TWI421484B - 應用Ｍｏｒｌｅｔ小波取得機械振動訊號之包絡訊號及其以包絡訊號之指數衰減率於機械損壞診斷的方法 - Google Patents
應用Ｍｏｒｌｅｔ小波取得機械振動訊號之包絡訊號及其以包絡訊號之指數衰減率於機械損壞診斷的方法 Download PDFInfo
- Publication number
- TWI421484B TWI421484B TW098121080A TW98121080A TWI421484B TW I421484 B TWI421484 B TW I421484B TW 098121080 A TW098121080 A TW 098121080A TW 98121080 A TW98121080 A TW 98121080A TW I421484 B TWI421484 B TW I421484B
- Authority
- TW
- Taiwan
- Prior art keywords
- signal
- vibration
- wavelet
- envelope
- exponential decay
- Prior art date
Links
Landscapes
- Testing Of Devices, Machine Parts, Or Other Structures Thereof (AREA)
Description
本發明係有關於一種應用Morlet小波取得機械振動訊號之包絡訊號及其以包絡訊號之指數衰減率於機械損壞診斷的方法，尤其是指一種利用小波轉換分析法配合指數衰減頻率來診斷機械損壞的發明方法者。
按，一般傳統上，完成振動訊號之解調變的方法可以分為硬體與軟體兩種方法，而硬體解調變的方法是將所擷取的機械振動訊號經過帶通濾波器後，再將此訊號通過1千Hz之低通率波則可獲得解調變訊號，其中所採用之帶通率波與低通率波均是以硬體方式達成，所需成本高，並且此一方法所獲得之解調變訊號將有相當程度之失真。
至於軟體解調變的方法是將所擷取的機械振動訊號經由類比轉數位方式輸入電腦中，再利用數位濾波方法或快速傅立葉轉換將所擷取訊號做帶通濾波，然後再將帶通濾波後之訊號取Hilbert轉換以獲得最後之解調變訊號；但是此一方法具有相當程度之困擾，若採用數位濾波方式其訊號同樣會有相當程度之失真，並且對於不同帶通頻帶的選擇，其數位濾波器之設計亦有多項參數需設定，有困難以軟體方式來自動設計出數位濾波器；雖然採用快速傅立葉轉換較為方便，但其所產生之洩漏(leakage)問題亦會造成訊號之失真。
此外，對於數位濾波方法或快速傅立葉轉換其所採用之Hilbert轉換亦會有與前述數位濾波器設計之多項參數設定問題及轉換之洩漏問題發生，而其中因失真所產失之負值包絡線與實際訊號特性並不相符。
而本發明人針對機械系統損壞診斷處理，經研究發明且於智慧局中已申請獲准數案，其簡述如下：
1.證書號：1228646(公開編號：200502725)之“機械系統元件運作狀況診斷之訊號處理及執行方法”，此方法是以一解調分析函數來解調振動訊號，並將此函數解調變之結果以三維頻譜呈現，可提供使用者以視覺上作明確且方便的頻譜模式，用以判斷的機械系統元件運作狀況診斷之訊號處理及執行方法。
2.公告第I300889號之”一種包絡訊號之取得方法及其側頻消除訊號處理方法”，此方法係有關於一種包絡訊號之取得方法及其側頻消除訊號處理方法，其主要係將機械振動訊號經過包絡線處理，而得包絡訊號(envelope signal)；該包絡訊號之頻譜在其特徵頻率的兩側常會有等頻分佈之側頻(sidebands of equal spacing frequency)出現，因此再經過側頻消除訊號處理方法來降低甚至消除包絡訊號頻譜上之側頻現象，而運用於損壞機械系統之訊號分析上，將可有效抑制該頻譜上側頻之能量以更明確呈現出損壞特徵頻率，由於可突顯損壞機械系統之特徵頻率，因而可更進一步有助於機械系統損壞與否的判讀。
但上述兩技術之頻譜模式仍相當困難藉由電腦程式來判讀其診斷結果。
3.公告第I238926號之”振動訊號之奇異性診斷處理及執行方法”，此方法係有關一種振動訊號之奇異性診斷處理及執行方法，主要係藉由取一時域振動訊號進行高頻解調，求取此脈衝敲擊點的奇異性分析值，以可直接判定是否為機械損壞之脈衝振動，並可利用一數值形式來表示機械系統之運作狀況，如此將可方便電腦執行判斷，以符合機械損壞偵測自動化之需求。此方法之運算相當繁複，但其所求得之奇異性值在損壞與否的差異性小。
緣是，本發明人有鑑於此，秉持多年該相關行業之豐富設計開發及實際製作經驗，針對前案之結構及缺失再予以研究改良，特再提供一種較先前方法分析運算量減少，並且振動訊號無須經過帶通濾波器(bandpass filter)濾波處理之應用Morlet小波取得機械振動訊號之包絡訊號及其以包絡訊號之指數衰減率於機械損壞診斷的方法，以期達到更佳實用價值性之目的者。
本發明為達上述目的特提供一種應用Morlet小波取得機械振動訊號之包絡訊號及其以包絡訊號之指數衰減率於機械損壞診斷的方法，為利用小波轉換分析法配合指數衰減頻率來診斷機械損壞為主要目的之發明創作者。
本發明一種應用Morlet小波取得機械振動訊號之包絡訊號及其以包絡訊號之指數衰減率於機械損壞診斷的方法的目的與功效係由以下之技術所實現：
