基于快速Chirplet匹配追蹤的切筋成形設(shè)備振動(dòng)分析*

陳 忠， 黃 勉， 張憲民， 章青春

(1.華南理工大學(xué)廣東省精密裝備與制造技術(shù)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室 廣州,510641)

(2.華南理工大學(xué)機(jī)械與汽車(chē)工程學(xué)院 廣州，510641) (3.東莞朗誠(chéng)微電子設(shè)備有限公司 東莞，523945)

基于快速Chirplet匹配追蹤的切筋成形設(shè)備振動(dòng)分析*

陳 忠1,2， 黃 勉1,2， 張憲民1,2， 章青春3

(1.華南理工大學(xué)廣東省精密裝備與制造技術(shù)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室 廣州,510641)

(2.華南理工大學(xué)機(jī)械與汽車(chē)工程學(xué)院 廣州，510641) (3.東莞朗誠(chéng)微電子設(shè)備有限公司 東莞，523945)

針對(duì)保證集成電路切筋成形設(shè)備對(duì)引線框架模切精度的要求，運(yùn)用快速線性調(diào)頻小波(chirplet)匹配追蹤對(duì)集成電路切筋成形設(shè)備進(jìn)行了振動(dòng)分析。對(duì)切筋成形設(shè)備關(guān)鍵部位不同轉(zhuǎn)速下的振動(dòng)信號(hào)，運(yùn)用快速線性調(diào)頻小波匹配追蹤算法進(jìn)行信號(hào)分解，得到信號(hào)的時(shí)頻分布。根據(jù)常見(jiàn)故障的時(shí)頻原子特點(diǎn)，從時(shí)頻圖上對(duì)系統(tǒng)的固有頻率以及沖裁運(yùn)動(dòng)等特征頻率進(jìn)行了識(shí)別。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，基于快速線性調(diào)頻小波的匹配追蹤算法具有較高的時(shí)頻分辨力，能夠在大量非平穩(wěn)信號(hào)中提取特征頻率成分，準(zhǔn)確反映設(shè)備的工作狀況，為該設(shè)備的故障診斷提供可靠的依據(jù)。

線性調(diào)頻小波； 匹配追蹤； 切筋成形； 振動(dòng)分析

引 言

切筋成形技術(shù)是一種重要的集成電路封裝技術(shù)，其主要功能是將已經(jīng)塑封好的集成電路引線框架，通過(guò)上料等部件送入切筋成形模具中進(jìn)行沖裁、切筋，完成產(chǎn)品的最后加工[1]。由于裝配、制造誤差以及工作磨損、老化，機(jī)構(gòu)在運(yùn)動(dòng)時(shí)不可避免地產(chǎn)生了振動(dòng)。振動(dòng)降低了運(yùn)動(dòng)精度，加速了零部件的失效，對(duì)加工質(zhì)量、生產(chǎn)安全都有不利的影響。因此，在使用切筋成形這類(lèi)精密設(shè)備時(shí)，必須定期進(jìn)行振動(dòng)測(cè)試與分析，以便準(zhǔn)確評(píng)估設(shè)備工作狀況，及時(shí)發(fā)現(xiàn)故障。

傳統(tǒng)的振動(dòng)分析方法主要是基于傅里葉變換的功率譜、倒譜和解調(diào)分析的頻域分析方法，然而這些方法的時(shí)頻分辨能力較差，難以處理機(jī)械振動(dòng)中大量的非平穩(wěn)信號(hào)。20世紀(jì)90年代初,Mallat等[2]提出了匹配追蹤(matching pursuit，簡(jiǎn)稱MP)算法,它能夠自適應(yīng)地將信號(hào)分解為最優(yōu)基元函數(shù)的線性組合,提取其中包含的顯著特征；同時(shí)能夠在不損傷有效信號(hào)的情況下濾除噪聲，獲得較高的時(shí)頻分辨率。近年來(lái)，國(guó)內(nèi)外不少學(xué)者對(duì)該方法的優(yōu)化及應(yīng)用進(jìn)行了大量的研究。費(fèi)曉琪等[3]提出了一種用于匹配追蹤方法的沖擊時(shí)頻原子，能夠較好地提取沖擊信號(hào)的特征。王勝春等[4-5]提出了一種線性調(diào)頻小波(Chirplet)參數(shù)優(yōu)化估計(jì)方法，并將Chirplet分解法用于軸承的故障診斷。李城華等[6]在對(duì)超聲導(dǎo)波檢測(cè)信號(hào)進(jìn)行處理的過(guò)程中，將差分進(jìn)化智能化算法引入匹配追蹤，提高了參數(shù)估計(jì)效率。筆者運(yùn)用快速線性調(diào)頻小波匹配追蹤法[7]對(duì)切筋成形設(shè)備的振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行稀疏分解，提取該設(shè)備正常工作時(shí)的基本特征頻率，作為故障診斷的依據(jù)。

