基于改进Mallat算法及包络线的气阀故障诊断.pdf

一 5 6 一 石 油机械 C H I N A P E T R O L E U M M A C H I N E R Y 2 0 1 1 年第 3 9卷第 5期 ． ． 检测诊断 基于改进 M a l l a t 算法及包络线的气 阀故障诊断 陈敬龙 张来斌 段礼祥 中国石 油大学 北京机械与储运工程学院 摘要 气阀故障微 弱信号特征不明显，常规方法难以通过计算结果来判断气阀状态，且传统 Ma l l a t 算法存在频率混叠及边界震 荡现象，难以提取 出气阀故障特征。为此，提 出一种结合改进 Ma l l a t 分解算法及包络线的故障特征提取方法。改进传统的边界处理方式，对信号右边界进行数 据延拓 ，用二阶V o l t e r r a 模型对延拓信号进行预测，用递推最小二乘法求取预测系数，用非抽样 算法对信号进行小波包分解。对分解得到的各频带信号进行奇异值 降噪处理，通过奇异熵增量 曲 线选择降噪阶次，画出信号的上、下包络线，用于提取气阀故障特征。对仿真信号及工程信号的 处理表 明，用改进 的 Ma l l a t 算法对信号进行分解 ，消除 了边界震荡及 频率混叠现象，成功提取 了 阀片破损的微弱故障特征，取得 了良好 的效果。 关键词M a l l a t 算法 气阀 故障诊断信号分解 0 引 言 往复压缩机是油 田广泛使用的设备 ，但其结构 复杂、易损部件多 ，尤其是气 阀容易出故障，占总 故障的6 0 ％ 。通过振动信号对气 阀进行故障诊 断是较常用的方式 ，但气阀振动信号包含非线性成 分 、故障特征不明显 ，难以通过频谱图判断阀片故 障 ，诊断难度大 。 文献 [ 2 ]用 M a l l a t 算法对阀片振动信号进行 分解 ，通过小波特征频带信号能量 的变化来判断阀 片状态。文献 [ 3 ]计算 了气阀在不同工况下的信 息熵 ，并用 支 持 向量 机对 故 障进 行 分类 。文 献 [ 4 ]用双演化遗传聚类 检测算法对气 阀在 3种不 同工况下的振动信号进行研究。文献 [ 5 ]计算 了 3种工况下气阀振动信号的近似熵。这些方法都是 在已知阀片状态 的前提下计算的，难以通过计算结 果来判断气阀状态 ，且传统 Ma l l a t 算法存在频率混 叠及边界震荡现象 ，难以提取出气阀故障特征 。为 此 ，笔者结合二 阶 V o h e r r a 模 型、非抽样 M a l l a t 分 解算法 、奇异值分解降噪及包络线 ，提取 了阀片破 损时域故障特征。 1 改进 的 Ma l l a t 算法 笔者对传统的 Ma l l a t 算法进行了 2点改进 ① 不进行下采样D o w n S a mp l i n g 运算，采用非抽 样算法；②改进传统的边界处理方式，在信号右端 进行数据延拓 ，用二阶 V o l t e a 模型对延拓信号进 行 预测 。 1 ． 1 非抽样 M a l l a t 算法 连续小波变换定义为 ， 1 式中口 伸缩尺度 ； 6 时间平移。 二进小波定义为 ． t 2 一 享 2 t k 2 二进小波变换定义为 哆 ， J 一 ， d t 3 二进小波变换的 M a l l a t 分解算法如下 J 基金项 目国家 “ 8 6 3 ”计划项 目 “ 基于双扭环机制 的输油管线泄漏诊 断的新装置与方法研究” 2 0 0 8 A A O 6 Z 2 0 9 ；中国石油天然气 集团公司中青年创新基金项 目 “ 往 复压缩机剩余寿命的混沌关联预测方法研究 ” 0 7 E 1 0 0 5 。 2 0 1 1 年 第3 9卷第5期 陈敬龙等基于改进 Ma l l a t 算法及包络线的气阀故障诊断 一 5 7一 f ， g k c j 2 i { 1 ， 2 ， ⋯， J 4 ∑h k c j _ l 】 m 式中c j ， 逼近信号 ； d 细节信号 ； 与小波函数有关的高通滤波器 ； 与尺度函数有关的低通滤波器 。 式 4 采用下采样算法 ，每分解 1次，信 号 长度缩短 。为便于分析 ，对分解得到的信号进行 补零运算 ，使其恢复到原始信号 的长度。下采样和 补零运算会引起频率混叠现象【 。为消除频率混叠， 笔者采用非抽样算法 ，不进行下采样和补零运算。 非抽样 Ma l l a t 分解算法如下 f ， g k c j _ 1 1 i k { J 1 ， 2 ， ⋯ ， ．， 5 ∑h k c j 1 l 1m 对小波分解中未分解的高频信号进行分解 ，可 实现非抽样 Ma l l a t 小波包分解 。为验证非抽样 M a l l a t 分解算法 的优越性 ，将其用于仿真信号 的分解 ， 并与传统 Ma l l a t 分解算法做对比。