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    一種基于應(yīng)急模式的旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障分析方法研究

    2023-10-25 08:37:00王彥昕李學(xué)哲花忠旭
    機(jī)電信息 2023年20期
    關(guān)鍵詞:傅里葉頻譜預(yù)警

    申 瑤 王 菲 王彥昕 李學(xué)哲 花忠旭

    (1.華北科技學(xué)院應(yīng)急裝備學(xué)院,河北 廊坊 065201;2.河北省礦山設(shè)備安全監(jiān)測(cè)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,河北 廊坊 065201)

    0 引言

    為了保障設(shè)備安全可靠運(yùn)行,提高其經(jīng)濟(jì)社會(huì)效益,基于振動(dòng)分析的故障診斷技術(shù)一直都是安全生產(chǎn)領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)[1-2]。

    目前,機(jī)械設(shè)備故障診斷技術(shù)已經(jīng)取得了長(zhǎng)足發(fā)展,相關(guān)研究成果也對(duì)保障設(shè)備安全可靠運(yùn)行發(fā)揮著積極作用[3-5]。

    譚丕成等人[6]提出一種基于多源信息融合的振動(dòng)頻率測(cè)量方法,采用基于互相關(guān)的多源融合算法,將多路傳感器信號(hào)進(jìn)行融合重構(gòu),提高振動(dòng)信號(hào)的測(cè)量精度;彭文季等人[7]應(yīng)用最小二乘支持向量機(jī)和信息融合技術(shù)對(duì)水電機(jī)組的振動(dòng)故障進(jìn)行診斷,實(shí)現(xiàn)了水電機(jī)組典型機(jī)械故障的快速有效識(shí)別;楊濤等人[8]提出了一種基于時(shí)間信息融合的振動(dòng)故障診斷方法,以小波分析和概率模型為分析手段,定義了故障度,能夠有效區(qū)分故障類別,提高故障診斷準(zhǔn)確性。

    但是經(jīng)濟(jì)社會(huì)的進(jìn)步特別是國(guó)家應(yīng)急管理事業(yè)的發(fā)展,對(duì)機(jī)電設(shè)備的風(fēng)險(xiǎn)管控、安全預(yù)警提出了更高的要求[9]。因此,在新形勢(shì)下,開展機(jī)械故障診斷新方法研究,進(jìn)一步提高故障分析的智能化水平尤為必要,本文研究了基于應(yīng)急模式的旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障分析方法,具有重要意義和價(jià)值。

    1 應(yīng)急模式下的故障預(yù)警策略

    1.1 應(yīng)急檢測(cè)模式的內(nèi)涵

    應(yīng)急檢測(cè)模式是一種全新的智能檢測(cè)模式,通過利用現(xiàn)代傳感技術(shù)提高測(cè)量的精度和適應(yīng)性,采用智能數(shù)據(jù)分析算法提供強(qiáng)大的邊緣計(jì)算能力,以通信信息平臺(tái)為支撐,運(yùn)用大數(shù)據(jù)、人工智能、云計(jì)算等前沿技術(shù)深入挖掘監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)價(jià)值,將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為有效信息,實(shí)現(xiàn)一體化融合預(yù)警聯(lián)動(dòng)[10]。應(yīng)急檢測(cè)模式具有靈活、精確、智能、互聯(lián)等技術(shù)特征。

    圖1為基于應(yīng)急模式的故障監(jiān)測(cè)系統(tǒng)典型結(jié)構(gòu),系統(tǒng)由智能振動(dòng)檢測(cè)器、邊緣計(jì)算平臺(tái)、顯示與預(yù)警單元、云端數(shù)據(jù)服務(wù)器等四部分組成,采用智能傳感、邊緣計(jì)算、無線網(wǎng)絡(luò)等技術(shù),解決數(shù)據(jù)采集、分析、預(yù)警聯(lián)動(dòng)問題。

    圖1 基于應(yīng)急模式的故障監(jiān)測(cè)系統(tǒng)

    1.2 基于應(yīng)急模式的故障預(yù)警策略

    分布式安裝于現(xiàn)場(chǎng)的智能振動(dòng)檢測(cè)器負(fù)責(zé)采集規(guī)劃測(cè)點(diǎn)的位移、溫度和振動(dòng)數(shù)據(jù),分別為形位類故障、溫升類故障和振動(dòng)類故障的診斷和預(yù)警提供高精度、可靠的原始測(cè)量數(shù)據(jù)。基于應(yīng)急模式的故障預(yù)警流程如圖2所示。

