權凌霄,孫世博,狄夢然,李朋杰,熊國欽

(1.燕山大學 機械工程學院,河北 秦皇島 066004; 2.燕山大學 河北省重型機械流體動力傳輸與控制實驗室,河北 秦皇島 066004)

引言

航空液壓管路是飛機液壓系統(tǒng)的重要組成部分,其性能優(yōu)劣對飛機的安全性以及可靠性極為重要。然而,在材料制造、加工成型以及裝配服役過程中,可能存在由局部薄弱點所造成的平面型缺陷,如裂紋、劃痕、凹坑等。在適航載荷作用下,管路缺陷處可能會引起裂紋萌生和擴展,導致管路完全穿透性裂紋故障,最終導致管路油液泄漏,從而引發(fā)飛機安全事故。根據中國民航總局1989～2009年的統(tǒng)計數據,管路系統(tǒng)故障約占飛機元件類故障的52%[1]。其中,管路缺陷引起的航空液壓管路故障是威脅航空液壓管路系統(tǒng)安全的主要原因。

目前,國內外對結構裂紋故障診斷的方法有多種分類,總體上可分為特征提取方法和狀態(tài)識別方法兩大類[2]。對于一個結構系統(tǒng)而言,當其出現裂紋,結構整體剛度的下降導致結構自振頻率也隨之減小,結構的模態(tài)參數和頻率響應函數隨之改變。因此,對結構進行模態(tài)試驗來獲得結構模態(tài)參數,通過分析結構模態(tài)參數來檢測和識別結構裂紋故障。其中,基于固有頻率改變進行結構裂紋故障診斷的方法簡單方便、誤差較小。

Hilbert-Huang變換(Hilbert-Huang Transform,HHT)作為一種自適應地處理非線性、非平穩(wěn)信號方法,其包括經驗模態(tài)分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)和Hilbert變換兩個環(huán)節(jié)[3]。HHT首先利用EMD方法將復雜信號分解為一組本征模態(tài)函數(Intrinsic Mode Functions,IMF),并對IMF分量進行Hilbert變換,可以得到各個分量在時頻面上的能量分布,進一步分析其Hilbert譜等,從中獲取管路裂紋故障信號特征[4]。然而,EMD存在模態(tài)混疊問題難以獲得準確的IMF。為克服模態(tài)混疊問題,由WU Z H等[5]提出了一種附加零均值和恒定標準差白噪聲的集合經驗模態(tài)分解(Ense-mble Empirical Mode Decomposition,EEMD)方法,其在一定程度上克服了模態(tài)混疊問題,但由于加入白噪聲,計算量增加,分解過程中仍存在殘余白噪聲[6]。因此,在研究EMD/EEMD濾波特性及信號頻率分量與噪聲幅值關系的基礎上提出了CEEMDAN方法,其在分解過程中根據信號的頻率成分自適應地添加白噪聲,消除虛假的IMF分量,有效地提高了在特征提取和故障診斷方面的性能[8-9]。李瑞等[10]采用CEEMDAN對高壓隔膜泵單向閥振動信號自適應分解為IMF,通過計算IMFs的多尺度排列熵值,建立基于SO-RELM的故障診斷模型,研究結果表明,CEEMDAN多尺度排列熵能夠準確表征非線性動力學特征,能夠有效識別高壓隔膜單向閥故障。周小龍等[11]提出一種基于CEEMDAN局部Hilbert瞬時能量譜和馬氏距離相結合的故障診斷方法,其中改進的HHT方法用于提取故障特征,馬氏距離用于對齒輪故障進行識別,研究結果表明,該方法可有效識別齒輪故障狀態(tài)。

基于以上分析,提出一種基于CEEMDAN算法和Hilbert變換理論相結合的改進Hilbert-Huang變換方法對航空液壓管路環(huán)向裂紋進行故障診斷。首先,利用CEEMDAN將非平穩(wěn)的管路振動信號分解成一系列IMF;其次,基于Hilbert變換得到各IMF分量的瞬時幅值、瞬時頻率以及信號的Hilbert譜對管路環(huán)向裂紋故障進行識別;最后,與傳統(tǒng)的EMD和Hilbert變換相比。研究結果表明,改進Hilbert-Huang變換方法在管路環(huán)向裂紋故障診斷上的精準度更高,能夠有效提取隱藏在管路振動信號中的不同分量,更好地保留信號中的特征信息。

1 改進Hilbert-Huang變換方法

1.1 CEEMDAN分解

CEEMDAN能根據信號的頻率特征自適應地添加高斯白噪聲,有效地避免了模態(tài)混疊問題,使得信號分解更加準確和穩(wěn)定[12]。

首先定義Mj(·)為EMD分解產生第j個模態(tài)的算子,其次對任意信號s(t),在其中添加自適應的白噪聲,即:

si(t)=s(t)+βk-1wi(t)i=1,2,…I,k=1,2,…,K

(1)

