旋轉(zhuǎn)機(jī)械長歷程偏心故障的數(shù)值與圖形特征獲取方法研究

趙西偉，徐小力，，趙文祥，蔣章雷

(1.北京理工大學(xué) 機(jī)械與車輛學(xué)院，北京 100081；2.北京信息科技大學(xué)現(xiàn)代測控技術(shù)教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，北京 100192)

?

旋轉(zhuǎn)機(jī)械長歷程偏心故障的數(shù)值與圖形特征獲取方法研究

趙西偉1，徐小力1，2，趙文祥1，蔣章雷2

(1.北京理工大學(xué) 機(jī)械與車輛學(xué)院，北京 100081；2.北京信息科技大學(xué)現(xiàn)代測控技術(shù)教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，北京 100192)

研究采用采樣點(diǎn)的波動穩(wěn)定性描述偏心故障的程度，即通過對旋轉(zhuǎn)機(jī)械長歷程偏心故障數(shù)據(jù)采用信息融合、小波閾值降噪、數(shù)據(jù)壓縮、構(gòu)造特征方陣、計算特征值方差等方法獲取故障的數(shù)值特征來描述偏心故障程度；利用小波分解獲取低頻時域信號和二維軸心軌跡方法探尋偏心故障劣化過程中在圖形上的本質(zhì)變化. 應(yīng)用這三種方法獲取轉(zhuǎn)子實(shí)驗(yàn)平臺模擬的長歷程偏心故障的數(shù)值與圖形特征，結(jié)果顯示，所獲取的數(shù)值和圖形特征均隨著故障的劣化而單向變化，因此，三種方法均能夠有效表征偏心故障劣化的過程和程度，具有較高的穩(wěn)定魯棒性.

旋轉(zhuǎn)機(jī)械；偏心故障；數(shù)值特征；圖形特征；二維軸心軌跡

旋轉(zhuǎn)機(jī)械的大量故障不是瞬時發(fā)生的，故障從開始、發(fā)展到惡化總有一段出現(xiàn)異?，F(xiàn)象的時間，而且有征兆可尋. 觀察和統(tǒng)計表明旋轉(zhuǎn)設(shè)備的大部分故障是具有時間依存性的可預(yù)知的趨勢性故障，采用科學(xué)有效的故障預(yù)測往往能夠揭示故障的發(fā)展變化，有利于避免設(shè)備惡性事故和繼發(fā)性事故的發(fā)生[1].

對于任何一種旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障類型來說，它的故障特征信息可分為兩種：圖形特征和數(shù)值特征. 對于故障圖形特征的獲取，在具體的工程實(shí)際應(yīng)用中，往往關(guān)注的是一些由振動數(shù)據(jù)獲得的參數(shù)圖形，如時域、頻域圖、軸心軌跡圖及其趨勢圖等. 近年來興起的利用圖形識別方法進(jìn)行故障診斷的技術(shù)引起了人們的廣泛興趣，如利用振動三維譜圖診斷發(fā)電設(shè)備中的各種常見故障[2-3]. 史東鋒等[4]利用二維全息譜重構(gòu)低頻和倍頻軸心軌跡的方法對旋轉(zhuǎn)機(jī)械進(jìn)行故障診斷；李智等[5]深入研究了圖形處理技術(shù)在旋轉(zhuǎn)機(jī)械振動故障診斷中的應(yīng)用.

對于旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障的數(shù)值特征的獲取，一般的做法是計算采樣信號的故障敏感特征參數(shù)值，如用延遲時間、嵌入維數(shù)、關(guān)聯(lián)維數(shù)、復(fù)雜度、最大李亞普諾夫指數(shù)、近似熵等參數(shù)值進(jìn)行故障類型或故障程度的識別[6-10].

