基于改进群延迟估计的同步压缩变换及其在冲击类振动信号提取中的应用丨JME文章推荐
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文章解读
试验视频
滚动轴承缺陷、齿轮缺陷及动静碰摩为燃气轮机、航空发动机等大型旋转机械的典型故障，其发生频率高且故障危害性大，直接影响着整套设备、流程的安全性。据统计，某型航空发动机的主轴承、齿轮及碰摩故障占发动机振动故障总数的60%以上。上述故障发生时，通常会产生冲击性振动分量，因此可将其统称为冲击类故障。正是基于上述特征，通过在振动信号中提取、分析冲击分量，即可实现此类故障的预警与诊断，进而避免严重故障及事故的发生。显然，在上述技术的实现过程中，其中最为关键的是准确提取冲击分量。因此，从振动信号中如何准确提取冲击特征一直是冲击类故障诊断的重要研究课题。
为了准确提取信号中的冲击分量，北京化工大学研究人员贺雅、胡明辉以及成都航利(集团)实业有限公司的卢子元等在《机械工程学报》2022年第4期发表了《基于改进群延迟估计的同步压缩变换及其在冲击类振动信号提取中的应用》一文，团队提出了一种基于改进群延迟估计的同步压缩变换时频分析方法。分析时间重分配同步压缩变换原型算法在处理实际强频变信号时的特性，发现其易导致明显的时频模糊问题。构建基于局部最大搜索算法的改进型经典群延迟估计方法，以克服TSST 在分析强频变信号时带来的时频模糊问题，并在此基础上提出了群延迟自适应估计策略。形成一种基于改进群延迟估计的自适应同步压缩变换方法，在其基础上提出一种振动信号中脉冲特征提取方法。仿真信号和试验数据分析结果表明，该方法可较准确地提取出振动信号中的冲击特征，相较其他常用时频分析方法能够生成更为聚集的时频表示。
贺雅, 胡明辉, 卢子元, 明煊, 贾彦飞. 基于改进群延迟估计的同步压缩变换及其在冲击类振动信号提取中的应用[J].机械工程学报, 2022, 58(4): 22-33.
HE Ya, HU Minghui, LU Ziyuan, MING Xuan, JIA Yanfei. Synchrosqueezing Transform Based on Improved Group Delay Estimation and Its Application in Extracting Impulse Vibration Signal[J]. Journal of Mechanical Engineering, 2022, 58(4): 22-33.
针对旋转机械冲击类故障特征的时频表示，本文采用局部最大值搜索算法有效避免了时间重分配同步压缩变换在处理强频变信号引起的群延迟估计偏差；同时，借助谱图时宽与群延迟估计参数之间的关系，推导出了群延迟估计自适应的理论公式；进一步地，提出了一种基于改进群延迟估计的同步压缩变换（ALMT）方法，同时证明了提出的ALMT保持着信号重构能力；最后，基于ALMT时频结果，提出了一种冲击类故障特征提取方法。使用本文提出方法对仿真信号和实验数据进行分析，结果表明：（1）相对其他时频分析方法，本文所提方法能够更清晰地描述单分量、多分量强频变特征，且具有良好的抗噪性；（2）ALMT方法能够准确提取出冲击类故障特征，从而指导故障诊断。
转子-轴承故障模拟试验台
碰摩故障模拟
在推导局部最大时间重分配同步压缩变换的公式过程中，作者发现Δ的取值会明显影响时频表征效果，且针对不同振动信号，最佳的Δ值有所差异，需提出一种自适应Δ值的策略，完成群延迟估计的自动化实现。但是参数的自适应优化思路是要解决的关键问题。
作者曾考虑通过粒子群等寻优算法对多个Δ值进行遍历寻优，但是由于时频变换计算复杂，且随着Δ值的增大，其计算时间会成指数增长，对计算设备会带来沉重的负担，不利于方法的推广应用。随后作者考虑到最优Δ值与时频表示中能量扩散范围之间满足：最优Δ值为STFT结果时宽的1/4，依据这一特定关系，确定研究思路为：通过量化扩散范围进而指导Δ值的设置。因此作者借助已有研究成果，首先估计强频变信号的调制因子，结合高斯窗的频域宽度计算公式，即可完成时频表示中能量扩散范围的估计，从而进一步实现群延迟的自适应估计。
本文提出的基于改进群延迟估计的同步压缩变换（ALMT）方法，主要是为了解决机械设备故障诊断领域冲击类信号的分析提取问题，可应用于滚动轴承故障、齿轮箱故障或者转子碰摩故障等振动特征提取。值得注意的是，机械设备故障诊断并不是ALMT方法唯一的应用领域，它还可以应用于地理地震波分析、天文重力波分析、生物医学EEG和ECG分析、语音信号分析、图像处理等领域，以解决这些领域的强频变或瞬态信号提取问题。
高金吉，中国工程院院士、设备诊断工程专家，北京化工大学教授、博士生导师。国家有突出贡献中青年科技专家，973项目和GF973项目首席专家。现任国务院安委会特种设备专委会副主任，中国互联网研究院技术专家委员会主任，空军建设发展专家顾问。2016年荣获世界工程资产管理协会终身成就奖。
胡明辉，博士，北京化工大学副教授。主要研究方向为航空发动机故障诊断与振动抑制，美国振动协会认证的国际振动分析师三级认证。入选2018年度全国博士后创新人才支持计划，共承担4项国家级项目，已公开发表学术论文20余篇。
贺雅，在读博士，主要研究方向为航空发动机转子系统故障诊断，美国振动协会认证的国际振动分析师三级认证。以研究骨干身份参与2项国家级项目，共发表学术论文10余篇，在校期间获得“国家奖学金”，“北京化工大学校长奖学金”，“研究生三好学生”等奖励。
团队面向我国高端动力装备健康管理与能效监控需求，开展基于人工智能的在线智能监测诊断与故障自愈调控技术的基础理论与工程应用研究，充分发挥机械、电子、信息工程及数据科学的学科优势，与国家智能制造、“两机专项”等重大科学工程紧密关联，并与实际工程需求紧密结合，取得了一系列重大科研成果和实际应用效果。曾获得省部级及以上科研奖励6项，先后主持科技部973项目、863项目、国防973、国防重大研究项目等国家级重大课题，近5年承担国家级、省部级和企业科研项目40余项。
编辑：金程 校对：李娜
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