張思陽(yáng)， 徐敏強(qiáng)， 李永波， 趙海洋， 王日新

(1.哈爾濱工業(yè)大學(xué) 航天學(xué)院，哈爾濱　150001； 2.哈爾濱石化公司，哈爾濱　150056)

往復(fù)壓縮機(jī)氣閥故障混合診斷方法研究

張思陽(yáng)1,2， 徐敏強(qiáng)1， 李永波1， 趙海洋1， 王日新1

(1.哈爾濱工業(yè)大學(xué) 航天學(xué)院，哈爾濱150001； 2.哈爾濱石化公司，哈爾濱150056)

由于往復(fù)壓縮機(jī)氣閥振動(dòng)信號(hào)呈現(xiàn)強(qiáng)非線性和非平穩(wěn)性特點(diǎn)，目前應(yīng)用較好的三次樣條EEMD(S-EEMD)方法仍然存在模態(tài)混疊及包絡(luò)不準(zhǔn)確問(wèn)題。針對(duì)此情況提出一種基于四次Hermite插值EEMD(QH-EEMD)與功率譜熵(PSE)相結(jié)合的分析方法。結(jié)合四次Hermite插值保形性、可調(diào)性與EEMD提高信號(hào)在不同分解尺度上連續(xù)性的優(yōu)點(diǎn)改善插值曲線的逼近精度，減少模態(tài)混疊，通過(guò)對(duì)振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行分解，得到IMF分量。通過(guò)與S-EEMD-PSE(S-EEMD結(jié)合PSE)算法、QH-EEMD-SE(S-EEMD結(jié)合樣本熵)算法比較，驗(yàn)證了QH-EEMD-PSE(QH-EEMD結(jié)合PSE)方法的優(yōu)越性。以往復(fù)壓縮機(jī)常見(jiàn)故障為研究對(duì)象，基于QH-EEMD-PSE方法提取故障特征實(shí)現(xiàn)了常見(jiàn)故障的準(zhǔn)確診斷。

EEMD；功率譜熵；往復(fù)壓縮機(jī)；故障診斷

往復(fù)壓縮機(jī)在石油石化行業(yè)中應(yīng)用廣泛。其中氣閥承擔(dān)著輸送介質(zhì)的重要任務(wù)，需要頻繁開(kāi)啟，易出現(xiàn)故障，因此分析氣閥故障信息對(duì)機(jī)組安全運(yùn)行非常重要。由于氣閥閥片薄板結(jié)構(gòu)及周期性沖擊力造成氣閥高頻振動(dòng)，產(chǎn)生信號(hào)沖擊和調(diào)制現(xiàn)象。往復(fù)壓縮機(jī)的多分量調(diào)幅調(diào)頻振動(dòng)信號(hào)包含氣閥故障信息，對(duì)振動(dòng)信號(hào)有效分析可以診斷氣閥故障。然而往復(fù)壓縮機(jī)振源復(fù)雜，干擾因素眾多，機(jī)組故障點(diǎn)被隱藏于干擾因素當(dāng)中，造成往復(fù)壓縮機(jī)故障診斷困難。

