基于EMMD-Teager的柱塞泵故障診斷技術(shù)

寇勃晨，唐力偉，鄧士杰

(軍械工程學(xué)院 火炮工程系， 石家莊 050000)

【機(jī)械制造與檢測技術(shù)】

基于EMMD-Teager的柱塞泵故障診斷技術(shù)

寇勃晨，唐力偉，鄧士杰

(軍械工程學(xué)院 火炮工程系， 石家莊 050000)

針對柱塞泵早期故障時特征信號微弱的問題，首先對采集到的泵殼體振動信號進(jìn)行極值域均值模式分解(extremum field mean mode decomposition，EMMD)，得到有限模態(tài)分量IMF及余量C，然后對IMF分量進(jìn)行Teager能量算子解調(diào)，提取特征頻率點(diǎn)的能量信息組成能占比特征向量，并利用分類敏感度對向量進(jìn)行篩選，最終獲得有效特征向量。實驗結(jié)果表明，采用EMMD-Teager方法能有效對信號進(jìn)行濾波，方便從頻域提取特征，經(jīng)過篩選后的能占比特征向量可以準(zhǔn)確分類柱塞泵正常、柱塞孔磨損及滑靴磨損3種狀態(tài)。

Teager能量算子；EMMD方法；柱塞泵；故障診斷

在火箭炮調(diào)炮過程中，柱塞泵的穩(wěn)定運(yùn)行是保證調(diào)炮快速、準(zhǔn)確的關(guān)鍵。如果因為柱塞泵故障導(dǎo)致出力不均、壓力不足等問題，會嚴(yán)重影響武器裝備的快速反應(yīng)能力和射擊精度，如出現(xiàn)S形調(diào)炮、顫振、喘行等現(xiàn)象，甚至無法調(diào)炮，在戰(zhàn)場上就會貽誤戰(zhàn)機(jī)，威脅士兵的生命，造成無法挽回的軍事?lián)p失。因此，十分有必要進(jìn)行柱塞泵故障診斷方面的研究。

柱塞泵出現(xiàn)故障時，會隨著電機(jī)的旋轉(zhuǎn)出現(xiàn)周期性的瞬時沖擊，沖擊信號通過軸承傳遞到泵殼體上，因此可以通過采集分析泵殼體的振動信號診斷故障。實際上電機(jī)的振動會帶動周圍大量設(shè)備的諧振，震源增多，導(dǎo)致實測的柱塞泵振動信號淹沒在大量噪聲中。傳統(tǒng)的傅里葉變換無法提取有用特征，而包絡(luò)譜分析需要根據(jù)先驗知識，通過濾波提高泵的共振響應(yīng)信號。如何有效濾波并選擇頻帶是故障診斷的關(guān)鍵。

經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解(empirical mode decomposition，EMD)是1998年由Huang[1]提出的一種信號處理方法，用于處理非線性、非穩(wěn)態(tài)信號。EMD可以將信號自適應(yīng)分解到不同頻率帶。后來，不斷有學(xué)者在EMD的基礎(chǔ)上進(jìn)行改進(jìn)，蓋強(qiáng)[2]結(jié)合EMD和自適應(yīng)時變?yōu)V波法(ATVFD)提出新方法，極值域均值模式分解EMMD。EMMD相較于EMD，在均值曲線的求解上進(jìn)行改進(jìn)，它利用中值定理求局部均值使得每次迭代只進(jìn)行一次樣條插值，更準(zhǔn)確得到均值曲線，提高了分解效率。

Teager能量算子(TEO)是由Kaiser提出的一種非線性算子[3]，Teager能量算子通過信號的瞬時值及信號微分的非線性組合估計信號源產(chǎn)生動態(tài)信號所需的總能量，能夠增強(qiáng)信號的瞬態(tài)特征，適合檢測信號中的沖擊成分，還可以進(jìn)一步獲得信號的包絡(luò)以及瞬時頻率。該方法計算復(fù)雜度低，算法效率高，時間分辨率好，對信號的瞬時變化具有良好的自適應(yīng)能力[4,5]。

