OVMD与三维奇异谱特征融...往复压缩机气阀故障识别方法_刘岩.pdf
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1、 年 月第 卷 第 期机床与液压 .:.本文引用格式:刘岩,康丽,苏庆勇,等 与三维奇异谱特征融合的往复压缩机气阀故障识别方法机床与液压,():,():收稿日期:基金项目:桂林市创新平台和人才计划项目();黑龙江省自然科学基金()作者简介:刘岩(),男,博士,副教授,从事往复机械故障诊断方向研究。:.。与三维奇异谱特征融合的往复压缩机气阀故障识别方法刘岩,康丽,苏庆勇,王金东(.桂林航天工业学院能源与建筑环境学院,广西桂林;.东北石油大学机械科学与工程学院,黑龙江大庆)摘要:针对往复压缩机气阀断裂型故障危害下故障振动波形的变异特点,为提高常见的气阀阀片失效后期断裂型故障的识别率,提出一种基于最
2、优变分模态分解()和三维奇异谱融合的诊断算法。通过 参数优化,利用多重分形去趋势波动分析()提取模态分量的三维奇异谱参数分析,结合核主分量分析降维提取不同工况模态分量的特征值,并建立完整的 融合诊断识别方案。模拟试验和算法对比证实,该法能有效提高环状气阀阀片断裂故障诊断效率和准确性。关键词:最优变分模态分解;多重分形去趋势波动分析;三维奇异谱;往复压缩机;气阀故障中图分类号:;,(.,;.,):,(),(),:();();前言作为大型往复压缩机重要的功能性组件,气阀结构复杂,故障频发,因其故障导致往复压缩机非正常停机的概率占比一般为 左右。气阀在长期的交变冲击载荷作用下,其故障主要分两大类,即
3、阀片闭合不严和弹簧失效。在生产运行时,阀片闭合不严故障又细分为早期的材料疲劳引起的阀片微观裂纹和后期的阀片断裂或缺口,后者对压缩机缸体甚至人员的危害巨大,需要极力避免,但二者的振动信号故障表现极为相似,需要用更精细的手段识别故障间的特征差异。模态分解与多重分形谱技术结合的振动信号诊断技术已成为机械非线性、非时变时频域联合分析的重要技术方法。()是一种具有较完善理论并区别于 递归性分解的自适应分解理论,有着重要的应用前景;而且()能方便计算标度指数和多重分形谱,学者们开展了一系列研究与探索。然而,的分解受分解层次、约束步长和惩罚因子等影响较大,且计算效率不高;更为重要的是,大多数学者采用 计算的
4、多重分形奇异和广义谱,都是基于二维谱的几何参数关系,这与实际的分形谱三维特征表现存在严重偏差,使谱图中包含的概率测度、波动和奇异性等精细化特征难以准确表达。为了更准确描述具有多重分形特征的混沌时间序列的动态行为,提高环状阀阀片故障识别有效性,作者提出一种 ()与三维 谱参数结合的诊断方法。信号模态分解.变分模态分解对任意信号(),分解步骤可分为两部分:.构建变分模型()严格定义的模态分量(,);()()()()()混频并构造优化变分模型(保持稀疏性):,()|()|()()()其中:为分量个数;为中心频率。.变分模型求解()构建增广 函数 (,),即:(,)()|()|()()(),()()(
5、)二次罚因子 和 乘数()保证了重构信号准确性和模型约束刚度。()给出求解精度,、和 通过乘数交替更新,将信号()分解成 个分量。以上 算法流程如图 所示。图 原始算法流程.最优变分模态分解()单一指标的评价函数和多参数的 优化分解精度因受分量个数、拉格朗日乘数分解步长 和二次惩罚因子 的影响较大。在搜索 和 时,由于本身 计算效率较低,难以适应工程应用对算法要求;特别是,二次惩罚因子 极易造成负优化而使模态分量退化为简谐函数,因此作者提出了一种相关性残差联合评价的适应度函数。()适应度函数构造如下相关性残差联合评价适应度函数:(,)()()即,该乘积函数中:(,)其中:(,)是原信号()与分
6、量的相关性;为信号长度。即 是相关性函数,是残差函数,评价函数 可以同时约束信号分量的相关性及与原信号之间的残差。给出的该目标的最优约束为:()其本质是在避免出现虚假或冗余模态的前提下,使信号分量与原信号保持较高的相关性,并使拉格朗日乘数分解步长 最优,即实现对步长 和二次惩罚因子 和分量个数 的共同约束。()优化模型 参数优化的具体流程如图 所示。第 期刘岩 等:与三维奇异谱特征融合的往复压缩机气阀故障识别方法 图 算法流程.多重分形谱.多重分形去趋势波动分析()等在 基础上提出了多重分形去趋势波动分析()方法,该方法能方便地计算标度指数和多重分形谱,并进行有效的分析。具体算法步骤如下:()
7、对原始信号 ,构造求和序列()(),()()()将()划分成()个长度为 的相互不重叠的子区间,并通过最小二乘法拟合 阶多项式,得:当,时(,)()()()当,时(,)()()()()表示为 阶波动函数()为()(,)()()若时间序列是自相似的,那么()的 阶波动趋势与时间尺度 满足以下幂律关系:()()()式中:()表现为依赖于 函数,即广义 指数。()该时间序列多重分形集的 维数为()(,)(,)()该分形集整体奇异性均值为()(,)()().三维奇异谱与特征参数对复杂分形体而言,多重分形谱可以表示为、()和()的三维图像,如图 ()所示。学者们一般研究 和()之间凸函数单峰图像,称之为
8、奇异谱,如图 ()()所示;或通过 变换,即通过()(),转化为 和 之间的关系,一般称之为广义谱,如图()所示。图 三维奇异谱图.:();()();()();()()无论是奇异谱还是广义谱都是三维多重分形谱的二维投影,在二维谱中定义和计算三维形态几何参数普遍存在计算误差,故而无法精确表达复杂系统内蕴含的谱(流形)局部信息。作者分析三维奇异谱中的几个特征值,如图 所示。图 多重分形奇异谱特征参数.谱中 个特殊点,简称为左右极值点和顶点,即图中左极值点的三维值(,()表征左端点斜率,对应奇异指数的最大波动性,该点的;右极值点的三维值(,()表征奇异谱的右端点斜率,对应奇异指数 的最小波动 性,该
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