基于冲击时频原子的匹配追踪信号分解及机械故障特征提取技术

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基于匹配追踪算法的复合材料冲击损伤成像技术

基于匹配追踪算法的复合材料冲击损伤成像技术冯勇明;周丽【摘要】基于Lamb波和匹配追踪算法,提出了一种损伤成像方法,对复合材料冲击损伤进行在线的连续监测.首先针对Lamb波监测的特点,提出了匹配追踪方法的快速实现方案,将信号分解为多个Chirplet原子的线性组合,建立了Lamb的弥散效应与Chirplet原子的调频斜率之间的关系,模拟结果表明Chirplet原子能准确地匹配失真变形的窄带脉冲信号；根据损伤前与损伤后的信号差别,提出了一种基于Lamb波能量特征差异提取的损伤指标；进一步采用改进的RAPID算法进行损伤成像,将损伤情况可视化.结果表明所提方法可行和有效.%A damage imaging method using Lamb wave and matching pursuit method for continuous on-line monitoring of composite was proposed.First, a signal processing method is developed using matching pursuits.It can decompose Lamb signals into a linear expansion of several chirplet atoms with a fast operation speed.Second, the relationship between Lamb wave's dispersion and chirplet's chirp rate is developed.It shows that the chirplet atom can match the dispersion pulse accurately, and it can be used to identify the modes of Lamb waves.Third, according to the signal difference before and after damage, a damage index can be get from the differences in the energy characteristics of lamb wave.The image that indicates the damage can be obtained by the RAPID algorithm.The experimental results demonstrate the applicability and effectiveness of the proposed method.【期刊名称】《爆炸与冲击》【年(卷),期】2012(032)003【总页数】8页(P259-266)【关键词】固体力学;损伤成像;匹配追踪;复合材料;结构健康监测【作者】冯勇明;周丽【作者单位】南京航空航天大学机械结构力学及控制国家重点实验室,江苏南京210016;南京航空航天大学机械结构力学及控制国家重点实验室,江苏南京210016【正文语种】中文【中图分类】O346.5;V214.8先进的复合材料已在航空航天飞行器结构上得到了广泛应用，但复合材料结构在制造和使用过程中，不可避免地会受到损伤，尤其是低能量物体的冲击造成的损伤，这种损伤往往表现为目不可检的内部分层、基体开裂和纤维断裂，对结构的安全使用造成严重威胁。

基于信号稀疏表示和瞬态冲击信号多特征提取的滚动轴承故障诊断

基于信号稀疏表示和瞬态冲击信号多特征提取的滚动轴承故障诊断孟宗;殷娜;李晶【摘要】在滚动轴承故障信号特征分析中,针对瞬态冲击信号稀疏表示和特征提取问题,提出一种基于IChirplet原子的故障信号多重特征提取方法.在分析故障信号特点的基础上,构建IChirplet原子库,利用优化的OMP算法进行原子寻优,然后提取IChirplet原子的时频参数和重构信号的敏感特征作为特征参量,通过PSO SVM 实现故障分类.实验证明IChirplet原子与滚动轴承故障信号有较好的匹配性,且多重特征的提取能够有效表征故障信息,更准确地判断轴承故障类型.【期刊名称】《计量学报》【年(卷),期】2019(040)005【总页数】6页(P855-860)【关键词】计量学;滚动轴承;故障诊断;稀疏分解;IChirplet原子;多重特征提取【作者】孟宗;殷娜;李晶【作者单位】燕山大学河北省测试计量技术及仪器重点实验室,河北秦皇岛066004;燕山大学河北省测试计量技术及仪器重点实验室,河北秦皇岛066004;燕山大学河北省测试计量技术及仪器重点实验室,河北秦皇岛066004【正文语种】中文【中图分类】TB936;TB9731 引言滚动轴承是机械设备中重要的零部件,一旦出现故障可能对设备产生恶劣的影响,因此对轴承故障诊断的研究对于维护设备安全运行意义重大[1～3]。

