基于能量聚集度經驗小波變換的齒輪箱早期微弱故障診斷

王友仁 陳 偉 孫燦飛 孫 權 黃海安南京航空航天大學自動化學院，南京,211106

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基于能量聚集度經驗小波變換的齒輪箱早期微弱故障診斷

王友仁 陳 偉 孫燦飛 孫 權 黃海安
南京航空航天大學自動化學院，南京,211106

齒輪箱早期故障的故障特征不明顯，振動信號呈現出強烈的非線性、非平穩現象，為此,提出了一種基于能量聚集度經驗小波變換(EA-EWT)的齒輪箱故障診斷方法。首先對采集的振動信號進行EA-EWT分解，對分解后的各層信號采用最大峭度-包絡譜熵準則進行敏感分量篩選，再利用最小熵解卷積對篩選出的分量信號進行降噪處理，對降噪后信號進行Hilbert包絡譜分析，通過包絡譜中的頻率成分識別出故障類型，實現早期故障診斷。試驗結果表明，該方法能夠明顯增強早期微弱故障特征，提高齒輪箱早期故障診斷性能。

經驗小波變換；最大峭度-包絡譜熵；齒輪箱；故障診斷

0 引言

齒輪箱是機械設備中必不可少的傳動裝置，廣泛應用于航空、航天、農業、電力等領域。齒輪箱工作環境復雜，故障發生概率高、易損壞，因此準確實現齒輪箱早期微弱故障診斷，對避免經濟損失具有重要意義。齒輪箱發生早期微弱故障時，由于故障不明顯從而導致振動響應微弱，而齒輪箱內部存在多對齒輪嚙合，故障齒輪和其余齒輪嚙合會產生調幅和調頻效應，故障齒輪會引起動態信號調制，增大了故障診斷的難度;另外由于負載變化會導致齒輪箱振動信號強烈的非線性、非平穩特性，種種原因疊加就加大了早期微弱故障診斷難度。

小波變換、經驗模態分解(EMD)、集合經驗模態分解、局部均值分解(LMD)等方法[1-4]，常被用于旋轉機械故障診斷領域。小波變換雖改進了短時傅里葉變換的固定窗函數的缺陷，但對于不同的振動信號，其小波基函數選擇不一致，缺乏自適應性；EMD能夠將信號自適應分解為多分量，對所有分量做Hilbert變換能得到信號的時頻分布，但EMD方法中存在模態混疊、欠包絡、過包絡、端點效應等問題；LMD方法雖然是一種良好的自適應時頻分析方法，但該方法對噪聲敏感，噪聲成分使LMD分解層數增加，還可能導致算法不收斂等問題，致使原始故障特征信息提取困難。DAUBECHIES等[5]提出了同步壓縮變換方法，在小波尺度域實現重分配，改善了小波變換時間-尺度域產生的頻率模糊現象。DRAGOMIRESTKIY等[6]提出的變分模態分解也廣泛應用于機械故障診斷領域，但該方法需要人為給定分解模態數量，當指定模態數量少時，則一個模態分量里面存在多個分量，無法正確區分；反之，當模態數量過多時，則計算量加大，且會出現較多模態分量接近的成分。GILLES等[7]結合EMD的自適應小波分析的框架，提出了一種新的自適應信號處理方法，即經驗小波變換(empirical wavelet transform ,EWT)方法。該方法的優點在于能夠構建合適的正交小波濾波器組，對信號的頻譜進行劃分，提取具有緊支撐的調幅調頻成分，不存在模態混疊以及虛假分量等問題。該方法依據信號的頻譜幅值進行頻帶劃分，需要人為給定分解層數，文獻[8-11]均對該方法做了一定的改進。當齒輪箱發生早期故障時故障特征微弱且易被干擾信號影響，信號呈現強烈的非線性非平穩性的多分量調幅調頻特征，由于故障特征體現在復雜的邊頻帶信息中，直接對振動信號進行EWT分解會出現較多模態分量接近的成分，且易丟失故障特征信號。

針對上述問題，本文引入能量聚集度概念，通過能量聚集度極值點的分布確定頻帶寬度與頻帶中心，提出了基于能量聚集度經驗小波變換(energy aggregation and empirical wavelet transform, EA-EWT)和最小熵解卷積的齒輪箱故障診斷算法，并通過試驗結果證明了該方法的有效性。

1 理論基礎

1.1 經驗小波變換(EWT)

