基于变模式分解方法的电梯机房噪声分析实验研究

杨治飞 朱岩岩 徐勇涛

（淄博市特种设备检验研究院 淄博 255086）

随着社会经济的发展,电梯已经成为人们日常生活中不可缺少的交通工具,其给人们带来便利的同时,也给人们的生活带来了一些麻烦,如安全隐患、噪声污染、能源环保等问题[1-3]。本文主要针对噪声问题展开探讨,在此之前已有很多学者对电梯噪声的产生机制、噪声测试测量以及噪声的消除等方面进行了论述。例如,曾钦达针对某一案例进行了噪声检验检测,解答了为噪声所困扰不能入睡民众的疑问[4]；仇林海等[5]曾经提出了一系列方法检验噪声,给出了测量噪声所用的检验仪器、检验内容、要求及方法,以及检验数据的处理；王聪敏针对高速曳引电梯噪声产生的起因,提出必要的改进措施,从而减少高速电梯噪声问题,为同行提供了必要的参考[6]。以上文献所提出的方法为电梯噪声检测和处理都提出了行之有效的途径,但是仍然存在不足之处,在电梯的维护保养过程中,如果电梯处于较为嘈杂的环境中,维护保养人员需要根据噪声所产生的具体来源,来确定不同的维护保养方案,噪声来源可能在曳引机上,也可能在钢丝绳上,还有可能在限速器等运动部件上,在较为复杂环境中如何确定噪声具体产生来源,以上文献中并没有给出较好的方法。

本文就噪声具体产生来源这一问题提出了运用变模式分解（Variable Mode Decomposition）方法,变模式分解方法[7]是由Dragomiretskiy 和Zosso 提出的,此方法是针对模态混叠现象的非线性、非平稳信号的处理方法,是基于维纳滤波、希尔伯特变换、外差解调等一些成熟的概念,变模式分解方法的优点就是克服了经验模态分解缺少理论依据和模态混叠现象等缺点。刘江等运用变模式分解方法对原滚动轴承噪声信号进行分解重构从而达到了信号降噪的目的[8]；赵昕海等利用变模式分解方法将信号分量中的高噪声分量剔除,而后重组其他分量也达到了很好的降噪效果[9]。由此可以看出变模式分解处理信号分析和提取方面有很大的优势,本文正是运用变模式分解可以分解复杂噪声信号这一特点,将复杂的电梯噪声信号进行分解,然后通过与各个运动部件之间的频谱关系进行对比,从而找出具体的噪声产生来源,指导维护保养工作。

1 变模式分解方法的基本原理及仿真

1.1 变模式分解的基本原理

变模式分解方法的本质就是一个求解变分问题的过程,使得每个模态的估计带宽之和最小。变模式分解方法引入二次惩罚因子α和拉格朗日乘法算子λ（t),把约束性变分问题转变成非约束性变分问题[10-12]。其中扩展拉格朗日表达式见式（1）。

式中：

k——最终分解的次数；

K——分解内循环终止分解个数的值；

t——信号的时间序列；

ω——每个调幅调频信号的中心频率；

j——虚数单位,其作用是将公式中的指数函数分解为正弦和余弦的形式；

δ（t)——函数的符号,无实际意义；

f（t)——原始信号；

uk——分解后的各个模态分量；

ωk——不同模态所对应的中心频率。

变模式分解方法具体的实现步骤为：

2）不断地更新uk和ωk,见式（2）、式（3）：

式中：

n——系统质点数。

3）对λ进行更新,见式（4）：

式中：

τ——函数的符号,无实际意义。

1.2 变模式分解信号仿真分析

复合信号s1=0.4×sin（2×π×10×t)+0.6×cos（2×π×20×t)-0.8×sin（2×π×30×t)-0.2,此信号的波形图如图1 所示。

图1 构造信号s1 波形图

此复合信号s1的采样频率是200 Hz,序列长度为1 000,通过观察无法看出复合信号的任何特征,更无法看出其是由多个单一信号复合而成的,因此就用到了本文提出的变模式分解。经过变模式分解复合信号s1得到4 个分量S1～S4信号的波形图,如图2 所示。