当滚动轴承表面发生点蚀、剥落等情况时,采集到的振动信号中出现瞬态冲击响应成分,其基本波形是正弦波组合的周期波形和冲击衰减响应波形。

这种不同特征波形共存的情况给轴承故障特征提取和诊断带来了一定的困难[4,5]。

因此,在对滚动轴承故障诊断中,为了全面正确地反映设备运行状态,如何最大化地匹配出故障的特征显得尤为关键。

在信号处理中,为了兼顾故障信号中的两类最基本的波形特征,Stange G等[6]构建了Laplace小波,该小波基的单边衰减特性使其与故障信号可以进行有效匹配,但正交性缺乏使其在应用上有一定的局限。

基于自适应随机共振的齿轮微弱冲击故障信号增强提取方法研究

基于自适应随机共振的齿轮微弱冲击故障信号增强提取方法研究李继猛;张云刚;张金凤;谢平【摘要】针对强背景噪声下冲击信号难以检测的问题,提出一种基于自适应随机共振的齿轮微弱冲击故障信号增强提取方法.首先,利用峭度指标和互相关系数构造修正峭度指标作为随机共振检测冲击信号的测度函数;其次,利用滑动窗将多冲击分量信号分割成多个单冲击分量信号作为随机共振的系统输入,并借助遗传算法实现系统参数的自适应选取;最后,将提出的方法应用于电力机车走行部齿轮箱故障诊断,结果显示该方法可有效实现微弱冲击特征的增强提取.%Aiming at the problem of impact signal detection under strong noise background,an adaptive stochastic resonance method for enhancement and extraction of gear weak impact Fault Signal is proposed.First,a new modified kurtosis index is constructed by using kurtosis index and correlation coefficient,which is applied as the measurement index of stochastic resonance for the detection of impact signals.Second,a data segmentation algorithm via sliding window is adopted to segment the impact signal with different impact amplitudes into multiple sub-signals with single impact component,which are used as the system input of stochastic resonance.And the genetic algorithm is employed to realize the adaptive selection of system parameters.Finally,the proposed method is applied to gearbox fault diagnosis of traveling unit of electric locomotive.The results show that this method can effectively extract the features of gear fault.【期刊名称】《计量学报》【年(卷),期】2017(038)005【总页数】5页(P602-606)【关键词】计量学;冲击特征提取;随机共振;滑动窗;修正峭度指标;齿轮箱故障诊断【作者】李继猛;张云刚;张金凤;谢平【作者单位】燕山大学电气工程学院,河北秦皇岛066004;燕山大学电气工程学院,河北秦皇岛066004;燕山大学里仁学院,河北秦皇岛066004;燕山大学电气工程学院,河北秦皇岛066004【正文语种】中文【中图分类】TB936Abstract: Aiming at the problem of impact signal detection under strong noise background, an adaptive stochastic resonance method for enhancement and extraction of gear weak impact Fault Signal is proposed. First, a new modified kurtosis index is constructed by using kurtosis index and correlation coefficient, which is applied as the measurement index of stochastic resonance for the detection of impact signals. Second, a data segmentation algorithm via sliding window is adopted to segment the impact signal with different impact amplitudes into multiple sub-signals with single impact component, which are used as the system input of stochastic resonance. And the genetic algorithm is employed to realize the adaptive selection of system parameters. Finally, the proposed method isapplied to gearbox fault diagnosis of traveling unit of electric locomotive. The results show that this method can effectively extract the features of gear fault.Key words: metrology; impact feature extraction; stochastic resonance; sliding window; modified kurtosis index; fault diagnosis of gearbox随机共振现象[1]是指在某些非线性系统中,逐渐添加噪声,微弱输入信号的系统响应输出信噪比不减反增,并在某一噪声强度下达到最优,如果继续增大噪声强度,系统响应输出信噪比开始由最大值逐渐减小,描述了噪声、信号和非线性系统之间的积极协作效应。

