机械故障诊断中微弱信号处理特征的提取

第25卷第1期2005年3月

振动、测试与诊断

JournalofVibration,Measurement8LDiagnosis

V01.25No.1

Mar.2005

机械故障诊断中微弱信号处理特征的提取+

贾民平许飞云胡建中

(东南大学设备监控与故障诊断研究所南京,210096)

摘要论述了门限小波变换的四阶累积量在微弱信号特征提取中的功能、实现和应用条件。比较了连续小波变换(CWT)、短时傅里叶变换(STFT)、维格纳一威利(WVD)利用高阶累积量和没有利用高阶累积量情况下,提取微弱信号特征的特性。仿真表明,连续小波变换的四阶累积量在微弱信号特征提取中有较好的效果。关键词

高阶谱小波变换故障诊断信号处理时频分析

THl7

中图分类号TN911.7

机械故障信号通常是非平稳信号,且背景噪声

Skx(%…,啡一。)一∑…

r1…

,一

比较大,信号淹没在噪声中。机械故障诊断的目的就是提取信号特征,并根据信号特征判断故障形式,进行故障诊断。当前,常用的机械故障征兆提取方法多是假设振动信号具有平稳和高斯分布的特性,而实际测得的信号大量是非平稳和非高斯分布的信号,尤其是在发生故障时更是如此[1]。对于这种非线性现象,仅用功率谱和傅里叶变换等传统信号处理方法分析是很难从根本上解决问题。故障信号一般持续的时间比较短,属于暂态信号。如果对故障信号有精确的了解,可以设计匹配滤波器来提取信号。如果对故障信号只有部分了解,统计概率检测的方法是最好的选择。如果对故障信号一无所知,基于能量分布的分析是惟一可行的办法。大多数检测方法在信噪比很小的时候不能很好的工作。联合时频分布和高阶谱估计方法可以极大提高微弱信号的检测,

JTFD(JointTimeFreqencyDistribution)对处理非

。∑r

Cb/Lf∞

h—

++

‰一气一

与功率谱相比,高阶谱具有其独特的特性:a.功率谱是实数,不包含相位信息,而高阶谱是复数,因而保留了其相位信息。b.能抑制高斯噪声。均值为零的高斯过程,其三阶累积量为零。在机械设备故障诊断中,故障信号常常是非高斯的,非故障信号往往是高斯的。因此,利用高阶谱能很好地从检测信号中提取其故障信息。c.保留了系统的非线性信息。若系统是线性的,其响应的时间序列就具有高斯分布的平稳随机过程(去除确定性趋势后)[6]。高阶累积量谱在检测微弱信号的好处在于不需要信号的任何先验信息。

门限连续小波变换的四阶累积量

2.1连续小波变换

平稳信号很有优势,而高阶谱对高斯噪声有很强的抑制作用[2]。这里引入一种有效的微弱信号检测方法:门限四阶累积量的连续小波变换[3],门限值来自

于Neyman—Pearson[41准则。

信号s(£)在加性高斯噪声叫(£)中观测,则观测信号r(£)一S(£)+W(f),,.(£)的连续小波变换

(CWT)表示为

c,:士foor(£)声(型)d£

√n

J一一

(3)

1高阶谱分析

随机信号的z(£)的高阶累积量嘲定义为

C^T(r1,…,r±一1)=

其中:st(t)为小波函数ia表示比例因子;b为平移因

子。

在选择合适的母小波函数上,非正交小波如Morlet小波和墨西哥草帽小波被认为最适合。因为

(1)

cum[x(t),x(t+r1),…,x(t+“一1)]k阶累计量谱定义为

自身内部的冗余性可以降低对噪声信号的敏感性,

从而提高信号在时域的特性。此外,Morlet小波来

。江苏省研究生创新计划资助项目(编号:Xm04—24)。

收稿日期:2004—06—07;修改稿收到日期:2004—10—10。万方数据 

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