黎少輝, 蔡利梅

(1.徐州工業(yè)職業(yè)技術(shù)學(xué)院 機電工程學(xué)院，江蘇 徐州 221140；2.中國礦業(yè)大學(xué) 信息與控制工程學(xué)院，江蘇 徐州 221116)

基于氣動信號分析的風(fēng)機葉片裂紋故障識別

黎少輝1, 蔡利梅2

(1.徐州工業(yè)職業(yè)技術(shù)學(xué)院 機電工程學(xué)院，江蘇 徐州 221140；2.中國礦業(yè)大學(xué) 信息與控制工程學(xué)院，江蘇 徐州 221116)

針對風(fēng)機葉片裂紋故障，提出通過分析風(fēng)機出口氣動信號，實現(xiàn)在線動態(tài)檢測裂紋的方法。采集葉片不同狀態(tài)下的風(fēng)機出口氣動信號，利用db4小波對氣動信號進行5層分解，并單支重構(gòu)，將各頻帶歸一化能量構(gòu)成6維特征向量；對能量向量進行主成分分析，基于貢獻率實現(xiàn)特征選擇；采用K均值聚類方法進行葉片狀態(tài)識別。實驗結(jié)果表明，氣動信號能有效反映風(fēng)機葉片狀態(tài)的變化，該方法可以實現(xiàn)葉片正常、異常狀態(tài)檢測及裂紋長度狀態(tài)區(qū)分，提供了風(fēng)機葉片裂紋在線實時檢測依據(jù)和手段。

風(fēng)機葉片裂紋；故障識別；氣動信號；小波變換；主成分分析；K均值聚類

葉片是風(fēng)機的關(guān)鍵部件，工作中承受流體動力、離心力、機械振動、熱應(yīng)力等綜合作用。隨著風(fēng)機朝著高速化、重載化發(fā)展，葉片的工作條件越來越惡劣，導(dǎo)致葉片容易發(fā)生故障。裂紋是葉片常見的故障之一，而葉片斷裂引起的事故往往是災(zāi)難性的[1]。因此，及早發(fā)現(xiàn)葉片裂紋對風(fēng)機安全運行具有重要意義。目前，各類風(fēng)機葉片裂紋檢測多為停機情況下的靜態(tài)檢測[2-6]，動態(tài)的在線檢測葉片裂紋方法較少。風(fēng)機葉片的旋轉(zhuǎn)導(dǎo)致出口氣體運動，相應(yīng)葉片自身結(jié)構(gòu)變化直接影響出口氣體的動力學(xué)變化[7-11]，這為利用葉片出口氣體動力學(xué)變化結(jié)果診斷葉片結(jié)構(gòu)變化成為可能。找到葉片與氣體相互作用的動力學(xué)方程是解決該問題的一種捷徑，但在實際情況下，很難理清該系統(tǒng)包含哪些狀態(tài)變量以及這些變量的相互作用規(guī)律，即使能夠列出動力學(xué)方程，使用范圍也非常有限。而隨時間變化的振動信號時間序列能直接反映相關(guān)系統(tǒng)的運動狀態(tài)，采集分析葉輪出口氣動信號成為識別葉片工作狀態(tài)的思路之一。本文采用小波變換、PCA、K-means等方法分析風(fēng)機出口氣動信號，實現(xiàn)了葉片正常、異常狀態(tài)檢測及裂紋長度狀態(tài)區(qū)分，為風(fēng)機葉片裂紋在線實時檢測提供了依據(jù)和手段。

1 風(fēng)機出口氣動信號采集

由于風(fēng)機葉片裂紋實驗的難復(fù)原性，實驗采用了一臺小型風(fēng)機，圖1為風(fēng)機系統(tǒng)及測點布置示意圖。

(a)(b)

實驗臺的設(shè)計和風(fēng)機性能曲線測定按GB 1236—2000《工業(yè)通風(fēng)機-用標準化風(fēng)道進行性能實驗》進行。實驗風(fēng)機的特征參數(shù)為：全流量Φ=2 240 m3ph，標準壓力為p=120 Pa，轉(zhuǎn)速為n=1 430 r/min，葉寬為55 mm，葉高為136 mm，葉片厚為2.2 mm，材料為碳鋼。葉片工作狀態(tài)為三種：葉片無裂紋、一個葉片根部裂紋15 mm及裂紋延長到20 mm，裂紋采用0.18 mm線電火花加工獲得，切縫大約0.2 mm,每種狀態(tài)均采集五個工況(100%Φ、80%Φ、70%Φ、60%Φ、40%Φ)的出口氣動信號,氣動傳感器放置于葉高80%處沿軸向距離葉片50 mm的位置，重復(fù)采集16次。氣動傳感器采用西安新敏電子科技有限公司生產(chǎn)的CYB11型動態(tài)壓力傳感器，采集信號時，要等到每個工況下風(fēng)機運行平穩(wěn)后再采集。