其主要利用小波轉換(wavelet transform)分析法配合機械振動訊號特性來設定轉換函數之參數，及用以解調振動訊號之調變現象來獲得包絡訊號，再將包絡訊號以二階系統之脈衝響應來分析其指數衰減頻率(exponential decay frequency)，以量化機械損壞現象，達到有效監測機械損壞所產生之脈衝敲擊，有助於應用於機械系統之自我診斷者。
為令本發明所運用之技術內容、發明目的及其達成之功效有更完整且清楚的揭露，茲於下詳細說明之，並請一併參閱所揭之圖式及圖號：
首先，本發明應用Morlet小波取得機械振動訊號之包絡訊號及其以包絡訊號之指數衰減率於機械損壞診斷的方法，其主要利用小波轉換(wavelet transform)分析法配合機械振動訊號特性來設定轉換函數之參數，及用以解調振動訊號之調變現象來獲得包絡訊號，再將包絡訊號以二階系統之脈衝響應來分析其指數衰減頻率(exponential decay frequency)，以量化機械損壞現象，達到有效監測機械損壞所產生之脈衝敲擊，有助於應用於機械系統之自我診斷者。
請參閱第一圖(a)、(b)所示，為本發明一種應用Morlet小波取得機械振動訊號之包絡訊號及其以包絡訊號之指數衰減率於機械損壞診斷的方法之Morlet小波示意圖，其Morlet小波之母波函數定義為
則藉由對此母波(mother wavelet)函數之縮放參數a
與平移參數τ，可獲致其子波函數，由此子波函數所定義之解析小波(analysis wavelet)為
此解析小波則可視為一正交之Hilbert轉換對(transform pair)，如第一圖所示，而Morlet小波轉換則可定義為
其中是g a ,τ
(t
)的共軛複數。
對損壞敲擊所產生的振幅調變訊號可表示為
其中n
為共振模態數，A i
、ξ i
、f i
、θ i
、σ i
=2πξ i f i
分別為第i
個振動模態之振幅、阻尼比、共振頻率、相角、指數衰減頻率。此振動訊號v
(t
)之小波轉換可表示為
由於實際系統ξ i
很小，故將趨近於0；此外若設定很小之縮放參數a
，則振動訊號v
(t
)之小波轉換可簡化為
其中則為Morlet小波之帶通增益(passband gain)。當設定縮放參數a
=f c
/f i
為很小值時，則第(6)式之項為最大值1，則將可濾出振動訊號v
(t
)的第i
個振動模態。
接續，進行縮放參數之設定，若第j
個振動模態最接近第i
個振動模態，並且其共振頻率為f j
=f i
+Δf
，當|af j -f c
|設定為足夠小時，利用式(6)則可濾出第i
個振動模態且可消除第j
個與其他之振動模態。因此，令|a f j -f c
|=r為很小之正值，則對第j
個振動模態之共振頻率處f j
=f i
+Δf
的增益為-171.45r 2
dB。例如：當r
=0.483時第j
個振動模態之共振頻率處的增益為-40dB或1%；當r
=0.592時第j
個振動模態之共振頻率處的增益為-60dB或0.1%。此時第j
個振動模態之增益則已相當小而在實際應用上可予以忽略。
另外，對第i
個振動模態與第j
個振動模態間之Δf
可選擇大於1kHz間隔之相鄰模態，此時對Morlet小波之縮放參數a
而言將足夠小，並且其範圍可為。因此，第(6)式之小波轉換可近似為
此外，振動訊號v
(t
)之第i
個模態振動可由上式之實部來獲得
並且第i
個模態之包絡訊號可表示為
其中為正規化係數(normalized coefficient)。
再者，指數衰減頻率之估測，可經由第(9)式對損壞敲擊之包絡訊號可表示為
,with (10)
其中Δt
為損壞敲擊之暫態響應時間，若在此暫態響應期間包絡訊號共量測k
點，對第(10)式積分則可表示為
其中f s
為包絡訊號的取樣頻率，由於項在達穩態時將近似0，因此指數衰減頻率可表示為
請一併參閱第二～十一圖所示，為本發明一種應用Morlet小波取得機械振動訊號之包絡訊號及其以包絡訊號之指數衰減率於機械損壞診斷的方法運用於滾子損壞軸承的實施狀態示意圖，該第二圖表示滾子損壞軸承之振動訊號，其(a)為時域，(b)為頻域，而當振動訊號應用於軸承包絡分析時，其係如第三圖所示，為第二圖(a)時域所表示之第1模態振動分析示意圖，其第三圖(a)為重建之第1模態振動訊號，第三圖(b)圖(a)之包絡訊號，第三圖(c)為(b)之包絡頻譜；而第四圖所示為第二圖(a)之第2模態振動分析示意圖，第四圖(a)表示重建之第2模態振動訊號，第四圖(b)表示(a)之包絡訊號，第四圖(c)表示(b)之包絡頻譜；而第五圖所示為第二圖(a)之第3模態振動分析示意圖，第五圖(a)表示重建之第3模態振動訊號，第五圖(b)表示(a)之包絡訊號，第五圖(c)表示(b)之包絡頻譜；而第六圖所示為第二圖(a)之第4模態振動分析示意圖，第六圖(a)表示重建之第4模態振動訊號，第六圖(b)表示(a)之包絡訊號，第六圖(c)表示(b)之包絡頻譜。
接續，第七圖表示正常軸承之振動訊號，其第七圖(a)為時域，第七圖(b)為頻域，而第八圖所示為第七圖(a)之第1模態振動分析示意圖，第八圖(a)表示重建之第1模態振動訊號，第八圖(b)表示(a)之包絡訊號，第八圖(c)表示(b)之包絡頻譜；而第九圖所示為第七圖(a)之第2模態振動分析示意圖，第九圖(a)表示重建之第2模態振動訊號，第九圖(b)表示(a)之包絡訊號，第九圖(c)表示(b)之包絡頻譜；而第十圖所示為第七圖(a)之第3模態振動分析示意圖，第十圖(a)表示重建之第3模態振動訊號，第十圖(b)表示(a)之包絡訊號，第十圖(c)表示(b)之包絡頻譜；而第十一圖所示為第七圖(a)之第4模態振動分析示意圖，第十一圖(a)表示重建之第4模態振動訊號，第十一圖(b)表示(a)之包絡訊號，第十一圖(c)表示(b)之包絡頻譜。