    圖2 基于應(yīng)急模式的故障預(yù)警流程

    1.2.1 基于邊緣計(jì)算的故障預(yù)警策略

    在邊緣側(cè),基于采集的各類測(cè)量數(shù)據(jù),利用基于邊緣計(jì)算的數(shù)據(jù)分析方法和時(shí)域/頻域算法,就近識(shí)別故障并實(shí)現(xiàn)快速預(yù)警保護(hù)。各類故障首先會(huì)引起振動(dòng)信號(hào)頻譜結(jié)構(gòu)變化,分析頻譜圖中各次頻率分量的數(shù)量、分布、幅度等的變化,計(jì)算總諧波畸變率THD,可以快速識(shí)別設(shè)備故障。機(jī)械故障的嚴(yán)重程度往往反映在振動(dòng)的強(qiáng)度上,在振動(dòng)信號(hào)頻譜結(jié)構(gòu)相對(duì)穩(wěn)定的情況下,振動(dòng)越強(qiáng),表明故障的危害性越大,當(dāng)振動(dòng)強(qiáng)度達(dá)到規(guī)定閾值時(shí),必須預(yù)警并保護(hù)輸出。合理設(shè)定振動(dòng)的正常值、報(bào)警值和停機(jī)值范圍是實(shí)現(xiàn)故障分級(jí)預(yù)警的關(guān)鍵。

    1.2.2 基于云計(jì)算的故障預(yù)警策略

    在云端,采集的各類測(cè)量數(shù)據(jù)自動(dòng)上傳云端服務(wù)器,運(yùn)用大數(shù)據(jù)、人工智能等新技術(shù)進(jìn)一步挖掘數(shù)據(jù)價(jià)值,將測(cè)量數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為有效信息,如趨勢(shì)、壽命等,為數(shù)據(jù)融合與預(yù)警聯(lián)動(dòng)提供支撐。

    2 基于改進(jìn)FFT的振動(dòng)頻譜分析方法

    目前,傅里葉變換技術(shù)已經(jīng)取得了長(zhǎng)足進(jìn)步,常見的傅里葉變換方法有很多。離散傅里葉變換(DFT)時(shí)域和頻域都是離散化的,便于計(jì)算機(jī)處理和計(jì)算,但其計(jì)算量非常大,難以滿足實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)需求;快速傅里葉變換(FFT)將多點(diǎn)DFT分解成兩點(diǎn)DFT的組合,從而大大減少了計(jì)算量,優(yōu)化了算法效率,但FFT只能分析一段信號(hào)整體的頻域特征,缺乏時(shí)頻定位功能,適合頻域特征不隨時(shí)間變化的平穩(wěn)信號(hào)[11];隨著技術(shù)的發(fā)展,出現(xiàn)了離散時(shí)間傅里葉變換(DTFT),通過窗運(yùn)算分析信號(hào)頻譜隨時(shí)間變化規(guī)律,消除了傅里葉變換的時(shí)頻分辨局限[12],適用于時(shí)變或非平穩(wěn)信號(hào)分析。

    應(yīng)急監(jiān)測(cè)對(duì)算法的可靠性和效率提出了極高要求,考慮到旋轉(zhuǎn)機(jī)械振動(dòng)的內(nèi)在固有規(guī)律,本文對(duì)快速傅里葉變換方法進(jìn)行了改進(jìn),以適應(yīng)應(yīng)急情況下振動(dòng)監(jiān)測(cè)與安全預(yù)警的需求。

    對(duì)于長(zhǎng)度為N的時(shí)域序列{z(i)},N為2的整數(shù)次冪,離散傅里葉變換的數(shù)學(xué)定義如下[13]:

    式中:m=0,1,…,N-1。

    FFT時(shí)間抽取算法的基本思想是把{z(i)}分解成一系列的短序列,然后利用DFT計(jì)算式(1)中指數(shù)因子的周期性和對(duì)稱性簡(jiǎn)化運(yùn)算,最終通過短序列求解與組合得到原始N點(diǎn)序列的傅里葉變換結(jié)果{Z(m)}。