故障分析方法[1]包括時(shí)域法、頻域法、時(shí)頻法。時(shí)域法無(wú)法定位往復(fù)壓縮機(jī)故障部件，頻域法易產(chǎn)生邊頻現(xiàn)象且無(wú)法確定故障時(shí)間。為克服上述缺點(diǎn)，提出時(shí)頻法。典型時(shí)頻法包括Hilbert變換、小波變換[2]、二代小波變換[3]、EMD[4]、EEMD[5]等方法。小波及其衍生方法能夠分析頻域成分隨時(shí)間變化情況，但其基函數(shù)選取困難，無(wú)法根據(jù)信號(hào)特性變化自動(dòng)調(diào)節(jié)。針對(duì)往復(fù)壓縮機(jī)信號(hào)時(shí)變特點(diǎn)，EMD法能自適應(yīng)地進(jìn)行時(shí)頻調(diào)節(jié)，實(shí)現(xiàn)對(duì)信號(hào)時(shí)變特性分析，但易產(chǎn)生模態(tài)混疊、邊頻等缺陷。EEMD方法部分改善了模態(tài)混疊、邊頻缺點(diǎn)，在離心式壓縮機(jī)故障診斷領(lǐng)域中得到廣泛應(yīng)用。但三次樣條EEMD法對(duì)往復(fù)壓縮機(jī)的強(qiáng)非線性、非平穩(wěn)性信號(hào)仍存在過(guò)包絡(luò)或欠包絡(luò)情況，而產(chǎn)生模態(tài)混疊情況，造成分析精度過(guò)低，不能有效識(shí)別往復(fù)壓縮機(jī)故障。為了提高包絡(luò)精度及克服模態(tài)混疊等缺陷。本文利用Hermite插值[6]保形性對(duì)信號(hào)進(jìn)行包絡(luò)線擬合，有效避免過(guò)包絡(luò)及欠包絡(luò)情況，提高信號(hào)分解準(zhǔn)確性。結(jié)合EEMD和Hermite插值各自優(yōu)點(diǎn)，提出利用四次Hermite插值的EEMD方法(簡(jiǎn)稱QH-EEMD)對(duì)振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行分析。并應(yīng)用功率譜熵[7](簡(jiǎn)稱PSE)對(duì)IMF主分量計(jì)算結(jié)構(gòu)信息。與樣本熵對(duì)比分析，驗(yàn)證功率譜熵對(duì)正常、故障狀態(tài)振動(dòng)信號(hào)分解的優(yōu)越性。四次Hermite插值相對(duì)于三次樣條插值能更好地逼近被插值函數(shù)，相比于三次Hermite插值及有理Hermite插值具有更佳的調(diào)控性和逼近效果。綜合以上分析，提出基于四次Hermite插值EEMD聯(lián)合PSE進(jìn)行往復(fù)壓縮機(jī)特征識(shí)別、故障診斷的方法。

1QH-EEMD與PSE特征提取法

1.1QH-EEMD方法

三次樣條插值EEMD(簡(jiǎn)稱S-EEMD)方法成功應(yīng)用于離心壓縮機(jī)故障部件診斷[8]。通過(guò)多次疊加白噪聲及經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｊ椒纸?，利用白噪聲頻率統(tǒng)計(jì)均勻性，保證信號(hào)連續(xù)性，將信號(hào)從高頻至低頻分解為有限個(gè)反映不同振動(dòng)頻段的本征模態(tài)函數(shù)(IMF)和余項(xiàng)的經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解方法。

本征模態(tài)函數(shù)需要滿足條件：序列中，極值點(diǎn)數(shù)與過(guò)0點(diǎn)數(shù)必須相等或者最多相差一個(gè)；在任意時(shí)間點(diǎn)上，由信號(hào)局部極大值確定的上包絡(luò)線和由局部極小值確定的下包絡(luò)線均值為0。對(duì)強(qiáng)非線性和非平穩(wěn)性信號(hào)EEMD方法分析，發(fā)現(xiàn)仍存在過(guò)包絡(luò)及欠包絡(luò)情況。相比三次樣條插值，本文提出采用四次Hermite插值函數(shù)對(duì)強(qiáng)非線性、非平穩(wěn)性信號(hào)進(jìn)行包絡(luò)。Hermite插值函數(shù)滿足插值多項(xiàng)式在節(jié)點(diǎn)處與被插值函數(shù)相等，插值多項(xiàng)式導(dǎo)數(shù)值與被插值函數(shù)導(dǎo)數(shù)值相等，即擬合點(diǎn)與被插值點(diǎn)相切。通過(guò)引入形狀參數(shù)，利用對(duì)稱點(diǎn)作為包絡(luò)點(diǎn)，考慮相關(guān)干擾因素經(jīng)調(diào)節(jié)參數(shù)值來(lái)調(diào)整插值曲線形狀，并隨著原始曲線形狀自主調(diào)節(jié)包絡(luò)曲線。構(gòu)造四次Hermite插值。

對(duì)0≤t≤1，應(yīng)用四次Hermite基函數(shù)作為插值基函數(shù)[9]：

(1)

