朱廣賀，朱智強(qiáng)，李 娟

(新疆師范大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)技術(shù)學(xué)院，新疆 烏魯木齊 830054)

0 引言

當(dāng)前，電力、交通和航空航天等領(lǐng)域的發(fā)展均離不開機(jī)械設(shè)備。很多機(jī)械設(shè)備的工作環(huán)境相對(duì)惡劣，且長(zhǎng)期處在工作狀態(tài)，機(jī)械構(gòu)件故障會(huì)造成設(shè)備異常振動(dòng)或者出現(xiàn)噪聲，嚴(yán)重則會(huì)影響設(shè)備的正常運(yùn)行[1]?？紤]到各種影響因素，機(jī)械設(shè)備在發(fā)生故障過程中，其振動(dòng)信號(hào)通常呈現(xiàn)出非線性和非平穩(wěn)性，特別是設(shè)備早期的故障信號(hào)比較微弱，精準(zhǔn)識(shí)別及診斷非常困難[2-3]。綜上，分析并研究高效的機(jī)械設(shè)備信號(hào)去噪和故障信號(hào)增強(qiáng)方法，同時(shí)盡量保留可利用信號(hào)，對(duì)于設(shè)備微弱故障信號(hào)提取和故障診斷而言意義重大。

祝勇仁等[4]將蟻群聚類法用在某個(gè)乙烯廠離心式壓縮機(jī)故障信號(hào)提取與故障診斷中，得到了良好的運(yùn)行效果，但精確性有待提升。舒文婷等[5]針對(duì)機(jī)械復(fù)合型故障振動(dòng)信號(hào)具備的非線性與非平穩(wěn)性等特點(diǎn)，提出GP-SSD的特征提取法，其缺點(diǎn)為主觀選擇嵌入維數(shù)。唐貴基等[6]將迭代能量算子引入至機(jī)械故障提取和診斷中，該方法能夠在一定程度上滿足故障識(shí)別的要求，但也存在故障診斷精確性待優(yōu)化的問題。

和傳統(tǒng)壓縮機(jī)比較，離心式壓縮作用相對(duì)突出，且成本較低，可以滿足大部分壓縮需求。為了有效提升設(shè)備弱故障信號(hào)識(shí)別精度，本文提出基于包絡(luò)解調(diào)的非平穩(wěn)工況下離心式壓縮機(jī)弱故障信號(hào)增強(qiáng)方法。

1 非平穩(wěn)工況下離心式壓縮機(jī)弱故障信號(hào)增強(qiáng)

1.1 多源故障信號(hào)分離

將小波包分析和獨(dú)立分量分析結(jié)合，通過小波包分析法對(duì)含有噪聲的混合信號(hào)進(jìn)行降噪，根據(jù)獨(dú)立分量分析法中FastICA算法分離降噪后的混合信號(hào)，對(duì)分離出的信號(hào)采用收縮函數(shù)實(shí)行頻段內(nèi)的去噪操作，完成多源故障信號(hào)分離去噪。算法流程如圖1所示。

圖1 多源故障信號(hào)分離去噪流程

對(duì)于含有背景噪聲的離心式壓縮機(jī)故障信號(hào)，按照?qǐng)D1流程進(jìn)行降噪。

a.小波包分析WPA。對(duì)比小波分析，小波包分析在全頻帶范圍內(nèi)針對(duì)信號(hào)實(shí)行多層次的頻帶劃分處理，分解未被細(xì)分的高頻信號(hào)[7]。基于所分析對(duì)象頻率特征，重構(gòu)特征頻段范圍內(nèi)小波包系數(shù)，去除特征頻段外噪聲。

b.獨(dú)立分量分析ICA。該方法是在已經(jīng)得到的觀測(cè)數(shù)據(jù)，同時(shí)信號(hào)源混合模式不了解的條件下提取信號(hào)獨(dú)立源的信號(hào)處理法[8]。在統(tǒng)計(jì)獨(dú)立假設(shè)條件下，盲分離混合信號(hào)，以此較為完整地分離處隱含于混合信號(hào)中可利用信號(hào)。

經(jīng)典ICA模型為

X(t)=AS(t)

(1)

而實(shí)際運(yùn)行過程中，觀測(cè)信號(hào)中通常會(huì)混有各種類型的噪聲，此時(shí)的模型為

X(t)=AS(t)+N(t)

(2)

N(t)為加性的高斯白噪聲；AS(t)為無偏估計(jì)結(jié)果。AS(t)具備稀疏性時(shí)，ICA模型實(shí)行非相關(guān)分量稀疏編碼，通過收縮函數(shù)對(duì)含有噪聲的混合信號(hào)進(jìn)行降噪分離，即

(3)

p(Y)為分布稀疏；d為尺度值。

1.2 弱故障信號(hào)增強(qiáng)

在上述故障信號(hào)分離的基礎(chǔ)上，考慮到被分離出的信號(hào)伴隨著微弱噪聲，進(jìn)一步通過包絡(luò)解調(diào)隨機(jī)共振實(shí)現(xiàn)弱故障信號(hào)增強(qiáng)。對(duì)多源信號(hào)分離結(jié)果進(jìn)行包絡(luò)解調(diào)操作，并對(duì)包絡(luò)信號(hào)實(shí)行變尺度隨機(jī)共振輸出處理，實(shí)現(xiàn)故障特征信號(hào)增強(qiáng)，達(dá)到故障診斷的目的。

a.隨機(jī)共振。

該理論通過協(xié)調(diào)作用，將噪聲能量轉(zhuǎn)移至可利用信號(hào)，以此生成共振輸出，促使信號(hào)能量得以增強(qiáng)，實(shí)現(xiàn)離心式壓縮機(jī)弱故障信號(hào)識(shí)別。生成條件：雙穩(wěn)非線性系統(tǒng)、輸入信號(hào)和噪聲。匹配關(guān)系最佳時(shí)，隨機(jī)信號(hào)顯著性放大信號(hào)。系統(tǒng)朗之萬方程為

