張銳, 黃晉英, 郎忠寶
(1.中北大學(xué)機(jī)械與動(dòng)力工程學(xué)院,太原030051;2.晉西集團(tuán)技術(shù)中心,太原030051)
時(shí)間序列是利用參數(shù)模型對(duì)有序的隨機(jī)采樣數(shù)據(jù)進(jìn)行處理,是一種模式識(shí)別的時(shí)域方法。采用時(shí)間序列分析方法,可以避免在振動(dòng)檢測(cè)技術(shù)中因直接加窗所造成的功率泄漏,克服了求取動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)特性時(shí)直接加窗造成的影響[1]?;跁r(shí)間序列的齒輪箱模型理論,以其在故障診斷中損傷識(shí)別小、降噪、可操作性強(qiáng)等方面有明顯的優(yōu)勢(shì),在實(shí)踐和理論研究方面都有著極大潛力,因此近年來(lái)得到迅速的發(fā)展和完善[2]。
1998年,譚洪舟[3]提出一種對(duì)非高斯非最小相位ARMA模型的階p、q及相應(yīng)參數(shù)的盲辨識(shí)算法,僅利用輸出信號(hào)的三階累積量來(lái)確定模型的階數(shù)和系數(shù)。并對(duì)火車(chē)車(chē)輪軸承的磨損振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行建模,驗(yàn)證了算法的有效性。2002年,李志農(nóng)[4]研究了基于時(shí)間序列模型的盲系統(tǒng)辨識(shí)的參數(shù)化雙譜分析,并將此方法應(yīng)用到對(duì)轉(zhuǎn)子裂紋位置、深度的確定上,通過(guò)實(shí)驗(yàn)表明,參數(shù)化雙譜分析的方法是有效的,為機(jī)械故障診斷提供了一些有價(jià)值的結(jié)論。Ming Yang[5]等針對(duì)恒定負(fù)載下齒輪箱的診斷提出變化的負(fù)載和變化的速度情況下的齒輪箱故障診斷,使用ARX模型估計(jì)時(shí)域同步平均的振動(dòng)數(shù)據(jù),可以檢測(cè)齒輪損傷及局部損傷。
對(duì)于一個(gè)單輸入多輸出線性時(shí)不變系統(tǒng),設(shè)其輸入為x(t),m個(gè)輸出用yi(t)表示,系統(tǒng)輸入到m個(gè)輸出的脈沖響應(yīng)函數(shù)用hi(t)來(lái)表示,則系統(tǒng)模型可表示為
式中:*表示卷積,ni(t)為均值為零的加性噪聲。只要辨識(shí)出每個(gè)傳輸通道的hi(t),即可通過(guò)系統(tǒng)特性參數(shù)進(jìn)行故障診斷。hi(t)可通過(guò)時(shí)間序列建模的方式獲得。
設(shè)系統(tǒng)輸入的采樣序列用x(n)表示,其輸出為采樣序列用y(n)表示,則其ARMA模型可表示為
式中:等式右端第一項(xiàng)稱(chēng)為自回歸部分(AR),a(k)(k=1,2,…,p)稱(chēng)為自回歸系數(shù),p為自回歸部分的階次,代表了被辨識(shí)系統(tǒng)的階次;等式右端第二項(xiàng)稱(chēng)為滑動(dòng)平均部分(MA),b(k)(k=1,2,…,q)為滑動(dòng)平均系數(shù),q 為滑動(dòng)平均部分的階次;ε(k)為觀測(cè)噪聲,與輸入是相互獨(dú)立的。
ARMA模型盲辨識(shí)基本的思路是利用代價(jià)函數(shù)確定ARMA模型的階次,遞推或采用某種優(yōu)化算法確定其模型系數(shù)。工程上常采用FPE準(zhǔn)則、AIC準(zhǔn)則和BIC準(zhǔn)則來(lái)對(duì)齒輪箱狀態(tài)模型進(jìn)行定階[6]。模型的參數(shù)估計(jì)最常用的是最小二乘法、最大似然估計(jì),高階累積量法,其中,利用高階累積量估計(jì)ARMA模型的參數(shù)具有抑制高斯噪聲的特性。首先基于三階累積量矩陣的奇異值確定AR的階數(shù),利用累積量的切片法確定系數(shù),在得到模型AR參數(shù)后,然后得到?jīng)_擊響應(yīng)的估計(jì)h(n),再由此推出MA參數(shù)的估計(jì)值b(n),從而可以計(jì)算出模型的參數(shù)。
