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    齒輪系統(tǒng)的能量信號監(jiān)測與故障診斷系統(tǒng)研究

    2015-03-27 03:02:09李懷俊
    關(guān)鍵詞:齒輪故障診斷聚類

    李懷俊

    (廣東交通職業(yè)技術(shù)學(xué)院 軌道交通學(xué)院, 廣東 廣州 510650)

    齒輪系統(tǒng)的能量信號監(jiān)測與故障診斷系統(tǒng)研究

    李懷俊

    (廣東交通職業(yè)技術(shù)學(xué)院 軌道交通學(xué)院, 廣東 廣州 510650)

    基于LabVIEW虛擬技術(shù)平臺,以齒輪傳動系統(tǒng)的輸入功率信號為處理對象,對能量信號監(jiān)測與診斷系統(tǒng)進(jìn)行研究。系統(tǒng)首先通過HHT時(shí)頻域信號變換方法建立高維特征向量庫,然后運(yùn)用核主元分析、模糊K均值聚類等數(shù)據(jù)處理方法對其降維并提取出核主元特征,開展故障模式判別。運(yùn)行結(jié)果顯示,系統(tǒng)可對典型的非線性、非平穩(wěn)信號進(jìn)行有效分析并實(shí)現(xiàn)特征融合,在齒輪等旋轉(zhuǎn)系統(tǒng)的故障狀態(tài)實(shí)時(shí)監(jiān)測與診斷方面具有良好性能。

    齒輪系統(tǒng); 故障診斷; 能量信號; HHT; KPCA

    隨著計(jì)算機(jī)信息處理能力的不斷提升,機(jī)械設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷系統(tǒng)的功能不斷完善。本系統(tǒng)以工程技術(shù)領(lǐng)域中的控制論、可靠性理論、信息論以及智能計(jì)算技術(shù)為理論基礎(chǔ),以包括集成傳感器在內(nèi)的儀表裝置和嵌入式處理模塊為技術(shù)手段,結(jié)合監(jiān)測對象的實(shí)際工況,可以有效地對各種運(yùn)行參數(shù)進(jìn)行連續(xù)監(jiān)測,并對狀態(tài)做出實(shí)時(shí)評價(jià),實(shí)現(xiàn)故障預(yù)警,使企業(yè)的設(shè)備維修管理工作從常規(guī)周期性檢修、突發(fā)事故被動維修逐步升級過渡到以狀態(tài)監(jiān)測為主的主動預(yù)防性維修。故障診斷系統(tǒng)的開發(fā)是工況監(jiān)測與故障診斷技術(shù)的主要發(fā)展方向,也為實(shí)現(xiàn)設(shè)備故障的主動防護(hù)提供了科學(xué)依據(jù)和可靠保證[1]。

    本文將Matlab數(shù)據(jù)分析功能與LabVIEW虛擬儀器應(yīng)用軟件相結(jié)合,以齒輪箱的輸入功率信號為處理對象,通過時(shí)頻域信號分析、故障特征向量建立、特征提取與模式識別等技術(shù)環(huán)節(jié),開展了能量信號監(jiān)測與診斷系統(tǒng)的研究。

    1 系統(tǒng)功能設(shè)計(jì)

    能量信號監(jiān)測與診斷系統(tǒng)可以在齒輪系統(tǒng)運(yùn)行過程中,周期性地測量和記錄診斷參數(shù),實(shí)時(shí)完成能量數(shù)據(jù)采集和數(shù)據(jù)分析工作,系統(tǒng)框圖見圖1。能量信號是指齒輪傳動系統(tǒng)的輸入功率信號,即瞬時(shí)能量信號,由齒輪箱體前端的扭矩和轉(zhuǎn)速映射得出[2]。系統(tǒng)硬件包括前端數(shù)據(jù)采集裝置、信號調(diào)理電路、數(shù)據(jù)采集卡等,系統(tǒng)軟件包括虛擬儀器測試子系統(tǒng)和信號分析與故障診斷子系統(tǒng)兩部分,前者包含數(shù)據(jù)接收與前期處理模塊、LabVIEW應(yīng)用軟件、數(shù)據(jù)庫;后者包括能量信號特征提取與特征參數(shù)庫建立、特征聚類與故障模式識別、用戶查詢等功能模塊。其中數(shù)據(jù)庫包括數(shù)據(jù)模型庫、程序庫、數(shù)據(jù)存儲與調(diào)用模塊等。