偏心故障是一種在旋轉(zhuǎn)機(jī)械中常見的故障，對偏心故障的深入研究，準(zhǔn)確獲得故障圖形特征和數(shù)值特征信息，繼而對故障特征信息加以分析、診斷，并最終對偏心故障發(fā)展趨勢進(jìn)行預(yù)測，這對旋轉(zhuǎn)設(shè)備的故障診斷與趨勢預(yù)測具有重要意義.

1 偏心故障的數(shù)值特征獲取方法探索

1.1 對于不同偏心故障程度時域信息的思考

假設(shè)某旋轉(zhuǎn)設(shè)備上先后存在兩種不同程度的偏心故障，并且兩種故障狀態(tài)下的轉(zhuǎn)速與采樣頻率一致，通過信號采集儀采集這兩個故障的振動數(shù)據(jù).

如果旋轉(zhuǎn)設(shè)備上只存在偏心故障而不存在任何其他故障，并且在數(shù)據(jù)采集的環(huán)境中也不存在任何干擾，單從對故障較為敏感的通道獲得的時域波形圖上來比較兩個不同程度的偏心故障，相對于較輕微故障而言，較嚴(yán)重故障的時域波形必然會發(fā)生變化，并且這種變化不是瞬時或局部的，而是貫穿于整個采樣時間段內(nèi)的. 對于旋轉(zhuǎn)機(jī)械來說，它的運(yùn)動是周期性的，在實(shí)驗(yàn)中，轉(zhuǎn)子每轉(zhuǎn)一圈就是一個周期，這種周期特性又反映到了時域波形中，因此時域波形的周期與轉(zhuǎn)子的旋轉(zhuǎn)周期又是一致的.

綜上分析，可以得出這樣的結(jié)論：在理想條件下，對于每一種偏心故障程度的時域波形而言，下一個周期的波形應(yīng)是前一個周期波形的復(fù)制. 進(jìn)一步得出：不同偏心故障程度體現(xiàn)在時域波形上的變化可以通過一個或多個周期的變化來觀察.

1.2 偏心故障數(shù)值特征獲取方法探索

通常，偏心故障程度越嚴(yán)重，時域波形波動越劇烈，所以，在1.1中所述結(jié)論基礎(chǔ)上，試想通過研究一個或多個旋轉(zhuǎn)周期內(nèi)采樣點(diǎn)的波動穩(wěn)定性來判斷故障的程度，其具體方法如下.

由轉(zhuǎn)速b(r/s)和采樣頻率fd(Hz)計算出每一個周期內(nèi)的采樣點(diǎn)數(shù)為

(1)

對式(1)約分，得到最簡分?jǐn)?shù)，即

(2)

式中：Tmin即為所能取的最小周期數(shù)；p為能取的最小采樣點(diǎn)數(shù)，在截取數(shù)據(jù)時，所截取的周期數(shù)或采樣點(diǎn)數(shù)必須為Tmin或p的整數(shù)倍.

假設(shè)信號采集儀的故障敏感通道個數(shù)為q，則可獲得q列故障敏感數(shù)據(jù)，從這q列數(shù)據(jù)中的某一行開始算起截取p行，獲得信號矩陣Wp×q，即

(3)

為了減小噪聲對特征信息的影響，擬應(yīng)用Matlab小波工具箱對矩陣W的列向量進(jìn)行小波閾值去噪.

小波函數(shù)系選擇db，系數(shù)選擇10，同時分解層數(shù)選擇2，這樣可以在一定程度上抑制了噪聲的影響，同時還基本完整地保留了原信號的特征信息. 將被降噪過的數(shù)據(jù)導(dǎo)出，構(gòu)成新的信號矩陣Zp×q，

(4)

做常數(shù)矩陣Aa×p

(5)

取常數(shù)矩陣Bq×a

(6)

(7)

由方陣Z″的特征值λ1，λ2，…，λa構(gòu)造特征向量：N=[λ1λ2… λa]，計算特征值λ的方差DN，

(8)

(9)

最后，對由不同數(shù)據(jù)分別計算得到的DN值進(jìn)行歸一化處理，處理后得到的數(shù)值即為所要獲取的偏心故障特征數(shù)值. 歸一化步驟為：① 對所獲得的一組DN值進(jìn)行從小到大排列；② 對DN值用科學(xué)計數(shù)法表達(dá)；③ 去數(shù)量級，對剩余部分?jǐn)?shù)值保留到小數(shù)點(diǎn)后第4位.

