胡甫才，丁懷志，周賽洪，林彥彬，郭蘊(yùn)華

（1.高性能船舶技術(shù)教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室（武漢理工大學(xué)），武漢430063；2.武漢理工大學(xué)能源與動(dòng)力工程學(xué)院，武漢430063）

船用空壓機(jī)氣閥監(jiān)測診斷系統(tǒng)研究

胡甫才1，2，丁懷志1，2，周賽洪1，2，林彥彬1，2，郭蘊(yùn)華1，2

（1.高性能船舶技術(shù)教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室（武漢理工大學(xué)），武漢430063；2.武漢理工大學(xué)能源與動(dòng)力工程學(xué)院，武漢430063）

氣閥是空壓機(jī)中關(guān)鍵的零部件，對(duì)其磨損故障進(jìn)行監(jiān)測診斷研究具有重要的工程意義。文章采用希爾伯特-黃變換（HHT）得到CZ60-30船用往復(fù)式空氣壓缸蓋表面振動(dòng)信號(hào)的時(shí)頻譜圖，并從中提取標(biāo)準(zhǔn)差、峭度、不變矩等時(shí)頻特征參數(shù)，用支持向量機(jī)（SVM）實(shí)現(xiàn)故障的識(shí)別，并基于LabVIEW虛擬儀器軟件開發(fā)了船用空壓機(jī)氣閥磨損智能監(jiān)測診斷系統(tǒng)。結(jié)果表明：通過時(shí)頻聯(lián)合分析判斷氣閥故障正確率可達(dá)到96.97%。

空壓機(jī)；氣閥；監(jiān)測診斷；HHT；SVM

0 引 言

空氣壓縮機(jī)是船舶上的重要設(shè)備之一，主機(jī)啟動(dòng)、貨倉掃艙、鳴笛等都需要使用壓縮空氣。在軍艦上，壓縮空氣更是擔(dān)負(fù)著武器系統(tǒng)的發(fā)射，潛艇浮力系統(tǒng)的操縱等關(guān)鍵用途。排氣閥是船用空壓機(jī)整個(gè)系統(tǒng)中最薄弱，可靠性最低的部件，在反復(fù)的落座沖擊和摩擦過程中容易造成磨損和開裂，影響壓縮空氣的正常供給。往復(fù)式空壓機(jī)的激勵(lì)源較多、結(jié)構(gòu)復(fù)雜、振動(dòng)信號(hào)存在較強(qiáng)的非平穩(wěn)性，其時(shí)間信息是十分重要的。傳統(tǒng)的頻譜分析方法無法提供時(shí)間信息。而在旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷領(lǐng)域較為常用的小波分析方法往往是以小波能量作為診斷特征[1]，本質(zhì)上仍然是一種全局診斷。HHT（Hilbert-Huang Transform）分析方法分辨率高，能精確地刻畫出振動(dòng)信號(hào)的時(shí)頻分布，對(duì)于非線性信號(hào)的分析，HHT分析方法比小波分解結(jié)果更準(zhǔn)確，譜圖分辨率高[2]。本文采用HHT方法分析空壓機(jī)缸蓋振動(dòng)信號(hào)，并提出了時(shí)頻聯(lián)合的特征參數(shù)。并開發(fā)了氣閥故障診斷平臺(tái)，診斷結(jié)果證明了該方法的有效性。

1 研究對(duì)象和試驗(yàn)平臺(tái)

1.1 研究對(duì)象

研究對(duì)象為船用空壓機(jī)氣閥，如圖1所示。內(nèi)外閥片在保持架限制下，當(dāng)缸內(nèi)壓力超出背壓時(shí)開啟，在彈簧的作用下落下?？諌簷C(jī)運(yùn)行過程中閥片會(huì)受到反復(fù)的沖擊和摩擦，閥片的密封部分出現(xiàn)磨損，導(dǎo)致氣閥漏氣，造成空壓機(jī)的排氣量和輸出壓力降低。

1.2 試驗(yàn)平臺(tái)

