太空制造中振动信号分析处理的研究进展

高正源; 王海鹏; 李正芳; 孙鹏飞; 安治国; 张义; 李江; 任重

doi:10.12404/j.issn.1671-1815.2507013

科学技术与工程 ›› 2026, Vol. 26 ›› Issue (25) :10678-10696 DOI: 10.12404/j.issn.1671-1815.2507013

航空、航天

太空制造中振动信号分析处理的研究进展

高正源 ¹ ,
王海鹏 ¹ ,
李正芳 ²^,^* ,
孙鹏飞 ¹ ,
安治国 ¹ ,
张义 ³ ,
李江 ³ ,
任重 ⁴

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Advances in Vibration Signal Analysis and Processing for Space Manufacturing

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摘要

在航天强国战略推动下,太空制造技术的重要性日益凸显,但制造过程中的振动问题严重影响产品质量,尤其在微重力环境下振动衰减率仅为地面的15%~30%,显著影响制造精度。对振动信号的采集、分析和去噪进行了综述。采集环节分为接触式与非接触式两类,后者通过激光测振等技术实现无干扰监测,更适用于精密制造场景。在信号分析中,时域、频域分析在捕捉复杂瞬态非线性特征时存在局限性,时频域分析通过小波变换等方法可有效表征信号时频特性。在去噪处理方面,传统滤波方法易损失细节,目前主流方式是与其他方法融合,通过时频分析与智能算法的结合,能在对混杂信号降噪的同时保留有效特征,如集合经验模态分解-核最小均方(ensemble empirical mode decomposition-kernel least mean square,EEMD-KLMS)去噪方法较传统经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD),信噪比(signal-to-noise ratio,SNR)提升至19.4 dB(通过EMD处理后的SNR仅16.4 dB)。最后,从实际出发,简述了工程中振动信号处理方法的应用情况,并展望了未来的发展方向。

Abstract

The advancement of China’s space power strategy has been recognized to underscore the critical significance of space manufacturing. However, product quality in this field is significantly undermined by manufacturing vibrations, which are more difficult to mitigate in microgravity environments, where the vibration attenuation rate is merely 15% to 30% of that on the ground. To address this problem, a comprehensive review of techniques for vibration signal acquisition, analysis, and denoising was presented. Signal acquisition methods were classified into contact and non-contact categories, with laser Doppler vibrometry identified as a core non-contact technology that enables non-intrusive monitoring and confers unique advantages on precision manufacturing. For signal analysis, conventional time-domain and frequency-domain methods are restricted in capturing nonlinear transient features, whereas time-frequency analysis techniques (e.g., wavelet transform) can effectively characterize such complex signal properties. In terms of denoising, traditional filtering methods were often associated with the loss of critical signal details. Consequently, a shift has been made in the current mainstream strategy toward hybrid methods integrating time-frequency analysis with intelligent algorithms. Effective noise reduction for complex signals was achieved by these hybrid approaches, with their key features preserved. For instance, a signal-to-noise ratio (SNR) of 19.4 dB was achieved by the ensemble empirical mode decomposition-kernel least mean square (EEMD-KLMS) method, which represents a notable improvement over the 16.4 dB obtained by the conventional empirical mode decomposition (EMD) method. Finally, the practical engineering applications of these vibration signal processing methods were discussed, and promising future research directions were proposed.

Graphical abstract

关键词

太空制造 / 微重力 / 振动信号 / 信号采集 / 时频分析 / 信号去噪

Key words

space manufacturing / microgravity / vibration signal / signal acquisition / time-frequency analysis / signal denoising

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高正源, 王海鹏, 李正芳, 孙鹏飞, 安治国, 张义, 李江, 任重. 太空制造中振动信号分析处理的研究进展[J]. 科学技术与工程, 2026, 26(25): 10678-10696 DOI:10.12404/j.issn.1671-1815.2507013

GAO Zheng-yuan, WANG Hai-peng, LI Zheng-fang, SUN Peng-fei, AN Zhi-guo, ZHANG Yi, LI Jiang, REN Zhong. Advances in Vibration Signal Analysis and Processing for Space Manufacturing[J]. Science Technology and Engineering, 2026, 26(25): 10678-10696 DOI:10.12404/j.issn.1671-1815.2507013

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太空制造技术被视为航天强国提升其在地球以外活动能力、执行深空任务的关键战略技术,因此它也成为全球航天科学和应用领域中最活跃的前沿技术之一^[1]。探索太空对制造技术提出了更高要求,因为太空环境恶劣导致设备老化损坏,而地面发射成本高昂,特别是对于难以运输的大尺寸零件^[2]。因此,太空制造技术对于减少航空航天成本、提高探索效率至关重要。2024年2月22日,美国瓦尔达航天工业公司旗下的W-1太空制造舱在犹他州北部安全降落,这标志着该公司在太空制造领域的首秀取得了圆满成功。W-1作为瓦尔达航天公司推出的首个“太空工厂”飞行器,其成功着陆不仅彰显了太空制造的巨大潜力,也表明了商业航天行业正逐步将“太空工厂”的概念转化为实际应用。2020年5月,长征五号B火箭携带中国自主研发的连续纤维增强复合材料太空3D打印装备进行太空作业^[3],首次实现太空3D打印,以减轻部件重量、提高构件复杂性并实现快速定制^[4],这标志着中国在增材制造技术领域,特别是在高性能装备和极端环境应用方面,已经取得了国际领先的成就。2024年10月15日,国务院新闻办举行新闻发布会,中国科学院、国家航天局、中国载人航天工程办公室联合发布《国家空间科学中长期发展规划(2024—2050年)》(下文简称《规划》),这是中国首个空间科学领域的中长期规划。《规划》中提到了未来几十年中国空间科学领域的发展规划:到2027年空间科学研究水平整体跃升;到2035年重点方向跻身国际前列;到2050年重要领域国际领先,成为世界空间科学强国^[5]。

