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    基于振動(dòng)信號(hào)的濾棒成型機(jī)刀頭部件故障預(yù)警系統(tǒng)研究

    2024-12-27 00:00:00李濤
    中國新技術(shù)新產(chǎn)品 2024年18期
    關(guān)鍵詞:煙草故障診斷

    摘 要:針對(duì)濾棒成型機(jī)刀頭部件故障不易檢測的難題,本文提出了一種基于振動(dòng)信號(hào)的濾棒成型機(jī)刀頭部件故障預(yù)警新方法。在刀頭部件位置加裝振動(dòng)傳感器,建立了數(shù)據(jù)采集方法獲取高頻振動(dòng)信號(hào),開展信號(hào)處理得到振動(dòng)數(shù)據(jù)分析和轉(zhuǎn)化,根據(jù)振動(dòng)信號(hào)轉(zhuǎn)化的時(shí)域信號(hào)和頻域信號(hào)及特征值的評(píng)價(jià),實(shí)時(shí)監(jiān)測刀頭部件疲勞損傷性能,準(zhǔn)確識(shí)別故障狀態(tài),提高了濾棒成型機(jī)刀頭部件的工作穩(wěn)定性,對(duì)確保煙草生產(chǎn)的穩(wěn)定、高效具有重要現(xiàn)實(shí)意義。

    關(guān)鍵詞:煙草;刀頭部件;振動(dòng)特征值;故障診斷;神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法

    中圖分類號(hào):TP 391 文獻(xiàn)標(biāo)志碼:A

    刀頭部件是濾棒成型機(jī)的關(guān)鍵組成部分,高速運(yùn)動(dòng)的刀頭部件容易產(chǎn)生工作疲勞,導(dǎo)致事故發(fā)生。因此,對(duì)濾棒成型機(jī)刀頭部件進(jìn)行故障監(jiān)測非常有必要[1]。振動(dòng)信號(hào)是旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障檢測的典型信號(hào),它易于獲取、實(shí)時(shí)高效,通過刀頭部件的振動(dòng)信號(hào)判斷其工作故障狀態(tài)是一種切實(shí)可行的檢測方法,可以準(zhǔn)確識(shí)別運(yùn)行狀態(tài)的刀頭部件故障特征[2]。本文基于濾棒成型機(jī)的智能化管理系統(tǒng)中的狀態(tài)監(jiān)測功能,通過在成型機(jī)刀頭部件加裝高頻振動(dòng)傳感器采集相應(yīng)的振動(dòng)信號(hào),通過信息收集和轉(zhuǎn)化得到高頻的振動(dòng)基礎(chǔ)數(shù)據(jù),結(jié)合刀頭部件的結(jié)構(gòu)特點(diǎn),設(shè)定特征值庫,提取與刀頭部件相關(guān)的振動(dòng)數(shù)據(jù),建立神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測算法模型,探索了基于振動(dòng)信號(hào)開展濾棒成型機(jī)刀頭部件故障預(yù)警的可行性,為刀頭部件安全穩(wěn)定運(yùn)行提供了可行的在線監(jiān)測方法[3]。

    1 系統(tǒng)框架

    濾棒成型機(jī)刀頭振動(dòng)檢測系統(tǒng)主要由硬件和軟件2個(gè)部分組成。

    硬件部分:主要包括振動(dòng)和溫度傳感器、IPC工控機(jī)、數(shù)據(jù)采集卡和顯示器等。其中,振動(dòng)傳感器采集的高頻信號(hào),其采樣頻率為12800Hz,通過數(shù)據(jù)采集卡采集到數(shù)采模塊,數(shù)采模塊通過配置文件配置相關(guān)的數(shù)據(jù)采集方式。

    軟件部分:主要包括數(shù)據(jù)采集模塊、信號(hào)處理模塊、數(shù)據(jù)分析模塊、算法模型管理模塊和告警模塊。軟件部分對(duì)存儲(chǔ)數(shù)據(jù)進(jìn)行信號(hào)處理,用于構(gòu)建基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的故障預(yù)測算法模型,同時(shí)對(duì)數(shù)據(jù)樣本進(jìn)行管理,獲取樣本模型訓(xùn)練的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù),對(duì)模型算法結(jié)果進(jìn)行實(shí)時(shí)評(píng)估。外部數(shù)據(jù)分析后可以形成相關(guān)報(bào)告,對(duì)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)進(jìn)行展示。

