張 帥 嚴(yán)如奇 陸俊杰 丁雪興

(1.蘭州理工大學(xué)石油化工學(xué)院 甘肅蘭州 730050；2.浙江大學(xué)寧波理工學(xué)院 浙江寧波 315100)

干氣密封作為旋轉(zhuǎn)機(jī)械軸端密封的重要部件，具有工作壽命長、泄漏少、適應(yīng)性強(qiáng)、可靠性高等優(yōu)點，在石化行業(yè)、核電、機(jī)械、航天等重要領(lǐng)域應(yīng)用廣泛[1]。干氣密封在啟停階段以及加工制造、裝配和工作環(huán)境等因素[2]，可能導(dǎo)致密封面接觸。而密封面的摩擦沖擊會導(dǎo)致密封面過度摩擦、發(fā)熱和磨損，從而導(dǎo)致密封失效，縮短密封壽命，因而對干氣密封工作狀態(tài)進(jìn)行監(jiān)測具有重要意義。

國內(nèi)外學(xué)者對干氣密封端面摩擦信號的采集大都基于聲發(fā)射技術(shù)，并在此基礎(chǔ)上研究了干氣密封的摩擦行為。HUANG、FAN等[3-4]使用聲發(fā)射(AE)方法研究了干氣密封端面之間的摩擦行為，利用均方根值的變化規(guī)律反映密封的狀態(tài)演變。TOWSYFYAN等[5]研究了機(jī)械密封常見故障的聲發(fā)射信號，使用時域和頻域分析方法處理采集的數(shù)據(jù)，并對機(jī)械密封的不同故障進(jìn)行分類，取得了滿意的結(jié)果。LI等[6]建立機(jī)械密封的數(shù)學(xué)退化模型并利用聲發(fā)射傳感器實現(xiàn)金剛石涂層機(jī)械密封剩余使用壽命的預(yù)測。張爾卿等[7]利用聲發(fā)射技術(shù)實現(xiàn)了對機(jī)械密封端面接觸狀態(tài)的監(jiān)測并能準(zhǔn)確識別動靜環(huán)間的接觸狀態(tài)和摩擦形式。LI等[8]采用聲發(fā)射監(jiān)測技術(shù)監(jiān)測機(jī)械密封端面的接觸狀態(tài)，利用粒子濾波和支持向量機(jī)方法對特征進(jìn)行分類。

振動信號含有反映摩擦狀態(tài)和摩擦學(xué)特征的信息，然而由于受到電機(jī)、軸承、環(huán)境等外部因素的干擾，采集的信號還需進(jìn)一步降噪處理后才能進(jìn)行后續(xù)的分析。許多學(xué)者對采集的機(jī)械密封振動信號進(jìn)行了降噪研究。胡龍飛等[9]定量分析寬峰比得出噪聲分量，結(jié)合CEEMD和改進(jìn)小波閾值的降噪方法，最后進(jìn)行分量重構(gòu)。石大磊等[10]提出粒子濾波(PF)和基于互補(bǔ)集合經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解(CEEMD)相結(jié)合的降噪方法(CEEPF法)，對原始信號分別進(jìn)行CEEMD小波閾值、標(biāo)準(zhǔn)粒子濾波、CEEPF降噪，發(fā)現(xiàn)新的降噪方法降噪效果更好。張思聰?shù)萚11]運(yùn)用小波閾值降噪技術(shù)，從采集的機(jī)械密封振動信號中提取了能夠反映運(yùn)行狀態(tài)的信號。信號降噪還應(yīng)用在其他領(lǐng)域，如梁士通和馬潔[12]提出基于最大二階循環(huán)平穩(wěn)盲解卷積(CYCBD)和自適應(yīng)噪聲完全集合經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解(CEEMDAN)的軸承微小故障診斷方法，獲得良好的降噪效果。紀(jì)俊卿等[13]提出一種自適應(yīng)的小波閾值函數(shù)來對滾動軸承故障信號進(jìn)行降噪，結(jié)果表明該方法可以更好地去除噪聲。趙小惠等[14]提出了自適應(yīng)噪聲完備經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解算法，結(jié)合SG平滑濾波進(jìn)行信號重構(gòu)實現(xiàn)電機(jī)軸承信號降噪。CHEN等[15]提出小波閾值去噪和自適應(yīng)噪聲能量熵完全集成經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解(CEEMDAN)的診斷方法，對去噪后的信號進(jìn)行CEEMDAN分解，得到多組本征模函數(shù)(IMF)，并結(jié)合相關(guān)系數(shù)和方差貢獻(xiàn)率進(jìn)行特征向量的選擇，消除虛假特征分量。BABOURI 等[16]提出自適應(yīng)噪聲的完全集成經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解(CEEMDAN)以及優(yōu)化小波多分辨分析(OWMRA)和希爾伯特變換的混合方法，該方法已應(yīng)用于機(jī)械故障模擬器的信號測量。

