基于多點噪聲分析的離心泵早期汽蝕故障診斷

周云龍， 呂遠(yuǎn)征

(1. 東北電力大學(xué) 能源與動力工程學(xué)院，吉林 吉林 132012；2. 東北電力大學(xué) 自動化工程學(xué)院，吉林 吉林 132012)

基于多點噪聲分析的離心泵早期汽蝕故障診斷

周云龍1， 呂遠(yuǎn)征2

(1. 東北電力大學(xué) 能源與動力工程學(xué)院，吉林 吉林 132012；2. 東北電力大學(xué) 自動化工程學(xué)院，吉林 吉林 132012)

提出了一種多點噪聲分析法研究汽蝕故障下的離心泵噪聲，總結(jié)其規(guī)律并應(yīng)用到故障診斷中。將多個單指向性麥克風(fēng)附著于泵體的不同部位采集信號，通過多種矩陣的奇異值分解提取高品質(zhì)的水動力噪聲，根據(jù)Lighthill聲學(xué)理論，水動力噪聲詳細(xì)的反映著測點處的流場變化。為加快計算速度、降低內(nèi)存，利用二代小波提取各點噪聲能量譜，并將所有測點的敏感頻帶共同組成特征向量以訓(xùn)練BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。經(jīng)診斷測試，多點噪聲法快速、穩(wěn)定且診斷成功率達(dá)到93.5%，證明比傳統(tǒng)噪聲診斷法更適合工業(yè)用途。

離心泵；汽蝕；水動力噪聲；SVD 二代小波

離心泵廣泛應(yīng)用于化工、能源領(lǐng)域，然而頻繁發(fā)生的汽蝕故障會使離心泵會產(chǎn)生異常的泵體振動、進出口壓力脈動以及噪聲[1-2]，對泵的各項性能指標(biāo)產(chǎn)生負(fù)面影響，汽蝕發(fā)展至晚期甚至?xí)蠓档捅玫氖褂脡勖?，?yán)重制約著安全生產(chǎn)，并且造成極大的資源浪費[3]。因此，我們必須準(zhǔn)確的診斷出初期汽蝕，以及時采取措施降低損失。

1 實驗設(shè)備

1.1 實驗設(shè)備

本文采用的汽蝕模擬系統(tǒng)見圖1。

1-水環(huán)式真空泵；2-承壓罐；3-真空表；4-渦輪流量變送器；5-出口壓力變送器；6-入口表壓變送器；7-離心泵圖1 汽蝕模擬系統(tǒng)Fig.1 Cavitations simulation system

本次實驗選用ISW40-100a型臥式離心泵，額定揚程H=10 m，額定流量Q=5.6 m3·h-1，額定轉(zhuǎn)速n=2 900 r·min-1，單級封閉式葉輪，設(shè)置5片葉片。離心泵由變頻器供電，設(shè)定工頻f=50 Hz。分別在離心泵入口、蝸殼、出口以及泵體外側(cè)20 cm處安裝單指向性音頻傳感器，使用隔音棉包裹傳感器外壁以避免環(huán)境噪聲影響，采樣頻率fs=1 600 Hz，測點安裝見圖2。

1-監(jiān)聽泵出口噪聲；2-監(jiān)聽蝸殼蝸舌處噪聲；3-監(jiān)聽近場及背景噪聲；4-監(jiān)聽離心泵入口處噪聲圖2 離心泵及測點Fig.2 Centrifugal pump and measuring points

1.2 離心泵的汽蝕性能標(biāo)定

為了使離心泵更容易產(chǎn)生汽蝕[12]和方便后續(xù)計算，設(shè)定轉(zhuǎn)速n=2 900 r/min，流量Qt=1.3Q。在25 ℃的標(biāo)準(zhǔn)大氣壓下，實際揚程為Ht=9.01 m，經(jīng)過實驗標(biāo)定，得到其他入口表壓與實際揚程關(guān)系見圖3。

圖3 離心泵性能Fig.3 Performance curve of centrifugal pump

從圖3可知，隨著入口表壓的減小，揚程先保持不變，隨后微微上升并在-30 kPa時達(dá)到最大值，最后在-35 kPa附近驟然降低，當(dāng)入口表壓<-51.4 kPa后，離心泵已經(jīng)無法正常工作。在三角形標(biāo)志處，實際揚程已經(jīng)下降3%，按照工程上規(guī)定，此處為臨界汽蝕余量[13]。

