陳建國(guó)

（大連大學(xué) 機(jī)械工程學(xué)院，遼寧 大連 116622）

CICA-EMD方法在轉(zhuǎn)子復(fù)合故障中的研究

陳建國(guó)

（大連大學(xué) 機(jī)械工程學(xué)院，遼寧 大連 116622）

提出了一種約束獨(dú)立分量分析（constrained independent component analysis，簡(jiǎn)稱(chēng)CICA）與EMD（Empirical Mode Decomposition，簡(jiǎn)稱(chēng)EMD）方法應(yīng)用轉(zhuǎn)子復(fù)合故障分析，首先利用相空間重構(gòu)獲得多維信號(hào)，然后對(duì)其進(jìn)行EMD方法獲得轉(zhuǎn)子復(fù)合故障信號(hào)的EMD重構(gòu)信號(hào)，然后根據(jù)轉(zhuǎn)子復(fù)合故障中某一故障的特征信息構(gòu)建參考信號(hào)，再用CICA方法提取復(fù)合故障的各自故障成分，從而獲取轉(zhuǎn)子復(fù)合故障的各自故障特征信息，從而判定轉(zhuǎn)子復(fù)合故障。將此方法應(yīng)用于轉(zhuǎn)子試驗(yàn)臺(tái)復(fù)合故障信號(hào)分析，成功的獲取了轉(zhuǎn)子復(fù)合故障，驗(yàn)證了此方法的有效性。

獨(dú)立分量分析；約束獨(dú)立分量分析；經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｊ椒纸猓粡?fù)合故障

0 引言

在電動(dòng)機(jī)、發(fā)電機(jī)、通風(fēng)機(jī)、汽輪機(jī)、水泵等旋轉(zhuǎn)機(jī)械中，轉(zhuǎn)子是主要的傳動(dòng)部件，也是最容易發(fā)生故障的部件。國(guó)內(nèi)外學(xué)者對(duì)此展開(kāi)了深入的研究，取得了對(duì)轉(zhuǎn)子故障分析的多種成熟方法。但是對(duì)于轉(zhuǎn)子運(yùn)轉(zhuǎn)中，往往會(huì)出現(xiàn)多種故障并存且相互耦合的現(xiàn)象，從而傳統(tǒng)方法不能全面的識(shí)別轉(zhuǎn)子的復(fù)合故障成分。獨(dú)立分量分析(Independent Component Analysis 簡(jiǎn)稱(chēng)ICA)方法是 90年代發(fā)展起來(lái)的一種新處理方法[1]。在機(jī)械故障診斷中 ICA經(jīng)常用來(lái)分離多通道信號(hào)中的單個(gè)振源信號(hào)，對(duì)單個(gè)振源信號(hào)進(jìn)行分析，確定其是否發(fā)生故障。但是由于受到機(jī)組結(jié)構(gòu)的影響，工程采集的為單通道信號(hào)，并且機(jī)組的振源過(guò)多，環(huán)境干擾強(qiáng)的原因，單純的運(yùn)用 ICA方法往往獲取不到理想的振源信號(hào)。CICA[2]是ICA方法是在ICA的基礎(chǔ)上發(fā)展起來(lái)的一種新方法，它將被研究對(duì)象的先驗(yàn)知識(shí)以參考信號(hào)的形式融入 ICA算法中，使得研究的對(duì)象不僅僅局限于振源信號(hào)成分，而是著重于振源信號(hào)中感興趣的信號(hào)成分。CICA方法在機(jī)械振動(dòng)信號(hào)中得到了深入研究[3]。本文運(yùn)用CICA方法對(duì)轉(zhuǎn)子復(fù)合故障進(jìn)行分析研究，對(duì)轉(zhuǎn)子復(fù)合故障中各自故障特征信息進(jìn)行識(shí)別研究。

1 ICA原理

標(biāo)準(zhǔn)ICA的數(shù)學(xué)模型可由下式表示[4]：

u=為在 ICA方法分離的估計(jì)源信號(hào)。為了確保 ICA模型能夠被準(zhǔn)確估計(jì)，給出了三個(gè)假設(shè)和約束：（1）每個(gè)信號(hào)源是統(tǒng)計(jì)獨(dú)立的；（2）每個(gè)信號(hào)源必須具有非高斯分布；（3）觀測(cè)信號(hào)的維數(shù)必須大于源信號(hào)的維數(shù)。這些假設(shè)和約束限制了ICA方法的應(yīng)用。

