基于VMD-MDE的柱塞泵磨損故障診斷研究*

曲全鵬,曲海軍,張 強

(1.河南工程學院 工程訓練中心,河南 鄭州 451191;2.河南理工大學 機械與動力工程學院,河南 焦作 454003;3.河南睿智液壓設備有限公司,河南 鄭州 451191)

0 引 言

柱塞泵在運行過程中發生故障時,會形成微弱的特征信號,并產生調制現象,從而淹沒在背景噪聲中。該現象顯著提高了柱塞泵故障特征的提取難度,從而更難以獲得其準確的模式識別效果[1-4]。

相對于小波分解與EMD分解過程,變分模態分解不需要設置大量調節參數,并且可以消除模態混疊和端點效應的問題,使信號被分解成包含多種中心頻率的有效帶寬,因此,該方法被廣泛應用到了信號處理領域[5-8]。陳東寧[9]從VMD模態分量中選擇了跟原始信號互相關系數達到0.3以上的IMF分量,實施了信號重構,通過測試發現,該方法能夠對軸承故障進行精確診斷。劉巖[10]按照譜峭度差異重構了VMD分解形成的各分量,同時引入了MOMEDA算法,完成了對滾動軸承的故障診斷。

在采用相關系數選擇法進行處理時,由于只獲得了少數分量,此時在最初發生故障的過程中形成的故障信號強度非常低,無法對這些信號進行準確診斷,有些特征信號也被判斷成噪聲信號而被去除。因此,利用單一尺度DE已不能從柱塞泵復雜振動信號中準確分辨故障信息,此時首先需要對其信號實施多尺度分析[11-13]。

目前的研究多是通過變分模態分解特征能量重構法(VMD)來實現對故障的分析,但變分模態分解特征能量重構法在實際使用過程中,存在準確性不高的問題。

為了提高測試的準確性,本文設計一種通過變分模態分解特征能量重構法(VMD)和多尺度散布熵實現的柱塞泵滑靴磨損故障診斷方法,來分析在正常狀態與不同位置時柱塞泵滑靴端面的磨損狀態。

1 數學模型

1.1 VMD分解層數K確定方法

根據VMD算法簡介可以發現,以該算法對信號進行處理需要先確定分解層數K。無論是EMD分析方法還是中心頻率觀察法,在進行分析時需要參考前期的經驗,耗費大量時間,并且也不能保證其準確性。因此,可以選擇能量變分模態分解(VMD)算法來實施分析,同時以能量收斂因子為判據,來完成對K值自適應分析,從而獲得更快的處理速率,并提高其準確性[14-16]。

筆者將能量收斂因子表示成一定的形式,對原始信號先通過VMD分解獲得能量余量,再跟原始信號能量進行比較[17]。

其中,能量收斂因子為相鄰兩分解層數能量比的差值,其表達式如下:

(1)

式中:f—原始信號;uk—第k(k=1,2,…,K)個模態函數;K—分解層數。

1.2 特征能量占比VMD重構(VMD)

為了發揮通過VMD方法獲取的IMF信息的功能,防止因為只選中其中部分相關系數,或出現高峭度IMF參數二導致信號重構過程中的微弱故障信號去除問題,筆者設計了一種建立在特征能量占比(FER)基礎上的信號重構方法[18]。

其具體計算步驟如下:

(1)假定VMD分解得到的K個IMF信號序列是x=(x1,x2,…,xK),之后計算得到各IMF的Fk。

將FER表示為Hilbert包絡譜包含的前h倍頻特征頻率能量與總能量之比,將該比值作為判斷特征信息的貢獻度,即:

(2)

式中:Eh—第k個IMF的Hilbert包絡譜特征頻率在h倍頻處對應的累積能量。

(2)統計每個FER的模態占比。

其表達式為:

(3)

(3)計算IMF歸一化后的重構權重β。

即:

(4)

(4)計算重構信號。

即:

(5)

VMD多尺度散布熵故障診斷流程如圖1所示。

圖1 故障診斷基本流程圖

2 信號收集以及分解、重構

2.1 信號收集

在柱塞泵保持正常運行狀態,與滑靴端面達到0.1 mm、0.2 mm以及0.3 mm磨損程度時,筆者依次采集A10VS045型產生的的振動信號,控制采樣頻率為24 000 Hz,持續采樣0.2 s,共采樣4 800點,分別對各狀態收集60組樣本。

數據采集儀為MI-7016型。

信號采集方案如圖2所示。

圖2 柱塞泵磨損信號采集方案1—電動機;2—柱塞泵;3—加速度計;4—過濾器;5—壓力表;6—溢流閥;7—油箱

將系統主油路壓力設定在10 MPa,同時控制電機轉速為1 500 r/min;共包含9個柱塞數,通過計算獲得柱塞振動基頻為225 Hz。

加速度傳感器沿z方向產生的通道故障信號表現出最高峭度值[19],該結果說明柱塞在工作期間發生滑靴磨損引起斜盤沖擊振動,是通過柱塞、滑靴以及缸體被傳輸到柱塞泵的端蓋部位,這跟之前振動作用機制與故障信號傳遞路徑一致,因此,可以分析該通道信號。