而由上述的圖式可進一步分析包絡訊號之損壞敲擊特性，可知良好與損壞軸承之包絡訊號有明確之差異，如下表1：
前述之實施例或圖式並非限定本發明之結構樣態或尺寸，任何所屬技術領域中具有通常知識者之適當變化或修飾，皆應視為不脫離本發明之專利範疇。
藉由以上所述，該元件之組成與使用實施說明可知，本發明與現有結構相較之下，具有下列優點，敘述如下：
1.本發明一種應用Morlet小波取得機械振動訊號之包絡訊號及其以包絡訊號之指數衰減率於機械損壞診斷的方法，於訊號處理方法運算簡易，無複雜數學表示式之困擾。
2.本發明一種應用Morlet小波取得機械振動訊號之包絡訊號及其以包絡訊號之指數衰減率於機械損壞診斷的方法，所得之對數頻譜為首先獨創，具有突顯損壞現象之功能。
綜上所述，本發明實施例確能達到所預期之使用功效，又其所揭露之具體構造，不僅未曾見於同類產品中，亦未曾公開於申請前，誠已完全符合專利法之規定與要求，爰依法提出發明專利之申請，懇請惠予審查，並賜准專利，則實感德便。
第一圖(a)：本發明Morlet小波縮放參數為a
=2.5x10-4
與5x10-4
之實部示意圖
第一圖(b)：本發明Morlet小波縮放參數為a
=2.5x10-4
與5x10-4
之虛部示意圖
第二圖(a)：表示滾子損壞軸承為時域之振動訊號示意圖
第二圖(b)：表示滾子損壞軸承為頻域之振動訊號示意圖
第三圖(a)：為重建第二圖第1模態振動訊號示意圖
第三圖(b)：為第三圖(a)之包絡訊號示意圖
第三圖(c)：為第三圖(b)之包絡頻譜示意圖
第四圖(a)：為重建第二圖第2模態振動訊號示意圖
第四圖(b)：為第四圖(a)之包絡訊號示意圖
第四圖(c)：為第四圖(b)之包絡頻譜示意圖
第五圖(a)：為重建第二圖第3模態振動訊號示意圖
第五圖(b)：為第五圖(a)之包絡訊號示意圖
第五圖(c)：為第五圖(b)之包絡頻譜示意圖
第六圖(a)：為重建第二圖第4模態振動訊號示意圖
第六圖(b)：為第六圖(a)之包絡訊號示意圖
第六圖(c)：為第六圖(b)之包絡頻譜示意圖
第七圖(a)：為正常軸承為時域之振動訊號示意圖
第七圖(b)：為正常軸承為頻域之振動訊號示意圖
第八圖(a)：為重建第七圖第1模態振動訊號示意圖
第八圖(b)：為第八圖(a)之包絡訊號
第八圖(c)：為第八圖(b)之包絡頻譜
第九圖(a)：為重建第七圖第2模態振動訊號示意圖
第九圖(b)：為第九圖(a)之包絡訊號
第九圖(c)：為第九圖(b)之包絡頻譜
第十圖(a)：為重建第七圖第3模態振動訊號示意圖
第十圖(b)：為第十圖(a)之包絡訊號
第十圖(c)：為第十圖(b)之包絡頻譜
第十一圖(a)：為重建第七圖第4模態振動訊號示意圖
第十一圖(b)：為第十一圖(a)之包絡訊號
第十一圖(c)：為第十一圖(b)之包絡頻譜
Claims (2)
- 一種應用Morlet小波取得機械振動訊號之包絡訊號的方法，其主要利用機械振動訊號特性來設定Morlet小波函數之參數，再將機械振動訊號進行Morlet小波轉換(wavelet transform)分析，用以解調振動訊號之調變現象來獲得包絡訊號；其中該Morlet小波轉換(wavelet transform)分析中的Morlet小波之母波函數定義為
- 一種以包絡訊號之指數衰減率於機械損壞診斷的方法，其係將所取得之包絡訊號以二階系統之脈衝響應來分析其指數衰減頻率(exponential decay frequency)，以量化機械損壞現象者；其中該指數 衰減頻率之估測可經由對損壞敲擊之包絡訊號表示為
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| TW098121080A TWI421484B (zh) | 2009-06-23 | 2009-06-23 | 應用Ｍｏｒｌｅｔ小波取得機械振動訊號之包絡訊號及其以包絡訊號之指數衰減率於機械損壞診斷的方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| TW098121080A TWI421484B (zh) | 2009-06-23 | 2009-06-23 | 應用Ｍｏｒｌｅｔ小波取得機械振動訊號之包絡訊號及其以包絡訊號之指數衰減率於機械損壞診斷的方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| TW201100773A TW201100773A (en) | 2011-01-01 |
| TWI421484B true TWI421484B (zh) | 2014-01-01 |
Family
ID=44836750
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| TW098121080A TWI421484B (zh) | 2009-06-23 | 2009-06-23 | 應用Ｍｏｒｌｅｔ小波取得機械振動訊號之包絡訊號及其以包絡訊號之指數衰減率於機械損壞診斷的方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| TW (1) | TWI421484B (zh) |