式(1)中λi表示形狀參數(shù)，為任意實(shí)數(shù)。選取一個(gè)序列數(shù)據(jù)，任選兩個(gè)插值取樣點(diǎn)xi,xi+1，其插值函數(shù)：

(2)

(3)

且存在如下關(guān)系：

Fi(t)+Fi+1(t)=1,Gi(t)=-Gi+1(1-t)

(4)

研究證明[9]四次Hermite插值函數(shù)具有自動(dòng)可調(diào)性，比三次樣條具有更好包絡(luò)精確性和擬合逼近精度，更精確擬合信號(hào)上、下包絡(luò)線。結(jié)合EEMD，對(duì)于給定原始離散信號(hào)x(n)，同樣在信號(hào)序列中多次加入等長(zhǎng)度正態(tài)高斯白噪聲序列，設(shè)第i次加入噪聲信號(hào)xi(n)，加入高斯白噪聲標(biāo)準(zhǔn)差為ε。利用QH擬合信號(hào)上、下包絡(luò)線，對(duì)包絡(luò)極值求平均，得到均值序列m1(n)。從xi(n)中去除均值序列m1(n)得到待檢測(cè)信號(hào)，判斷待檢測(cè)信號(hào)是否為本征模態(tài)函數(shù)。如果非本征模態(tài)函數(shù)，需要以xi(n)-m1(n)為新處理信號(hào)重復(fù)包絡(luò)、均值操作，經(jīng)過(guò)多次循環(huán)得到本征模態(tài)函數(shù)。重復(fù)以上步驟，繼續(xù)計(jì)算剩余信號(hào)，多次循環(huán)依次得到IMF1、IMF2…IMFm。m為分解層數(shù)，n為采樣點(diǎn)數(shù)。

根據(jù)文獻(xiàn)[6]，通常加入噪聲次數(shù)N為100的倍數(shù)，ε為擬處理數(shù)據(jù)幅值0.2倍以上。經(jīng)過(guò)數(shù)據(jù)分析，發(fā)現(xiàn)對(duì)強(qiáng)非線性、非平穩(wěn)性信號(hào)，需進(jìn)一步提高N、ε值，當(dāng)N取500，ε為0.25時(shí)，通過(guò)標(biāo)準(zhǔn)誤差分析，數(shù)據(jù)計(jì)算結(jié)果穩(wěn)定。

1.2功率譜熵(PSE)方法

信息熵用來(lái)描述概率系統(tǒng)平均不確定程度。如果系統(tǒng)中各事件出現(xiàn)概率相等，則該系統(tǒng)信息熵具有最大值。具體推導(dǎo)如下：

如果某系統(tǒng)S內(nèi)有多個(gè)事件，設(shè)S={S1,S2,…,Sn}，事件概率分布為：P={P1,P2,…,Pn}，相應(yīng)信息熵為：

(5)

若概率系統(tǒng)為連續(xù)系統(tǒng)，設(shè)其概率分布為p(x)，則信息熵為：

(6)

式中：x∈[x0,x1]

根據(jù)信息熵原理，求振動(dòng)模態(tài)本征模態(tài)函數(shù)IMF各分量功率譜熵。設(shè)IMF為一向量序列，設(shè)某一分量為x(i)，定義功率譜：

(7)

相應(yīng)功率譜熵函數(shù)：

(8)

功率譜熵(PSE)：

(9)

PSE表征了振動(dòng)信號(hào)能量譜型結(jié)構(gòu)信息。在正常運(yùn)行狀態(tài)下，振動(dòng)信號(hào)能量分布均勻，功率譜熵值最大，當(dāng)出現(xiàn)故障時(shí)，多數(shù)情況下會(huì)引起振動(dòng)信號(hào)內(nèi)部能量集中，造成能量分布混亂度降低，反應(yīng)到整體或局部振動(dòng)譜型變化，其相應(yīng)功率譜熵值減小。

對(duì)于振動(dòng)信號(hào)的時(shí)間序列，樣本熵[10]為：

(10)

