曲全鵬,曲海軍,張 強(qiáng)

(1.河南工程學(xué)院 工程訓(xùn)練中心,河南 鄭州 451191;2.河南理工大學(xué) 機(jī)械與動(dòng)力工程學(xué)院,河南 焦作 454003;3.河南睿智液壓設(shè)備有限公司,河南 鄭州 451191)

0 引 言

柱塞泵在運(yùn)行過程中發(fā)生故障時(shí),會(huì)形成微弱的特征信號(hào),并產(chǎn)生調(diào)制現(xiàn)象,從而淹沒在背景噪聲中。該現(xiàn)象顯著提高了柱塞泵故障特征的提取難度,從而更難以獲得其準(zhǔn)確的模式識(shí)別效果[1-4]。

相對(duì)于小波分解與EMD分解過程,變分模態(tài)分解不需要設(shè)置大量調(diào)節(jié)參數(shù),并且可以消除模態(tài)混疊和端點(diǎn)效應(yīng)的問題,使信號(hào)被分解成包含多種中心頻率的有效帶寬,因此,該方法被廣泛應(yīng)用到了信號(hào)處理領(lǐng)域[5-8]。陳東寧[9]從VMD模態(tài)分量中選擇了跟原始信號(hào)互相關(guān)系數(shù)達(dá)到0.3以上的IMF分量,實(shí)施了信號(hào)重構(gòu),通過測(cè)試發(fā)現(xiàn),該方法能夠?qū)S承故障進(jìn)行精確診斷。劉巖[10]按照譜峭度差異重構(gòu)了VMD分解形成的各分量,同時(shí)引入了MOMEDA算法,完成了對(duì)滾動(dòng)軸承的故障診斷。

在采用相關(guān)系數(shù)選擇法進(jìn)行處理時(shí),由于只獲得了少數(shù)分量,此時(shí)在最初發(fā)生故障的過程中形成的故障信號(hào)強(qiáng)度非常低,無法對(duì)這些信號(hào)進(jìn)行準(zhǔn)確診斷,有些特征信號(hào)也被判斷成噪聲信號(hào)而被去除。因此,利用單一尺度DE已不能從柱塞泵復(fù)雜振動(dòng)信號(hào)中準(zhǔn)確分辨故障信息,此時(shí)首先需要對(duì)其信號(hào)實(shí)施多尺度分析[11-13]。

目前的研究多是通過變分模態(tài)分解特征能量重構(gòu)法(VMD)來實(shí)現(xiàn)對(duì)故障的分析,但變分模態(tài)分解特征能量重構(gòu)法在實(shí)際使用過程中,存在準(zhǔn)確性不高的問題。

為了提高測(cè)試的準(zhǔn)確性,本文設(shè)計(jì)一種通過變分模態(tài)分解特征能量重構(gòu)法(VMD)和多尺度散布熵實(shí)現(xiàn)的柱塞泵滑靴磨損故障診斷方法,來分析在正常狀態(tài)與不同位置時(shí)柱塞泵滑靴端面的磨損狀態(tài)。

1 數(shù)學(xué)模型

1.1 VMD分解層數(shù)K確定方法

根據(jù)VMD算法簡(jiǎn)介可以發(fā)現(xiàn),以該算法對(duì)信號(hào)進(jìn)行處理需要先確定分解層數(shù)K。無論是EMD分析方法還是中心頻率觀察法,在進(jìn)行分析時(shí)需要參考前期的經(jīng)驗(yàn),耗費(fèi)大量時(shí)間,并且也不能保證其準(zhǔn)確性。因此,可以選擇能量變分模態(tài)分解(VMD)算法來實(shí)施分析,同時(shí)以能量收斂因子為判據(jù),來完成對(duì)K值自適應(yīng)分析,從而獲得更快的處理速率,并提高其準(zhǔn)確性[14-16]。

筆者將能量收斂因子表示成一定的形式,對(duì)原始信號(hào)先通過VMD分解獲得能量余量,再跟原始信號(hào)能量進(jìn)行比較[17]。

其中,能量收斂因子為相鄰兩分解層數(shù)能量比的差值,其表達(dá)式如下:

(1)

式中:f—原始信號(hào);uk—第k(k=1,2,…,K)個(gè)模態(tài)函數(shù);K—分解層數(shù)。

1.2 特征能量占比VMD重構(gòu)(VMD)

為了發(fā)揮通過VMD方法獲取的IMF信息的功能,防止因?yàn)橹贿x中其中部分相關(guān)系數(shù),或出現(xiàn)高峭度IMF參數(shù)二導(dǎo)致信號(hào)重構(gòu)過程中的微弱故障信號(hào)去除問題,筆者設(shè)計(jì)了一種建立在特征能量占比(FER)基礎(chǔ)上的信號(hào)重構(gòu)方法[18]。

其具體計(jì)算步驟如下:

(1)假定VMD分解得到的K個(gè)IMF信號(hào)序列是x=(x1,x2,…,xK),之后計(jì)算得到各IMF的Fk。

將FER表示為Hilbert包絡(luò)譜包含的前h倍頻特征頻率能量與總能量之比,將該比值作為判斷特征信息的貢獻(xiàn)度,即:

(2)

式中:Eh—第k個(gè)IMF的Hilbert包絡(luò)譜特征頻率在h倍頻處對(duì)應(yīng)的累積能量。

(2)統(tǒng)計(jì)每個(gè)FER的模態(tài)占比。

其表達(dá)式為:

(3)

(3)計(jì)算IMF歸一化后的重構(gòu)權(quán)重β。

即:

(4)

(4)計(jì)算重構(gòu)信號(hào)。

即:

(5)

VMD多尺度散布熵故障診斷流程如圖1所示。

圖1 故障診斷基本流程圖

2 信號(hào)收集以及分解、重構(gòu)

2.1 信號(hào)收集

在柱塞泵保持正常運(yùn)行狀態(tài),與滑靴端面達(dá)到0.1 mm、0.2 mm以及0.3 mm磨損程度時(shí),筆者依次采集A10VS045型產(chǎn)生的的振動(dòng)信號(hào),控制采樣頻率為24 000 Hz,持續(xù)采樣0.2 s,共采樣4 800點(diǎn),分別對(duì)各狀態(tài)收集60組樣本。

數(shù)據(jù)采集儀為MI-7016型。

信號(hào)采集方案如圖2所示。

圖2 柱塞泵磨損信號(hào)采集方案1—電動(dòng)機(jī);2—柱塞泵;3—加速度計(jì);4—過濾器;5—壓力表;6—溢流閥;7—油箱

將系統(tǒng)主油路壓力設(shè)定在10 MPa,同時(shí)控制電機(jī)轉(zhuǎn)速為1 500 r/min;共包含9個(gè)柱塞數(shù),通過計(jì)算獲得柱塞振動(dòng)基頻為225 Hz。

加速度傳感器沿z方向產(chǎn)生的通道故障信號(hào)表現(xiàn)出最高峭度值[19],該結(jié)果說明柱塞在工作期間發(fā)生滑靴磨損引起斜盤沖擊振動(dòng),是通過柱塞、滑靴以及缸體被傳輸?shù)街玫亩松w部位,這跟之前振動(dòng)作用機(jī)制與故障信號(hào)傳遞路徑一致,因此,可以分析該通道信號(hào)。

4種狀態(tài)信號(hào)的時(shí)域變化情況如圖3所示。

圖3 4種狀態(tài)信號(hào)時(shí)域圖

圖3中,信號(hào)具有典型的波動(dòng)特性,可以作為基礎(chǔ)信號(hào)進(jìn)行后續(xù)研究;而且不能從時(shí)域圖內(nèi)準(zhǔn)確分開4種狀態(tài),因此,需要對(duì)信號(hào)進(jìn)行VMD分解和重構(gòu)。

2.2 信號(hào)VMD分解和重構(gòu)

針對(duì)各IMF分別計(jì)算特征能量占比Fk,柱塞與轉(zhuǎn)軸振動(dòng)基頻分別為225 Hz與25 Hz,前者相對(duì)后者發(fā)生顯著增大,因此,Eh按照上述特征頻率的前8倍頻累積能量進(jìn)行計(jì)算。

接著計(jì)算IMF重構(gòu)權(quán)重βk,同時(shí)計(jì)算歸一化重構(gòu)權(quán)重。

重構(gòu)權(quán)重計(jì)算結(jié)果如表1所示。

表1 重構(gòu)權(quán)重計(jì)算結(jié)果

對(duì)表1中數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì),得到以下重構(gòu)信號(hào):

xFinial=0.763 1x1+x2+0.867 2x3+0.831 4x4+0.947 3x5+0.702 1x6+0.823 6x7

(6)

式中:{xi,i=1,2,…,7}—IMF分量。

原始信號(hào)與VMD重構(gòu)信號(hào)Hilbert包絡(luò)圖如圖4所示。

圖4 原始信號(hào)與VMD重構(gòu)信號(hào)Hilbert包絡(luò)圖

圖4中,與原始信號(hào)進(jìn)行比較可知,VMD重構(gòu)信號(hào)中高頻噪音成分發(fā)生了明顯降低,因此,可以通過VMD將噪音高頻分量有效剔除。

3 結(jié)果分析

3.1 特征提取結(jié)果分析

筆者對(duì)各狀態(tài)下的多尺度散布熵變化規(guī)律進(jìn)行分析,同時(shí)提取得到有效尺度散布熵,并將其作為故障特征向量。

筆者以滑靴磨損為0.05 mm的條件作為研究對(duì)象,以尺度因子scale=10,測(cè)試了4個(gè)狀態(tài)下的不同時(shí)間尺度MDE值。

4種狀態(tài)MDE值結(jié)果如圖5所示。

圖5 4種狀態(tài)MDE值

圖5中,與正常MDE相比,不同程度的滑靴磨損后，其振動(dòng)信號(hào)MDE均表現(xiàn)出明顯的降低變化,表明該方法對(duì)處理振動(dòng)信號(hào)是有效的;逐漸增加時(shí)間尺度之后,可以促進(jìn)粗?；蛄邪l(fā)生隨機(jī)性的降低,并減小復(fù)雜度,這使得4種狀態(tài)下MDE都出現(xiàn)了減小的結(jié)果,同時(shí)獲得了更小的差異;正常信號(hào)到第2時(shí)間尺度時(shí)出現(xiàn)了MDE的峰值,在其余各狀態(tài)下都是第1時(shí)間尺度。