基于稀疏分解的轴承双冲击特征提取

基于稀疏分解的轴承双冲击特征提取严保康;周凤星;张瑞华【摘要】旋转机械的轴承部件出现裂纹或凹坑时,会产生稀疏的双冲击信号,在故障早期时,双冲击信号会发生混叠现象.在稀疏分解过程中,传统的高斯最大原则无法准确提取故障信号原子.笔者通过分析冲击类故障双冲击信号的特点,研究双冲击混叠时时频因子与双冲击间隔之间的关系,构造冲击信号最优邻域,并提出一种邻域正交匹配追踪算法.在每次迭代中选取内积最大原子周围的部分原子组成子框架,计算振动信号在当前框架下的表示,再进一步计算残差信号,并进行下次迭代,直至满足迭代终止条件.通过仿真试验和故障实例分析发现,该方法能避免过匹配现象,并准确提取双冲击成分,从而计算出双冲击信号的时间间隔,对故障程度进行判定.【期刊名称】《振动、测试与诊断》【年(卷),期】2016(036)002【总页数】8页(P301-308)【关键词】轴承;双冲击信号;稀疏分解;框架;邻域正交匹配追踪【作者】严保康;周凤星;张瑞华【作者单位】武汉科技大学冶金装备及其控制教育部重点实验室武汉,430081;武汉科技大学信息科学与工程学院武汉,430081;武汉科技大学信息科学与工程学院武汉,430081;江汉大学物理与信息工程学院武汉,430056【正文语种】中文【中图分类】TH133;TN911振动冲击信号提取一直是旋转机械设备故障诊断邻域的热点。

时频分析、小波分析、经验模态分解、形态学分析等方法为故障准确判断提供了强有力的理论支持，为故障诊断邻域做出了巨大的贡献[1-3]。

Mallat等[4]提出的基于冗余字典的匹配追踪方法，通过遍历冗余字典中的每一个原子，根据内积最大化原则逐渐找到与信号结构最相近的原子。

正交匹配追踪算法在匹配追踪算法的基础上，改进了残差的计算方式，使得每次选取的原子之间都是互不相关的，加快了算法的收敛速度并提高了算法的逼近性能[5]。

分段正交匹配追踪利用框架的思想，每次迭代选取大于阈值的原子构成子框架，计算信号的子框架表示，再进一步计算残差并迭代[6]。

基于轴承故障信号特征的自适应冲击字典匹配追踪方法及应用(振动与冲击2014 高立新)

过程中，从字典里选择最能匹配信号结构的一个原子来逼近信号。对定义信号ｓ＝ｈ，０≤￡≤Ｎ一１｝为一长度为Ⅳ的离散时间信号，它可看作是Ⅳ维线性空间的一个波形。信号ｓ可以表示成一系列基本波形的叠加，即：
，一ｌ
脉冲，可用传统模型描述。但是当局部损伤的面积增大时，故障
图１物理模型图
Ｐｈｙｓｉｃａｌｍｏｄｅｌ
偏差。
Ｐｘ：生
Ｓ
（８）
由此可以得到缺陷产生的脉冲可表示为：
本文设计的原子库构造与原子的选择方法引入了转频、轴承尺寸等参数更能体现轴承故障的真实情况。在原子的选择方面利用了逐步改变参数的方法，可以
提高算法的计算速度。
盯（ｆ）：ｆ１
叭以¨几
（９）
【０
由缺陷产生的冲击可表示为：咖ｉ。，（Ｐ，“／，ｄ。，ｄＺ）＝ＣＯｎＹ（盯（ｔ），咖。。。（Ｐ，Ⅱ∽）（１０）
（４）
为得到精确的函数模型首先需计算出滚动体运动的线速度以及不同故障引起的脉冲宽度，其中滚动体
线速度
通过循环迭代，使得ｓ的分解归结为如下优化问题
ｍｉｎｌｌｒ；｜｜：＝ｍｉｎｌｌｒＨ—ｃｉｄｉ０
２
（５）
自适应冲击字典的构造方法
脉冲宽度Байду номын сангаас
ｓ＝订够
（７）
使用原子分解的方法进行信号处理的关键是原子库的构造与原子的选择，如果原子库的选择不合适可能无法进行信号处理或者处理的结果与实际情况有所
Ｐｕｒ．
ＭＰ）算法这一思想以来。匹配追踪一直是稀疏分
解的研究热点，研究重点主要集中在原子库的构造和
原子搜索算法的选择上。现有的用于轴承故障诊断的匹配追踪算法基本使用冲击信号模型口］，ｇａｂｏｒ或ｃｈｉｒｐｌｅｔ等¨’４１传统函数模型建立字典，虽然模型与故障轴承的振动信号有一定的匹配度，但是其模型中的参数并不能与被分析轴承的参数及运行转台建立起一一对应的关系，分析效果