图2 分解后分量的波形图

由图2 可以看出,分量S1明显为一个幅值大小为0.2 的直流分量,而分量S2对应0.4×sin（2×π×10×t)分信号,分量S3对应0.8×sin（2×π×30×t)分信号,分量S4对应0.6×cos（2×π×20×t)分信号。从图2 中可以很直观地看出直流分量S1,但是从其他3 个分量波形图只能看出各自幅值的大小,而无法看出频率,于是对分量S2～S4进行频谱分析,将3 个分量的频谱分析图谱和原始复合信号的频谱分析图谱进行比对得到了图3。

图3 复合信号和单个分量频域对比图

在图3 中,能够明显看出3 个分量的频率和初始复合信号之前的分信号是相对应的。由此实验可以看出,变模式分解方法在对复合信号分解方面是十分有效的,并且每一个分量可以完全被分离出来,被分离出来的分量,在后期的信号分析和噪声来源对比方面,要比初始复合信号更加简便可靠。

2 实验分析

本文在实验环节,采用了某商场内货梯机房的噪音信号,本货梯的基本参数为：运行速度为0.5 m/s,吨位为1 000 kg,曳引机电压为380 V,导绳轮1 个,限速器1 个,制动器为鼓式制动器,3 层3 站3 门,曳引轮直径为48 mm,反绳轮直径为408 mm,限速器节圆直径为240 mm。声音采集设备的采集频率为50 kHz,收集的初始信号是长度为40 s 的电梯机房噪声录音,如图4 所示。

图4 原始噪声信号和截取部分信号波形图

图4 中的s1为原始噪声信号,S1为截取该录音部分信号进行分解的部分,其中的截取实践部分是在原始信号当中截取的,对截取部分做变模式分解,分解分量个数从2 到5 分别进行,最终通过参数调整得出,把截取信号分解为3 个分量最为合适,3 个分量的幅值最接近原始信号的幅值,此时说明该噪声信号的主要来源为3 个不同频率噪声复合,如图5 所示。

图5 分解后的分量波形图

在时域图谱中很难看出信息,于是对3 个分量分别做频谱分析得到了分量的频率图谱,如图6 所示。

图6 分量的频谱分析图谱

从图6 可以明显看出,3 个分量的幅值和频率都是不一样的,且频率较为集中,具体频率关系见表1。

表1 分量频谱分析倍数值

由文中所给出的电梯相关参数,可以计算机房内旋转部件的转速,见表2。

表2 机房内各个旋转部件转速

此时将表1 中的频率和表2 中的转动频率做整除计算,如若得出的结果约为整数倍则可以得出对应关系,具体结果见表3。

表3 分量信号与旋转部件对应关系

观察表3 发现3 个分组中,分组（I）中的曳引轮转动频率与分量S2频率约为整数倍关系,反绳轮转动频率与分量S1频率为整数倍关系,限速器转动频率与分量S3频率约为整数倍关系,而分组（II）和分组（III）中的组合倍数关系并不明显,由此可以推断出各分量噪声的产生部件对应关系。噪声的强度是由噪声本身幅值大小来决定的,所以根据表1 中的内容可知,该电梯机房噪声的主要来源为反绳轮,曳引机噪声次之,限速器所产生的噪声最小。实验分析结束后,与电梯维护保养人员进行现场确认,发现反绳轮滚动轴承滚珠破碎,经更换轴承后噪声有了明显的改善。

3 总结

本文基于MATLAB 软件,运用变模式分解的方法,对电梯机房的噪声进行分解,得到不同频率的分量,进而又对分量进行分析讨论,把分量的频率与电梯运动过程中的运动部件运动频率进行对比,最终找到了产生噪声的主要分量,从而确认了噪声的主要产生来源,为电梯的维护保养提供了指导。本方法的优点是对运行环境的要求低,即使在复杂的噪声环境下也可以对噪声信号进行分析,再者本方法的处理速度快,程序较为简单,对于运行硬件要求不高,从而可以基于本方法制作轻便易携带的仪器,用于日常的检验检测工作中。当然,本方法也存在一些不足之处：1）确定变模式分解的分解层数（即分量的个数）是比较难的；2）后期的分析对比部分,要求使用本方法的人员要充分了解所要检测电梯的各个参数,如曳引机的转速、导绳轮的转速、电梯的运行速度、限速器的运转速度、制动器类型、供电电源的相关参数等,因为这些参数都是产生噪声的来源,在后期的频率对比筛选过程中都要用到。