t)為一個純調(diào)頻信號； (6) 把迭代過程中所產(chǎn)生的所有包絡(luò)估計函數(shù)相乘，得到PF的包絡(luò)信號ai(t):
(7) 將包絡(luò)信號ai(t)和純調(diào)頻信號sin(t)相乘便可W得到振動信號的第一個PF分量：
(8) 將第一個分量PFi(t)從振動信號x(t)中分離出來，得到一個新的信號ui(t)，將U1 (t)作為原始數(shù)據(jù)重復(fù)W上步驟，循環(huán)k次，直到Uk為一個單調(diào)函數(shù)為止
運樣就可W將振動信號x(t)分解為k個PF分量和一個uk之和，即：
ο
[0025] 步驟3:針對改進局部均值分解得出的一系列PF分量，分別計算各個PF分量與振動 信號的相關(guān)性系數(shù)，W相關(guān)系數(shù)最大值為依據(jù)，篩選得出一個包含主要狀態(tài)信息的PF分量。
[0026] 步驟4:對所選擇PF分量，提取其瞬時幅值a(t)，并進行頻譜變換，分析其瞬時幅值 頻譜中是否含有顯著的往復(fù)壓縮機二倍轉(zhuǎn)頻，若有，則往復(fù)壓縮機軸承發(fā)生了磨損間隙過 大故障。
[0027] 應(yīng)用實例 實例應(yīng)用過程具體W2D12型往復(fù)壓縮機滑動軸承間隙過大故障為對象。
[0028] 步驟一，壓縮機故障試驗與振動信號測試 2D12型往復(fù)壓縮機是天然氣增壓輸送的常用設(shè)備，其電機轉(zhuǎn)速496 r/min，排氣量70 m^min，活塞行程240mm，結(jié)構(gòu)簡圖如圖3所示。故障實驗過程中，在壓縮機傳動機構(gòu)的一級 連桿大頭軸承處，利用已磨損的軸瓦，模擬軸承間隙過大故障。經(jīng)振動傳遞機理分析，選擇 曲軸箱4旁的十字頭1滑履下端作為測點，采用ICP加速度型振動傳感器、信號放大器和數(shù)據(jù) 采集儀記錄了故障狀態(tài)的振動信號，同時，在壓縮機輸入軸飛輪上粘貼反光紙，使用光電傳 感器采集了旋轉(zhuǎn)鍵相信號。依據(jù)鍵相信號截取兩周期的振動加速度信號，振動信號時域波 形如圖4所示，由圖4可知，振動信號出現(xiàn)了強烈非平穩(wěn)的沖擊現(xiàn)象，運是因為軸承間隙過大 時，軸與軸瓦劇烈碰撞所致。
[0029] 步驟二，基于改進的局部均值分解方法的振動信號分解 往復(fù)壓縮機內(nèi)部運動部件眾多，機體實測振動信號可視為多個內(nèi)部激勵源對機體固有 振動頻率調(diào)制疊加而成，且內(nèi)部激勵多具有時變性。因此，機體振動信號屬于強非平穩(wěn)多分 量禪合信號，而局部均值分解方法既能自適應(yīng)解禪，又適用于非平穩(wěn)信號，是其理想的分析 方法。應(yīng)用改進局部均值分解對圖4所示的振動信號進行分析，分解結(jié)果如圖5所示。可見， 分解結(jié)果圖5中得出了 8個PF分量，其中，前幾個PF分量中沖擊信息更為明顯。
[0030] 步驟S，PF分量篩選 鑒于設(shè)備狀態(tài)信息主要集中于局部均值分解分解結(jié)果的前幾個PF分量中，在此，采用 相關(guān)系數(shù)法篩選得出一個包含主要狀態(tài)信息的PF分量。針對改進的局部均值分解方法分解 得出的一系列PF分量，分別計算各個PF分量與原始振動信號的相關(guān)性系數(shù)，W相關(guān)系數(shù)最 大值為依據(jù)，篩選得出一個包含主要狀態(tài)信息的PF分量。各個PF分量與原始振動信號的相 關(guān)性系數(shù)如表1所示，由表1可知，PF1分量的相關(guān)性系最大，W其作為包含主要狀態(tài)信息的 PF分量。
[0031] 表1各PF分量與原始振動信號相關(guān)系數(shù)_
