基于變模式分解方法的電梯機房噪聲分析實驗研究

楊治飛 朱巖巖 徐勇濤

（淄博市特種設備檢驗研究院 淄博 255086）

隨著社會經濟的發展,電梯已經成為人們日常生活中不可缺少的交通工具,其給人們帶來便利的同時,也給人們的生活帶來了一些麻煩,如安全隱患、噪聲污染、能源環保等問題[1-3]。本文主要針對噪聲問題展開探討,在此之前已有很多學者對電梯噪聲的產生機制、噪聲測試測量以及噪聲的消除等方面進行了論述。例如,曾欽達針對某一案例進行了噪聲檢驗檢測,解答了為噪聲所困擾不能入睡民眾的疑問[4]；仇林海等[5]曾經提出了一系列方法檢驗噪聲,給出了測量噪聲所用的檢驗儀器、檢驗內容、要求及方法,以及檢驗數據的處理；王聰敏針對高速曳引電梯噪聲產生的起因,提出必要的改進措施,從而減少高速電梯噪聲問題,為同行提供了必要的參考[6]。以上文獻所提出的方法為電梯噪聲檢測和處理都提出了行之有效的途徑,但是仍然存在不足之處,在電梯的維護保養過程中,如果電梯處于較為嘈雜的環境中,維護保養人員需要根據噪聲所產生的具體來源,來確定不同的維護保養方案,噪聲來源可能在曳引機上,也可能在鋼絲繩上,還有可能在限速器等運動部件上,在較為復雜環境中如何確定噪聲具體產生來源,以上文獻中并沒有給出較好的方法。

本文就噪聲具體產生來源這一問題提出了運用變模式分解（Variable Mode Decomposition）方法,變模式分解方法[7]是由Dragomiretskiy 和Zosso 提出的,此方法是針對模態混疊現象的非線性、非平穩信號的處理方法,是基于維納濾波、希爾伯特變換、外差解調等一些成熟的概念,變模式分解方法的優點就是克服了經驗模態分解缺少理論依據和模態混疊現象等缺點。劉江等運用變模式分解方法對原滾動軸承噪聲信號進行分解重構從而達到了信號降噪的目的[8]；趙昕海等利用變模式分解方法將信號分量中的高噪聲分量剔除,而后重組其他分量也達到了很好的降噪效果[9]。由此可以看出變模式分解處理信號分析和提取方面有很大的優勢,本文正是運用變模式分解可以分解復雜噪聲信號這一特點,將復雜的電梯噪聲信號進行分解,然后通過與各個運動部件之間的頻譜關系進行對比,從而找出具體的噪聲產生來源,指導維護保養工作。

1 變模式分解方法的基本原理及仿真

1.1 變模式分解的基本原理

變模式分解方法的本質就是一個求解變分問題的過程,使得每個模態的估計帶寬之和最小。變模式分解方法引入二次懲罰因子α和拉格朗日乘法算子λ（t),把約束性變分問題轉變成非約束性變分問題[10-12]。其中擴展拉格朗日表達式見式（1）。

式中：

k——最終分解的次數；

K——分解內循環終止分解個數的值；

t——信號的時間序列；

ω——每個調幅調頻信號的中心頻率；

j——虛數單位,其作用是將公式中的指數函數分解為正弦和余弦的形式；

δ（t)——函數的符號,無實際意義；

f（t)——原始信號；

uk——分解后的各個模態分量；

ωk——不同模態所對應的中心頻率。

變模式分解方法具體的實現步驟為：

2）不斷地更新uk和ωk,見式（2）、式（3）：

式中：

n——系統質點數。

3）對λ進行更新,見式（4）：

式中：

τ——函數的符號,無實際意義。

1.2 變模式分解信號仿真分析

復合信號s1=0.4×sin（2×π×10×t)+0.6×cos（2×π×20×t)-0.8×sin（2×π×30×t)-0.2,此信號的波形圖如圖1 所示。

圖1 構造信號s1 波形圖

此復合信號s1的采樣頻率是200 Hz,序列長度為1 000,通過觀察無法看出復合信號的任何特征,更無法看出其是由多個單一信號復合而成的,因此就用到了本文提出的變模式分解。經過變模式分解復合信號s1得到4 個分量S1～S4信號的波形圖,如圖2 所示。

