基于小波濾波和極坐標(biāo)鏡像法的發(fā)動(dòng)機(jī)異響在線檢測(cè)研究與應(yīng)用.pdf

1、鑒于目前大多數(shù)發(fā)動(dòng)機(jī)異響檢測(cè)還是采用人工聽診的方法，存在著錯(cuò)檢、漏檢、準(zhǔn)確率不高，長(zhǎng)時(shí)間的工作還對(duì)人體健康造成一定影響的特點(diǎn)，本文提出了一種用聲信號(hào)分析發(fā)動(dòng)機(jī)異響的非接觸式故障診斷方法。首先對(duì)從生產(chǎn)線上采集到的發(fā)動(dòng)機(jī)聲信號(hào)進(jìn)行濾波降噪處理，以還原被噪聲掩蓋的發(fā)動(dòng)機(jī)固有特征；然后對(duì)其進(jìn)行極坐標(biāo)鏡像處理，形成極坐標(biāo)下的對(duì)稱圖形；再通過上述方法處理大量信號(hào)，選出同種發(fā)動(dòng)機(jī)類型的極坐標(biāo)鏡像圖，并做圖形平均處理，從而形成各種發(fā)動(dòng)機(jī)類型的標(biāo)桿圖；最

2、后將待檢測(cè)的發(fā)動(dòng)機(jī)聲信號(hào)進(jìn)行濾波和極坐標(biāo)鏡像處理，通過與發(fā)動(dòng)機(jī)各種類型的標(biāo)桿圖匹配，找出最大匹配值所對(duì)應(yīng)的發(fā)動(dòng)機(jī)類型，從而達(dá)到發(fā)動(dòng)機(jī)異響在線檢測(cè)的目的。
　　本文先對(duì)發(fā)動(dòng)機(jī)異響領(lǐng)域進(jìn)行了簡(jiǎn)單的介紹，知道了故障診斷正朝著智能、便捷、系統(tǒng)的方向發(fā)展，利用當(dāng)前的計(jì)算機(jī)技術(shù)和學(xué)科交叉特點(diǎn)，發(fā)動(dòng)機(jī)異響檢測(cè)存在著很大的發(fā)展空間，為下面的研究指明了正確的方向。
　　然后通過對(duì)小波理論的分析，得知發(fā)動(dòng)機(jī)聲信號(hào)在通過小波濾波后，背景噪聲能得到

3、有效的去除，發(fā)動(dòng)機(jī)聲信號(hào)中的瞬態(tài)脈沖信息會(huì)被很好的保留，這正符合發(fā)動(dòng)機(jī)異響檢測(cè)的期望；再通過極坐標(biāo)鏡像法理論的分析，得知該方法能將時(shí)域聲信號(hào)變成極坐標(biāo)下的對(duì)稱圖形，該圖形以獨(dú)特的視角展示出信號(hào)的特征，非常便于識(shí)別。
　　通過用加噪的 bumps信號(hào)模擬發(fā)動(dòng)機(jī)實(shí)測(cè)到的聲信號(hào)，來驗(yàn)證小波濾波的效果。與minimaxi閾值濾波法對(duì)比，并用信噪比和均方誤差兩個(gè)參數(shù)作為評(píng)價(jià)指標(biāo)，得出小波相關(guān)濾波能很好的還原發(fā)動(dòng)機(jī)聲信號(hào)的突變特征，濾波效果較

4、好。
　　在用實(shí)測(cè)的發(fā)動(dòng)機(jī)聲信號(hào)進(jìn)行驗(yàn)證性分析中發(fā)現(xiàn)，不同類型發(fā)動(dòng)機(jī)聲信號(hào)在未進(jìn)行小波相關(guān)濾波情況下，所形成的極坐標(biāo)鏡像圖也存在一定的差別，但正常發(fā)動(dòng)機(jī)和箱體異響發(fā)動(dòng)機(jī)之間的差異很小，用匹配系數(shù)法檢測(cè)發(fā)動(dòng)機(jī)異響類型存在檢測(cè)錯(cuò)誤率。當(dāng)極坐標(biāo)鏡像法與小波濾波結(jié)合后，不同發(fā)動(dòng)機(jī)類型之間的極坐標(biāo)鏡像圖差異變大，通過匹配系數(shù)分析，發(fā)動(dòng)機(jī)異響檢測(cè)能達(dá)到很好的效果。
　　最后通過一套基于NI數(shù)據(jù)采集前端和LabVIEW、MATLAB的發(fā)動(dòng)