圖1 經驗小波變換的頻帶分割Fig.1 Band splitting of empirical wavelet transform

劃分的N個連續區間Λn滿足下式：

Λn=[wn-1,wn]n=1,2,…,N

(1)

(2)

確定頻帶支撐區間Λn后，GILLES等[7]根據Meyer小波的構造方法構造的經驗小波尺度函數φn(w)和小波函數ψn(w)分別為

(3)

(4)

其中,過渡函數β(x)=x4(35-84x+70x2-20x3)。

(5)

近似系數通過尺度函數與信號內積產生：

(6)

(7)

1.2 能量聚集度經驗小波變換(EA-EWT)

EA-EWT算法在EWT的理論框架下，結合小波分析理論與能量聚集度理論實現信號自適應分解。為了衡量時頻分析法的能量聚集度，引入頻帶能量聚集度概念，頻帶能量聚集度定義為位于區間R中的信號平均能量與位于區間R外的平均能量的比值。時頻分析法的能量聚集度CM定義為

(8)

k=s,2s,…,maxs

其中，average()為求平均值函數，TFR(*,*)為時頻域函數，s為最小頻率分辨率，區間(t,ω)對應信號頻率區間[k-δ,k+δ](δ∈R)，δ為能量聚集度帶寬因子。

對于能量聚集度的計算，先對信號進行STFT轉換至時頻譜，得到信號的時頻分布，再對時頻域利用式(8)計算k=1s,2s,…,maxs的能量聚集度頻率分布，實現時頻域至頻率-能量域的轉換。自適應分割頻帶方法為:假設將頻域支撐[0,π]分割成N個連續的部分，用wi表示各片段之間的邊界，如圖2所示，每段可以表示為

Λi=[wi-1,wi]i=1,2,…,N

(9)

(10)

圖2 EA-EWT頻帶分割Fig.2 Band splitting of EA-EWT

圖3 EA-EWT算法流程圖Fig.3 Flow chart of EA-EWT algorithm

1.3 最大峭度-包絡譜熵篩選準則

周期性沖擊信號是齒輪局部故障的主要特征，峭度系數Kp對微弱沖擊信號敏感，通常作為敏感分量的篩選指標，其表達式為

(11)

其中，p(x)表示信號x的概率密度。當齒輪箱出現早期故障時，峭度指標中x4因子使分子增大更快，分母增大相對緩慢；而故障嚴重時沖擊成分迅速增加使得Kp中的分母系數增大更快，使得峭度系數反而減小。

包絡譜分析為機械故障診斷領域常用方法，包絡譜熵為包絡譜復雜度衡量指標，故障周期性越明顯時，信號包絡譜熵值就越小，包絡譜熵計算公式為

(12)

其中，(p1,p2,…,pn)為包絡譜信號的幅值概率密度。為了克服上述將峭度作為篩選指標的不足，提出一種最大峭度-包絡譜熵指標。考慮到隨著沖擊成分的增加，峭度與包絡譜熵的降低速率不一致，為了實現最大峭度-包絡譜熵指標隨著周期性沖擊分量增強而增大，引入了參數σ，記最大峭度-包絡譜熵為Kσ，有

Kσ=(Kp)σ/SE

(13)

1.4 最小熵解卷積降噪方法

最小熵解卷積(minimum entropy deconvolution，MED)的目的是通過建立最優濾波器組消除噪聲影響，使解卷積的結果突出周期性脈沖信號，此特性尤其適合齒輪箱故障診斷。設齒輪箱局部故障時振動信號離散表達式為

y(n)=h(n)*x(n)+e(n)

(14)

式中，y(n)為測量的振動加速度信號;x(n)為輸入的周期沖擊信號;e(n)為噪聲信號。

(15)

(16)

可得到

(17)

ω=A0R(y)-1R(x3,y)

(18)

2 診斷算法設計

根據上述分析，為增強故障特征，提出基于EA-EWT和MED的齒輪箱早期故障診斷方法，算法實現流程設計如下：

(1)采用EA-EWT實現振動信號的自適應分解，得到具有物理意義的多分量振動信號。

(2)對分解的多分量信號采用基于最大峭度-包絡譜熵(Kσ)準則進行選擇，選取Kσ最大的分量。

(3)對選擇出的敏感分量進行最小熵解卷積，進一步消除噪聲影響突出沖擊成分，實現故障特征增強。

(4)對降噪后的信號進行包絡解調分析，通過故障特征頻率識別進行齒輪箱故障診斷。

3 仿真分析

為驗證本文提出的能量聚集度經驗小波變換的優越性，構造仿真信號，分別與EMD、EWT方法進行對比，驗證所提出方法的可行性和有效性。仿真信號x(t)由調幅調頻成分x1(t)、x2(t)、x3(t)三部分組成，信號時頻譜如圖4所示，信號采樣頻率設置為4096 Hz，連續采樣時間為1 s,即