圖2 分解后分量的波形圖

由圖2 可以看出,分量S1明顯為一個幅值大小為0.2 的直流分量,而分量S2對應0.4×sin（2×π×10×t)分信號,分量S3對應0.8×sin（2×π×30×t)分信號,分量S4對應0.6×cos（2×π×20×t)分信號。從圖2 中可以很直觀地看出直流分量S1,但是從其他3 個分量波形圖只能看出各自幅值的大小,而無法看出頻率,于是對分量S2～S4進行頻譜分析,將3 個分量的頻譜分析圖譜和原始復合信號的頻譜分析圖譜進行比對得到了圖3。

圖3 復合信號和單個分量頻域對比圖

在圖3 中,能夠明顯看出3 個分量的頻率和初始復合信號之前的分信號是相對應的。由此實驗可以看出,變模式分解方法在對復合信號分解方面是十分有效的,并且每一個分量可以完全被分離出來,被分離出來的分量,在后期的信號分析和噪聲來源對比方面,要比初始復合信號更加簡便可靠。

2 實驗分析

本文在實驗環節,采用了某商場內貨梯機房的噪音信號,本貨梯的基本參數為：運行速度為0.5 m/s,噸位為1 000 kg,曳引機電壓為380 V,導繩輪1 個,限速器1 個,制動器為鼓式制動器,3 層3 站3 門,曳引輪直徑為48 mm,反繩輪直徑為408 mm,限速器節圓直徑為240 mm。聲音采集設備的采集頻率為50 kHz,收集的初始信號是長度為40 s 的電梯機房噪聲錄音,如圖4 所示。

圖4 原始噪聲信號和截取部分信號波形圖

圖4 中的s1為原始噪聲信號,S1為截取該錄音部分信號進行分解的部分,其中的截取實踐部分是在原始信號當中截取的,對截取部分做變模式分解,分解分量個數從2 到5 分別進行,最終通過參數調整得出,把截取信號分解為3 個分量最為合適,3 個分量的幅值最接近原始信號的幅值,此時說明該噪聲信號的主要來源為3 個不同頻率噪聲復合,如圖5 所示。

圖5 分解后的分量波形圖

在時域圖譜中很難看出信息,于是對3 個分量分別做頻譜分析得到了分量的頻率圖譜,如圖6 所示。

圖6 分量的頻譜分析圖譜

從圖6 可以明顯看出,3 個分量的幅值和頻率都是不一樣的,且頻率較為集中,具體頻率關系見表1。

表1 分量頻譜分析倍數值

由文中所給出的電梯相關參數,可以計算機房內旋轉部件的轉速,見表2。

表2 機房內各個旋轉部件轉速

此時將表1 中的頻率和表2 中的轉動頻率做整除計算,如若得出的結果約為整數倍則可以得出對應關系,具體結果見表3。

表3 分量信號與旋轉部件對應關系

觀察表3 發現3 個分組中,分組（I）中的曳引輪轉動頻率與分量S2頻率約為整數倍關系,反繩輪轉動頻率與分量S1頻率為整數倍關系,限速器轉動頻率與分量S3頻率約為整數倍關系,而分組（II）和分組（III）中的組合倍數關系并不明顯,由此可以推斷出各分量噪聲的產生部件對應關系。噪聲的強度是由噪聲本身幅值大小來決定的,所以根據表1 中的內容可知,該電梯機房噪聲的主要來源為反繩輪,曳引機噪聲次之,限速器所產生的噪聲最小。實驗分析結束后,與電梯維護保養人員進行現場確認,發現反繩輪滾動軸承滾珠破碎,經更換軸承后噪聲有了明顯的改善。

3 總結

本文基于MATLAB 軟件,運用變模式分解的方法,對電梯機房的噪聲進行分解,得到不同頻率的分量,進而又對分量進行分析討論,把分量的頻率與電梯運動過程中的運動部件運動頻率進行對比,最終找到了產生噪聲的主要分量,從而確認了噪聲的主要產生來源,為電梯的維護保養提供了指導。本方法的優點是對運行環境的要求低,即使在復雜的噪聲環境下也可以對噪聲信號進行分析,再者本方法的處理速度快,程序較為簡單,對于運行硬件要求不高,從而可以基于本方法制作輕便易攜帶的儀器,用于日常的檢驗檢測工作中。當然,本方法也存在一些不足之處：1）確定變模式分解的分解層數（即分量的個數）是比較難的；2）后期的分析對比部分,要求使用本方法的人員要充分了解所要檢測電梯的各個參數,如曳引機的轉速、導繩輪的轉速、電梯的運行速度、限速器的運轉速度、制動器類型、供電電源的相關參數等,因為這些參數都是產生噪聲的來源,在后期的頻率對比篩選過程中都要用到。