Families Citing this family (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN106324490A (zh) * | 2016-08-03 | 2017-01-11 | 国网天津市电力公司 | 变压器有载分接开关机械故障诊断方法 |
Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| TWI228646B (en) * | 2003-07-07 | 2005-03-01 | Southern Taiwan University Of | A signal processing method and its computational algorithm in the diagnosis of component defects for mechanical systems |
| EP1548419A1 (en) * | 2002-08-30 | 2005-06-29 | NSK Ltd. | Method and device for monitoring status of mechanical equipment and abnormality diagnosing device |
| TWI300889B (en) * | 2005-10-03 | 2008-09-11 | Univ Southern Taiwan Tech | An envelope detection method and a sideband reduction method |
-
2009
- 2009-06-23 TW TW098121080A patent/TWI421484B/zh not_active IP Right Cessation
Patent Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| EP1548419A1 (en) * | 2002-08-30 | 2005-06-29 | NSK Ltd. | Method and device for monitoring status of mechanical equipment and abnormality diagnosing device |
| TWI228646B (en) * | 2003-07-07 | 2005-03-01 | Southern Taiwan University Of | A signal processing method and its computational algorithm in the diagnosis of component defects for mechanical systems |
| TWI300889B (en) * | 2005-10-03 | 2008-09-11 | Univ Southern Taiwan Tech | An envelope detection method and a sideband reduction method |
Non-Patent Citations (2)
| Title |
|---|
| Pi Jun, Liao Ming-Fu, "A wavelet-based method for extracting rolling bearing vibration signal envelope", Proceedings of the 2007 annual Conference on International Conference on Computer Engineering and Applications, Pages 181-186, January 17-19, 2007 * |
| Yuh-Tay Sheen, Chieh-Hsing Lin, Cheng-An Wei, "A study on the Exponential Decay for the Bearing Defect Diagnosis", 2008 精密機械與製造科技研討會論文集 * |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| TW201100773A (en) | 2011-01-01 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| Tang et al. | Wind turbine fault diagnosis based on Morlet wavelet transformation and Wigner-Ville distribution | |
| Gryllias et al. | Estimation of the instantaneous rotation speed using complex shifted Morlet wavelets | |
| Li et al. | Research on test bench bearing fault diagnosis of improved EEMD based on improved adaptive resonance technology | |