机械故障微冲击的共振解调定量检测技术

万方数据铁道技术监督第３７卷第９期图２同等幅度的振动和冲击在机械上叠加的波形和频谱１．２共振解调定量检测技术原理对机械内部零部件故障在运转时或相互碰撞时所引发的短暂冲击实现有效检测的共振解调检测方法如图３所示。

图３机械故障冲击共振解调检测方案示意加速度传感器１是其频率特性含有频率为．＾的高频广义共振峰的加速度传感器，电子共振器２的共振频率疋等于或低于＾，它选择传感器受到冲击激励所产生的等于传感器广义共振频率＾的信号，或将传感器的广义共振频率为＾的信号变换为频率等于疋的广义共振信号，经过检波器３检波和低通滤波器４平滑滤波，输出共振解调信号。

共振解调具有对冲击的选择性、放大性、对应性、展宽性、比例性，能够剔除常规振动信号，唯一地提取冲击信号。

１．３关于度量机械共振微冲击的物理量ＳＶ共振解调检测方法定义是：对于２０斗ｓ的峰值为ａ＝ｌｇ的半波正弦冲击脉冲加速度，经过图３所示共振解调检测电路处理后，由低通滤波器输出的共振解调波峰值表征为冲击值Ｃ＝ＩＯＯＳＶ的无量纲量值。

之所以说ｓｙ是无量纲量，是因为虽然冲击值ＩＯＯＳＶ对应冲击加速度１９，却不是普遍意义的加速度值和冲击加速度值，而是特定的２０斗ｓ脉宽、半波正弦波形的冲击加速度峰值。

它与经典物理量之间的溯源关系由其定义明确规定。

该冲击值有利于在特定领域有效、方便、规范地检测和度量机械故障冲击．并有利于与一般意义下的加速度区别。

１．３．１共振解调检测输出与传感器广义共振频率的关系由电子共振器、检波器和低通滤波器组成的检测仪器中，由电子共振器决定的共振频率疋，可以等于或低于传感器的共振频率一，通过调整传感器的或系统的增益．实现传感器与仪器组成的共振解调检测系统对于脉宽８～５０¨ｓ的（建议规范值为２０斗ｓ）、各种波形的（建议规范为半波正弦）、峰值为０．０１９的冲击加速度，定义为输出冲击值ＩＳＶ。

对于脉冲宽度不等于２０斗ｓ的、脉冲波形不同于半波正弦的机械冲击，共振解调检测所得到的冲击值是以ＩＯＯＳＶ／Ｉｇ的量值关系表征机械冲击中含有相当于２０斗ｓ的半波正弦机械冲击的量值。