汽蝕故障也會使噪聲信號的峰值產(chǎn)生一定的改變，以蝸殼蝸舌測點的噪聲為例，如圖4所示。

圖4 噪聲峰值曲線Fig.4 The curve of noise peaks

從圖4可知，噪聲峰值在入口表壓為-38 kPa時達(dá)到最大值，設(shè)此時的峰值A(chǔ)為100%，當(dāng)入口表壓為-44.6 kPa時，噪聲峰值A(chǔ)降到最低，約為76%。

2 信號處理

2.1 信號的去噪

以入口表壓為-15 kPa時為例，在蝸殼蝸舌上采集到的音頻信號為S(t)，由圖4可知，其峰值A(chǔ)為85%左右。S(t)的具體時域、頻域信息見圖5所示。

圖5 原信號Fig.5 Original signal

2.1.1 構(gòu)造截斷陣去除交流噪聲

由于測點在電機、變頻器等強電磁干擾下工作，在圖4中可以明顯觀察到交流噪聲主要集中在50 Hz、100 Hz頻率上，但是它與水動力噪聲及其誘導(dǎo)結(jié)構(gòu)噪聲并不相關(guān)，故利用截斷陣奇異值分解將其剔除。

將長度N的信號S(t)構(gòu)造成K×p維的截斷陣，此矩陣包含S(t)全部信息,故標(biāo)記為Ps：

(1)

式中：K≥2；p≥2，且p為N/k的商值取整。由奇異值分解的定義可知，Ps=UpQVpH。那么Ps也可以改寫成由一維列向量疊加的形式

(2)

顯然，S(t)可視為K個互不相關(guān)信號的線性疊加，K的具體取值通過分析S(t)的奇異值曲線得出，如圖6所示。

圖6 奇異值曲線Fig.6 The curve of singular values

經(jīng)過分析，K=4時就足以分離出交流噪聲，對應(yīng)δ1的第一層信號如圖7所示。

圖7 提取出的交流噪聲Fig.7 Extracted AC noise

將δ1置零后重構(gòu)信號的時域、頻域信息如圖8所示。

圖8 去噪后信號Fig.8 Denoised signal

2.1.2 構(gòu)造Hankel陣去除擾動信號

擾動信號I(t)包含大量低頻分量，模態(tài)復(fù)雜且能量較高，在圖8中可以明顯觀察到I(t)已經(jīng)嚴(yán)重影響信號品質(zhì)。在多次試驗中發(fā)現(xiàn)，泵入口處的I(t)幾乎可以忽略不計，而測點越靠近出口幅值越大，顯然是由泵出口的高壓工質(zhì)激勵管道引起。

將S(t)構(gòu)造為Hankel陣可有效提取非平穩(wěn)的復(fù)雜信號。對于長度為N一維信號S(t)=[s(1)，s(2)，s(3)，…，s(N)]，可構(gòu)造其Hankel矩陣，此矩陣包含S(t)全部信息，故標(biāo)記為Hs

(3)

式中, 1

S(t)本質(zhì)上是擾動噪聲與真實信號的疊加，即：S(t)=I(t)+Sr(t)，那么Hs可進一步表示為

(4)

當(dāng)k取16時，δ3對應(yīng)分量可以清晰的反映出I(t)，奇異譜及I(t)時域信號如圖9所示。

(a) 奇異值曲線

(b) 干擾信號圖9 k取16時的信號Fig.9 The signals when k is 16

除I(t)外，δ14,δ15,δ16值極小，代表其信號分量信息量小且能量分散，將以上所有分量置零后，得到信號Sr(t)的時域、頻域信息如圖10所示。

圖10 去噪后信號Fig.10 Denoised signal

2.2 構(gòu)造特征向量

本文使用二代小波包提取信號能量譜，在保證小波包變換良好的時頻分辨率的同時，降低內(nèi)存，提高計算速度[16]，以滿足工業(yè)使用要求。

提升小波分解算法主要由三部分構(gòu)成。

(1)分裂，將Sr(t)截取成長度為N′=2j的信號Pj(t)，再把它分解成奇數(shù)樣本序列(oj)和偶數(shù)樣本序列(ej)。

(2)對偶提升，利用ej預(yù)測oj，其預(yù)測誤差為細(xì)節(jié)信號，其公式為

Dj+1=oj-K(ej)