2 基于小波變換的氣動信號特征提取

小波變換由于其良好的時頻分析特性被廣泛地用于多種信號分析。從頻域的觀點看，信號的能量主要集中在低頻部分，高頻信號的能量隨頻率的增加而迅速衰減，所以信號分解時，盡可能的做到高頻頻帶保留長一點，低頻部分頻段分的密一點。因此，在氣動信號分析中，采用了小波變換實現(xiàn)信號分解、重構(gòu)，并針對重構(gòu)信號進行特征量計算。

2.1氣動信號小波分解與重構(gòu)

實驗中選擇db4小波對氣動信號進行五層小波分解。氣動信號被分解為一個低頻帶A5和五個高頻帶D5、D4、D3、D2、D1，然后對分解的各頻帶進行單支重構(gòu)。圖2為第一次實驗中工況1條件下無裂紋、裂紋長15 mm、裂紋長20 mm小波分解后各個單支重構(gòu)圖。

2.2能量特征向量計算及分析

小波分解后的各頻帶相互獨立且無冗余，將單支重構(gòu)后的信號計算其歸一化能量作為識別的葉片狀態(tài)特征向量。

圖2 氣動信號db4小波分解后各頻帶重構(gòu)圖
Fig.2 Each frequency band reconstruction of wavelet decomposition

設(shè)原始氣動信號為f(t)，長度為L，小波變換后單支重構(gòu)信號為fk(i)，i=1,2,…,L，k=1,2,…,6為分解頻帶從低到高位置序號，各頻帶重構(gòu)信號能量可表示為

(1)

歸一化后能量表示為

(2)

從圖3中的不同工況氣動信號各頻帶能量變化看出，葉片出現(xiàn)裂紋時，D1、D2、D3、D5較容易分辨出無裂紋與有裂紋頻帶能量相對變化情況，但不同長度裂紋的頻帶能量曲線重疊在一起。同時A5、D4頻段三種狀態(tài)能量曲線圖出現(xiàn)交織，難以識別，因此有必要對此進一步處理分析。

(a) 低頻帶歸一化能量對比

(b) 高頻帶D1歸一化能量對比

(c) 高頻帶D2歸一化能量對比

(d) 高頻帶D3歸一化能量對比

(e) 高頻帶D4歸一化能量對比

(f) 高頻帶D5歸一化能量對比圖3 4次實驗無裂紋、裂紋15 mm、裂紋20 mm的小波分解頻帶重構(gòu)能量對比圖Fig.3 Contrast of energy in different condition

3 基于PCA的特征選擇

PCA (Principal Components Analysis)是一種數(shù)據(jù)分析方法，從一組特征中計算出一組按重要性從大到小排列的新特征，是原有特征的線性組合，相互之間是不相關(guān)，達到降低特征維數(shù)、在一定程度上消除噪聲的目的[12]。

3.1特征矩陣X的構(gòu)建及PCA變換

將小波變換后提取的特征向量構(gòu)成N×D維特征矩陣X，如式(3)所示

(3)

式中：xi,j為第i個樣本的第j個特征量；N為樣本個數(shù)；D為原始特征維數(shù)。

通過求解最優(yōu)的正交變換U，按式(4)計算新特征A，使新特征Ai(也稱主成分，i=1,2,…,D)的方差達到極值。

A=UTX

(4)

3.2基于貢獻率的主成分選擇

D個互不相關(guān)的主成分包含了原數(shù)據(jù)中的全部信息，但貢獻率(式(5))依次遞減，原數(shù)據(jù)的大部分信息集中在較少的幾個主成分上。

(5)

λ為矩陣X的協(xié)方差矩陣特征值。選擇累積貢獻率達到85%以上的前d個主成分作為降維后的新特征，累計貢獻率如式(6)所示。

(6)