4種狀態信號的時域變化情況如圖3所示。

圖3 4種狀態信號時域圖

圖3中,信號具有典型的波動特性,可以作為基礎信號進行后續研究;而且不能從時域圖內準確分開4種狀態,因此,需要對信號進行VMD分解和重構。

2.2 信號VMD分解和重構

針對各IMF分別計算特征能量占比Fk,柱塞與轉軸振動基頻分別為225 Hz與25 Hz,前者相對后者發生顯著增大,因此,Eh按照上述特征頻率的前8倍頻累積能量進行計算。

接著計算IMF重構權重βk,同時計算歸一化重構權重。

重構權重計算結果如表1所示。

表1 重構權重計算結果

對表1中數據進行統計,得到以下重構信號:

xFinial=0.763 1x1+x2+0.867 2x3+0.831 4x4+0.947 3x5+0.702 1x6+0.823 6x7

(6)

式中:{xi,i=1,2,…,7}—IMF分量。

原始信號與VMD重構信號Hilbert包絡圖如圖4所示。

圖4 原始信號與VMD重構信號Hilbert包絡圖

圖4中,與原始信號進行比較可知,VMD重構信號中高頻噪音成分發生了明顯降低,因此,可以通過VMD將噪音高頻分量有效剔除。

3 結果分析

3.1 特征提取結果分析

筆者對各狀態下的多尺度散布熵變化規律進行分析,同時提取得到有效尺度散布熵,并將其作為故障特征向量。

筆者以滑靴磨損為0.05 mm的條件作為研究對象,以尺度因子scale=10,測試了4個狀態下的不同時間尺度MDE值。

4種狀態MDE值結果如圖5所示。

圖5 4種狀態MDE值

圖5中,與正常MDE相比,不同程度的滑靴磨損后，其振動信號MDE均表現出明顯的降低變化,表明該方法對處理振動信號是有效的;逐漸增加時間尺度之后,可以促進粗粒化序列發生隨機性的降低,并減小復雜度,這使得4種狀態下MDE都出現了減小的結果,同時獲得了更小的差異;正常信號到第2時間尺度時出現了MDE的峰值,在其余各狀態下都是第1時間尺度。

VMD重構信號峰值多尺度散布熵結果如圖6所示。

圖6 VMD重構信號峰值多尺度散布熵

圖6中,正常信號達到了最高MDE值,說明正常信號含有最復雜的成分;其余3種滑靴磨損故障信號都表現為隨故障程度增大發生了MDE值降低的現象,說明故障程度增大后,形成了更加規律的變化過程;同時發現,4種狀態都非常便于區分。

從4種狀態VMD重構信號中提取得到MDE值,并將其作為故障特征向量。

為了對VMD優越性開展驗證,計算得到的VMD相關系數重構信號MDE參數結果如圖7所示。

圖7 VMD相關系數重構信號峰值多尺度散布熵

圖7中,通過測試可知,在正常狀態和滑靴磨損達到0.10 mm時對應的VMD相關系數重構信號MDE都保持穩定狀態;在其余2種狀態下則發生了較大波動,并存在相互混淆現象,不能準確反饋故障程度變化特征。

3.2 模式識別結果分析

為定量評價采用上述特征提取方法進行分類處理時引起的實際效果變化,筆者按照隨機的形式從不同狀態下選擇得到30組訓練樣本,經過訓練后再對剩下的20組樣本進行測試,再利用MDE完成模式識別。

不同特征提取方法ELM分類結果如表2所示。

表2 不同特征提取方法ELM分類結果

表2中,采用本文方法達到了98.1%的分類準確率,相對于VMD相關系數重構法的分類準確率提升了近8%。

同時,該方法運行時間與其他方法相近。相對于其他方法,采用所提方法診斷柱塞泵滑靴磨損故障時,獲得了更快的分類速率與更高的準確性。

不同分類器識別結果如表3所示。

表3 不同分類器識別結果

表3中,VMD-MDE相對SVM的訓練時間縮短了約11%,同時測試精度提升了約17%。并且,SVM需要進行參數調節,顯著增加了處理時間。

綜上所述,與SVM方法相比較,VMD-MDE方法具備更快分類速度與更高精度,能夠保障對柱塞泵磨損振動信號的故障診斷。

4 結束語

針對通過變分模態分解特征能量重構法(VMD)來實現對故障的分析時存在準確性不高的問題,筆者設計了一種建立在特征能量占比(FER)基礎上的信號重構方法,提出了通過變分模態分解特征能量重構法(VMD)和多尺度散布熵實現的柱塞泵滑靴磨損故障診斷方法;并通過測試數據對仿真結果進行了驗證。

研究結果表明:

(1)逐漸增加時間尺度的過程中,粗粒化序列的隨機性和復雜性都明顯下降。故障程度增大后,形成了更加規律的變化過程;

(2)相對于其他方法,采用所提方法診斷柱塞泵滑靴磨損故障時獲得了更快的分類速率與更高的準確性。VMD-MDE相對SVM的訓練時間縮短了11%,同時測試精度提升了17%。

本研究對提高柱塞泵磨損振動信號提取及故障診斷具有一定的借鑒價值。但由于不同類型故障可以具備相同類型的故障特征頻率,對柱塞泵復合故障類型進行診斷研究值得進一步探索。