式中：m表示組成時(shí)間序列向量的維數(shù)值，r表示樣本熵(SE)距離閾值，n表示數(shù)據(jù)總數(shù)。根據(jù)數(shù)據(jù)特點(diǎn)，取m=2，r=0.25。

1.3方法結(jié)合分析

對(duì)典型故障分析，直接應(yīng)用QH-EEMD方法得到多層次IMF數(shù)據(jù)，通過(guò)IMF數(shù)據(jù)分析設(shè)備問(wèn)題。此方法對(duì)離心機(jī)故障識(shí)別清晰。對(duì)于往復(fù)壓縮機(jī)采用QH-EEMD方法可以識(shí)別設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)，但往復(fù)壓縮機(jī)具有振源、振因復(fù)雜、故障類型模糊、振動(dòng)信號(hào)強(qiáng)非線性、非平穩(wěn)性特點(diǎn)，增加了診斷人員確定故障類型難度。因此考慮對(duì)QH-EEMD分解分量進(jìn)一步分析，利用功率譜熵對(duì)IMF數(shù)據(jù)進(jìn)行計(jì)算，量化故障分布信息。此處采用功率譜熵對(duì)QH-EEMD分解后IMF分量計(jì)算，對(duì)各頻段能量混亂度進(jìn)行度量，不同于計(jì)算原始振動(dòng)信號(hào)功率譜熵的方法。

往復(fù)壓縮機(jī)振動(dòng)信號(hào)經(jīng)過(guò)QH-EEMD分解后形成了不同頻段的分頻振動(dòng)信號(hào)，即IMF分量。分頻振動(dòng)信號(hào)實(shí)際上由一個(gè)包絡(luò)信號(hào)和一個(gè)純調(diào)頻信號(hào)調(diào)制而成，即：

S=Senvelop*Sfrequency

(11)

進(jìn)一步建立功率譜、功率譜熵函數(shù)，利用功率譜熵對(duì)各分頻振動(dòng)信號(hào)自身混亂度進(jìn)行量化處理。通過(guò)計(jì)算主要IMF分量功率譜熵的不同情況，分析往復(fù)壓縮機(jī)故障。

1.4算法與流程

給定信號(hào)x(n)，用QH-EEMD結(jié)合PSE方法對(duì)信號(hào)分析，故障診斷主要步驟為:

(1) 用QH-EEMD方法分別對(duì)往復(fù)壓縮機(jī)不同狀態(tài)氣閥的振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行分解，每種狀態(tài)得到一系列IMF分量；

(2) 利用功率譜熵函數(shù)計(jì)算各狀態(tài)主要IMF分量功率譜熵值。

具體方法如流程圖1所示。

圖1　QH-EEMD與功率譜熵結(jié)合法分析流程Fig.1 QH-EEMD analysis program combined with PSE

2氣閥故障診斷

氣閥通過(guò)閥片與閥座配合實(shí)現(xiàn)氣體密封，隨氣缸內(nèi)壓力和彈簧力變化自動(dòng)周期地開(kāi)啟與關(guān)閉，實(shí)現(xiàn)氣體輸送。為了說(shuō)明氣閥基本結(jié)構(gòu)和工作原理，采用Solidworks繪制氣閥基本結(jié)構(gòu)示意圖，如圖2所示。

圖2　氣閥結(jié)構(gòu)示意圖Fig.2 Diagram of valve structure

往復(fù)壓縮機(jī)經(jīng)歷一個(gè)工作循環(huán)時(shí)，吸氣閥、排氣閥均需啟閉一次。由于閥片運(yùn)動(dòng)速度較大，撞擊能量較高，反映在振動(dòng)曲線上幅值較大，出現(xiàn)振動(dòng)沖擊現(xiàn)象。氣閥通常易產(chǎn)生閥片斷裂、彈簧失效、閥片缺口等故障。本文針對(duì)2D12-70型往復(fù)壓縮機(jī)進(jìn)行故障設(shè)置，采集振動(dòng)數(shù)據(jù)分析。機(jī)組曲軸轉(zhuǎn)速496 r/min，采樣點(diǎn)數(shù)為1 024點(diǎn)，采樣頻率為20 K，具體故障設(shè)置情況見(jiàn)表1所示。

