Second-order Ciclostationary Sources Extraction Using Narrow-Band Decompositions

Abstract

Se presenta un enfoque prometedor en análisis de vibracion para diagnóstico de rodamientos, y cajas de reducción basado en ciclo-estacionariedad. Este permite detectar, observar y separar componentes ciclo-estacionarios en una señal de vibración sin necesidad de la velocidad del eje. A diferencia de las técnicas del estado del arte donde la máquina debe tener velocidad constante y se requiere conocimiento previo de las frecuencias cíclicas de interés. Para dar solucion a estos problemas, se propone una metodología de tres pasos: i) se desarrolla una metodología de extracción a ciegas de la velocidad del eje, bajo la hipótesis de que la frecuencia instantánea extraída más cercana a la velocidad del eje produce el mapa Angulo-orden más estacionario. ii), se desarrolla una novedosa metodología de descomposición en señales de ancho de banda reducido, basada en descomposición en modos empíricos y una formulación de seguimiento de orden que no requiere la medición de la velocidad del eje. La metodología propuesta descompone una señal de vibración en un conjunto de componentes espectrales de orden, los cuales son señales de ancho de banda reducido, quasi-mono-componentes. iii), con la finalidad de identificar información relevante, a partir del conjunto obtenido en el paso anterior, se propone una medida de correlación espectral, la cual mide la energía en un intervalo definido en la función de densidad espectral de potencia cruzada acumulada entre cada componente espectral de orden y la señal de vibración original. Cada paso se prueba en una base de datos a velocidad variable, y una turbina eólica bajo condiciones de operación, y su desempeño se evalúa comparando con otras técnicas en el estado del arte y/o señales teóricas

Abstract : This work introduces a promising approach in vibration analysis for diagnostics of bearings, and gearboxes based on cyclostationarity. which allows to detect, observe and separate cyclostationary components of the vibration signal without shaft speed measurement. In the state of the art the machine has to be in constant shaft speed regimen and it is required a priori knowledge of the cyclic frequencies of interest. To cope this issues, a three step methodology is proposed in the present work: firstly, a blind shaft speed extraction methodology is developed under the hypothesis that the closest extracted instantaneous frequency to the shaft speed produces the most stationary angle-order map. Secondly, is developed a novel decomposition methodology into narrow-band signals, based on ensemble empirical mode decomposition and a novel order tracking formulation that does not require shaft speed measurement, the proposed methodology decompose a vibration signal into a set of spectral order components, which are narrow-band signals i.e. almost monocomponent. Finally, in order to identify the relevant information i.e. second order cyclostationary components, from the obtained set in the previous step, it is proposed a spectral correlation measure, which measures the energy over the cumulative cross power spectral density function between each spectral order components and the original vibration signal. Each step is tested in a variable speed database, and a wind turbine database under real operation conditions, and its performance is evaluated comparing with state of the art techniques and/or theoretical signals