李明璐，唐帆，尹藝玲

(西華大學(xué)機(jī)械工程學(xué)院，四川 成都 610039)

引言

機(jī)械設(shè)備在運(yùn)行中總伴隨有機(jī)器噪聲產(chǎn)生，實際上這是由于機(jī)械振動引起周圍空氣介質(zhì)振蕩。機(jī)械發(fā)出的噪聲頻率實際上就是機(jī)械振動的頻率，這些噪聲信號中既包含著大量機(jī)械設(shè)備運(yùn)行的狀態(tài)信息，同時也包含著機(jī)械設(shè)備運(yùn)行的故障信息，因此可以通過對機(jī)械噪聲對設(shè)備進(jìn)行故障分析。機(jī)械在正常工作時，由于機(jī)械振動產(chǎn)生的語音信號應(yīng)該是平穩(wěn)的。如果音頻信號在某個時刻發(fā)生了非穩(wěn)態(tài)變化，則說明設(shè)備可能出現(xiàn)了某種故障，這種故障一般發(fā)生在機(jī)器設(shè)備內(nèi)部，有時是不易測量的。對于某種機(jī)械設(shè)備，其非穩(wěn)態(tài)音頻信號的變化會變得非常微小，此時，作為判斷故障的重要指標(biāo)之一，對音頻信號頻譜細(xì)化分析的精確性便顯得尤為重要。

1 噪聲信號處理的基本流程

從信號分類的角度看，噪聲信號屬于不確定信號，它是隨機(jī)信號中的一種。工程中的隨機(jī)信號一般均按各態(tài)歷經(jīng)的隨機(jī)過程來進(jìn)行處理。信號的分析方法有時域法、頻域法等。通過采集到的設(shè)備運(yùn)行的噪聲信號為時域信號，但在時域內(nèi)一般不易發(fā)現(xiàn)與振動相關(guān)的特征量。頻域分析又稱為譜分析，主要研究信號在頻域內(nèi)的各種特征量。對噪聲信號的頻譜分析不僅可以反映機(jī)械設(shè)備振動的情況，還可以將頻譜圖中的頻率與傳動件的轉(zhuǎn)速建立起關(guān)聯(lián)。

1.1 噪聲信號的采集與分析

利用噪聲信號的頻譜圖分析噪聲的頻率成分，并由此判斷機(jī)械設(shè)備的故障點，機(jī)械設(shè)備若出現(xiàn)異常，其運(yùn)行過程中的狀態(tài)參數(shù)將會發(fā)生變化，并通過噪聲反應(yīng)出來。從頻譜圖上看，原始噪聲信號頻率集中在100Hz～300Hz的頻率段，譜峰所對應(yīng)的頻率的值可能是異常點。

2 FIR數(shù)字濾波器

FIR它可以在保證任意頻幅特性的同時具有嚴(yán)格的相位特性，且系統(tǒng)總是穩(wěn)定的，其設(shè)計方法是通過頻率抽樣法、窗函數(shù)法同時配合最優(yōu)線性相位變化等。窗函數(shù)設(shè)計由于物理意義直觀、運(yùn)算簡便，現(xiàn)已在工程實際中廣泛應(yīng)用。對于在現(xiàn)場采集噪聲信號，需要考慮的一個主要問題是如何減小機(jī)械儀器設(shè)備電源產(chǎn)生的工頻50Hz的交流聲干擾的影響。在處理噪聲信號時工頻干擾信號一并被放大，還將受到工頻信號的調(diào)制，使信號帶有“毛刺”。而原始噪聲信號用帶通濾波器濾除50Hz的工頻干擾。

表1濾波數(shù)據(jù)時域與頻域分析圖

3 噪聲信號的功率譜分析

對于現(xiàn)場采集到的噪聲信號，無法用一個確定的數(shù)學(xué)表達(dá)式來精確描述，只能用它的各種統(tǒng)計平均量來表征。其中，自相關(guān)函數(shù)最能完整地表征其特定的統(tǒng)計平均量值，而一個隨機(jī)信號的功率譜密度(PSD)正是自相關(guān)函數(shù)的傅里葉變換。因此，我們可以用功率譜密度來表征信號的同級平均譜特性，這也是對噪聲信號的基本處理方法。功率譜估計有多種方法，一般可以分為經(jīng)典譜與現(xiàn)代譜。經(jīng)典譜估計中較為常用的是周期法，韋爾奇(welch)方法是對周期圖法的改進(jìn)，算法的思想是通過加窗(加權(quán)，非矩形窗)求取平滑，以分段重疊求得平均，該方法首先是將N個數(shù)據(jù)點分成L個小段，每小段M點(LM=N)，分別對這L個信號求周期圖，然后求這L個周期圖的平均值。

4 結(jié)束語

從以上分析可知：通過對機(jī)械產(chǎn)生的噪聲信號的檢測，同時運(yùn)行狀態(tài)分析及故障診斷。從信號的采集角度看，噪聲測試比其他測試方法要更方便一些，而且還是非接觸式測量，適宜的頻率范圍更寬。另外，噪聲信號具有各態(tài)歷經(jīng)性，可用一個樣本的統(tǒng)計特征來代替總體統(tǒng)計特征，這也意味著采集到的噪聲信號并不需要太長，一個有限時間內(nèi)的記錄就可以滿足分析要求，這不僅減少了采集到的噪聲信號的數(shù)據(jù)量，減小存儲空間，還提高了分析、處理的速度。

當(dāng)然，如果要通過噪聲信號來對機(jī)械設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行實時在線監(jiān)測的話，不僅需要一個合適的音頻信號處理方法，還需要硬件的支持。