需要注意的是，在算法中一旦確定了某一個參數(shù)，在以后的計算中就需持續(xù)使用，否則會產(chǎn)生錯誤結(jié)果.

1.3 相位差對計算結(jié)果的影響

當(dāng)對下一組采樣點(diǎn)進(jìn)行計算時，假設(shè)在上一組計算中截取了3個周期的采樣點(diǎn)(如圖1所示實(shí)線之間“X”點(diǎn))，那么在不連續(xù)數(shù)據(jù)(若數(shù)據(jù)連續(xù)則不會發(fā)生相位差影響)上截取下一組3個周期的采樣點(diǎn)(如圖1所示虛線之間“O”點(diǎn))時會有相位差的影響，但這一影響不是由A、B兩點(diǎn)之間的相位差造成的，由于在截取虛線部分之間的采樣點(diǎn)時，A、B兩點(diǎn)之間的采樣點(diǎn)相當(dāng)于被移到了C、D之間，這樣不會改變計算結(jié)果對時域波形波動穩(wěn)定性的定性描述(這也是連續(xù)數(shù)據(jù)不存在相位差影響的根本原因)，相位差的真實(shí)影響是由所截取的后一組采樣點(diǎn)無法與前一組采樣點(diǎn)在相位上重合，兩者發(fā)生了交錯(如圖1所示X點(diǎn)和O點(diǎn)的交錯)產(chǎn)生的，如無法對相位進(jìn)行校準(zhǔn)，那么只能通過設(shè)置較高的采樣頻率，縮小相鄰采樣點(diǎn)之間的間隔，使圖1中的O點(diǎn)變成X點(diǎn)的近似點(diǎn)來盡可能減小因相位偏移帶來的誤差.

1.4 干擾因素對計算結(jié)果的影響

上述方法是建立在理想的偏心故障數(shù)據(jù)獲取環(huán)境基礎(chǔ)上的，但是在實(shí)際情況中，復(fù)雜的干擾因素是無法避免的，由此對1.2中計算結(jié)果產(chǎn)生的影響也是難以控制的，但是通過對計算方法和實(shí)際操作方法兩方面的改進(jìn)是可以最大限度避免干擾因素對診斷精度產(chǎn)生負(fù)面影響的.

一般情況下，干擾因素大體上可以分為3類：

① 持續(xù)干擾：這類干擾是貫穿于采樣時間始終的，即只要采集儀在采集數(shù)據(jù)，這種干擾就無可避免的對數(shù)據(jù)產(chǎn)生影響，典型的有電磁干擾等.

② 長時間干擾：這類干擾并不是在采集儀采集數(shù)據(jù)時就一定發(fā)生，但是一旦發(fā)生，持續(xù)的時間通常是接近或大于采樣時間的，比如風(fēng)速、風(fēng)向的連續(xù)變化引起的風(fēng)機(jī)風(fēng)輪轉(zhuǎn)速持續(xù)變動等.

③ 瞬時干擾：這類干擾特點(diǎn)是干擾時間短暫，一般遠(yuǎn)小于采樣時間，并且偶發(fā)性強(qiáng)，比如無意中對實(shí)驗(yàn)臺的敲擊等.

