取各振动信号的同步挤压系数在各个频带的瞬时频率和瞬时幅值，根据各个频带的瞬时频率和瞬时幅值确定多元解析信号模型的瞬时频率和瞬时幅值，利用多元解析信号模型的瞬时频率和瞬时幅值表征振动信号的时频特征。

为解决上述技术问题，本发明还提出一种旋转机械多通道振动信号的时频特征提取装置，包括存储器和处理器，以及存储在存储器上并在处理器上运行的计算机程序，处理器与存储器相耦合，处理器执行计算机程序时实现以上步骤1)至步骤4)。

本发明的时频特征提取方法及装置提高了旋转机械的振动信号的时频分辨率，可以分析频率相近的信号，且通过振动信号的时频特征能够获取具有较高聚集性的时频曲线，噪声也被较好地抑制。另外，本发明不但可以表征双通道振动信号的时频特征，还可以表征两个以上通道振动信号的时频特征。

对于步骤3)中的每个频带，当满足设定条件时将相应频带拆分成两个频带，所述设定条件的关系式如下：

其中，B表示由振动信号的同步挤压系数组成多变量信号的带宽，l、l+1表示频带所属的层，m、2m、2m+1表示频带的索引号，Λ为中间变量，表示相应频带内多元解析信号模型的瞬时幅值，T为采样点数。

通过拆分频带的方法可以清晰地提取每个频带的时频特征信息，避免提取频率相近信号的时频信息时发生混叠现象。

为得到步骤2)中振动信号的联合瞬时频率，给出联合瞬时频率的计算式如下：

其中，ω_x(t)为振动信号的联合瞬时频率，x₊(t)为多元解析信号模型，为x₊(t)的共轭转置，表示求虚部。

为得到步骤2)中振动信号的联合瞬时带宽，给出联合瞬时带宽的计算式如下：

其中，υ_x(t)为振动信号的联合瞬时带宽，ω_x(t)为振动信号的联合瞬时频率。

为得到步骤4)中振动信号的时频特征，给出时频特征的表达式如下：

其中，表示振动信号的时频特征，为多元解析信号模型的瞬时幅值，为多元解析信号模型的瞬时频率，δ为狄拉克函数，ω为频率。

附图说明

图1是本发明的旋转机械支撑截面的多通道振动信号检测框图；

图2-a是本发明提取的仿真信号x(t)和y(t)的联合时频曲线图；

图2-b是本发明运用同步挤压变换提取仿真信号x(t)的时频曲线图；

图2-c是本发明运用同步挤压变换提取仿真信号y(t)的时频曲线图；

图3为本发明提取的转子松动碰摩复合故障的联合瞬时频率特征曲线。

具体实施方式

下面结合附图对本发明的具体实施方式作进一步的说明。

运用多传感器采集旋转机械某一截面上不同方向的振动信号，如图1所示，传感器可以是电涡流位移传感器、速度传感器或加速度传感器，不同传感器安装方向不作要求，如有三个传感器，可以一个安装在X方向、一个在Y方向和一个在Z方向，即安装方向两两垂直；也可以不互相垂直。

将传感器检测的信号上传上位机，并在上位机中运行本发明提出的旋转机械多通道振动信号的时频特征提取方法，提取多通道信号的时频特征曲线。该时频特征提取方法具体步骤如下：

步骤1，获取旋转机械不同位置的振动信号。

步骤2-1，根据振动信号的幅值和相位构建多元解析信号模型x₊(t)，多元解析信号模型x₊(t)为：

其中，x_n(t)为第n个传感器采集的振动信号，a_n(t)和φ_n(t)代表第n个传感器采集的振动信号的瞬时幅值和相位，n＝1，2，…，N，N为传感器的个数，是希尔伯特变换算子，

步骤2-2，利用多元解析信号模型构建振动信号的联合瞬时频率ω_x(t)，利用振动信号的联合瞬时频率ω_x(t)和多元解析信号模型构建联合瞬时带宽υ_x(t)。其中，联合瞬时频率ω_x(t)为：

