專利名稱：轉(zhuǎn)子早期故障的多頻率微弱信號檢測方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明屬電子技術(shù)領(lǐng)域，涉及微弱信號的檢測方法。
背景技術(shù)：
微弱信號檢測學(xué)是研究從噪聲中提取信息的方法及技術(shù)的科學(xué)。研究噪聲中的微 弱信號檢測的原理及方法，是測量技術(shù)中的綜合技術(shù)和尖端領(lǐng)域。運用這種技術(shù)可以 測量到傳統(tǒng)觀念認為不能測量的微弱量(如弱光、小位移、微振動等)，使微弱信號測 量精度得到很大地提高。因此，它是發(fā)展高新技術(shù)，探索及發(fā)現(xiàn)新的自然規(guī)律的重要 測量手段，對推動科技及生產(chǎn)發(fā)展均有重要價值。
微弱信號檢測技術(shù)在與人類相關(guān)的各領(lǐng)域都有應(yīng)用。例如強海洋噪聲背景下的微 弱信號檢測是水聲信號處理的一項重要研究內(nèi)容，它在目標(biāo)探測識別、水聲通信、遙 控、遙測及海洋勘探等領(lǐng)域都有廣泛的應(yīng)用，還如石油、天然氣的管道泄漏監(jiān)測、煤 礦瓦斯氣體濃度監(jiān)測、大型機械設(shè)備早期故障檢測與診斷、化學(xué)計量中的近紅外光譜 分析技術(shù)等等中都要用到微弱信號檢測技術(shù)。
微弱信號檢測的方法根據(jù)微弱信號檢測的對象主要有兩個發(fā)展方向， 一個方向主 要是從時域上分析信號，主要針對時域上比較敏感的信號檢測，應(yīng)用場合包括波形去 噪、奇異點檢測等。微弱信號檢測另外一個發(fā)展方向主要是從頻域上分析信號，應(yīng)用 場合包括頻率檢測、信號跟蹤等。
微弱信號檢測在時域上的方法主要有以下幾種方法
(1) 相關(guān)法，通過自相關(guān)或者互相關(guān)分析信號的一些時域上的特征，優(yōu)點在于 實現(xiàn)簡單，可以找到信號的一些主要的特征；不足之處在于，輸出的信號只是代表微 弱信號的幅值和相位信息的直流電壓，波形幾乎無法恢復(fù)；現(xiàn)在這種方法的使用已經(jīng) 不多。
(2) 壓縮帶寬法，通過壓縮信號通過的帶寬，強行將一些信號帶完全抑制，以 達道抑制噪聲的目的，其缺點在抑制噪聲的同時有用信號也基本喪失，而且對不確定 性的諧波干擾幾乎不能抑制；
(3) 能量積累法，基于四階累積量矩和最小范數(shù)TLS方法可以有效地抑制各 信道間互不相關(guān)的和相關(guān)的噪聲。在混合色噪聲和低信噪比條件下具有很高的譜估計精度和穩(wěn)定性,其缺點需要較長的時間進行能量積累， 一般需要秒級甚至更長時間的采 樣，從而增加算法運算量，導(dǎo)致適用場合十分有限。
(4) 隨機共振法，在特定的非線性系統(tǒng)中，額外大小的噪聲事實上可以幫助而 不是阻礙信號檢測的性能，這就是隨機共振現(xiàn)象?；陔S機共振的微弱信號檢測技術(shù) 是新近發(fā)展起來的一種新的信號處理技術(shù)，與各種抑噪方法相比，它不是消除噪聲而 是充分利用噪聲來增強弱信號以提高信噪比達到識別弱信號的目的。隨機共振最初是 由Benzi等人提出，他們根據(jù)隨機共振原理設(shè)計了一個地球動力學(xué)模型以解釋地球氣 候的變化規(guī)律。當(dāng)時及隨后一段時間，并未引起人們廣泛的關(guān)注，直到在一次雙穩(wěn)環(huán)激 光器的關(guān)鍵實驗中展示了隨機共振現(xiàn)象。這種方法在微弱信號檢測中非常具有潛力。
