肖幸鑫,宋禮威,張翊勛,董 亮,張宇航
(1.江蘇大學(xué) 流體機(jī)械工程技術(shù)研究中心,江蘇鎮(zhèn)江 212000;2.中廣核工程有限公司 核電監(jiān)控技術(shù)與裝備國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,廣東深圳 518172)
離心泵作為在各類(lèi)工程中常用的機(jī)械設(shè)備,廣泛應(yīng)用于例如石油,煤礦等能源的開(kāi)采;排水灌溉等農(nóng)業(yè)生產(chǎn)方向;航空航天航海等領(lǐng)域,占到泵產(chǎn)品總量的70%[1]。在實(shí)際工程應(yīng)用中,離心泵的轉(zhuǎn)子故障成為了困擾國(guó)內(nèi)外相關(guān)研究人員的難題[2];判斷離心泵是否發(fā)生故障,主要依靠離心泵在運(yùn)行過(guò)程中出現(xiàn)異常的噪聲與振動(dòng)[3]。
離心泵轉(zhuǎn)子不對(duì)中故障主要由轉(zhuǎn)子間存在高度差或轉(zhuǎn)子間存在距離引起的,如圖1所示。
圖1 典型的不對(duì)中故障Fig.1 Typical misalignment fault
2018年李峰等[5]提出了基于電機(jī)電流時(shí)頻特征的不對(duì)中故障診斷方法,有效地提高了識(shí)別轉(zhuǎn)子系統(tǒng)的軸系不對(duì)中故障的正確率,因此通過(guò)提取信號(hào)時(shí)頻特征參數(shù),用于故障診斷是有效的;唐貴基等[6]提出一種譜峭度與變分模態(tài)分解的轉(zhuǎn)子故障診斷方法,解決了在噪聲環(huán)境下轉(zhuǎn)子微弱不對(duì)中故障特征難以提取的問(wèn)題,劉忠等[7]提出一種IVMD算法,并將其應(yīng)用到離心泵空化聲發(fā)射信號(hào)特征提取,因此模態(tài)分解算法廣泛用于特征提取中,降低故障特征參數(shù)提取的難度;XIE等[8]將不對(duì)中故障的特征參數(shù)離散和模糊化構(gòu)造故障決策表,能夠有效地診斷汽輪發(fā)電機(jī)組轉(zhuǎn)子不對(duì)中故障;YAO等[9]提出了基于分段閾值小波去噪、經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解、遺傳算法和最小二乘支持向量機(jī)的混合鐵路滾動(dòng)軸承故障診斷方法;肖軍等[10]針對(duì)往復(fù)壓縮機(jī)氣閥故障,將氣閥振動(dòng)信號(hào)不同頻段的能量作為故障特征,提出了結(jié)合模糊C均值聚類(lèi)和支持向量機(jī)的二叉樹(shù)多分類(lèi)診斷方法。
小波分析與經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(empirical moded ecomposition,簡(jiǎn)稱(chēng)EMD)系列方法作為信號(hào)處理的常見(jiàn)方法,小波分析在提取故障特征信息時(shí)需要選擇合適的小波基,不同的小波基對(duì)于故障特征信息的提取影響巨大,在使用小波分析時(shí)必須進(jìn)行多次試驗(yàn)來(lái)確定最合適的小波基,并且確定后不能更改,對(duì)信號(hào)不具備自適應(yīng)性;而EMD克服了基函數(shù)無(wú)法自適應(yīng)的問(wèn)題,可以將一段信號(hào)進(jìn)行固定模式開(kāi)始分解,從高頻至低頻拆分成若干個(gè)IMF分量。轉(zhuǎn)子不對(duì)中故障主要故障頻率位于低頻,因此使用EMD作為轉(zhuǎn)子不對(duì)中故障信號(hào)處理方法能夠更有效地提取故障特征[11]。SVM作為有監(jiān)督算法的典型算法之一,利用給定的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集進(jìn)行訓(xùn)練學(xué)習(xí)從而得到函數(shù)模型,并根據(jù)函數(shù)模型預(yù)測(cè)新數(shù)據(jù)類(lèi)型,王金東等[12]將EMD信息熵和支持向量機(jī)(SVM)結(jié)合應(yīng)用于往復(fù)式壓縮機(jī)的軸承故障診斷,發(fā)現(xiàn)該方法能夠準(zhǔn)確識(shí)別壓縮機(jī)軸承故障;杜星洲[13]提出了基于振動(dòng)信號(hào)與SVM的旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷研究方法,利