在實(shí)驗(yàn)室環(huán)境中常常會發(fā)生第①、③類干擾，為盡量降低干擾對計算結(jié)果產(chǎn)生的負(fù)面影響，在實(shí)際操作中要盡量使操作環(huán)境相對簡單，減少意外情況出現(xiàn)的可能性，同時在計算上考慮在采樣時間段內(nèi)均勻、多次截取(一般考慮截取5～10次)數(shù)據(jù)，分別計算DN值，對于獲得的每組DN值中明顯偏大或偏小的數(shù)值，用“從眾”的辦法，將其視為受瞬時干擾影響值予以去除，其余的視為未被干擾影響值，并取平均值，作為這組數(shù)據(jù)最終的DN值.

1.5 故障區(qū)間-故障程度評價標(biāo)準(zhǔn)的建立

通過前面的分析可知：數(shù)據(jù)采集環(huán)境穩(wěn)定、被檢測對象轉(zhuǎn)速不變的情況下所獲得的DN值越大，意味著故障程度越嚴(yán)重，由此設(shè)想用不同的DN取值區(qū)間來描述不同的故障程度，例如(0，a1]表示無故障，(a1，a2]表示輕微故障，(a2，a3]表示中等故障，(a3，∞)表示嚴(yán)重故障(其中0

2 方法驗(yàn)證

2.1 實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證

應(yīng)用本特利轉(zhuǎn)子實(shí)驗(yàn)平臺驗(yàn)證前述方法的有效性. 由該實(shí)驗(yàn)平臺獲得了4組故障程度從無到有、逐漸劣化的偏心故障數(shù)據(jù)，其實(shí)驗(yàn)條件為：轉(zhuǎn)速600 r/min，采樣頻率為10.24 kHz，每次采樣時間為5 s，與采集卡1～4通道連接的傳感器分別布置在了基座、軸向、水平徑向、豎直徑向上，那么故障敏感通道為3、4通道.

由式(2)確定截取的采樣點(diǎn)數(shù)為1 024，令式(5)中的a=15，對這4組數(shù)據(jù)按照1.2節(jié)所述方法進(jìn)行處理后獲得表1.

表1DN值隨故障程度劣化變化表

Tab.1DNchanges with the degree of deterioration of the fault table

故障程度數(shù)據(jù)維數(shù)l截取部位n1～n2DN值/105特征數(shù)值Q正常5120020000～21024003520122226247600352輕微5120020000～21024041133576755801904113加重5120020000～21024196573428420544219657較重5120020000～21024447508342557296744751嚴(yán)重5120020000～21024903080350043539990308

2.2 故障區(qū)間的建立

按照第1節(jié)中所述方法對大量的不同偏心故障程度的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行計算、分析發(fā)現(xiàn)，在每一種故障程度下獲得的故障特征數(shù)值是有波動的，但基本上處于一個比較穩(wěn)定的范圍內(nèi)，而且隨著故障的劣化，波動范圍也是單向變化的，那么可以判定故障程度與DN值波動范圍具有一一對應(yīng)關(guān)系，而在通常情況下，偏心故障的劣化又是一個連續(xù)的變化過程，那么故障特征數(shù)值也應(yīng)該是連續(xù)變化的，因此，結(jié)合表1中的特征數(shù)值，可以構(gòu)造一個連續(xù)變化的故障區(qū)間表，如表2所示.

表2 偏心故障區(qū)間表

當(dāng)獲得了新的故障特征數(shù)值之后，即可根據(jù)其所在故障區(qū)間判定被檢測對象所處故障狀態(tài).

3 偏心故障的圖形特征獲取方法研究

3.1 軸心軌跡分析法

當(dāng)轉(zhuǎn)軸旋轉(zhuǎn)時，它會繞轉(zhuǎn)軸中心點(diǎn)振動，運(yùn)動的軌跡就是軸心軌跡. 不同的故障類型或程度，其軸心軌跡也是不同的，因而軸心軌跡分析方法是一種較好的旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障類型和故障程度識別方法.