(5) 基于混沌理論的方法，它利用混沌系統(tǒng)對初值條件的極度敏感性，當(dāng)將被 檢測信號注入混沌系統(tǒng)后，就可導(dǎo)致此混沌系統(tǒng)的動力學(xué)行為發(fā)生很大變化，根據(jù)這 種變化，通過適當(dāng)信號處理，從而測出被檢信號的各種參數(shù)。西安交通大學(xué)的屈梁生 院士提出的利用差分振子，通過系統(tǒng)相同變化來判斷待測信號中是否包含周期成份的 方法，成功地應(yīng)用于機械系統(tǒng)的故障信號檢測。
此外，時域上的微弱信號檢測方法還有同步迭加法、雙路消噪法、取樣積分法等。 微弱信號檢測在頻域上的方法主要有以下幾種方法
(1) 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)遺傳算法，主要采用BP遺傳算法，通過對信號的訓(xùn)練，識別信 號和噪聲的特征，識別后進行頻域濾波處理，達到去噪效果；其局限性在于只適合低 頻率的信號檢測，而且一旦噪聲信號改變則需要重新進行訓(xùn)練；使得算法的實時性降 低，而且隨著噪聲的增大，其BP遺傳算法需要的時間增大；
(2) 現(xiàn)代互譜Levinson方法禾OPisarenko方法以及Music方法，現(xiàn)代互譜Levinson 方法比之傳統(tǒng)的FFT方法和互周期圖法能更有效地提高互譜估計的譜分辨率和譜光滑 性，互譜Pisarenko方法在理論上可以完全克服互不相關(guān)的有色噪聲對真實信號頻率估 計的影響，互譜MUSIC方法有優(yōu)良的譜估計的分辨率和譜估計的穩(wěn)定性,而且隨著信噪 比的下降，其譜估計性能變化不大，基于互譜理論的這些方法對于互不相關(guān)的有色噪 聲有很強的抑制能力，但對于相關(guān)噪聲抑制能力很差。MUSIC等方法對高斯色噪聲的 信噪比下限己經(jīng)達到了一10dB的水平，并且具有相當(dāng)高的譜分辨率。針對各信道間相 互獨立的色噪聲情況，可采用現(xiàn)代互譜估計方法，其信噪比工作下限甚至達到了一30dB的水平，并且已實際應(yīng)用到lnV微弱正弦信號測量。
(3)窄帶濾波法，主要是使用窄帶濾波器實現(xiàn)對信號頻段之外噪聲的消除，對 一些確定性的噪聲，高頻或低頻處的諧波抑制效果明顯，對白噪聲有一定的濾波效果。 其不足之處在于很多時候需要在線設(shè)計濾波器，計算時間比較長。其次該方法對信號 也有一定程度的抑制，靠近信號頻率成分的諧波對信號檢測影響較大。
除了以上所述方法外，近年來，各種微弱特征信號檢測方法如不斷涌現(xiàn)，如小波 分析、獨立量分析、經(jīng)驗?zāi)Ｊ椒纸獾鹊取?br> 此外，也出現(xiàn)了將兩種或兩種以上方法綜合起來用于微弱特征信號檢測，如有研 究者綜合了小波分析與分形方法，對弱磁異常中的噪聲和誤差進行了分析評價，對弱 磁異常進行了有效識別。有研究者提出將自相關(guān)方法和混沌理論相結(jié)合共同檢測微弱 正選信號的方案，可以檢測更低信噪比的正弦信號。有研究者將小波方法和頻譜分析 方法相結(jié)合，也取得了較好的檢測效果。