取 1 包含 3个频 率成分 1 0 0 H z ，3 0 0 H z ，6 0 0 H z 的仿 真信号 ， 其表达式为 2 s i n 2 ,r r l O O t s i n 2 a v 3 0 0 t ,r r ／ 2 3 s i n 2 7 r 6 0 0 t - r r ／ 3 ，采样频率为2 0 0 0 H z 。小波基选 用三 阶 D a u b e c h i e s 小 波 ，高通滤 波 器为[ 0 ． 0 3 5 2 2 6 3 ，0 ． 0 8 5 4 4 1 2 7 ， 一0 ． 1 3 5 0 1 1 ， 一 0 ． 4 5 9 8 7 7 5 0 2 1 1 8，0． 8 0 6 8 91 5， 一0． 3 3 2 6 7 0 5 5 ] ，低通 滤波 器为[ 0 ． 3 3 2 6 7 0 5 5 2 9 5 0 ，0 ． 8 0 6 8 91 5 0 9 31 1．0． 45 9 8 7 7 5 0 2 11 8， 一0．1 3 5 O1 1 0 2 0 0 1 0 ，0 ． 0 8 5 4 4 1 2 7 3 8 8 2 ，0 ． 0 3 5 2 2 6 2 9 1 8 8 2 ] 。 用传统 Ma l l a t 算法对信号进行 2层小波包分解 ，图 1为第 2层 4个频带信号 的频谱图 ，可看到频率混 叠现象 ，如箭头所示。 用非抽样 Ma l l a t 算法对信号进行 2层小波包分 解 ，图 2为第 2层 4个频带信号 的频谱图 ，没有出 现频率混叠现象。 1 ． 2基 于二 阶 V o h e r r a 模 型 的边 界 处理 可用二 阶 V o h e r r a级数 构造非线性 预测模型 ， 其 表 达式 如下 ， ， Ⅳ 1 1 n 1 F l 凡 I 。 ∑ 一 0 N2 - 1 N2 1 ∑ ∑W ， n 一 凡一 6 气阀振动信号是非线性混沌信号，通过假近邻域 法 。 。 求取信号的最小嵌入维数 m，令 N N m。 - - ● _ _ - ● _ _ ＼ 1 L ＼ ＼ ． ＼ ． 频 率／ Hz a ． 第2 层第 1 频带 C - 皇 邑 ＼ 圣 馨 频率／ Hz b ． 第2 层第2 频带 ． ＼ _ _ l l ＼ 1 l _ l 0 1 0 0 2 0 0 3 0 0 4 O O 5 0 0 6 0 0 7 0 0 8 0 0 9 0 01 0 0 0 频 率／ Hz c ． 第2 层第3 频 带 频 率／ Hz d． 第2 层第4 频带 图 1 传统 Ma l l a t 算法分解后各频 带信 号的频谱 图 频率／ H z a ． 第2 层 第1 频 带 频率／ H z b． 第2 层 第2 频 带 频率／ Hz c ． 第2 层 第3 频带 频 率／ Hz d． 第2 层 第4 频 带 图 2非抽 样 Ma l l a t 算法分解后各频 带信 号的频谱 图 石 油机械 2 0 1 1 年第 3 9卷第 5期 输 入 向 量 为 【 ， ‘ n ， n 一 2 工程应用 ⋯ ， n m一1 ， ， n 凡一1 ，⋯ ， n m 1 I，预测系数向量为 W n I 。 ， J L 1 0 ，W 1 1 ，⋯ ， l m一1 ， 2 0 ，0 ， 2 1 T 0 ， 1 ，⋯， m一 1 ，tr t 一 1 l。可用递推最小 J 二乘法求出 W n 。对原始信 号 的右边界进行延 拓 ，设小波滤波器长度 为 ，分解层次为 I， ，则延 拓信号的长度为 L一1 J ，用 二阶 V o l t e r r a模 型对延拓信号进行预测，然后对信号进行分解 。 为验证边界处理方法的优越性 ，将其用于仿真 信号的分解 ，并与补零延拓 、周期延拓和对称延拓 等边界处理方式 做对 比。在信号 2 s i n 2 x 8 0 t 3 s i n 2 w1 5 0 t 3上 叠 加 一周 期 冲击信号 0 ． 4 e s i n 2 仃6 0 0 t ，冲击信号的 周期为 0 ． 0 4 s ，从第 0 ． 0 3 S 开始 叠加。用非抽样 M a l l a t 算法对信号进行 4层小波包分解 ，小波基选 用三阶 D a u b e c h i e s 小波。采用 4种边界处理方式分 解的第 4层第 1 频带信号如图 3所示 。从 图3 a ～图 3 c可看 出，右边界 出现 了严重 的震荡现象 ，如 图 中箭头所示 ；图 3 d中右边界没有出现震荡现象。 _ _ _ ● 。 l 【 I l l I ＼ l 『 f f 1 I - 时 间， ／ S a ． 