在实现这个宏伟目标的过程中,太空制造环节发挥着重要作用,微重力导致太空中的振动难以快速衰减^[6-7],影响制造过程和产品质量,需要外部干预来控制振动。江友亮等^[8]提出空间站中精密仪器、敏感设备及微重力实验极易受太空微振动的干扰,非接触式磁悬浮微重力隔振系统是解决微振动的重要手段之一,主动控制对其隔振效果至关重要。孔永芳等^[9]提到在传统隔振平台中,17.4 Hz和34.8 Hz的柔性模态振动衰减困难,需要结合Skyhook阻尼和陷波器控制才能有效抑制,这直接说明了振动衰减的难点。祖梦硕^[10]通过设计磁性液体阻尼器来解决太空微重力环境下航天器运行平稳性差和航天实验结果不准确等问题。Zhang等^[11]通过离散元法分析了不同振动条件下颗粒组装的内部动能分布和耗散行为,证明颗粒组件的碰撞和摩擦是影响其他形式能量耗散的关键,侧面印证太空缺乏大气阻尼和重力驱动的摩擦而导致微振动难以消除。Sack等^[12]研究了微重力环境下颗粒阻尼器的工作模式及其转变机制,得出在微重力条件下当振幅高于临界振幅A₀时,颗粒的能量耗散率显著提高,振动可快速衰减。而振幅低于A₀时,能量耗散率仅为地面环境的15%~30%,导致振动难以快速衰减。基于上述,在微重力条件下,自然消振十分困难,可通过非接触式磁悬浮微重力隔振系统等非接触式手段达到快速消振的目的。

同时,在信号收集过程中,信号会受到内部和宇宙环境的干扰,设备通过电容耦合或磁场感应向信号线注入噪声^[13],高能粒子辐射可引发半导体器件瞬态故障^[14],导致信号质量下降。为了获得清晰的信号,需要对信号进行分析和去噪,以便提取设备的真实振动信息并进行处理。通过分析被处理过的信号,可以在很大程度上反映制造过程中出现的问题,大致估计成品的质量。尤其是在微重力条件下,处理振动信号可以获得振动发生的位置,以便进行精准减振。现综述制造领域振动信号的采集、分析与去噪技术,阐述各技术的进展与局限。最后,介绍信号提取与信号分离的实际应用。

1 振动信号处理的驱动方法分类

1.1 专家经验驱动方法

专家经验驱动方法指的是依赖领域专家长期积累的工艺经验知识来指导复杂零件的成型过程,例如优化策略、变形控制规则等。Mbow等^[15]介绍了一种专家经验驱动方法,其核心在于将领域专家长期在特定任务下的经验转化成数学模型,最终目的在于辅助专家进行决策任务,其所转换的数学模型主要用于增材制造的零件定向决策。Dong等^[16]指出“专家经验”为制造业技术创新的来源之一,其提出制造过程创新知识单元的概念,从专家经验中提炼和概括制造过程创新知识单元,将其动态连接成制造过程创新知识神经网络,使专家知识不再相互孤立,而是被结构化、网络化。安建波等^[17]在做机床振动信号采集系统测试时,根据经验将加速度传感器安装在振动易发生的主轴位置,如图1所示。

专家经验驱动方法在零件成形导向、制造策略优化、工艺参数改进等方面有着诸多便利,通过整合领域内的专家经验和网络化专家知识,可以极大地推动制造过程的智能化和先进性。但在太空制造中,太空环境下进行人工干预难度极大,对于太空环境下制造时易出现的各种问题及相对应的解决方案的经验了解甚少,达不到将其整合并结构化的数量级,因此专家经验驱动方法仅适用于地面实验。

1.2 模型驱动方法

模型驱动方法是指以数学或物理模型为基础的技术路线,核心逻辑是建立该系统的理论模型,通过模型的输出信号和实际的输出信号之间的偏差,来识别并确定发生故障的位置及故障类型。在工业制造中常用于工艺优化和行为预测(如渐进成形中的成形极限等)。Butler等^[18]主要将模型驱动方法分为两类——确定性模型和随机模型。前者是假设系统无扰动,通过物理方程建立模型直接对加工过程的行为进行描述。后者则与之相反,通过引入概率分布来处理噪声和不确定性,代表的有卡尔曼滤波、粒子滤波等。对于确定性模型,许述剑等^[19]针对传统设备健康评价依赖振动强度等单一指标的问题,提出一种基于实时数据健康度驱动的动态风险评价模型。该模型创新性地为不同类型设备构建了专属健康度模型:转动设备采用振动信号谱距离、互相关及凝聚系数;承压设备则基于失效敏感特征参数。对于随机模型,扩展卡尔曼滤波作为卡尔曼滤波的扩展,用于非线性系统的状态估计,通过最小二乘法对系统的状态进行实时计算,可用于机床进给驱动系统的故障检测,通过动力学模型预测状态与实测信号进行比对,分析残差,实现故障检测。目前针对模型驱动方法的发展大多是与其他理论相融合,例如模型加数据驱动方法,王挺等^[20]提出的物理信息自适应深度学习就是模型驱动加数据驱动的方法,在神经网络架构(数据驱动)中融入宏观交通流模型(模型驱动),约束数据驱动的学习过程,提高模型在稀疏数据下的泛化能力及其物理可解释性。Fabian等^[21]提出了一种物理模型与数据驱动融合的故障检测框架。首先基于循环平稳理论提取振动信号的二维循环谱相干图(cyclic spectral coherence map,CSCM),保留故障调制物理特征;随后利用卷积自编码器无监督学习健康机组的CSCM模式,通过重建残差实现异常检测。关键创新在于结合CSCM的物理可解释性与深度学习的泛化能力,并引入后处理优化(频移校正与时域平滑)提升鲁棒性。实验表明,该框架可跨机组实现齿轮箱轴承早期故障检测,误报率低于1%,显著优于传统包络分析方法。

模型驱动方法依托物理定律或领域知识建立数学模型,通过分析系统动态行为来处理振动信号。其核心优势体现在模型的可解释性高、对样本数据需求较少,在物理机理清晰的工业应用中具有显著适用性。但对于复杂物理系统,在建模时通常会对其进行简化,从而导致实际信号与仿真行为存在偏差。对专家知识高度依赖,面对新型故障或未知工况时需重复建模^[21]。同时固定参数模型对于复杂工况难以实时适应。在未来研究中可对此进行创新改进。

1.3 信号驱动方法

信号驱动方法是数据驱动方法在信号处理领域的分支,指基于振动信号特性或反馈机制的控制方法,其核心在于通过实时监测进行动态调整,无需依赖物理模型,以实现对系统振动的精确控制。信号驱动方法可用于提取信号中的关键特征,为后续的故障诊断提供数据支持^[22],其流程如图2所示。