表1　試驗(yàn)氣閥故障設(shè)置

根據(jù)信號(hào)采樣頻率及轉(zhuǎn)速，參考?jí)毫π盘?hào)及鍵相信號(hào)，選取多周期數(shù)據(jù)優(yōu)化分析獲得整周期數(shù)據(jù)如圖3所示。

圖3　四種狀態(tài)的原始振動(dòng)波形Fig.3 Four kinds state of primary vibration waves

圖3為機(jī)組正常運(yùn)行，機(jī)組二級(jí)氣缸側(cè)排氣閥閥片斷裂、排氣閥缺口、排氣閥少?gòu)椈伤姆N狀態(tài)的原始振動(dòng)波形。從原始振動(dòng)波形圖上難以區(qū)分正常狀態(tài)及不同故障狀態(tài)，不能有效提取故障特征，需進(jìn)一步分析。

2.1QH-EEMD方法分析

(1) 方法對(duì)比圖形分析

分別利用基于三次樣條插值EEMD分解方法(以下簡(jiǎn)稱S-EEMD)、基于四次Hermite插值EEMD分解方法(以下簡(jiǎn)稱QH-EEMD)對(duì)正常振動(dòng)信號(hào)分解及分析。

分別采用QH-EEMD方法及S-EEMD方法對(duì)往復(fù)壓縮機(jī)振動(dòng)信號(hào)分解，對(duì)比分析QH-EEMD方法優(yōu)越性。引入相鄰極值點(diǎn)的對(duì)稱點(diǎn)來(lái)優(yōu)選形狀參數(shù)，進(jìn)行包絡(luò)線自動(dòng)尋優(yōu)，通過(guò)對(duì)各取樣點(diǎn)間線段局部尋優(yōu)實(shí)現(xiàn)對(duì)整體包絡(luò)線的優(yōu)化提高了信號(hào)的局部特征的描述，得到更好上下包絡(luò)線，減小包絡(luò)誤差，從而減少分解分量的模態(tài)混疊現(xiàn)象，使信號(hào)分解結(jié)果更加準(zhǔn)確。

S-EEMD與QH-EEMD方法分解振動(dòng)信號(hào)各得到11組IMF分量及一組余量。通過(guò)相關(guān)系數(shù)法[11]，選取反映機(jī)組主要信息的前四級(jí)分量于圖4、5中對(duì)比分析。圖4為S-EEMD分解得到IMF前四級(jí)分量；圖5為QH-EEMD分解得到IMF前四級(jí)分量。

圖4　正常狀態(tài)的S-EEMD分解Fig.4 S-EEMD decomposition of normal state

圖5　正常狀態(tài)的QH-EEMD分解Fig.5 QH-EEMD decomposition of normal state

從分解結(jié)果對(duì)比，S-EEMD方法數(shù)據(jù)處理結(jié)果存在過(guò)包絡(luò)、欠包絡(luò)及模態(tài)混疊情況，具體如圖4所示。IMF2、IMF4中存在著模態(tài)混疊的情況。而QH-EEMD方法模態(tài)識(shí)別清晰、精度高，避免了模態(tài)混疊等情況，具體如圖5所示。

進(jìn)一步分析QH-EEMD 分量消除模態(tài)混疊的優(yōu)越性。模態(tài)混疊產(chǎn)生的原因[12]：模態(tài)混疊主要表現(xiàn)為未能有效識(shí)別與分離相近的二類或幾類不同性質(zhì)的模態(tài)，由于包絡(luò)不準(zhǔn)確影響了插值曲線未能有效逼近被插值信號(hào)[13]，因此造成頻率混疊現(xiàn)象。由于往復(fù)壓縮機(jī)的信號(hào)呈現(xiàn)出強(qiáng)非線性和非平穩(wěn)性，S-EEMD方法的包絡(luò)曲線形狀無(wú)法自動(dòng)調(diào)節(jié)，因此包絡(luò)曲線對(duì)信號(hào)的跟隨性不好，包絡(luò)曲線未能真實(shí)反映出被插值曲線的時(shí)頻特性，造成過(guò)包絡(luò)、欠包絡(luò)及模態(tài)混疊的情況。為了能夠有效逼近被插值信號(hào)，要求插值曲線與被插值曲線無(wú)限接近且插值曲線能夠及時(shí)跟隨被插值曲線的頻率及形狀變化來(lái)調(diào)整自身的包絡(luò)線形狀。