聲發(fā)射技術(shù)具有靈敏度高、頻帶范圍寬、信號特征頻率明顯并可進(jìn)行動態(tài)無損檢測等優(yōu)點，因此大多學(xué)者采用聲發(fā)射技術(shù)監(jiān)測干氣密封的摩擦狀態(tài)。但聲發(fā)射信號因靈敏度過高含有大量背景及環(huán)境噪聲，以及其他機(jī)械部件(電機(jī)、軸承)振動信號，頻帶范圍寬且僅有一維信號，信號剝離困難。除了聲發(fā)射信號，還可以采用加速度信號進(jìn)行監(jiān)測，加速度信號由于包含3個正交方向的振動分量，因此對信號的有效識別與評價具有一定的優(yōu)勢。然而當(dāng)前用加速度信號進(jìn)行干氣密封摩擦學(xué)特性的研究還較為鮮見。本文作者以干氣密封啟停階段加速度信號為研究對象，運(yùn)用CEEMDAN(自適應(yīng)噪聲的完全集合經(jīng)驗?zāi)B(tài)分析)與ICA(獨立成分分析)相結(jié)合的信號降噪方法，完成了對原始信號的降噪。為驗證該算法的可行性和有效性，利用干氣密封試驗臺加速度信號進(jìn)行算法分析驗證，為今后干氣密封故障診斷提供一定的理論支持。

1 算法基本原理

1.1 CEEMDAN算法

CEEMDAN算法是在經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解(EMD)和集成經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解(EEMD)基礎(chǔ)上，通過改進(jìn)得到的一種非線性、非平穩(wěn)信號分析算法。其主要思想是原始信號在進(jìn)行EMD分解中的特定時期加入高斯白噪聲，而添加的特定白噪聲可以在EMD分解時相互抵消，從而避免IMF分量中含有殘留噪聲，具有自適應(yīng)性，提高對非線性信號的分解能力，降低重構(gòu)誤差[17]。其分解步驟如下：

(1)構(gòu)造信號X(t)：

X(t)=x(t)+ε0ωi(t)

(1)

式中：x(t)為原始信號；X(t)為加入白噪聲后的信號；ωi(t)(i=1,2，…，N)為白噪聲。

(2)對信號X(t)進(jìn)行EMD分解，得到的第一階分量如下：

(2)

(3)得到第一階分量后計算唯一的殘余分量如下：

r1(n)=x(n)-IMF1(n)

(3)

(4)通過得到的r1(n)，再次分解獲得第二階IMF。

(4)

式中:Ej(·)為第j階分量。

(5)從j=2,3,…,計算出第j階殘余分量來獲得j+1階模態(tài)分量，則第j個殘余信號分量和IMF表示為

rj(n)=rj-1(n)-IMFn(n)

(5)

(6)

(6)重復(fù)上述步驟，直至殘余信號的極值點個數(shù)不超過2個為止。在算法結(jié)果分解后，可以獲得j階IMF分量，通過IMF最終殘余信號可表示為

(7)

最終，經(jīng)過分解后原始信號可以表示為

(8)

1.2 獨立成分分析(ICA)

獨立成分分析法(ICA)是一種常見的盲源分離方法，在多個源信號和傳輸通道參數(shù)未知的情況下，通過觀測信號來估計源信號，從而將源信號恢復(fù)。分離模型如圖1所示。