試驗(yàn)平臺(tái)是一臺(tái)CZ60-30單缸往復(fù)式船用空壓機(jī)，其主要技術(shù)參數(shù)為：吸入狀態(tài)排氣量1 m3/min，一級(jí)排氣背壓為0.5-0.65 MPa，二級(jí)排氣背壓為3 MPa。由一臺(tái)電動(dòng)機(jī)驅(qū)動(dòng)，曲軸轉(zhuǎn)速為750 r/min，軸功率15 kW。試驗(yàn)過程是在空壓機(jī)正常運(yùn)行狀態(tài)下，將內(nèi)外閥片進(jìn)行打磨以模擬氣閥磨損故障。測量背壓從0.2 MPa到1.6 MPa的缸蓋振動(dòng)信號(hào)以及活塞上止點(diǎn)信號(hào)。測試系統(tǒng)如圖2所示。

圖1 空壓機(jī)氣閥結(jié)構(gòu)Fig.1 Structure of air compressor valve

圖2 測試系統(tǒng)Fig.2 Testing system

缸蓋測點(diǎn)所用傳感器為加速度傳感器，靈敏度100 mv/g。在電機(jī)自由端安裝一個(gè)光電編碼器以測量上止點(diǎn)位置。兩個(gè)傳感器與LMS公司SCADASⅢ采集前端相連。采樣頻率統(tǒng)一設(shè)定為16 kHz，單次采樣時(shí)間為2 s。SCADAS采集相應(yīng)的信號(hào)和進(jìn)行信號(hào)處理（如抗混疊濾波，A/D轉(zhuǎn)換等），所測信號(hào)通過電纜與電腦完成數(shù)據(jù)保存。

2 信號(hào)的HHT分析

由于傳統(tǒng)的功率譜分析方法是基于采樣信號(hào)在整個(gè)采樣時(shí)間內(nèi)的傅里葉變換，因此得到的頻譜是整個(gè)采樣時(shí)間內(nèi)所有時(shí)刻頻譜的累積效果。而對(duì)于空壓機(jī)氣閥故障，往往體現(xiàn)在氣閥開啟瞬間的細(xì)微差別。采用傳統(tǒng)頻譜分析可能將體現(xiàn)故障的關(guān)鍵信息淹沒在其它無關(guān)頻率分量以及背景噪聲中了。因此將采樣信號(hào)按照周期截?cái)?，?duì)于每個(gè)周期的信號(hào)進(jìn)行時(shí)頻分析，尋找診斷依據(jù)。

2.1 信號(hào)的EMD分解

Hilbert-Huang變換[3]的核心是經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解（EMD），將時(shí)域信號(hào)分解為若干個(gè)無頻率疊加的內(nèi)稟模態(tài)函數(shù)（IMF）之和。EMD方法在算法上實(shí)際上是一系列的“篩分”過程，將信號(hào)按照特征尺度從小到大分離出若干個(gè)IMF分量，消除模態(tài)波形的疊加，使波形輪廓對(duì)稱。EMD方法由于其優(yōu)異的自適應(yīng)性，在非線性降噪領(lǐng)域已經(jīng)得到應(yīng)用[4]。通過對(duì)采集信號(hào)按周期截?cái)嗪筮M(jìn)行EMD分解，結(jié)果如圖3所示。

從結(jié)果來看，一個(gè)周期的氣閥振動(dòng)信號(hào)分解為12個(gè)IMF分量，其中前4個(gè)IMF分量振幅較大，并且完整地體現(xiàn)了時(shí)域信號(hào)的形態(tài)。后面的6個(gè)IMF分量振幅很小，主要是一些低頻的緩變量。這也說明了測試系統(tǒng)工作穩(wěn)定，沒有出現(xiàn)明顯零漂等問題。

2.2 信號(hào)的HHT譜圖

將時(shí)域信號(hào)x（ t）分解為n個(gè)IMF分量ci（t）和殘余量rn（t）之和，這主要是令瞬時(shí)頻率的概念具有實(shí)際的物理意義[5]。對(duì)于每一個(gè)IMF分量ci（t）有幅值和相位：

圖3 振動(dòng)信號(hào)EMD分解結(jié)果Fig.3 EMD decomposition of vibration signal

圖4 在1 MPa背壓下不同周期的正常和故障狀態(tài)的時(shí)頻譜圖Fig.4 Time-frequency Spectrum of Valve in different period on 1 MPa