在轉(zhuǎn)子轉(zhuǎn)速分別為600 r/m和1 200 r/m條件下，對轉(zhuǎn)子配重盤逐漸加配質(zhì)量完全一致的螺釘0、2、4個，其軸心軌跡變化如圖2～圖3所示.

從理論上說，轉(zhuǎn)子在轉(zhuǎn)軸水平放置且無故障旋轉(zhuǎn)的情況下，其軸心軌跡一般呈現(xiàn)為長短軸相差不大的橢圓，但是在不添加故障時所獲得的圖2(a)和圖3(a)兩幅軸心軌跡圖，其形狀略成曲線不光滑的環(huán)，原因在于實(shí)驗(yàn)中受噪聲的影響，在轉(zhuǎn)子無偏心情況下，特征信息較為微弱，受噪聲影響較嚴(yán)重，致軸心軌跡曲線不夠光滑. 而圖2、圖3中的第二幅軸心軌跡圖與第一幅相比，顯然在形狀上前者更加接近第三幅軸心軌跡圖，說明特征信息逐漸加強(qiáng)，噪聲影響相對減弱. 圖2(a)、2(b)圖雖然存在故障從無到有的差別，但軌跡的光滑程度變化并不十分明顯，表明噪聲的影響依然較強(qiáng)烈. 如果再縱向比較圖2(b)、圖3(b)兩圖，兩者故障程度相同，但軌跡曲線光滑程度差別較大，說明軸心軌跡曲線光滑與否并不是偏心故障有無的標(biāo)志. 圖2與圖3之間存在的單環(huán)和雙環(huán)以及線段的差別是由所分析的數(shù)據(jù)長短及部位影響造成的.

由位移傳感器檢測出來的軸心軌跡直接反映了軸心位置隨時間的變化，而軸心位置變化的根本原因是外力作用的結(jié)果. 當(dāng)轉(zhuǎn)軸水平放置、轉(zhuǎn)子旋轉(zhuǎn)時，軸心受到重力和離心力作用，若轉(zhuǎn)速恒定，偏心故障越嚴(yán)重，即配重螺釘質(zhì)量越大時，離心力越大，變大的離心力拉動軸心向外擴(kuò)張，致使圖2、圖3中出現(xiàn)了軸心軌跡范圍逐漸擴(kuò)大的結(jié)果.

而軸心軌跡之所以會呈現(xiàn)出一個橢圓的形狀，是由軸心受到配重盤向下的重力作用造成的，換句話說，如果轉(zhuǎn)軸是豎直放置，軸心軌跡所在平面是水平的，軸心所受配重盤重力方向沿轉(zhuǎn)軸向下，那么隨著偏心故障程度的劣化，軸心軌跡應(yīng)該表現(xiàn)為半徑逐漸變大的圓.

3.2 小波分析法

應(yīng)用Matlab小波工具箱對一組長度均為2 048的4種偏心故障程度的振動數(shù)據(jù)進(jìn)行二層db小波分解，截取低頻a2部分對比，構(gòu)成如下時域波形對比圖.

已知圖4中從上到下，偏心故障從無到有，程度逐漸加深. 通過仔細(xì)觀察可以發(fā)現(xiàn)，4幅經(jīng)小波閾值降噪的時域波形圖中，隨著故障程度的逐漸加深，幅值達(dá)到或超過4的波峰個數(shù)和幅值達(dá)到或低于-2的波谷個數(shù)有逐漸增加的趨勢，但是圖4中這一趨勢不夠明顯. 一般情況下，采樣點(diǎn)的波動穩(wěn)定性變化趨勢明顯與否是由故障的絕對能量決定兼受采樣傳感器靈敏度和外界干擾的影響. 在采樣傳感器靈敏度和采樣環(huán)境均固定的前提下，故障的絕對能量越大，采樣點(diǎn)的波動勢必會越劇烈，由實(shí)驗(yàn)平臺模擬的偏心故障，其絕對能量(由螺釘質(zhì)量、偏心距、轉(zhuǎn)速共同決定)是有限的，因此，在實(shí)驗(yàn)環(huán)境相對純凈、噪聲干擾有限的條件下，出現(xiàn)了隨著偏心故障逐漸劣化，采樣點(diǎn)波動穩(wěn)定性單向變化趨勢不夠明顯卻仍然可辨的結(jié)果.

