機械密封端面接觸狀態的聲發射監測研究

李曉暉， 傅　攀， 曹偉青， 陳　侃(.西南交通大學 機械工程學院，成都　6003； .四川日機密封件股份有限公司，成都　6004)

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機械密封端面接觸狀態的聲發射監測研究

李曉暉1， 傅攀1， 曹偉青1， 陳侃2(1.西南交通大學 機械工程學院，成都610031； 2.四川日機密封件股份有限公司，成都610041)

摘要：有效監測機械密封的端面接觸狀態有助于對密封失效做出早期預警。針對密封聲發射信號難以降噪的問題，提出基于神經網絡粒子濾波和最小二乘支持向量機的聲發射建模方法。首先通過機械密封的端面膜厚測量，研究聲發射能量在密封啟動過程中的變化規律；接著利用人工神經網絡構建信號的狀態空間，再通過粒子濾波算法對狀態空間濾波降噪；最后從濾波信號中提取特征，并利用最小二乘支持向量機構建機械密封端面接觸狀態的檢測模型。實驗數據證明該方法能有效實現機械密封端面狀態的無損檢測，具有良好的工業前景。

關鍵詞：密封端面接觸；聲發射；粒子濾波；狀態監測；最小二乘支持向量機

流體動壓型機械密封是一類非接觸式機械密封，它主要通過密封端面之間的流體膜來實現潤滑與密封的作用[1]。然而密封剛啟動時，由于動壓效應不足，流體膜還不能形成，因此密封副之間存在著顯著的接觸與摩擦。這種摩擦將產生大量的力和熱，并對密封端面造成持續的劃傷與磨損，從而減少密封的使用壽命。由此可見，有效監測機械密封的端面接觸狀態，將有助于對密封失效做出早期預警。

最直接的方法是直接對密封膜厚進行檢測，而長期以來，已有不少學者致力于該項內容的研究。較早時，Astridge等[2-3]便通過電阻和電容的方式對密封膜厚進行了測量，而Etsion等[4]也證實了電渦流檢測的有效性；然而，以上方法均須對密封結構進行改造，以便于傳感器的安裝，因此只適用于實驗研究。后來，Anderson等[5-6]采用超聲波檢測技術，通過分析信號的幅值變化來對密封膜厚進行估計；然而，由于該方法的監測成本過于昂貴，因此仍不適宜推廣到工業現場。

作為一種成本較低的無損檢測技術，聲發射檢測對于機械密封有著良好的工業前景。Williams等[7-8]對此進行了研究，并取得了一定的成果；然而由于聲發射對環境噪聲過于敏感，因此實踐中往往難以實現良好的信噪分離。高志等[9]研究了機械密封在啟動過程中的聲發射特征，并利用均方根來反映密封端面的摩擦強度；但他沒能提出有效的信號降噪方法，也沒有建立起監測密封端面接觸狀態的數學模型。Zhang等[10]從摩擦學的角度對密封的端面接觸進行了闡述，并通過經驗模態分解和Laplace小波變換來對所測信號進行處理；然而流體膜未成型時，信號的頻譜結構并不穩定，因此該方法難以檢測出密封端面的開啟瞬間。為了抑制密封信號的隨機波動，李曉暉等[11]提出了基于核主分量分析和聯級神經網絡的聲發射建模方法；然而由于缺乏對密封噪聲特征的研究，因此該方法具有一定的盲目性和隨機性。

本文主要研究密封開啟過程中的聲發射特征，并針對密封信號難以降噪的問題，提出基于神經網絡粒子濾波(Particle Filter with Artificial Neural Network, ANN-PF)和最小二乘支持向量機(Least Square Support Vector Machine, LS-SVM)的聲發射處理算法。首先利用Elman ANN建立信號的狀態空間，再通過PF對狀態空間濾波降噪，最后利用LS-SVM建立密封端面接觸狀態的識別模型。實驗數據證明，該方法能有效監測機械密封的端面接觸狀態，從而為密封失效的早期預警提供了良好的數據支撐。

1實驗方案

實驗以流體動壓型機械密封為研究對象，以水為密封介質，其傳感器安裝方式見圖1。

圖1　傳感器安裝Fig.1 Sensors installation

圖1中利用電渦流傳感器直接測量膜厚，同時利用聲發射傳感器檢測密封端面的摩擦強度。首先在密封的動靜環內各鑲嵌一個金屬環，并將金屬環與密封端面一齊磨平拋光；接著在靜環內嵌的金屬環上打通孔，并將電渦流傳感器從小孔處伸入；最后將聲發射傳感器安裝在密封腔的外殼。實驗所用的電渦流傳感器型號為KD2306，其分辨率為0.1 μm；聲發射傳感器的型號為8152B12SP，其有效檢測頻率為50～400 kHz。

