水下航行器動力裝置振動頻率自動識別方法

孫 濤, 高愛軍, 王 袆

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水下航行器動力裝置振動頻率自動識別方法

孫 濤, 高愛軍, 王 袆

(中國船舶重工集團(tuán)公司第705研究所, 陜西 西安, 710075)

為滿足水下航行器動力裝置振動試驗(yàn)研究對頻譜分析的及時(shí)性要求, 本文以分析對象振動信號的頻譜特征和離散傅里葉變換的數(shù)學(xué)原理為基礎(chǔ), 將頻譜細(xì)化算法和峰值搜尋算法有機(jī)結(jié)合, 構(gòu)造了一種振動頻率自動識別準(zhǔn)確率高的自動頻譜分析方法, 并設(shè)計(jì)編制了模塊化架構(gòu)的程序。該方法利用頻譜細(xì)化算法準(zhǔn)確計(jì)算動力裝置周期性激勵(lì)源的測試頻率, 利用峰值搜尋算法有效提取振動信號優(yōu)勢成分, 以篩分出的峰值頻率和周期性激勵(lì)理論頻率的一致性程度來確定振源, 通過仿真信號和工程實(shí)際振動信號進(jìn)行應(yīng)用分析。分析表明, 該方法可明顯提高試驗(yàn)數(shù)據(jù)的分析效率和準(zhǔn)確性。

水下航行器; 動力裝置; 振動頻譜; 自動識別; 模塊化

0 引言

在幾乎所有的機(jī)械工程部門, 如機(jī)床、飛機(jī)、艦船、汽輪機(jī)、壓縮機(jī)等機(jī)械裝備中, 信號處理一直是振動控制、故障診斷、模態(tài)分析的基礎(chǔ), 而運(yùn)用廣泛且卓有成效的信號處理方法則是在數(shù)學(xué)理論和快速算法上已取得重大突破的頻譜分析方法。目前, 頻譜分析已成為各類商用振動分析軟件必不可少的功能。雖然商用振動分析軟件提供的頻譜分析功能具有計(jì)算精度高、計(jì)算速度快、操作界面友好等優(yōu)點(diǎn), 但是它們只能對輸入信號進(jìn)行傅里葉變換生成頻譜, 而判定譜峰頻率對應(yīng)何種振動原因還需依賴人工進(jìn)行, 這種分析方式越來越不能滿足振動激勵(lì)源查找、振動控制效果評判、振動傳遞路徑識別、復(fù)雜機(jī)械故障診斷等對海量振動數(shù)據(jù)分析處理的及時(shí)性要求, 如何快速準(zhǔn)確地識別譜峰頻率的成因已成為深入應(yīng)用頻譜分析方法迫切需要解決的難題。

近些年來, 為了保障流程工業(yè)中重大關(guān)鍵設(shè)備(如汽輪機(jī)、壓縮機(jī)等)的安全高效運(yùn)行, 各種專用智能故障診斷系統(tǒng)陸續(xù)被研制出來并投入使用, 極大地推動了振動頻譜自動識別技術(shù)的研究。阮躍論述了建立汽輪發(fā)電機(jī)組振動頻譜自動識別的原則及典型故障振動頻譜特征可信度的計(jì)算方法[1]。盧學(xué)軍等根據(jù)汽輪發(fā)電機(jī)組的典型振動故障頻率征兆表, 提出了基于振動頻譜自動識別的綜合自動診斷方法[2]。近年來興起的小波變換能同時(shí)提供振動信號的時(shí)域和頻域的局部化信息, 為機(jī)械故障診斷提供了一種強(qiáng)有力的分析手段。王平等將小波包分析引入滾動軸承振動頻譜的自動識別, 提出了基于小波包分析和包絡(luò)檢測的滾動軸承故障特征信息的自動提取方法[3-4]。這些振動頻譜自動識別方法主要適用于汽輪機(jī)、滾動軸承等振動故障頻率分布有規(guī)律可尋的通用機(jī)械設(shè)備或機(jī)械部件的智能故障診斷, 對于典型振動頻率征兆表尚未建立或很難建立的機(jī)械設(shè)備的振源查找、振動特性分析等則不太適用。

