基于聚類分析的轉(zhuǎn)子碰摩聲發(fā)射特征提取

金志浩, 湯方麗, 代立鵬, 趙常銘

(沈陽化工大學(xué) 能源與動(dòng)力工程學(xué)院， 遼寧 沈陽 110142)

基于聚類分析的轉(zhuǎn)子碰摩聲發(fā)射特征提取

金志浩, 湯方麗, 代立鵬, 趙常銘

(沈陽化工大學(xué) 能源與動(dòng)力工程學(xué)院， 遼寧 沈陽 110142)

根據(jù)碰摩聲發(fā)射信號(hào)的特點(diǎn)，選用波形幅值、脈沖指標(biāo)、裕度指標(biāo)和峭度指標(biāo)作為聲發(fā)射信號(hào)聚類分析的特征參數(shù).利用聚類分析，提取轉(zhuǎn)子試驗(yàn)有、無碰摩兩種情況下的聚類中心聲發(fā)射信號(hào),并采用偽Wigner-Ville分布對(duì)各中心信號(hào)進(jìn)行分析和對(duì)比，從而得到轉(zhuǎn)子碰摩故障的聲發(fā)射信號(hào)特征頻率.試驗(yàn)結(jié)果表明:聚類分析方法能有效區(qū)分出碰摩聲發(fā)射信號(hào)，為碰摩故障診斷提供了一種新方法.

碰摩； 聲發(fā)射； 聚類分析； 故障診斷； Wigner-Ville分布

碰摩故障使轉(zhuǎn)子系統(tǒng)產(chǎn)生非常復(fù)雜的振動(dòng)，是導(dǎo)致旋轉(zhuǎn)機(jī)械嚴(yán)重破壞的故障形式之一，因而在其故障檢測(cè)與診斷領(lǐng)域引起了越來越多的關(guān)注和重視.傳統(tǒng)的碰摩故障檢測(cè)是基于振動(dòng)信號(hào)的分析，與振動(dòng)信號(hào)相比，聲發(fā)射信號(hào)(Acoustic Emission,AE)頻譜較寬，可以有效抑制干擾且診斷準(zhǔn)確性較高[1]，被越來越多的學(xué)者引入碰摩故障的識(shí)別和診斷.而碰摩的AE信號(hào)特征選取和模式識(shí)別成為研究碰摩過程中聲發(fā)射特性的重點(diǎn).

聚類分析技術(shù)將故障征兆按其相似程度自動(dòng)地進(jìn)行分類，不需要監(jiān)督，可以自組織、自適應(yīng)地進(jìn)行在線學(xué)習(xí)，相比應(yīng)用廣泛的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機(jī)等模式識(shí)別算法，聚類分析并不需要事先定義該如何分類，同時(shí)也不需要訓(xùn)練數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)是按自身的相似性而聚集在一起，是對(duì)碰摩數(shù)據(jù)進(jìn)行模式識(shí)別的有效方法[2].但聚類對(duì)象的選取要能反映故障特征.然而聲發(fā)射常規(guī)特征參量只有幅值，它不依賴于采集系統(tǒng)設(shè)定門檻所確定的波形到達(dá)時(shí)間和結(jié)束時(shí)間[3].可見，常規(guī)特征參量由于受到門檻值的影響不能真實(shí)地反映波形特征.

針對(duì)上述問題，本文試選取波形幅值以及脈沖指標(biāo)、裕度指標(biāo)、峭度指標(biāo)3種無量綱指標(biāo)作為描述波形的特征參數(shù)[4-5]，分別對(duì)有、無碰摩兩種情況下的聲發(fā)射檢測(cè)信號(hào)進(jìn)行k均值聚類分析，并利用偽Wigner-Ville分布對(duì)聚類中心信號(hào)進(jìn)一步分析，最終得到碰摩故障的聲發(fā)射特性，為碰摩故障診斷提供了一種新的方法.