實驗的信號采集系統見圖2。

圖2　數據采集系統Fig.2 Data acquisition system

圖2中電渦流信號經同型號的前置放大器放大，再由PCIe-6341型低頻采集卡進行數據采集，其采樣頻率設為500 Hz；聲發射信號經5125型前置放大器放大，再由PCI-6132型高頻采集卡進行數據采集，其采樣頻率設為1 MHz。最后在工控機上通過Labview編程調用采集卡驅動，以實現上述信號的同步采集。

為區分密封端面信號和背景噪聲，分別進行有密封和空轉實驗以作對比。具體操作步驟如下：①保持密封腔壓力為0.5 MPa，啟動透平機，使設備主軸轉速勻速提升到1 500 r/min，并記錄該過程中的電渦流和聲發射數據；②重復步驟①，以獲得多次重復采樣數據；③卸下密封環，啟動透平機，使設備主軸轉速勻速提升到1 500 r/min，并記錄該過程中的聲發射數據。

2實驗信號觀測

根據所測數據，密封啟動過程中的膜厚變化見圖3。

圖3　膜厚曲線Fig.3 Curves of film thickness

由圖3知，密封剛啟動時，所測膜厚值為0，說明密封端面仍保持接觸，其摩擦形式為干摩擦。接著，約1.5 s之后，膜厚值陡然升高，說明密封端面在一瞬間開啟。然而此時的液膜并不穩定，因此信號幅值往往存在劇烈的波動。而后，隨著密封轉速的不斷增加，流體膜逐漸增厚，并最終穩定在4～5 μm內。在此期間，密封端面保持分離，其摩擦形式為流體摩擦。

在密封開啟過程中，與膜厚所對應的聲發射信號見圖4。

圖4　電渦流和聲發射信號對比Fig.4 The comparison of the film thickness with the AE signal

根據圖4，可將密封端面分為三種接觸狀態：① 端面接觸狀態：流體膜尚未形成，密封端面直接接觸并產生干摩擦，因此聲發射能量較強；② 端面開啟狀態：流體膜沒有完全成型，密封端面隨機接觸并產生混合摩擦，從而導致聲發射能量劇烈波動；③ 端面分離狀態：流體膜完全形成，密封端面保持分離并形成流體摩擦，因此聲發射能量減弱并保持相對穩定。

實驗中，流體膜一般在200～300 r/min時形成，且端面開啟狀態不超過0.2 s。

為了研究背景噪聲對密封信號的影響，圖5給出了有密封和空轉實驗下的聲發射能量對比。

圖5　聲發射信號均方根Fig.5 RMS of the AE signal

圖中以信號均方根來表征密封的聲發射能量，并通過設備空轉來估計密封聲發射信號中的背景噪聲。由圖5知，設備空轉時，聲發射能量主要來自主軸，且其隨著轉速升高而不斷增加；有密封時，聲發射能量先減少后增加，最后與空轉時的測量結果基本一致。造成以上結果的原因是：密封剛啟動時，密封副的接觸摩擦會產生強烈的聲發射能量；但隨后，隨著密封端面開啟以及液膜逐漸增厚，聲發射能量迅速下降；而后，由于主軸開始對信號產生更大的影響，因此聲發射能量緩慢增加；最終當轉速超過1 000 r/min后，所測信號則幾乎全部來自設備主軸。

3聲發射信號降噪

根據機械密封的噪聲特性，提出基于ANN-PF的信號降噪算法：首先利用Elman ANN建立信號的狀態空間，接著利用PF對狀態空間濾波降噪。

3.1ANN-PF算法原理

粒子濾波(Particle Filter, PF)是一種基于Monte Carlo思想的Bayes遞推估計算法，其核心思想是通過從系統的狀態空間中尋找一系列隨機樣本來近似系統變量的概率密度函數，并以樣本均值代替積分運算，從而獲得系統狀態的最小方差估計。其中，從狀態空間中抽取的樣本則稱為“粒子”[12-13]。

系統的狀態空間一般可表示為：

(1)

式(1)為系統的狀態方程和觀測方程。其中f(·)為狀態函數，h(·)為觀測函數；xt是系統在t時刻的狀態值，wt為對應的過程噪聲；zt是系統在t時刻的觀測值，vt為對應的觀測噪聲。

對于密封系統，由于其零部件眾多，機械結構復雜，因此難以建立基于理論的狀態方程。然而考慮到所測聲發射信號所蘊含的時序關系，可以通過人工神經網絡來對信號規律進行擬合。

人工神經網絡是模擬生物神經系統進行信息處理的一種數學模型，主要通過對樣本的學習和訓練，從而將信息權重分配給每個神經連接。文中的信息權重即是聲發射數據之間的非線性遞推關系，可簡記為：

xt=f(xt-1,xt-2,…xt-n)+ε

(2)