某水下航行器動力裝置(簡稱動力裝置)為外燃機(jī), 結(jié)構(gòu)復(fù)雜, 零部件眾多, 其振動頻譜常包含多種振動源頻率, 各振動源特征頻率的倍頻及伴有的邊頻帶導(dǎo)致頻譜圖中線譜很復(fù)雜。為滿足研究其振動特性和查找振源對海量振動試驗(yàn)數(shù)據(jù)分析處理的及時(shí)性需求, 本文提出基于離散傅里葉變換(discrete fourier transform, DFT)的振動頻率自動識別方法, 利用Matlab語言開發(fā)了通用的自動識別程序, 大大提高了試驗(yàn)數(shù)據(jù)分析效率, 可有效縮短試驗(yàn)周期, 具有重要的工程價(jià)值。

1 通用振動分析軟件的頻域分析流程

工程上所測得的信號多為時(shí)域信號, 為了通過所測得的時(shí)域信號了解觀測對象的動態(tài)行為, 往往還需要從頻域描述一個(gè)隨機(jī)信號的特征, 以便獲得頻域信息, 這種把時(shí)域信號變換至頻域加以分析的方法稱為頻譜分析。頻譜分析的目的是把復(fù)雜的時(shí)間歷程波形, 經(jīng)過傅里葉變換分解成若干單一的諧波分量, 并研究各諧波分量的幅值和相位信息, 從而獲得信號的能量沿頻帶的分布情況[5]。隨著大規(guī)模集成電路的迅速發(fā)展, 尤其是在1965年, Cooly-Tukey發(fā)明了一種快速傅里葉變換算法(fast fourier fransform, FFT), 把傅里葉變換的時(shí)間減少了幾個(gè)數(shù)量級, 極大地推動了頻譜分析技術(shù)的工程應(yīng)用, 目前頻譜分析已成為通用振動分析軟件必不可少的功能。

通用振動分析軟件的頻譜分析流程: 首先, 從記錄有測試數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)庫中選擇待分析的信號; 其次, 利用軟件提供的頻譜分析功能對輸入信號進(jìn)行傅里葉變換生成頻譜; 最后, 人工判定譜峰頻率和振源的對應(yīng)關(guān)系。這種分析方式效率非常低, 無法滿足試驗(yàn)研究對數(shù)據(jù)分析處理的及時(shí)性要求, 如何快速準(zhǔn)確地識別出譜峰頻率和振源的對應(yīng)關(guān)系已成為迫切需要解決的問題。

2 振動頻率自動識別方法原理及技術(shù)實(shí)現(xiàn)

動力裝置振動信號的頻譜特點(diǎn)具有一般性, 其特點(diǎn)主要包括: 1) 包含與各組部件工作相關(guān)的多種振動頻率; 2) 各種振動源特征頻率往往出現(xiàn)高階倍頻成分。為了滿足動力裝置振動試驗(yàn)對數(shù)據(jù)分析處理的及時(shí)性要求, 本文將動力裝置振動信號的頻譜特點(diǎn)和DFT的特點(diǎn)相結(jié)合, 構(gòu)造出一種振動頻率自動識別方法。

2.1 振動頻率自動識別方法原理

大量的動力裝置振動頻譜分析表明, 頻譜中主要的離散譜分量對應(yīng)動力裝置的典型周期性激勵(lì)源的特征頻率(發(fā)動機(jī)軸頻、輔機(jī)軸頻、輔機(jī)壓力脈動頻率等)。在動力裝置轉(zhuǎn)速已知條件下, 這些周期性激勵(lì)源的特征頻率可通過理論計(jì)算得到。

通過計(jì)算機(jī)對振動信號進(jìn)行頻譜分析, 本質(zhì)上是進(jìn)行DFT, 即將個(gè)時(shí)間域的采樣序列和個(gè)頻率域采樣序列聯(lián)系起來, DFT的公式如下[6]