(19)

(a)仿真信號時域圖

(b)仿真信號頻域圖圖4 仿真信號時頻譜Fig.4 Simulation signal time-frequency spectrum

圖5所示為EWT自適應頻帶劃分，頻帶數量為4，EWT按照傅里葉變換峰值將x1(t)分成兩個分量，卻將x2(t)和x3(t)劃分成一個分量。圖6所示為不同頻段的EWT分解得到的時域信號，由于機械故障中的故障特征一般為邊頻帶特征體現，所以采用EWT頻帶劃分方法易損失故障特征信息。

圖5 EWT自適應頻帶劃分 Fig.5 EWT adaptive frequency division

圖6 EWT分解結果圖Fig.6 Decomposition results of EWT

由EMD自適應分解得到的多分量信號如圖7所示。EMD分解得到12個模態分量IMF，其中分量CIMF1不僅包含以200 Hz為頻率中心的分量x1,同時包括分量x2和x3，出現了多模態分量的混疊，而CIMF5～CIMF12均為產生的過多的模態分量。

(a)1～4模態分量時頻圖

(b)5～8模態分量時頻圖

(c)9～12模態分量時頻圖圖7 EMD分解結果圖Fig.7 Decomposition results of EMD

圖8所示為EA-EWT方法檢測出的支撐邊界，由圖8可以看出,EA-EWT將振動信號按能量聚集度自適應地確定3條頻率分割線，劃分頻率區間，區間的頻率中心分別對應200 Hz、600 Hz、1000 Hz，與實際給定信號一致。圖9所示為采用EA-EWT分解得到的結果，其中4個分量中c2、c3、c4分別對應給定信號中的x1、x2、x3，c1為殘余分量信號。

圖8 EA-EWT頻帶邊界Fig.8 EA-EWT band boundary

圖9 EA-EWT分解結果圖Fig.9 Decomposition results of EA-EWT

綜上分析可得：EA-EWT方法可以自適應分解信號，同時消除模態混疊，保留邊頻帶信息，適合于齒輪箱故障診斷。

4 試驗

4.1 試驗說明

試驗在QPZZ-Ⅱ旋轉機械振動分析及故障診斷試驗平臺上完成。試驗平臺由變速驅動電機、多功能可編程控制面板、齒輪傳動齒輪箱、磁粉制動器、壓電式加速度傳感器、轉速傳感器、數據采集器等構成。整個系統固定在底座上，由交流異步變頻電機(功率750 W，轉速控制范圍為0～1500 r/min)提供動力作為輸入端，驅動電機和磁粉制動器由不同的調節器來控制，用以調整不同轉速和負載，并控制加載時間，實現模擬不同工況，試驗平臺結構見圖10。試驗平臺主動齒輪齒數z1=55，從動齒輪齒數z2=75。加速度傳感器安裝于齒輪箱頂部，采樣頻率設置為5120 Hz，給定輸入軸轉速為880 r/min，采集大齒輪正常與點蝕狀態下的振動加速度信號，為了更加接近實際情況，加入-1dB噪聲，進行對比分析。

圖10 齒輪箱試驗平臺Fig.10 Gearbox test rig

4.2 試驗信號分析

齒輪點蝕是常見的齒輪箱早期故障，對齒輪點蝕故障進行試驗分析，選取數據長度為5120點。

圖11為齒輪點蝕故障振動信號時頻域波形圖，從圖11a中可看到明顯的沖擊信號，但無法判別齒輪故障信息。為對比分析，首先采用EWT方法進行分解，指定頻帶數N=15，圖12所示為EWT的頻帶劃分區間，頻譜分量集中于嚙合頻率500 Hz處，此時易使故障特征信號丟失，而在高頻區間劃分為一個分量，此時無法提取微弱的故障特征信息。