式中，n為信號的遞推階數，ε為平均誤差。以下將利用Elman神經網絡對f(·)求解。

Elman神經網絡是一種具有局部記憶單元和反饋連接的前向神經網絡，主要由輸入層，隱含層，承接層，和輸出層組成。其中輸入層起信號傳輸作用，輸出層起線性加權作用；隱含層的傳遞函數可采用線性或非線性函數；承接層用來記憶隱含層前一時刻的輸出值，并返回給輸入[14-15]。典型的單隱層Elman神經網絡結構見圖6。

圖6　Elman神經網絡結構Fig.6 Structure of Elman ANN

圖6中輸入層有n1個結點，對隱含層的連接權重為ω1；承接層有n2個結點，對隱含層的連接權重為ω2；隱含層有n2個結點，對輸出層的連接權重為ω3；輸出層有n3個結點。

對于隨機信號序列x=[x1,x2, …,xm]，若設其滿足n階遞推關系，其中n可參考AIC或FPE[16]準則定義，則訓練Elman神經網絡的輸入樣本X和輸出樣本Y可表示為：

(3a)

Y=[xn+1,xn+2,…,xm]T

(3b)

由式(3a)和(3b)知，Elman神經網絡的輸入層神經元個數為n，輸出層神經元個數為1，訓練樣本數為m-n；另設神經網絡的隱含層神經元個數為2n+1，其傳遞函數為tansig(·)；學習函數為learngdm(·)，訓練函數為traingdx(·)，訓練次數為1 000。由此得到神經網絡模型fElman，從而將系統的狀態空間改寫為：

(4)

由于實驗直接對聲發射數據進行觀測，因此式(4)中令觀測噪聲等價于過程噪聲。根據式(4)對系統進行序貫重要性采樣，由此對信號空間的粒子濾波過程如下：

(5)

(6)

(7)

式中,yt為t時刻下的信號觀測值，p(·)為抽樣空間的概率密度函數。

步驟3為防止粒子匱乏，按式(8)計算當前時刻的有效粒子數Neff：

(8)

(9)

步驟4回到步驟2，對t+1時刻的粒子進行更新。

當步驟3進行重采樣時，令u～U(0,1]，其中{ui:i=1, 2, …,N}獨立同分布。定義函數D(·)，若：

(10)

需要說明的是，當神經網絡輸入層神經元數目大于2(n>2)時，其粒子權值的遞推過程將比式(6)更為復雜。但本文為求簡便，仍假設信號粒子在t時刻的權值ωt僅跟其當前時刻的狀態xt和前一時刻權值ωt-1相關。

3.2聲發射信號降噪

從每種接觸狀態中隨機截取30個數據段，其中每個數據段包含連續采集的20 000個信號值。為了有效濾波降噪，本文首先研究信號噪聲的分布特性。

圖7　噪聲統計分布Fig.7 Statistic distribution of noise

圖7為設備空轉時的信號統計規律，由圖知其服從高斯分布。若以此擬合密封的噪聲空間，則實驗噪聲在不同轉速下的分布函數見表1。

表1　噪聲分布參數

根據“3.1”節步驟對密封的聲發射信號進行粒子濾波，其中令p(·)選擇對應轉速的N(μ,σ2)以完成狀態粒子的權值更新。圖8和圖9為濾波前后的聲發射信號對比：

由圖8和圖9知，由于噪聲干擾，未經處理的信號都存在不同程度的隨機波動，這使得信號能量不夠穩定，從而給密封端面的特征分析和狀態識別帶來困難；而ANN-PF則有效抑制了實驗的背景噪聲，由此使信號能量更加穩定。

圖8　濾波前的聲發射信號Fig.8 The AE signals without ANN-PF

圖9　濾波后的聲發射信號Fig.9 The AE signals processed by ANN-PF

4接觸狀態識別

提取多個特征來描述密封端面在不同接觸狀態下的聲發射規律，再利用 LS-SVM來構建密封端面接觸狀態的識別模型。

4.1LS-SVM算法原理

SVM是建立在統計學習理論框架下的一種通用機器學習方法，其核心思想是通過某種非線性映射將原樣本空間投影到高維空間，并在高維空間中尋求最優的線性劃分，即最優超平面，從而解決樣本空間的非線性分類問題。由于SVM采用了結構風險最小原理，因此在解決小樣本、非線性及高維模式識別問題上，往往具有一定優勢[17]。

LS-SVM是基于SVM的一種改進算法，它通過利用二次損失函數取代SVM中的松弛因子，將原SVM的二次尋優問題轉化為解線性方程組，從而簡化了計算的復雜度，提高了模型的運算速率[18-19]。