2.2 振動頻率自動識別方法的程序?qū)崿F(xiàn)

振動頻率自動識別方法的程序采用模塊化設(shè)計(jì), 模塊劃分如1所示, 各模塊功能定義: 1)輸入模塊: 讀入振動測量數(shù)據(jù); 2)FFT計(jì)算模塊: 完成時(shí)域到頻域的變換; 3)篩分模塊: 從幅值序列中篩分出滿足條件的幅值樣本; 4)振源定位模塊: 根據(jù)篩分出的頻率和動力裝置典型周期性激勵(lì)源頻率的匹配程度確定振源; 5)輸出模塊: 按要求格式輸出分析結(jié)果。

圖1 程序模塊

在上述5個(gè)模塊中, 篩分模塊和振源定位模塊是核心模塊。篩分模塊利用經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(empirical mode decomposition, EMD)[7]確定局部極值點(diǎn)的方法從幅值序列中確定出極大值序列, 從而有效篩分出滿足條件的幅值樣本。

該動力裝置為外燃機(jī), 其傳動方式?jīng)Q定了典型激勵(lì)源頻率均和發(fā)動機(jī)主軸的軸頻有關(guān), 根據(jù)篩分頻率和典型激勵(lì)源頻率來識別振源時(shí), 首先, 需要確定高精度的發(fā)動機(jī)軸頻, 本程序利用FFT- FT頻率細(xì)化方法[8]計(jì)算發(fā)動機(jī)軸頻, 為計(jì)算精度高的典型激勵(lì)源倍頻奠定了基礎(chǔ); 其次, 綜合考慮由發(fā)動機(jī)軸頻推導(dǎo)倍頻時(shí)的頻率誤差累積和FFT的頻率分辨率誤差, 確定出計(jì)算頻率和測量頻率是否匹配的評判閾值, 通過比較每個(gè)篩分頻率和典型激勵(lì)源頻率的前100階倍頻的頻率差是否滿足閾值要求, 初步識別出振源。進(jìn)而利用信號的先驗(yàn)知識調(diào)整參與比較的典型激勵(lì)源頻率的種類, 并且結(jié)合篩分頻率的頻率間隔是否存在倍數(shù)關(guān)系等輔助信息以及人工經(jīng)驗(yàn)給出最終的識別結(jié)果。

3 應(yīng)用分析

3.1 仿真應(yīng)用分析

為驗(yàn)證本方法對振動頻率的自動識別效果, 此處任意構(gòu)造一個(gè)由若干簡諧信號疊加形成的周期信號為例來說明?？疾焓?2)所示的仿真信號

信號()中包含1(50 Hz)的1倍頻和2倍頻,2(100 Hz)的2倍頻和3倍頻,3(150 Hz)的1倍頻和3倍頻, 共6個(gè)頻率成分, 其時(shí)域波形和幅值譜如圖2所示。

圖2 仿真信號的時(shí)域波形和幅值譜

Fig. 2 Time-domain waveform and amplitude spectrum of simulated signal

篩分條件設(shè)置為輸出前6個(gè)最大值, 程序的輸出結(jié)果如表1所示?？梢钥闯? 自動識別程序不但準(zhǔn)確找出了仿真信號中的6個(gè)頻率成分, 而且自動判別出了每個(gè)頻率成分對應(yīng)的可能振動原因。將程序的輸出結(jié)果和信號的先驗(yàn)知識相結(jié)合即可判斷出每個(gè)頻率成分對應(yīng)的振動原因, 最終的分析結(jié)果見表2。