轉(zhuǎn)子部件(系統(tǒng))是機械設(shè)備中的一種常見部件，該部件(系統(tǒng))的正常運行對 于設(shè)備的正常工作有著非常重要意義。但是，在使用過程中，該部件(系統(tǒng))常常會 出現(xiàn)轉(zhuǎn)子質(zhì)量不平衡、轉(zhuǎn)子不對中、轉(zhuǎn)子動靜件碰擦、軸承松動等等故障。在設(shè)備報 故后卻往往不能對該故障進行準(zhǔn)確判斷，嚴重影響了設(shè)備的維修和使用，同時也增加 了設(shè)備維修和使用的費用。我們知道，轉(zhuǎn)子部件(系統(tǒng))若發(fā)生故障，就會引起轉(zhuǎn)子 振動的異常變化，因此可以通過對振動信號的分析，發(fā)現(xiàn)這些異常變化，同時轉(zhuǎn)子部 件的一種故障往往會通過多個特征頻率的信號來表征，如轉(zhuǎn)子發(fā)生早期碰擦?xí)r1/3、 2/3 等工頻分量會同時存在。所以，可以通過對多個特征頻率信號的同時檢測來確診該故 障是否真的存在。
近年來，將混沌理論應(yīng)用于微弱信號檢測的研究取得了許多成果。但是，這些方 法的檢測信噪比有限，檢測信號頻率單一。特別是在眾多的早期故障檢測的應(yīng)用中， 遠遠大于微弱故障信號的強噪聲會使混沌檢測系統(tǒng)的無序增加，會使系統(tǒng)狀態(tài)轉(zhuǎn)變門 限值提高，亦即系統(tǒng)狀態(tài)發(fā)生轉(zhuǎn)變的周期信號的最低幅度提高，甚至造成系統(tǒng)檢測性 能嚴重下降，進而不能很好地完成檢測任務(wù)。同時，早期故障往往是一種故障表征為 多個特征信號，同一特征信號還可能反映了不同的故障。為了提高故障檢測的準(zhǔn)確性 和有效性，往往需要同時檢測表征同一故障的多個特征頻率的微弱信號。因此，利用單一混沌振子進行單一微弱信號的檢測已不能滿足要求。

發(fā)明內(nèi)容
為了克服現(xiàn)有技術(shù)檢測信噪比有限，且檢測信號頻率單一，不能滿足多個特征信 號同時檢測的不足，本發(fā)明提供了一種提高轉(zhuǎn)子早期故障檢測準(zhǔn)確性的多頻率微弱信 號檢測方法。
本發(fā)明解決其技術(shù)問題所釆用的技術(shù)方案包括以下步驟
1、 結(jié)合轉(zhuǎn)子系統(tǒng)報故的情況，判斷待測信號中可能含有的不同正弦信號的頻率。
2、 選取與待測信號頻率相同的信號作為參考信號。
3、 根據(jù)可能含有的頻率構(gòu)建各自頻率的杜芬(Duffing)振子方程，將這些方程 組合建立對微弱正弦信號敏感的混沌振子陣列。
4、 通過Melnikov方法求得Duffmg振子方程的相軌跡從臨界周期狀態(tài)到大尺度周 期狀態(tài)閾值。
5、 采集待測信號，將待測信號和參考信號做互相關(guān)運算。
6、 將經(jīng)過互相關(guān)計算去噪后的相關(guān)函數(shù)作為Du伍ng振子的輸入，送到混沌振子 檢測陣列中，讓其作為混沌系統(tǒng)周期策動力的一部分。
7、 通過Duffing混沌振子相軌跡變化，判定待測信號中是否含有可能的周期信號， 若Du迅ng混沌振子相軌跡由臨界周期狀態(tài)到大尺度周期狀態(tài)變化，則表明含有相應(yīng) 頻率的周期信號，就可以確定相應(yīng)故障的存在；若Duffing混沌振子相軌跡保持臨界 周期狀態(tài)，則表明不含有相應(yīng)頻率的周期信號，沒有相應(yīng)故障的存在。
所述的Duffmg方程是一類典型非線性振動方程，在周期外來策動力下的表達式是
<formula>formula see original document page 6</formula>
x為Duffing振子對窄帶隨機激勵的位移響應(yīng)，i為阻尼比'《、"為實數(shù)因子，""為 周期策動力的幅值和頻率。
本發(fā)明中的Duffing方程形式如下
<formula>formula see original document page 6</formula>