2 CICA方法

CICA算法數(shù)學(xué)模型如式所示[5]：

目標(biāo)函數(shù)：

約束條件：

式中wi—使目標(biāo)函數(shù)極大的估計(jì)系數(shù)矩陣；—源估計(jì)，參考信號(hào)，根據(jù)先驗(yàn)知識(shí)建立；的負(fù)熵；G—任意非二次函數(shù)。的接近程度，的門(mén)限。

利用先驗(yàn)信息建立準(zhǔn)確的參考信號(hào)是 CICA提取故障信息的前提。目前最常用也是最簡(jiǎn)單的參考信號(hào)建立方法是脈沖法，該方法根據(jù)計(jì)算得到的各故障特征頻率，按下式建立方波形式的參考信號(hào)。

3 EMD方法

CICA方法雖然能從多頻率成分的信號(hào)中提取感興趣的成分，但是由于機(jī)械振動(dòng)信號(hào)中的振源過(guò)多，且各個(gè)振源信號(hào)都是非平穩(wěn)信號(hào)，感興趣信號(hào)往往淹沒(méi)在環(huán)境噪聲信號(hào)中。并且利用CICA方法對(duì)于能量差別過(guò)大的寬頻帶信號(hào)進(jìn)行提取某一頻率成分效果較差。通過(guò)研究發(fā)現(xiàn)如果利用CICA方法獲得理想的某一頻率成分，必須使得原信號(hào)頻率成分盡可能的簡(jiǎn)單。所以對(duì)于轉(zhuǎn)子復(fù)合故障信號(hào)需要運(yùn)用EMD方法獲取低頻信號(hào)成分。EMD方法可以根據(jù)信號(hào)本身特點(diǎn)的基礎(chǔ)上把一個(gè)復(fù)雜的信號(hào)逐級(jí)地分解成多個(gè)基本模式分量和趨勢(shì)項(xiàng)，并且自適應(yīng)調(diào)整它的振蕩模式[6]。EMD模型可用下式表示：

4 CICA-EMD方法流程

對(duì)工程實(shí)際旋轉(zhuǎn)機(jī)械，由于受到結(jié)構(gòu)空間的限制，拾取的振動(dòng)信號(hào)往往為強(qiáng)環(huán)境噪聲的若干振源的單通道信號(hào)。運(yùn)用CICA-EMD方法前需要對(duì)單通道信號(hào)進(jìn)行相空間重構(gòu)獲得多維信號(hào)。之后對(duì)于重構(gòu)信號(hào)進(jìn)行 EMD分解獲得轉(zhuǎn)子復(fù)合故障的低頻信號(hào)成分，然后運(yùn)用CICA方法提取轉(zhuǎn)子復(fù)合故障成分，獲取轉(zhuǎn)子復(fù)合故障的識(shí)別。CICA-EMD方法的流程如圖 1所示。

圖1 CICA-EMD方法流程圖

5 CICA-EMD方法應(yīng)用

在小型轉(zhuǎn)子實(shí)驗(yàn)臺(tái)上仿真得到不對(duì)中和輕微基座松動(dòng)復(fù)合故障，轉(zhuǎn)速為3000 r/min，轉(zhuǎn)頻為50 Hz。采用加速度傳感器測(cè)量信號(hào)。測(cè)點(diǎn)布置在靠近電機(jī)端軸承蓋的垂直端面上。對(duì)于不對(duì)中和基座松動(dòng)復(fù)合故障，時(shí)域及頻域波形如圖2所示。對(duì)于不對(duì)中故障，典型頻譜特征以轉(zhuǎn)頻1倍頻和2倍頻分量為主，軸系不對(duì)中越嚴(yán)重，其2倍頻分量就越大。對(duì)于基座松動(dòng)故障，典型頻譜特征是以轉(zhuǎn)頻的3～10倍頻諧波，若3倍頻處峰值最大，表明軸和軸承間有松動(dòng)，若4倍頻處有峰值，表明軸承本身松動(dòng)。從而圖2轉(zhuǎn)子復(fù)合故障信號(hào)頻譜中無(wú)法判斷轉(zhuǎn)子復(fù)合故障。

圖2 復(fù)合故障信號(hào)時(shí)域頻域波形圖

下面運(yùn)用CICA-EMD方法對(duì)轉(zhuǎn)子單通道復(fù)合故障信號(hào)進(jìn)行分析，首先利用相空間重構(gòu)利用 Fraser和Swinney交互信息方法[7]求得延遲時(shí)間為1，利用Cao方法[8]確定嵌入維數(shù)為6，但是根據(jù)研究發(fā)現(xiàn)，過(guò)多通道信號(hào)對(duì)于CICA的提取效果參數(shù)干擾，所以這里確定嵌入維數(shù)為2。獲得相空間信號(hào)如圖3所示。對(duì)于相空間重構(gòu)信號(hào)進(jìn)行 EMD獲取基本模式分量，根據(jù)轉(zhuǎn)子特征頻率的分布范圍確定第2和第3模式分量進(jìn)行重構(gòu)獲得重構(gòu)信號(hào)如圖4所示。