步驟四，特征頻率提取與軸承間隙故障診斷 往復(fù)壓縮機振動信號中，幅值調(diào)制頻率是內(nèi)部激勵頻率的真實反映。因此，通過對原始 振動信號的包絡(luò)幅值進行頻譜分析，可更直觀的反映設(shè)備的運行狀態(tài)。軸承正常間隙狀態(tài) 時，軸與軸瓦通過油膜連續(xù)接觸，碰撞激勵較小。而間隙增大后，軸與軸瓦在一個往復(fù)周期 內(nèi)產(chǎn)生兩次分離撞擊過程，因此，其故障特征頻率為二倍頻。對圖5中PF1分量的瞬時幅值包 絡(luò)m(t)進行頻譜分析，結(jié)果圖6所示。由圖6可知，在16.3化即二倍頻處出現(xiàn)了顯著的峰值， 運與之前的故障機理分析結(jié)果是一致的，可W準確判定該壓縮機軸承出現(xiàn)了間隙過大故 障。
[0032] 診斷結(jié)果對比分析。首先，不使用局部均值分解方法，而直接對圖4所示振動信號 的幅值包絡(luò)進行頻譜分析，結(jié)果如圖7所示。通過圖6和圖7對比可知，兩者雖然在16.3化即 二倍頻處峰值的幅值相差無幾，但是，圖7中頻率成分混亂，除了二倍頻W外，其它頻率成分 也出現(xiàn)了較多峰值，不利于特征頻率的準確識別。而在圖6中，其它頻率成分幅值較低，二倍 頻幅值相比于其它頻率成分十分顯著，更有利于特征頻率的準確識別。運是因為，振動信號 經(jīng)局部均值分解后，在PF分量中背景噪聲信息得到有效分離，更突出了故障信息，結(jié)果充分 體現(xiàn)了使用局部均值分解方法的必要性。
[0033] 再者，為了對比改進的局部均值分解方法的效果，使用傳統(tǒng)的局部均值分解方法 對圖4所示的振動信號進行分解，并對結(jié)果中PF1分量的瞬時幅值包絡(luò)ai(t)進行頻譜分析， 結(jié)果如圖8所示。通過對比圖6和圖8可知，圖8中在二倍頻處的幅值(具體為0.039)略低于圖 6(具體為0.041)，而且，在其它頻率成分的幅值方面，圖8也略高于圖6,更不利于特征頻率 的準確識別。運是因為，本發(fā)明改進的局部均值方法中，所提出的新型局部均值與包絡(luò)估計 函數(shù)構(gòu)造方法具有更高的精度，更加有效的突出了故障信息，分離了背景噪聲。上述結(jié)果驗 證了本發(fā)明方法的有效性。
【主權(quán)項】
1. 一種基于改進的局部均值分解的往復(fù)壓縮機軸承故障診斷方法，具體包括以下步 驟： (1) 利用振動加速度傳感器以及光電傳感器，分別測試記錄往復(fù)壓縮機十字頭滑履處 振動加速度信號和飛輪處旋轉(zhuǎn)鍵相信號，并依據(jù)旋轉(zhuǎn)鍵相信號截取整周期的振動加速度信 號； (2) 使用改進的局部均值分解方法對所截取的振動加速度信號進行分解，得到一系列 PF分量； (3) 采用相關(guān)系數(shù)法，從步驟(2)中得到的一系列PF分量中，篩選得出包含主要狀態(tài)信 息的PF分量； (4) 提取所篩選PF分量的瞬時幅值函數(shù)，并對其進行頻譜變換，分析頻譜中是否含有顯 著的往復(fù)壓縮機二倍轉(zhuǎn)頻，若有，則往復(fù)壓縮機軸承發(fā)生了磨損間隙過大故障； 其特征在于:所述步驟(2)中使用改進的局部均值分解方法對所截取的振動信號進行 分解的步驟如下： ① 對于振動信號X(t)，設(shè)置初始參數(shù):Ui(t)=x(t)，sij(t)=Ui(t)，i=0, j=0,確定信號Sij (t)的所有極值序列X^k; ② 計算所有極值序列Xu,k所對應(yīng)的極值對稱點序列Au,k，按照在兩相鄰的極大值點間 插入一個極小值對稱點及在兩相鄰的極小值點間插入一個極大值對稱點的原則，將極值序 列Xi,j,k和極值對稱點序列Ai,j,k分為最大極值序列Xmaxi,j,k和最小極值序列 ③ 分別使用單調(diào)三次Hermite插值計算得出最大極值序列Xmaxi,j,k所對應(yīng)的上包絡(luò)線 Euij(t)，以及最小極值序列Xmim, j,k所對應(yīng)的下包絡(luò)線Elij(t); ④ 