    時(shí)域數(shù)據(jù)的長(zhǎng)度和序列對(duì)FFT至關(guān)重要。數(shù)據(jù)的選擇受諸多因素限制,如信號(hào)采樣率Fs、頻率分辨率Fr、FFT變換時(shí)間Tt等。

    式中:Ns為采樣長(zhǎng)度。

    由式(2)可知,為提高算法的頻率分辨率,必須增大采樣長(zhǎng)度,然而采樣長(zhǎng)度增大會(huì)降低算法的動(dòng)態(tài)特性。為了解決頻率細(xì)分與算法實(shí)時(shí)性的矛盾,定義窗長(zhǎng)度:

    由公式(3)可知,合理選擇窗長(zhǎng)度可以縮短FFT變換時(shí)間,從而保證算法的實(shí)時(shí)性。

    依據(jù)旋轉(zhuǎn)機(jī)械的振動(dòng)特性,采樣數(shù)據(jù)序列可由窗采樣數(shù)據(jù)周期性填充補(bǔ)足,通過優(yōu)化選擇數(shù)據(jù)序列,解決了FFT算法頻率細(xì)分與實(shí)時(shí)性的矛盾。本研究中,參數(shù)優(yōu)化結(jié)果為Fs=2 000 Hz,F(xiàn)r=0.1 Hz,Tt=1 s,Nw=2 000,Ns=20 000。

    3 實(shí)驗(yàn)與分析

    利用MATLAB軟件對(duì)本文提出的改進(jìn)FFT算法進(jìn)行實(shí)驗(yàn)研究,相關(guān)參數(shù)按照前文的優(yōu)化結(jié)果設(shè)置。

    3.1 標(biāo)準(zhǔn)振動(dòng)信號(hào)的頻譜分析

    利用振動(dòng)檢測(cè)器采集標(biāo)準(zhǔn)振動(dòng)源信號(hào),如圖3(a)所示,振動(dòng)位移峰峰值Spp=1.8 mm,頻率Freq=160 Hz,并進(jìn)行頻譜分析,結(jié)果如圖3(b)所示。結(jié)果表明,采用改進(jìn)FFT算法,能夠有效提取標(biāo)準(zhǔn)振動(dòng)信號(hào)的頻域特征,該振動(dòng)信號(hào)不是理想的正弦信號(hào),其頻譜成分包括直流分量、基頻分量和2倍頻分量,基頻為160 Hz,頻譜分析結(jié)果為振動(dòng)評(píng)價(jià)和故障預(yù)警奠定了基礎(chǔ)。

    圖3 標(biāo)準(zhǔn)振動(dòng)信號(hào)的頻譜分析

    3.2 設(shè)備振動(dòng)信號(hào)的頻譜分析

    分別采用常規(guī)FFT算法和改進(jìn)FFT算法處理某型機(jī)械設(shè)備的實(shí)際振動(dòng)數(shù)據(jù),得到如圖4所示的振動(dòng)頻譜。

    圖4 設(shè)備振動(dòng)信號(hào)的頻譜分析

    由圖4可知,兩種算法提取的振動(dòng)頻譜具有較好的吻合度,改進(jìn)FFT算法在保證精度和可靠性的前提下,將變換時(shí)間Tt由10 s減小到1 s,有效提高了算法的實(shí)時(shí)性,可以滿足應(yīng)急模式下故障預(yù)警的需求。

    4 結(jié)論

    隨著經(jīng)濟(jì)社會(huì)的進(jìn)步,各行各業(yè)對(duì)機(jī)械設(shè)備的風(fēng)險(xiǎn)管控、安全預(yù)警提出了更高的要求。為提升旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障分析的智能化水平,本文研究了一種基于應(yīng)急模式的機(jī)械故障分析方法,具體包括:

    1)闡明了應(yīng)急檢測(cè)模式的內(nèi)涵,分析了應(yīng)急模式下故障預(yù)警的策略。

    2)提出了改進(jìn)FFT振動(dòng)頻譜分析方法,解決了頻率細(xì)分與實(shí)時(shí)性的矛盾,有效提高了算法的動(dòng)態(tài)特性。

    3)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了該方法的有效性,改進(jìn)FFT算法在保證精度和可靠性的前提下,有效提高了算法的實(shí)時(shí)性,可以滿足應(yīng)急模式下故障預(yù)警的需求。

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