對原始的六維頻帶歸一化能量特征向量進行PCA變換，所獲得的主成分貢獻率如表1所示。

表1 各主成分貢獻率Tab.1 Principal component contribution rate

第一、二主成分貢獻率達99.4%，構(gòu)成降維后的二維新特征，新特征分布如圖4所示。

從圖中可看出，經(jīng)過PCA變換后，無裂紋狀態(tài)和裂紋狀態(tài)下的數(shù)據(jù)點聚集在特征空間的不同區(qū)域，裂紋長度變化造成的頻帶能量變化區(qū)分明顯；可根據(jù)需要將數(shù)據(jù)分為正常和故障兩種情況，或分為正常、不同裂紋長度多種狀態(tài)。

圖4 新特征分布圖Fig.4 The distribution of new features

4 基于K-Means分析的葉片狀態(tài)識別

采用K均值算法對PCA降維后的數(shù)據(jù)進行聚類，聚類結(jié)果如圖5所示。

(a) 分為有、無裂紋兩類

(b) 分為無裂紋、裂紋15 mm、裂紋20 mm三類圖5 K-Means聚類結(jié)果圖Fig.5 K-Means clustering results

圖5(a)是無裂紋和有裂紋兩類分割的結(jié)果，80個正常測試樣本無誤報，160個有裂紋樣本中有16個漏報，總檢測率達93.33%，錯誤率的產(chǎn)生是由于K均值算法以聚類中心做代表點，按照最小距離對樣本歸類，而裂紋數(shù)據(jù)呈現(xiàn)細長型分布，裂紋類聚類中心對邊緣點控制減弱，導(dǎo)致漏報。

圖5(b)是無裂紋、裂紋15 mm、裂紋20 mm三類分割的結(jié)果，240個樣本中，無誤報和漏報，有1個裂紋20 mm的樣本被歸為裂紋15 mm，總正確率達99.58%。數(shù)據(jù)如表2所示。

表2 兩種聚類識別率Tab.2 Recognition rate

5 結(jié) 論

(1) 當葉片出現(xiàn)裂紋時，葉片的固有頻率發(fā)生變化，該變化在葉輪出口氣動信號中有所體現(xiàn)，可以通過氣動信號分析實現(xiàn)風(fēng)機葉片狀態(tài)在線監(jiān)測。

(2) 通過對氣動信號的小波分解，構(gòu)建歸一化能量特征向量，利用PCA、K-means方法，能夠有效實現(xiàn)風(fēng)機葉片狀態(tài)識別。

以上分析可以看出，通過采集風(fēng)機葉輪出口附近氣動信號并進行有效分析，能夠在線動態(tài)監(jiān)測風(fēng)機葉片工作狀態(tài)，且該方法不需要改動風(fēng)機結(jié)構(gòu)，簡單易行，進一步充實了風(fēng)機在線監(jiān)測系統(tǒng)功能。

[1] 王艷豐,朱靖,滕光蓉，等.航空發(fā)動機轉(zhuǎn)子早期裂紋故障振動特征的維譜分析[J].振動與沖擊,2015,34 (1):88-93.

WANG Yanfeng,ZHU Jing,TENG Guangrong,et al.1.5-dimension spectrum analysis on early cracked fault characters of aero engine rotors[J].Journal of Vibration and Shock,2015,34 (1):88-93.

[2] 于霞,張衛(wèi)民,邱忠超,等.航空發(fā)動機渦輪葉片裂紋檢測信號特征提取[J].兵工學(xué)報,2014,35(8):1267-1274.

YU Xia,ZHANG Weimin,QIU Zhongchao, et al. Signal feature extraction of aero-engine turbine blade crack detection[J].Acta Armamentarii, 2014,35(8):1267-1274．

[3] 董利明,李加,倪辰蔭，等. 基于光熱調(diào)制檢測發(fā)動機葉片疲勞裂紋的激光聲表面波方法[J]. 中國激光,2011,38(11):1103001.

DONG Liming, LI Jia, NI Chenyin, et al. Crack detection of engine blade based on laser-heating assisted surface acoustic waves generated by scanning laser[J]. Chineses Journal of Lasers, 2011,38(11):1103001.

[4] 趙新光,甘曉曄,谷泉，等.基于小波能譜系數(shù)的風(fēng)力機疲勞裂紋特征[J].振動、測試與診斷, 2014,34(2):147-154.