由于四次Hermite插值函數(shù)相對(duì)于三次樣條函數(shù)甚至于三次Hermite插值函數(shù)具有自動(dòng)調(diào)節(jié)特性并且吸收了極值點(diǎn)的對(duì)稱點(diǎn)作為插值點(diǎn)，提高了信號(hào)的跟隨性和包絡(luò)曲線的對(duì)稱性。

為了進(jìn)一步說(shuō)明四次Hermite插值函數(shù)的優(yōu)越性，將一段振動(dòng)信號(hào)分別采用三次樣條與四次Hermite插值方法得到的包絡(luò)線對(duì)比分析，具體如圖6所示。

圖6　三次樣條與四次有理Hermite包絡(luò)情況比較Fig.6 Compare of envelop of cubic-sample and quartic rational Hermite

對(duì)圖6兩種插值曲線進(jìn)行對(duì)比，發(fā)現(xiàn)四次Hermite插值曲線有效避免了三次樣條插值曲線產(chǎn)生的過(guò)包絡(luò)和欠包絡(luò)現(xiàn)象，因此獲得了較好的分解效果。

(2) 指標(biāo)評(píng)價(jià)

采用均值正交指標(biāo)(Index of Average Orthogonality, IAO)以及能量守恒指標(biāo)(Index of Energy Conservation, IEC)對(duì)不同插值方法分解結(jié)果進(jìn)行評(píng)價(jià)。由于包絡(luò)線的擬合性能越好，各分頻信號(hào)越接近于純調(diào)頻信號(hào)，達(dá)到純調(diào)頻信號(hào)標(biāo)準(zhǔn)所需包絡(luò)解調(diào)的次數(shù)越少。因此，可以從IMF分量迭代次數(shù)評(píng)價(jià)包絡(luò)方法精度。另外，EEMD分解結(jié)果中各個(gè)IMF分量都與理想情況下的完全正交(此時(shí)Iao=0)存在一定的差值，因此各個(gè)IMF分量之間的正交指標(biāo)可作為定量評(píng)價(jià)分解結(jié)果的標(biāo)準(zhǔn)。采用所有任意兩個(gè)IMF分量正交性的均值Iao對(duì)不同方法進(jìn)行評(píng)價(jià)。另外，信號(hào)分解前后應(yīng)該滿足能量守恒定律，各IMF分量若完全正交可得能量守恒指標(biāo)Iec=1，該指標(biāo)從能量角度對(duì)分解結(jié)果進(jìn)行評(píng)價(jià)。均值正交指標(biāo)和能量守恒指標(biāo)為：

(12)

式中：x(t)為原始信號(hào)，Imfj(t)為分解得到的各個(gè)IMF分量，Rn(t)為殘余分量。

三次樣條插值與四次Hermite(QH)插值三個(gè)IMF分量的迭代次數(shù)、均值正交指標(biāo)以及能量守恒指標(biāo)如表2所示。由表2可知，三次樣條插值法因出現(xiàn)過(guò)包絡(luò)與欠包絡(luò)現(xiàn)象，所以迭代次數(shù)較多，而四次Hermite插值法明顯優(yōu)于三次樣條Hermite插值法，迭代次數(shù)較少。在正交性和能量守恒指標(biāo)方面，四次Hermite插值法明顯優(yōu)于三次樣條插值法，說(shuō)明了四次Hermite插值法對(duì)非平穩(wěn)性號(hào)的優(yōu)良擬合逼近性能以及選擇極值對(duì)稱點(diǎn)作為包絡(luò)控制點(diǎn)的有效性。

表2　各方法分解結(jié)果性能指標(biāo)