(a)點蝕故障時域圖

(b)點蝕故障頻域圖圖11 點蝕故障振動信號波形圖Fig.11 Waveform of pitting fault vibration signal

圖12 點蝕故障EWT頻帶劃分Fig.12 Pitting fault frequency division of EWT

用本文方法對振動信號采用EA-EWT分解，設置頻率聚集度因子δ=10，分解后得到頻帶劃分如圖13所示，能得到24個單分量信號。

對于EA-EWT分解得到的單分量，采用最大峭度-包絡譜熵準則進行敏感分量篩選，通過分析數據，設置σ=1/3時取得較好的效果，因此設置Kσ的σ=1/3，篩選得到系數最大的分量為分量11，分量11的時域信號如圖14所示。圖14中，篩選出的敏感分量中可見沖擊特征明顯，對比圖11的原振動信號，體現了本文所提出方法的優越性。對篩選出的分量信號采用最小熵解卷積降噪，設置迭代次數M=100，濾波器L=120，如圖15所示。圖15相比圖14，噪聲干擾成分基本得到消除，使得沖擊成分更加明顯，相鄰沖擊分量的時間間隔為Δt，對應故障特征頻率為fr。

圖13 點蝕故障EA-EWT頻帶劃分Fig.13 Pitting fault frequency division of EA-EWT

圖14 Kσ最大系數分量信號Fig.14 Time signal of Maximum coefficient

圖15 MED降噪后信號Fig.15 Noise reduction signal of MED

對降噪后信號進行包絡譜解調分析。在試驗中設定轉速ns=880 r/min，即轉頻fs=14.667 Hz，主動齒輪齒數z1=55，從動齒輪齒數z2=75，從動齒輪故障特征頻率fr=10.75 Hz，其包絡譜如圖16所示。從圖16中明顯可見，故障特征頻率fr及其倍頻出現了明顯的峰值分量，這對應周期性沖擊成分所對應的頻率段，由此能判斷從動齒輪發生了局部故障。

圖16 點蝕故障包絡譜Fig.16 Envelope spectrum of pitting fault

5 結論

(1)針對齒輪箱發生早期故障問題，提出了一種基于能量聚集度經驗小波變換的齒輪箱故障診斷算法，仿真分析與試驗結果證明了此方法是可行有效的。

(2)該方法融合EMD、小波變換和EWT的優點，引入能量聚集度指標，指定能量聚集度帶寬因子δ，獲得有限的能量聚集度極值點，根據能量聚集度極值點自適應地計算分解頻帶數量與頻帶寬度，該方法避免了模態混疊與虛假分量。

(3)該方法能較好地保留振動信號邊頻帶信息，增強故障特征信息，適用于齒輪箱早期故障診斷。

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(編輯 王艷麗)

Early Weak Fault Diagnosis of Gearboxes Based on Energy Aggregation and EWT

WANG Youren CHEN Wei SUN Canfei SUN Quan HUANG Haian

College of Automation Engineering, Nanjing University of Aeronautics and Astronautics,Nanjing,211106

For the early faults of gearboxes, the fault features were not obvious, and the vibration signals were nonlinear and non-stationary, a method was proposed based on energy aggregation and EWT (EA-EWT). Vibration signals were decomposed by EA-EWT, and the maximum kurtosis envelope spectrum entropy criterion was used to filter the sensitive signals. For the selected signals, the minimum entropy deconvolution was used to reduce the noise. The Hilbert envelope spectrum of the signals was analyzed after noise reduction, and the fault types were identified by the frequency components in the envelope spectrum to realize the early fault diagnosis. The experimental results show that the new method may significantly enhance the early weak fault characteristics and improve the early fault diagnosis performances.

empirical wavelet transform(EWT); maximum kurtosis and envelope spectrum entropy; gearbox; fault diagnosis

2016-07-20

國家商用飛機制造工程技術研究中心創新基金資助項目(SAMC14-JS-15-01);航空科學基金資助項目(2013ZD52055)

TH113

10.3969/j.issn.1004-132X.2017.12.015

王友仁，男，1963年生。南京航空航天大學自動化學院教授。主要研究方向為航空綜合測試、故障診斷與健康預報。陳 偉(通信作者)，男，1991年生。南京航空航天大學自動化學院碩士研究生。E-mail:weichen_cole@126.com。孫燦飛，男，1979年生。南京航空航天大學自動化學院博士研究生。孫 權，男，1988年生。南京航空航天大學自動化學院博士研究生。黃海安，男，1992年生。南京航空航天大學自動化學院碩士研究生。