4 結(jié) 論

穩(wěn)態(tài)下獲得的逐漸劣化偏心故障的時域信號，其變化可以通過分次截取一個或幾個周期然后對比來觀察，此結(jié)論對于獲取旋轉(zhuǎn)機(jī)械穩(wěn)態(tài)振動特征具有普遍意義.

在實(shí)驗(yàn)中應(yīng)用1.2中所述算法獲取偏心故障數(shù)值特征時，經(jīng)過大量的運(yùn)算表明，所獲特征數(shù)值越大，則偏心故障程度越嚴(yán)重. 這一算法的思想基礎(chǔ)為時域波形(或采樣點(diǎn))的波動穩(wěn)定性是隨故障程度的劣化而單向變化的，因而該方法在實(shí)際應(yīng)用中具有一定的推廣價值.

1.2與1.5節(jié)中所述算法的局限性主要有以下兩點(diǎn).

① 轉(zhuǎn)速需恒定. 采樣中轉(zhuǎn)速變化越大該方法準(zhǔn)確程度下降越明顯.

② 被檢測對象需固定. 每一個被檢測對象最好都建立一套屬于自己的評價標(biāo)準(zhǔn)，用一個被檢測對象的評價標(biāo)準(zhǔn)去衡量另外一個同種類(或不同種類)設(shè)備的故障程度將會出現(xiàn)誤差(或錯誤).

偏心故障的劣化體現(xiàn)在軸心軌跡上的本質(zhì)變化是形狀近似于圓或橢圓的軌跡的范圍逐漸擴(kuò)大，軌跡的具體形狀由轉(zhuǎn)軸豎直或水平放置決定.

偏心故障的劣化體現(xiàn)在小波分析低頻信號圖形上的本質(zhì)變化為波形振動逐漸加劇，這也間接的證明了1.2中所述算法的思想基礎(chǔ)是可靠的.

[1] 徐小力，王紅軍.大型旋轉(zhuǎn)機(jī)械運(yùn)行狀態(tài)趨勢預(yù)測[M].北京：科學(xué)出版社，2011.

Xu Xiaoli， Wang Hongjun. Large rotating machinery running trend forecasting[M]. Beijing: Science Press， 2011. (in Chinese)

[2] 褚福磊，李貴三，張正松.旋轉(zhuǎn)機(jī)械常見故障的振動三維譜特征及其識別[J].清華大學(xué)學(xué)報，1996，36(7):86-91.

Chu Fulei， Li Guisan， Zhang Zhengsong. Vibration features in waterfall diagrams and identification of common faults in rotating machinery[J]. Journal of Tsinghua University， 1996，36(7):86-91. (in Chinese)

[3] 吳峰崎，孟光，荊建平.基于聲信號三維譜分析的轉(zhuǎn)子復(fù)合碰摩故障特征提取[J].振動與沖擊，2005，24(6):79-140.

Wu Fengqi， Meng Guang， Jing Jianping. Feature extraction based on 3-D spectrum analysis of acoustic signal in rotor malfunctions[J]. Journal of Vibration and Shock， 2005，24(6):79-140. (in Chinese)

[4] 史東鋒，屈梁生.軸心軌跡定量特征提取技術(shù)在回轉(zhuǎn)機(jī)械診斷中的應(yīng)用[J].化工機(jī)械，1999，26(1)：25-62.