在A:固定的情況下，系統(tǒng)的狀態(tài)將隨r的變化，經(jīng)歷同宿軌道、分叉、混純、臨界混純 和大尺度周期等狀態(tài)。
本發(fā)明的有益效果是由于采用相關(guān)計算，本發(fā)明提高了待測信號的信噪比，然 后通過辨識Duffing振子的狀態(tài)、即相軌跡圖形的變化來完成多特征微弱信號的檢測。200810018114.3
因此，該方法簡單、直觀，物理意義明確，檢測信噪比高，可完成多已知頻率的信號 微弱檢測，且易于工程實現(xiàn)，有較大的發(fā)展?jié)摿Α?br> 通過仿真實驗測得，當(dāng)取被測信號的幅值均10^V，高斯白噪聲的平均功率為10—5W
時，檢測陣列中各個振子的相軌跡依然發(fā)生了改變，即夠檢測到了信號的存在。此時， 系統(tǒng)的信噪比為
C\TD ，^周期信號功率1A，
SNR= loig-=ioig
噪聲平均功率
0.5 x (10，
-93db
10
仿真實驗說明，相關(guān)處理能較好地提高微弱信號的檢測信噪比。而且，在被測信 號頻率相差較大時，構(gòu)建混沌檢測陣列可以有效實現(xiàn)多頻率疊加信號的同時檢測。而 當(dāng)前微弱信號的檢測方法大多都是在信噪比為—30dB的水平。
下面結(jié)合附圖和實施例對本發(fā)明進一步說明。


圖l是本發(fā)明的流程圖。
圖2用Matlab構(gòu)建的本發(fā)明的檢測模型圖。
圖3是實施例所述的原始信號波形圖。
圖4是實施例所述的原始信號的功率譜圖。
圖5是實施例所述的原始信號相關(guān)計算后的功率譜圖。
圖6是實施例所述的信號信號加入前w,檢測振子和^檢測振子的相軌跡。
圖7是實施例所述的信號加入后",檢測振子檢測后的相軌跡。 圖8是實施例所述的信號加入后^檢測振子檢測后的相軌跡。
具體實施例方式
工程應(yīng)用發(fā)現(xiàn)，轉(zhuǎn)子系統(tǒng)發(fā)生早期碰擦?xí)r有1/3、 2/3工頻分量穩(wěn)定存在這一特征， 但幅值微弱，在實際工況下很難將其檢測出來。本實施例采用本發(fā)明所述的方法在飛 機轉(zhuǎn)子系統(tǒng)模擬實驗臺上對工頻為6(Lfe的轉(zhuǎn)子進行早期碰擦故障模擬實驗，檢測其中 是否含有l(wèi)/3和2/3分頻信號，包含以下步驟
步驟一、判斷待測信號中可能含有1/3和2/3分頻信號的頻率^和^ 。
步驟二、選取參考信號為此時，1/3分頻信號的頻率W,=2x;rx20 ra心「40;r 、 2/3分頻信號的頻率
步驟三、利用Duffing振子建立w,和《2兩個頻率下的Duf f ing混沌振子構(gòu)成檢測陣列
義"+ 40;rfcc' + 1600;r20i:3 —義)=40; 7 cos(40;rt) / + 80;rfcc' + 64007rW — x) = 80tz/ cos(80;rf)
式中Duffing振子方程的阻尼比*=0-5 。
步驟四、確定周期策動力的幅值y的閾值，由Melnikov方法計算可得嚴o.8261507 。
將振子陣列調(diào)整到臨界周期狀態(tài)到大尺度周期狀態(tài)的臨界狀態(tài)。
步驟五、選用16位HS-PCI系列高速A/D數(shù)據(jù)采集卡將實驗臺上含噪的信號采入計
算機中。設(shè)輸入為40:^ + "(0-Z",CO"",》+ "(0，附為信號的個數(shù)。選取參考
信號為y(dw"&^—，義為可變參數(shù)，相關(guān)計算公式如下
1—1
L 」
、^ / 、 其中，= 1…w,/ # ) ， / 、., (r)= fcos( 。