基于时频原子方法的雷达辐射源信号无意调制特征提取

第１卷２
第５期
电子元嚣件主用
ＥｌｃｒｎｃＣｍｐｎｎ＆ＤｅｉｅＡｐｌａｉｎｅｔｉｏｏｅｔｏｖｃｐｉｔｓｃｏ
Ｖｏ．２Ｎｏ５Ｉ．１
Ｍａ．２０ｙ０１
２１年５００月
ｄｉＯ３６／ｉｎ１６－７５２１．５１ｏ：．９９．ｓ．３４９．０．６ｌｊｓ５０００
逸谶参舞
＞＝ｕＪｓｐＪ
ＥＦ
Ｖ１ｏｏ２．．Ｎ５１
Ｍａ．２０ｖ０１
合成频率源。本文主要针对单环锁相式（Ｌ）频ＰＬ率合成器，它包括压控振荡器（Ｃ）ＶＯ，鉴相器
ｆＤ，参考分频器ｆ）Ｐ）Ｒ，反馈分频器（）和环路Ｎ
而实现最佳的匹配信号的整体和局部结构。这一
特点有利于从复杂信号和具有特殊结构的信号中提取有用的关键信息。以往提取载频的方法大多都是基于信号正交
分解，往往不可逾越固有最小频率分辨率的鸿沟，虽然有些文献也提出了非正交估计方法，但
＞
其中，为：源自＞是信号原子的内积。因此
滤波器（Ｐ）等基本电路。为了分析方便，可以ＬＦ把各器件引入的相位噪声都看作各态历经平稳过程而且各自统计独立，并将各器件引入的噪声均看作由外部输入，而认为合成器部件本身具有理想的无噪声特性。图１示是单环锁相环频率合所

机械故障振动信号特征分离和提取的信号处理方法

故障・诊断　机械故障振动信号特征分离和提取的信号处理方法陈婀娜(贵州师范大学机电工程学院,贵阳550014)摘要:在机械故障的振动信号分析诊断中,故障特征信号的分离和提取是最重要和最关键的步骤之一。

针对机械故障振动信号特征周期性和冲击衰减响应特点,论述了自适应滤波、时频滤波、自适应信号分解和信号盲分离等方法,并展望这些方法的发展方向。

关键词:机械故障;振动信号;特征分离和提取;信号处理中图分类号:TP39　文献标志码:A　文章编号:100320794(2008)022******* Signal Processing Approaches to Feature Extraction and Separation of Vibration Signal From Mechanical F aultsCHEN E-nuo(C ollege of Mechanical and E lectrical Engineering,G uizhou N ormal University,G uiyang550014,China)Abstract:The feature extraction and separation of vibration signals from mechanical faults are the m ost im por2 tant and key steps in mechanical vibration diagnosis.Briefly reviews the recent research contents inv olved in the extraction and separation of mechanical vibration periodic and im pulse response signals.Several m odern signal processing approaches and their applications are discussed.These approaches include adaptive filtering, time-frequency filtering,adaptive signal decom position and blind signal separation.S ome prospects about their development trend are represented.K ey w ords:mechanical fault;vibration signal;feature extraction and separation;signal processing0　引言通常机械振动信号是由多种特征波形叠加构成的,其中2种最基本的波形是正弦波组合的周期波形和冲击衰减响应波形,这种不同特征的波形共存给特征提取造成了困难。