(3) 故障信號(hào)分解

對(duì)前面設(shè)置的三種故障采集振動(dòng)信號(hào)，經(jīng)數(shù)據(jù)處理后采用QH-EEMD方法分解，取前四級(jí)分量分析。如圖7～9所示，分別對(duì)應(yīng)排氣閥閥片缺口、排氣閥閥片斷裂及排氣閥少?gòu)椈晒收险駝?dòng)信號(hào)前四級(jí)IMF分量。采用QH-EEMD方法對(duì)各狀態(tài)進(jìn)行分解得到各自分量。由圖7～9發(fā)現(xiàn)三種故障對(duì)應(yīng)不同波形。

排氣閥閥片缺口時(shí)由于吸氣階段存在漏氣情況，吸氣閥打開(kāi)波形不明顯；閥片斷裂時(shí)存在吸氣階段氣流不穩(wěn)定情況，吸氣閥出現(xiàn)多次打開(kāi)情況；氣閥少?gòu)椈蓵r(shí)高頻振動(dòng)較弱，低頻擾動(dòng)明顯，說(shuō)明QH-EEMD分解方法能夠?qū)Σ煌收线M(jìn)行有效區(qū)分。

圖8　氣閥閥片斷裂故障的QH-EEMD分解Fig.8 QH-EEMD decomposition of discharge valve crack fault

圖9　氣閥少?gòu)椈晒收系腝H-EEMD分解Fig.9 QH-EEMD decomposition of discharge valve less spring fault

QH-EEMD方法將故障信號(hào)精確分解到不同頻段避免了模態(tài)混疊、包絡(luò)不準(zhǔn)確等情況。不同故障從圖7～9上比較存在明顯區(qū)別，但通過(guò)圖形分析特征值不夠明顯，進(jìn)一步采用功率譜熵方法提取不同頻段的正常及故障狀態(tài)特征值，進(jìn)行故障識(shí)別。

2.2功率譜熵的特征提取

通過(guò)QH-EEMD方法對(duì)正常狀態(tài)及故障狀態(tài)振動(dòng)數(shù)據(jù)分解獲得IMF分量，計(jì)算QH-EEMD前四個(gè)IMF分量的樣本熵、功率譜熵及三次樣條插值的EEMD(簡(jiǎn)稱S-EEMD)功率譜熵。得到三組四種狀態(tài)的IMF1～4樣本熵、功率譜熵及標(biāo)準(zhǔn)偏差數(shù)據(jù)如圖10～12所示。

圖10　QH樣本熵分析圖Fig.10 SE analysis diagram of QH-EEMD

圖11　QH功率譜熵分析圖Fig.11 PSE analysis diagram of QH-EEMD

圖12　基于三次樣條插值功率譜熵分析圖Fig.12 PSE analysis diagram of S-EEMD

經(jīng)過(guò)采樣誤差分析[14]，當(dāng)數(shù)據(jù)量、疊加次數(shù)較少時(shí)，計(jì)算結(jié)果波動(dòng)性較大，不同狀態(tài)存在數(shù)據(jù)重疊情況，無(wú)法有效識(shí)別。隨著數(shù)據(jù)量提高到500周期、疊加次數(shù)達(dá)500時(shí)，數(shù)據(jù)穩(wěn)定，誤差在0.1以內(nèi)。三種熵分析方法的不同數(shù)據(jù)量對(duì)比均表明功率譜熵識(shí)別效果優(yōu)于樣本熵，四次Hermite插值優(yōu)于三次樣條插值。三次插值功率譜熵及樣本熵狀態(tài)間存在部分疊加情況，從功率譜熵分析圖上識(shí)別，正常狀態(tài)與故障狀態(tài)之間IMF1～I(xiàn)MF4功率譜熵區(qū)分明顯，表明功率譜熵故障分類方法的有效性。

