基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的離心泵轉(zhuǎn)速識別及故障診斷研究*

王建平,楊 磊,張欣瑞,陳慧萍,牛會釗,宋 健,周同星

(1.新疆油田公司油氣儲運分公司,新疆 昌吉 831100;2.北京雅丹石油技術(shù)開發(fā)有限公司,北京 102200;3.安徽智寰科技有限公司,安徽 合肥 230601)

0 引 言

隨著科學(xué)技術(shù)的進(jìn)步,機械生產(chǎn)設(shè)備也向著高速運行、高強度連續(xù)工作的方向發(fā)展。但是,機械設(shè)備實際工作過程中難免會出現(xiàn)各種各樣的問題,如系統(tǒng)誤差、操作不當(dāng)、設(shè)備損耗、系統(tǒng)老化等,輕則使得機器停機,重則造成人員傷亡等嚴(yán)重后果[1,2]。

旋轉(zhuǎn)設(shè)備在整個機械設(shè)備領(lǐng)域有著舉足輕重的地位,對該類部件進(jìn)行狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷顯得尤為重要[3,4]。

在眾多廣泛應(yīng)用旋轉(zhuǎn)機械的行業(yè)中,石油、煤炭、風(fēng)電、化工、鋼鐵等行業(yè)[5-9]由于特殊的應(yīng)用場合和應(yīng)用需求,設(shè)備大多需要24 h不停機,且基本上都處于無人值守的狀態(tài)。這樣的工況對設(shè)備的在線監(jiān)測系統(tǒng)要求更高,所以對原場景影響小、安裝部署方便、施工簡單、易于快速上云和邊緣計算實時反饋等需求的無線監(jiān)測系統(tǒng)[10]備受青睞。

目前,行業(yè)中通常會采用振動或聲音傳感器采集由于損傷沖擊而產(chǎn)生的信號(例如振動信號、位移信號、聲音信號等),通過分析信號中這種阻尼衰減沖擊響應(yīng)的周期,判斷當(dāng)前零部件是否出現(xiàn)了某種類型的故障[11]。而在信號的實際沖擊周期與設(shè)備故障特征匹配過程中,需要知道設(shè)備的轉(zhuǎn)速,才能形成對應(yīng)關(guān)系。這就需要獲取設(shè)備當(dāng)前的轉(zhuǎn)速信息,一方面判斷設(shè)備當(dāng)前處于停機還是運行狀態(tài),以提高數(shù)據(jù)的有效性;另一方面根據(jù)轉(zhuǎn)速信息計算出旋轉(zhuǎn)設(shè)備故障特征,以進(jìn)行診斷分析[12,13]。

現(xiàn)階段,工業(yè)上常用的轉(zhuǎn)速獲取方式大體可以分為兩類:加裝轉(zhuǎn)速傳感器,直接采集轉(zhuǎn)速數(shù)據(jù);或者采用數(shù)據(jù)驅(qū)動方法,根據(jù)振動等信號識別轉(zhuǎn)速。但第一種方法受成本、施工難度以及無線系統(tǒng)中轉(zhuǎn)速測量情況等限制,越來越多的企業(yè)、學(xué)者傾向于采用第二種方法來獲取設(shè)備的轉(zhuǎn)速信息。

張帥等人[14]提出了一種基于希爾波特包絡(luò)和自相關(guān)的轉(zhuǎn)速識別方法,采用希爾伯特包絡(luò)和三次自相關(guān),對信號進(jìn)行了時域分析,計算了短時窗內(nèi)的發(fā)動機轉(zhuǎn)速,根據(jù)移窗法得到了連續(xù)的發(fā)動機轉(zhuǎn)速;雖然這種方法的精度和時間分辨率高,但是當(dāng)信號具有較多的低頻噪聲時,容易在自相關(guān)運算時出現(xiàn)誤識別,使結(jié)果出現(xiàn)偏差。馮坤等人[15]提出了一種基于轉(zhuǎn)速提取和優(yōu)化調(diào)制信號雙譜(modulated signal bispectrum,MSB)的滾動軸承故障診斷方法,能夠有效提取變轉(zhuǎn)速齒輪箱滾動軸承的故障特征階次,從而對滾動軸承進(jìn)行有效的故障診斷;但該方法在信號低頻噪聲較多時,也容易出現(xiàn)識別偏差。徐煒卿等人[16]提出了一種基于快速傅里葉變換(fast Fourier transform,FFT)與離散傅里葉變換(discrete Fourier transform,DFT)相結(jié)合的頻域分析方法,對采集到的汽車振動信號進(jìn)行了分析,從而提取出了發(fā)動機的轉(zhuǎn)速信息;但頻譜的軸不對中、不平衡等問題會導(dǎo)致二倍甚至高倍轉(zhuǎn)頻能量高,這些情況將導(dǎo)致轉(zhuǎn)速提取結(jié)果錯誤。