滚动轴承故障脉冲信号提取及诊断：一种盲解卷积方法

呈一定规律地出现，其发生的时间间隔（或频率）可用来准确诊断局部损伤的轴承元件。由于所测振动信号中还包含由于轴承元件波纹度等因素所引致的振动，以及工频振动、测量噪声等，表征故障的脉冲响应时域波形并不清晰，甚至被淹没，特别是在元件局部损伤的初期。一般来说，机械振动信号中脉冲响应成分的出现或增强，往往表明机械元件存在故障。例如旋转机械动静件之间的周期性碰撞，轮传动中轮齿裂纹等故齿障。对该信号成分的研究分析可帮助人们诊断故障根源所在。因此，在机械状态监测与故障诊断领域，国内
外许多学者试图运用各种现代信号处理方法，从所测振动信号中提取或增强突出故障脉冲信号。其中有基于时－原子的匹配追踪（ａｈｎｕｓｉ方法，为频ｍｔｉｇｐｒｔｃｕ）作种自适应的时一频分析方法，它用不同波形特征的时．频“ 原子” 基元函数）（构造一个庞大的“ ，库” 匹配Байду номын сангаас踪算法从时．频原子库中自适应地挑选出与信号波形最为匹配的一组基元函数来分解信号。该方法在信号分解和重构上更灵活，但计算量较大。基元函数由一个窗口函数经尺度伸缩、平移和调制而产生，各基元函数间无正交要求。文献［］１用具有最优时一频分辨率的高斯窗口函数来构造时一频原子，首先对局部损伤轴承的振动信号进行分解，然后在高频段对小尺度原子波形
函ｉ，数用于往复机械冲击响应信号的分解及故障特征
收稿日：０５０ — ０期２０ — ４２第一作者黄之初男，教授，博导，４１３年生９

冲击脉冲信号的提取

冲击脉冲信号的提取
冲击脉冲信号的提取主要包括以下几个步骤：
1.信号预处理：预处理是提取脉冲信号的重要步骤，包括滤波、放大、去噪
等操作，以增强信号的信噪比，提高后续处理的准确性。