對(duì)功率譜熵圖形進(jìn)行拓?fù)浞治觥Ｓ捎谡顟B(tài)能量混亂度最高，其IMF1～I(xiàn)MF4功率譜熵值最大且波形為整體上升趨勢(shì)，和各故障狀態(tài)有明顯區(qū)別；少?gòu)椈晒收夏芰炕靵y度最低，整體線型較平緩，其IMF1～I(xiàn)MF4功率譜熵值最??；閥片缺口故障氣量變化弱于閥片斷裂故障，對(duì)能量影響稍小，能量混亂度高于閥片斷裂情況，故其故障功率譜熵值大于閥片斷裂故障。通過(guò)計(jì)算正常及各故障數(shù)據(jù)功率譜熵值，通過(guò)不同頻段功率譜熵值比較及同一狀態(tài)不同功率譜熵值線型分析，有效地識(shí)別氣閥各種運(yùn)行狀態(tài)。

3結(jié)論

針對(duì)往復(fù)壓縮機(jī)氣閥振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行分析，提出QH-EEMD和PSE相結(jié)合方法。先通過(guò)QH-EEMD對(duì)振動(dòng)信號(hào)分解，得到不同頻段IMF值，再通過(guò)相關(guān)系數(shù)自動(dòng)提取包含故障信息較多的前四級(jí)分量進(jìn)行功率譜熵計(jì)算及分析，根據(jù)計(jì)算結(jié)果識(shí)別故障。通過(guò)對(duì)往復(fù)壓縮機(jī)故障診斷實(shí)例分析，驗(yàn)證該方法的有效性。

(1) QH-EEMD方法相比于傳統(tǒng)S-EEMD方法故障識(shí)別能力強(qiáng)，通過(guò)相關(guān)指標(biāo)評(píng)價(jià)，確認(rèn)該方法模態(tài)識(shí)別清晰，識(shí)別精度高，有效避免模態(tài)混疊。對(duì)往復(fù)壓縮機(jī)振動(dòng)信號(hào)分析驗(yàn)證QH-EEMD法處理強(qiáng)非平穩(wěn)、非線性振動(dòng)信號(hào)的可靠性。

(2) 對(duì)QH-EEMD分解的IMF分量計(jì)算功率譜熵，相比于樣本熵，計(jì)算精度更高。通過(guò)功率譜熵計(jì)算發(fā)現(xiàn)正常信號(hào)功率譜熵值較大，而故障狀態(tài)下各功率譜熵值均較正常狀態(tài)下功率譜熵值有所減少，且相互之間存在明顯區(qū)別。

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Valve fault diagnosis of a reciprocating compressor based on hybrid method

ZHANG Si-yang1,2, XU Min-qiang1, LI Yong-bo1, ZHAO Hai-yang1, WANG Ri-xin1

(1. Astronautics Institute, Harbin Institute of Technology, Harbin 150001, China;2. Petrochina Harbin Petrochemical Company, Harbin 150056, China)

Due to strong nonlinear and non-stationary characteristics of a reciprocating compressor’s valve vibration signals, the cubic spline interpolation EEMD (S-EEMD) method well utilized still has shortages of mode mixing and envelop inaccurate. Aiming at the above mentioned problems, the combined analysis method of EEMD based on the quartic Hermite interpolation (QH-EEMD) and the power spectral entropy (PSE) was proposed. The original signals were decomposed into a set of IMF components using the quartic Hermite method with advantages of shape-preserving and adjustability and the EEMD method promoting signals’ continuity in different decomposing scale to improve the approximation accuracy of the interpolation curve and to decrease mode mixing. The advantages of the QH-EEMD with PSE (QH-EEMD with PSE) analysis method were verified comparing with those of the S-EEMD-PSE (S-EEMD with PSE) method and the QH-EEMD-SE(QH-EEMD with sample entropy) method. Taking common faults of a reciprocating compressor as the study objects, feature vectors of faults were extracted based on the QH-EEMD-PSE method and the faults were diagnosed accurately.

EEMD; power spectral entropy (PSE); reciprocating compressor; fault diagnosis

10.13465/j.cnki.jvs.2016.11.026

國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(10772061)

2015-04-09修改稿收到日期：2015-06-14

張思陽(yáng) 男，高級(jí)工程師,博士生，1971年4月生

徐敏強(qiáng) 男，教授，博士生導(dǎo)師，1960年9月生

E-mail:xumq@hit.edu.cn

TH17；TH4

A