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1、参数识别和小波包分析方法在故障诊断中的应用2009年第2期结构强度研究参数识别和小波包分析方法在故障诊断中的应用董宁娟(中航工业飞机强度研究所二室,西安)摘要:针对2D12往复式压缩机气阀的工作过程特点,提取了吸气阀与排气阀均关闭的压缩过程的局域信号为研究对象,提出了基于模态参数识别与小波包分析相结合的方法,利用该方法提取了阀片正常与故障时的几种状态下的时域特征参数,最后通过比较各种状态下的时域特征参数完成了对阀片的故障诊断.最终证实了该方法的可行性及有效性.关键词:往复式压缩机;模态参数识别;小波包分析;故障诊断
2、2D12型往复式压缩机广泛应用于天然气传输过程,制冷和低温系统中,由于其结构复杂及用途的广泛性,一旦发生故障,就会导致整台机器停工,造成很大的经济损失,因此对2D12型往复式压缩机进行故障诊断的研究是非常必要的.气阀故障是往复式压缩机的主要故障,据统计气阀故障可达到压缩机故障的60,针对这一点本文对气阀正常工作时,阀片断裂时,阀少弹簧时和阀片有缺口时四种状态进行分析口].本文通过对阀片正常和故障四种状态下的振动加速度时域信号进行经验模式分解,对分解得到的各个基本模式分量进行模态参数识别,并在四种状态下模态参数识别得
3、到的共同工作频带上,将信号进行小波包重构,提取了各种状态下的时域特征参数进而完成对阀片的故障诊断.1模态参数识别针对2D12型往复式压缩机气阀振动信号的非平稳特性,本文首先利用经验模式分析法对气阀振动信号进行分解,使之成为若干个基本模式分量和一个残余量的线性和,每个基本模式分量可看作是一个响应信号,利用随机子空间模态识别法[2对各个基本模式分量进行模态参数识别,最终提取出四种状态共同的工作频带.收稿日期:2008—12—111.1经验模式分解法原理经验模式分解(EmpiricalModeDecomposi-tion
4、,简称EMD)方法是由N.E.Huang等人提出来的非线性,非平稳信号分解方法[3'4].该方法能把复杂的信号分解为有限个平稳的基本模式函数(intrinsicmodefunction,简称IMF)和一个残余信号的和.设(￡)为待分解的信号,其具体分解步骤如下:(1)首先找到信号z(￡)所有的局部极值点,然后用三次样条曲线将所有的局部极大值点连接起来形成信号的上包络线;同样将所有局部极小值点连接起来形成下包络线,确保信号(f)上的所有数据点都在上下包络线以内.上下包络线的平均值记为,(￡)和m的差值定义为:h1一z
5、(￡)一m1(1)如果h满足以下两个条件:整个数据段内,极值点的个数和零交叉点的个数必须相等或相差最多不能超过一个;在任何一点,由局部极大值点形成的包络线和由局部极小值点形成的包络线的平均值为零,则认为^是分解得到的第一个IMF.(2)如果h不满足的条件,把h作为原始数据,重复步骤(1)的筛选过程,得到上下包络线的平均值h与的差值h判断是否满足的判定条件,直到h满足上述IMF判定条件.记则C:^,则C为信号(￡)的第一个IMF分量.(3)将C从z(￡)中分离出来得到:40结构强度研究2009年第2期rl—z(f)一
6、C1(2)将r作为原始数据重复步骤(1)和(2),得到z(f)的第二个分量C.,重复次这样的筛选过程,得到号(￡)的个分量和残余项r当余项r小于预先设定的值,或者成为单调函数,不能再从中提取满足条件的分量时,整个筛选过程结束.经过上述步骤后,信号()分解为个分量和余项r的和:nz(t)一∑C+r(￡)(3)=1其中,分量C分别包含了信号从高到低不同频率段的成分,每一频率段所包含的频率成分是不同的,而则表示了信号的中心趋势.2小波包分解的时域分析方法小波包分解实质上是对被检测信号的多通带滤波,一般来说,正常来说,正常
7、运行状态与故障状态下的机器的输出信号的各频带成分是不同的,在这种情况下,通过分析机器结构和失效机理可找出机器的特征频率,根据这些频率分量的变化确定故障是否发生直至找出故障原因[5].对于往复式压缩机这种比较复杂,在运行过程中,其正常脉冲信号和故障脉冲信号具有较明显的时域特征,这些特征主要表现在相位的变化以及脉冲信号的时间间隔变化上.由于噪声和机正常时加速度时域信号及EMD分解5o0============—5oL_——_^_——_J-—___L_———__——_-I-——--一_—一一50广——r———r———r—
8、——r_———r———r—__1.III_I,II,C营-4=====================鳃匝巫至巫巫6卜^,,,一,,,以,一—-,^/捌.毫一5L—_—二J-_—__—__l——--?—-_-__L一_—_-__—_J董E三三三三三三三三三三三三三三三盈三三三三三三圈童_5[三一0f::========:二O0.0050.010.0150.0