同时在加工过程中,产生的信号多为不平稳信号,传统方法(如傅里叶变换)依赖于人工设定基函数,而信号驱动方法可自适应生成基函数,对非平稳信号效果更好^[23]。Yan等^[24]为预测水电机组的振动状态,改善其状态维护并提升其运行效率,采用变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)处理非平稳信号,将其分解成固有模态函数(intrinsic mode function,IMF),然后通过随机配置网络对每个独立的IMF进行行为预测。将所有IMF叠加,通过最终叠加的IMF的预测结果来预测振动的变化趋势;Adhi等^[25]为实现旋转机械故障的智能诊断,将采集到的轴承旋转振动信号进行一系列预处理并转换成二维图像,输入深度学习模型。该模型包括多层非线性变换,自动学习判别性特征,如卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)、图神经网络等。通过混合模型对故障信息进行诊断、分类。利用该方法对西储大学轴承数据进行诊断,CNN对7类故障诊断准确率达到了100%。王海斌^[26]提出构建完全集成经验模态分解(complete ensemble empirical mode decomposition,CEEMD)自适应振动信号降噪模型,采用混叠修正的方式来实现降噪处理。首先对轴承振动信号进行特征提取,通过计算单边波峰宽度比完成初步分析。随后,采用分阶段处理的策略,逐步优化降噪过程,从而显著提升系统的整体去噪效率。实验表明,较传统办法,该方法能显著提升输送机滚筒轴承信号信噪比15 dB。

Wang等^[27]提出的SVD-VMD方法融合奇异值分解(singular value decomposition,SVD)与VMD,通过SVD构建特征矩阵以确定模型结构,并利用VMD将信号自适应分解为有限带宽约束模态分量。通过判别准则筛选有效分量后,采用去噪信号重构技术实现信号增强。该方法的优势在于噪声抑制过程中能有效保留关键故障特征,但其计算效率受限于SVD在大规模矩阵分解中的高复杂度。Ma等^[28]提出的同步样条核Chirp小波变换通过协同整合频率旋转解调与频移重采样运算,显著抑制了噪声对振动信号非平稳特性的干扰,增强了对时变故障特征的捕获能力。

Shi等^[29]开发了小波-同步提取变换(wavelet-based synchroextracting transform, WSET),该方法融合连续小波变换(continuous wavelet transform,CWT)与同步提取变换(synchroextracting transform, SET)原理,通过在特征敏感频带优化尺度选择,显著增强时频表征的聚集性。基于蝙蝠声呐信号与滚动轴承振动信号的对比实验表明:WSET在时频分辨率上优于CWT、同步压缩小波变换及SET基准方法,有效提升故障特征可辨识度。

信号驱动方法作用明显,在自适应、多模态联合等方面有明显优势^[30-31]。但其在噪声敏感性、实时性、跨场景应用等方面仍具有很大的挑战,未来需结合物理机理与信号驱动,发展可解释、自适应的高鲁棒性方法。

以上所述3种驱动方法的详细对比如表1所示。

2 关键环节振动处理技术进展

2.1 信号采集环节

信号采集是进行信号分析和处理的前提。在常见的数控机床控制系统中,信号采集通常以秒级频率采样^[32],适合采集慢变化数据如温度和湿度,但不适用于快速无规律变化的振动信号。信号采集主要通过传感设备完成,分为接触式和非接触式两种方式。

2.1.1 接触式采集

接触式采集通过物理接触将振动能量传递至传感器,由于减少了部分干扰,因此其精度较高。为了确保采集到准确的信号,需要正确安装传感器并定位振动最大点,这可以通过模态分析来实现,模态分析是研究结构动态性能的方法^[33],其是结构固有属性,每阶模态对应系统的固有频率^[34]。安建波等^[17]构建了一个多通道振动信号采集系统,用于处理数控机床的振动信号,使用了国产IEPE压电型CT1020LC加速度传感器采集信号,并以国产FPGA芯片和ARM微处理器为核心进行系统开发。其整体设计方案如图3所示。

Liu等^[35]通过K576C100振动传感器物理接触外壳,以1 MHz的采样率捕获分合闸过程中的机械振动信号,传感器直接连接数据采集卡以减少噪声干扰。李毅铭等^[36]以STM32F767芯片实现了基于ARM架构的振动信号的多通道采集。通过内置模数转换器与直接存储器访问技术实现低成本、多通道同步采集,解决传统方案成本高或精度低的问题,通过高精度捕获振动电压信号(误差<2%)为机械故障诊断提供可靠数据。

2.1.2 非接触式采集

利用光的干涉现象来测量位移、速度等物理量的方法称为光学干涉计量,光学干涉计量具有高精度、高灵敏度、非接触、实时性等优点^[37],具有广阔的应用背景和发展前景,在精密机械加工、军工以及航空航天领域中都具有很高的实用价值。常见的采集方法有激光测振、机器视觉。

1)激光测振

王听言等^[38]提出传统校准方法无法满足高频和高速振动场景的需求,如航空航天、精密制造。其对于非机械调制光技术对激光测振仪校准的变革性意义进行了论证,并对比了声光调制、电光调制、飞秒脉冲法、激光二极管调制等调制方法。声光调制器的原理图如图4^[39]所示。

方超等^[40]提出采用非机械调制光构建理论模型,通过数字信号合成技术生成标准调频信号,结合FPGA芯片和高速数模转换器实现参数灵活调节,校准精度达微米级,频移范围覆盖MHz级。其设计的仿真信号发生器解决了外差式激光测振仪电路校准的瓶颈,支持带宽80 MHz的信号采集。肖天祥等^[41]使用激光测振仪采集机床电主轴的振动速度信号,避免了传统传感器带来的附加质量问题,提高了测量的准确性,并发现在14 000 r/min 转速下,电主轴的振动信号呈现出轴向测点距主轴端越近、振动强度越大的规律。陈胜哲等^[42]针对航天器振动测量中激光雷达回波振动信号仅为全回波的10^-11~10^-6倍、被噪声淹没,且现有杂光抑制研究未结合振动测量系统设计的问题,从拉曼回波和信噪比方程入手,提出优化孔径光阑、设计圆锥形光学陷阱、抑制探测器噪声、采用电磁屏蔽4种技术手段。研究证实这些方法可有效抑杂光、降噪声、提高信噪比。

