超聲電機摩擦材料局部剝落故障特征提取方法

安國慶，張群虎，安 琪，韓曉慧，李 爭，薛智宏

(河北科技大學 電氣工程學院，石家莊 050018)

行波型超聲電機具有保持轉矩大、無電磁干擾、響應快的特點，被廣泛應用于航空航天、醫療器械、光學儀器、智能機器人和軍事裝備等領域[1-2]。該電機利用壓電材料的逆壓電效應，在彈性體表面激發共振，通過定轉子之間的摩擦作用驅動旋轉。然而，摩擦材料材質配比、粘結層膠質含水量和均勻度、粘結層氣泡混入等因素常會導致摩擦材料局部剝落現象。摩擦材料的剝落邊緣與定子金屬彈性體的持續高強度摩擦，將加速缺損面積的擴增。由于摩擦材料缺損形成的轉子接觸表面金屬材料外露，改變了定轉子接觸面摩擦狀態，摩擦力的不穩定性進而加劇電機轉速的波動性[3]。此外，摩擦材料擴增過程中，電機機械諧振頻率的偏移將導致定子振動幅值的衰減，進而引發超聲電機輸出空載轉速和最大轉矩性能指標的下降，并加速電機性能退化乃至失效[4]。

以TRUM-60-P型號超聲電機為例，其空載轉速及最大轉矩性能指標隨摩擦材料缺損寬度的變化情況如圖1和圖2所示?，F有必要研究一種“非侵入式”的摩擦材料故障特征提取方法，實時對其退化狀態進行監測，防患于未然。

圖1 摩擦材料不同缺損寬度下的空載轉速

圖2 摩擦材料不同缺損寬度下的最大扭矩

電機定子預留的“孤極”區域可利用正壓電效應產生孤極電壓信號，常作為反饋用于監測電機的振動情況[5]。摩擦材料故障對電機振動產生的影響，也將引起孤極電壓信號的變化?；谝陨戏治觯疚膶⒐聵O電壓作為信號分析對象，從中提取能夠表征摩擦材料剝落程度的故障特征。超聲電機作為特種電機，其運行環境存在的振動背景噪聲，以及變頻驅動器的諧波噪聲常間接耦合至孤極電壓信號[6]。尤其在摩擦材料故障初期，故障特征提取較困難，為此有必要對孤極電壓信號進行降噪預處理。

行波型超聲電機最早由Sashida于1983年提出，趙淳生等[7]完成國內首臺該類電機研制。由于該類電機發展時間不長，國內外基于孤極電壓信號的摩擦材料故障特征提取方法相關文獻較少?？紤]到孤極電壓信號與壓電式加速度傳感器監測的振動信號產生機理的一致性，基于振動信號分析的旋轉機械故障診斷方法對本研究具有較大的參考意義。現行主流方法包括小波分析法、EMD(empircal mode decomposition)法、LMD(local mean decomposition)法等。然而，小波分析法存在基函數和閾值選取困難的問題，EMD法存在模態混疊的問題，LMD法在降噪的過程中存在信號突變和端點效應問題[8-10]。文獻[11]提出了局部特征尺度分解(local characteristic-scale decomposition, LCD)算法，并詳細闡述了該方法在解決端點效性和縮短分解時間等方面的優勢；文獻[12-13]分別將LCD法成功應用在滾動軸承故障診斷的降噪預處理和液壓泵性能的退化狀態識別；文獻[14]證明LCD法能有效實現齒輪箱混合故障盲源分離；文獻[15]將LCD法成功應用在轉子碰摩故障特征提取。為提高損傷檢測的靈敏度和可靠性，近年來Teager能量算子受到了國內外學者廣泛關注。文獻[16-17]利用Teager能量算子對微弱故障信息的放大作用提高了對軸承退化狀態識別的靈敏度；文獻[18]將Teager能量算子和小波變換相結合提高了層壓復合材料損傷監測的可靠性。對于超聲電機而言，隨摩擦材料局部剝落程度加劇，定子振動存在削波效應，其故障特征分量所處頻率及其幅值都會發生變化[19]。而Teager能量算子在跟蹤非線性故障信息方面表現出較大優勢[20]。

基于以上分析，本文擬借鑒LCD分解與Teager能量算子在旋轉機械故障信息提取方面的優勢，在超聲電機摩擦材料故障診斷這一新的應用領域進行有益嘗試。首先通過LCD和相關分析的方法實現孤極電壓信號的降噪預處理，其次通過Teager能量算子跟蹤故障分量頻率與幅值信息，最后提出摩擦材料局部剝落故障特征的計算方法。

1 基于LCD和自相關分析的孤極電壓信號重構

1.1 孤極電壓信號的LCD預處理

由于超聲電機負載、轉速、預壓力等因素也會影響孤極電壓信號的幅值，為此首先對信號進行歸一化預處理。設孤極電壓信號原始序列為x(t)(t=1,2,…,N)，則歸一化處理后的孤極電壓信號表示為