本研究將基于EMMD分解和Teager能量算子解調(diào)對柱塞泵進(jìn)行故障診斷，以期區(qū)分柱塞泵的不同狀態(tài)。

1 EMMD分解和Teager能量算子

1.1 EMMD分解

與傳統(tǒng)EMD分解方法相比，EMMD在求取局部均值時進(jìn)行了改進(jìn)。EMD方法是先求出信號的上極值點(diǎn)和下極值點(diǎn)，再用樣條插值的方法分別求取上包絡(luò)和下包絡(luò)，然后得到對上下包絡(luò)進(jìn)行加和求得局部均值。EMMD基于定積分中值定理，局部均值的獲取采用相鄰的3個極值點(diǎn)間的所有數(shù)據(jù)求平均作為中間極值點(diǎn)所在位置的均值，然后對獲得的局部均值序列用樣條插值擬合，得到均值曲線，因此EMMD方法每次求均值曲線的過程只需一次樣條插值。EMMD方法具體的步驟如下：

1) 初始化：i=1,ci(t)=x(t)，ci(t)表示余量序列；

2) 初始化：hi(t)=ci(t)；

3) 找出hi(t)的所有局部極值點(diǎn)(不區(qū)分極大值和極小值)，構(gòu)成極值點(diǎn)序列p(k)；

4) 采用定積分中值定理，根據(jù)每相鄰3個極值點(diǎn)的間隔長度和數(shù)據(jù)的積分求出中間極值點(diǎn)的局部均值：

(1)

式中:k表示第k個極值點(diǎn)；p(k)表示第k個極值點(diǎn)在原信號中的位置；g(k,k+1)表示第k個極值點(diǎn)和第k+1個極值點(diǎn)之間所有數(shù)據(jù)的均值；

5) 利用樣條插值函數(shù)對局部均值序列g(shù)(k)擬合、擴(kuò)展，得到局部均值曲線mi(t)；

6) 先將序列hi(t)賦值給一個臨時序列prehi(t)，再從hi(t)中減去局部均值曲線mi(t)得到一個去掉低頻的新序列

prehi(t)=hi(t)；hi(t)=hi(t)-mi(t)

7) 判斷新序列是否滿足IMF(固有模態(tài)函數(shù))條件。IMF條件為

(2)

ΔSD一般選擇0.2到0.3。若條件滿足則得到分解的第i個IMF分量imfi(t)=hi(t)，并得到新的余量序列ci+1=ci-imfi(t)；若不滿足，返回步驟3)，直到滿足；

8) 若ci+1的極值點(diǎn)不少于2個，則i=i+1，返回步驟2)；否則分解結(jié)束，ci+1為余量序列。

EMMD作為EMD的改進(jìn)，能處理非線性、非穩(wěn)態(tài)信號，但傳統(tǒng)EMD在求均值曲線時只用到了數(shù)據(jù)的極值點(diǎn)信息，忽略了非極值點(diǎn)，而EMMD在求取均值曲線時用到了極值點(diǎn)間的所有數(shù)據(jù)，能消除局部數(shù)據(jù)中隱含的直流分量，更符合固有模態(tài)函數(shù)的條件，而且迭代次數(shù)比EMD少，所以分解效率更高[6-7]。

1.2 Teager能量算子

Teager能量算子的定義式如下：

(3)

假設(shè)一維信號是一個正弦信號：

x(t)=A(t)sin(ωt+φ)

則經(jīng)過能量算子的計算,輸出為振動瞬時幅值的平方與瞬時頻率平方的乘積，如式(4)所示。相對于傳統(tǒng)能量幅值平方的表示，增加了與瞬時頻率平方相乘。由于沖擊信號的頻率較高，因此Teager算子能有效增強(qiáng)信號中的沖擊成分[8]。

T[x(t)]=A(t)2ω2

(4)

離散信號的Teager算子實現(xiàn)如下：

T[x(k)]=x(k)2-x(k-1)x(k+1)

(5)

2 柱塞泵實測信號分析

2.1 實驗設(shè)備

當(dāng)柱塞泵在故障狀態(tài)運(yùn)行時，泵體的振動信號可以看成是由若干不同頻率的頻率族分量組成，每一個分量都可以看作是調(diào)幅信號。通過采用EMMD方法將原信號分解成中心頻率不同的頻率族，再對每個頻率族進(jìn)行Teager能量算子解調(diào)，最終得到的頻譜實現(xiàn)故障特征的提取。