激光三角测振法利用非接触光学原理测量振动。其通过激光发射器将光束射向被测物体表面,探测器接收其反射光。当物体发生振动时,探测器上的光斑位置会产生偏移。通过精确分析这种位置偏移量,就能反推计算出物体的振动位移,重建三维形状。核心公式如式(1)所示。其原理图如图5所示。激光三角测量易受环境因素的影响,刘慧芳^[43]针对中国激光三角测量技术与国外的差距,研发了一套三维测量系统。该系统采用直射式入射法,改进了光平面标定方法,引入自适应阈值以降低时间复杂度并排除干扰点。Patrick等^[44]针对常见的干扰进行测试,发现温度波动是引起光源指向偏移的主要原因,当激光角度发生微小变化时,会引起巨大偏差,如激光角度偏移0.2°,测距偏移27 mm。同时空气折射率梯度的变化会引起光束弯曲,在长距离时尤为显著。测试物体表面的粗糙程度会造成激光散斑,干扰光斑距离变化的计算。针对这些问题,Patrick等^[44]提出仅需分束镜和反射镜的光学补偿结构,核心思想为将激光分为测量光束与参考光束。参考光束平行于透镜光轴,其光斑中心位置仅受系统误差影响而与距离无关。通过实时计算测量光斑中心与参考光斑中心的差值,可同步抵消上述多类误差。经实验验证,静态测试下补偿后漂移误差降低75%,局部加热探测器导致的5.5 mm误差被抑制97%至0.15 mm;机械振动引起的1.59 mm偏差减少86%。动态测试下动态测距不确定度从109 μm降至85 μm,较原方案显示出较好的鲁棒性。

(1)$\mathrm{\Delta }\mathit{d}=\frac{\mathrm{\Delta }\mathit{x}}{\mathrm{t}\mathrm{a}\mathrm{n}\mathit{\alpha }}$

式(1)中:Δd为位移变化量,mm;Δx为探测器上光斑移动距离,mm;α为入射角,(°)。

近几年激光三角法在智能算法融合方面也已取得一些进展。Peng等^[45]通过交叉线结构替换了单线结构,通过两个相邻面图像完成测量。提出Trimmed-HED网络,裁剪原整体嵌套边缘检测(holistically-nested edge detection,HED)前两层侧输出以忽略细节噪声,提升检测的鲁棒性,并采用概率分布优化的标定方法。经验证,在90°下平均误差在0.26%,表面高反光、图案复杂的情况下仍保持着±3.8 mm精度。但物体表面的粗糙度仍是一个较为明显的影响因素。Ildar等^[46]强调机器学习在激光光学对准自动化中的应用,可解决传统手动对准耗时且依赖高技能人才的问题。

对于激光三角测量传感器,Soave等^[47]采用夹持梁结构,通过冲击锤激励6个测点,同步使用激光三角测量传感器和加速度计测量响应,结果显示,在一阶模态下(120 Hz),激光三角测量传感器和加速度计测量结果一致,但激光三角测量传感器无法捕捉更高模态(502 Hz),因为位移信号在高频段因分辨率限制急剧衰减,如图6所示。同时相干函数显示其在高频段信噪比劣化,暴露频率局限性,如图7所示。在振动诊断测试,不平衡转子测试中,激光三角测量传感器在30~40 Hz能识别基频,但45 Hz以上被噪声覆盖;齿轮故障检测中更显示激光三角测量传感器完全无法检测99 Hz啮合频率,因为位移幅值仅0.087 μm,低于分辨率。因此得出结论,激光三角测量传感器仅适用于低频或低速情况下的检测。

激光三角测振技术近年来的研究热点集中于测量精度优化、智能算法融合及应用场景延伸。未来发展方向将围绕多源传感协同、动态误差实时修正及极端工况鲁棒性增强等领域展开。

2)机器视觉

随着图像传感器及计算机的发展,高速视觉测振得到了广大科研人员的关注,通过图像传感器捕捉物体振动时的位移变化,基于边缘轮廓检测原理对目标点进行捕捉^[48],结合图像处理算法提取振动参数。

近几年,机器视觉测振发展趋势由二维到三维、由标记到无标记。彭聪等^[49]针对安装传感器会引起质量负载效应、激光测振成本高耗时长、现有视觉测振需设置光学标记且不适用于大型设备等问题,开创性地提出了无标记、非接触的三维振动测量方法,将视频相位法与双目视觉结合,实现三维无标记振动测量。通过对悬臂梁进行实验验证,左右两个相机基于视频相位法获取的二维图像基本相同,符合物理预期。而后通过双目视觉进行三维重构,并计算其重投影误差,得左相机平均0.043像素,右相机0.052像素,验证了所提方法的准确性。王威^[50]为解决接触式测量引起的质量负载效应,实现非接触式亚像素精度测量,提出光流法和相位法,通过悬臂梁实验验证两种方法与激光测振仪的误差小于0.011 mm,方法可靠。随后,利用基于相位的视频放大算法,将微小级振动放大到肉眼可见的程度,融合双目视觉和光流法,完成空间轨迹振动的重构,通过激光测振仪验证其误差小于0.019 mm。验证了机器视觉在机械状态检测等方面具有潜力。夏新飞等^[51]针对视觉测振领域应用目标跟踪算法时存在的复杂度高,以及高频下因去相关导致信噪比下降的问题,研究开发了一种改进的椭圆检测算法用于目标跟踪。悬臂梁振动实验结果表明,该算法的跟踪准确度达 99.7%,验证了其精确性;同时,测得的关键模态参数与传统加速度传感器的结果相比,误差仅为 1.7%。

Liu等^[52]提出了一种导数增强的基于相位的光流(derivative-enhanced phase-based optical flow,DPOF),通过加入导数计算,实现了对振动更精确、更高效地测量。该方法通过导数运算处理图像,生成复数解析信号以提取相位变化,简化了计算。在模拟实验中,DPOF在高斯白噪声下表现出最佳均方根误差(root mean square error,RMSE)和波峰因子值,显示了良好的抗噪性,处理速度是其他方法的3.8倍以上。在实际应用中,DPOF在悬臂梁振动测试中与激光三角传感器结果匹配,如图8所示,黄色框图为ROI,即激光三角传感器测量点周围的“感兴趣区域”,用于基于相位的光流方法的平均相位变化。该方法减少了资源需求,提高了效率,显示出在视觉振动测量中的潜力。

