CICA-EMD方法在轉(zhuǎn)子復(fù)合故障中的研究

陳建國

（大連大學(xué) 機械工程學(xué)院，遼寧 大連 116622）

CICA-EMD方法在轉(zhuǎn)子復(fù)合故障中的研究

陳建國

（大連大學(xué) 機械工程學(xué)院，遼寧 大連 116622）

提出了一種約束獨立分量分析（constrained independent component analysis，簡稱CICA）與EMD（Empirical Mode Decomposition，簡稱EMD）方法應(yīng)用轉(zhuǎn)子復(fù)合故障分析，首先利用相空間重構(gòu)獲得多維信號，然后對其進行EMD方法獲得轉(zhuǎn)子復(fù)合故障信號的EMD重構(gòu)信號，然后根據(jù)轉(zhuǎn)子復(fù)合故障中某一故障的特征信息構(gòu)建參考信號，再用CICA方法提取復(fù)合故障的各自故障成分，從而獲取轉(zhuǎn)子復(fù)合故障的各自故障特征信息，從而判定轉(zhuǎn)子復(fù)合故障。將此方法應(yīng)用于轉(zhuǎn)子試驗臺復(fù)合故障信號分析，成功的獲取了轉(zhuǎn)子復(fù)合故障，驗證了此方法的有效性。

獨立分量分析；約束獨立分量分析；經(jīng)驗?zāi)Ｊ椒纸?；?fù)合故障

0 引言

在電動機、發(fā)電機、通風(fēng)機、汽輪機、水泵等旋轉(zhuǎn)機械中，轉(zhuǎn)子是主要的傳動部件，也是最容易發(fā)生故障的部件。國內(nèi)外學(xué)者對此展開了深入的研究，取得了對轉(zhuǎn)子故障分析的多種成熟方法。但是對于轉(zhuǎn)子運轉(zhuǎn)中，往往會出現(xiàn)多種故障并存且相互耦合的現(xiàn)象，從而傳統(tǒng)方法不能全面的識別轉(zhuǎn)子的復(fù)合故障成分。獨立分量分析(Independent Component Analysis 簡稱ICA)方法是 90年代發(fā)展起來的一種新處理方法[1]。在機械故障診斷中 ICA經(jīng)常用來分離多通道信號中的單個振源信號，對單個振源信號進行分析，確定其是否發(fā)生故障。但是由于受到機組結(jié)構(gòu)的影響，工程采集的為單通道信號，并且機組的振源過多，環(huán)境干擾強的原因，單純的運用 ICA方法往往獲取不到理想的振源信號。CICA[2]是ICA方法是在ICA的基礎(chǔ)上發(fā)展起來的一種新方法，它將被研究對象的先驗知識以參考信號的形式融入 ICA算法中，使得研究的對象不僅僅局限于振源信號成分，而是著重于振源信號中感興趣的信號成分。CICA方法在機械振動信號中得到了深入研究[3]。本文運用CICA方法對轉(zhuǎn)子復(fù)合故障進行分析研究，對轉(zhuǎn)子復(fù)合故障中各自故障特征信息進行識別研究。

1 ICA原理

標(biāo)準(zhǔn)ICA的數(shù)學(xué)模型可由下式表示[4]：

u=為在 ICA方法分離的估計源信號。為了確保 ICA模型能夠被準(zhǔn)確估計，給出了三個假設(shè)和約束：（1）每個信號源是統(tǒng)計獨立的；（2）每個信號源必須具有非高斯分布；（3）觀測信號的維數(shù)必須大于源信號的維數(shù)。這些假設(shè)和約束限制了ICA方法的應(yīng)用。

2 CICA方法

CICA算法數(shù)學(xué)模型如式所示[5]：

目標(biāo)函數(shù)：

約束條件：

式中wi—使目標(biāo)函數(shù)極大的估計系數(shù)矩陣；—源估計，參考信號，根據(jù)先驗知識建立；的負熵；G—任意非二次函數(shù)。的接近程度，的門限。