2.特征提取：基于冲击脉冲信号的特点，可以提取相应的特征参数，如脉冲
的宽度、幅度、频率等，以便进一步分析和处理。

3.参数识别与分类：基于提取的特征参数，可以采用分类算法对冲击脉冲信
号进行分类和识别，如支持向量机、神经网络等。

4.性能评估：提取的脉冲信号需要进行性能评估，包括准确率、召回率、F1
值等指标，以评估提取效果。

5.实时控制与反馈：根据提取结果，可以对脉冲信号进行实时控制与反馈，
调整相关参数以优化信号质量。

需要注意的是，在实际应用中，提取冲击脉冲信号还需要根据具体情况进行具体分析，并结合实际需求和现场条件进行相应的调整和处理。

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法，它对｛$（｝无正交要求。设信号（ ! "） ,为 % "） # ,，基元函数集合 # ’ ［ $（］ 0D4MIGA 空间， % "） %# & 满足匹配追踪算法是从 # 中挑选一组基元 ’ $（ ’ ’ 9。 % "）函数来计算信号（的一个线性展开，这通过求解信 ! "）号在 # 元素上的正交投影对（进行连续逼近。具体 ! "）步骤是先从 # 中选出与（ ! " ）最为匹配的基元函数，使得内积（， $（ ! "） $（ 6 "） 6 " ）是 # 中所有基元函数中与（的内积最大的一个，这时（可分解为 ! "） ! "）（，（ "）（7） ! " ）’ （ ! "） $（ 6 " ） $（ 6 " ）) -! 式中 -! （ "）为（的残余信号。接下来按此方法对 ! "）
!" % & !, - & !! . & $’ . & .. ……
一般的分析并不重要。这样，通过这种方法我们得到信号的每个分量的特征参数，在实际故障诊断应用中，可以根据初始时刻和固有频率确定发生冲击的部件，再由展开系数和阻尼衰减系数的大小是否正常范围内判断该部件有无故障。
#（ $ " ）+
（*） -， " / .$ 上式表示的冲击基元函数有明确的物理意义，
{
" & .$ ） $ ， +&,( " ! .$ ,$% & -（ !!（ $ " & #$ ）
给出了冲击响应的阻尼衰减特性， -（ .$ 描述了 $ ! -）冲击响应事件发生的初始时刻， !$ 对应于系统的阻尼固有频率，对应于相位偏移， ,$ 为归一化系数以使 #$ 基元函数具有单位能量，即 " #（这个基元 " + !。 $ "）函数在时域和频域都有较好的局部性，而且当 -$ + 时，式（*）表示的基元函数就退化为正弦函数，因此本方法既能用于瞬态信号的时频分析，也可进行稳态信号的谐波分析。对于一个实际的机械振动冲击信号，其中含有冲击分量、工频谐波分量及其它噪音信号，为了将冲击分量的特征提取出来，可用上面提到的基元函数库对原始信号进行匹配追踪，即利用式（ )）和式（ *），求解展开系数 ., 和每次匹配的最佳匹配基元函数的参数
［)］ & ’( !!" ，它在频率域是完全局
即 -$ ，此时得到的基元函数是基元函 .$ ， !$ ， #$ 的值，数库中与原始信号特征最匹配的一个，再由式（0）计，这样就完成了一算展开系数 *$ 即（ ! "） #（ - " ）的值，次信号特征提取工作，下来可按此方法继续提取信号的特征。在实际过程中，不一定要对信号匹配很多次，只要得到所需的信号特征即可。
振第 !! 卷第 ! 期
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6 引
言
（ ! " ）’
(%$（ % "） $ %# &
（9）
近年来不少学者对机械故障诊断和监测领域中非平稳动态信号的分析和处理进行了广泛有效的研究，提出了许多方法和理论。这些方法和理论的关键，实质上就是用信号分解的方法把故障特征信息从工频信号和噪声中提取出来。匹配追踪算法
9 5 9 匹配追踪算法原理
式中，$ & （ "）是 $（的复共轭。 % % "）对式（9）的求解有许多方法，一种灵活而稳定的算法
［9］［!］是 ?@44@A 等和 CD@E 等基于投影追踪（ FG3HIJAD3E ［7］算法提出的逐步递推法，称为匹配追踪算 FKGLKDA）
( 仿真信号研究
为了检测式（*）中的冲击基元函数在匹配追踪信号分解方法的有效性和准确性，笔者构造了一个仿真信号，表达式为：（（/-， ! " ）+ 1-# &23$4+’ - 5 (*， !--， 0 5 !)）0 # （*-，（*/- &23$4+’ - 1 /*， 1-， 0 1 !)）0 0# +&, !# " 0 （!-（/） 0 ! ) )）0 *# +&, !# " 0 0 ! ) (）其中，" + 2 ) !-(0 （ "， &23$4+’ *， (， 3， 4 ）+
第一次匹配 !$% & ’( 第二次匹配 ) !%* & +% 第三次匹配 ,+ & -’ 第四次匹配 ) !!- & %…… ……