机器视觉测振成本低、适应性强,适用于复杂工业环境^[53],但算法复杂,高频振动下易导致信噪比降低,目前在融合深度学习、微型振动测量等方面仍面临着挑战。激光测振与机器视觉对比如表2所示。

接触式采集技术成熟、应用广泛、成本低,但需要传感器直接接触被测物体,对传感器性能要求高,并且在某些场合不适用,例如,测量软性材料表面时,接触压力可能导致局部变形,引起质量负载效应,或者高温、腐蚀环境。非接触式采集无接触限制,适用于恶劣环境和特殊物体,使用效果在上述情况下优于接触式采集,又或者对于MEMS器件振动分析,接触式采集由于尺寸原因,无法进行安装,而非接触采集却能正常进行检测。

2.2 信号分析环节

信号分析的目的是从噪声中提取有用信息,提高处理和识别的准确性与稳定性^[54]。对于信号的分析通常基于时域、频域或时频域,用于提取信号特征并进行故障诊断^[55]。

2.2.1 时域分析

时域分析是观察信号随时间变化的过程,通过图形特征参数(如最大值、最小值、标准差等)来获取信号特征^[56]。

奇异值分解(singular value decomposition,SVD)是一种矩阵分解方法,能够将信号矩阵分解为一组基于数据本身的正交基(奇异向量),无需预先定义基函数,能分解和降噪时间序列信号。该方法可将信号矩阵分解为信号特征与本质特征矩阵的乘积,表达式为

(2)$\mathit{A}=\mathit{U}\mathit{\Sigma }{\mathit{V}}^{\mathit{T}}$

式(2)中:A为原始矩阵;U为一个正交矩阵,列向量为左奇异向量,代表了信号在观测空间中的主要方向;V为正交矩阵,列向量为右奇异向量;V^T为V的转置矩阵;Σ为对角矩阵,其对角线上的非负实数称为奇异值,反映了信号在不同方向上的能量分布。

Zhang等^[57]提出ICEEMDAN-PE-SVD方法,融合改进的自适应噪声完备集合经验模态分解(improved complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise,ICEEMDAN)、排列熵(permutation entropy,PE)与SVD。首先通过ICEEMDAN将振动信号分解为IMF分量,利用阈值为0.3的PE值筛选有效分量进行初次重构降噪;再对降噪信号进行SVD分解,依据奇异值差分谱和能量变化选取最佳重构阶数实现二次降噪。该方法克服了自适应噪声完备集合经验模态分解(complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise,CEEMDAN)的伪模态问题和SVD的信息损失局限,在保留有效特征的同时显著抑制噪声。仿真表明,其信噪比(signal-to-noise ratio,SNR)较小波阈值、SVD、CEEMDAN-PE和ICEEMDAN-PE分别提升6.987 0、4.678 9、8.987 1和4.376 2 dB,RMSE降低0.142 6~0.209 3。实测案例中,对水电机组三种轴承振动信号的降噪效果均优于对照组,为故障诊断提供高可靠性信号基础。尽管SVD处理大型矩阵时存在计算复杂度问题,但PE预筛选机制缓解了该限制。姜佩贺等^[58]设计了一种基于加速度传感器IIS2DH和嵌入式处理器STM32F103的振动分析系统,通过对比研究时域(去趋势项+积分)和频域两种信号处理方法,验证了频域方法在位移计算精度(误差0.79%)上优于时域方法(3.99%),而时域的速度平均峰值误差为0.54%。如图9所示,基于MATLAB完成算法仿真与性能评估(采样频率400 Hz),提出嵌入式系统实现方案,包括FIR滤波设计、梯形积分运算及最小二乘趋势项消除等核心模块。硬件上搭建了舵机振动测试平台,成功在STM32F103中实现两种算法,嵌入式处理结果与MATLAB吻合(时域处理耗时420 ms,频域150 ms),验证了系统可靠性。其得出结论,时域分析实现简单,适合嵌入式系统,流程直观,但位移误差较大,存在相移问题。

时域分析计算简单,结果直观,易观测,无需预处理即可计算相关函数。硬件需求简单,适用于快速监测。对特定的冲击敏感,能够快速检测早期故障^[59]。但其受噪声干扰较大,且无法提取信号深层次信息,无法揭示信号频率成分。

2.2.2 频域分析

频域分析通过将时域信号转换到频域,研究其频率成分和特性,使信号分析更直观^[60]。频域分析方法主要有快速傅里叶变换(fast Fourier transform,FFT)、包络分析。

在频域分析与深度学习结合方面,Li等^[61]提出集成深度神经网络,引入Pearson相关系数[式(3)]用以量化测试样本与训练样本的频谱相似性,开创性地建立分级-融合决策机制。其构建的混合诊断框架有效约束了深度神经网络(deep neural networks,DNN)的过拟合倾向,例如当DNN将外圈故障误判为滚动体故障时,相关系数揭示了频谱本质差异。该方案突破单一DNN的黑盒缺陷,显著提升诊断鲁棒性。首创“相关系数+DNN置信度”分级评估机制。Chu等^[62]为解决复合故障信号的非线性耦合特征,通过FFT将振动信号转化为频域图像,从而突出故障特征频率。将频域图作为多标签域自适应模型(multi-label domain adaptation,MLDA)输入,MLDA通过频域输入增强特征显著性、多标签分类实现故障解耦、多层MK-MMD对齐域间分布,更容易捕捉频率、相位、幅值等故障特征。将其与传统方法相比,例如残差网络(residual network,ResNet)、迁移成分分析等,发现在跨工况下单故障诊断准确率达99.12%,复合故障达99.04%,如图10所示。同时提升了复合故障解耦能力。

(3)$\mathrm{r}(\mathrm{Y},\mathrm{X})=\frac{\mathit{C}\mathit{o}\mathit{v}(\mathrm{X},\mathrm{Y})}{\sqrt{\mathit{V}\mathit{a}\mathit{r}\left[\mathrm{X}\right]\mathit{V}\mathit{a}\mathit{r}\left[\mathrm{Y}\right]}}$

式(3)中:Cov(X,Y)为X,Y的协方差;Var[X]、Var[Y]分别为X、Y的方差;$\sqrt{\mathrm{V}\mathrm{a}\mathrm{r}\left[\mathit{X}\right]\mathrm{V}\mathrm{a}\mathrm{r}\left[\mathit{Y}\right]}$为两个变量标准差的乘积。