其中，为x₊(t)的共轭转置，表示对复信号求虚部，(·)^H是共轭转置运算符，φ′_n(t)是每一个通道的瞬时频率，a′_n(t)为每个通道瞬时幅值的导数。

联合瞬时带宽υ_x(t)为：

步骤2-3，对振动信号的联合瞬时带宽υ_x(t)进行频率划分，具体步骤包括：

步骤2-3-1，将时-频域沿频率轴划分成2^l个相等宽度的频带，每一个带宽ω_l,m为：

其中，l＝0,1,…,L_s，l是频带的层，通常L_s＝5，第l层的频带个数是2¹；m＝0,1,…,2^l-1，m是频带索引号。

步骤2-3-2，对每个频带的振动信号x_n(t)进行同步挤压变换，获得相应振动信号的同步挤压系数T_n(ω,b)，计算式如下：

其中，W(a,b)是信号x_n(t)的小波系数，a是小波变换的尺度因子，a_i为离散点，Δa_i＝a_i-a_i-1，

步骤2-3-3，将各振动信号的同步挤压系数表示成多变量信号X_t(b)，多变量信号X_t(b)如下：

对给定的ω_l,m，通过以下公式计算多变量信号X_t(b)的多变量带宽B_l,m：

其中，是X_t(b)的傅立叶变换。

步骤2-3-4，根据多变量带宽(B_l,m、B_l+1,2m、B_l+1,2m+1)确定判断频带ω_l,m是否包含多变量单组分信号，步骤如下：

(1)假如频带ω_l,m只包含一个多变量单组分信号，也即是B_l,m≤B_l+1,2m+B_l+1,2m+1，那么ω_l,m不被分成两个频率子带；

(2)假如频带ω_l,m包含几个多变量单组分信号，也即是B_l,m＞B_l+1,2m+B_l+1,2m+1，则ω_l,m被分成两个频率子带ω_l+1,2m和ω_l+1,2m+1。

将频带ω_l,m拆分成ω_l+1,2m和ω_l+1,2m+1时，之所以从层l变成了层l+1，而不是拆分成ω_l,2m和ω_l,2m+1，这是因为每一层的频带个数是固定的，即频带索引号m＝0,1,…,2^l-1，如果所属层还是l，则无法增加频带个数。

在具体实现时，从l＝0开始，假如以下条件满足，执行频率拆分：

其中：

其中，B表示由振动信号的同步挤压系数组成多变量信号的带宽，l、l+1表示频带所属的层，m、2m、2m+1表示频带的索引号，Λ为中间变量，T为采样点数，表示相应频带内多元解析信号模型的瞬时幅值，统一通过表示，定义如下：

步骤2-4，根据每个频带的瞬时频率和瞬时幅值确定多元解析信号模型的瞬时频率和瞬时幅值，获得多元解析信号模型的时频系数，由此得到多元解析信号模型的时频特征。具体步骤包括：

步骤2-4-1，对每一个通道的同步积压系数为T_n(ω,b)的多元解析信号模型x₊(t)，给定的系列振荡尺度{ω_k}_k＝1,…,K，T_n(ω,b)在频带k的瞬时频率为则有：

T_n(ω,b)在频带k的瞬时幅值

步骤2-4-2，多元解析信号模型在频带k的瞬时频率为：

步骤2-4-3，多元解析信号模型在频带k的瞬时幅值为：

步骤2-4-4，根据各个频带的瞬时频率和瞬时幅值确定多元解析信号模型的瞬时频率和瞬时幅值对每一个频带，振动信号的时频特征的表达式(即时频系数数学表达式)为：

其中，表示振动信号的时频特征(即时频系数)，δ是狄拉克函数，每个振荡尺度的振动信号的时频系数由 给定。

下面通过振动信号的仿真信号和实测信号说明采用本发明的时频特征提取方法获取时频特征的优点。

仿真信号分析如下：

构造一组频率和幅值不同的调频-调幅信号(即仿真信号)：

x(t)＝sin 2πf₁t+0.8cos2πf₂t+(1+0.6cos18πt)×sin2πf₃t

+0.7sin(2πf₄t+1.5cos(10πt))+0.1rand(1,n)

y(t)＝0.7sin 2πf₁t+0.5cos2πf₂t+(1+0.8cos18πt)×sin2πf₃t

+0.8sin(2πf₄t+1.2cos(10πt))+0.5cos(2πf₅t)

+0.1rand(1,n)

其中，f₁＝32Hz，f₂＝38Hz，f₃＝128Hz，f₄＝196Hz，f₅＝50Hz。

运用本发明的时频特征提取方法提取的x(t)、y(t)联合瞬时频率特征曲线如图2-a所示，图2-b为运用同步挤压变换提取仿真信号x(t)的时频曲线图；图2-c为运用同步挤压变换提取仿真信号y(t)的时频曲线图。