用SVM對(duì)旋轉(zhuǎn)機(jī)械的常見(jiàn)故障進(jìn)行分類(lèi)和識(shí)別;而無(wú)監(jiān)督算法對(duì)于樣本數(shù)據(jù)類(lèi)型未知,主要依靠數(shù)據(jù)間的相似性對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分類(lèi),黃惠中[14]利用聚類(lèi)分析為基礎(chǔ),構(gòu)建了包含信號(hào)處理與特征提取及特征選擇技術(shù)在內(nèi)的智能故障診斷模型;李志國(guó)等[15]針對(duì)潛水磨碎泵流道堵塞的故障診斷,提出了一種基于奇異值分解和固有時(shí)間尺度分解的電流信號(hào)分析和構(gòu)建支持向量機(jī)故障識(shí)別模型相結(jié)合的方法。
本文主要是針對(duì)離心泵轉(zhuǎn)子不對(duì)中故障與正常狀態(tài)區(qū)分,是一個(gè)二分類(lèi)問(wèn)題,而SVM作為一個(gè)二分類(lèi)模型相較于其他神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型具有較大的優(yōu)勢(shì)。本文利用互補(bǔ)經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(CEEMD)對(duì)電渦流位移傳感器采集的振動(dòng)位移信號(hào)進(jìn)行分解,通過(guò)相關(guān)系數(shù)法與閾值選取有效IMF分量,通過(guò)重構(gòu)有效IMF分量,通過(guò)提取重構(gòu)后信號(hào)中的時(shí)域故障特征參數(shù)組成特征向量,再將該特征向量輸入SVM中進(jìn)行轉(zhuǎn)子不對(duì)中故障判斷。
EMD在處理非平穩(wěn)及非線性數(shù)據(jù)上,具有非常明顯的優(yōu)勢(shì),適合于分析非線性、非平穩(wěn)信號(hào)序列[16],具有很高的信噪比。
CEEMD算法相較于EMD在故障特征提取中存在模態(tài)混疊問(wèn)題和集中經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(ensemble empirical mode decomposition,簡(jiǎn)稱(chēng)EEMD)存在運(yùn)算量大,計(jì)算效率低的問(wèn)題,CEEMD算法具備迭代次數(shù)少,計(jì)算成本低,診斷精度高等優(yōu)點(diǎn)[17-20]。
CEEMD主要計(jì)算步驟如下:
(1)向原始信號(hào)s(t)中不同的正負(fù)白噪聲x(t):
xna(t)、xnb(t)分別為加入正負(fù)白噪聲后的信號(hào),其中n為正整數(shù),由此可以得到2n組IMF集合。
(2)將得到的2n組IMF集合中的每個(gè)IMF分量使用EMD進(jìn)行分解,每個(gè)信號(hào)都可以得到一組IMF,將第i個(gè)信號(hào)的第j個(gè)IMF分量記為Cij。
(3)將得到的2n組IMF進(jìn)行平均,從而得到最終的IMF分量。
該算法需要相較于EMD需要添加2個(gè)參數(shù):輔助白噪聲幅值k和對(duì)數(shù)N,一般當(dāng)N取100時(shí),k 取 0.01~0.10[21]。
基于CEEMD的分解流程,可以知道從原信號(hào)分解的IMF中提取有效的IMF,是實(shí)現(xiàn)轉(zhuǎn)子不對(duì)中故障診斷的重要步驟。采用相關(guān)系數(shù)法,提取出與原信號(hào)高于閾值的有效IMF分量來(lái)重構(gòu)信號(hào),對(duì)重構(gòu)后的信號(hào)進(jìn)行時(shí)域特征提取。
設(shè)信號(hào)采樣信號(hào)數(shù)為M,原始信號(hào)為S,第k個(gè)IMF分量為IMFk,則IMF分量與原信號(hào)相關(guān)系數(shù)的計(jì)算式為:
式中 Rk——相關(guān)系數(shù);
E ——平均。
閾值TH定義為相關(guān)系數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)差,計(jì)算式為:
式中 n ——分解出來(lái)的IMF的個(gè)數(shù)。