包络分析适用于检测周期性冲击故障,如轴承损伤。其核心流程如图11所示^[63]。董鑫等^[64]为解决一维数字信号在采集过程中受噪声干扰的问题,结合谱图小波阈值降噪与包络分析,以此来提升低信噪比信号的特征识别能力。首先利用谱图小波变换对信号进行分解,得到尺度系数和谱图小波系数。针对那些主要由噪声主导的谱图小波系数,采用软阈值函数进行过滤处理。最后,通过逆变换将处理后的系数重构,得到降噪后的信号,对降噪信号采取希尔伯特包络分析,提取包络谱,如图12所示。继而得出噪声主要分布于1 500~4 000 Hz高频段。最后处理过的降噪信号的信噪比优于传统方法。

Chen等^[65]针对轴承状态监测中传统包络谱分析方法的不足,提出双参数的全广义基尼指数(full generalized Gini index,FGGI),通过范数阶p和权重参数a,重构包络谱的稀疏表征机制,通过理论推导证明FGGI满足尺度不变性和上升趋势性,作为包络谱分析的保证。采用两组轴承的振动数据,用来提取包络谱,对比传统指标与FGGI在包络谱上的表现。结果表明,当p=2.5~4,a=1时,能有效抑制随机瞬态干扰,包络谱中的故障频率谐波更加清晰,如图13所示,图13(b)和图13(d)所示的包络谱中可以清晰地观察到外圈故障的特征频率及其谐波。且在早期故障阶段,包络谱的FGGI值呈上升趋势,起到了故障预警作用。

2.2.3 时频域分析

时频域分析(time-frequency analysis,TFA)擅长于处理非平稳信号,通过参数化基函数相位来提供信号在时间和频率上的更优表示。尤其是处理多分量非平稳信号^[66]。时频变换揭示了机械运行状况的丰富信息,早期故障诊断依赖于振动信号的统计特征,但随着机械技术发展,这种方法逐渐不适用于复杂数据结构^[67]。

作为该方面的技术,短时傅里叶变换(short-time Fourier transform,STFT)通过窗口化信号来近似瞬时频率,但由于理论简单,在实际应用中难以取得理论突破,通常作为辅助或基础理论使用。基于STFT受不确定性标准限制的问题,在其基础上提出了小波变换(wavelet transform,WT),即在STFT函数中增加了时间平移和尺度缩放参数。式(4)所示为连续小波变换。

(4)$\mathrm{W}\mathrm{T}(\mathit{a},\mathit{\tau })=\frac{1}{\sqrt[\mathit{　}]{\mathit{a}}}{\int }_{-\mathit{\infty }}^{\mathit{\infty }}\mathit{f}\left(\mathit{t}\right)\mathit{\psi }\left(\frac{\mathit{t}-\mathit{\tau }}{\mathit{a}}\right)\mathrm{d}\mathit{t}$

式(4)中:$\frac{1}{\sqrt[\mathit{　}]{\mathit{a}}}$为能量归一化因子;f(t)为输入信号;ψ(t)为母小波;a 为尺度参数;τ 为平移参数。

近几年,时频分析与深度学习的结合也取得了一些进展。Zhang等^[68]通过融合多尺度时频变换与时域特征构建三通道振动图像,提出自监督联合学习框架。采用多时频变换融合技术,综合局部细节、全局频谱与波形特征。经验证,在CWRU数据集上,少量标签时自监督联合学习准确率达86.42%,大量标签时准确率达98.49%;在MFPT数据集上,少量标签时准确率为75.36%,无标签增强后准确率提升至99.49%。振动信号常被强背景噪声淹没,传统时频分析方法在低信噪比场景下特征提取能力有限。针对此问题,He等^[69]提出群体稀疏特征提取方法,该方法的优势在于将故障特征建模为成组出现的稀疏脉冲,更符合机械故障物理特性。结合GMC惩罚函数与重叠群组收缩,在保证整体代价函数凸性前提下增强稀疏性。通过此方法成功提取了轴承外圈故障特征频率和齿轮轴转频,时频谱清晰度远超传统方法。

上述3种方法的对比如表3所示。

2.3 信号去噪环节

实际信号采集过程中可能混入地面振动、其他设备干扰等无用信号^[70]。针对这些混杂在一起的噪声信号,单一的滤波方法难以起到很好的效果。因此目前主流的方法为通过两个或两个以上的滤波手段进行联合处理,以达到理想的效果。联合去噪方法主要分为三类:时频分解+统计滤波组合、深度学习+传统方法融合、混合分解+特征选择优化。

时频分解+统计滤波组合是先通过信号分解技术把信号拆分成不同频带,然后针对每个分量分别应用统计滤波进行处理。Guo等^[71]提出一种融合经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)与小波阈值滤波的协同降噪方法,通过自适应信号分解与统计滤波提升位移测量精度。具体而言,原始信号首先经EMD分解为若干IMF,其流程图如图14^[72]所示,对每个IMF分量独立执行小波阈值降噪以抑制噪声干扰;重构滤波信号后,结合插值算法与条纹计数技术解析相位跳变特征,实现亚微米级位移重建。实验验证表明,该方法在强噪声环境下较传统时域滤波精度提升约40%,且能有效保留信号边缘特征。但传统EMD分解时会产生模态混叠现象^[73],导致IMF失去物理意义。曾科军等^[74]针对飞行器遥测振动信号的非线性非平稳特性,为解决传统小波阈值、EMD在抑制噪声时不彻底、丢失细节等问题,创新性地提出了基于集合经验模态分解(ensemble empirical mode decomposition,EEMD)与核最小均方算法(kernel least mean square,KLMS)的噪声对消方法。首先对原始信号进行EEMD,克服传统EMD的模态混叠问题,将第一阶IMF分量作为噪声参考,通过KLMS对剩余IMF进行处理。然后将参考噪声和待降噪信号通过核函数映射到高维特征空间,将非线性问题转化为线性问题,在高维空间采用KLMS,其输出的误差信号即为降噪结果。对实测的飞行数据进行处理,原信号的信噪比SNR=4.8 dB;EMD降噪:SNR=14.6 dB,仍存噪声干扰;小波降噪:SNR=13.5 dB,有用信号过渡平滑;EEMD-KLMS:SNR提升至19.4 dB,显著保留信号细节。