本研究的實測柱塞泵振動信號采集自液壓泵實驗臺，如圖1所示，柱塞泵為25SCY14-1B型軸向斜盤式柱塞泵，柱塞數(shù)為7；電機(jī)型號為YVF2-160M-4的變頻調(diào)速三相異步電機(jī)，加速度振動傳感器型號為CA-YD-182-10，安裝位置如圖2。柱塞相對于缸體做軸向移動，軸向振動有較大幅值，因此將傳感器安置在端面上。實驗時調(diào)節(jié)泵的出口壓力為14 MPa，電機(jī)轉(zhuǎn)速為1 500 r/min，相應(yīng)的軸頻率為25 Hz，柱塞頻率為175 Hz(7倍軸頻率)，采樣頻率設(shè)置為10 kHz。實驗中，分別對柱塞泵正常、柱塞孔磨損、滑靴磨損3種狀態(tài)進(jìn)行診斷分析。

圖1 柱塞泵實驗臺

圖2 振動傳感器安裝位置

2.2 預(yù)設(shè)故障

首先用正常狀態(tài)的柱塞泵實驗，采集端蓋處的軸向振動信號，然后將正常部件替換成故障零件，人為模擬柱塞泵柱塞孔磨損和滑靴磨損，如圖3和圖4所示。實驗通過在一個柱塞孔內(nèi)壁劃出一道凹槽模仿柱塞孔磨損狀態(tài)，凹槽深度0.1 mm，寬0.4 mm；后通過對滑靴表面進(jìn)行打磨、拋光模擬滑靴磨損，磨損深度為0.4 mm。

圖3 柱塞孔磨損

2.3 故障診斷

實驗時，分別采集3種狀態(tài)下的振動信號10 s，每種狀態(tài)隨機(jī)抽取其中的1 s進(jìn)行分析，3種狀態(tài)的時域和頻域如圖5和圖6所示。從未處理的時域波形和頻域波形中很難總結(jié)不同狀態(tài)的區(qū)別。為提取柱塞泵的故障特征，先對各狀態(tài)的信號進(jìn)行極值域均值模式分解(EMMD)。由于沖擊信號主要分布于高頻部分，因此僅對原信號進(jìn)行3階EMMD分解。得到的3種狀態(tài)下3階IMF分量和余量如圖7所示。

圖4 滑靴磨損

圖5 各狀態(tài)下的時域信號

圖6 各狀態(tài)下的頻域

圖7 正常狀態(tài)、柱塞孔磨損以及滑靴磨損3種狀態(tài)的3階IMF和余量C

圖8 正常狀態(tài)、柱塞孔磨損以及滑靴磨損3種狀態(tài)的各分量Teager譜

對獲得的各分量以及余量進(jìn)行Teager能量算子解調(diào)，并進(jìn)行傅里葉變換得到Teager譜，如圖8所示。從圖8(a)可以看出，正常信號的所有分量和余量中在171 Hz(柱塞頻率，7倍頻)以及341 Hz、512 Hz(2、3倍柱塞頻率)處存在峰值，IMF3中的23 Hz(軸頻)存在突出的峰值。由圖8(b)可知，柱塞孔磨損的Teager譜在正常信號譜的基礎(chǔ)上出現(xiàn)了明顯的23 Hz(軸頻)，而且在171 Hz(柱塞頻率)兩側(cè)都存在向兩側(cè)偏移23 Hz(軸頻)的邊頻。從圖8(c)可知，每個分量和余量中只有171 Hz以及柱塞頻率的2、3、4倍頻，沒有更多峰值，這是因為滑靴與斜盤始終存在面接觸，其振動信號為寬頻信號，頻域的能量更為分散，相較于正常狀態(tài)軸頻消失，柱塞頻率的4倍頻(682 Hz)出現(xiàn)。因此可以通過對柱塞泵振動信號前3個IMF分量以及余量的Teager譜提取對應(yīng)頻率點(diǎn)的特征進(jìn)行故障診斷。

本文計算各頻率點(diǎn)(23 Hz、146 Hz、171 Hz、195 Hz、341 Hz、512 Hz、683 Hz)的能占比組成集合作為信號的特征向量，如表1～表4所示。綜合多個樣本計算各個特征的分類敏感度[9-10]，判斷某頻率點(diǎn)對故障分類的能力大小。如表5所示。

分類敏感度的公式如下：

(6)

(7)

(8)

