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    農(nóng)田水利設(shè)備中抽水泵機(jī)械振動(dòng)故障檢測方法

    2022-08-25 01:10:42孫兆光
    機(jī)械與電子 2022年8期
    關(guān)鍵詞:抽水泵機(jī)械振動(dòng)農(nóng)田水利

    孫兆光

    (莒縣青峰嶺水庫管理服務(wù)中心,山東 莒縣 276500)

    0 引言

    機(jī)械故障檢測技術(shù)[1-2]可對(duì)設(shè)備故障狀態(tài)作出診斷,全面提升設(shè)備可靠性和安全性,其中,抽水泵機(jī)械設(shè)備廣泛應(yīng)用于農(nóng)田水利設(shè)備中。隨著社會(huì)進(jìn)步和生產(chǎn)力的發(fā)展,抽水泵機(jī)械的應(yīng)用更加廣泛,但受到不同因素影響,抽水泵機(jī)械會(huì)產(chǎn)生不同類型的故障,導(dǎo)致設(shè)備的生產(chǎn)效率下降或部分功能喪失。如何確保抽水泵機(jī)械的穩(wěn)定運(yùn)行成當(dāng)前研究的熱點(diǎn)話題,國內(nèi)相關(guān)專家給出了一些較好的研究成果。

    任世錦等[3]將集成局部均值分解和改進(jìn)的支持向量機(jī)相結(jié)合,將故障信號(hào)分解為多個(gè)單模態(tài)調(diào)制信號(hào),加強(qiáng)故障特征提取的有效性,實(shí)現(xiàn)機(jī)械故障診斷;鄭直等[4]對(duì)信號(hào)實(shí)施AMD分解,提取故障分量信號(hào),將其作為特征向量,采用變分模態(tài)分解和模糊C均值聚類的方法分析信號(hào),實(shí)現(xiàn)故障信號(hào)檢測;武立平等[5]通過IMF能量特征,構(gòu)建對(duì)應(yīng)二元特征向量,分析變壓器振動(dòng)信號(hào)的特征向量變化情況,最終完成故障檢測。但現(xiàn)有方法中考慮的參數(shù)較少,均存在一定局限性。

    為此,本文提出一種農(nóng)田水利設(shè)備中抽水泵機(jī)械振動(dòng)故障檢測方法。

    1 農(nóng)田水利設(shè)備中抽水泵機(jī)械振動(dòng)信號(hào)特征提取

    1.1 農(nóng)田水利設(shè)備中抽水泵機(jī)械振動(dòng)信號(hào)去噪

    采用多分辨分析可更好完成信號(hào)時(shí)頻分析,但由于尺度函數(shù)需要按照二進(jìn)制變化規(guī)律執(zhí)行,在頻數(shù)較高的階段會(huì)出現(xiàn)分辨率較差的情況,只可完成信號(hào)的頻段劃分。

    在多分辨率中分析得到解空間M2(S),可表示為

    (1)

    j為尺度因子;X(j)為小波子空間。

    將尺度空間和小波子空間兩者統(tǒng)一表征,即

    (2)

    W(j)為尺度空間。

    設(shè)定{vn(t)}為關(guān)于序列{ik}的小波包簇,使用以下方式組成子空間簇,即

    (3)

    使用小波包可對(duì)農(nóng)田水利設(shè)備中抽水泵機(jī)械振動(dòng)信號(hào)實(shí)施正交分解,詳細(xì)操作步驟如下所述:

    a.將農(nóng)田水利設(shè)備中抽水泵機(jī)械振動(dòng)信號(hào)第1次分解結(jié)果的高頻部分和低頻部分,采用二抽取計(jì)算,確保偶數(shù)或奇數(shù)部分有效保留。

    b.在進(jìn)一步分解前,不僅需要再次分解高頻部分,同時(shí)仍然采用二抽取計(jì)算,使其在任何頻段均可獲取相同時(shí)頻分辨率。

    c.重復(fù)上述操作過程,直至全部抽水泵機(jī)械振動(dòng)信號(hào)完成分解。

    d.將各個(gè)頻率段上的信號(hào)重構(gòu),濾除抽水泵機(jī)械振動(dòng)信號(hào)中的噪聲,最終實(shí)現(xiàn)信號(hào)去噪[6-7]。

    1.2 農(nóng)田水利設(shè)備中抽水泵機(jī)械振動(dòng)故障特征提取

    在上述抽水泵機(jī)械振動(dòng)信號(hào)去噪后,對(duì)農(nóng)田水利設(shè)備中抽水泵機(jī)械頻譜分析過程中,需要尋找?guī)в忻黠@轉(zhuǎn)頻特征的頻譜圖。

    a.實(shí)際頻率g(i)提取。在信號(hào)理論頻率g(s)附近隨機(jī)小區(qū)間[x1,y1]內(nèi)提取最高幅值對(duì)應(yīng)頻率。

    b.在振動(dòng)信號(hào)幅值譜隨機(jī)區(qū)間內(nèi),獲取實(shí)際頻率外其他極大值點(diǎn),同時(shí)采用降序的方式排列。