Shi Dongfeng， Qu Liangsheng. Diagnostic analysis of rotating machinery using quantitative feature extraction of axis orbit[J]. Journal of Chemical Machinery， 1999，26(1)：25-62. (in Chinese)

[5] 李智，陳祥初，張振仁，等.圖像處理方法在柴油機(jī)振動故障診斷中的應(yīng)用[J].振動、測試與診斷，2002，22(4):300-324.

Li Zhi， Chen Xiangchu， Zhang Zhenren， et al. Application of image processing to diesel fault vibration diagnosis[J]. Journal of Vibration Measurement & Diagnosis， 2002，22(4):300-324. (in Chinese)

[6] 王炳成，任朝暉，聞邦椿.基于非線性多參數(shù)的旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷方法[J].機(jī)械工程學(xué)報，2012，48(5):63-69.

Wang Bingcheng， Ren Zhaohui， Wen Bangchun. Fault diagnoses method of rotating machines based on nonlinearmulti-parameters[J]. Journal of Mechanical Engineering， 2012，48(5):63-69. (in Chinese)

[7] Fraster A M， Winney H. Independent coordinates forstrange attractors from mutual information[J]. Reviews of Modern Physics， 1993，33(2):1134-1140.

[8] Fraster A M. Information and entropy in strange attractors[J]. IEEE Transactions on Information Theory， 1989，35(2):245-262.

[9] Cao Liangyue. Practical method for determining the minimum embedding dimension of a scalar time series[J]. Physica D Nonlinear Phenomena， 1997，110(1):43-50.

[10] 王福來，達(dá)慶利.復(fù)雜性度量方法的改進(jìn)及其在證券市場的應(yīng)用[J].系統(tǒng)工程學(xué)報，2007，22(5):455-460.

Wang Fulai， Da Qingli. Improvement of complexitymeasure method and its application to the stock exchangemarket[J]. Journal of Systems Engineering， 2007，22(5):455-460. (in Chinese)

(責(zé)任編輯：孫竹鳳)

Extraction Methods for Numerical and Graphical Features of Long Course Eccentric Fault of Rotating Machinery

ZHAO Xi-wei1，XU Xiao-li1，2，ZHAO Wen-xiang1，JIANG Zhang-lei2

(1.School of Mechanical Engineering， Beijing Institute of Technology， Beijing 100081， China; 2.Key Laboratory of Modern Measurement & Control Technology of Ministry of Education， Beijing Information Science and Technology University， Beijing 100192， China)

The eccentric fault is one of the typical faults of rotating machinery and it is important to accurately extract the numerical features and graphical features of eccentric fault in fault study. For this reason, some extraction methods were presented, including the fluctuation stability of sampling points was taken to describe the degree of eccentric fault; the information fusion, wavelet threshold de-noise, data compression, constructing features matrix, calculating the variance and so on were used to deal with the long course of eccentric faults data to describe the degree of eccentric fault; the low-frequency time-domain signal obtained by wavelet decomposition and two-dimensional axis trajectory were employed to explore the essence change in the fault deterioration process. The numerical features and graphical features of long course eccentric fault obtained with the three methods were simulated by a rotor experiment platform. Results show that the numerical features and graphical features change unidirectionally with fault deterioration. Therefore, the three methods can accurately track on the process and degree of eccentric fault, and all of them have a high stability robustness.

rotating machinery; eccentric fault； numerical features； graphical features； two-dimensional axis trajectory

2015-07-09

國家自然科學(xué)基金資助項目(51275052)；北京市自然科學(xué)基金資助項目(3131002)；北京市教育委員會科技計劃面上項目(KM201411232020)；北京市教育委員會科研計劃重點(diǎn)項目(KZ201311232036)

趙西偉(1985—)，男，博士生，E-mail:zhaoxiwei2010@163.com.

徐小力(1951—)，男，教授，博士生導(dǎo)師，E-mail:xuxiaoli@bistu.edu.cn.

TH 17

A

1001-0645(2016)09-0893-06

10.15918/j.tbit1001-0645.2016.09.003