船用空壓機氣閥監測診斷系統研究

胡甫才，丁懷志，周賽洪，林彥彬，郭蘊華

（1.高性能船舶技術教育部重點實驗室（武漢理工大學），武漢430063；2.武漢理工大學能源與動力工程學院，武漢430063）

船用空壓機氣閥監測診斷系統研究

胡甫才1，2，丁懷志1，2，周賽洪1，2，林彥彬1，2，郭蘊華1，2

（1.高性能船舶技術教育部重點實驗室（武漢理工大學），武漢430063；2.武漢理工大學能源與動力工程學院，武漢430063）

氣閥是空壓機中關鍵的零部件，對其磨損故障進行監測診斷研究具有重要的工程意義。文章采用希爾伯特-黃變換（HHT）得到CZ60-30船用往復式空氣壓缸蓋表面振動信號的時頻譜圖，并從中提取標準差、峭度、不變矩等時頻特征參數，用支持向量機（SVM）實現故障的識別，并基于LabVIEW虛擬儀器軟件開發了船用空壓機氣閥磨損智能監測診斷系統。結果表明：通過時頻聯合分析判斷氣閥故障正確率可達到96.97%。

空壓機；氣閥；監測診斷；HHT；SVM

0 引 言

空氣壓縮機是船舶上的重要設備之一，主機啟動、貨倉掃艙、鳴笛等都需要使用壓縮空氣。在軍艦上，壓縮空氣更是擔負著武器系統的發射，潛艇浮力系統的操縱等關鍵用途。排氣閥是船用空壓機整個系統中最薄弱，可靠性最低的部件，在反復的落座沖擊和摩擦過程中容易造成磨損和開裂，影響壓縮空氣的正常供給。往復式空壓機的激勵源較多、結構復雜、振動信號存在較強的非平穩性，其時間信息是十分重要的。傳統的頻譜分析方法無法提供時間信息。而在旋轉機械故障診斷領域較為常用的小波分析方法往往是以小波能量作為診斷特征[1]，本質上仍然是一種全局診斷。HHT（Hilbert-Huang Transform）分析方法分辨率高，能精確地刻畫出振動信號的時頻分布，對于非線性信號的分析，HHT分析方法比小波分解結果更準確，譜圖分辨率高[2]。本文采用HHT方法分析空壓機缸蓋振動信號，并提出了時頻聯合的特征參數。并開發了氣閥故障診斷平臺，診斷結果證明了該方法的有效性。

1 研究對象和試驗平臺

1.1 研究對象

研究對象為船用空壓機氣閥，如圖1所示。內外閥片在保持架限制下，當缸內壓力超出背壓時開啟，在彈簧的作用下落下。空壓機運行過程中閥片會受到反復的沖擊和摩擦，閥片的密封部分出現磨損，導致氣閥漏氣，造成空壓機的排氣量和輸出壓力降低。

1.2 試驗平臺

試驗平臺是一臺CZ60-30單缸往復式船用空壓機，其主要技術參數為：吸入狀態排氣量1 m3/min，一級排氣背壓為0.5-0.65 MPa，二級排氣背壓為3 MPa。由一臺電動機驅動，曲軸轉速為750 r/min，軸功率15 kW。試驗過程是在空壓機正常運行狀態下，將內外閥片進行打磨以模擬氣閥磨損故障。測量背壓從0.2 MPa到1.6 MPa的缸蓋振動信號以及活塞上止點信號。測試系統如圖2所示。

圖1 空壓機氣閥結構Fig.1 Structure of air compressor valve

圖2 測試系統Fig.2 Testing system

缸蓋測點所用傳感器為加速度傳感器，靈敏度100 mv/g。在電機自由端安裝一個光電編碼器以測量上止點位置。兩個傳感器與LMS公司SCADASⅢ采集前端相連。采樣頻率統一設定為16 kHz，單次采樣時間為2 s。SCADAS采集相應的信號和進行信號處理（如抗混疊濾波，A/D轉換等），所測信號通過電纜與電腦完成數據保存。