針對這些問題和現(xiàn)有方法的不足,筆者提出一種完全基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的離心泵轉(zhuǎn)速識別模型。

模型采用FFT計算得到振動信號的復(fù)頻譜,然后利用有效頻段內(nèi)的頻譜計算等效速度譜,計算速度譜的譜峰值與本底能量之間的差值,獲取差值最大值,并與當(dāng)前本底能量進(jìn)行對比,若滿足條件,其對應(yīng)的頻率即為設(shè)備的轉(zhuǎn)頻;在準(zhǔn)確獲得轉(zhuǎn)頻的基礎(chǔ)上,再對信號進(jìn)行包絡(luò)解調(diào),識別出故障頻率以及邊帶特征,從而進(jìn)行具體的故障診斷與處理。

1 數(shù)據(jù)驅(qū)動轉(zhuǎn)速識別診斷模型

1.1 振動信號的快速傅里葉變換

快速傅里葉變換(FFT)是與離散傅里葉變換(DFT)的一種快速算法,這種方法分析了DFT中的多余運算,消除了重復(fù)運算,可大大節(jié)省運算的工作量。

離散數(shù)據(jù)信號經(jīng)過FFT變換,其結(jié)果也為相同數(shù)目的復(fù)數(shù)點,可得到對應(yīng)的復(fù)頻譜。

傳感器采集的原始離心泵振動信號x[n]如下:

x[n](n=0,1,2,…,N-1)

(1)

式中:N為信號長度;n為每一個序列點。

利用FFT計算得到原始振動信號的復(fù)頻譜Px[k]如下:

(2)

式中:i為序數(shù)單位;e為自然對數(shù)函數(shù)的底數(shù)。

1.2 等效速度實譜的算法模型

先根據(jù)原始振動信號長度N和信號采樣頻率Fs,計算得到頻譜對應(yīng)的頻率數(shù)組f[k]。

具體的對應(yīng)關(guān)系如下:

(3)

根據(jù)式(3),將Px[k]轉(zhuǎn)換成對應(yīng)的Px[f]。對于離心泵等旋轉(zhuǎn)設(shè)備,其基頻一般在100 Hz以下;同時,為了防止噪聲對基頻識別的影響,需要過濾掉4 Hz以下的噪聲。綜上所述,筆者把復(fù)頻譜中處于頻率段[4 Hz,100 Hz]之間的成分篩選出來,得到有效信號復(fù)頻譜PxValue[f]。

采用有效信號復(fù)頻譜PxValue[f]和頻率數(shù)組,計算出信號的等效速度實譜PxVel[f],即:

PxVel[f]=|-i×PxValue[f]/f|

(4)

1.3 速度譜峰值數(shù)組與本底能量的算法模型

為了消除底噪和誤信號對轉(zhuǎn)速特征提取的影響,筆者提取PxVel[f]中的峰值數(shù)組和本底能量。

其具體步驟如下:

1)對PxVel[f]進(jìn)行差分計算,得到反映頻譜能量變化的差分?jǐn)?shù)組Diff[f];

2)針對數(shù)組中的每個點Diff[i],找出滿足如下關(guān)系式的點集合:

(5)

3)找到全部滿足式(5)條件的點集合,由PxVel[f]構(gòu)建出峰值數(shù)組Px_VPeak[f];

4)對峰值數(shù)組Px_VPeak[f]進(jìn)行中值濾波,篩選掉高頻的峰值能量,得到速度譜的本底能量Px_Base[f]。

1.4 輸出轉(zhuǎn)頻的算法模型

在速度譜中,轉(zhuǎn)頻對應(yīng)的能量應(yīng)高于其他頻率對應(yīng)的能量,并且相對于底噪有極高的信噪比,所以需要計算比較峰值數(shù)組能量和本底能量的差值數(shù)組Differ[f]:

Differ[f]=Px_VPeak[f]-Px_Base[f]

(6)

在差值數(shù)組Differ[f]中,定位到差值最大值對應(yīng)的頻率f0以及差值最大值Differ[f0],可以得到最終的轉(zhuǎn)頻Frpm:

Frpm=f0

(7)

1.5 故障診斷模型及流程

獲得設(shè)備的轉(zhuǎn)頻Frpm之后,可結(jié)合包絡(luò)解調(diào)和故障頻率匹配的方法,對設(shè)備的故障頻率進(jìn)行計算分析,進(jìn)行故障診斷。

故障診斷的流程如圖1所示:

圖1 故障診斷分析流程圖

其中,圖1中的包絡(luò)解調(diào)步驟如下:

對采集到的信號x[n]進(jìn)行余弦表達(dá)得到實部xm(t):

xm(t)=Am[1+αmcos(2πfmt)]cos(2πfzt)

(8)

式中:Am為調(diào)制信號的幅值;am為調(diào)制系數(shù);fm為調(diào)制頻率;t為時間。

(9)

(10)

對所述解析信號Zm(t)取絕對值得到包絡(luò)信號:

(11)

對所述包絡(luò)信號進(jìn)行快速傅里葉變換,得到對應(yīng)的復(fù)頻譜PF[f]:

PF(f)=FFT(Am|1+αmcos(2πfmt)|)

(12)

其中,FFT為快速傅里葉變換的計算函數(shù)。

然后在復(fù)頻譜PF[f]的低頻段中,搜尋具有明顯諧波特征的頻率,若存在符合的故障頻率fw,則進(jìn)一步計算該故障頻率fw和轉(zhuǎn)頻Frpm對應(yīng)的特征系數(shù)i:

(13)

再判斷故障頻率fw周圍是否存在邊帶,綜合考慮特征系數(shù)i數(shù)值范圍和邊帶特征,可以判斷出故障出現(xiàn)的具體位置及故障原因。

2 實驗與結(jié)果分析

2.1 實驗

為了對上述算法模型的準(zhǔn)確性進(jìn)行驗證,筆者采用2個實際案例對模型和算法過程進(jìn)行詳細(xì)驗證,并基于工業(yè)現(xiàn)場實際的離心泵振動數(shù)據(jù)進(jìn)行計算分析。

2.1.1 軸承故障信號轉(zhuǎn)速分析

筆者將加速度傳感器安裝于離心泵的表面,以采樣頻率Fs=51 000 Hz進(jìn)行采樣,得到振動信號x[n],采樣長度N=32 768。

原始信號的波形與頻譜如圖2所示。

圖2 原始信號的波形與頻譜

從圖2的時域波形上可以看到,該離心泵信號帶有明顯的周期性沖擊。

該實例采集的設(shè)備帶有軸承內(nèi)圈故障特征,接下來采取筆者提出的算法模型進(jìn)行計算分析:

1)從圖2的信號頻譜可知:大部分的頻率均為包含了內(nèi)圈故障調(diào)制的頻率成分,從頻譜圖中可以看出在低頻段存在一個約為43.58 Hz的峰值,實際上即為設(shè)備的旋轉(zhuǎn)頻率(2 600 r/min),但是在沒有先驗知識的前提下,采用常規(guī)的頻譜峰值提取難以獲取設(shè)備的轉(zhuǎn)速信息;

2)經(jīng)過頻率篩選、頻域變換,獲得原始信號的等效速度實頻譜。

等效速度實頻譜如圖3所示。

圖3 等效速度實頻譜

從圖3可知:設(shè)備的轉(zhuǎn)頻分量得到了有效保留和放大;

3)對速度實頻譜分別進(jìn)行中值濾波和峰值提取,得到速度譜本底能量和速度譜峰值分布。

速度譜本底能量和速度譜峰值如圖4所示。

圖4 速度譜本底能量和速度譜峰值

計算圖4速度譜本底能量與速度譜峰值的差值,得到差值最大點對應(yīng)的頻率43.58 Hz,即為設(shè)備當(dāng)前的旋轉(zhuǎn)頻率。

2.1.2 噪聲信號轉(zhuǎn)速分析

將加速度傳感器安裝于故障離心泵的表面,以采樣頻率Fs=12 000 Hz進(jìn)行采樣,得到振動信號x[n],采樣長度N=16 384。

原始信號的波形與頻譜如圖5所示。

圖5 原始信號的波形與頻譜

由圖5的時域波形可知:該離心泵信號故障沖擊不明顯,整體信號噪聲水平較高,需采用筆者提出的算法模型進(jìn)行計算分析:

1)由圖5的信號頻譜可知:由于高頻段的頻率成分豐富且能量較高,設(shè)備轉(zhuǎn)頻被完全淹沒在低頻段,而且其倍頻能量較高,即使局部放大也無法準(zhǔn)確判斷設(shè)備轉(zhuǎn)速;

2)計算原始振動信號的等效速度實頻譜。

等效速度實頻譜如圖6所示。

圖6 等效速度實頻譜

在圖6中,可以觀察到轉(zhuǎn)頻成分(28.56 Hz)被明顯放大,但是低頻段的干擾成分也同樣被一定程度地放大;