1 線性調(diào)頻小波匹配追蹤

線性調(diào)頻小波匹配追蹤算法基于“Chirplet”變換，其主要思路是構(gòu)造Chirplet原子字典，根據(jù)最大投影匹配原則對(duì)信號(hào)進(jìn)行分解[8]。文獻(xiàn)[9]利用高斯小波構(gòu)造了一種具有較高自由度的四參數(shù)Chirplet原子，其表達(dá)式為

(1)

其中：s,u,ξ,c分別為尺度因子、時(shí)間因子、頻率因子和調(diào)頻率；(s,u,ξ,c)記為γ。

利用該原子對(duì)原信號(hào)x(t)進(jìn)行遞推分解可得

(2)

(3)

2 切筋成形設(shè)備振動(dòng)測(cè)試與分析

2.1 切筋成形設(shè)備振動(dòng)測(cè)試

切筋成形設(shè)備主體部分如圖1所示，該設(shè)備由一臺(tái)電機(jī)帶動(dòng)，主軸的額定轉(zhuǎn)速有4檔：50,90,120,150 r/min，對(duì)應(yīng)的轉(zhuǎn)頻分別為0.83,1.5,2,2.5 Hz。該設(shè)備主要有兩條傳動(dòng)鏈，一條為模具的沖裁運(yùn)動(dòng)，由主軸帶動(dòng)偏心輪機(jī)構(gòu)運(yùn)動(dòng)實(shí)現(xiàn)，另一條是送料機(jī)的往復(fù)運(yùn)動(dòng)。傳動(dòng)鏈內(nèi)含2類(lèi)軸承，第1類(lèi)軸承跟隨偏心輪機(jī)構(gòu)的曲柄作擺動(dòng)運(yùn)動(dòng)，特征頻率難以確定；第2類(lèi)軸承跟隨主軸作旋轉(zhuǎn)運(yùn)動(dòng)，可根據(jù)公式確定軸承在不同轉(zhuǎn)速下的特征頻率(見(jiàn)表1)。為了全面測(cè)量設(shè)備的振動(dòng)情況， 將加速度傳感器安裝在機(jī)箱內(nèi)部傳動(dòng)機(jī)構(gòu)、基臺(tái)、框架上部、模具及送料板等部位(見(jiàn)表2和圖2)。調(diào)整主軸轉(zhuǎn)速，待轉(zhuǎn)速穩(wěn)定后分別對(duì)不同工作轉(zhuǎn)速下帶模具以及拆除模具后的設(shè)備進(jìn)行測(cè)試，通過(guò)IOTech Zonic-book 618動(dòng)態(tài)分析儀及eZanalyst信號(hào)分析軟件采集振動(dòng)信號(hào)。

圖1 切筋成形機(jī)構(gòu)Fig.1 Trimming and forming mechanism

表1 軸承各部位特征頻率

Tab.1 Characteristic frequency of bearing Hz

部位 轉(zhuǎn)速/(r·min-1)5090120150內(nèi)圈16．3629．4439．2549．07外圈14．4826．0634．7543．43保持架0．390．700．941．17滾動(dòng)體6．8212．2816．3720．46

表2 測(cè)點(diǎn)的布置及分析儀對(duì)應(yīng)通道

Tab.2 Distribution of test points and corresponding channels

測(cè)點(diǎn)號(hào)位置通道1機(jī)箱內(nèi)傳動(dòng)機(jī)構(gòu)12送料板23框架上部34下模具45基臺(tái)5，6，7