VMD重構(gòu)信號(hào)峰值多尺度散布熵結(jié)果如圖6所示。

圖6 VMD重構(gòu)信號(hào)峰值多尺度散布熵

圖6中,正常信號(hào)達(dá)到了最高M(jìn)DE值,說明正常信號(hào)含有最復(fù)雜的成分;其余3種滑靴磨損故障信號(hào)都表現(xiàn)為隨故障程度增大發(fā)生了MDE值降低的現(xiàn)象,說明故障程度增大后,形成了更加規(guī)律的變化過程;同時(shí)發(fā)現(xiàn),4種狀態(tài)都非常便于區(qū)分。

從4種狀態(tài)VMD重構(gòu)信號(hào)中提取得到MDE值,并將其作為故障特征向量。

為了對(duì)VMD優(yōu)越性開展驗(yàn)證,計(jì)算得到的VMD相關(guān)系數(shù)重構(gòu)信號(hào)MDE參數(shù)結(jié)果如圖7所示。

圖7 VMD相關(guān)系數(shù)重構(gòu)信號(hào)峰值多尺度散布熵

圖7中,通過測(cè)試可知,在正常狀態(tài)和滑靴磨損達(dá)到0.10 mm時(shí)對(duì)應(yīng)的VMD相關(guān)系數(shù)重構(gòu)信號(hào)MDE都保持穩(wěn)定狀態(tài);在其余2種狀態(tài)下則發(fā)生了較大波動(dòng),并存在相互混淆現(xiàn)象,不能準(zhǔn)確反饋故障程度變化特征。

3.2 模式識(shí)別結(jié)果分析

為定量評(píng)價(jià)采用上述特征提取方法進(jìn)行分類處理時(shí)引起的實(shí)際效果變化,筆者按照隨機(jī)的形式從不同狀態(tài)下選擇得到30組訓(xùn)練樣本,經(jīng)過訓(xùn)練后再對(duì)剩下的20組樣本進(jìn)行測(cè)試,再利用MDE完成模式識(shí)別。

不同特征提取方法ELM分類結(jié)果如表2所示。

表2 不同特征提取方法ELM分類結(jié)果

表2中,采用本文方法達(dá)到了98.1%的分類準(zhǔn)確率,相對(duì)于VMD相關(guān)系數(shù)重構(gòu)法的分類準(zhǔn)確率提升了近8%。

同時(shí),該方法運(yùn)行時(shí)間與其他方法相近。相對(duì)于其他方法,采用所提方法診斷柱塞泵滑靴磨損故障時(shí),獲得了更快的分類速率與更高的準(zhǔn)確性。

不同分類器識(shí)別結(jié)果如表3所示。

表3 不同分類器識(shí)別結(jié)果

表3中,VMD-MDE相對(duì)SVM的訓(xùn)練時(shí)間縮短了約11%,同時(shí)測(cè)試精度提升了約17%。并且,SVM需要進(jìn)行參數(shù)調(diào)節(jié),顯著增加了處理時(shí)間。

綜上所述,與SVM方法相比較,VMD-MDE方法具備更快分類速度與更高精度,能夠保障對(duì)柱塞泵磨損振動(dòng)信號(hào)的故障診斷。

4 結(jié)束語

針對(duì)通過變分模態(tài)分解特征能量重構(gòu)法(VMD)來實(shí)現(xiàn)對(duì)故障的分析時(shí)存在準(zhǔn)確性不高的問題,筆者設(shè)計(jì)了一種建立在特征能量占比(FER)基礎(chǔ)上的信號(hào)重構(gòu)方法,提出了通過變分模態(tài)分解特征能量重構(gòu)法(VMD)和多尺度散布熵實(shí)現(xiàn)的柱塞泵滑靴磨損故障診斷方法;并通過測(cè)試數(shù)據(jù)對(duì)仿真結(jié)果進(jìn)行了驗(yàn)證。

研究結(jié)果表明:

(1)逐漸增加時(shí)間尺度的過程中,粗?；蛄械碾S機(jī)性和復(fù)雜性都明顯下降。故障程度增大后,形成了更加規(guī)律的變化過程;

(2)相對(duì)于其他方法,采用所提方法診斷柱塞泵滑靴磨損故障時(shí)獲得了更快的分類速率與更高的準(zhǔn)確性。VMD-MDE相對(duì)SVM的訓(xùn)練時(shí)間縮短了11%,同時(shí)測(cè)試精度提升了17%。

本研究對(duì)提高柱塞泵磨損振動(dòng)信號(hào)提取及故障診斷具有一定的借鑒價(jià)值。但由于不同類型故障可以具備相同類型的故障特征頻率,對(duì)柱塞泵復(fù)合故障類型進(jìn)行診斷研究值得進(jìn)一步探索。