补零延 拓 _ _ _ 。 l i I 【 I I ＼ } f f f I _ ● _ L I 时间 ／S b ． 周期 延拓 ’ 1 _ _ ’ } } l l l l ＼ { f f f j l - 邑 ＼ 一 馨 时 闯f ／ C ． 对称 延拓 ● ● _ - l l I 【 l i f f f f { I _ 时间t ／ s d． 二阶Vo l t e r r a 模型预 测 图 3 采用 4种边界处理方式分解的第 4层第 1频带信 号 某 油 田 使 用 的 往 复 式 压 缩 机 型 号 为 c o o p e r - WH 6 4 ，功率为 1 3 0 0 k W，压缩介质为天然气。电动 机通过联轴器带动曲轴运转，电动机的额定转速为 1 0 0 0 r ／ m i n 。正 常工 况下，用 中国石 油大学 北 京 自主开发的 E D C S系统测取该机组 1 号缸第 2 排气阀 的加 速度振动 信号 ，采样 频率 为 1 6 k H z ， 采样长度为 2 0 4 8个点 ，如 图 4 a所示。某次检修 时，发现该阀片振动偏大 ，原始振动信号如图 4 b 所示 。 ● 邑 ＼ 圣一 擘二 ， 、 运一 罂 一 图 4 气 阀原 始振 动信 亏 用二阶 V o l t e r r a 级数对右边界延拓信号进行预 测 ，小波基选 用三阶 D a u b e c h i e s小波 ，用非抽 样 M a l l a t 算法对信号进行 4层小波包分解 。用奇异值 分解降噪方法对 4层第 1 5频带信号进行降噪，通 过奇异熵增量 曲线选择降噪阶次 ，降噪后 的信 号如图5所示。 时 间t ／ S a 正 常 工 况 H 寸l可 l ／ S b故障 I 况 图5奇异值 分解 降噪后 的4层第 1 5频带信号 为便于 比较 ，从 图 5中取 出 1个周期 的信号， 取出范围如图 5中箭头所示。找出信号的极大值和 极小值 ，采用三次样条插值方法进行插值处理 ，可 2 0 1 1年第 3 9卷第 5期 陈敬龙等 基 于改进 Ma l l a t 算法及 包络线 的气阀故障诊 断 ～ 5 9一 画出信号的上下包络线 ，如 图6所示 。 1 塞 薹 1 图 6包络 线 从 图 6中可 以看到 ，阀片在气流推力作用下撞 击 阀挡 的冲击信号 、排气阶段气流对 阀片的扰动信 号及排气结束时阀片落 回阀座的冲击信号 。正常工 况下 ，在 吸气 阶段 阀片闭合 ，气 流对 阀片没有 扰 动 ，信号能量较小 、基线较窄 。 对 比图 4 a可看出 ，图 4 b中吸气阶段信号基线 明显变宽 ，在排气和吸气阶段 ，阀片一直受到气流 的扰动 ，据此判 断 阀片 有破损故 障。因为 阀片破 损 ，在吸气 阶段 阀片关闭不严 ，气流从排气阀进入 气缸并对阀片产生扰动 ，导致信号能量变大 、基线 变宽。现场工作人员对该机组停机检修 ，发现 1 号 缸第 2排气阀的阀片破损 ，验证 了诊断结论 的正确 性 。更 换 阀片后 重新 开 机发 现 ，该 阀 片 的振 动 恢 复 正常 。 3 结 论 1 传统 Ma l l a t 算法 由于采用 下采样 和补零 运算 ，会 引起频率 混叠现 象 ，产 生虚假 的频率成 分 ，且传统的边界处理方式会引起信号在边界 出现 震荡现象 ，给信号分析带来 困难 ，笔者结合非抽样 算法 和二 阶 V o l t e r r a模 型 ，成 功地 解决 了上 述 问 题 ，具有很高的应用价值 。 2 对气 阀振 动信号进行 分解得到 的信号 比 较杂乱 、不容易看出故障信息 ，画出信号的上下包 络 线后 ，可 以容 易 地看 出气 流 对 阀 片产 生 的 干 扰 ， 并依此诊断出阀片破损 ，也可用该方法提取气阀弹 簧失效故障特征。 3 通过振 动信 号诊断气 阀 的方法 ，完全 可 以取代超声波检测 ，具有成本低 、操作简单 、诊断 精 度高 等优 点 。 参考文献 王朝 晖 ，姚德群 ，段 礼祥 ．基 于模 糊 聚类 的油 田往 复压 缩机气 阀故 障诊断 研 究 [ J ]．机 械强度 ， 2 0 0 7，2 9 35 215 2 4 ． 袁 小宏 ，屈梁生 ．小 波分析 及其在 压缩 机气 阀故障 检测 中的应用研究[ J ]．