    2 振動(dòng)數(shù)據(jù)采集原理

    2.1 振動(dòng)數(shù)據(jù)采集流程

    故障診斷系統(tǒng)中數(shù)據(jù)采集模塊按照秒級(jí)對(duì)傳感器發(fā)出的高頻數(shù)據(jù)流進(jìn)行分塊,將數(shù)據(jù)按照連續(xù)的秒級(jí)數(shù)據(jù)塊進(jìn)行轉(zhuǎn)發(fā),將接收到的電流信號(hào)進(jìn)行單位換算成振動(dòng)數(shù)據(jù)后轉(zhuǎn)發(fā)到其他功能模塊,同時(shí)將高頻數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)存儲(chǔ)到本地,確保數(shù)據(jù)采集連續(xù)無斷點(diǎn)[4]。

    采集數(shù)據(jù)發(fā)送到信號(hào)處理模塊后對(duì)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)模塊轉(zhuǎn)發(fā)的秒級(jí)數(shù)據(jù)塊進(jìn)行特征處理。具體處理步驟如下。1)信號(hào)處理模塊接收到t0s的數(shù)據(jù)塊,對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行消除趨勢(shì)項(xiàng)處理,然后對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)值計(jì)算,計(jì)算的結(jié)果填入t0s特征值中。2)對(duì)t0s數(shù)據(jù)依次進(jìn)行傅里葉變換、包絡(luò)解調(diào)變換、時(shí)域平均變換、積分變換、小波變化,進(jìn)而得到頻域數(shù)據(jù)(freqdata)、包絡(luò)數(shù)據(jù)(envedata)、時(shí)域平均數(shù)據(jù)(syndata)、積分速度數(shù)據(jù)(veldata)、小波包分解數(shù)據(jù)(waveletdata),并進(jìn)行帶通頻率rms計(jì)算,填入特征值列表中,最后將變換數(shù)據(jù)添加到轉(zhuǎn)發(fā)字典中。3)完成以上工作后將轉(zhuǎn)發(fā)字典數(shù)據(jù),將特征值數(shù)據(jù)發(fā)送至算法應(yīng)用模塊以及數(shù)據(jù)分析模塊。同時(shí)將特征值數(shù)據(jù)發(fā)送至存儲(chǔ)模塊進(jìn)行存儲(chǔ)。然后清理緩存進(jìn)行下一秒數(shù)據(jù)處理。接收t1s數(shù)據(jù)進(jìn)行以上步驟并不斷重復(fù),如圖1所示。

    數(shù)據(jù)處理后發(fā)送到數(shù)據(jù)分析模塊對(duì)信號(hào)處理模塊發(fā)送過來的轉(zhuǎn)發(fā)字典數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)應(yīng)的圖形化展示,進(jìn)行局部縮放、roi選取、頻率點(diǎn)選擇、差值計(jì)算等。數(shù)據(jù)分析作為專業(yè)工具來幫助運(yùn)維人員進(jìn)行細(xì)致的故障分析。同時(shí),當(dāng)進(jìn)行刀頭調(diào)?;蛘咂渌惭b工作時(shí),可以通過數(shù)據(jù)工具動(dòng)態(tài)的查看特征頻率變化趨勢(shì)、頻率分布變化趨勢(shì)以及對(duì)應(yīng)頻率對(duì)現(xiàn)場動(dòng)作的頻率響應(yīng),以指導(dǎo)刀頭調(diào)校工作。數(shù)據(jù)分析模塊內(nèi)置報(bào)告模板,將對(duì)應(yīng)的特征、數(shù)據(jù)分布等信息按照?qǐng)D形加文字說明的形式發(fā)送至報(bào)告管理模塊進(jìn)行報(bào)告展示管理。

    在板簧左右搖擺運(yùn)動(dòng)過程中,同一周期內(nèi)受到相反方向的交變載荷作用,使板簧頂部、底部固定端位置,板簧存在非對(duì)稱特征的疲勞損傷。當(dāng)轉(zhuǎn)子帶動(dòng)板簧向右偏轉(zhuǎn)時(shí),由于右側(cè)材料損傷較大,因此導(dǎo)致出現(xiàn)大變形或開裂失效行為,此時(shí)對(duì)緊固支座的沖擊載荷將會(huì)將低,導(dǎo)致振動(dòng)幅值明顯下降;同理,當(dāng)板簧向左偏轉(zhuǎn)時(shí),對(duì)緊固支座的沖擊載荷作用加強(qiáng),使振動(dòng)幅值明顯增加。由于偏心曲柄機(jī)構(gòu)是周期性旋轉(zhuǎn)運(yùn)動(dòng)的,因此振幅增大或減小并不會(huì)一直持續(xù)存在,而是存在交替性變化。因此,產(chǎn)生刀頭故障時(shí)振動(dòng)時(shí)域曲線產(chǎn)生明顯變化,其特征值能夠完全反映出設(shè)備的故障狀態(tài)情況,有助于故障判斷與準(zhǔn)確識(shí)別。