1 聚類理論與特征參數(shù)選取

1.1 K-means算法

聚類算法有很多種，比如有基于層次、基于劃分和基于密度的算法等，本文采用最常用和最可靠的基于劃分的K-means算法進(jìn)行分析[6-7].

K-means聚類算法是一種基于樣本間相似性度量的間接聚類方法，是一種無監(jiān)督的分類方法[8].

設(shè)樣本數(shù)據(jù)集X={xi|i=1,2,…,n}，樣本間相似度采用歐拉距離來表示，其表達(dá)式為：

CJ(J=1,2,…,k)表述k個(gè)聚類簇，其聚類中心cj(j=1,2,…,k)可由下式所得：

K-means算法核心思想是通過迭代把數(shù)據(jù)對(duì)象劃分到不同的簇中，以求目標(biāo)函數(shù)最小化，從而使生成的簇盡可能地緊湊和獨(dú)立.其目標(biāo)函數(shù)表達(dá)式如下：

1.2 聲發(fā)射信號(hào)特征參數(shù)選取

聚類分析效果好壞的關(guān)鍵在于聚類對(duì)象的選取.常用聲發(fā)射信號(hào)時(shí)域、頻域特征參數(shù)數(shù)目很多(如波形幅值、波擊計(jì)數(shù)、事件計(jì)數(shù)、振鈴計(jì)數(shù)等)，但往往受限于采集系統(tǒng)設(shè)定的門檻值并且極易因負(fù)荷、轉(zhuǎn)速等條件的改變而發(fā)生變化，改善的方法是引入無量綱參數(shù).由于在時(shí)域分析中能較好反映故障信息的是概率密度函數(shù)，將以其為基礎(chǔ)的參數(shù)做歸一化處理，得到的無量綱指標(biāo)可以很好地反映故障狀態(tài),且對(duì)工況、載荷、轉(zhuǎn)速等干擾不敏感.

綜合考慮對(duì)故障的診斷能力和敏感程度,本文選取波形幅值、脈沖指標(biāo)、裕度指標(biāo)、峭度指標(biāo)作為描述波形的特征參數(shù)進(jìn)行聚類.

無量綱指標(biāo)(non-dimensional parameter)由2個(gè)具有相同量綱的比值組成，定義如下：

式中，x表示振動(dòng)幅值，p(x)表示振動(dòng)幅值的概率密度函數(shù).

若，l→∞,m=1，則有脈沖指標(biāo)If：

式中Xmax為最大絕對(duì)幅值,Xr為方根幅值.

峭度指標(biāo)Kv：

式中β為峭度，Xrms為均方根.

2 試 驗(yàn)

2.1 試驗(yàn)系統(tǒng)

試驗(yàn)系統(tǒng)如圖1所示，利用碰摩試塊與轉(zhuǎn)軸接觸來模擬旋轉(zhuǎn)機(jī)械碰摩故障.試驗(yàn)采用存在一定不平衡量的懸臂轉(zhuǎn)子試驗(yàn)臺(tái)，使其在較低轉(zhuǎn)速下就能發(fā)生碰摩現(xiàn)象.轉(zhuǎn)子試驗(yàn)臺(tái)由基座、軸承、轉(zhuǎn)軸(材料為45#鋼)、聯(lián)軸器、電機(jī)以及調(diào)速箱等構(gòu)成；聲發(fā)射儀器采用北京聲華興業(yè)科技有限公司的SDAEA聲發(fā)射檢測(cè)儀，傳感器型號(hào)為SR150A；碰摩試塊材料為鑄鐵HT150.

圖1 試驗(yàn)系統(tǒng)示意圖

2.2 試驗(yàn)過程

試驗(yàn)轉(zhuǎn)子系統(tǒng)由可調(diào)速電機(jī)驅(qū)動(dòng)，轉(zhuǎn)速可在0～1500 r/min之間實(shí)現(xiàn)無級(jí)變速，考慮到試驗(yàn)臺(tái)的穩(wěn)定性和安全性，轉(zhuǎn)速控制在600 r/min以內(nèi).試驗(yàn)中選取轉(zhuǎn)速為150 r/min，對(duì)正常運(yùn)行和發(fā)生碰摩時(shí)進(jìn)行聲發(fā)射信號(hào)采集.最后，利用聲發(fā)射儀器自帶的SDAES信號(hào)采集系統(tǒng)回放功能，將數(shù)據(jù)全部導(dǎo)出并進(jìn)行K-means聚類分析.