式中,wi(t)為第i次添加的白噪聲;βk-1為每個階段的噪聲標準差。

(2)

對信號r1(t)+β1M1[wi(t)]進行EMD分解,則得到信號的第2個IMF分量為:

(3)

類似的,當分解層數為k時,第k-1個殘余量和第k個IMF分量為:

(4)

重復上述步驟,直到所得殘余量不能再提取IMF分量的單調函數或常數時為止。此時信號分解得到K個IMF分量和1個殘余量,最終的殘余量為:

(5)

即原始信號通過CEEMDAN方法分解為:

(6)

該方法將IMF定義為當前殘差與其局部平均值之間的差值,緩解了EMD方法產生的剩余噪聲問題,并解決了由于IMF數目不同而導致的最終平均問題。

1.2 Hilbert變換

對EMD分解出的IMF分量c(t),Hilbert變換y(t) 可表示為:

(7)

式中,P為柯西主值。根據Hilbert變換定義,當c(t) 和y(t)形成一個復共軛時,構造的解析函數z(t)為[14]:

z(t)=c(t)+iy(t)=a(t)eiθ(t)

(8)

(9)

通過Hilbert變換,可以將各IMF分量轉換為以時間為變量的信號瞬時幅值和瞬時頻率[15]。結合式(6)～式(9),省略信號殘余函數,分別對各IMF分量運用Hilbert變換并進行整合,取實部Re的原始信號可表示為:

(10)

原始信號的瞬時幅值在時間-頻率平面上分布的Hilbert譜為:

(11)

2 環(huán)向裂紋管路模態(tài)試驗

2.1 試驗測試方案

1) 試驗件制備

本研究選取兩根幾何尺寸相同的航空液壓管路進行自由模態(tài)試驗。其中,一根無裂紋缺陷,另一根存在裂紋缺陷,且裂紋形式為環(huán)向裂紋如圖1所示。管路長度L為1500 mm,管路外徑D為16 mm,壁厚t為0.8 mm,裂紋深度a為0.5 mm,裂紋圓周角2θ為45°,材料為不銹鋼。

圖1 管路環(huán)向裂紋形式

2) 試驗臺搭建及相關試驗設備

航空液壓管路模態(tài)試驗臺所需的硬件設備包括:試驗管路、計算機、測控系統(tǒng)、加速度傳感器、力錘及相應的連接線等,航空液壓管路模態(tài)試驗臺搭建原理,如圖2所示。

1.力錘 2.試驗管路 3.加速度傳感器 4.信號輸出 5.信號輸入 6.測控系統(tǒng) 7.處理器

其中,試驗測控系統(tǒng)主要由基于NI設計平臺的測控設備、基于圖形化編程的LabVIEW軟件和計算機顯示器三部分組成,如圖3所示。

圖3 測控系統(tǒng)

3) 管路模態(tài)試驗

在開展自由模態(tài)試驗時,將試驗管路用彈性繩懸掛于臺架的型材上,并使用膠水將加速度傳感器1和2從左至右安裝在管路表面,如圖4所示。隨后,利用力錘對試驗管路端部進行軸向脈沖敲擊,并通過NI測控系統(tǒng)實現數據的采集。

圖4 自由模態(tài)試驗件安裝

2.2 試驗結果

利用MATLAB軟件對采集到的振動信號進行求解,可得到振動信號時域波形和頻譜,分別如圖5、圖6所示。由圖6可知,無裂紋和有裂紋管路振動信號頻譜幅值存在差異,但頻率成分幾乎相同,其中前4階固有頻率基本相同,分別為f1=41.02 Hz、f2=123.00 Hz、f3=243.20 Hz和f4=413.10 Hz。因此,傳統(tǒng)的振動信號頻譜無法有效診斷管路環(huán)向裂紋故障。

圖5 航空液壓管路振動信號時域波形

圖6 航空液壓管路振動信號頻譜

3 環(huán)向裂紋管路故障診斷

本節(jié)通過對管路模態(tài)試驗所采集的環(huán)向裂紋時域波形信號進行分解,論證采用CEEMDAN分解和Hilbert變換理論相結合的改進Hilbert-Huang變換相比傳統(tǒng)EMD分解和Hilbert變換理論相結合的Hilbert-Huang變換的優(yōu)越性。