(5)

式中，K(·)為預(yù)測器，此過程可逆，如果預(yù)測器確定，可根據(jù)Dj+1與ej完全重構(gòu)原信號Pj(t)。

(3)提升，根據(jù)Dj+1對ej進行修正，得到的Pj+1擁有Pj(t)的部分整體性質(zhì)，可視為對原信號的平滑處理，且只包含Sj(t)的低頻成分。修正過程為

Pj+1=ej+U(Dj+1)

(6)

式中，U(·)為更新器，此過程同樣可逆，若U(·)確定，根據(jù)Pj+1和Dj+1完全可以重構(gòu)提升前的ej。db4小波在頻譜泄露和分辨率方面具有一定的優(yōu)越性[17]，所以利用db4小波包的提升格式求取Pj(t)能量譜，如圖11所示。

圖11 二代小波包能量譜Fig.11 Energy spectrum of the second generation wavelet packet

設(shè)Pj(t)總能量為100%，則1～8頻段的能量分配則構(gòu)成了Pj(t)的能量譜。在隨后的實驗中，調(diào)整入口表壓從0 kPa向-30 kPa減小，每降低5 kPa收集一組噪聲數(shù)據(jù)，從-30 kPa降低到-50 kPa過程中，每下降2 kPa采集一組噪聲數(shù)據(jù)，每組數(shù)據(jù)均包含四個測點，每個點采集30段，每段時長1 s。

將所有的信號利用上述方法去噪后提取能量譜，可整理出各部位各頻段所占能量百分比(E)隨入口表壓變化的曲線，如圖12所示。

圖12 各位置噪聲能量譜Fig.12 The energy spectrum of noise at each position

顯然，除了包含傳統(tǒng)BPF/2頻率分量的低頻帶對入口汽蝕故障敏感外，也存在其他響應(yīng)良好的頻帶，不同部位的噪聲信號的敏感頻帶也不盡相同。利用這些特點可以大大增加對流場信息描述的完備性。從對數(shù)據(jù)壓縮、提高計算速度的角度上考慮，只需每個測點選取部分敏感頻帶構(gòu)成特征向量。本文選擇入口管段處的2頻段、4頻段、6頻段，蝸殼蝸舌處的1頻段、2頻段、3頻段，出口處的1頻段、2頻段、3頻段、4頻段以及外場遠(yuǎn)點處的2頻段、4頻段、5頻段構(gòu)成1×13維的特征向量。

3 診斷測試

3.1 優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有良好的非線性輸入輸出能力以及聯(lián)想功能，廣泛應(yīng)用于故障診斷領(lǐng)域。標(biāo)準(zhǔn)BP網(wǎng)絡(luò)的誤差曲面多極小點特點，很容易使訓(xùn)練陷入局部極小，一定程度上影響精度與收斂速度。LM(Levenberg-Marquardt)算法可以有效的提高網(wǎng)絡(luò)性能，LM算法使目標(biāo)函數(shù)在接近最優(yōu)點時，極值點附近的特性近似二次性，以提高尋找最優(yōu)點的收斂過程[18]。優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)節(jié)點權(quán)值時自適應(yīng)調(diào)整梯度下降方法，其調(diào)整公式為

ΔW=-(JTJ+μE)-1JTα

(7)

式中：α為誤差向量；E為單位矩陣；J為誤差對權(quán)值微分的雅可比矩陣；μ為標(biāo)量。

如果μ較大，LM算法接近于梯度下降法，而當(dāng)μ=0時，LM算法則變?yōu)楦咚?牛頓法，這樣就很好的改善了收斂速度和泛化能力。

對優(yōu)化后的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行參數(shù)設(shè)置：輸入層、隱層、輸出層神經(jīng)元數(shù)分別為13，19，3。通過多次測試與比對，輸入層到隱層的傳遞函數(shù)選擇logsig()、隱層到輸出層選擇logsig()時的綜合性能較好。訓(xùn)練的期望誤差為1×10-4，最大訓(xùn)練步數(shù)設(shè)置為5 000。