圖5、圖6分別是原始信號的波形圖和功率譜圖?？梢钥吹?，表征碰摩故障的l/3和 2/3分頻信號被現(xiàn)場的噪聲所淹沒，無法識別。
按照以上公式進行相關(guān)計算后，從圖7所示的功率譜圖中看到在20Hz和40Hz處有毛 刺，說明可能有微弱的故障特征存在。
步驟六、將由上式計算得到的/^)送入到Duffing振子陣列檢測系統(tǒng)中。"'檢測振
子和^檢測振子在信號加入前后的相軌跡如圖8、圖9、圖10所示。
步驟七、由圖8、圖9、圖10可以看出，加入待測信號后，相應(yīng)檢測振子的相軌跡 發(fā)生了明顯的變化，即從混沌狀態(tài)跳變到了大尺度周期狀態(tài)，說明本方法有效地檢測 出待測信號中含有20Hz和40Hz微弱正弦信號，從而可以更加準(zhǔn)確地判斷出轉(zhuǎn)子碰擦故 障的存在。
權(quán)利要求
1. 轉(zhuǎn)子早期故障的多頻率微弱信號檢測方法，其特征在于包括下述步驟(a)結(jié)合轉(zhuǎn)子系統(tǒng)報故的情況，判斷待測信號中可能含有的不同正弦信號的頻率；(b)選取與待測信號頻率相同的信號作為參考信號；(c)根據(jù)可能含有的頻率構(gòu)建各自頻率的杜芬振子方程，將這些方程組合建立對微弱正弦信號敏感的混沌振子陣列；(d)通過Melnikov方法求得杜芬振子方程的相軌跡從臨界周期狀態(tài)到大尺度周期狀態(tài)閾值；(e)采集待測信號，將待測信號和參考信號做互相關(guān)運算；(f)將經(jīng)過互相關(guān)計算去噪后的相關(guān)函數(shù)作為杜芬振子的輸入，送到混沌振子檢測陣列中，讓其作為混沌系統(tǒng)周期策動力的一部分；(g)通過杜芬混沌振子相軌跡變化，判定待測信號中是否含有可能的周期信號，若杜芬混沌振子相軌跡由臨界周期狀態(tài)到大尺度周期狀態(tài)變化，則表明含有相應(yīng)頻率的周期信號，就可以確定相應(yīng)故障的存在；若杜芬混沌振子相軌跡保持臨界周期狀態(tài)，則表明不含有相應(yīng)頻率的周期信號，沒有相應(yīng)故障的存在。
2、 根據(jù)權(quán)利要求1的轉(zhuǎn)子早期故障的多頻率微弱信號檢測方法，其特征在于 所述的Duffing方程是一類典型非線性振動方程，表達式是義"+ + w2(;cJ — x) = cos(a 0其中，x為Duffing振子對窄帶隨機激勵的位移響應(yīng)，t為阻尼比'"、/ 為實 數(shù)因子，r、 w為周期策動力的幅值和頻率。
全文摘要
本發(fā)明公開了一種轉(zhuǎn)子早期故障的多頻率微弱信號檢測方法，采相關(guān)方法進行前期去噪，采混沌振子陣列掃描的方法，實現(xiàn)同一故障所表征的多個頻率微弱信號的同時檢測，即含噪信號經(jīng)過互相關(guān)計算去噪后，將相關(guān)函數(shù)送入到混沌振子檢測陣列中，讓其作為混沌系統(tǒng)周期策動力的一部分，通過混沌系統(tǒng)相軌跡變化便可檢測出待檢信號的微弱周期信號了。本發(fā)明提高了待測信號的信噪比，然后通過辨識Duffing振子的狀態(tài)、即相軌跡圖形的變化來完成多特征微弱信號的檢測。因此，該方法簡單、直觀，物理意義明確，檢測信噪比高，可完成多已知頻率的信號微弱檢測，且易于工程實現(xiàn)，有較大的發(fā)展?jié)摿Α?br> 文檔編號G01H17/00GK101294845SQ20081001811
公開日2008年10月29日 申請日期2008年5月5日 優(yōu)先權(quán)日2008年5月5日
發(fā)明者翟正軍, 郭陽明, 馬捷中 申請人:西北工業(yè)大學(xué)