    (4)

    n為極大值的數(shù)量;B(i)為第i個(gè)極大值。

    d.設(shè)定敏感性指數(shù),即

    (5)

    T和Tmax分別為敏感性指數(shù)和最大敏感性指數(shù),主要反映實(shí)際轉(zhuǎn)頻幅值和周圍高幅值頻率成分之間的相對(duì)水平。

    在此基礎(chǔ)上,分析抽水泵機(jī)械振動(dòng)信號(hào),通過抽水泵結(jié)構(gòu)特點(diǎn)選擇10個(gè)測點(diǎn),獲取振動(dòng)信號(hào)的變化規(guī)律[8-9]。

    引入復(fù)雜度概念,描述時(shí)間序列變化情況,對(duì)不同測點(diǎn)復(fù)雜度通過二值粗?;椒ㄒ约八闹荡至;椒ㄓ?jì)算。由于通過階躍函數(shù)定義不同序列之間的相似性,但序列和實(shí)際樣板類邊緣存在模糊不清情況。其中,模糊熵的詳細(xì)操作步驟如下所述:

    a.組建維數(shù)為m的向量,即

    (6)

    k0(i)為向量的平均值。

    (7)

    (8)

    d.將維數(shù)增加至m+1,同時(shí)重復(fù)步驟a~步驟c,獲取對(duì)應(yīng)函數(shù)的取值,表達(dá)式為

    (9)

    φ(m+1)(x,y)為函數(shù)取值。

    模糊熵[10-11]需要將原始序列映射到維數(shù)較高的空間中,同時(shí)借助幅值的取值范圍計(jì)算不同序列復(fù)雜度,采用模糊函數(shù)獲取不同序列之間的相似性,確保最終獲取的計(jì)算結(jié)果和實(shí)際結(jié)果更加吻合。

    采用模糊熵提取農(nóng)田水利設(shè)備中抽水泵機(jī)械振動(dòng)故障特征,獲取時(shí)域特征參數(shù)可以表示為

    (10)

    H為時(shí)域特征參數(shù);Tx為概率密度函數(shù);p(x)為抽水泵機(jī)械振動(dòng)幅值。

    1.3 抽水泵機(jī)械振動(dòng)故障檢測實(shí)現(xiàn)

    在抽水泵機(jī)械振動(dòng)故障檢測中,對(duì)目標(biāo)測試樣本比較少的情況,無法有效訓(xùn)練1個(gè)泛化能力比較強(qiáng)的分類器,導(dǎo)致對(duì)故障數(shù)據(jù)的檢測有限。因此,本文將多層支持向量機(jī)學(xué)習(xí)模型和樣本遷移深度遷移算法相結(jié)合,通過引入大量和目標(biāo)診斷對(duì)象分布特征故障數(shù)據(jù)完成目標(biāo)故障檢測。

    選取LSSVM作為多層結(jié)構(gòu)基本學(xué)習(xí)單元[12-13],在僅少量訓(xùn)練目標(biāo)情況下,對(duì)于一般二分類而言,主要通過源域和目標(biāo)域樣本訓(xùn)練輸入層,完成樣本權(quán)值分配和特征學(xué)習(xí),完成樣本重構(gòu),即

    s(i)=xiyizi(si,xi)+b

    (11)

    s(i)為樣本重構(gòu)結(jié)果;xiyizi為測試樣本;(si,xi)為訓(xùn)練樣本對(duì)應(yīng)的標(biāo)簽;b為隨機(jī)常數(shù)。

    按照順序?qū)θ坑?xùn)練集中的樣本實(shí)施轉(zhuǎn)換處理,獲取數(shù)量為N的全新訓(xùn)練樣本,將其設(shè)定為下一層的輸入,樣本標(biāo)簽整個(gè)過程不發(fā)生任何改變。

    當(dāng)模型建立后,針對(duì)測試樣本v而言,需要經(jīng)過多層轉(zhuǎn)換,最終獲取輸出對(duì)應(yīng)的求解公式為

    (12)

    v(x)為輸出求解結(jié)果。

    在此基礎(chǔ)上,建立樣本遷移對(duì)應(yīng)目標(biāo)函數(shù)。其中,遷移算法核心操作思想為:通過不同目標(biāo)域數(shù)據(jù),根據(jù)重新分配源域和目標(biāo)域訓(xùn)練樣本權(quán)重,全面提升分類結(jié)果準(zhǔn)確性。