利用得出的上包絡(luò)線EUlj(t)和下包絡(luò)線El^(t)即可計算得出局部均值函數(shù)nuKt) 與包絡(luò)估計函數(shù)aij(t); ⑤ 把局部均值函數(shù)mn (t)從振動信號X (t)中分離出來，用hn (t)除以包絡(luò)估計函數(shù)an (t)，以對hn(t)進行解調(diào)，得到sn(t);再按照以上步驟求出sn(t)所對應(yīng)的包絡(luò)估計函數(shù) a12(t)，如果a12(t)=l，說明S11(t)是一個純調(diào)頻函數(shù)，如果a 12(t)矣1，則重復(fù)上述迭代過程η 次，直至Sln⑴的包絡(luò)估計函數(shù)a1( η + υ (t)=l為止，也即sln(t)為一個純調(diào)頻信號； ⑥ 把迭代過程中所產(chǎn)生的所有包絡(luò)估計函數(shù)相乘得到PF的包絡(luò)信號m(t); ⑦ 將包絡(luò)信號m(t)和純調(diào)頻信號sln(t)相乘得到振動信號的第一個PF分量； ⑧ 將第一個分量PFKt)從振動信號x(t)中分離出來，得到一個新的信號m(t)，將m(t) 作為原始數(shù)據(jù)重復(fù)以上步驟，循環(huán)k次，直到u k為一個單調(diào)函數(shù)為止;從而將所截取的振動 信號X (t)分解為k個PF分量和一個uk之和。2. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于改進的局部均值分解的往復(fù)壓縮機軸承故障診斷方法， 其特征在于:所述步驟②中所有極值序列Xu,k所對應(yīng)的極值對稱點序列Au, k的計算過程 如下： 對于確定振動信號x(t)的極值點及對應(yīng)的時刻于相鄰兩極大值點或 極小值點Xk和Xk+2間插入極值對稱點A k+1，其中A ^的定義為： 1 根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于改進的局部均值分解的往復(fù)壓縮機軸承故障診斷方法， 其特征在于:所述步驟③中所使用的單調(diào)三次Hermite插值定義如下： 對于數(shù)據(jù)(kXhcU)，其中XgcU分別是分劃點n(i=0,…，n，）處的函數(shù)值和一階導(dǎo)數(shù) 值； 設(shè)hi, li，ILXi分別為hi ='Ei+i-T.i，.逢Xi =Xi+i - Xi，在i =i!Xi / hi 一階導(dǎo)數(shù)值cU為在區(qū)間內(nèi)，對于給定的初始值輸合=__尾和3?) 的單調(diào)三次Hermite插
【專利摘要】本發(fā)明公開了一種基于改進的局部均值分解的往復(fù)壓縮機軸承故障診斷方法，解決了傳統(tǒng)方法故障信息不突出、精確度不高等問題。方法首先利用傳感器以及數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)，測試往復(fù)壓縮機振動信號；其次，應(yīng)用改進的局部均值分解方法分解往復(fù)壓縮機振動信號，形成一系列PF分量，解耦故障信息；再者，采用相關(guān)系數(shù)法從眾多PF分量中篩選出包含主要狀態(tài)信息的PF分量；最后，計算所選PF分量的瞬時幅值頻譜，提取故障特征頻率，判斷故障狀態(tài)。相比基于傳統(tǒng)改進局部均值分解的診斷方法，改進方法所提取的故障特征頻率更為顯著，實現(xiàn)了往復(fù)壓縮機軸承故障的更準確診斷。
【IPC分類】G01M13/04
【公開號】CN105628381
【申請?zhí)枴緾N201610019424
【發(fā)明人】趙海洋, 王金東, 陳桂娟, 李穎, 韓輝, 郭岱宗
【申請人】東北石油大學(xué)
【公開日】2016年6月1日
【申請日】2016年1月13日