振动T 程学报 ，1 9 9 9 ，1 2 34 1 04 1 5 ． Cu i Ho u x i ， Zha ng La i bi n， Ka ng Ro n g y u，e t a 1 ． Re s e a r c h o n f a u l t d i a g n o s i s f o r r e c i p r o c a t i n g c o mp r e s s o r v a l v e u s i n g i n f o r m a t i o n e n t r o p y a n d S VM me t h o d[ J ]． J o u r n a l o f L o s s P r e v e n t i o n i n t h e P r o c e s s I n d u s t ri e s ．2 0 0 9 ． 2 2 8 6 48 6 7． 李刚 ，庄健 ，侯 洪宁 ，等 ．往 复压 缩机气 阀早 期故 障的双演化遗传 聚类检 测 [ J ]．振动 、测 试与 诊 断 ，2 0 1 0 ，3 0 4 3 8 43 8 8 ． 赵海 峰 ，刘树林 ，顾孝 宋 ．基于近 似熵 的往复压 缩 机气阀故障复杂性测度分析[ J ]． 化工机械，2 0 1 0 ， 3 7 3 2 9 62 9 8 ． S t e p ha n e G M． A t he o r y f o r mu hi r e s o l ut i o n s i g n al de c o m p o s i t i o n T h e w a v e l e t r e p r e s e n t a t i o n [ J ]． I E E E Tr a n s a c t i on o n Pa t t e r n An a l y s i s a n d Ma c h i n e I nt e l l i g e n c e ，1 9 8 9，1 1 7 6 7 46 9 3 ． We n B a o ，Ru i Z h o u，J i a n g g u o Ya n g ，e t a 1 ． An t i a l i a s i n g l i f t i ng s c he me for me c ha n i c a l v i b r a t i o n f a ul t f e a t ur e e x t r a c t i o n f J ] ． Me c h a n i c a l S y s t e m a n d S i b n a l P r o c e s s i ng， 2 0 09，23 1 4581 47 3． 殷福亮，宋爱军 ． 数字信号处理 C语言程序集[ M]． 沈 阳辽宁科学技术 出版社 ，1 9 9 7 3 1 8 3 2 9 ． 韩敏 ．混沌时间序列预测理论与方法 [ M]．北 京 中国水 利水 电出版社 ，2 0 0 7 9 71 5 0 ． Ke n n e l ，Ma t h e w B， B r o w n R， e t a 1 ． D e t e r mi n i n g e m- be d d i n g d i me n s i o n for ph a s e s pa c e r e c o ns t r uc t i on u s i n g a g e o me t ri c a l c o n s t r u c t i o n [ J ] ． P h y R e v A， 1 99 2，453 4033 41 1 ． 侯 正信 ，王成优 ，杨爱萍 ． 有 限长度信号 Ma l l a t 算 法 的边 界延拓方法 [ J ]．数据 采集 与处理 ，2 0 0 9 ， 2 4 67 1 47 2 0 ． Ya n g W e n x i a n， P e t e r W ． D e v e l o p me n t o f a n a d v a n c e - d no i s e r e du c t i o n me t h o d for v i b r a t i o n a n a l y s i s ba s e d o n s i n g u l a r v a l u e d e c o m p o s i t i o n [ J ]． N D T a n d E I n t e r - n a t i o n a l ，2 0 0 3 ，3 6 6 4 1 9 4 3 2 ． 第一 作者 简介 陈敬 龙 ，在读 博 士研究生 ，生于 1 9 8 4 年，现从事机械设备故障诊断研究工作。地址 1 0 2 2 4 9 北 京市 昌平 区。Em a i l x u r o n g x i a o p i n g 1 2 6 ． c o n。 收稿 日期 2 0 1 01 1 3 0 本 文编辑刘峰 1 ● J] j 1 J 1 J 1 J 1 J 1 J 1 { 【 ， __ m rL rL r rL r L rL rL r rL rL