選取上一章節(jié)中1×10維的特征向量的一部分作為訓(xùn)練樣本對LM-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行訓(xùn)練：入口表壓>-32 kPa時的正常工況下?lián)P程幾乎無下降，這一區(qū)間共160個特征向量，其對應(yīng)的輸出為[1,0,0]；當(dāng)入口表壓在-32～-44 kPa時揚程下降4%，屬于早期汽蝕，它的特征向量共120個，對應(yīng)輸出為[0,1,0]；入口表壓<-44 kPa后，汽蝕故障已經(jīng)發(fā)展至后期，揚程迅速下降5%直至離心泵無法工作，此區(qū)間共60個特征向量，對應(yīng)輸出為[0,0,1]。部分特征向量及對應(yīng)的期望輸出如表1所示。

表1 部分特征向量及對應(yīng)期望輸出

3.2 診斷測試

當(dāng)網(wǎng)絡(luò)的測試樣本如表1時，實際輸出如表2所示。

表2 實際輸出

將剩余170個特征向量輸入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行診斷測試，正確率為93.5%，在診斷錯誤的11個樣本中，6個嚴(yán)重汽蝕信號無法識別，造成這種現(xiàn)象的原因可能是嚴(yán)重汽蝕狀態(tài)時，離心泵內(nèi)流場極度不穩(wěn)定，在大量離散噪聲與結(jié)構(gòu)異常振動噪聲的干擾下，奇異值分解不能有效提取水動力噪聲，但是檢測早期汽蝕的目的已經(jīng)達(dá)到。若使用單獨測點信號構(gòu)成特征樣本：利用入口處噪聲信號正確率達(dá)到84.1%，略遜于傳統(tǒng)的水聽器監(jiān)測方式但是診斷速度更快；只利用出口處噪聲進行識別時正確率為80%，正常工況和早期汽蝕分界處存在大量誤判；其余測點正確率均勉強達(dá)到50%。

4 結(jié) 論

(1)本文提出了一種研究離心泵噪聲的多點噪聲分析法，與傳統(tǒng)的水聽器相比，不限制測點位置和數(shù)量，安置簡單，對泵內(nèi)流場信息的收集更加全面。

(2)利用原信號構(gòu)造不同的矩陣進行奇異值分解，去除不同原因及類型的無關(guān)噪聲，極大的提高信號品質(zhì)。

(3)使用二代小波包分解構(gòu)造合理的特征向量，進而訓(xùn)練優(yōu)化的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，經(jīng)測試診斷，正確率與運算速度均達(dá)到工業(yè)要求。

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Incipient cavitations fault diagnosis for a centrifugal pump based on multi-position noise analysis

ZHOU Yunlong1，Lü Yuanzheng2

(1. School of Energy Rescource and Mechanical Engineering, Northeast Electric Power University, Jilin 132012, China; 2. School of Automatic Engineering, Northeast Electric Power University, Jilin 132012, China)

Here, an analysis method of multi-position noise was proposed for studying a centrifugal pump’s noise when cavitations occurs to summarize its law and to apply this law in its incipient cavitations fault diagnosis. Several single directional microphones were attached to different positions of the pump, the high quality hydrodynamic noise was extracted by constructing several matrices and their singular value decomposition. According to Lighthill acoustics theory, the hydrodynamic noise reflects changes of the flow field near the placed microphones. In order to speed up the calculation and reduce the memory, energy spectra of all positions of hydrodynamic noise were extracted with the second generation wavelet transformation, then the feature vectors were constructed with the sensitive frequency bands of all measured points to train a BP artificial neural network. The diagnosis results showed that the success rate of the multi-position noise analysis method is 93.5%, and it is fast and stable, it is more suitable for industrial application than the traditional noise diagnosis method be.

centrifugal pump；cavitations；hydrodynamic noise；singular value decomposition (SVD) second generation wavelet

吉林省科技發(fā)展計劃項目(20130206008GX)

2015-09-28 修改稿收到日期： 2016-02-26

周云龍 男，教授，博士生導(dǎo)師，1960年生

呂遠(yuǎn)征 男，1991年7月生，碩士。 E-mail:verylyzh@163.com

TH311

A

10.13465/j.cnki.jvs.2017.07.007