圖2 測(cè)試點(diǎn)位置示意圖Fig.2 Position of test points

2.2 基于線性調(diào)頻匹配追蹤的振動(dòng)分析

通過(guò)測(cè)試系統(tǒng)完成對(duì)設(shè)備信號(hào)的采集(采樣時(shí)間為1.6 s，采樣頻率為5 120 Hz)，得到7個(gè)通道共56組測(cè)試數(shù)據(jù)。對(duì)56組數(shù)據(jù)進(jìn)行快速線調(diào)頻小波匹配追蹤稀疏分解，迭代次數(shù)為100次，得到不同工況下振動(dòng)信號(hào)的Chirplet時(shí)頻圖。圖中的橫、縱坐標(biāo)分別為時(shí)間(s)、頻率(Hz)，幅值采用分貝(dB)單位，以灰度值表示大小，原子的顏色越趨于黑色，振幅越大。

2.2.1 分析流程與常見(jiàn)時(shí)頻特征

與傳統(tǒng)的頻域圖相比，時(shí)頻圖能夠更清晰地反映信號(hào)時(shí)間、頻率、能量(幅值)三者之間的關(guān)系，將有效信號(hào)成分在背景噪聲中凸顯出來(lái)。利用線性調(diào)頻匹配追蹤進(jìn)行振動(dòng)分析的主要思路就是在時(shí)頻圖上尋找含有故障特征的時(shí)頻原子及其頻率，在此基礎(chǔ)上進(jìn)行故障定位與分析(見(jiàn)圖3)。

圖3 基于線性調(diào)頻小波匹配追蹤的振動(dòng)分析主要流程Fig.3 Major process of vibration analysis based on Chirplet MP

常見(jiàn)的振動(dòng)信號(hào)主要有3類(lèi)：周期信號(hào)、調(diào)頻信號(hào)及沖擊信號(hào)，采用快速線性調(diào)頻匹配追蹤法分解得其時(shí)頻圖，如圖4所示。顯然，在該時(shí)頻圖中周期原子、沖擊原子以及調(diào)頻原子的特征分別代表了這3類(lèi)振動(dòng)信號(hào)。

圖4 3類(lèi)振動(dòng)信號(hào)的時(shí)頻圖Fig.4 Three types of Vibration signals′ Chirp spectrograms

2.2.2 帶上模具振動(dòng)分析

選取通道1的信號(hào)進(jìn)行振動(dòng)分析，信號(hào)的時(shí)頻圖如圖5～圖8所示。對(duì)于一般的旋轉(zhuǎn)機(jī)械而言，在時(shí)頻平面內(nèi)的分布跡線與轉(zhuǎn)速相對(duì)時(shí)間的變化關(guān)系曲線之間具有一定程度的相似性[11]。從時(shí)域圖可看出不同轉(zhuǎn)速下的振動(dòng)信號(hào)均含有比較明顯的沖擊成分,在時(shí)頻圖上表現(xiàn)為一系列沖擊原子，調(diào)頻斜率為90°，頻帶很寬，時(shí)間尺度很小，如圖5中a1所示。沖擊振動(dòng)為主要成分，大部分周期信號(hào)被湮沒(méi)。進(jìn)一步考察可發(fā)現(xiàn)，沖擊具有明顯的周期性，與模具的沖裁周期一致，可見(jiàn)沖擊振動(dòng)是由沖裁運(yùn)動(dòng)引起的，且轉(zhuǎn)速增大，沖擊加速度的峰值也隨之增大。

Chirplet時(shí)頻圖也可以很好地反映如軸承點(diǎn)蝕、斑剝等帶有沖擊振動(dòng)的故障，沖擊原子出現(xiàn)的周期與故障的特征頻率有關(guān)。本設(shè)備的軸承未發(fā)生故障，因此時(shí)頻圖上未出現(xiàn)表1中相應(yīng)特征頻率的沖擊原子。

圖5 50 r/min振動(dòng)信號(hào)及時(shí)頻圖Fig.5 Vibration signal in 50 r/min and chirp spectrogram

圖6 90 r/min振動(dòng)信號(hào)及時(shí)頻圖Fig.6 Vibration signal in 90 r/min and chirp spectrogram

圖7 120 r/min振動(dòng)信號(hào)及時(shí)頻圖Fig.7 Vibration signal in 120 r/min and chirp spectrogram

圖8 150 r/min振動(dòng)信號(hào)及時(shí)頻圖Fig.8 Vibration signal in 150 r/min and chirp spectrogram

2.2.3 不帶上模具振動(dòng)分析

圖9～圖12為拆除上模具后振動(dòng)信號(hào)的時(shí)頻圖。總體上看，沖擊振動(dòng)的次數(shù)與幅值均有所減少，周期振動(dòng)成分體現(xiàn)得比較明顯，其產(chǎn)生有多方面的原因。