設有非線性可分的n維樣本集合{xi,yi}，其中i=1～m，yi{1,-1}，yi是xi的分類標識?，F有未知映射φ將樣本數據映射到N(N>n)維空間，并使得新樣本φ(xi)在N維空間線性可分。因此對于 LS-SVM，分類問題可表示為：

(11)

式中,ω是樣本權值，b是偏置系數，ξi是損失函數，c是懲罰因子。利用Lagrange法求解上述優化問題，則有：

(12)

式中,αi為Lagrange乘子。根據優化條件，可得：

(13)

(14)

4.2端面接觸狀態識別

為描述密封端面在不同接觸狀態下的聲發射特性，對每個數據段樣本提取以下特征,見式(15)～式(21)

均方根(Root Mean Square, RMS):

(15)

能量方差(Energy Variance, EV)：

(16)

峰值因子(Peak to Average Ratio, PAR)：

(17)

歪度(Absolute Skewness, AS)：

(18)

歪度方差(Skewness Variance, SV)：

(19)

中心頻率(Center Frequency, CF)：

(20)

頻率方差(Frequency Variance, FV)：

(21)

表2　歸一化特征

表2中NO.1～NO.30為端面接觸狀態下的樣本特征，NO.31～NO.60為端面開啟狀態下的樣本特征，NO.61～NO.90為端面分離狀態下的樣本特征。若將每種狀態的任意10個樣本特征的平均值作為統計量，則得到以下柱狀圖(見圖10)。

圖10　特征柱狀圖Fig.10 Histogram of sample features

由圖10可知，RMS和PAR的最大值出現在端面接觸狀態，而其最小值出現在端面分離狀態，由此說明密封的聲發射能量隨其端面分開而減弱；與此同時，EV和SV的最大值出現在端面開啟狀態，由此說明液膜未成型時，密封的信號結構并不穩定。

利用 LS-SVM對以上特征進行識別。從每種狀態中任意選擇6組特征作為訓練樣本，而其余的作為測試樣本。以徑向基函數為核函數構建 LS-SVM，最終得到模型的檢測率見表3。

表3　 LS-SVM識別結果

根據表3，該模型的總體檢測率達到了97.2%。其中端面接觸和端面分離狀態下的測試樣本均被正確識別；而對于端面開啟狀態，雖然信號結構的不穩定增加了特征的識別難度，但模型對于該狀態的檢測率仍超過了90%。綜上可知，利用本文所提的方法來監測機械密封的端面接觸狀態是完全可行的。

5結論

本文主要研究了密封開啟過程中的聲發射特征，并建立了其端面接觸狀態的聲發射檢測模型。通過實驗和數據處理，得出以下結論：

(1) 在機械密封的聲發射監測中，主軸是主要的噪聲源，且其在觀測信號中的能量比重隨著設備轉速增加而升高。而當密封超過1 000 r/min后，所測信號幾乎全部來自設備主軸。

(2) ANN-PF是一種基于狀態空間抽樣的時域降噪算法，它能夠有效抑制觀測信號中的隨機擾動。實驗中，粒子的分布函數源自對噪聲空間的合理估計，因此該算法對于密封信號具有較強的靈活性和適應性。

(3) 對于所提取的特征， LS-SVM達到了理想的檢測率。由此證明本文方法能有效實現密封端面接觸狀態的無損檢測，從而為密封失效的早期預警提供良好的數據支撐。

參 考 文 獻

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The study of acoustic emission monitoring for contact state of seal end faces

LIXiao-hui1,FUPan1,CAOWei-qing1,CHENKan2(1. School of Mechanical Engineering, Southwest Jiaotong University, Chengdu 610031, China;2. Sichuan Sunny Seal Co. Ltd., Chengdu 610041, China)

Abstract:Monitoring the contact state of seal-end faces would help to the early warning of the seal failure.For the problem of the difficulty in seal signal denoising, a new approach based on particle filtering with artificial neural network (ANN-PF) and least square support vector machine (LS-SVM) is presented for acoustic emission (AE) modeling.After measuring seal film thickness, variations of the AE energy during the seal startup are studied.Then, Elman ANN is used to build the dynamic state space (DSS) of the AE signal, and PF is used for signal filtering.Finally, multiple features are extracted and a classification model based on LS-SVM is constructed for state monitoring.Experimental data shows that the proposed method can detect the seal face contact effectively and non-destructively, and it has extensive industrial prospects.

Key words:seal face contact; acoustic emission; particle filter; state monitoring; least square support vector machine

中圖分類號:TH17

文獻標志碼：A

DOI:10.13465/j.cnki.jvs.2016.08.014

通信作者傅攀 男，博士，教授，博士生導師，1961年3月生

收稿日期：2015-06-19修改稿收到日期：2015-11-04

基金項目：中央高校基本科研業務費專項資金項目(SWJTU12CX039)

第一作者 李曉暉 男，博士生，1987年8月生