论文部分内容阅读
基于噪声测量与分析的声学诊断技术具有非接触式测量、信号易于获取、传感器安装灵活等优点，在振动测量受限的场合可以作为振动诊断技术的替代或有益补充。机械故障特征提取是声学诊断技术的关键环节。常规的声学特征提取方法通常是在单点或少数几个点处进行噪声测量，然后进行频谱分析或时频分析，无法给出故障特征随声源位置变化的规律，因此只能对单一设备的简单故障进行诊断。而且，声信号的传播路径复杂，信号的信噪比低，抗干扰能力差，对测点位置敏感，因此难以提取到稳定有效的故障特征，诊断效果较差。 近场声全息(NAH，Near-field Acoustical Holography)技术具有强大的声场可视化功能，成像结果具有较高的分辨率。利用NAH技术对设备进行声场重建，不仅可以方便直观地从重建声像中得到机械噪声源的位置、强度、对总体声场贡献的大小，分析声源的辐射特性，还可以掌握声场的空间分布变化规律，从中挖掘出稳定有效的声学特征用于机械故障诊断。因此，为了更有效地利用机械噪声信号进行故障特征提取与诊断，本文研究了基于局部 NAH声成像的故障特征提取技术。首先，针对基于NAH的声成像技术在实际应用中存在的适用性、精度以及效率等方面的问题，对Helmholtz方程最小二乘(Helmholtz Equation Least Square，HELS)法进行研究，提出了一种适用于复杂形面声源的改进的HELS方法，并在此基础上建立了基于改进HELS方法的局部NAH技术，在小全息孔径测量条件下仍然可以获得良好的重建效果，从而保证了声成像结果的正确性与可靠性。然后，在局部 NAH声成像技术的基础上，进一步研究了基于NAH声像的机械故障特征提取与诊断方法，借鉴常用的图像分析与处理方法，从局部NAH声场重建得到的设备声像中提取出能够稳定有效地反映设备状态变化的特征，并采用特征约减方法对提取到的声像特征进行融合、降维，最后结合支持向量机(SVM)分类器实现智能故障诊断。该方法综合了测试技术、NAH声成像技术、图像处理、模式识别等多个领域的研究成果，既能对设备进行声场可视化，获得机械噪声源的位置、强度等特征，又能从重建声像中挖掘出有效的故障特征实现设备的智能故障诊断。由于NAH技术声场重建得到的声像包含了丰富的设备声场分布信息，所以基于声像的特征提取方法可以得到更为全面而稳定的机械故障特征，具有较高的诊断精度与较强的抗干扰能力。 论文的主要研究内容如下： (1)阐述论文的研究背景与意义，详细回顾了NAH技术的发展概况，重点介绍了局部NAH技术的特点与实现算法，并指出了声学特征提取与诊断技术的研究现状与发展方向，在此基础上确立了本文的研究内容与基本框架。 (2)分析机械设备结构声辐射的产生机理，介绍基于FFT的平面NAH的声场重建原理，分析重建误差的主要来源与解决方法。通过数值仿真说明有限孔径效应对传统NAH技术的影响，从而说明采用局部NAH技术的必要性。 (3)对基于HELS方法的声场重建技术进行研究，讨论了在HELS方法声场重建过程中存在的不适定问题及正则化策略。根据HELS方法的特点，分别以球形声源与非球形声源为对象进行数值仿真，全面分析基函数中心位置、正则化策略、全息面形状与尺寸、测量距离等因素对声场重建精度的影响，给出了重建参数设置的指导原则。 (4)提出一种改进的HELS方法，该方法将多个相干声源或者复杂形面声源的声场视为声源的各个组成部分辐射声场的叠加，各部分声源的辐射声场都由一组独立的球面波函数的线性组合来表达，与常规的HELS方法相比对多源或复杂形面声源的声场重建精度更高，具有较强的适用性。数值仿真与实验验证了改进的HELS方法在复杂形面声源声场重建中的正确性与优越性。 (5)将改进的HELS方法引入局部NAH技术中关键的全息数据外推过程中，建立了基于改进HELS方法的局部NAH技术。利用改进的HELS方法进行小全息孔径上测量数据的近场外推，然后根据外推数据采用NAH技术实现声场重建，从而等效地增大全息孔径，减小有限孔径效应的影响，提高声场重建成像结果的精度。数值仿真与实验验证了基于改进HELS方法的局部NAH技术在小全息孔径条件下仍然可以有效地实现多源或复杂形面声源的声场重建成像，具有较高的重建精度。 (6)在基于局部 NAH的声成像技术研究的基础上，提出了基于NAH声像的机械故障特征提取与诊断方法，分别采用奇异值分解、基于灰度直方图的统计特征提取方法、基于Gabor小波变换以及基于共生矩阵的纹理特征提取方法，对设备不同状态下通过局部NAH声场重建得到的声像进行故障特征提取，并采用特征约减方法对提取到的声像特征进行融合、降维，最后采用SVM分类器实现故障诊断。通过电脑机箱和滚动轴承的故障特征提取与诊断实验，验证了基于NAH声像的特征提取方法的有效性，与常规的声学特征提取方法相比，能够获得机械噪声源的位置信息，而且具备较强的抗干扰能力，得到的诊断精度较高。