基于EEMD-ICA去噪方法在轉子故障特征識別中的應用研究

劉書溢, 田梅, 周小龍, 劉文亮

（1.吉林工程技術師范學院機械工程學院，長春130052；2.東北電力大學工程訓練中心，吉林吉林132012；3.研奧電氣股份有限公司設計部，長春130113）

0 引言

作為電動機的核心部件，轉子的性能優劣直接影響旋轉機械整體運行狀態。而特征提取及模式識別直接影響故障診斷的可靠性和準確性。在轉子運行過程中，由于工作環境、采集裝置及振動的復雜性，在信號采集過程中不可避免地會引入噪聲成分，這將嚴重影響轉子故障診斷的準確性。

近年來，機械設備狀態監測及故障信號診斷技術雖已取得了一定成果[1-7]，但在故障信號特征提取等方面依然存在不足，實際工況下，設備所處環境較噪聲嚴重，故障診斷過程采集的信號成分較為復雜，相互干擾，給故障診斷帶來一定的困難。因此提取有效信號，去除干擾信號成分尤為重要。

當前，盲分離算法（BSS）理論層面趨于成熟，尤其在旋轉機械故障信號診斷應用中，BSS提供了切實可行的方案，對轉子故障前期和后期的檢測具有指導意義。獨立分量分析方法（ICA）是一種功能強大的信號處理方法，屬于BSS方法的一種，在信號處理、故障診斷中得到廣泛的應用。但ICA模型中針對源信號的要求過于理想，面對復雜的信號通道，獨立分量分析不能夠有效實現源信號精確分離，因此提出基于EEMD-ICA的信號去噪方法，并將其應用于轉子故障信號特征提取，通過集合經驗模態分解（EEMD）將源信號分解成若干本征模態函數，并作為ICA獨立分量分析的信號通道，增強源信號間的獨立性，從而成功分離出噪聲信號，識別出隱含在混合信號中的故障特征。

1 EEMD

本文采用EEMD方法，在轉子故障信號處理過程中，提升了以往EMD方法的精度，得到更加精確的故障特征狀態，具體步驟如下：

步驟1：在采集信號s（t）中添加一定強度白噪聲信號，初始化總體平均次數M并加入噪聲幅值，并使m=1。

式中：sm（t）加入m次噪聲后的信號；nm（t）為m次加入的噪聲。

步驟2：EMD分解所添加白噪聲信號。

步驟3：重復執行步驟1和步驟2，添加不同白噪聲序列，直到分解次數為m=M次為止。

步驟4：求解每次分解所得IMF平均值為

由于所加白噪聲均勻分布于整個時頻空間，每次EMD分解所添加噪聲之間相互獨立，因此添加的噪聲相互抵消，從而降低了模態混疊現象。

2 ICA

基于轉子故障診斷，采用N個傳感器采集信號，得到的觀測信號單元x包含M個獨立源信號，混合信號如式（3）所示：

式中：s代表原始獨立信號源；A為N×M混合矩陣。

因此，只有得到分離矩陣，才能成功對混合信號實現分離，具體分離如式（4）：

獨立源信號s無法直接獲取，如沒有其它的限制條件，則式y（t）=W x（t）的解必為多解，在某些限制條件下，通過x的統計特性，可得唯一解，從而實現ICA的獨立成分提取。

圖1 ICA流程圖

基于ICA流程圖可知，通過獨立分量分析方法將混合信號分解，其中，源信號為理想的相互獨立信號源，以統計獨立性為判別準則求得分離矩陣W。針對相關源信號不完全滿足獨立假設條件，本文提出EEMD-ICA方法，基于EEMD-ICA方法實現流程如圖2所示。

3 試驗分析

圖2 EEMD-ICA信號處理流程圖

本試驗采用EEMD-ICA去噪方法，用于轉子故障信號特征識別，其中試驗臺型號為ZT-3，該試驗臺采用直流并勵電動機驅動，電動機額定電流為2.5 A，輸出功率為250 W。信號采集和分析系統主要包括：AI005型加速度傳感器，電荷放大器，KM3840型數據采集器和計算機。試驗過程中，信號采樣頻率為2000 Hz，電動機轉速為2694 r/min，因此，轉子的旋轉頻率約為44.9 Hz。

圖3所示為轉子不平衡故障信號的時域圖及對應頻域圖。由圖3（a）可知，背景噪聲降低了信號的信噪比，弱化了信號中的沖擊成分；圖3（b）頻譜分析，信號頻域內存在多個頻帶，無法從中清晰地觀察到信號的故障特征頻率。

采用本文方法對該信號進行EEMD分解，分解過程中，總體平均次數I=100，添加白噪聲的標準差為0.2，共獲取9階IMF分量，前6階IMF分量如圖4所示，計算各IMF分量的能量波動系數，結果如圖5所示。

圖3 轉子故障信號的時域波形和頻譜

由圖5可知，IMF4和IMF5分量的能量波動系數較大，表明其中包含較多的原信號特征信息。為此，將余下IMF分量求和，用于構造虛擬噪聲通道，并與原始信號構成ICA輸入矩陣，采用FastICA算法對其進行分離，分離結果如圖6所示。

從圖6中可看出：FastICA輸出信號a為包含轉子故障特征信息的故障源信號，信號內的絕大多數高頻噪聲干擾成分得到有效濾除，信號波形更加突出原信號的信息。對此信號進行頻譜分析，所得頻譜圖如圖7所示。由圖7可知，本文所提方法有效提純了轉子故障信號并提取出其故障特征頻率。從頻譜中可清楚地看到有3個主導頻率f1=44.9 Hz，f2=87.9 Hz，f3=133.9 Hz，約為轉子的1倍轉頻、2倍轉頻和3倍轉頻。

當轉子出現不平衡故障時，會引起轉子或軸承的徑向振動，在轉子的振動頻率中會帶有同轉子轉頻相一致的頻率成分，并由于非線性原因，常伴有高次倍頻成分。而轉子故障信號的頻譜與上述故障特征完全吻合，由此可以推斷出該轉子系統中產生了轉子不平衡故障，并證明了本文所提方法的有效性。

圖4 轉子故障信號EEMD分解結果

圖5 各IMF分量的能量波動系數

圖7 FastICA輸出信號a頻譜

4 結論

本文探討了基于EEMD-ICA去噪方法在轉子故障信號特征識別中的應用，該方法采用EEMD方法對轉子故障信號進行分解，并通過能量波動系數原則選取對于故障信息敏感的IMF分量，構造虛擬噪聲通道得到ICA的輸入通道信號，經ICA分離進行信號的重構，進行細節信息提取，從而提取故障特征信號，通過對轉子故障信號的分析，驗證了所提方法的有效性。