    2.2 振動(dòng)數(shù)據(jù)特征值計(jì)算

    振動(dòng)數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)特征值計(jì)算方法如下[5]。

    振動(dòng)信號(hào)的有效值、振動(dòng)信號(hào)的峰值、振動(dòng)信號(hào)的峰峰值、振動(dòng)信號(hào)的方差、峭度指標(biāo)、偏斜度指標(biāo)、脈沖指標(biāo)、峰值指標(biāo)如公式(1)~公式(8)所示。

    (1)

    Peak=max(|x|) (2)

    P2P=max(x)-min(x) (3)

    (4)

    (5)

    (6)

    (7)

    (8)

    式中:N為信號(hào)樣本的數(shù)量;xi為振動(dòng)信號(hào)在離散時(shí)間點(diǎn)的幅度;x為振動(dòng)信號(hào)的幅度;μx為振動(dòng)信號(hào)的平均值。

    3 振動(dòng)數(shù)據(jù)分析

    3.1 振動(dòng)時(shí)域信號(hào)

    通過試驗(yàn)獲得正常狀態(tài)、故障狀態(tài)下振動(dòng)時(shí)域信號(hào),如圖2所示。由圖2(a)可知,振動(dòng)時(shí)域信號(hào)呈現(xiàn)正弦變化趨勢(shì),振動(dòng)狀態(tài)相對(duì)平穩(wěn),幅值相對(duì)不高,旋轉(zhuǎn)離心力并未產(chǎn)生明顯的不平衡。由圖2(b)可知,與正常狀態(tài)相比,故障過程中刀頭部件振動(dòng)信號(hào)開始明顯變化,振幅顯著增大,振動(dòng)能量增強(qiáng),存在部分振動(dòng)能量集中情況。在軸承外圈故障狀態(tài),此時(shí)由于軸承外圈產(chǎn)生了局部磨損、裂紋等缺陷損傷,軸承旋轉(zhuǎn)過程中受損的部位會(huì)不斷地接觸周圍的環(huán)境,從而產(chǎn)生規(guī)律性的突波信號(hào),振動(dòng)幅值明顯增加;由于周期性旋轉(zhuǎn)過程的不穩(wěn)定性,因此振動(dòng)時(shí)域信號(hào)依然存在近似正弦周期變化規(guī)律特征。

    3.2 振動(dòng)頻域信號(hào)

    比較振動(dòng)信號(hào)在正常狀態(tài)和故障狀態(tài)下頻率的分析結(jié)果。正常工況下僅在低頻256.51Hz存在最大幅值,而中高頻區(qū)域的振動(dòng)幅值相對(duì)較低,系統(tǒng)運(yùn)行穩(wěn)定。當(dāng)軸承外圈故障時(shí),振動(dòng)信號(hào)的中低頻段頻譜幅值明顯上升,在0Hz~2000Hz范圍內(nèi)存在多個(gè)較大幅值,最大幅值時(shí)特征頻率為1436.47Hz,而在中高頻區(qū)域的振動(dòng)幅值比正常工況略有增加,這些變化都是軸承外圈故障的典型特征。當(dāng)板簧疲勞故障時(shí),低頻、中頻區(qū)域的振動(dòng)幅值變化較大,特別是低頻區(qū)域,存在顯著的幅值增加。但與軸承外圈故障不同,其最大特征頻率為153.91Hz,數(shù)據(jù)略低于正常工況。