3.2 工程實(shí)例

動力裝置能供系統(tǒng)的泵徑向測點(diǎn)振動信號()的時(shí)域波形和幅值譜如圖3所示, 可以看出, 譜峰主要分布在頻段1和頻段2。頻段1中最高譜峰對應(yīng)的幅值為0.009, 頻段2中最高譜峰對應(yīng)的幅值為0.005, 前者的幅值基本等于后者幅值的2倍, 為了篩分時(shí)不漏掉在各自頻段占主要振動能量的頻率成分, 分析時(shí)對這2個(gè)頻段設(shè)置不同的篩分條件。頻段一的篩分條件為該頻段最大幅值的20%, 頻段二篩分條件為該頻段最大幅值的30%。將程序的輸出結(jié)果和信號的先驗(yàn)知識相結(jié)合即可判斷出從頻段一中篩分出的頻率成分除了該泵壓力脈動頻率的前3階倍頻成分, 其他都是發(fā)動機(jī)的軸頻; 頻段二中的離散譜峰全為該泵壓力脈動頻率的倍頻, 范圍為15~39階。

表1 仿真信號頻譜自動識別初步結(jié)果

表2 仿真信號頻譜自動識別最終結(jié)果

圖3 振動信號h(t)的時(shí)域波形和幅值譜

雖然該自動識別程序輸出結(jié)果的最終確定仍需人工參與, 但由于程序自動從FFT計(jì)算結(jié)果所產(chǎn)生的成百上千的頻率成分中篩分出符合條件的頻率成分, 并在表格中自動填入相關(guān)信息, 完成振源定位的大部分分析工作, 所以大大降低了分析強(qiáng)度和時(shí)間。此外, 人工判定譜峰對應(yīng)何種特征頻率一般采用查表方式, 一旦看到和某振源頻率相近便判定由該振源引起, 往往導(dǎo)致誤判。因此, 自動識別程序列出頻率成分對應(yīng)的所有可能振動原因一定程度上會提高分析的準(zhǔn)確性。

4 結(jié)束語

動力裝置結(jié)構(gòu)和工況復(fù)雜, 零部件眾多, 建立能較好模擬其振動特性的數(shù)學(xué)模型相當(dāng)困難, 振動試驗(yàn)仍然是目前研究動力裝置振動特性的主要手段。頻譜分析是振動數(shù)據(jù)處理長期有效的工具, 本文結(jié)合動力裝置振動信號的頻譜特點(diǎn)和DFT變換的特點(diǎn), 構(gòu)造出一種動力裝置振動頻率自動識別方法, 較好地解決了通用振動分析軟件無法根據(jù)振動信號頻譜特征自動確定激振原因的局限性, 大大提高了動力裝置頻譜分析的效率。本方法的原理具有一般性, 可用于設(shè)計(jì)各種機(jī)械設(shè)備的振動頻率自動識別程序, 針對動力裝置開發(fā)的程序在實(shí)際工作中已用于振源查找、故障診斷等, 取得了較好的效果。

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An Automatic Recognition Method of Vibration Frequency for Underwater Vehicle Power System

SUN Tao, GAO Ai-jun, WANG Yi

(The 705 Research Institute, China Shipbuilding Industry Corporation, Xi′an 710075, China)

To satisfy the timely demand of vibration spectrum analysis for underwater vehicle power system in vibration test, on the basis of the signal spectrum feature and discrete Fourier transform(DFT)principle, an automatic vibration fre- quency recognition method is presented via zoom-FFT(fast Fourier transform)combining with peak search algorithm, and the corresponding modularized program is coded. The method uses zoom-FFT to calculate the exact measuring frequency of the power system periodic motivation, and utilizes peak search algorithm to extract the dominant frequency component in order to confirm the vibration source with the consistent degree of two kinds of frequencies. The application of the present method to simulated signal and real signal shows the analysis efficiency and accuracy are improved markedly.

underwater vehicle; power system; vibration spectrum; automatic recognition; modularization

TB53

A

1673-1948(2011)02-0120-04

2010-03-10;

2010-04-14.

孫 濤(1977-), 男, 博士, 主要研究方向?yàn)闄C(jī)械信號處理、振動測量和控制、振動一致性評判與診斷.

(責(zé)任編輯: 陳 曦)