利用先驗信息建立準(zhǔn)確的參考信號是 CICA提取故障信息的前提。目前最常用也是最簡單的參考信號建立方法是脈沖法，該方法根據(jù)計算得到的各故障特征頻率，按下式建立方波形式的參考信號。

3 EMD方法

CICA方法雖然能從多頻率成分的信號中提取感興趣的成分，但是由于機械振動信號中的振源過多，且各個振源信號都是非平穩(wěn)信號，感興趣信號往往淹沒在環(huán)境噪聲信號中。并且利用CICA方法對于能量差別過大的寬頻帶信號進行提取某一頻率成分效果較差。通過研究發(fā)現(xiàn)如果利用CICA方法獲得理想的某一頻率成分，必須使得原信號頻率成分盡可能的簡單。所以對于轉(zhuǎn)子復(fù)合故障信號需要運用EMD方法獲取低頻信號成分。EMD方法可以根據(jù)信號本身特點的基礎(chǔ)上把一個復(fù)雜的信號逐級地分解成多個基本模式分量和趨勢項，并且自適應(yīng)調(diào)整它的振蕩模式[6]。EMD模型可用下式表示：

4 CICA-EMD方法流程

對工程實際旋轉(zhuǎn)機械，由于受到結(jié)構(gòu)空間的限制，拾取的振動信號往往為強環(huán)境噪聲的若干振源的單通道信號。運用CICA-EMD方法前需要對單通道信號進行相空間重構(gòu)獲得多維信號。之后對于重構(gòu)信號進行 EMD分解獲得轉(zhuǎn)子復(fù)合故障的低頻信號成分，然后運用CICA方法提取轉(zhuǎn)子復(fù)合故障成分，獲取轉(zhuǎn)子復(fù)合故障的識別。CICA-EMD方法的流程如圖 1所示。

圖1 CICA-EMD方法流程圖

5 CICA-EMD方法應(yīng)用

在小型轉(zhuǎn)子實驗臺上仿真得到不對中和輕微基座松動復(fù)合故障，轉(zhuǎn)速為3000 r/min，轉(zhuǎn)頻為50 Hz。采用加速度傳感器測量信號。測點布置在靠近電機端軸承蓋的垂直端面上。對于不對中和基座松動復(fù)合故障，時域及頻域波形如圖2所示。對于不對中故障，典型頻譜特征以轉(zhuǎn)頻1倍頻和2倍頻分量為主，軸系不對中越嚴重，其2倍頻分量就越大。對于基座松動故障，典型頻譜特征是以轉(zhuǎn)頻的3～10倍頻諧波，若3倍頻處峰值最大，表明軸和軸承間有松動，若4倍頻處有峰值，表明軸承本身松動。從而圖2轉(zhuǎn)子復(fù)合故障信號頻譜中無法判斷轉(zhuǎn)子復(fù)合故障。

圖2 復(fù)合故障信號時域頻域波形圖

下面運用CICA-EMD方法對轉(zhuǎn)子單通道復(fù)合故障信號進行分析，首先利用相空間重構(gòu)利用 Fraser和Swinney交互信息方法[7]求得延遲時間為1，利用Cao方法[8]確定嵌入維數(shù)為6，但是根據(jù)研究發(fā)現(xiàn)，過多通道信號對于CICA的提取效果參數(shù)干擾，所以這里確定嵌入維數(shù)為2。獲得相空間信號如圖3所示。對于相空間重構(gòu)信號進行 EMD獲取基本模式分量，根據(jù)轉(zhuǎn)子特征頻率的分布范圍確定第2和第3模式分量進行重構(gòu)獲得重構(gòu)信號如圖4所示。

圖3 相空間重構(gòu)波形圖

圖4 重構(gòu)信號波形圖

在運用 CICA方法之前需要根據(jù)轉(zhuǎn)子不同故障的先驗知識建立方波參考信號，根據(jù)不對中故障主要特征頻率為轉(zhuǎn)頻的2倍頻100 Hz及公式（5）建立不對中參考信號如圖5所示。