    3.3 振動(dòng)特征值變化

    由上述結(jié)果表明,刀頭部件故障狀態(tài)與振動(dòng)信號(hào)具有明確的關(guān)系,可以通過進(jìn)一步深入分析振動(dòng)時(shí)域信號(hào)的特征參數(shù),尋找故障狀態(tài)的敏感故障特征。圖3描述了運(yùn)行狀態(tài)的特征參數(shù)比較情況。由圖3可知,與正常狀態(tài)相比,故障狀態(tài)下振動(dòng)信號(hào)的方差緩慢增加,振幅的波動(dòng)越來明顯;均方根值略有增加,振動(dòng)信號(hào)的強(qiáng)度得到增強(qiáng),振幅有增大的趨勢(shì)。同時(shí),峭度指標(biāo)表明,故障狀態(tài)下振動(dòng)信號(hào)波形的尖銳程度更高,尾部的高峰值對(duì)數(shù)據(jù)分布產(chǎn)生重要的影響。脈沖指標(biāo)可以看出,故障狀態(tài)下振動(dòng)信號(hào)具有明顯的脈沖特性,峰值與整個(gè)時(shí)間周期內(nèi)信號(hào)能量之比較大。6種特征值參數(shù)相比,當(dāng)?shù)额^部件位于故障狀態(tài)下,其振動(dòng)信號(hào)均方根值和方差變化不大,而偏度、脈沖、峰值和峭度均發(fā)生明顯變化,屬于故障狀態(tài)下的敏感特征值[6]。

    對(duì)比2種類型故障,軸承外圈故障狀態(tài)下,軸承外圈存在裂紋、局部磨損等異常情況,導(dǎo)致振動(dòng)信號(hào)形成突變,偏度、脈沖、峰值和峭度等數(shù)據(jù)變化更顯著,對(duì)固定支座的振動(dòng)影響更大。

    4 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型

    神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有自學(xué)習(xí)性、自適應(yīng)性,可以滿足刀頭部件2種故障檢測的要求。在算法模型管理模塊中,對(duì)樣本管理標(biāo)簽化的數(shù)據(jù)進(jìn)行模型訓(xùn)練,選擇傳統(tǒng)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型[7],訓(xùn)練結(jié)果在模型評(píng)估模塊進(jìn)行模型效果評(píng)估,選擇最合適的模型作為備選模型庫里的模型。在接收來自刀頭部件振動(dòng)信號(hào)處理模塊的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)的過程中,可以對(duì)某段時(shí)間域內(nèi)的振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行處理,將刀頭部件振動(dòng)信號(hào)的偏度、脈沖、峰值和特征頻率等4個(gè)關(guān)鍵特征值作為輸入層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入,根據(jù)實(shí)時(shí)振動(dòng)信號(hào)數(shù)據(jù)不斷更新這些關(guān)鍵特征值,建立算法模型并進(jìn)行模型訓(xùn)練,形成刀頭部件故障診斷模型,對(duì)故障類型進(jìn)行實(shí)時(shí)預(yù)測。

    通過自定義編寫程序的方式來構(gòu)建BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,分別構(gòu)建了單隱含層BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與雙隱含層BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。設(shè)置每層隱含層的神經(jīng)元個(gè)數(shù)為5,節(jié)點(diǎn)傳遞函數(shù)為線性傳遞函數(shù)purelin,訓(xùn)練函數(shù)為trainlm函數(shù),迭代次數(shù)最多為500,學(xué)習(xí)率為0.1。主要的模型訓(xùn)練結(jié)果見表1。由表1可知,偏度、脈沖、峰值、特征頻率等參數(shù)是描述刀頭部件運(yùn)行狀態(tài)的關(guān)鍵特征參數(shù),根據(jù)實(shí)時(shí)振動(dòng)信號(hào)獲得這些參數(shù)并作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入端,可以準(zhǔn)確預(yù)測刀頭部件故障類型,準(zhǔn)確率較高[8]。

    5 結(jié)語

    濾棒成型機(jī)刀頭部件的振動(dòng)數(shù)據(jù)與故障狀態(tài)具有明顯的關(guān)聯(lián)關(guān)系,故障狀態(tài)下形成明顯的振動(dòng)現(xiàn)象,根據(jù)振動(dòng)數(shù)據(jù)評(píng)價(jià)刀頭部件的故障狀態(tài)是可行的方法。刀頭部件的振動(dòng)數(shù)據(jù)處理獲得的數(shù)據(jù)特征值和評(píng)價(jià)指標(biāo)能夠準(zhǔn)確描述刀頭故障狀態(tài)下的振動(dòng)特征,識(shí)別故障狀態(tài),可以評(píng)價(jià)運(yùn)行狀態(tài)的穩(wěn)定性。本文開發(fā)了故障預(yù)測模型,充分借助了故障狀態(tài)下振動(dòng)信號(hào)的關(guān)鍵特征值的變化規(guī)律,實(shí)現(xiàn)刀頭部件疲勞損傷性能的實(shí)時(shí)監(jiān)測,對(duì)確保刀頭部件安全穩(wěn)定運(yùn)行具有重要意義。

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