1) 不同轉(zhuǎn)速能夠激勵(lì)出結(jié)構(gòu)的固有振動(dòng)模態(tài)，從而產(chǎn)生共振。例如，來(lái)自送料板(通道2)、上部框架(通道3)的信號(hào)含有多個(gè)時(shí)間尺度較大的原子，且中心頻率不隨轉(zhuǎn)速的變化而變化，這些原子的中心頻率即結(jié)構(gòu)的固有頻率。對(duì)比不同轉(zhuǎn)速下的時(shí)頻圖(以120和150 r/min為例)，可以找到6階固有頻率，分別為100,134,185,288,662,848 Hz。圖9、圖10可找到固有頻率335 Hz。

2) 穩(wěn)定運(yùn)轉(zhuǎn)后機(jī)構(gòu)的簡(jiǎn)諧運(yùn)動(dòng)。如圖11、圖12的信號(hào)含有低頻簡(jiǎn)諧成分，頻率均在主軸轉(zhuǎn)頻附近，分別為0.625和1.5Hz，這是由框架的上下往復(fù)運(yùn)動(dòng)引起的。當(dāng)轉(zhuǎn)軸出現(xiàn)不平衡故障時(shí)，會(huì)產(chǎn)生以轉(zhuǎn)頻為振動(dòng)頻率的周期振動(dòng)，但振幅比正常情況偏大，時(shí)頻圖上表現(xiàn)為原子的灰度值變大，顏色變深。此時(shí)應(yīng)依據(jù)監(jiān)測(cè)記錄進(jìn)行對(duì)比，準(zhǔn)確辨別故障。

圖9 120 r/min通道2時(shí)頻圖Fig.9 Chirp spectrogram of channel 2 in 120 r/min

圖10 150 r/min通道2時(shí)頻圖Fig.10 Chirp spectrogram of channel 2 in 150 r/min

圖11 50 r/min通道3時(shí)頻圖Fig.11 Chirp spectrogram of channel 3 in 50 r/min

圖12 90 r/min通道3時(shí)頻圖Fig.12 Chirp spectrogram of channel 3 in 90 r/min

3) 諧振。如機(jī)箱內(nèi)傳動(dòng)機(jī)構(gòu)的振動(dòng)信號(hào)含有基頻216 Hz以及2，3，4，5倍頻的諧波，這是電機(jī)的諧振傳遞至該處所致，如圖13所示。

圖13 50 r/min通道1時(shí)頻圖Fig.13 Chirp spectrogram of channel 1 in 50 r/min

3 結(jié) 論

1) 筆者在實(shí)驗(yàn)測(cè)試的基礎(chǔ)上，總結(jié)了基于快速線性調(diào)頻匹配追蹤算法的振動(dòng)分析的基本流程，利用該方法對(duì)切筋成形設(shè)備的沖擊振動(dòng)及周期振動(dòng)的特征頻率進(jìn)行了提取辨識(shí)，分析了引起振動(dòng)的主要原因，為故障診斷提供了可靠的依據(jù)。

2) 快速線調(diào)頻小波匹配追蹤算法能夠有效克服機(jī)械振動(dòng)中非平穩(wěn)信號(hào)頻率混疊的現(xiàn)象，具有較高的時(shí)頻分辨力，便于信號(hào)辨識(shí)以及故障定位，在故障診斷領(lǐng)域具有較大的發(fā)展?jié)摿蛷V闊的發(fā)展前景。

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10.16450/j.cnki.issn.1004-6801.2015.03.010

*廣東省科技計(jì)劃資助項(xiàng)目(2012B011300010)；廣東省省部產(chǎn)學(xué)研資助項(xiàng)目(2012B091100141)

2013-09-23；

2014-03-12

TH17

陳忠，男，1968年10月生，副教授。主要研究方向?yàn)闄C(jī)械動(dòng)力學(xué)、動(dòng)態(tài)測(cè)試與診斷及精密測(cè)量。曾發(fā)表《基于DIC的柔順結(jié)構(gòu)力傳感單元設(shè)計(jì)與實(shí)驗(yàn)研究》(《機(jī)械工程學(xué)報(bào)》2013年第49卷第9期)等論文。 E-mail：mezhchen@scut．edu．cn