圖1 ICA分離模型

s(t)=[s1(t),s2(t),…,sn(t)]是由多源信號組成的N維信號，s(t)是其分量，這些分量都是相互獨立的[18]。

經(jīng)x(t)=As(t)， 源信號通過混疊系統(tǒng)A得到觀測信號，x(t)=[x1(t),x2(t),…,xm(t)]，ICA就是在s(t)和A均為未知的情況下，求解解混系統(tǒng)W，通過W從觀測信號中得出源信號s(t)的估計y。

1.3 模糊熵

對原始信號進(jìn)行CEEMDAN分解后進(jìn)行主成分分析，然后通過模糊熵值判斷可以尋找出相對有價值信號熵值更低的規(guī)律噪聲。而模糊熵具有抗噪能力強(qiáng)、穩(wěn)定性好的特點[19]，因此文中利用模糊熵作為噪聲和有效信號的判定準(zhǔn)則。通過模糊熵算法，可以得出各個信號源的模糊熵。模糊熵的計算步驟如下：

(1)長度為N的時間序列m維的向量為

(9)

式中：i=1,2,…，N-m+1，

(10)

[x(i+k)-u(j)]·

(11)

式中：i、j=1,2,…,N-m+1且i≠j。

(12)

(4)定義平均相似度函數(shù)即

(13)

(5)同理，對m+1維重復(fù)上述步驟得到Φm+1(r)。

(6)時間序列的模糊熵定義為

FuzzyEn(m,r,N)=lnΦm(r)-lnΦm+1(r)

(14)

式中：m為相空間維數(shù)；r為相似容限；N為數(shù)據(jù)長度。

計算出各個分量的模糊熵值后通過文獻(xiàn)[20]中的閾值判別式進(jìn)行噪聲分量判定，如下所示：

定義變量k滿足1

Φ(k+1)-Φ(k)<Φ(k)-Φ(k-1)

(15)

式中：Φ(k)表示k分量的熵值;[N/2]表示不大于[N/2]的最大整數(shù)。

若存在k滿足式(15)，則k取滿足條件的最小整數(shù)，排序前k個熵值對應(yīng)的ICA分量判定為噪聲分量，進(jìn)行置零濾除。

1.4 降噪評價指標(biāo)

采用2種評價指標(biāo)對響應(yīng)信號的去噪效果進(jìn)行評價。其中信噪比值越高，表示其降噪效果越好；均方根誤差值越小，表示其降噪重構(gòu)精度越高。

信噪比(SNR):

(16)

均方根誤差(RMSE):

(17)

2 實驗研究

2.1 實驗臺與測試系統(tǒng)

干氣密封試驗臺如圖2所示，主要由4部分組成，分別是傳動系統(tǒng)、供氣系統(tǒng)、密封系統(tǒng)和測試系統(tǒng)。其中傳動系統(tǒng)由軸承箱、電機(jī)組成，其轉(zhuǎn)速為0～3 000 r/min。供氣系統(tǒng)是由壓縮機(jī)、壓力表、流量計、鋼管等組成，實驗介質(zhì)采用經(jīng)過過濾的壓縮空氣，其進(jìn)氣溫度為室溫。測試實驗是在CYTYF015C干氣密封試驗臺上進(jìn)行,試驗軸向力小于等于15 kN，測取的試驗參數(shù)分別為密封腔壓力、泄漏量、加速度。

圖2 干氣密封試驗臺

實驗密封系統(tǒng)主要由雙端面干氣密封試件組成，其動、靜環(huán)材料均為碳化硅(SiC)。其結(jié)構(gòu)如圖3所示。

圖3 實驗件

測試系統(tǒng)由傳感器、數(shù)據(jù)采集卡、計算機(jī)和機(jī)械密封振動摩擦測試儀組成。傳感器采用型號為YSV2303S的加速度傳感器(X方向為密封面徑向，Y方向為密封面垂直方向，靈敏度為100 mV/g)。采用MPS-140401-M采集卡，采集卡有4個同步的信號采集通道，具有多通道、高采樣率、低噪聲、同步性和連續(xù)不間斷等優(yōu)點。采集卡采樣頻率為64 000 Hz，與支持Win10系統(tǒng)的軟件編程組成了摩擦振動信號測試系統(tǒng)。采集卡及測試系統(tǒng)安裝如圖4所示。