从图2-b、图2-c可知，运用同步挤压变换可提取调频信号和调幅信号特征频率，但对于瞬时频率比较接近的低频分量，同步挤压变换的方法不能很好的提取两个低频分量的频率，并且在频域中重叠，导致模糊；从图2-a可知，本发明的时频特征提取方法不仅有效提取了调频信号、调幅信号的频率特征以及频率相近的谐波信号特征频率，还融合了信号x(t)和y(t)的频率信息，包含了频率相近的三个谐波成分32Hz、38Hz和50Hz。

实测信号分析如下：

在柔性转子试验台设置不对中松动碰摩复合故障信号(转速为28转/s，即基频信号的频率为28Hz)；采用正交采样技术获取的水平方向和垂直方向的振动信号分别为x和y(采样频率为2048Hz，采样点数为1024)。运用本发明的时频特征提取方法提取两个方向振动信号的联合瞬时频率特征曲线频如图3所示，其中基频信号(X)和2倍频信号(2X)幅值较大，3倍频信号(3X)幅值较小；另外还存在4.5X的分频信号和5.5X的调频信号，X＝28Hz。从图3可知，本发明的时频特征提取方法有效提取了调频信号和各次谐波信号的联合瞬时频率特征。

综上所述，本发明的时频特征提取方法获取的频率特征更为丰富，可以描述多个通道频率的瞬时变化，具有较强的时频聚集性；另外，有较强的噪声抑制能力，而且也不存在低频虚假分量，还可分离出频率相近的信号。

对应上述时频特征提取方法，本发明还一种旋转机械多通道振动信号的时频特征提取装置，包括存储器和处理器，以及存储在存储器上并在处理器上运行的计算机程序，处理器与存储器相耦合，处理器执行计算机程序时实现以上时频特征提取方法的步骤。

上述所指的时频特征提取装置，实际上是基于本发明方法流程的一种计算机解决方案，即一种软件构架，可以应用到计算机中，上述装置即为与方法流程相对应的处理进程。由于对上述方法的介绍已经足够清楚完整，故不再详细进行描述。

Claims (6)

1.一种旋转机械多通道振动信号的时频特征提取方法，其特征在于，包括以下步骤：

1)获取旋转机械不同位置的振动信号，根据所述振动信号的幅值和相位构建多元解析信号模型；

2)利用多元解析信号模型构建所述振动信号的联合瞬时频率，利用多元解析信号模型和联合瞬时频率构建所述振动信号的联合瞬时带宽；

3)对所述振动信号的联合瞬时带宽进行频率划分，至少划分两个频带，对每个频带的各振动信号进行同步挤压变换，得到相应振动信号的同步挤压系数；

4)获取各振动信号的同步挤压系数在各个频带的瞬时频率和瞬时幅值，根据所述各个频带的瞬时频率和瞬时幅值确定多元解析信号模型的瞬时频率和瞬时幅值，利用多元解析信号模型的瞬时频率和瞬时幅值表征所述振动信号的时频特征。

2.根据权利要求1所述的旋转机械多通道振动信号的时频特征提取方法，其特征在于，对于步骤3)中的每个频带，当满足设定条件时将相应频带拆分成两个频带，所述设定条件的关系式如下：

其中，B表示由振动信号的同步挤压系数组成多变量信号的带宽，l、l+1表示频带所属的层，m、2m、2m+1表示频带的索引号，Λ为中间变量，表示相应频带内多元解析信号模型的瞬时幅值，T为采样点数。

3.根据权利要求1所述的旋转机械多通道振动信号的时频特征提取方法，其特征在于，步骤2)中所述振动信号的联合瞬时频率的计算式如下：

其中，ω_x(t)为所述振动信号的联合瞬时频率，x₊(t)为多元解析信号模型，为x₊(t)的共轭转置，表示求虚部。

4.根据权利要求3所述的旋转机械多通道振动信号的时频特征提取方法，其特征在于，步骤2)中所述振动信号的联合瞬时带宽的计算式如下：

其中，υ_x(t)为所述振动信号的联合瞬时带宽，ω_x(t)为所述振动信号的联合瞬时频率。

5.根据权利要求1所述的旋转机械多通道振动信号的时频特征提取方法，其特征在于，步骤4)中所述振动信号的时频特征的表达式：

其中，表示所述振动信号的时频特征，为多元解析信号模型的瞬时幅值，为多元解析信号模型的瞬时频率，δ为狄拉克函数，ω为频率。

6.一种旋转机械多通道振动信号的时频特征提取装置，其特征在于，包括存储器和处理器，以及存储在所述存储器上并在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器与所述存储器相耦合，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1-5任一项所述的旋转机械多通道振动信号的时频特征提取方法。