3)對速度實頻譜分別進(jìn)行中值濾波和峰值提取,得到速度譜本底能量Px_Base[f]和速度譜峰值分布Px_VPeak[f]。

速度譜本底能量和速度譜峰值如圖7所示。

圖7 速度譜本底能量和速度譜峰值

計算二者的差值得到差值最大點對應(yīng)的f0=28.56 Hz,即為設(shè)備當(dāng)前的旋轉(zhuǎn)頻率。

2.2 故障診斷結(jié)果分析

根據(jù)以上2個實際案例分析,筆者發(fā)現(xiàn)該轉(zhuǎn)速識別模型能準(zhǔn)確識別出兩種不同離心泵振動數(shù)據(jù)的轉(zhuǎn)頻成分。

案例1中的離心泵有軸承內(nèi)圈故障,振動數(shù)據(jù)帶有明顯的周期性沖擊,在低頻段分析其等效速度實頻譜時,能夠清楚得到其轉(zhuǎn)頻成分。

案例2中的離心泵信號故障沖擊不明顯,但整體信號噪聲水平較高,所以在低頻段分析其等效速度實頻譜時,各種沖擊錯誤信號較多。

采用算法模型對峰值能量和本地能量進(jìn)行對比,選取差值最大的點,即轉(zhuǎn)頻。根據(jù)先驗知識進(jìn)行驗證,證明采取譜峰值數(shù)組與本底能量的算法模型可以準(zhǔn)確計算出設(shè)備的轉(zhuǎn)頻成分。

筆者準(zhǔn)確識別出離心泵的轉(zhuǎn)頻成分后,再結(jié)合故障特征頻率與轉(zhuǎn)頻的對應(yīng)關(guān)系,可進(jìn)行后續(xù)的故障診斷。筆者整理出常見的滾動軸承內(nèi)圈、外圈、滾動體故障信號對應(yīng)的特征。

軸承故障類型及對應(yīng)參考系數(shù)如表1所示。

表1 軸承故障類型及對應(yīng)參考系數(shù)

根據(jù)表1中的故障特征系數(shù)范圍,筆者大致判斷軸承的故障類型,并對案例1中的故障信號進(jìn)行包絡(luò)解調(diào)[17],得到包絡(luò)譜。

故障信號的包絡(luò)譜如圖8所示。

圖8 故障信號的包絡(luò)譜

筆者識別該離心泵的轉(zhuǎn)頻為43.58 Hz,在包絡(luò)譜中,能看到明顯的故障特征頻率為214.8 Hz,并且故障特征頻率周邊有間隔為43.58 Hz的沖擊邊帶,符合軸承內(nèi)圈故障的頻率分布特征。

筆者計算其軸承內(nèi)圈故障系數(shù)(ball pass frequency of the inner race,BPFI),即:BPFI=214.8÷43.58=4.93。

該軸承內(nèi)圈故障系數(shù)BPFI和實際軸承內(nèi)圈故障系數(shù)4.93一致,也和表1中的故障特征系數(shù)和邊帶特征相吻合。

以上結(jié)果說明,采取筆者提出的模型進(jìn)行轉(zhuǎn)頻識別以及故障診斷,其結(jié)果和實際結(jié)果相符合。

3 結(jié)束語

在提取離心泵的轉(zhuǎn)速數(shù)據(jù)時,存在數(shù)據(jù)提取成本高、操作困難,以及獲得的先驗參數(shù)誤差較大等問題,為此,筆者提出了一種完全基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的離心泵轉(zhuǎn)速識別模型。

筆者采用計算速度譜的譜峰值與本底能量之間的最大差值來判斷設(shè)備轉(zhuǎn)頻,采取包絡(luò)譜解調(diào)的方法識別離心泵的故障特征,并根據(jù)實際的離心泵振動數(shù)據(jù),對上述算法模型的準(zhǔn)確性進(jìn)行了驗證。

研究結(jié)果表明:

1)對于帶有明顯周期性沖擊的故障信號,在低頻段分析其等效速度實頻譜時,能夠清楚識別出其存在43.58 Hz的峰值,即設(shè)備的轉(zhuǎn)頻;

2)對于信號噪聲水平較高的故障信號,通過計算速度譜的譜峰值與本底能量之間的差值,也能識別出差值最大的峰值點28.56 Hz,可有效避免速度譜計算過程中的低頻干擾;

3)通過對故障信號的包絡(luò)解調(diào)進(jìn)行分析,可準(zhǔn)確識別出故障頻率、邊帶特征,計算出故障特征系數(shù)為4.93且存在43.58 Hz的沖擊邊帶,判斷出存在軸承內(nèi)圈故障,和實際離心泵軸承故障情況一致。

對于變轉(zhuǎn)速的設(shè)備,其低頻段的轉(zhuǎn)頻成分可能不是最明顯的峰值,以速度譜的譜峰值與本底能量之間的最大差值來判斷轉(zhuǎn)頻成分可能會存在誤差。如何對這些問題進(jìn)行優(yōu)化,這將是筆者后續(xù)的研究方向。