在信号去噪领域,通过引入深度学习优化传统方法流程,该方法已成为突破性能瓶颈的关键范式。此类方法是通过互补性架构设计,兼具深度学习的强表征能力与传统方法的物理可解释性。Shen等^[75]为解决化工过程多速率动态数据的建模困难问题,采用传统多速率滤波+TS-PVAE+JIT自适应的方法,先采用多速率滤波器对原始数据进行重组,消除因采样率差异导致的信息丢失。然后在金字塔变分自编码器(pyramid variational autoencoder,PVAE)基础上嵌入长短期记忆网络(long short-term memory,LSTM)层,使用LSTM处理各分辨率层级的时间序列数据,提取动态时空特征,通过变分自编码器的编码-解码结构实现特征的降维与重构,抑制噪声。然后逐级融合低分辨率特征到高分辨率层级,构建多层特征金字塔。通过引入即时学习(just-in-time,JIT)自适应的方法,增强对工况变化的适应性。相比传统的LSTM和全多速率模型,时空金字塔变分自编码器(temporal-spatial pyramid variational autoencoder,TS-PVAE)在甲烷化炉实验中,其RMSE为0.146 5,优于LSTM(0.217 8)和多速率长短期记忆网络(0.199 0)。Kounta等^[76]针对传统颤振检测方法多基于实验室环境,缺乏工业噪声干扰和参数不确定性,且普遍依赖振动信号幅值及主轴转速信息,直接使用原始信号易受幅值干扰产生误判的问题,提出一种结合机械知识与深度学习的颤振检测方法。该方法首先通过FFT分析工业级列车车厢铣削振动信号生成频谱图,并裁剪图像高度以消除信号幅值相关性;随后利用预训练的VGG16和ResNet50网络提取特征,构建三分类模型。实验采用含明确标记及工业噪声的数据集验证:在相似工况测试集上准确率达98.82%,在未训练的模糊信号集上仍达73.71%准确率,显著优于依赖幅值-转速的传统方法。结果表明,该方法在消除幅值偏差与转速依赖的条件下,有效实现了工业复杂环境中的颤振鲁棒检测。

为了应对不稳定、成分复杂的信号,还可采用混合分解+特征选择优化的策略,并通过优化技术进行改进。核心目标是从这些复杂信号中抽取出关键特征:这些特征要能有效区分不同情况,对各种干扰不敏感,并且能反映信号背后的物理本质。Liang^[77]针对滚动轴承振动信号的非平稳性、强噪声干扰问题,提出多岛遗传算法优化VMD+物理意义驱动的IMF筛选策略。多岛遗传算法(multi-island genetic algorithm,MIGA)通过“岛屿迁移”机制有效避免了早熟收敛,因而可以全局地对惩罚因子α和模态数K进行最优搜索,避免了传统方法如粒子群算法和遗传算法容易陷入局部最优的问题。特征选择优化部分,通过选取峭度最大与Holder指数(用以衡量IMF与原始信号相关性)最大的两个IMF分量叠加重建信号。经频域验证,包络谱中故障特征频率及其倍频清晰可见,无杂散频率干扰,如图15所示。相比于此,CEEMDAN处理过的包络谱含大量噪声频率;传统VMD故障频率被噪声淹没,如图16、图17所示。类似的,张静等^[78]为了解决VMD的α和K对故障特征频率提取的影响,提出基于人工鱼群算法的 VMD 参数优化方法。结果表明,该方法的寻优收敛时间缩短46%,并有效提取故障特征频率。

Gu等^[79]针对滚动轴承复合故障诊断中信号非平稳性、强噪声干扰及声振多模态信息互补问题,提出了一种改进的SE-ResNet声振融合诊断方法。该方法首先采用GS-SVR-EEMD混合降噪策略:利用网格搜索支持向量回归(grid search support vector regression,GS-SVR)优化端点延拓预测,结合汉宁窗抑制边界效应以提升EEMD的鲁棒性,并通过相关系数差异筛选有效IMF,再经SVD重构信号以显著抑制噪声。进而,通过低秩多模态融合技术建模声振信号间的跨模态相关性,以低计算复杂度融合互补信息,并利用马尔可夫转移场将降噪后的单模态信号编码为二维彩色图像以增强特征可辨识性。在分类阶段,通过在ResNet50网络中嵌入SE注意力模块,动态加权通道特征以强化故障敏感分量。实验基于QPZZ-II试验台的4种轴承状态数据验证:声振融合输入使SE-ResNet50的复合故障识别准确率达99.50%,较单振动信号提升0.47%,且收敛更快;网络计算效率优异,显著优于VGG-16。该方法通过“噪声抑制-跨模态融合-注意力增强”的协同优化,有效解决了复合故障特征耦合性强、诊断精度低的难题,为机床主轴系统轴承监测提供了高效解决方案。

近些年,振动信号联合去噪的研究热点集中在多算法协同和融合深度学习上,在结构健康监测、机械故障诊断等应用上取得了不少成就。核心的突破在于利用不同分解技术的互补性,加上提取高阶特征,找到了抑制噪声和保持信号真实性的平衡点。未来的挑战主要在于应对环境噪声的非平稳性,以及开发更轻量的模型以便在嵌入式设备上实际应用。

3 在航天器振动监测中的应用

于长帅等^[80]针对航天器振动试验中螺栓连接结构易发生松动的问题,指出传统基于振动信号线性特征的监测方法对早期故障不敏感。为此,研究提出一种基于非线性输出频响函数(nonlinear output frequency response function,NOFRF)的状态监测方法。该方法直接利用振动试验中采集的输入、输出振动信号,通过数据驱动建模建立非线性有源自回归模型,并运用广义相关线性方程从中精确辨识出NOFRF。为提升监测鲁棒性,引入蒙特卡洛方法与移动数据窗口来量化振动信号中噪声对辨识过程带来的不确定性;同时,通过定义加权NOFRF指标,增强了从振动响应中提取微弱非线性特征的能力。实验验证表明,随着螺栓松动加剧,从振动信号中提取的线性NOFRF指标单调递减,非线性指标则单调递增,且其统计分布的标准差呈现上升趋势。相较于传统基于振动信号固有频率分析的方法及二倍频幅值比方法,该方法对早期螺栓松动表现出更高的灵敏度与可靠性,为基于振动信号分析的航天器连接结构健康监测提供了更有效的非线性工具。