(4)

其中，雙穩(wěn)系統(tǒng)勢(shì)函數(shù)為

(5)

b.包絡(luò)解調(diào)隨機(jī)共振。

通過包絡(luò)解調(diào)技術(shù)診斷離心式壓縮機(jī)故障，可以高效識(shí)別出機(jī)械故障特征向量。Hilbert包絡(luò)提取調(diào)制信號(hào)，并對(duì)調(diào)制信號(hào)發(fā)生的變化進(jìn)行分析，利用包絡(luò)分析能夠由振動(dòng)信號(hào)中將機(jī)械故障信號(hào)提取出來。

針對(duì)某時(shí)刻信號(hào)x(t)，通過Hilbert變換能夠獲取解析形式共軛部分，其中：

(6)

(7)

(8)

c.離心式壓縮機(jī)故障診斷。

離心式壓縮機(jī)故障診斷詳細(xì)流程為：

①對(duì)1.1節(jié)信號(hào)分離結(jié)果實(shí)行Hilbert包絡(luò)解調(diào)操作，獲取包絡(luò)時(shí)域信號(hào)。

②某段信號(hào)進(jìn)行頻率尺度變換，使頻率滿足隨機(jī)共振條件。

③將變換之后的信號(hào)通過隨機(jī)共振系統(tǒng)，進(jìn)而使該頻段中可利用信號(hào)能夠得以增強(qiáng)，提升信噪比。

④還原隨機(jī)共振所輸出的信號(hào)。

⑤迭代上述步驟。

⑥合成不同頻段內(nèi)增強(qiáng)信號(hào)，獲取故障微弱特征。

⑦根據(jù)所得信號(hào)，診斷故障。

2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析

為驗(yàn)證本文方法有效性，進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn)。實(shí)驗(yàn)過程中，分別模擬了不平衡工況、不對(duì)中工況和松動(dòng)工況。實(shí)驗(yàn)設(shè)備主要由6組位移傳感器組成，同時(shí)配備數(shù)據(jù)采集及上位機(jī)模塊。測(cè)試時(shí)，將傳感器分為2組，前4組設(shè)備設(shè)定為第1組，剩余組設(shè)備設(shè)定為第2組。第1組獲取壓縮機(jī)的振動(dòng)信號(hào)，按45°、135°擺放，第2組采集相位以及轉(zhuǎn)速。

通過上述實(shí)驗(yàn)平臺(tái)對(duì)離心式壓縮機(jī)故障進(jìn)行模擬，同時(shí)采集轉(zhuǎn)子振動(dòng)相關(guān)信號(hào)。測(cè)試過程中，將采樣頻率設(shè)定成2 048 Hz，采樣的長(zhǎng)度設(shè)定成2 048，電機(jī)的轉(zhuǎn)速設(shè)定成4 000 r/min。

基于上述測(cè)試，本文方法效果如圖2所示。

圖2 基于包絡(luò)解調(diào)的弱故障信號(hào)增強(qiáng)效果

分析圖2可知，本文方法運(yùn)行效果良好。該方法在信號(hào)去噪的基礎(chǔ)上，利用包絡(luò)解調(diào)與隨機(jī)共振操作，使微弱故障信號(hào)特征頻率的成分得以增強(qiáng)。

對(duì)比文獻(xiàn)[4]方法和基于包絡(luò)解調(diào)的弱故障信號(hào)增強(qiáng)方法故障識(shí)別效果，如圖3所示。

圖3 不同方法故障識(shí)別效果對(duì)比

由圖3可知，與文獻(xiàn)[4]識(shí)別效果相比，基于包絡(luò)解調(diào)的弱故障識(shí)別精確度高，可靠性更強(qiáng)。實(shí)驗(yàn)過程中，選擇相應(yīng)特征比較大的前3個(gè)實(shí)行可視化處理，獲取的分類結(jié)果顯示出了本文方法故障診斷準(zhǔn)確性。小波包分析和獨(dú)立分量分析法在非平穩(wěn)工況下離心式壓縮機(jī)多源故障信號(hào)中不僅起到了分離信號(hào)的作用，還在一定程度上提取了故障信號(hào)，另外，微弱信號(hào)的進(jìn)一步增強(qiáng)，有效減少了虛假信號(hào)，高效提升了故障診斷精度。

3 結(jié)束語

本文提出基于包絡(luò)解調(diào)的非平穩(wěn)工況下離心式壓縮機(jī)弱故障信號(hào)增強(qiáng)方法，以多源信號(hào)分離為依據(jù)，使用包絡(luò)解調(diào)實(shí)現(xiàn)弱故障信號(hào)的增強(qiáng)，并經(jīng)試驗(yàn)驗(yàn)證了本文方法的有效性。在接下來的研究中，不僅要提出壓縮機(jī)故障相應(yīng)解決方案，還需構(gòu)建集合可視化和監(jiān)測(cè)等功能為一體的非平穩(wěn)工況下壓縮機(jī)設(shè)備故障監(jiān)控預(yù)警系統(tǒng)，以此為機(jī)械設(shè)備的正常運(yùn)行提供可靠支撐。