圖4 采集卡及測試系統(tǒng)安裝

2.2 實驗原理與方法

由于密封環(huán)端面的間隙僅有幾微米，因此氣膜的變化會影響動靜環(huán)端面的摩擦和泄漏量的變化，所以測量難度極大。針對此類問題，實驗采取了相應(yīng)的抗干擾措施減少干擾磁場的影響，如：縮短傳輸導(dǎo)線的長度、所有傳感器導(dǎo)線采用高密屏蔽銅網(wǎng)。

實驗前對試驗機(jī)進(jìn)行調(diào)試，設(shè)定運(yùn)行時間10 min。實驗開始后通過變頻器調(diào)節(jié)運(yùn)行轉(zhuǎn)速，利用閥門開度控制試驗壓力，參數(shù)調(diào)整好后打開加速度信號采集器開關(guān)采集數(shù)據(jù)并保存。

實驗工況根據(jù)實際條件選取5個轉(zhuǎn)速與6個試驗壓力進(jìn)行正交試驗。實驗轉(zhuǎn)速分別取500、1 000、1 500、2 000、2 500 r/min，固定一組轉(zhuǎn)速后實驗壓力從0.2 MPa提升，每次提升0.2 MPa，直到1.2 MPa為止，合計共30組數(shù)據(jù)。

具體操作步驟如下：

(1)保持密封腔壓力為0.2 MPa，啟動變頻器，使設(shè)備主軸轉(zhuǎn)速勻速提升至500 r/min，運(yùn)行10 min并記錄該過程的加速度信號;

(2)依次調(diào)節(jié)實驗工況轉(zhuǎn)速直到2 500 r/min為止，并記錄相應(yīng)過程的加速度信號;

(3)重復(fù)步驟(1)和(2)，將實驗壓力保持為給定的工況壓力直到1.2 MPa為止，并記錄過程的加速度信號。

3 結(jié)果分析與討論

3.1 降噪模型

文中提出的基于CEEMDAN-ICA的干氣密封振動信號降噪方法具體步驟如下：

步驟1:通過干氣密封試驗臺采集加速度信號；

步驟2:對加速信號進(jìn)行CEEMDAN分解，得到n階IMF分量；

步驟3:對步驟2中的IMF分量進(jìn)行ICA分析，并計算各分量的模糊熵值；

步驟4:根據(jù)文獻(xiàn)[20]提出的閾值判別式，將不符合判別式的分量置零，并與符合判別式的分量進(jìn)行ICA逆變換得到新的IMF分量；

步驟5:將新的IMF分量進(jìn)行重構(gòu)，得到降噪后的信號。

算法流程圖如圖5所示，文中的算法是在MATLAB2019(b)中實現(xiàn)，實驗室計算機(jī)CPU：i7-9700K；顯卡：GTX1650；內(nèi)存：32 G。

圖5 算法流程

3.2 數(shù)據(jù)處理

為了檢測和驗證CEEMDAN與ICA相結(jié)合降噪技術(shù)的可行性、有效性,選取壓力為0.8 MPa，轉(zhuǎn)速為1 500 r/min的工況下干氣密封試驗臺所采集到的加速度信號，進(jìn)行試驗數(shù)據(jù)分析，實驗中采集的原始信號波形如圖6所示。

圖6 原始信號波形

按照文中提出的方法，首先進(jìn)行CEEMDAN分解，得到14個IMF分量，其原始信號分解如圖7所示。然后將IMF分量做ICA變換，最大程度地保留信號的有效成分，變換后的獨立分量如圖8所示。

圖7 CEEMDAN分解后各分量

圖8 ICA分解后各分量

通過對干氣密封加速度信號進(jìn)行CEEMDAN分解及ICA主成分分析后，計算各個分量的熵值如表1所示。

表1 各分量及熵值

根據(jù)文中判別式(15)結(jié)合表1數(shù)據(jù)可以計算出：

當(dāng)k=2時：

Φ(3)-Φ(2)>Φ(2)-Φ(1)