2 信號的HHT分析

由于傳統的功率譜分析方法是基于采樣信號在整個采樣時間內的傅里葉變換，因此得到的頻譜是整個采樣時間內所有時刻頻譜的累積效果。而對于空壓機氣閥故障，往往體現在氣閥開啟瞬間的細微差別。采用傳統頻譜分析可能將體現故障的關鍵信息淹沒在其它無關頻率分量以及背景噪聲中了。因此將采樣信號按照周期截斷，對于每個周期的信號進行時頻分析，尋找診斷依據。

2.1 信號的EMD分解

Hilbert-Huang變換[3]的核心是經驗模態分解（EMD），將時域信號分解為若干個無頻率疊加的內稟模態函數（IMF）之和。EMD方法在算法上實際上是一系列的“篩分”過程，將信號按照特征尺度從小到大分離出若干個IMF分量，消除模態波形的疊加，使波形輪廓對稱。EMD方法由于其優異的自適應性，在非線性降噪領域已經得到應用[4]。通過對采集信號按周期截斷后進行EMD分解，結果如圖3所示。

從結果來看，一個周期的氣閥振動信號分解為12個IMF分量，其中前4個IMF分量振幅較大，并且完整地體現了時域信號的形態。后面的6個IMF分量振幅很小，主要是一些低頻的緩變量。這也說明了測試系統工作穩定，沒有出現明顯零漂等問題。

2.2 信號的HHT譜圖

將時域信號x（ t）分解為n個IMF分量ci（t）和殘余量rn（t）之和，這主要是令瞬時頻率的概念具有實際的物理意義[5]。對于每一個IMF分量ci（t）有幅值和相位：

圖3 振動信號EMD分解結果Fig.3 EMD decomposition of vibration signal

圖4 在1 MPa背壓下不同周期的正常和故障狀態的時頻譜圖Fig.4 Time-frequency Spectrum of Valve in different period on 1 MPa

其中：RP為取實部，n為IMF分量個數。

根據以上算法，可以得到氣閥在1MPa背壓下一個周期的正常和故障時頻譜圖如圖4所示。

比較相同周期下正常和故障的譜圖可以看出：正常狀態下譜圖的幅值較大（0～25 g），且能量較為集中，主要分布在一個周期的后四分之一。而故障狀態下譜圖幅值較?。?～15 g），且能量較為分散，周期的前四分之一的能量比重增加。分析認為這主要是由于氣閥在磨損后存在漏氣現象，使得閥片在未達到啟閥壓力的情況下就有氣體泄出，引起閥片振動。另一方面由于氣體的泄露導致在啟閥壓力下啟閥受到的沖擊變小，使得振幅較小。

比較相同狀態下不同周期的譜圖可以看出：即便是在相同的狀態和背壓下，不同周期的氣閥振動信號也存在一定差異，這樣的差異主要是體現在一些大峰值的出現位置和幅度上。這也說明了氣閥的振動存在較大的非平穩性，用全局分析的功率譜方法無法體現這樣的差異。得到了瞬時頻率的概念和計算方法即可構造Hilbert譜[6]：