    對(duì)于隨機(jī)1組訓(xùn)練數(shù)據(jù)集而言,經(jīng)過優(yōu)化后的目標(biāo)函數(shù)可以表示為

    (13)

    minR(i,j)為目標(biāo)函數(shù);h(xi,yi,zi)為懲罰因子;M為懲罰函數(shù)。

    在優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)中增加源域樣本,可有效改進(jìn)損失函數(shù),經(jīng)過改進(jìn)后的損失函數(shù)可以表示為

    (14)

    minR′(i,j)為改進(jìn)后的損失函數(shù)。

    源域和目標(biāo)域之間的遷移學(xué)習(xí)是通過損失函數(shù)完成,其中,SVM的樣本遷移原理可以表示為

    (15)

    ωt為目標(biāo)域訓(xùn)練樣本的權(quán)重向量取值;ω為源域中訓(xùn)練樣本的權(quán)重取值。

    為了更好地完成基于樣本遷移的多層SVM[14-15],在目標(biāo)函數(shù)中同時(shí)對(duì)2個(gè)目標(biāo)域的樣本展開訓(xùn)練。通過LSSVM檢測抽水泵機(jī)械振動(dòng)故障,詳細(xì)操作步驟如下所述:

    a.確定網(wǎng)絡(luò)層數(shù)和相關(guān)參數(shù)。

    b.將所有樣本標(biāo)準(zhǔn)化處理。

    c.將全部樣本放置到輸入層中。

    d.采用遷移學(xué)習(xí)完成輸入層訓(xùn)練,對(duì)優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)求解,同時(shí)完成樣本重構(gòu)。

    e.重構(gòu)樣本,同時(shí)將其應(yīng)用于下一層的訓(xùn)練,重復(fù)以上操作步驟。

    f.逐層訓(xùn)練至輸出層,求解分類判別函數(shù);計(jì)算測試樣本集的預(yù)測標(biāo)簽。

    g.輸出故障分類結(jié)果,完成抽水泵機(jī)械振動(dòng)故障檢測。

    2 實(shí)驗(yàn)分析

    2.1 實(shí)驗(yàn)方案

    為了驗(yàn)證所提農(nóng)田水利設(shè)備中抽水泵機(jī)械振動(dòng)故障檢測方法的有效性,需要開展相關(guān)實(shí)驗(yàn)。抽水泵在正常運(yùn)行情況下的信號(hào)頻譜變化情況如圖1所示。

    圖1 抽水泵正常運(yùn)行情況下信號(hào)頻域曲線

    由圖1可知,在抽水泵正常運(yùn)行情況下,會(huì)出現(xiàn)比較小的波動(dòng),但不會(huì)對(duì)抽水泵的運(yùn)行產(chǎn)生影響。

    為有效模擬抽水泵運(yùn)行時(shí)產(chǎn)生的故障,需要在出口位置放置1個(gè)小型的木塊,確保水泵擁堵。經(jīng)過人為制造故障之后,獲取的故障運(yùn)行頻譜如圖2所示。

    圖2 抽水泵故障情況下信號(hào)頻域曲線

    2.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析

    采用本文方法監(jiān)測某抽水泵的機(jī)械振動(dòng)故障信號(hào)變化情況,詳細(xì)檢測結(jié)果如圖3所示。

    圖3 抽水泵故障檢測

    通過圖3可知,采用本文方法可以準(zhǔn)確檢測抽水泵的故障,獲取準(zhǔn)確的檢測結(jié)果。

    將正常信號(hào)頻譜圖和故障信號(hào)頻譜圖在低頻段放大,采用本文方法對(duì)2種信號(hào)對(duì)應(yīng)的局部頻譜進(jìn)行檢測,得到的結(jié)果如圖4所示。

    分析圖4中的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)可知,故障信號(hào)的尖峰比較明顯,由此可以看出采本文方法可準(zhǔn)確區(qū)分正常信號(hào)和故障信號(hào)。

    圖4 正常信號(hào)和故障信號(hào)的局部頻譜

    為了驗(yàn)證本文方法的有效性,實(shí)驗(yàn)分析機(jī)械信號(hào)去噪前后的幅值變化情況,結(jié)果如表1所示。

    表1 抽水泵機(jī)械振動(dòng)信號(hào)處理前后幅值變化情況

    由表1可知,在信號(hào)經(jīng)過去噪處理后,信號(hào)中的噪聲得到有效濾除,可以有效降低幅值,同時(shí)獲取更加準(zhǔn)確的故障檢測結(jié)果,驗(yàn)證本文方法的有效性。

    3 結(jié)束語

    針對(duì)傳統(tǒng)抽水泵機(jī)械振動(dòng)故障檢測中存在的一系列問題,提出一種農(nóng)田水利設(shè)備中抽水泵機(jī)械振動(dòng)故障檢測方法。經(jīng)實(shí)驗(yàn)測試證明,該方法可以準(zhǔn)確完成抽水泵機(jī)械振動(dòng)故障檢測。

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