    圖1 能量信號監(jiān)測與故障診斷系統(tǒng)框圖

    2 系統(tǒng)開發(fā)

    2.1 基于虛擬儀器技術(shù)的能量信號監(jiān)測子系統(tǒng)

    LabVIEW技術(shù)是典型的虛擬儀器技術(shù),基于信號采集與處理技術(shù)、數(shù)據(jù)庫技術(shù)、所見即所得的可視化技術(shù)等,建立了多角度分析的人機(jī)界面,是一種基于圖形化、用圖標(biāo)代替文本創(chuàng)建應(yīng)用程序的計(jì)算機(jī)編程語言[3]?;谔摂M儀器的能量數(shù)據(jù)采集過程框圖見圖2。

    圖2 數(shù)據(jù)采集過程框圖

    如圖3所示,系統(tǒng)的前端是齒輪傳動試驗(yàn)臺,其由JZQ250型齒輪箱、電機(jī)、減速器、磁粉加載器、聯(lián)軸器等部件組成,還包括轉(zhuǎn)速傳感器、扭矩傳感器、振動加速度傳感器、油溫傳感器等。采集系統(tǒng)的硬件驅(qū)動程序是應(yīng)用軟件對硬件的編程接口,實(shí)現(xiàn)了軟件與硬件之間的數(shù)據(jù)傳遞[4]。傳感器采集到的輸入功率信號、振動信號都是以電信號的形式呈現(xiàn),經(jīng)變換、放大、調(diào)制等將信號轉(zhuǎn)換為數(shù)據(jù)采集卡可接收的電壓信號。

    圖3 信號監(jiān)測子系統(tǒng)

    2.2 系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫

    系統(tǒng)所包含的數(shù)據(jù)庫信息主要包括齒輪參數(shù)、工況參數(shù)、功率參數(shù)、振動參數(shù)、故障狀態(tài)、故障特征信息等,數(shù)據(jù)庫類型為ACCESS數(shù)據(jù)庫。齒輪數(shù)據(jù)庫信息如表1所示。

    表1 齒輪數(shù)據(jù)庫信息

    在基于數(shù)據(jù)庫的虛擬儀器測量監(jiān)測系統(tǒng)中,很重要的一部分工作是對實(shí)時(shí)采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行查詢、統(tǒng)計(jì)與報(bào)表分析等。這其中最主要的事項(xiàng)是軟件與數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)的交互,即對測量數(shù)據(jù)的讀取和寫入。LabVIEW數(shù)據(jù)庫訪問技術(shù)通過創(chuàng)建一個(gè)應(yīng)用數(shù)據(jù)庫管理采集任務(wù)的數(shù)據(jù)、存儲測試數(shù)據(jù),并且能夠總結(jié)測試結(jié)果并提供測試報(bào)表,代表性技術(shù)是LabSQL,這是一個(gè)免費(fèi)的、多數(shù)據(jù)庫、跨平臺的LabVIEW數(shù)據(jù)庫訪問工具包,其利用Microsoft ADO以及SQL語言來完成數(shù)據(jù)庫訪問,將復(fù)雜的底層ADO及SQL操作封裝成一系列的LabSQL VIs,與數(shù)據(jù)庫之間通過ODBC連接,用戶需要在ODBC中指定數(shù)據(jù)源名稱和驅(qū)動程序[5]。因此在使用LabSQL之前,首先要在系統(tǒng)中的ODBC數(shù)據(jù)源中創(chuàng)建一個(gè)數(shù)據(jù)源名,即DSN(data source name)。LabSQL與數(shù)據(jù)庫之間的連接就是建立在DSN基礎(chǔ)之上的。利用LabSQL可訪問大多數(shù)類型數(shù)據(jù)庫,執(zhí)行各種查詢,對記錄進(jìn)行各種操作,優(yōu)點(diǎn)是易于理解,操作簡單。齒輪數(shù)據(jù)庫訪問過程如圖4所示。