圖5 轉(zhuǎn)子不對中參考信號波形圖

根據(jù)基座松動故障主要特征頻率為轉(zhuǎn)頻的 6倍頻300 Hz及公式（5）建立方波參考信號如圖6所示。

圖6 轉(zhuǎn)子基座松動參考信號波形圖

利用EMD重構(gòu)信號以及轉(zhuǎn)子不對中參考信號進行CICA方法分析，提取所得到的信號波形如圖7所示，從圖 7中可以看出，信號成分主要在轉(zhuǎn)頻的 2倍頻100 Hz，其次為轉(zhuǎn)頻50 Hz，3倍頻也出現(xiàn)，但是幅值較小，上述頻率特征分布正好符合不對中故障的頻率特征，故可以明確判定轉(zhuǎn)子發(fā)生了不對中故障。

利用EMD重構(gòu)信號以及轉(zhuǎn)子基座松動參考信號進行CICA方法分析，提取所得到的信號波形如圖8所示，從圖 8中可以看出，信號成分主要在轉(zhuǎn)頻的4～7倍頻，并且6倍頻300 Hz幅值最大，5、7倍頻幅值次之，上述頻率特征分布正好符合基座松動故障的頻率特征，故可以明確判定轉(zhuǎn)子發(fā)生了基座松動故障。

圖7 轉(zhuǎn)子不對中故障時域頻域波形圖

圖8 轉(zhuǎn)子基座松動故障波形圖

從圖7、8可以看出CICA-EMD方法可以清晰的提取到轉(zhuǎn)子不對中及基座松動復(fù)合故障，從而驗證了CICA-EMD方法在轉(zhuǎn)子復(fù)合故障識別中具有良好的效果。

6 結(jié)論

本文提出了CICA-EMD方法用于轉(zhuǎn)子復(fù)合故障分析中，使得轉(zhuǎn)子不對中故障特征及轉(zhuǎn)子基座松動故障特征能夠從單通道復(fù)合故障信號中成功的提取，說明了CICA-EMD對于轉(zhuǎn)子復(fù)合故障的識別具有很好的作用，并且其方法也應(yīng)該對于其它機械部件的復(fù)合故障的識別具有一定的借鑒意義。需要指出的是CICA方法所引用參考信號的初始相位與占空比與故障信號成分的復(fù)雜程度有很大的關(guān)系，精確的初始相位和占空比還需要進一步的深入研究。

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[2] Wei L, Rajapakse J C. ICA with Reference [J].Neurocomputing, 2006, 69(16-18):2244-2257.

[3] 王志陽, 陳進, 肖文斌, 等. 基于約束獨立成分分析的滾動軸承故障診斷[J]. 振動與沖擊, 2012, 31(9): 118-122.

[4] Donna Giri, U Rajendra Acharya, Roshan Joy Martis, et al.Automated diagnosis of coronary artery disease affected patients using LDA, PCA, ICA and discrete wavelet transform [J].Knowledge Based Systems, 2013, 37:274-282.

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Research on CICA-EMD Method in Rotor Compound Fault

CHEN Jian-guo
(College of Mechanical Engineering, Dalian University, Dalian 116622, China)

A constraint independent component analysis (CICA) and Empirical Mode Decomposition (EMD) method is presented for the compound fault analysis of rotor. First the multidimensional signal was created by phase space method. Then EMD reconstruction signal of rotor phase space signal was achieved by EMD method, and then the reference signal was obtained by the prior knowledge of rotor. And using the CICA method, the single fault feature information of rotor compound fault bearing was achieved to recognize rotor fault type. The method was applied to the analysis of the rotor test signal, and the compound fault character of the rotor was identified successfully. The result shows that the method is valid to identify the rotor compound fault.

independent component analysis (ICA); constrained independent component analysis (CICA); empirical mode decomposition (EMD); compound fault

TH133；TN911

A

1008-2395(2017)03-0001-04

2017-03-03

遼寧省教育廳一般項目基金（L2013477）。

陳建國（1977-），男，講師，博士，研究方向：機械振動信號處理。