论文研究-基于HHT的液压管路裂纹故障诊断方法研究.pdf

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将HHT方法应用于液压管路裂纹的故障诊断,提出基于HHT的液压管路裂纹故障诊断方法,并以正常液压管路和有裂纹液压管路为例进行实验验证。首先进行EMD(经验模态分解法)振动信号分解。将EMD和HHT方法引入航空发动机液压管路裂纹的振动信号分析,某发动机液压管路的裂纹振动信号的分析结果表明,该方法能够克服傅里叶谱无法同时获得时域和频域信息的缺陷。同时边际谱能够比较真实客观地反映有裂纹液压管路的频率和幅值分布情况。此外由边际频谱图中可知,无裂纹液压管路、有裂纹液压管路振动信号的频率能量分别集中于25 Hz,有裂纹的整体系统刚度大于无裂纹的。据此,有裂纹的管路,其振动加大的现象得以由HHT方法明显呈现
李哲洙,高培鑫,佟琨,等:基于HHT的液压管路裂纹故障诊断方法研究 2016,52(20)223 量,振嘔为因变量,就能得到 Hilbert幅值谱H(e,t),即 2.0 H(,f)=Re∑a,(t)e (10) Hilbcrt边际谱h(e)定义为 0.5 h(o)=H(o,t)dt (11 0.5 Hilbert瞬时能量定义为 IE(r)=H(o, t)do (12) 2.0 Hilbert能量谱定义为 00.10.20.30.40.50.60.70.80.91.0 ES(o)=H(o, n)dt (13) 图3有裂纹管的时域信号 3实验研究 4.1EMD分析 为了验证EMD和HHT对振动信号分析的有效性, 为了提取信号的细节特征,对原始振动信号进行 对某型航空发动机液压管路裂纹振动信号进行了验证 EMD分解,如图4、5所示,根据信号自身特点,有裂纹管 分析 信号共分解出7个MF分量和一个余量;无裂纹管信号 飞机发动机液压管路如图1。加工两根如下参数的共分解得到6个MF分量和1个余量。 液压管路川来实验:一根无裂纹,用于对比研究;一根含 裂纹(裂纹居」液压管路中闾),深度3mm:两根管有相 同的几何尺寸和材料属性。分别对每根管路进行实验 00.10.20.30.40.50.60.70.80.9 测试,在转速为n=1700 r/min(即旋转频率:28.33Hz) 时间/s 下,釆用压电加速度传感器振动测试系统采集系统的输 目时御的体 入输出信号 00.10.20.30.40.50.60.70.80.9 时间/ 0.2 00.10.20.30.40.50.60.70.80.9 时间/s 0.2 -0.2 00.l0.20.30.40.50.60.70.80.9 时间/s 0 图1液压管路测点位置及传感器布置 0.10.20.30.40.50.60.70.80.9 4液压管路裂纹故障振动信号的HHT分析 时间/s 0.04 图2、3为无裂纹以及有裂纹的液压管路振动信号 0.02 0 波形。采样频率为1000Hz。 -0.02 00.10.20.30.40.50.60.70.80.9 时间/ 00.10.20.30.40.50.60.7 9 时间/s 0.2 图4无裂纹管信号的EMD分解 -0.4 根据定义对各本祉模函数进行计算,算出各瞬时频 0.6 率的幅值谱如图6、7所示,求出各模态的瞬时频率,如 00.10.20.30.40.50.60.70.80.91.0 时间 由图中清楚可见,EMD具有分解振动信号的功 图2无裂纹管的时域倍号 能,其可将非线性、非平稳复杂的在线测量振动信号加 24 016,52(20) Computer Engineering and Applications计算机工程与应用 2 00.10.2030.40.50.60.70.80.9 00.1020.30.40.50.60.70.80.9 时间/s 时间/s 之 0.10.20.30.40.5(.60.70.80.9 00.10.20.30.40.50.60.70.80.9 时间s 时间s 2 0 0.10.20.30.405(.60.70.809 时间 00.10.20.30.40.50.60.70.80.9 时间 丈0.2 Awi 00.10.20.30.40.50.60.70.80.9 00.10.20.3040.5060.70.809 时间s 时间/s 00.10.20.30.40.50.60.70.80.9 时间s 0.20.30.40.50.60.7080.9 时间/s 0.10.2们).30.405(60.70.8(.9 时间s 00.10.20.30.40.50.60.70.80.9 时间/s 们0.10. 30.40).5(.60.70.801.9 时间s 00.10.20.30401.50.60.70.80.9 E0.02 时间/s 图7有裂纹管信号振动信号IMF分量频谱图 00.10.20.30.40.50.60.70.80.9 时间/s 图5有裂纹管信号的EMD分解 C-LisLhhkAw 050100150200250300350400450500 频率/H 00.10.20.30.40.50.60.70.80.9 赵 时间/s 50100150200250300350400450500 2 频率 )0).1().20).30405060.708(9 50100150200250300350400450500 时间/s 频率 Hz 2 赵 TTTHTITTITLLILTTHID 50100150200250300350400450500 00.1020.30.40.50.60.70.80.9 频率/Hz 时间s 过 2 50100150200250300350400450500 频率 00.10.20.30.40.50.60.70.80.9 时间/s 0 00 频率 0.1().20.30.41)50.60.70.809 图8无裂纹管信号的瞬时频率图 时间 以分解。