Xu等^[81]将奇异谱分析(singular spectrum analysis,SSA)与快速独立成分分析(fast independent component analysis,FastICA)相结合的单通道盲信号分离方法应用于航天器机械振动信号处理领域,解决了MHD线性振动传感器测量信号受多噪声源干扰和误差源影响的问题。该方法通过SSA抑制噪声并提升信噪比,再通过FastICA分离出独立的有用振动信号。通过如图18所示的航天器信号测试平台进行实验,结果表明其提取的信号与标准传感器输出相似度最高,实现了高精度、宽频带的在轨空间振动测量,有效提升了复杂噪声环境下航天器振动信号的分离精度与可靠性。各种算法处理后的信号SNR如表4所示,相似系数如表5所示。

陈继喆等^[82]针对航天器微振动信号处理中现有方法易受噪声干扰、存在模态混淆及积分趋势偏差等问题,提出了一种基于辛几何模态分解与希尔伯特谱分析相结合的新方法——辛几何希尔伯特变换(symplectic geometry Hilbert transform,SGHT)。该方法通过相空间重构、辛几何矩阵变换、基于归一化互信息合并相似分量,并迭代提取辛几何分量,最终经希尔伯特变换获得频谱特征。仿真实验表明,在含噪非平稳微振动信号下,SGHT较传统方法具有更优的分解能力与噪声鲁棒性,能准确识别特征频率并显著降低位移估计误差;在实际ASO-S卫星FMG载荷地面微振动试验中,SGHT成功提取出多个辛几何分量,所得角位移估计误差包络在0.015°以内,为载荷结构优化与在轨工况选择提供了有效的信号处理支持。何宪光等^[83]针对激光多普勒测振仪测得的固体火箭发动机振动信号含高频噪声,且EMD存在端点效应、IMF有伪成分,小波分解受基函数选择影响的问题,提出了一种改进EMD的激光测振信号去噪方法,通过基于相似积分距离的信号延拓抑制端点效应、放宽Rilling准则并制定新的IMF判定准则,并结合相关系数和自相关函数筛选IMF分量,对含噪分量采用改进阈值函数去噪,先以仿真含噪信号为对象对比传统EMD、小波分解与该改进方法的去噪效果,再将其应用于Polytec公司Vibroflex激光多普勒测振仪采集的实际固体火箭发动机振动信号开展验证实验,结果表明该改进EMD方法运行速度较传统EMD提高5%,信噪比较传统EMD、小波分解分别提高7%和17%,实际应用中去噪后的信号无异常值和异常曲线趋势,与真值相似度高,计算高效且无需多次试错。

4 太空制造未来方向

随着世界各航天强国纷纷开始布局太空探索、星体研究等深空任务,太空制造技术也逐渐被重视,并被列为重大项目。对于这项刚刚起步的技术而言,其仍有着巨大的发展空间,为应对太空这片人类知之甚少的领域的情况,太空制造技术未来的发展方向和内容应包含以下几点。

(1)高精度、强耦合性。在太空中,宇宙高能粒子辐射会导致传感器信号漂移,影响采集精度,因此通常会给传感设备加装屏蔽层,但这样会极大增加传感器的重量和体积。此外,在微重力的影响下,基于重力驱动的流体行为传感器会失效。同时在此特殊环境下,加工时的温度、形变和微重力下的熔融特性与地面不同,对于制造的影响也是未知,多种物理量耦合,较地面情况复杂得多,因此需要开发基于光学、力学、声学反馈的多模态融合传感技术,同时还应结合机器学习来识别制造缺陷。

(2)小体积、轻量化。大型仪器,特别是高精度制造设备,通常其设计优先考虑功能与精度,而非刻意追求小型化或轻量化,且设备的精密程度往往与其物理尺寸和重量呈正相关。但空间站不同于地面,其空间有限,因此需要在性能保持不变的情况下,尽可能地减少其体积。在减少体积的同时,设备的重量也会相应减少,过大的重量会影响到空间站的运行,因此小体积要成为太空制造的首要考虑因素。

(3)自检测、自维护。航天器发射成本高昂、舱内空间及生命保障资源极度有限,导致人工成本巨大,很难安排专人来检测设备运行。对此,可构建一套设备运行状态模型,对设备状态进行实时监测,预警故障。针对那些需物理介入的维护任务,可部署具备遥操作或自主能力的空间机器人平台,通过强化学习算法来训练机器人自主决策维修策略,使其能够根据实时感知的设备状态信息,自主生成并执行最优或近最优的维护动作序列。

5 结论

机械设备振动信号的分析是了解设备运行状态的必要手段,随着太空制造技术的不断进步,对振动信号的精确采集、分析和去噪的需求日益增长。对于信号的采集,接触式采集方法因其成熟度高、应用普遍且成本较低而受到青睐,但它要求传感器与被测物体直接接触,这不仅对传感器的性能提出了较高要求,而且在某些特定场合可能不适用。相比之下,非接触式采集技术不受接触限制,适用于极端环境和难以接近的物体,其效果在特定情况下甚至超过了接触式采集。而对于信号的分离和提取,时频域方法对非线性信号和随机信号的处理效果要优于时域或频域方法。本文研究综述的信号采集、信号提取和信号去噪,不仅在理论上具有创新性,而且在实际工程应用中展现出巨大的潜力和价值。

但当前研究仍面临严峻挑战。对于太空制造领域的研究太少,可能会面对的实际情况如何还是未知。需进一步综合考虑在太空中会遇到的干扰问题,从实际问题出发,在未来突破中需聚焦多模态协同感知、轻量化传感器开发以及实时嵌入式处理架构的优化。提高信号采集、提取和处理技术的可靠性,为太空制造的持续发展提供坚实的技术支持。

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基金资助

国家自然科学基金(22272013)

国家自然科学基金(52205374)

重庆市自然科学基金面上项目(cstc2021jcyj-msxmX1047)

云南省基础研究专项-面上项目(202601AT070003)

云南兴滇英才支持计划青年人才专项(XDYC-QNRC-2023-0156)

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Received	Published	Revised
2025-10-01	2026-09-08	2026-02-28
Online Date
2026-09-18

摘要