3 譜圖特征參數的提取

3.1 譜圖的灰度化

為了便于故障特征的識別和參數的計算，將時頻譜圖量化為256級的灰度圖。量化公式為：

其中：G（ i,j）代表量化之后的像素點灰度值，H（ i,j）為時頻矩陣中點（I,j）的幅值。Max表示取最大值，round為就近取整。

1 MPa背壓下經過量化后的灰度圖如圖5所示。

從圖5可知，相對于故障譜圖的灰度圖，正常情況下的灰度圖畫面較為純凈，深色點較為集中，這說明正常情況下閥片振動的能量較為集中，與實際情況相符。

3.2 特征參數提取

在得到時頻譜圖的灰度矩陣后提取以下特征參數作為故障診斷的依據。

3.2.1 標準差

圖5 灰度化的時頻譜圖Fig.5 Time-frequency spectrum of gray level

3.2.2 峭度

3.2.3 譜圖的不變矩

若將灰度圖像看成是二維的聯合分布函數，那么可以采用矩來描述像素點的分布情況[7]，二維函數f（ x,y）的p+q階原點矩定義為：

定義為：

歸一化的中心矩滿足平移不變性和尺度不變性。用一組不變矩可以建立譜圖特征[8]，定義為：

由于不變矩具有唯一性，與圖像是一一對應的，且具有平移和旋轉的不變性，被應用于圖像識別[9]和故障診斷[10]領域，并取得了良好的效果。

4 基于SVM的故障診斷和基于LabVIEW的診斷系統開發

4.1 譜圖的特征參數

用以上方法提取出的故障特征參數如表1所示。

表1 譜圖的特征參數Tab.1 Parameters of time-frequency spectrum

試驗測取10組背壓下20組數據。每次采樣共25個周期。將采樣信號按照周期截斷后得到500個周期，分別計算特征參數用于故障診斷。

4.2 基于SVM的故障識別

SVM全稱是支持向量機（Support Vector Machine），在機械故障診斷、樣本分類、線性回歸預測方面得到廣泛應用。利用SVM進行樣本的分類需要選擇合適的SVM類型和核函數。SVM類型采用CSVM，使用RBF核函數，將500組數據隨機分為100組作為訓練樣本，400組作為預測樣本。對樣本執行訓練算法最后得到訓練函數，對100組訓練樣本進行分類，結果為：分類正確率為96.97%，支持向量個數為44個。

4.3 基于LabVIEW的診斷系統開發

基于以上的方法和流程開發了LabVIEW平臺的空壓機氣閥故障診斷系統，系統包括信號采集、時域分析、功率譜分析和時頻分析四個模塊，可以實現氣閥從采集到分析的流程。時頻分析模塊如圖6所示。

主要的程序都是用MATLAB來實現，包括EMD分解，HHT譜圖灰度矩陣計算，特征參數計算以及SVM故障分類。然后在LabVIEW中通過MATLAB Script來實現混合編程。經過實際使用診斷效果良好。

圖6 時頻聯合分析界面Fig.6 Interface of time-frequency analysis

5 結 論

通過上述分析，結論如下：

（1）通過對譜圖的分析顯示，即便相同情況下，各周期的時頻譜圖在幅值方面也存在較大差異，說明了空壓機氣閥振動信號的強非平穩性。在故障診斷時需要納入考慮。

（2）從空壓機實際譜圖來看：HHT譜圖的能量表示精確，分辨率高，準確地表示出正常信號能量集中且峰值大，故障信號能量分散且峰值小的特點。因此，在往復式機械故障診斷方面，HHT方法能夠準確區分不同狀態下振動信號的時頻特征，可以作為判斷機械運行狀態的有效手段。

（3）譜圖的特征提取是故障識別準確的關鍵，本文采取了統計特征和形態特征相結合的方式。使用時頻標準差和峭度表達譜圖的幅值統計特征，使用七個不變矩表達譜圖幅值分布的形態特征。從診斷結果來看：在較強的非平穩的情況下，使用這種“數形結合”的方式仍然可以準確區分故障譜圖。可以為空壓機氣閥故障特征提取方案提供參考。

[1]唐貴基,鄧飛躍,何玉靈,等.基于時間—小波能量譜熵的滾動軸承故障診斷研究[J].振動與沖擊,2014,33(7):68-72. Tang Guiji,Deng Feiyue,He Yuling,et al.Rolling element bearing fault diagnosis based on time-wavelet energy spectrum entropy[J].Journal of Vibration and Shock,2014,33(7):68-72.