HHT方法可以将不属于液压管路系统的噪声 滤掉,并将可能属于液压管路系统系统振动频率范闱内 0.1().24).30.40).5060.7089 时间/s 的信号完整保留,大嵋改善信号分解过程中可能产生的 图6无裂纹管信号振动信号IMF分量频谱图 模态混合问题 李哲洙,高培鑫,佟琨,等:基于HHT的液压管路裂纹故障诊断方法研究 2016,52(20)225 管路裂纹振动过程中幅值、频夲随时间变化的具体情况。 (2)根据得到的瞬时频率特征,可以进一步得钊 50100150200250300350400450500 频率Hz Hilbert边际谱,如图12、13所示。可以看出,无裂纹故 400 障时,信号能量以25H处最大,在其附近也存在着 50100150200250300350400450500 定的能量分布;但在裂纹故障时,在25H频带能量分 類率Hz 布明显增强,能量值变大。 烟 5.0 50100150200250300350400450500 煩率I1z 4.0 50100150200250300350400450500 白3.0 率Hz 2.0 頫率HIz 1.0 0501001502002030035040045050 50I00150200250300350400450500 颍率/Hz 烦率/H 倒 图12无裂纹管信号的 Hilbert边际谱 50100150200250300350400450500 4 煩率Hz 图9有裂纹管信号的瞬时频*图 3.0 42 Hilbert谱边际谱分析 (1)经过HHT分析得到信号的 Hilbert谱、与边际频 2.0 谱图如图10、11所示,从 Hilbert谱中可以明显看出液压 180 灿 160 50100150200250300350400450500 l40 频率/Hz 图13有裂纹管信号的 Hilbert边际谱 结束语 本文提出 Hilbert- Huang变换对信号的局部自适应 分析的优势,有利于快速査找信号特征信息,提高了时 频分辨率和分解效率。进一步介绍了 Hilbert-Huang变 0.050.100.150.200.250.30 时间ts 换的理论及方法,并通过对实验采样信号的分析,得到 图10无裂纹管信号的 Hilbert谱 其EMD分解的各个分量波形图及频谱图、瞬时频夲 Hilbert谱和边际谱。通过观察各波形图,得到管路裂纹 枚障的信号特征 180 160 将EMD和HH方法引入到航空发动机的液压管 2.0 路裂纹振动信号分析中,并对某台发动机的裂纹实测信 N120 号进行了分析。所得主要结论 l00 .5 L)EMD方法根据信号的局部时间特征尺度,能够 8( 1.0 把复杂的液压管路裂纹振动信号分解为有限个MF和 40 一个剩余分量。各阶IMF的希尔伯特谱清楚地表明了 炀率随采样周期的动态变化特性。 0.050.100.150.2 (2)根据得到的瞬时频率特征,可以进一步得到 Hilbert边际谱,边际谱能够更真实客观地反映系统的频 图11有裂纹管信号的 Hilbert谱 率和幅值分布。可以看出,无裂纹故障时,由于实验设 226 016,52(20) Computer Engineering and Applications计算机工程与应用 备本身误差及环境等外界因素影响,信号能量以25Hz 轴承故障诊断方法研究[J机械强度,206,28(4):628-631 处最大,在其附近也存在着一定的能量分布;但在裂纹[8高墙,杜小山,范虹,等滚动轴承故障的EMD诊断方法研 牧障时,在25I颍带能量分布明显増强,能量值变大 究[振动工程学报,2007,20(1):15-18 [9]钟佑明希尔伯特-黄变换局瞬信号分析理论的研究[D]重 参考文献 庆:重庆大学,2002 10]秦海勤,徐可君,江龙平.某型航空发动机机载振动监测 [I]王国鹏,万立,周杨娜航窣发动机管路振动故障研究[振 测振点选择研究推进技术,2007,28(6):697-700 动工程学报,2008,21(5):191-194 2]卢金丽,黄超广,沈祖辉飞机液压/燃油管路系统振动故障 [11 Holger K, Thomas S Nonlinear time series analysis[MI IS.L. Cambridge University Press, 1999: 1-20 模式、机理及排除方法[小振动工程学报,2008,21(5):78-81 [12] Hc Z J. Timc-frcqucncy( scalc) analysis and diagnosis for [3]林君哲航空发动机管路系统振动机制及故障诊断研究综 述[机床与液压,2013,41(1):163-164 nonstationary dynamic signal of machinery[J]. International Journal of Plant Engineering and Management, 1996 4 Huang N E, Shen Z, Long s R, et al.The empirical modi 1(1):40-47 decomposition and the hilbert spectrum for nonlinear and [13]Meltzer G s, Ivanov Y Y Fault detection in gear drives non-stationary timc scrics analysis[I]. Procccdings of the with non-stationary rotational speed-part I: the time Royal Society of London, Series A, 1998,454: 903-995 frequency approach[]. Mechanical Systems and Signal [5 Cheng J s, Yu d J, Yang YA method for gear fault Processing,2003,17(5):|033-1047 diagnosis based on the empirical mode decomposition [j] [14 Wang w Y, Harrap M J Condition monitoring of rolling