(1)

利用LCD方法將歸一化的孤極電壓信號分解成任意兩個相互獨立的內稟尺度分量(intrinsic scale component，ISC)，具體步驟如下。

步驟1確定xN(t)時間序列的極值點Mj(j=1,2,…,S)，并記每個極值點對應的時間為tj(j=1,2,…,S)。取任意兩個相鄰的極大(小)值點(tj,Mj)和(tj+2,Mj+2)構建極值關于時間的函數

(2)

并計算

(3)

由于lj的值僅有2～(M-1)個，需要對兩個端點的值l1和ls進行估計。對時間序列延拓，得到兩端的極值點(t0,M0)和(tS+1,MS+1)，再根據式(3)計算l1和ls的值，采用3次樣條函數擬合所有lj(j=1,2,…,S)，即可得到均值曲線Bl1(t)。

步驟2從原信號中將均值曲線分離，即

h1(t)=xN(t)-Bl1(t)

(4)

h1(t)作為原始序列，重復上述步驟，直到h1j(t)為一個ISC分量，并記CIS,1=h1j(t)。

步驟3將CIS,1從原始數據中分離，即

μ1(t)=xN(t)-CIS,1

(5)

式中，μ1(t)為剩余信號。

步驟4將μ1(t)看作原始信號，重復步驟2～步驟5n-1次，直到剩余信號為一單調信號或小于閾值的常數，則各分量與原始信號之間滿足

(6)

LCD對信號的分解可呈現信號能量在不同尺度上的分布，分解出的各層信號中仍含有噪聲成分，因此需對分解得到的各層信號進一步區分和重構。

1.2 基于自相關分析的ISC重構

設對歸一化的孤極電壓信號進行LCD處理后得到了k個ISC分量，現對每個分量進行自相關分析，所得自相關系數序列可表示為[21]

(7)

式中,τ為時移。

若某ISC分量自相關系數序列中，Rk(τ>0)明顯小于Rk(0)，則認定該分量以噪聲為主，否則可作為有用故障信息分量給予保留。本文首先令某ISC分量的自相關系數序列中Rmax_a=Rk(0)，若Rmax_a=0則將該分量直接剔除，若Rmax_a≠0則搜索下一個相鄰極大值點并記為Rmax_b；其次，將Rmax_a/2作為閾值對Rmax_b進行比較，若Rmax_b

2 基于Teager能量算子的故障特征提取

Teager能量算子可跟蹤信號中故障信息的幅值和頻率的變化，有利于在頻譜分析中凸顯故障頻率分量。對于重構后的連續信號g(t)，其Teager能量算子定義如下[22]

(8)

文獻[23]證明經Teager能量算子處理后的結果與瞬時能量僅相差一個常數，但對振幅和瞬時頻率呈平方變化的放大，有利于對摩擦材料剝落導致的相對較弱故障信息進行跟蹤分析。隨著行波型超聲電機摩擦材料局部剝落面積擴增，一方面其旋轉速度將會逐漸下降，孤極電壓信號包絡的“削波”現象將愈發明顯；另一方面，受摩擦材料剝落影響而引發的低頻段故障信息分量幅值將增大。基于以上分析，首先將Teager能量算子處理后的信號ψ[g(t)]轉換至頻域；其次在低頻段進行搜索，并鎖定該范圍內最大幅值分量，記其幅值為Afault，對應頻率為Ffault；最后，將故障特征定義為

(9)

由式(9)可知，特征值將與故障分量頻率成反比，與其幅值成正比。

3 試驗分析

3.1 試驗數據采集

為檢驗本文所提故障特征提取方法的有效性，摩擦材料局部剝落故障下的孤極電壓信號樣本由行波型超聲電機試驗平臺采集完成，如圖3所示。

圖3 行波型超聲電機試驗平臺

被測行波型超聲電機型號為TRUM-60-P，堵轉轉矩為 0.6 N·m, 空載轉速為 100 r/min。驅動器驅動頻率為40.8 kHz，與其同頻的孤極電壓信號由TiePieengineering公司的HandyscopeHS4型數據采集卡采樣保存。采集卡采樣頻率設為500 kHz，每組樣本采樣時間為0.5 s。以3 mm為單位間隔，通過人為設置不同摩擦材料局部剝落寬度(0～30 mm)，共在預置的11種退化狀態下進行了孤極電壓信號樣本采集(當摩擦材料剝落寬度為30 mm時，電機無法連續平穩旋轉，處于失效狀態)。受篇幅限制，其中0，3 mm，18 mm，30 mm剝落狀態的摩擦材料樣本情況，如圖4所示。

不同剝落狀態對應空載轉速變化情況見圖1。圖1中當剝落寬度≤6 mm時，空載轉速指標退化速降在10%以內，不易察覺。因此，若提取的故障特征既能定量反映缺損寬度，又能敏銳表征摩擦材料小面積脫落情況對早期故障進行預警，將有較大的工程應用意義。