    圖4 齒輪數(shù)據(jù)庫訪問過程

    2.3 信號分析與故障診斷子系統(tǒng)

    LabVIEW虛擬儀器庫中提供了與Matlab的接口,通過內(nèi)嵌Matlab實(shí)現(xiàn)與之連接,進(jìn)而通過接口將調(diào)理后的信號數(shù)據(jù)送入分析與診斷子系統(tǒng),實(shí)現(xiàn)一系列處理步驟,最終實(shí)現(xiàn)根據(jù)機(jī)械設(shè)備的狀態(tài)參數(shù)判斷設(shè)備的狀態(tài),進(jìn)行故障狀態(tài)監(jiān)測。信號分析、采樣點(diǎn)的幅值時(shí)域顯示,可以通過離散傅里葉變換的方法轉(zhuǎn)換為頻域顯示。信號的HHT(Hilbert-Huang Transform)分析以邊際譜、時(shí)頻譜的結(jié)果來呈現(xiàn),分別以頻率、時(shí)間為橫坐標(biāo)變量來描述信號的幅值、相位的變化規(guī)律。

    本子系統(tǒng)主要包括時(shí)頻域分析[6]、希爾伯特-黃變換(HHT)處理[7]、核主元特征提取與故障模式識別[8-9]等環(huán)節(jié)。

    HHT方法較傅里葉及小波分析等需依賴先驗(yàn)函數(shù)基的方法,更適合于處理非平穩(wěn)信號,其不需要依據(jù)全部波形來計(jì)算局部頻率,可以將奇異信號從低頻部分辨識出來,是一種更具適應(yīng)性的時(shí)頻局部化分析方法[10],核心環(huán)節(jié)之一是EMD(wmpirical mode decomposition,經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解)過程[11-12]。齒輪輸入功率信號經(jīng)EMD分解處理后,各模態(tài)函數(shù)分別代表了一組特征尺度下的平穩(wěn)信號,各個(gè)頻帶的能量變化表征了不同的工作狀況,可選取各個(gè)尺度下,即各個(gè)IMF(intrinsic mode function,本征模態(tài)函數(shù))分量的能量分布作為構(gòu)成特征向量的參數(shù)之一。同時(shí)從考慮序列復(fù)雜性和統(tǒng)計(jì)量化的角度出發(fā),將各階IMF分量的近似熵作為參數(shù)之一。最終系統(tǒng)構(gòu)成了包含前6階IMF的歸一化能量Ei、偏度Si、峰度Ki、標(biāo)準(zhǔn)差Di和近似熵Pi,以及各IMF分量的頻譜的最大幅值A(chǔ)i,其對應(yīng)的頻率值fi的42維故障特征向量B,這里i∈(1,6)。然后針對高維向量B降維處理。

    特征降維采取核主元分析方法(kernel principal component analysis,KPCA)[13]。KPCA的基本思想是首先通過積分算子和非線性核函數(shù)將輸入空間的數(shù)據(jù)映射到線性特征空間,然后在該特征空間中計(jì)算相應(yīng)的特征主元分量。與其他非線性方法相比,核主元分析與標(biāo)準(zhǔn)的主元分析一樣簡單,僅需要利用線性代數(shù)求解特征值問題,而不涉及到非線性優(yōu)化,且由于使用核函數(shù),適用性較廣,對于齒輪系統(tǒng)中非線性明顯特征的振動信號或輸入能量信號進(jìn)行降維與提取特征效果明顯。后續(xù)的特征聚類方法采用模糊K均值聚類(Fuzzy K-Means,FKM)方法[14],限于篇幅在此略過不表。

    針對齒輪正常、點(diǎn)蝕、剝落、斷齒4種工況的各60個(gè)測試能量信號樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行HHT變換,建立60×42的特征向量庫,經(jīng)過KPCA特征提取后,形成前3個(gè)核主元的聚類結(jié)果,如圖5所示,可以看出齒輪4種狀態(tài)的核主元聚類趨勢很明顯,可以清晰地辨識出齒輪各工況。

