長沙鵬翔科技--小型電動機轉(zhuǎn)子旋轉(zhuǎn)監(jiān)測

針對轉(zhuǎn)子系統(tǒng)動靜件間發(fā)生碰摩時會引起彈性應(yīng)變而產(chǎn)生聲發(fā)射,進而可利用聲發(fā)射來辨識和診斷碰摩故障的特點,首先對碰摩聲發(fā)射和碰摩振動信號進行了試驗對照研究,討論基于聲發(fā)射的碰摩辨識別方法的獨特優(yōu)越性。然后,著重對碰摩聲發(fā)射的特性進行了試驗研究,并借助于小波尺度譜優(yōu)越的時頻分析性能,利用小波尺度譜對碰摩聲發(fā)射的時頻特性、傳播特性和頻散特性等進行了詳細分析。分析結(jié)果顯示小波尺度譜非常適合碰摩聲發(fā)射這種頻率豐富、非平穩(wěn)和非線性的多模態(tài)波,是模態(tài)聲發(fā)射分析的有力方法。
具有多模態(tài)波特征的轉(zhuǎn)子系統(tǒng)碰摩聲發(fā)射源信號在復(fù)雜體波導(dǎo)傳播過程中,由于各模態(tài)波的速度差異及波形變異,常規(guī)的相關(guān)分析算法難以得到準確的時間差而無法進行準確的聲源定位。針對這一問題,引入廣義互相關(guān)(generalized cross correlation,GCC)時延估計方法計算聲發(fā)射信號的達到時間差。基于模態(tài)聲發(fā)射和隨機過程理論建立聲發(fā)射信號的傳播模型,為消除噪聲對定位的影響,提出基于相同分數(shù)階因子和不同分數(shù)階因子的最佳線形分數(shù)傅里葉(Fourier)變換域濾波的GCC時延估計;針對聲發(fā)射信號在傳播中因頻散效應(yīng)引起的波形變異,導(dǎo)致無法獲取最大相關(guān)點的問題,提出對信號進行分段相關(guān)乘積處理和分段相關(guān)指數(shù)變換處理的改進方法。實驗結(jié)果表明,GCC時延估計對在復(fù)雜體機構(gòu)中傳播的聲發(fā)射信號能獲得較好的相關(guān)性,具有較高的定位精度。

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