時(shí)域信息是以時(shí)間為變量描繪出信號(hào)的波形,時(shí)域信號(hào)包括有量綱特征參數(shù)與無(wú)量綱特征參數(shù),本文選用平均值和均方根、峭度、波形因子、峰值因子、脈動(dòng)因子、裕度因子7個(gè)時(shí)域特征參數(shù)進(jìn)行分析[17]。時(shí)域特征參數(shù)公式見(jiàn)表1。表1中,Ns表示采樣點(diǎn)數(shù),i=1~Ns;x(i)表示采集點(diǎn)數(shù)中第i個(gè)信號(hào)。
表1 時(shí)域特征參數(shù)公式Tab.1 Time domain formula
SVM是一類(lèi)按監(jiān)督學(xué)習(xí)方式對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行二元分類(lèi)的廣義線性分類(lèi)器,主要功能是解決模式識(shí)別區(qū)域的數(shù)據(jù)分類(lèi)等問(wèn)題,在解決小樣本、非線性及高維模式識(shí)別問(wèn)題中具有特有的優(yōu)勢(shì),基本原理在文獻(xiàn)[22-23]中有詳細(xì)描述。本文中不再贅述。
為了模擬離心泵角不對(duì)中故障,搭建離心泵故障模擬實(shí)驗(yàn)臺(tái),其主要設(shè)備包括臥式離心泵,三相異步電動(dòng)機(jī),電磁流量計(jì),電渦流振動(dòng)位移傳感器等。在試驗(yàn)中離心泵轉(zhuǎn)速通過(guò)變頻電機(jī)調(diào)節(jié)控制,系統(tǒng)流量通過(guò)出口閥門(mén)進(jìn)行調(diào)節(jié),離心泵轉(zhuǎn)子不對(duì)中故障通過(guò)在聯(lián)軸器放置墊片來(lái)模擬實(shí)現(xiàn)。
試驗(yàn)使用的電渦流振動(dòng)位移傳感器參數(shù)見(jiàn)表2,利用電渦流振動(dòng)位移傳感器采集轉(zhuǎn)子振動(dòng)位移信號(hào),采樣頻率為25 600 Hz,離心泵的額定轉(zhuǎn)速為2 900 r/min,額定流量為10.6 m3/h。
表2 電渦流傳感器參數(shù)Tab.2 Eddy current sensor parameters
本次實(shí)驗(yàn)采集離心泵在同一流量下轉(zhuǎn)速比分別為0.7n,0.85n,1.0n的工況,正常運(yùn)轉(zhuǎn)狀態(tài)下的振動(dòng)位移信號(hào)和轉(zhuǎn)子角不對(duì)中故障振動(dòng)位移信號(hào);采集在同一轉(zhuǎn)速下,流量比分別為0.7q,0.85q,1.0q工況下的正常狀態(tài)下的振動(dòng)信號(hào)和角不對(duì)中故障振動(dòng)信號(hào)。
試驗(yàn)主要針對(duì)轉(zhuǎn)子不對(duì)中故障中的角不對(duì)中故障進(jìn)行研究,如圖2,3所示,在電機(jī)端添加墊片來(lái)模擬實(shí)際工程中轉(zhuǎn)子角不對(duì)中故障的發(fā)生,利用百分表測(cè)量聯(lián)軸器位置的偏移距離來(lái)判斷是否故障為轉(zhuǎn)子角不對(duì)中。進(jìn)行多次測(cè)量后,求得平均值記錄見(jiàn)表3。
表3 聯(lián)軸器偏移距離Tab.3 Coupling offset distance
圖2 垂直方向偏移距離Fig.2 Vertical offset distance
圖3 水平方向偏移距離Fig.3 Horizontal offset distance
本文試驗(yàn)使用16通道采集卡,采集頻率為25 600 Hz,采集時(shí)間為1 s,每組試驗(yàn)采集樣本個(gè)數(shù)為 25 600個(gè);選取2 900 r/min,10.6 m3/h工況下其中10 240個(gè)樣本點(diǎn)繪制原始數(shù)據(jù)時(shí)域波形,如圖4,5所示。
圖4 正常工況時(shí)域Fig.4 Time domain diagram of normal working conditions
圖5 故障工況時(shí)域Fig.5 Time domain diagram of fault working conditions
圖6示出了正常工況與故障工況頻譜對(duì)比,其中f'/f為倍頻,f'為不同工況的實(shí)際頻率,f是額定轉(zhuǎn)速下對(duì)應(yīng)的基頻(48.33 Hz),實(shí)驗(yàn)中通過(guò)對(duì)工常工況以及故障工況在額定轉(zhuǎn)速,額定流量下的頻譜圖進(jìn)行分析可以發(fā)現(xiàn),正常工況下的主頻出現(xiàn)在1APF,故障工況下的1APF為主頻,但是2APF的振幅明顯增大,符合轉(zhuǎn)子角不對(duì)中故障發(fā)生時(shí)的特征。