利用MATLAB模擬產(chǎn)生ARMA序列,參數(shù)設(shè)置分別為:數(shù)據(jù)點(diǎn)數(shù)為1024;數(shù)據(jù)維數(shù)為1;AR參數(shù)向量為[1-1.50.8];MA 參數(shù)向量為[1];輸入信號(hào)種類(lèi)為‘exp';噪聲方差為0.01;噪聲的概率分布類(lèi)型是‘nor'。
產(chǎn)生的序列經(jīng)過(guò)預(yù)處理后,使用上節(jié)中的方法估計(jì)模型的階數(shù),通常采用先估計(jì)AR模型的階數(shù)再估計(jì)MA模型的階數(shù)的方式。三階累積量的奇異值、FPE準(zhǔn)則、AIC準(zhǔn)則、BIC準(zhǔn)則的定階曲線如下,三階累積量的奇異值法模型階數(shù)在最大值處取得,其余三種在最小值處取得,從圖1中可看出,4種方式都可估計(jì)出階數(shù)為2。
4種方式確定的模型的AR階數(shù)為2,與真實(shí)的階數(shù)一致。分別采用基于三階累積量的殘余時(shí)間序列法、基于三階累積量的q切片法、Burg法估計(jì)模型參數(shù)。結(jié)果表明基于累積量的參數(shù)確定方法效果優(yōu)于Burg法。
圖1 定階曲線
本次實(shí)驗(yàn)在實(shí)驗(yàn)室的齒輪箱故障診斷實(shí)驗(yàn)臺(tái)上對(duì)某二級(jí)齒輪箱進(jìn)行布點(diǎn)測(cè)試,并且選用LMS公司的LMS Test.Lab測(cè)試系統(tǒng)對(duì)齒輪箱的振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行采集和簡(jiǎn)單后處理。實(shí)驗(yàn)設(shè)備包括三向加速度傳感器及LMS信號(hào)采集分析儀等。本次實(shí)驗(yàn)選擇在齒輪箱的敏感振動(dòng)部位布設(shè)8個(gè)傳感器,分別布置在靠近輸入軸一側(cè)的軸承座處的箱體上,測(cè)試方向?yàn)榇怪毕蛏?。傳感器在箱體表面的布測(cè)編號(hào)按從左到右從上到下的順序。
建立輸入到各測(cè)點(diǎn)的ARMA模型,將多自由度分解成若干個(gè)單自由度系統(tǒng),該系統(tǒng)的通用模型采用式(2)描述的模型。圖2為齒輪箱在正常工況與斷齒工況下四測(cè)點(diǎn)的定階曲線,根據(jù)實(shí)際計(jì)算結(jié)果和其它測(cè)點(diǎn)的計(jì)算情況,確定齒輪箱ARMA模型AR部分的階次為10階,MA部分的階次為1階。對(duì)齒輪箱的ARMA模型進(jìn)行盲辨識(shí),提取AR子模型的系數(shù)作為特征參量,在辨識(shí)過(guò)程中,把多輸入多輸出系統(tǒng)簡(jiǎn)化成8個(gè)單輸入單輸出系統(tǒng),分別辨識(shí)基于8個(gè)測(cè)點(diǎn)輸出信號(hào)的模型參數(shù),表2列出了正常工況與故障工況下測(cè)點(diǎn)4模型的辨識(shí)結(jié)果,該模型數(shù)據(jù)的輸入軸轉(zhuǎn)速為1200 r/min。
表2 AR子模型系數(shù)
盲系統(tǒng)辨識(shí)是僅僅根據(jù)系統(tǒng)的輸出來(lái)獲得特性函數(shù)的一種信號(hào)處理方法。分析了基于時(shí)間序列的盲系統(tǒng)辨識(shí)方法與特征提取方法,并且對(duì)ARMA模型系統(tǒng)盲辨識(shí)進(jìn)行了仿真,仿真結(jié)果表明基于累積量的方法的有效性。齒輪箱振動(dòng)信號(hào)的ARMA模型系數(shù)計(jì)算結(jié)果表明,利用時(shí)間序列所建立的系統(tǒng)模型的參數(shù)能較好地反映各種故障的變化,也進(jìn)一步證明了結(jié)構(gòu)發(fā)生故障時(shí)系統(tǒng)特性的變化與故障之間具有一定的對(duì)應(yīng)關(guān)系。
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