| Qin et al. | Adaptively detecting the transient feature of faulty wind turbine planetary gearboxes by the improved kurtosis and iterative thresholding algorithm | |
| Cheng et al. | Denoising method of heart sound signals based on self-construct heart sound wavelet | |
| Guo et al. | Enhancing the ability of ensemble empirical mode decomposition in machine fault diagnosis | |
| CN112485028B (zh) | 振动信号的特征频谱提取方法及机械故障诊断分析方法 | |
| Zeng et al. | Normalized complex Teager energy operator demodulation method and its application to fault diagnosis in a rubbing rotor system | |
| CN111239565B (zh) | 基于分层式去噪模型的充油套管局部放电脉冲信号处理方法及系统 | |
| Lv et al. | Generalized synchroextracting-based stepwise demodulation transform and its application to fault diagnosis of rotating machinery | |
| TWI421484B (zh) | 應用Ｍｏｒｌｅｔ小波取得機械振動訊號之包絡訊號及其以包絡訊號之指數衰減率於機械損壞診斷的方法 | |
| KR102598458B1 (ko) | 셉스트럼 기반 유성 기어박스의 고장 감지 장치 및 방법 | |
| Xu et al. | Rolling bearing fault feature extraction via improved SSD and a singular-value energy autocorrelation coefficient spectrum | |
| Zhang et al. | A novel ECG signal denoising method based on Hilbert-Huang Transform | |
| CN103915102B (zh) | 一种lfm水声多途信号的噪声抑制方法 | |
| Wang et al. | Weak fault diagnosis for rolling element bearing based on MED-EEMD | |
| CN117316172A (zh) | 一种机器人声发射信号的降噪方法及系统 | |
| Abser et al. | CleanEMG: Quantifying power line interference in surface EMG signals | |
| Zheng et al. | A new noise reduction method based on re-weighted group sparse decomposition and its application in gear fault feature detection | |
| CN106356069B (zh) | 一种信号处理方法和装置 | |
| CN115932389A (zh) | 一种基于hht变换的电压质量扰动检测方法 | |
| Zhang et al. | Design of a real-time ECG filter for resource constraint computer | |
| Tian et al. | A robust fault detection method of rolling bearings using modulation signal bispectrum analysis | |
| Xiao et al. | Fault detection and diagnosis of bearing based on local wave time-frequency feature analysis | |
| He et al. | Sparsity-assisted signal representation for rotating machinery fault diagnosis using the tunable Q-factor wavelet transform with overlapping group shrinkage |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| MM4A | Annulment or lapse of patent due to non-payment of fees |