Internationl . ournal of Plant Enginccring and Management, element bearings by using cone kernel time-frequency 2004,4(9):230-235 distribution[c]/Proceedings of the SPIE Conference [6 Loh C H, Wu T C, Huang n E. Application of the empirical on Measurement Technology and Intelligent Instrument mode decomposition-Hilbert spectrum method to identify Bellingham, WA, 1993: 290-298 near-fault ground-motion characteristics and structural [15 Katvonik V, Stankovic L Instantaneous frequency estimation responses[J]. Bulletin of the Seismological Society of using the Wigner distribution with varying and data-driven America,2001,91:1339-1357 widow lengthJJ.IEEE Transactions on Signal Processing [7]樊长博,张来斌,王朝晖,等基于EMD与功率谱分析的滚动 1998,46(9):2315-2325 (上接148页) tion using Laplacian faces[J]. IEEE Trans on Pattern Analysis 用环境中的姿态、光照和遮挡等复杂条件都会给表情识 and Machine Intelligence. 2005. 27(3): 328-340 别带米一定的负面影响,因此表情特征提取仍然存在很[] Belkin m, Niyogi P L. aplacian cigenmaps for dimension 多有待解决或进一步改进的问题。 ality reduction and data representation[J]. Neural Compu tation,2003,l5(6):1373-1396. 参考文献 [8 Lathauwer L D, Moor B D, Vandewalle J.A multilinear l1刘晓旻,谭春华,章毓晋.人脸表情识别研究新进展J中国 singular value decomposition[]. Society for Industrial and 图象图形学报,2006,11(10):1359-1368 Applicd mathematics Journal of Matrix Analysis and Appli [2 Bashyal S, Venayagamoorthy G K Recognition of facial cations,2000,21(4):1253-1278 expression using Gabor wavelets and learning vector quan [9 Vasileseu M A O, Terzopoulos D Multilinear analysis of tization J].Engineering Applications of Artificial Intelli image ensembles: tensor faces[C]/Proceedings of the 7th gence,2008,21(7):1056-1064 European Conference on Computer vision. London, UK [3 Yu J, Bhanu B Evolutionary feature synthesis for facia Springer-verlag. 2002.1: 447-460 expression recognition[J]. Pattern Recognition Letters, 2006 [10 Wang H, Ahuja N Facial expression decomposition[C]/ 27(11):1289-1298 Proceedings of IFFF International Conference on Com [4 Cheon Y, Kim D Natural facial cxprcssion recognition using puter Vision. Washington, DC, USA: IEEE Computer diffcrential-AAM and manifold learning [J]. Pattcrn Recog Society,2003,2:958-965 nition,2009,42:1340-1350 [11] Sun Bo, Liu Yongna, Chen Jiubing. Research on extraction 5 Seung H S, Lee DD The manifold ways of perception[j] of expression feature in virtual learning environment[C]/ Science,2000,290(5500):2268-2269 Proceedings of the 18th Global Chinese Conference on [6 He Xiaofei, Yan Shuicheng, Hu Yuxiao, et al. Face recogni Computers in Education(GCCCE), 2014: 35-39

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