近場聲全息技術在電機軸肋板故障檢測中的應用

張 文，劉 娟，杜崇杰，趙思博，王震洲

(1.樂亭縣氣象局，河北唐山 063600;2.河北科技大學信息科學與工程學院，河北石家莊 050018； 3.國家電網河北省電力公司，河北石家莊 050022；4.河北科技大學材料科學與工程學院，河北石家莊 050018)

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近場聲全息技術在電機軸肋板故障檢測中的應用

張 文1，劉 娟2，杜崇杰3，趙思博4，王震洲2

(1.樂亭縣氣象局，河北唐山 063600;2.河北科技大學信息科學與工程學院，河北石家莊 050018； 3.國家電網河北省電力公司，河北石家莊 050022；4.河北科技大學材料科學與工程學院，河北石家莊 050018)

機械設備的安裝環境隨需求的變化而變化。為了實現電機軸肋板在各種工況下的故障檢測,通過采集電機工作時肋板的振動信息，采用圖像處理的方法，將故障下的特征向量與標準正常狀態下的特征向量對比后進行分類，從而辨識出故障的類別。通過模擬仿真和實驗兩種方式對聲成像方法進行驗證，證明了其正確性和普遍適應性。聲成像檢測方法，不僅解決了檢測機械設備的傳感器在某些工作環境中安裝不便的問題，而且進一步提高了故障檢測的準確性。

電機學；故障診斷；波束形成；模式識別；近場聲全息；特征提取

張 文，劉 娟，杜崇杰，等.近場聲全息技術在電機軸肋板故障檢測中的應用[J].河北工業科技,2016,33(5):428-432.

ZHANG Wen, LIU Juan, DU Chongjie,et al.Application of near field acoustic holography in fault detection of motor shaft floor[J].Hebei Journal of Industrial Science and Technology,2016,33(5):428-432.

電機軸肋板是電機的重要部件，在電機運轉過程中，運行噪聲包含著電機軸肋板是否正常運行的狀態信息。提取正常狀態下設備的噪聲特征作為狀態信息，將機械運行的狀態信息與之比對，對電機軸肋板進行故障檢測，這種技術被稱為聲學故障檢測技術[1]。傳統方法采用單點法進行測試，這種方法只能得到機械設備局部的聲場信息，并且容易受到干擾。本文主要采用近場聲全息成像技術，結合圖像處理、特征值提取以及模式識別等技術，對得到的聲像信息進行故障檢測[2]。

近場聲全息技術(near acoustical holography, NAH)由傳統聲全息技術發展而來，通過測量聲源附近的聲壓信號，重構聲學參量，估算空間三維聲場的矢量聲強場分布、結構聲輻射功率、輻射功率、聲場抗性指數和遠處指向性模型等。利用近場聲全息聲像進行故障檢測，不僅可以提高檢測的分辨率，還可以對機械當中的某些微弱的故障信號進行檢測[3]。由于其廣泛的適應性，近場聲全息技術的應用領域得到了進一步拓展。

1 近場聲全息技術故障檢測流程

近場聲像對機械故障進行檢測時，應根據噪聲源的大小、輻射聲信號主要的頻段范圍以及分辨率等多項因素，選擇合適的處理方案，其故障檢測流程如圖1所示。

圖1 故障檢測流程圖Fig.1 Flow chart of fault detection

NAH技術對樣本進行處理后，得到聲源面重構矩陣。在傳聲器陣列測量中，獲取近場NAH聲像，得到聲源面重構矩陣，根據奇異特征值得出的支持向量機進行訓練分類[4]。判斷出最佳識別特征向量和最佳分類器參數，根據這些識別信息的量值判斷出該故障的類別[5]。

2 故障特征提取算法

本文主要采用基于灰度共生矩陣的紋理特征和基于矩陣奇異值的代數特征的提取方法來提取特征值，同時把框架理論完善、識別效果高、泛化能力好的支持向量機作為模式識別的分類器[6]。特征提取算法流程圖如圖2所示。

圖2 機械設備的故障診斷流程圖Fig.2 Flow chart of fault diagnosis of mechanical equipment

由于奇異值具有旋轉、轉置、位移和鏡像不變的特性，使其在模式識別，信號處理方面得到了廣泛應用[7]。在奇異向量中選取若干個大的有效數值，可以實現圖像信息的準確定位[8]。

故障檢測過程中，首先利用傳聲器陣列測量技術，將諸如軸場產生的疲勞裂紋、零件斷裂失效故障[9]，受應力導致的磨損類故障，軸承、鍵槽間的磨損故障[10]，三相電不平衡故障等各種狀況整合匯總，形成一個樣本庫。采用NAH技術對樣本進行處理后，得到聲源面重構矩陣[11]。

根據奇異值理論，可以分析，A是m×n(首先假定m>n)，并且它的秩為r(r

UTAV=Σ。

(1)

A=UΣVT。

(2)