K-means算法中需要先確定聚類的k個(gè)類別.k的最佳選擇由Davies-Bouldin準(zhǔn)則確定，當(dāng)DB系數(shù)達(dá)到最小值時(shí)聚類個(gè)數(shù)最佳.現(xiàn)選取k值2～10進(jìn)行聚類分析，DB系數(shù)計(jì)算結(jié)果對(duì)比如圖2所示，無碰摩情況下最佳聚類個(gè)數(shù)為2，有碰摩情況下最佳聚類個(gè)數(shù)為3.

圖2 D&B準(zhǔn)則

3 聚類結(jié)果的分析與討論

3.1 聚類中心聲發(fā)射信號(hào)的對(duì)比分析

提取無碰摩情況下的聚類中心的聲發(fā)射信號(hào)，其波形圖和頻域圖如圖3所示.

圖3 無碰摩聚類中心聲發(fā)射信號(hào)波形圖和頻域圖

提取有碰摩情況下的聚類中心的聲發(fā)射信號(hào)，其波形圖和頻域圖如圖4所示.

圖4 碰摩聚類中心聲發(fā)射信號(hào)波形圖和頻域圖

通過對(duì)比分析可知：圖3(a)和圖4(a)所示均為突發(fā)型波形，經(jīng)分析這種信號(hào)都由轉(zhuǎn)子試驗(yàn)臺(tái)自身缺陷產(chǎn)生的；圖3(b)和圖4(b)所示兩種信號(hào)的波形圖及頻域分布相類似，可以認(rèn)為兩種信號(hào)是同一類信號(hào)，屬于轉(zhuǎn)子正常運(yùn)行時(shí)的聲發(fā)射信號(hào)；通過對(duì)比分析可以判斷圖4(c)所示信號(hào)即為包含了轉(zhuǎn)子碰摩所產(chǎn)生的聲發(fā)射信號(hào).

3.2 信號(hào)時(shí)頻分析

采用Wigner-Ville分布對(duì)碰摩信號(hào)進(jìn)一步分析.與短時(shí)傅里葉變換和小波變換等線性時(shí)頻表示相比，二次型時(shí)頻表示(也稱時(shí)頻分布)更加直觀和合理，其中偽Wigner-Ville分布就是常用的一種時(shí)頻分布，并且能夠有效抑制由負(fù)頻率成分產(chǎn)生的交叉干擾項(xiàng).

轉(zhuǎn)子未發(fā)生碰摩現(xiàn)象時(shí)，聲發(fā)射信號(hào)的偽Wigner-Ville分布如圖5所示.從圖5可知：在頻率100 kHz和頻率180 kHz附近存在頻率分量，說明轉(zhuǎn)子正常運(yùn)行時(shí)聲發(fā)射信號(hào)的頻率在100～180 kHz.

圖5 正常信號(hào)的偽Wigner-Ville分布圖

轉(zhuǎn)子發(fā)生碰摩現(xiàn)象時(shí)，聲發(fā)射信號(hào)的偽Wigner-Ville分布如圖6所示.相比圖5多了一處峰值，可判斷此處峰值是碰摩引起的.由圖6可知：在頻率180 kHz和頻率250 kHz附近存在頻率分量，綜合正常運(yùn)行時(shí)信號(hào)頻率主要集中在180 kHz左右，因此，可以判斷試驗(yàn)碰摩聲發(fā)射信號(hào)的頻率主要集中在250 kHz左右.