表1～表4的所有數(shù)據(jù)都是在各IMF分量下，各頻率點(diǎn)能量占所有被挑選頻率點(diǎn)能量和的比值。

表1 IMF1各頻率點(diǎn)的能占比

注：① A表示正常；B表示柱塞孔磨損；C表示滑靴磨損； ②T1～T7分別表示IMF1的23 Hz、146 Hz、171 Hz、195 Hz、341 Hz、512 Hz、683 Hz頻率點(diǎn)，T8～T28分別表示其他分量的各個頻率點(diǎn)。

表2 IMF2各頻率點(diǎn)的能占比

表3 IMF3各頻率點(diǎn)的能占比

表5 各特征點(diǎn)對應(yīng)的分類敏感度η

從采集的振動信號中每種狀態(tài)隨機(jī)抽取5組共15組樣本。根據(jù)式(6)～式(8)求得每個特征頻率點(diǎn)對應(yīng)的分類敏感度，并將分類敏感度降序排序。敏感度越大說明在該特征下不同類別分得越開。選擇敏感度最大的5個特征構(gòu)成新的特征向量，如表6所示。

表6 新特征向量

為清楚表達(dá)所選特征的分類效果，將基于新特征向量的15個樣本所對應(yīng)的能占比值歸一化后畫在分布圖中，如圖9所示。

圖9 敏感度最高的5個特征值域分布

圖9橫坐標(biāo)是按照敏感度從大到小排序的5個特征，縱坐標(biāo)是最大最小歸一化后的能占比值。“*”代表正常，“+”表示柱塞孔磨損，“□”代表滑靴磨損。從其中可以看出在分類敏感度最高的T28特征(余量C的683 HZ頻率點(diǎn))和次高的T23特征(余量C的146 HZ頻率點(diǎn))以及T25特征(余量C的171 HZ頻率點(diǎn))下，3種狀態(tài)非常明顯的區(qū)分開；而敏感度較低的T2、T14只能將滑靴磨損區(qū)分出來，正常和柱塞孔磨損無法區(qū)分。

3 結(jié)論

通過EMMD分解和Teager能量算子的結(jié)合對振動信號進(jìn)行處理，能有效從頻域提取頻率特征。

通過對處理后的振動信號提取特征頻率點(diǎn)的能占比，組成特征向量，并對各特征向量經(jīng)過分類敏感度篩選，可以有效區(qū)分柱塞泵正常、柱塞孔磨損及滑靴磨損3種狀態(tài)。

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ResearchonFaultDiagnosisTechnologyofPlungerPumpBasedonEMMD-Teager

KOU Bochen, TANG Liwei, DENG Shijie

(Artillery Engineering Department, Ordnance Engineering College, Shijiazhuang 050000, China)

Aiming at the difficulty in early fault diagnosis of pump, according to the method, the vibration signal of pump shell was decomposed into some intrinsic mode funtions(IMF) and residual quantity by extremum field mean mode decomposition; and then, we carried on Teager energy operator demodulation to IMF, and feature peaks appear on the spectrum. The energy information of feature frequency points is extracted to form the feature vector, and the classification sensitivity is used to filter the elements in the vector, and finally the effective feature vectors are obtained. The experimental results show that it can filter the signal effectively so that it can extract feature from spectrum by EMMD-Teager and three conditions contain normal, and the plunger hole wear and sliding shoe wear were clearly distinguished by filtered feature vector.

Teager energy operator; EMMD; plunger pump; fault diagnosis

2017-06-10；

2017-06-30

寇勃晨(1993—)，男，碩士研究生，主要從事機(jī)械故障診斷研究。

唐力偉(1961—)，男，教授，博士生導(dǎo)師，主要從事機(jī)械性能檢測與故障診斷研究。

10.11809/scbgxb2017.10.034

本文引用格式：寇勃晨，唐力偉，鄧士杰.基于EMMD-Teager的柱塞泵故障診斷技術(shù)[J].兵器裝備工程學(xué)報，2017(10):165-170.

formatKOU Bochen, TANG Liwei, DENG Shijie.Research on Fault Diagnosis Technology of Plunger Pump Based on EMMD-Teager[J].Journal of Ordnance Equipment Engineering,2017(10):165-170.

TH137.51;TH322

A

2096-2304(2017)10-0165-06

(責(zé)任編輯唐定國)