在對圖像進行處理時，若對奇異值k=|i-j|向量的前若干項進行處理，選取有效項，可以降低識別特征信息的冗余度[13]。

在聲像紋理識別時經常采用灰度共生矩陣法，所以在提取特征值的時候，首先需要對圖像區域的灰度共生矩陣進行統計[14]。

灰度共生矩陣主要是通過研究灰度的空間相關特性來描述紋理，獲取圖像上保持某特定距離的2個像素值。在對像素進行處理后，需根據12種紋理特性來組成特征識別向量[15]。

角二階矩陣

(3)

對比度

(4)

相關

(5)

熵

(6)

方差

(7)

u為p(i,j)的均值。

逆差距

(8)

和平均

(9)

和方差

(10)

和熵

(11)

差平均

(12)

差方差

(13)

k=|i-j| 。

差熵

(14)

k=|i-j| 。

不同的紋理特性組成不同特征識別向量后，用于不同的故障檢測。

3 電機軸肋板振動異常的故障檢測

3.1 振動異常的故障檢測仿真

通過肋板陣速的分布來判斷振源的位置，也可以通過故障和正常情形狀態下的振速對故障進行診斷。肋板的激振點分布如圖3所示。

圖3 肋板振點分布圖Fig.3 Distribution map of floor vibration

肋板的激振點的振速可以通過近場聲全息技術獲取，然后對奇異值進行處理，得到識別向量，最后采用支持向量機訓練樣本的特征值得到最佳的識別向量和分類器參數，利用這些參數可以對后邊得到的數據進行處理，進而判斷故障的類別(見圖4)。在進行故障診斷時可以通過觀察特殊頻率處的幅度來判斷機械設備的運行狀況。各點激振力大小設定如下：1)振點1處的作用力在6.2～8.2 N之間變化；2)振點2處的作用力在4.6～6.8 N為正常狀態，大于6.3 N為故障狀態；3)振點3處的作用力在5.7～8.7 N之間變化。

圖4 肋板陣速響應分布圖Fig.4 Rib array response speed distribution

由圖4可以直觀地看出有3個振源，一階振型只有肋1的右側時有兩處振動最大的部分，當肋1右側的激振點位置與峰值位置相近時，振源和激振點位置吻合，當激振點與峰值位置有些偏差時，振源位置和激振點偏離，并且偏向峰值位置。在驗證仿真結果的同時，為了進一步驗證實驗結果的準確性，在實驗過程中增加了干擾振源，對不同奇異值識別結果如表1所示，以此證明了近場聲成像診斷方法的有效性和可行性。

表1 有干擾振源實驗時的識別結果

3.2 振動異常的故障檢測實驗設置

根據仿真模型來搭建試驗臺(見圖5)。激振點位置見圖6。圖6中：激振點1(0.12 m，-0.09 m)，激振點2(0.22 m，0.09 m)，激振點3(-0.18 m，0.09 m)，肋板1的長度為0.37 m，另一個肋板的長度為0.56 m。

圖5 試驗臺Fig.5 Table of experiment

圖6 激振點位置Fig.6 The excitation point

近場聲全息試驗過程中，傳聲器之間的距離為0.08 m,聲全息掃描的范圍為0.8 m×0.8 m，每一個過程中可以采集10個通道的聲場信號，并且記住傳聲器的坐標編號。利用NAH對這些樣本進行處理，根據處理結果可以精確地找出故障點，并對這些故障進行處理。

4 結 語

本文通過采集電機工作時肋板的振動信息，應用近場聲全息成像技術獲得監測信息；采用基于灰度共生矩陣的紋理特征和基于矩陣奇異值的代數特征提取方法來提取特征值，同時應用支持向量機作為分類器。通過仿真和實驗2種方式，驗證了該方法的可行性和有效性,識別效果明顯提高。

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Application of near field acoustic holography in fault detection of motor shaft floor

ZHANG Wen1, LIU Juan2, DU Chongjie3, ZHAO Sibo4， WANG Zhenzhou2

(1.Laoting County Meteorological Bureau, Tangshan, Hebei 063600,China; 2. School of Information Science and Engineering, Hebei University of Science and Technology, Shijiazhuang, Hebei 050018,China; 3. State Grid Hebei Electric Power Company,Shijiazhuang, Hebei 050022,China; 4. School of Materials Science and Engineering, Hebei University of Science and Technology, Shijiazhuang, Hebei 050018,China)

The installation environment of mechanical equipment varies with demands. In order to realize fault detection of the motor shaft floor under various conditions, the vibration information of the motor shaft floor is collected when motor works, and by the method of image processing, the eigenvector under fault condition and the eigenvector under normal condition are compared and classified, so that the fault category is known. the method is verified by simulation and experiment, respectively, and the correctness and general adaptation of the method are proved. The acoustic imaging detection method not only solves the problem that the sensor is constantly installed in some working environment, but also improves the accuracy of fault detection.

electrical machinery; fault diagnosis; beam forming; pattern recognition; near field acoustic holography; feature extraction

1008-1534(2016)05-0428-05

2016-06-26;

2016-09-06；責任編輯：李 穆

河北省科技支撐計劃項目(16273705D)

張 文(1983-)，男，河北唐山人，工程師，主要從事故障檢測相關方面的研究。

劉 娟。E-mail:1660779101@qq.com

TM07

A

10.7535/hbgykj.2016yx05012