以圖4中樣本為例，采樣的孤極電壓時域信號如圖5所示。

圖4 摩擦層剝落故障樣本

由圖5可知，不同摩擦材料剝落寬度下孤極電壓時域信號波形發生了明顯變化，即故障對電機定子整體振動情況產生了直接影響。相同采樣時間對應的不同樣本，波形包絡“削波”現象明顯，即可從頻譜分析中進一步提取表征退化程度的故障特征。

3.2 基于LCD-Teager的故障特征提取

以圖5中的孤極電壓信號樣本為例，對歸一化后的信號進行LCD預處理，分別共得到7個ISC分量，如圖6所示。

圖5 摩擦材料局部剝落故障下孤極電壓時域信號

圖6 孤極電壓信號ISC分量

將各ISC分量進行自相關運算，自相關系數序列中統計的極點信息,如表1所示。

表1 ISC分量自相關系數序列中統計的極點信息

根據1.2節所述ISC分量重構原則，表中CIS,1～CIS,3分量滿足Rmax_b>Rmax_a/2的要求，歸為“重構分量”，而CIS,4～CIS,7分量由于Rmax_b

將圖7中的重構信號進行頻譜分析，結果如圖8所示。

圖7 LCD-Teager預處理后的孤極電壓時域信號

圖8 LCD-Teager預處理后的孤極電壓頻譜

本文對試驗過程中采集的11組不同局部剝落寬度的孤極電壓信號分別進行LCD-Teager信號預處理。預處理后信號頻譜中故障分量的信息統計,如表2所示。表2中根據式(9)計算得到了不同剝落寬度下的故障特征值。

由表2可知，隨摩擦材料缺損寬度增加，頻譜故障信息分量幅值逐漸增大，分量對應的頻譜位置逐漸減小左移。故障特征值隨摩擦材料局部剝落寬度的變化趨勢,分別如圖9所示。

表2 LCD-Teager預處理后信號的故障分量信息統計

由圖9可知，基于LCD-Teager的故障特征從正常到失效的過程中故障特征近似呈線性趨勢遞增，且在剝落初期(根據圖1中缺損寬度小于等于6 mm，空載轉速指標退化速降在10%以內作為參考)表現出了良好的故障表征能力。

為對比LCD-Teager方法在故障特征提取過程中所起的作用，原始采樣數據對應的故障特征計算結果,如圖10所示。

由圖9和圖10對比可知，原始信號的計算結果雖整體呈上升趨勢，但波動較劇烈，且在摩擦材料剝落寬度18 mm以內無法表征剝落實際程度。

圖9 基于LCD-Teager的故障特征變化趨勢

圖10 未經預處理的原始信號故障特征

3.3 故障特征抗噪性能分析

為驗證故障特征在噪聲環境下的適用性，在原始孤極電壓信號樣本的基礎上仿真疊加了信噪比等級為0的高斯白噪聲信號，并與其他現行主流去噪方法的計算結果進行了對比，結果如圖11所示。圖11中用于對比的方法包括小波分解、EMD分解、LMD分解3類，并參照分解后所得分量的自相關分析重構原則，經Teager能量算子處理后，由式(9)計算出對應的故障特征值。

由圖11中各方法對比可知，在噪聲背景下，Wavelet-Teager方法對應的故障特征，當剝落寬度大于12 mm時波動較大；EMD-Teager方法對應的故障特征在摩擦材料局部面積剝落擴增過程中，整體都呈現較為劇烈的波動趨勢；LMD-Teager在摩擦材料故障初期波動明顯，當剝落寬度大于15 mm時呈現了良好的上升趨勢。本文所提出的基于LCD-Teager的故障特征，較圖7中的計算結果而言，由于受到噪聲干擾，出現了數值整體向下偏置的情況。然而，其在變化趨勢上仍具備近似線性的故障表征能力，較其他傳統方法表現出更好的背景噪聲適用性。

4 結 論

(1)行波型超聲電機摩擦材料出現局部剝落故障后會導致定子振動發生變化，孤極電壓信號低頻段頻譜成分的變化可有效反映故障信息。

(2)ISC的自相關分析重構的方法可有效濾除背景噪聲，Teager能量算子具備放大行波型超聲電機摩擦材料局部剝落故障信息的能力，所提出的基于LCD-Teager的故障特征提取方法可有效表征摩擦材料局部剝落的擴增趨勢，對早期故障有效，且具備一定背景噪聲適用性。

(3)本文所提出的方法適用于行波型超聲電機恒轉矩負載運行情況，然而對于電機非平穩運行下故障特征的優化仍具有較大研究空間。圍繞該故障特征的相關工作，未來還可向摩擦材料退化狀態識別以有效剩余壽命預測方向進一步拓展。