其中：RP為取實(shí)部，n為IMF分量個(gè)數(shù)。

根據(jù)以上算法，可以得到氣閥在1MPa背壓下一個(gè)周期的正常和故障時(shí)頻譜圖如圖4所示。

比較相同周期下正常和故障的譜圖可以看出：正常狀態(tài)下譜圖的幅值較大（0～25 g），且能量較為集中，主要分布在一個(gè)周期的后四分之一。而故障狀態(tài)下譜圖幅值較?。?～15 g），且能量較為分散，周期的前四分之一的能量比重增加。分析認(rèn)為這主要是由于氣閥在磨損后存在漏氣現(xiàn)象，使得閥片在未達(dá)到啟閥壓力的情況下就有氣體泄出，引起閥片振動(dòng)。另一方面由于氣體的泄露導(dǎo)致在啟閥壓力下啟閥受到的沖擊變小，使得振幅較小。

比較相同狀態(tài)下不同周期的譜圖可以看出：即便是在相同的狀態(tài)和背壓下，不同周期的氣閥振動(dòng)信號(hào)也存在一定差異，這樣的差異主要是體現(xiàn)在一些大峰值的出現(xiàn)位置和幅度上。這也說明了氣閥的振動(dòng)存在較大的非平穩(wěn)性，用全局分析的功率譜方法無法體現(xiàn)這樣的差異。得到了瞬時(shí)頻率的概念和計(jì)算方法即可構(gòu)造Hilbert譜[6]：

3 譜圖特征參數(shù)的提取

3.1 譜圖的灰度化

為了便于故障特征的識(shí)別和參數(shù)的計(jì)算，將時(shí)頻譜圖量化為256級(jí)的灰度圖。量化公式為：

其中：G（ i,j）代表量化之后的像素點(diǎn)灰度值，H（ i,j）為時(shí)頻矩陣中點(diǎn)（I,j）的幅值。Max表示取最大值，round為就近取整。

1 MPa背壓下經(jīng)過量化后的灰度圖如圖5所示。

從圖5可知，相對(duì)于故障譜圖的灰度圖，正常情況下的灰度圖畫面較為純凈，深色點(diǎn)較為集中，這說明正常情況下閥片振動(dòng)的能量較為集中，與實(shí)際情況相符。

3.2 特征參數(shù)提取

在得到時(shí)頻譜圖的灰度矩陣后提取以下特征參數(shù)作為故障診斷的依據(jù)。

3.2.1 標(biāo)準(zhǔn)差

圖5 灰度化的時(shí)頻譜圖Fig.5 Time-frequency spectrum of gray level

3.2.2 峭度

3.2.3 譜圖的不變矩

若將灰度圖像看成是二維的聯(lián)合分布函數(shù)，那么可以采用矩來描述像素點(diǎn)的分布情況[7]，二維函數(shù)f（ x,y）的p+q階原點(diǎn)矩定義為：

定義為：

歸一化的中心矩滿足平移不變性和尺度不變性。用一組不變矩可以建立譜圖特征[8]，定義為：

由于不變矩具有唯一性，與圖像是一一對(duì)應(yīng)的，且具有平移和旋轉(zhuǎn)的不變性，被應(yīng)用于圖像識(shí)別[9]和故障診斷[10]領(lǐng)域，并取得了良好的效果。

4 基于SVM的故障診斷和基于LabVIEW的診斷系統(tǒng)開發(fā)

4.1 譜圖的特征參數(shù)

用以上方法提取出的故障特征參數(shù)如表1所示。

表1 譜圖的特征參數(shù)Tab.1 Parameters of time-frequency spectrum

試驗(yàn)測取10組背壓下20組數(shù)據(jù)。每次采樣共25個(gè)周期。將采樣信號(hào)按照周期截?cái)嗪蟮玫?00個(gè)周期，分別計(jì)算特征參數(shù)用于故障診斷。

4.2 基于SVM的故障識(shí)別

SVM全稱是支持向量機(jī)（Support Vector Machine），在機(jī)械故障診斷、樣本分類、線性回歸預(yù)測方面得到廣泛應(yīng)用。利用SVM進(jìn)行樣本的分類需要選擇合適的SVM類型和核函數(shù)。SVM類型采用CSVM，使用RBF核函數(shù)，將500組數(shù)據(jù)隨機(jī)分為100組作為訓(xùn)練樣本，400組作為預(yù)測樣本。對(duì)樣本執(zhí)行訓(xùn)練算法最后得到訓(xùn)練函數(shù)，對(duì)100組訓(xùn)練樣本進(jìn)行分類，結(jié)果為：分類正確率為96.97%，支持向量個(gè)數(shù)為44個(gè)。