    圖5 KPCA前3個(gè)核主元聚類圖

    3 系統(tǒng)測試應(yīng)用

    數(shù)據(jù)分析子系統(tǒng)中的故障識別模塊包含已有故障模式信息表、故障原因庫、KEFKM識別規(guī)則參數(shù)、診斷結(jié)論等設(shè)置。故障模式模糊識別過程通過獲得齒輪故障模式、齒輪故障原因以及多種工況下的表現(xiàn)特征,將其通過HHT方法處理信號、KPCA特征提取、FKM算法特征模糊識別等環(huán)節(jié)聯(lián)系組織起來,生成識別知識庫。圖6為故障識別過程中的執(zhí)行聚類操作界面,這是針齒輪4種典型工況下的共計(jì)200個(gè)訓(xùn)練樣本,采用基于高斯核函數(shù)[15](核參數(shù)σ=12)的KPCA降維后,形成200×3的核主元向量庫,對特征核主元聚類后形成了4個(gè)故障聚類中心(按累計(jì)貢獻(xiàn)率大于82%來選取前3個(gè)核主元,以便于生成3維示意圖),即是故障模糊識別規(guī)則的核心數(shù)據(jù),詳細(xì)如表2所示。同時(shí)選取各種工況下的待識別樣本各20個(gè)進(jìn)行處理,識別結(jié)果如表2中的后3列所示,經(jīng)分析發(fā)現(xiàn),斷齒故障識別效果最好,點(diǎn)蝕由于屬于弱故障,其中有2個(gè)樣本落入了正常樣本中,而剝落故障中有1個(gè)樣本被歸入了點(diǎn)蝕樣本,總體而言,系統(tǒng)對齒輪典型故障的識別效果明顯。

    圖6 齒輪典型故障特征模糊聚類界面

    故障類型故障規(guī)則數(shù)據(jù)(聚類中心)待識別樣本數(shù)實(shí)際識別數(shù)識別率正常{0.2037,0.1321,-0.5218}202290%點(diǎn)蝕{0.0179,0.8821,-0.3736}201995%剝落{0.2817,0.6774,-0.2356}201995%斷齒{0.6317,0.4815,-0.1378}2020100%

    4 結(jié)束語

    本文圍繞齒輪傳動系統(tǒng)能量信號監(jiān)測與故障診斷系統(tǒng)的設(shè)計(jì)展開了研究,分析了系統(tǒng)的基本結(jié)構(gòu)以及信息獲取、處理以及信息融合等環(huán)節(jié)的實(shí)現(xiàn)過程,開發(fā)了能量信號監(jiān)測與故障診斷系統(tǒng),可實(shí)現(xiàn)能量信息融合、故障模式模糊識別等功能。運(yùn)行結(jié)果顯示,系統(tǒng)可對典型的如輸入功率等非線性、非平穩(wěn)信號進(jìn)行有效分析并實(shí)現(xiàn)低維特征融合,在齒輪等旋轉(zhuǎn)系統(tǒng)的故障狀態(tài)實(shí)時(shí)監(jiān)測與診斷方面具有良好性能。

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    Research on gear system energy signal monitoring and fault diagnosis system

    Li Huaijun

    (Rail Traffic College, Guangdong Communication Polytechnic, Guangzhou 510650, China)

    The energy signal monitoring and diagnosis system is researched and designed in view of input power signal of gear transmission based on LabVIEW virtual technology.Firstly, the high-dimensional feature vector library is established using the signal frequency domain transform method of HHT.Then, the fault mode is discriminated through the dimensional reduction and extracting kernel principal component characteristics using kernel principal component analysis,fuzzy K-Means clustering data processing method.The running results show that the system can be used to the typical nonlinear and nonstationary signal analyis and data feature fusion effectively,which has a good performance in state real-time monitoring and fault diagnosis of rotating system such as gear, etc.

    gear system; fault diagnosis; energy signal; HHT; KPCA

    2014- 12- 16 修改日期:2014- 12- 29

    廣東省高校優(yōu)秀青年教師培養(yǎng)項(xiàng)目(Yq2013178)

    李懷俊(1978—),男,山西襄汾,博士,副教授,主要研究方向?yàn)樵O(shè)備智能故障診斷技術(shù).

    E-mail:solarlee@126.com

    TH132.41;TP277

    A

    1002-4956(2015)6- 0090- 04

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