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噪聲信號(hào)的聲源檢測(cè)與故障診斷
1.功率譜密度分析與相關(guān)函數(shù)分析 根據(jù)設(shè)備發(fā)出的噪聲信號(hào)進(jìn)行在線聲源檢測(cè)與故障診斷是一項(xiàng)很有價(jià)值的研究課題,功率譜密度分析與相干函數(shù)分析是聲源儉測(cè)與故障診斷中較經(jīng)典的兩種信號(hào)分析方法。
功率譜密度函數(shù)不僅能夠反映出信號(hào)的頻率結(jié)構(gòu),而民也表示出各頻率成分所占的比重和數(shù)值。根據(jù)機(jī)械設(shè)備不同零部件產(chǎn)生噪聲的機(jī)理和特征,結(jié)合功率譜分布結(jié)構(gòu),就可以判別出機(jī)械的各主要噪聲源及其頻率和能量情況,從而為噪聲控制提供科學(xué)依據(jù)。機(jī)械發(fā)生故障時(shí),噪聲的頻率特性和能量分布會(huì)出現(xiàn)不同程度的變化.據(jù)此在不停機(jī)、不解體的情況下,就可以推知設(shè)備的故障部位、故障原因及其嚴(yán)重程度。
2.小波技術(shù)應(yīng)用于聲源檢測(cè)與故障診斷
第一,從泛函分析的角度來(lái)看,小波分析也就是把信號(hào)分解“投影”到由小波函數(shù)構(gòu)成的函數(shù)基空間上,在“投影”過(guò)程中,與小波函數(shù)相似的信號(hào)將取得較大的投影值。如果選擇小波分析的母函數(shù)與間歇性的故障信號(hào)相似,則在小波變換結(jié)果上對(duì)應(yīng)于故障發(fā)生位置就會(huì)有一個(gè)極大值出現(xiàn),因此就可以檢測(cè)出噪聲信號(hào)中突變發(fā)生的位置和性質(zhì),進(jìn)而進(jìn)行檢測(cè)與診斷。
第二,利用小波的多分辨率分析特性,比較正常信號(hào)與故障信號(hào)在各分解層上的能量變化情況,以此來(lái)分析出故障特征頻率的范圍,再結(jié)合具體設(shè)備的結(jié)構(gòu)和參數(shù),進(jìn)而推知可能的故障原因和程度。
第三,根據(jù)具體設(shè)備情況和先驗(yàn)知識(shí),首先分析估計(jì)所有可能出現(xiàn)噪聲異常的故障原因及故障特征頻率,并利用小波包方法對(duì)采集到的噪聲信號(hào)進(jìn)行逐層分解;然后保留故障特征頻率所在的頻段(將其他頻段置零)進(jìn)行重構(gòu);最后對(duì)重構(gòu)而成的信號(hào)進(jìn)行譜分析,觀察譜圖中是否存在某故障特征頻率及其倍頻成分,以此來(lái)確定具體的故障原因。