基于EMD與AR譜的某型艦炮減速器故障診斷

劉志偉

(海軍士官學校 兵器系，安徽 蚌埠 233012)

某型艦炮的減速器主要起到減小馬達的負載力矩，使操作靈活的作用。它可以將來自于液壓馬達的動力傳遞給凸輪箱、定位驅動裝置和揚彈機，是火炮正常發揮效能必不可少的裝置。因此對減速器進行故障診斷研究具有十分重要的意義。

本文采用EMD 和AR 模型結合的方法對某型艦炮減速器進行故障診斷研究。EMD 方法適合于分析非線性、非平穩信號序列，具有很高的信噪比［1-2］，該方法能從任意復雜信號的局部特征時間尺度入手，把復雜信號函數分解為有限個本征模態函數(intrinsic mode function，IMF)之和，各IMF分量包含了原信號的不同時間尺度真實物理信息的局部特征信號。AR 模型是一種全極點的時間序列分析方法，該模型的自回歸參數對平穩信號狀態變化的分析十分準確，能夠有效地表達動態系統的客觀規律。但是AR 模型對非平穩信號的分析效果不理想，而減速器齒輪傳動系統的故障信號表現為非平穩信號，所以不能直接對信號建立AR 譜模型［3-5］。本文將EMD 方法和AR 模型相結合應用到某型艦炮減速器信號的故障診斷中，首先對故障信號進行分解，得到若干個平穩分量，然后對包含故障信息的分量做AR 譜分析，提取故障頻率，實現故障診斷。通過本文對減速器故障診斷的分析研究驗證了該方法的有效性。

1 診斷方法分析

1.1 EMD 分解

通過EMD 方法把一個復雜的非平穩信號分解為有限個本征模態函數之和，其中任何一個本征模態函數(IMF)都必須滿足條件:

1)整個數據段內，極值點的個數和零交叉點的個數必須相等或相差最多不能超過1 個;

2)在任何時間點上，由局部極大值點形成的包絡線和局部極小值點形成的包絡線的平均值為零。

對任一復雜信號x(t)進行EMD 分解的步驟:

1)找出復雜信號函數x(t)所有的極大值點和極小值點，用三次樣條插值函數擬合形成原數據的上下包絡線;

2)取上包絡線和下包絡線的均值記作ml，將原信號函數x(t)減去該平均包絡ml，得到一個新的信號函數hi=x(t)-ml;

3)判斷信號函數hi是否還存在局部極大值和極小值，如果沒有則說明該信號的第1 個本征模態函數c1=h1;如果信號函數hi還存在局部極大值和極小值，則轉1);

4)用原信號函數x(t)減去c1，得到一個新的信號函數x1(t)，轉1);

5)按照以上方法可得到有限個本征模態函數c1，c2，…，cn，還有一個趨勢項Res;

6)有以上步驟可得到復雜非平穩信號x(t)的分解結果

1.2 AR 自回歸模型

對任何一個IMF 分量ci(t)建立如下的自回歸模型AR(m)

2 診斷方法應用

某型艦炮在射擊時減速器振動劇烈，為了保證武器系統良好的性能，需要對減速器進行診斷，找出故障源。本文通過加速度傳感器對減速器進行了振動信號測試，圖1 為減速器齒輪傳動簡圖及加速度傳感器的測點布置。

圖1 傳動簡圖及測點布置

某型艦炮減速器的輸入液壓馬達的轉速為88 r/min，其中輸入軸齒輪嚙合頻率為43.43 Hz，轉動頻率為3.57 Hz;中間軸齒輪嚙合頻率為39.20 Hz，轉動頻率為0.88 Hz;輸出軸齒輪嚙合頻率為51.37Hz，轉動頻率為0.24 Hz。本文以測點1 測得的信號為例進行EMD 分解和AR 譜分析。

測點1 測得的信號如圖2 所示。按照EMD 分解的具體方法，可以將該信號分解為5 個IMF 分量。

圖2 測點1 測得的信號

圖3為減速器故障信號的經驗模態分解結果，從上到下按照頻率由高到低的順序依次是本征模態函數C1～C4，最后一個為殘余分量Res。信號經過經驗模態分解后變成單一類正弦(或類余弦)的本征模態函數信號。從圖中可以看出這幾個IMF 分量集中包含了原始信號中的最顯著、最重要的信息，因此對這幾個分量進行功率譜分析。

對本征模態函數中與故障頻率關系比較大的C1、C2分量進行AR 譜分析，結果如圖4、圖5 所示。AR 譜顯示的是信號功率隨頻率變化的關系，這2 幅圖清晰地顯示出信號振動頻率的功率變化情況。

可以看出，各分量的中心頻率逐漸降低。圖4 是信號經EMD 分解后的C1分量的AR 譜圖，其最高峰值處的頻率值為56.5Hz，與輸入軸轉頻的16 倍頻相差0.62 Hz，相當于輸入軸轉頻的17%;而C2分量的AR 譜圖5 中，最高峰值處的頻率值22 Hz，與輸入軸轉頻的6 倍頻相差0.58 Hz，相當于輸入軸轉頻的16%。以上誤差均超出了允許的范圍。通過對IMF 分量的AR 譜分析發現，該型艦炮減速器輸入軸齒輪嚙合產生的振動是減速機振動的主要振源，表明該齒輪齒面已產生嚴重磨損，從而導致齒輪間隙增大。

圖3 減速器故障信號的經驗模態分解結果

圖4 C1 的AR 譜圖

圖5 C2 的AR 譜圖

為了確保診斷的準確性，采用同樣的方法對測點2、測點3 測得的信號進行分析，得到的結論一致。實際拆開設備經檢查后發現，確實是輸入軸齒輪齒面磨損嚴重引起的故障。

3 結束語

EMD 分解方法是通過待測信號的特征時間尺度獲得本征模態信號函數，然后利用AR 譜模型對得到的各本征模態信號函數進行功率譜分析，然后判斷待測信號的故障信息。本文利用這種EMD 分解和AR 譜相結合的方法對某型艦炮的減速器進行故障診斷，仿真和實測故障信號的分析證明了該方法的有效性。

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