3.1 管路振動信號EMD和CEEMDAN分解

采用傳統(tǒng)EMD分解和Hilbert變換理論相結合的Hilbert-Huang變換方法分析故障振動信號。通過EMD方法對航空液壓管路振動信號進行分解,從中提取出信號的細節(jié)特征。其中,環(huán)向裂紋管路振動信號共分解出17個IMF分量c1～c17和1個殘余分量r18,如圖7所示。

圖7 EMD分解的IMF

采用CEEMDAN分解和Hilbert變換理論相結合的改進Hilbert-Huang變換分析相同的故障信號。根據信號自身特點,將CEEMDAN的參數噪聲標準差β和實現次數I分別設置為0.05和100,并對航空液壓管路振動信號進行分解,從中提取出信號的細節(jié)特征。其中,環(huán)向裂紋管路振動信號共分解出19個IMF分量c1～c19和1個殘余分量r20,如圖8所示。

圖8 CEEMDAN分解的IMF

由圖7可知,EMD分解所得不同IMF分量間的模態(tài)混疊問題非常嚴重,部分IMF存在畸變。CEEMDAN分解的IMF如圖8所示,可以看出其能有效提取隱藏在管路振動信號中的不同分量,幾乎克服了模態(tài)混疊的影響。與圖7中的IMF對比證實了CEEMDAN方法得到的分解結果更加準確。

3.2 IMF分量Hilbert變換分析

通過Hilbert變換,可以定義和計算信號的瞬時參數,實現真正意義上的瞬時信號提取。將分解后得到的IMF分量,通過Hilbert變換可以得到各IMF分量的瞬時幅值、瞬時頻率以及信號的Hilbert譜。

1) 各IMF分量的瞬時幅值和瞬時頻率

EMD和CEEMDAN分解得到的前幾個IMF分量,通常集中了原信號中最顯著、最重要的信息。由圖7和圖8可知,各IMF分量中c1～c10的信號幅值較大,因此可以忽略其余IMF分量僅選取c1～c10進行分析。

EMD分解的IMFc1～c10的瞬時幅值、瞬時頻率如圖9、圖10所示。CEEMDAN分解的IMFc1～c10瞬時幅值、瞬時頻率如圖11、圖12所示?？梢园l(fā)現,基于EMD分解Hilbert變換產生的IMF分量瞬時幅值、瞬時頻率分別存在模態(tài)混疊和頻率調制現象,而基于CEEMDAN分解Hilbert變換產生的IMF分量瞬時幅值按照從大到小進行排列,瞬時頻率按照從高到低進行排列,因此說明CEEMDAN方法使得信號分解更加準確和穩(wěn)定。

圖9 EMD分解的IMF c1～c10的瞬時幅值

圖10 EMD分解的IMF c1～c10的瞬時頻率

圖11 CEEMDAN分解的IMF c1～c10的瞬時幅值

圖12 CEEMDAN分解的IMF c1～c10的瞬時頻率

2) Hilbert譜

Hilbert譜表示的是原始信號幅值在時間-頻率平面上的具體分布情況。圖13和圖14分別為采用EMD和CEEMDAN方法得到的Hilbert譜。通過對比可以發(fā)現,兩種方法得到的Hilbert譜均有3條明顯的基頻成分,瞬時頻率發(fā)生波動且變化十分顯著。然而,采用EMD方法得到的Hilbert譜出現了嚴重的模態(tài)混疊問題,采用CEEMDAN方法得到的Hilbert譜幾乎不存在模態(tài)混疊問題,且各頻段分量都清晰可辨。因此說明CEEMDAN方法得到的Hilbert譜更加準確。

圖13 采用EMD方法得到的有裂紋管路Hilbert譜

圖14 采用CEEMDAN方法得到的有裂紋管路Hilbert譜

4 結論

本研究以航空液壓管路為研究對象,為提高信號處理精度,提出一種基于CEEMDAN和Hilbert變換理論結合的改進Hilbert-Huang變換的信號處理方法,對模態(tài)試驗中采集到的環(huán)向裂紋管路振動信號進行處理并進行故障診斷。研究結果表明:

(1) CEEMDAN分析故障信號能夠克服EMD存在模態(tài)混疊的問題,獲得無模態(tài)混疊的IMF;

(2) CEEMDAN相比EMD分解后各IMF分量經Hilbert變換得到的瞬時幅值、瞬時頻率克服了模態(tài)混疊和頻率調制現象,此外,Hilbert譜幾乎不存在模態(tài)混疊問題,且各頻段分量都清晰可辨;

(3) 基于CEEMDAN和Hilbert變換理論結合的改進Hilbert-Huang變換通過在信號中自適應地加入白噪聲完成模態(tài)分解,對于診斷管路裂紋故障精準度更高,能夠更好地識別管路裂紋故障。