[2]楊世錫,胡勁松,吳昭同,等.旋轉機械振動信號基于EMD的希爾伯特變換和小波變換時頻分析比較[J].中國電機工程學報,2003,23(6):102-107. Yang Shixi,Hu Jingsong,Wu Zhaotong,et al.The comparison of vibration signals’time-frequency analysis between EMD-based HT and WT method in rotating machinery[J].Proceedings of the CSEE,2003,23(6):102-107.

[3]Huang N E,Shen Z,Long S R,et al.The empirical mode decomposition and the Hilbert Spectrum for nonlinear and nonstationary time analysis[J].Proc R Soc Lond A,1998(454):903-995.

[4]許同樂,郎學政,張新義,等.基于EMD相關方法的電動機信號降噪的研究[J].船舶力學,2014,18(5):599-603. Xu Tongle,Lang Xuezheng,Zhang Xinyi,et al.Study on the electric motor vibration signal de-nosing using EMD correlation de-nosing algorithm[J].Journal of Ship Mechanics,2014,18(5):599-603.

[5]Feldman M.Hilbert transform in vibration analysis[J].Mechanical Systems and Signal Processing,2011(25):735-802.

[6]Leh-Sung Law,Jong Hyun Kim,Willey Y H Liew,et al.An approach based on wavelet packet decomposition and Hilbert-Huang transform(WPD-HHT)for spindle bearings condition monitoring[J].Mechanical Systems and Signal Processing, 2012(33):197-211.

[7]蔡艷平,李艾華,石林鎖,等.基于EMD-WVD振動譜時頻圖像SVM識別的內燃機故障診斷[J].內燃機工程,2012, 33(4):72-78. Cai Yanping,Li Aihua,Shi Linsuo,et al.IC engine fault diagnosis method based on EMD-WVD vibration spectrum timefrequency image recognition by SVM[J].Chinese Internal Combustion Engine Engineering,2012,33(4):72-78.

[8]徐 科,李文峰,楊朝霖.基于幅值譜與不變矩的特征提取方法及應用[J].自動化學報,2006,32(3):470-474. Xu Ke,Li Wenfeng,Yang Chaolin.Feature extraction based on amplitude spectrum and moment invariants and its application[J].ACTA Automatic SINICA,2006,32(3):470-474.

[9]Prashan Premaratne,Malin Premaratne.Image matching using moment invariants[J].Neurocomputing,2014(137):65-70.

[10]Achmad Widodo，Bo-suk Yang.Support vector machine in machine condition monitoring and fault diagnosis[J].Mechanical Systems and Signal Processing,2007(21):2560-2574.

Monitoring&diagnosing system of marine air compressor valves

HU Fu-cai1,2,DING Huai-zhi1,2,ZHOU Sai-hong1,2,LIN Yan-bin1,2,GUO Yun-hua1,2
(1.Key Laboratory of High Performance Ship Technology(Wuhan University of Technology), Ministry of Education,Wuhan 430063,China;2.School of Energy and Power Engineering, Wuhan University of Technology,Wuhan 430063,China)

Valves are the key components of air compressor.It is of important significance to study diagnose technique of valve wear fault.In this paper,Hilbert-Huang transform(HHT)was applied to acquire the time-frequency spectrum of vibration signal on a marine reciprocating compressor CZ60-30.Standard deviation,kurtosis,invariant moments were chose to be the diagnosis parameters to identify the wear fault with support vector machine(SVM).Diagnose system were developed on LabVIEW software.The result indicated that diagnosis accuracy attained 96.97%with time-frequency analysis.

air compressor;valves;monitoring&diagnosing;HHT;SVM

U664.5+1

：A

10.3969/j.issn.1007-7294.2016.10.014

1007-7294（2016）10-1338-07

2016-06-31

國家縱向項目：高技術船舶專項（20121g0023）

胡甫才（1973-），男，副教授，碩士生導師，E-mail:hufucai8@163.com；丁懷志（1990-），男，碩士研究生。