圖6 正常工況與故障工況頻譜對(duì)比Fig.7 Spectrum comparison between normal working conditions and fault working conditions
對(duì)正常工況下的額定轉(zhuǎn)速,額定流量下的信號(hào)進(jìn)行CEEMD分解,我們選取一組數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)點(diǎn)個(gè)數(shù)為2 560個(gè),結(jié)果如圖7所示。
圖7 CEEMD分解Fig.7 CEEMD decomposition diagram
各IMF分量與原信號(hào)的相關(guān)系數(shù)見(jiàn)表4,為了方便表示,各相關(guān)系數(shù)均乘以100%。得到相關(guān)系數(shù)后,利用式(4)可以計(jì)算出閾值TH=18.18%,因此選取有效 IMF 分量為 IMF1,IMF2,IMF6,IMF7,進(jìn)行信號(hào)重構(gòu),從而得到一個(gè)新的信號(hào)NewIMF,NewIMF的時(shí)域波形如圖8所示。
表4 相關(guān)系數(shù)Tab.4 Correlation coefficient
圖8 重構(gòu)后NewIMF信號(hào)Fig.8 Reconstructed NewIMF signal
選取離心泵正常運(yùn)行狀態(tài)信號(hào),離心泵泵轉(zhuǎn)子角不對(duì)中故障狀態(tài)信號(hào)各50組,一共100組信號(hào),每組2 560個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn),對(duì)每組信號(hào)都進(jìn)行上述方法分析,通過(guò)重構(gòu)后信號(hào),得到平均值和均方根2個(gè)有量綱時(shí)域特征參數(shù)以及峭度、波形因子、峰值因子、脈動(dòng)因子、裕度因子5個(gè)無(wú)量綱時(shí)域特征參數(shù),并對(duì)特征參數(shù)進(jìn)行min-max歸一化處理使數(shù)據(jù)映射至[-1,1]區(qū)間內(nèi):
式中 y1——?dú)w一化后數(shù)據(jù);
y ——原始樣本數(shù)據(jù);
min ——樣本數(shù)據(jù)最小值;
max ——樣本數(shù)據(jù)最大值。
歸一化處理后組成特征向量,由于篇幅原因表中僅列出正常狀態(tài)下和故障狀態(tài)下各10組特征向量見(jiàn)表5。
表5 部分正常與故障特征向量Tab.5 Part of the normal and fault characteristic vectors
支持向量機(jī)選用RBF作為核函數(shù),利用交叉驗(yàn)證法選用最合適的懲罰系數(shù)c和參數(shù)g,在數(shù)據(jù)集中隨機(jī)選擇80組數(shù)據(jù),作為訓(xùn)練集,20組數(shù)據(jù)作為測(cè)試集。由于是隨機(jī)選擇數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練集以及測(cè)試集,為了避免識(shí)別誤差,因此進(jìn)行20次識(shí)別,并取其平均值,由表可知平均值為93%。圖9示出第一次識(shí)別結(jié)果,將識(shí)別結(jié)果記錄見(jiàn)表6。
圖9 第一次SVM故障識(shí)別結(jié)果Fig.9 Identification results of the first SVM fault
表6 SVM識(shí)別結(jié)果Tab.6 Identification results of SVM
(1)離心泵轉(zhuǎn)子不對(duì)中故障發(fā)生時(shí),轉(zhuǎn)子振動(dòng)信號(hào)的時(shí)域特征參數(shù)會(huì)發(fā)生變化,且在頻譜中二倍頻會(huì)明顯增大。
(2)使用CEEMD算法進(jìn)行信號(hào)分解,采用相關(guān)系數(shù)法和閾值能夠有效的選擇出包含故障特征的IMF分量。
(3)對(duì)重構(gòu)后的故障信號(hào)提取時(shí)域特征參數(shù),組成特征向量輸入SVM中,可有效的識(shí)別出離心泵轉(zhuǎn)子不對(duì)中故障,并具有較高的準(zhǔn)確率。