圖3 相空間重構(gòu)波形圖

圖4 重構(gòu)信號(hào)波形圖

在運(yùn)用 CICA方法之前需要根據(jù)轉(zhuǎn)子不同故障的先驗(yàn)知識(shí)建立方波參考信號(hào)，根據(jù)不對(duì)中故障主要特征頻率為轉(zhuǎn)頻的2倍頻100 Hz及公式（5）建立不對(duì)中參考信號(hào)如圖5所示。

圖5 轉(zhuǎn)子不對(duì)中參考信號(hào)波形圖

根據(jù)基座松動(dòng)故障主要特征頻率為轉(zhuǎn)頻的 6倍頻300 Hz及公式（5）建立方波參考信號(hào)如圖6所示。

圖6 轉(zhuǎn)子基座松動(dòng)參考信號(hào)波形圖

利用EMD重構(gòu)信號(hào)以及轉(zhuǎn)子不對(duì)中參考信號(hào)進(jìn)行CICA方法分析，提取所得到的信號(hào)波形如圖7所示，從圖 7中可以看出，信號(hào)成分主要在轉(zhuǎn)頻的 2倍頻100 Hz，其次為轉(zhuǎn)頻50 Hz，3倍頻也出現(xiàn)，但是幅值較小，上述頻率特征分布正好符合不對(duì)中故障的頻率特征，故可以明確判定轉(zhuǎn)子發(fā)生了不對(duì)中故障。

利用EMD重構(gòu)信號(hào)以及轉(zhuǎn)子基座松動(dòng)參考信號(hào)進(jìn)行CICA方法分析，提取所得到的信號(hào)波形如圖8所示，從圖 8中可以看出，信號(hào)成分主要在轉(zhuǎn)頻的4～7倍頻，并且6倍頻300 Hz幅值最大，5、7倍頻幅值次之，上述頻率特征分布正好符合基座松動(dòng)故障的頻率特征，故可以明確判定轉(zhuǎn)子發(fā)生了基座松動(dòng)故障。

圖7 轉(zhuǎn)子不對(duì)中故障時(shí)域頻域波形圖

圖8 轉(zhuǎn)子基座松動(dòng)故障波形圖

從圖7、8可以看出CICA-EMD方法可以清晰的提取到轉(zhuǎn)子不對(duì)中及基座松動(dòng)復(fù)合故障，從而驗(yàn)證了CICA-EMD方法在轉(zhuǎn)子復(fù)合故障識(shí)別中具有良好的效果。

6 結(jié)論

本文提出了CICA-EMD方法用于轉(zhuǎn)子復(fù)合故障分析中，使得轉(zhuǎn)子不對(duì)中故障特征及轉(zhuǎn)子基座松動(dòng)故障特征能夠從單通道復(fù)合故障信號(hào)中成功的提取，說(shuō)明了CICA-EMD對(duì)于轉(zhuǎn)子復(fù)合故障的識(shí)別具有很好的作用，并且其方法也應(yīng)該對(duì)于其它機(jī)械部件的復(fù)合故障的識(shí)別具有一定的借鑒意義。需要指出的是CICA方法所引用參考信號(hào)的初始相位與占空比與故障信號(hào)成分的復(fù)雜程度有很大的關(guān)系，精確的初始相位和占空比還需要進(jìn)一步的深入研究。

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Research on CICA-EMD Method in Rotor Compound Fault

CHEN Jian-guo
(College of Mechanical Engineering, Dalian University, Dalian 116622, China)

A constraint independent component analysis (CICA) and Empirical Mode Decomposition (EMD) method is presented for the compound fault analysis of rotor. First the multidimensional signal was created by phase space method. Then EMD reconstruction signal of rotor phase space signal was achieved by EMD method, and then the reference signal was obtained by the prior knowledge of rotor. And using the CICA method, the single fault feature information of rotor compound fault bearing was achieved to recognize rotor fault type. The method was applied to the analysis of the rotor test signal, and the compound fault character of the rotor was identified successfully. The result shows that the method is valid to identify the rotor compound fault.

independent component analysis (ICA); constrained independent component analysis (CICA); empirical mode decomposition (EMD); compound fault

TH133；TN911

A

1008-2395(2017)03-0001-04

2017-03-03

遼寧省教育廳一般項(xiàng)目基金（L2013477）。

陳建國(guó)（1977-），男，講師，博士，研究方向：機(jī)械振動(dòng)信號(hào)處理。