(18)

所以IC2分量不滿足判別式而判定為噪聲分量。

當(dāng)k=3時：

Φ(4)-Φ(3)<Φ(3)-Φ(2)

(19)

所以IC3分量滿足判別式而判定為非噪聲分量。同理，除了IC5其余分量均滿足閾值判別式。因此將IC2、IC5分量置零，然后通過ICA逆變換得出降噪后的信號。

3.3 實驗結(jié)果及分析

選取干氣密封運(yùn)行信號的10 000個采樣點作為分析數(shù)據(jù)，進(jìn)行10次降噪實驗并計算信噪比和均方根誤差的平均值。為了比較去噪效果，文中還對實驗數(shù)據(jù)分別使用CEEMDAN+WT[12]、EEMD+ICA[21]、EEMD+WT[22]等方法進(jìn)行降噪處理，結(jié)果如表2所示。

表2 各方法評價結(jié)果

CEEMDAN+WT是將集合經(jīng)驗?zāi)B(tài)法和小波閾值降噪相結(jié)合的降噪方法，通過CEEMDAN重組后的信號利用相關(guān)系數(shù)識別出有效的IMFs，同時利用不同小波基進(jìn)行閾值降噪，其降噪結(jié)果的優(yōu)劣取決于小波基的選擇。EEMD+WT方法采用EEMD算法對監(jiān)測信號進(jìn)行分解，通過雙重判定原則篩選重構(gòu)IMF分量，然后針對分解重構(gòu)后的殘余白噪聲進(jìn)行二次降噪。EEMD+ICA方法首先利用FastICA方法對原始信號進(jìn)行分離，再結(jié)合EEMD對各個分量進(jìn)行分解，然后計算其對應(yīng)的各個IMF的歸一化能量與歸一化相關(guān)系數(shù)，選取滿足對應(yīng)閾值要求的有效IMF進(jìn)行重構(gòu)，得到降噪后振動信號。

從表2可以看出，文中提出的方法降噪后的 SNR值為28.427 dB，RMSE值為0.348,表明該降噪方法最優(yōu)。在強(qiáng)制降噪方法中，CEEMDAN+ICA方法信噪比EEMD+ICA方法高出約3.8 dB，均方根誤差降低了5%，表明CEEMDAN方法要優(yōu)于EEMD方法并具有更好的信噪分離效果和良好的自適應(yīng)性，能有效地解決模態(tài)混疊問題，EEMD雖然也可改善模態(tài)混疊，但僅經(jīng)過有限次數(shù)的集成平均，重構(gòu)信號中依然有殘余白噪聲，所以降噪效果欠佳。而在噪聲分量選擇方面，CEEMDAN+ICA方法信噪比比CEEMDAN+WT方法高出約9.5 dB，均方根誤差降低了66%，表明ICA方法也要明顯優(yōu)于WT方法，WT方法對高信噪比信號較為有效，當(dāng)信噪比較低時，在噪聲主導(dǎo)的區(qū)域，小波基的搜索是為了表述噪聲，并不利于去噪。ICA方法假設(shè)各個信號源相互獨立并實現(xiàn)原始信號的特征分離，能更好地實現(xiàn)信號降噪。

將原始信號和降噪后信號的時域圖進(jìn)行對比，如圖9所示，可以看出文中所提方法有效剔除了原始信號中的雜亂無章的噪聲分量，證明了該方法的有效性。

圖9 降噪后結(jié)果

4 結(jié)論

(1)針對干氣密封振動信號難以從噪聲中分離出來的問題，結(jié)合CEEMDAN與ICA的方法，建立了干氣密封振動信號降噪模型。對實驗采集的振動信號的降噪處理結(jié)果表明，文中提出的方法相比其他同類方法具有較好的降噪效果。

(2)引入模糊熵值作為判斷噪聲分量的依據(jù)，模糊熵值的變化趨勢可反映非線性序列的信息，并能有效去除噪聲分量且保留有效分量。

(3)以加速度信號為基礎(chǔ)的振動特征識別與評價，為今后干氣密封的故障診斷提供了一種新的途徑。