% 转子实验台实验中冲击信号的提取
对于模拟信号，用式（ *）表示的基元函数进行匹配可以得到比较理想的效果，那么对一个实际信号进行匹配效果如何呢？下面，分别用式（ *）表示的冲击基元函数和小波基元函数
基于冲击时频原子的匹配追踪信号分解及机械故障特征提取技术 "
费晓琪
摘要
孟庆丰
何正嘉
西安）
（西安交通大学机械工程学院， 8966:;
介绍一种用于匹配追踪信号分解的时频原子— — —冲击时频原子，它既可以匹配信号中的稳态正弦成分，
也可以匹配信号中冲击成分，从而准确有效地获得设备的冲击故障特征和信息，并结合遗传算法以提高计算速度及实用性。计算机仿真结果证实了该方法的准确性，最后将该方法应用于转子实验台的冲击信号特征提取中，证明了该方法的工程实用性和有效性。关键词：冲击时频原子，遗传算法，匹配追踪，特征提取中图分类号： -09<= > 5 7， -&;99 5 <
［9， !］，残余信号的能残余信号进行逐次分解，可以证明
量将按指数形式递减，并收敛到零。最后，原始信号可分解为以下$ (%$（
%’6
（:）
. 的取值可通过残余信号的能量相对于原信号的能量衰减的程度确定，通常当残余信号能量衰减 !6N,
［!］即可认为残余信号为随机噪声而终止迭代。
#
…， 2 + -， !， (， !-(0
（& * （ " & (）） +&, （( ， " 5 ( !3" 0 4 ） {-’63 ， "$( 信号波形如图 ! 所示。
（7）
，将此乘积函数作为基元函
数来分解含有冲击成分的振动信号显然是非常理想的。考虑到冲击响应发生的初始时刻，我们选定以下
［*］函数作为信号分解的基元函数：
种群中的 # 这 ) 个参数进行联合编码产生初始种群，每个个体代表一组 - ，然后对每组 - ， .， !， .， # 的值，时频原子与信号的 !， # 代表的时频原子进行归一化，内积即为个体适应度值 * ，这里求出 * 实际上反映了信号与基元函数的相似程度，然后对初始种群进行选万方数据择、交叉、变异等操作使种群不断进化而得到最优解
由信号分解理论，任一给定信号（可以表示为 ! "）
［!］分析域 # 的基元函数｛$（｝，即 % "） % # & 的线性组合
9 5 ! 冲击信号特征提取方法
（!669’’:97776）；国家自然科学基金资助项目（=668=6<8）；国家 “十五” 攻关计划资助项目（!669,’!6:976=） " 国家 O<7 计划资助项目收稿日期：修改稿收到日期： !66! P 6= P 96 !66! P 6O P 9O 万方数据第一作者费晓琪男，硕士研究生， 9;8! 年 O 月生
［/］具体方法就是用遗传算法对 -， -$ ， .$ ， !$ ， .， !， #$ 。
图!
模拟信号波形图
采用的基元函数形式如式（ *）所示，遗传算法所选参数如下所示：种群规模交叉概率 1最大代数 (-变异概率 -5/ - 5 -! 为了提高局部搜索能力，编码方式采用格雷码编码，交叉方式选用多点交叉，变异方式为每一位按变异概率变异，截止方式为进化到 (-- 代停止。在每次选择、交叉、变异后，为了进一步提高局部搜索性能，再增加一步局部搜索，即对群体中的每一个个体进行一微小扰动，如扰动新个体比原个体适应度高，则以新个体代替原个体，否则保留原个体，加此步骤后搜索速度明显加快，结果也更加准确。信号（由两个冲击分量和两个正弦分量构成， ! "）按能量大小，对其匹配 ) 次结果如表 ! 所示，其中 *$ ，（)）、式（*）中参数。 -$ ， .$ ， !$ ， #$ 分别为式四次匹配后的残余信号波形如图 (—图 * 所示。
第(期
费晓琪等：基于冲击时频原子的匹配追踪信号分解及机械故障特征提取技术
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在机械故障诊断中，能否准确地提取故障特征是诊断的关键所在，而机械故障中冲击故障又占着很高，能的比例。对于一个含有冲击成分的实际信号（ ! "）否找到一种式（!）中基元函数 #（的恰当形式，对故 $ "）障特征提取的准确性有很大影响。如信号是平稳的，就采用 "#$%&’% 基元函数 % 部化的，在时间域是随时间周期性波动的正弦波；如信号是非平稳的，可采用小波基元函数 " ［（" & （其中 " （ " ）为基本小波，可根据实际情况选 (） ) *］定），它在时域和频域都有较好的局部性。然而，实际的机械故障信号常常是由正弦波和瞬态冲击衰减信号共同构成的，只采用单一的正弦波或小波基元函数进行特征提取，效果都不够理想。而且，机械故障信号的冲击衰减波形是单边的，小波基元函数波形是双边衰减的，用其匹配也对结果的准确性产生了较大影响。如果能找到一种基元函数，既能匹配稳态正弦信号，也能匹配瞬态冲击信号，就可以很好地解决上述问题。由于通常机械系统的冲击响应可表示为负指数函数与正弦函数的乘积