噪声信号的机械故障检测方法

李明璐，唐帆，尹艺玲

(西华大学机械工程学院，四川 成都 610039)

引言

机械设备在运行中总伴随有机器噪声产生，实际上这是由于机械振动引起周围空气介质振荡。机械发出的噪声频率实际上就是机械振动的频率，这些噪声信号中既包含着大量机械设备运行的状态信息，同时也包含着机械设备运行的故障信息，因此可以通过对机械噪声对设备进行故障分析。机械在正常工作时，由于机械振动产生的语音信号应该是平稳的。如果音频信号在某个时刻发生了非稳态变化，则说明设备可能出现了某种故障，这种故障一般发生在机器设备内部，有时是不易测量的。对于某种机械设备，其非稳态音频信号的变化会变得非常微小，此时，作为判断故障的重要指标之一，对音频信号频谱细化分析的精确性便显得尤为重要。

1 噪声信号处理的基本流程

从信号分类的角度看，噪声信号属于不确定信号，它是随机信号中的一种。工程中的随机信号一般均按各态历经的随机过程来进行处理。信号的分析方法有时域法、频域法等。通过采集到的设备运行的噪声信号为时域信号，但在时域内一般不易发现与振动相关的特征量。频域分析又称为谱分析，主要研究信号在频域内的各种特征量。对噪声信号的频谱分析不仅可以反映机械设备振动的情况，还可以将频谱图中的频率与传动件的转速建立起关联。

1.1 噪声信号的采集与分析

利用噪声信号的频谱图分析噪声的频率成分，并由此判断机械设备的故障点，机械设备若出现异常，其运行过程中的状态参数将会发生变化，并通过噪声反应出来。从频谱图上看，原始噪声信号频率集中在100Hz～300Hz的频率段，谱峰所对应的频率的值可能是异常点。

2 FIR数字滤波器

FIR它可以在保证任意频幅特性的同时具有严格的相位特性，且系统总是稳定的，其设计方法是通过频率抽样法、窗函数法同时配合最优线性相位变化等。窗函数设计由于物理意义直观、运算简便，现已在工程实际中广泛应用。对于在现场采集噪声信号，需要考虑的一个主要问题是如何减小机械仪器设备电源产生的工频50Hz的交流声干扰的影响。在处理噪声信号时工频干扰信号一并被放大，还将受到工频信号的调制，使信号带有“毛刺”。而原始噪声信号用带通滤波器滤除50Hz的工频干扰。

表1滤波数据时域与频域分析图

3 噪声信号的功率谱分析

对于现场采集到的噪声信号，无法用一个确定的数学表达式来精确描述，只能用它的各种统计平均量来表征。其中，自相关函数最能完整地表征其特定的统计平均量值，而一个随机信号的功率谱密度(PSD)正是自相关函数的傅里叶变换。因此，我们可以用功率谱密度来表征信号的同级平均谱特性，这也是对噪声信号的基本处理方法。功率谱估计有多种方法，一般可以分为经典谱与现代谱。经典谱估计中较为常用的是周期法，韦尔奇(welch)方法是对周期图法的改进，算法的思想是通过加窗(加权，非矩形窗)求取平滑，以分段重叠求得平均，该方法首先是将N个数据点分成L个小段，每小段M点(LM=N)，分别对这L个信号求周期图，然后求这L个周期图的平均值。

4 结束语

从以上分析可知：通过对机械产生的噪声信号的检测，同时运行状态分析及故障诊断。从信号的采集角度看，噪声测试比其他测试方法要更方便一些，而且还是非接触式测量，适宜的频率范围更宽。另外，噪声信号具有各态历经性，可用一个样本的统计特征来代替总体统计特征，这也意味着采集到的噪声信号并不需要太长，一个有限时间内的记录就可以满足分析要求，这不仅减少了采集到的噪声信号的数据量，减小存储空间，还提高了分析、处理的速度。

当然，如果要通过噪声信号来对机械设备的运行状态进行实时在线监测的话，不仅需要一个合适的音频信号处理方法，还需要硬件的支持。