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        MOMED和雙譜熵在液壓泵退化特征提取中的應(yīng)用

        2019-10-21 06:17:50田再克李洪儒王衛(wèi)國(guó)
        振動(dòng)工程學(xué)報(bào) 2019年4期
        關(guān)鍵詞:液壓泵故障診斷

        田再克 李洪儒 王衛(wèi)國(guó)

        摘要: 針對(duì)液壓泵振動(dòng)信號(hào)通常具有非線性強(qiáng)和信噪比低的特點(diǎn),提出了一種基于多點(diǎn)最優(yōu)最小熵解卷積(Multipoint Optimal Minimum Entropy Deconvolution, MOMED)和雙譜熵(Bispectral Entropy)的液壓泵退化特征提取方法。首先針對(duì)最小熵解卷積(Minimum Entropy Deconvolution, MED)降噪效果受濾波器長(zhǎng)度和迭代次數(shù)影響的問(wèn)題,提出了一種多點(diǎn)最優(yōu)最小熵解卷積(MOMED)降噪方法,并利用MOMED對(duì)液壓泵原始振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行處理,以降低原始信號(hào)中干擾成分的影響;然后采用雙譜分析提取雙譜熵作為退化特征,以提高對(duì)液壓泵退化狀態(tài)的反映能力;最后,通過(guò)對(duì)液壓泵性能退化試驗(yàn)實(shí)測(cè)振動(dòng)信號(hào)的應(yīng)用分析,驗(yàn)證了該方法的有效性。

        關(guān)鍵詞: 故障診斷; 液壓泵; 雙譜分析; 退化狀態(tài)識(shí)別; MOMED

        中圖分類(lèi)號(hào): TH165+.3; TN911.7 文獻(xiàn)標(biāo)志碼: A 文章編號(hào): 1004-4523(2019)04-0730-09

        DOI:10.16385/j.cnki.issn.1004-4523.2019.04.021

        引 言

        液壓泵是整個(gè)液壓系統(tǒng)的“心臟”,其性能好壞不僅直接影響液壓系統(tǒng)的可靠性,甚至對(duì)整個(gè)系統(tǒng)的安全運(yùn)行產(chǎn)生決定性的影響[1]。退化狀態(tài)識(shí)別是實(shí)現(xiàn)液壓泵故障預(yù)測(cè)的關(guān)鍵,由于液壓泵振動(dòng)信號(hào)往往受到流體壓縮性、泵源與伺服系統(tǒng)的流固耦合作用以及自身固有機(jī)械振動(dòng)的影響,呈現(xiàn)出非線性、非平穩(wěn)、非高斯的特點(diǎn),使得傳統(tǒng)線性信號(hào)處理方法很難準(zhǔn)確識(shí)別液壓泵的退化狀態(tài)[2-3]。因此,有必要尋求一種有效的液壓泵退化特征提取方法,以滿足液壓泵故障預(yù)測(cè)的需要。

        最小熵解卷積最早由Wiggins提出[4],用于地震數(shù)據(jù)處理,提取數(shù)中的突變成分,通過(guò)迭代更新濾波器使信號(hào)恢復(fù)原本的簡(jiǎn)單形狀。唐力偉等利用MED方法對(duì)快速譜峭度(Fast Spectral Kurtosis, FSK)方法進(jìn)行改進(jìn),有效提取了滾動(dòng)軸承的微弱故障信號(hào)[5]。在MED的基礎(chǔ)上,Sawalhi等引入AR模型,將AR模型與MED結(jié)合,用于機(jī)械振動(dòng)信號(hào)的處理[6]。McDonald等則引入周期信息提出了最大相關(guān)峭度解卷積算法(Maximum Correlated Kurtosis Deconvolution,MCKD)[7],以相關(guān)峭度為評(píng)價(jià)指標(biāo),充分考慮了信號(hào)所含沖擊成分的周期特性,可通過(guò)迭代過(guò)程實(shí)現(xiàn)解卷積運(yùn)算,突出信號(hào)中被強(qiáng)烈噪聲所掩蓋的連續(xù)脈沖。

        高階譜分析方法是近年來(lái)信號(hào)處理領(lǐng)域中涌現(xiàn)出來(lái)的一種新的數(shù)學(xué)工具,與傳統(tǒng)的信號(hào)處理方法不同,它可進(jìn)行非高斯信號(hào)處理[8-9]。雙譜是三階累積量的二次傅里葉變換,它保留了信號(hào)的相位信息,可以定量描述信號(hào)中與故障密切聯(lián)系的非線性相位耦合。本文在雙譜分析的基礎(chǔ)上,引入信息熵的概念,建立雙譜熵模型,提取雙譜熵作為液壓泵退化特征參量。

        本文針對(duì)液壓泵退化特征提取問(wèn)題,提出了基于多點(diǎn)最優(yōu)最小熵解卷積(MOMED)和雙譜熵相結(jié)合的退化特征提取方法。該方法首先利用MOMED對(duì)液壓泵振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行處理,以減少干擾成分的影響;然后對(duì)處理后的數(shù)據(jù)進(jìn)行雙譜分析,提取雙譜熵作為退化特征量,通過(guò)仿真和實(shí)驗(yàn)信號(hào)對(duì)其液壓泵特征提取進(jìn)行了驗(yàn)證。

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