4.3 基于LabVIEW的診斷系統(tǒng)開發(fā)

基于以上的方法和流程開發(fā)了LabVIEW平臺(tái)的空壓機(jī)氣閥故障診斷系統(tǒng)，系統(tǒng)包括信號(hào)采集、時(shí)域分析、功率譜分析和時(shí)頻分析四個(gè)模塊，可以實(shí)現(xiàn)氣閥從采集到分析的流程。時(shí)頻分析模塊如圖6所示。

主要的程序都是用MATLAB來實(shí)現(xiàn)，包括EMD分解，HHT譜圖灰度矩陣計(jì)算，特征參數(shù)計(jì)算以及SVM故障分類。然后在LabVIEW中通過MATLAB Script來實(shí)現(xiàn)混合編程。經(jīng)過實(shí)際使用診斷效果良好。

圖6 時(shí)頻聯(lián)合分析界面Fig.6 Interface of time-frequency analysis

5 結(jié) 論

通過上述分析，結(jié)論如下：

（1）通過對(duì)譜圖的分析顯示，即便相同情況下，各周期的時(shí)頻譜圖在幅值方面也存在較大差異，說明了空壓機(jī)氣閥振動(dòng)信號(hào)的強(qiáng)非平穩(wěn)性。在故障診斷時(shí)需要納入考慮。

（2）從空壓機(jī)實(shí)際譜圖來看：HHT譜圖的能量表示精確，分辨率高，準(zhǔn)確地表示出正常信號(hào)能量集中且峰值大，故障信號(hào)能量分散且峰值小的特點(diǎn)。因此，在往復(fù)式機(jī)械故障診斷方面，HHT方法能夠準(zhǔn)確區(qū)分不同狀態(tài)下振動(dòng)信號(hào)的時(shí)頻特征，可以作為判斷機(jī)械運(yùn)行狀態(tài)的有效手段。

（3）譜圖的特征提取是故障識(shí)別準(zhǔn)確的關(guān)鍵，本文采取了統(tǒng)計(jì)特征和形態(tài)特征相結(jié)合的方式。使用時(shí)頻標(biāo)準(zhǔn)差和峭度表達(dá)譜圖的幅值統(tǒng)計(jì)特征，使用七個(gè)不變矩表達(dá)譜圖幅值分布的形態(tài)特征。從診斷結(jié)果來看：在較強(qiáng)的非平穩(wěn)的情況下，使用這種“數(shù)形結(jié)合”的方式仍然可以準(zhǔn)確區(qū)分故障譜圖?？梢詾榭諌簷C(jī)氣閥故障特征提取方案提供參考。

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Monitoring&diagnosing system of marine air compressor valves

HU Fu-cai1,2,DING Huai-zhi1,2,ZHOU Sai-hong1,2,LIN Yan-bin1,2,GUO Yun-hua1,2
(1.Key Laboratory of High Performance Ship Technology(Wuhan University of Technology), Ministry of Education,Wuhan 430063,China;2.School of Energy and Power Engineering, Wuhan University of Technology,Wuhan 430063,China)

Valves are the key components of air compressor.It is of important significance to study diagnose technique of valve wear fault.In this paper,Hilbert-Huang transform(HHT)was applied to acquire the time-frequency spectrum of vibration signal on a marine reciprocating compressor CZ60-30.Standard deviation,kurtosis,invariant moments were chose to be the diagnosis parameters to identify the wear fault with support vector machine(SVM).Diagnose system were developed on LabVIEW software.The result indicated that diagnosis accuracy attained 96.97%with time-frequency analysis.

air compressor;valves;monitoring&diagnosing;HHT;SVM

U664.5+1

：A

10.3969/j.issn.1007-7294.2016.10.014

1007-7294（2016）10-1338-07

2016-06-31

國家縱向項(xiàng)目：高技術(shù)船舶專項(xiàng)（20121g0023）

胡甫才（1973-），男，副教授，碩士生導(dǎo)師，E-mail:hufucai8@163.com；丁懷志（1990-），男，碩士研究生。