ZHAO Xinguang, GAN Xiaoye, GU Quan, et al. Crack fault feature of wind turbine blade based on wavelet energy spectrum coefficient[J]. Journal of Vibration, Measurement & Diagnosis, 2014,34(2):147-154.

[5] 李錄平,李芒芒,晉風(fēng)華，等. 振動檢測技術(shù)在風(fēng)力機葉片裂紋故障監(jiān)測中的應(yīng)用[J]. 熱能動力工程,2013,28(3):207-213.

LI Luping,LI Mangmang,JIN Fenghua，et al. Applications of the vibration detection technologies in monitoring the blade crack fault of wind turbines[J]. Journal of Engineering for Thermal Energy and Power, 2013,28(3):207-213.

[6] 周勃,谷艷玲,項宏偉,等.風(fēng)力機葉片裂紋擴展預(yù)測與疲勞損傷評價[J].太陽能學(xué)報, 2015,36(1):41-48.

ZHOU Bo, GU Yanling, XIANG Hongwei, et al. Crack growth prediction and fatigue damageevaluation on wind turbine bladeacta energiae[J]. Solaris Sinica,2015,36(1):41-48.

[7] 張俊紅,楊碩,劉海,等. 裂紋參數(shù)對航空發(fā)動機葉片頻率轉(zhuǎn)向特性影響研究[J]. 振動與沖擊,2014, 33(20):7-11.

ZHANG Junhong,YANG Shuo,LIU Hai,et al. Influence of crack parameters on frequency veering characteristic of aero-engine blade[J].Journal of Vibration and Shock,2014,33(20):7-11.

[8] JUNG C, SAITO A, EPUREAN B I. Detection of cracks in mistuned bladed disks using reduced-order models and vibration data[J]. Journal of Vibration and Acoustics, 2012, 134(12):061010.

[9] SAITO A, CASTANIER M P, PIERRE C. Effects of a cracked blade on mistuned turbine engine rotor vibration[J]. Journal of Vibration and Acoustics, 2009, 131(6): 061006.

[10] KHANAM S, DUTT J K, TANDON N. Extracting rolling element bearing faults from noisy vibration signal using kalman filter[J]. Journal of Vibration and Acoustics, 2014, 136(6):031008.

[11] CHIU Y J, HUANG S C. The influence of a cracked blade on rotor’s free vibration[J]. Journal of Vibration and Acoustics, 2008, 130(5): 054502.

[12] 古瑩奎,承姿辛,朱繁瀧. 基于主成分分析和支持向量機的滾動軸承故障特征融合分析[J]. 中國機械工程,2015,28(20):2778-2787.

GU Yingkui, CHENG Zixin, ZHU Fanlong. Rolling bearing fault feature fusion based on PCA and SVM[J]. China Mechanical Engineering, 2015,28(20):2778-2787.

Fanbladecrackfaultdiagnosisbasedontheanalysisofpneumaticsignals

LI Shaohui1, CAI Limei2

(1. School of Mechanical and Electrical Engineering,Xuzhou College of Industrial Technology, Xuzhou 221140, China; 2. School of Information and Control Engineering, China University of Mining and Technology, Xuzhou 221116, China)

Based on the analysis of pneumatic signals obtained at fan outlet，a method for the dynamic detection of cracks in fan blades was proposed. The original pneumatic signals were collected under different conditions of the fan; and then decomposed and reconstructed by using the multi-resolution wavelet transform. The normalized energy in every frequency band was applied to composea six dimension characteristic vector. The principal components analysis (PCA) was used for the dimension reduction and feature selection. At last, the K-means clustering method was adopted to recognize the condition of the fan blades. The results show that pneumatic signals can reflect effectively the state change of fan blades; and the method can make a distinction between the normal and abnormal states of fan blades efficiently. It provides the foundation and method for the on-line inspection of fan blade cracks.

fan blade crack; fault diagnosis; pneumatic signal; wavelet transform; principal components analysis; K-means

TH165.3

A

10.13465/j.cnki.jvs.2017.19.034

江蘇省“青藍工程”資助項目；江蘇省高職院校高級訪問學(xué)者計劃項目

2016-01-08 修改稿收到日期：2016-08-01

黎少輝 男，博士，副教授，1974年9月生

蔡利梅 女，博士，副教授，1977年2月生