圖6 碰摩信號(hào)的偽Wigner-Ville分布圖

4 結(jié) 論

選取波形幅值以及脈沖指標(biāo)、裕度指標(biāo)、峭度指標(biāo)3種無量綱指標(biāo)作為描述波形的特征參數(shù)，分別對(duì)有、無碰摩兩種情況下的聲發(fā)射檢測(cè)信號(hào)進(jìn)行k均值聚類分析，得到以下結(jié)論：

(1) 所選特征參數(shù)優(yōu)于常規(guī)參數(shù)，避免了閥值帶來的影響，能更加真實(shí)地反映波形特征.

(2) 聚類分析能快速有效分類正常、碰摩故障聲發(fā)射信號(hào)，且分類準(zhǔn)確率較高.

(3) 通過偽Wigner-Ville時(shí)頻分析，不僅抑制了交叉項(xiàng)的干擾，而且能更加清楚地觀察出轉(zhuǎn)子正常運(yùn)行時(shí)聲發(fā)射信號(hào)和碰摩時(shí)聲發(fā)射信號(hào)各自的特征頻率.

[1] 趙美云,李力,高虹亮.基于聲發(fā)射信號(hào)的轉(zhuǎn)子碰摩故障診斷方法[J].無損檢測(cè),2007,29(6):315-318.

[2] 徐勤鵬,楊志新,曾楊,等.聚類算法在設(shè)備故障診斷中的研究與應(yīng)用[J].微計(jì)算機(jī)信息,2010,26(12-1):149-150.

[3] Godin N,Huguet S,Gaertner R.Clustering of Acoustic Emission Sgnals Collected During Tensile Tests on Unidirectional Glass/Polyester Composite Using Supervised and Unsupercised Classifiers[J].NDT and E International,2004,37(4):253-264.

[4] 張清華,錢宇,胥布工,等.無量綱指標(biāo)及人工免疫系統(tǒng)故障診斷技術(shù)的應(yīng)用研究[J].噪聲與振動(dòng)控制,2008(1):89-92.

[5] 張清華,邵龍秋,李紅芳,等.基于無量綱指標(biāo)的旋轉(zhuǎn)機(jī)械并發(fā)故障診斷技術(shù)[J].華中科技大學(xué)學(xué)報(bào)：自然科學(xué)版,2009,37(增刊iv):157-159.

[6] 劉偉民,鄭愛云,李蘇劍,等.模擬退火k均值聚類算法及其應(yīng)用研究[J].微計(jì)算機(jī)信息,2008,24(3):182-184.

[7] 逄玉俊,柳明,李元.k均值聚類分析在過程改進(jìn)中的應(yīng)用[J].華中科技大學(xué)學(xué)報(bào)：自然科學(xué)版,2009,37(增刊iv):245-247.

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Feature Extraction of Rub-impact Acoustic Emission Based on Cluster Analysis

JIN Zhi-hao， TANG Fang-li, DAI Li-peng, ZHAO Chang-ming

(Shenyang University of Chemical Technology, Shenyang 110142, China)

The amplitude of acoustic emission(AE) waveform,impulse index,margin index and kurtosis index were selected as parameters for cluster analysis based on the characteristic of AE signal.AE signals of cluster center were extracted in two cases of rotor experiment with rubbing and without rubbing using cluster analysis method.These signals were analyzed and contrasted by pseudo Wigner-ville distribution to obtain characteristic frequency of AE signals with rub fault of rotor.The result shows that the rubbing AE signals are efficiently discriminated by cluster analysis that is a new method for diagnosing rubbing fault.

rub-impact; acoustic emission; cluster analysis; fault diagnosis; Wigner-Ville distribution

2014-09-03

國家重點(diǎn)基礎(chǔ)研究發(fā)展計(jì)劃項(xiàng)目(2011CB706504)

金志浩(1964-)，男，浙江東陽人，教授，博士，主要從事聲發(fā)射檢測(cè)技術(shù)的研究.

2095-2198(2015)04-0342-05

10.3969/j.issn.2095-2198.2015.04.010

TN911.72

A