基于數據驅動的離心泵轉速識別及故障診斷研究*

王建平,楊 磊,張欣瑞,陳慧萍,牛會釗,宋 健,周同星

(1.新疆油田公司油氣儲運分公司,新疆 昌吉 831100;2.北京雅丹石油技術開發有限公司,北京 102200;3.安徽智寰科技有限公司,安徽 合肥 230601)

0 引 言

隨著科學技術的進步,機械生產設備也向著高速運行、高強度連續工作的方向發展。但是,機械設備實際工作過程中難免會出現各種各樣的問題,如系統誤差、操作不當、設備損耗、系統老化等,輕則使得機器停機,重則造成人員傷亡等嚴重后果[1,2]。

旋轉設備在整個機械設備領域有著舉足輕重的地位,對該類部件進行狀態監測與故障診斷顯得尤為重要[3,4]。

在眾多廣泛應用旋轉機械的行業中,石油、煤炭、風電、化工、鋼鐵等行業[5-9]由于特殊的應用場合和應用需求,設備大多需要24 h不停機,且基本上都處于無人值守的狀態。這樣的工況對設備的在線監測系統要求更高,所以對原場景影響小、安裝部署方便、施工簡單、易于快速上云和邊緣計算實時反饋等需求的無線監測系統[10]備受青睞。

目前,行業中通常會采用振動或聲音傳感器采集由于損傷沖擊而產生的信號(例如振動信號、位移信號、聲音信號等),通過分析信號中這種阻尼衰減沖擊響應的周期,判斷當前零部件是否出現了某種類型的故障[11]。而在信號的實際沖擊周期與設備故障特征匹配過程中,需要知道設備的轉速,才能形成對應關系。這就需要獲取設備當前的轉速信息,一方面判斷設備當前處于停機還是運行狀態,以提高數據的有效性;另一方面根據轉速信息計算出旋轉設備故障特征,以進行診斷分析[12,13]。

現階段,工業上常用的轉速獲取方式大體可以分為兩類:加裝轉速傳感器,直接采集轉速數據;或者采用數據驅動方法,根據振動等信號識別轉速。但第一種方法受成本、施工難度以及無線系統中轉速測量情況等限制,越來越多的企業、學者傾向于采用第二種方法來獲取設備的轉速信息。

張帥等人[14]提出了一種基于希爾波特包絡和自相關的轉速識別方法,采用希爾伯特包絡和三次自相關,對信號進行了時域分析,計算了短時窗內的發動機轉速,根據移窗法得到了連續的發動機轉速;雖然這種方法的精度和時間分辨率高,但是當信號具有較多的低頻噪聲時,容易在自相關運算時出現誤識別,使結果出現偏差。馮坤等人[15]提出了一種基于轉速提取和優化調制信號雙譜(modulated signal bispectrum,MSB)的滾動軸承故障診斷方法,能夠有效提取變轉速齒輪箱滾動軸承的故障特征階次,從而對滾動軸承進行有效的故障診斷;但該方法在信號低頻噪聲較多時,也容易出現識別偏差。徐煒卿等人[16]提出了一種基于快速傅里葉變換(fast Fourier transform,FFT)與離散傅里葉變換(discrete Fourier transform,DFT)相結合的頻域分析方法,對采集到的汽車振動信號進行了分析,從而提取出了發動機的轉速信息;但頻譜的軸不對中、不平衡等問題會導致二倍甚至高倍轉頻能量高,這些情況將導致轉速提取結果錯誤。

針對這些問題和現有方法的不足,筆者提出一種完全基于數據驅動的離心泵轉速識別模型。

模型采用FFT計算得到振動信號的復頻譜,然后利用有效頻段內的頻譜計算等效速度譜,計算速度譜的譜峰值與本底能量之間的差值,獲取差值最大值,并與當前本底能量進行對比,若滿足條件,其對應的頻率即為設備的轉頻;在準確獲得轉頻的基礎上,再對信號進行包絡解調,識別出故障頻率以及邊帶特征,從而進行具體的故障診斷與處理。

1 數據驅動轉速識別診斷模型

1.1 振動信號的快速傅里葉變換

快速傅里葉變換(FFT)是與離散傅里葉變換(DFT)的一種快速算法,這種方法分析了DFT中的多余運算,消除了重復運算,可大大節省運算的工作量。

離散數據信號經過FFT變換,其結果也為相同數目的復數點,可得到對應的復頻譜。

傳感器采集的原始離心泵振動信號x[n]如下:

x[n](n=0,1,2,…,N-1)

(1)

式中:N為信號長度;n為每一個序列點。

利用FFT計算得到原始振動信號的復頻譜Px[k]如下:

(2)

式中:i為序數單位;e為自然對數函數的底數。

1.2 等效速度實譜的算法模型

先根據原始振動信號長度N和信號采樣頻率Fs,計算得到頻譜對應的頻率數組f[k]。

具體的對應關系如下:

(3)

根據式(3),將Px[k]轉換成對應的Px[f]。對于離心泵等旋轉設備,其基頻一般在100 Hz以下;同時,為了防止噪聲對基頻識別的影響,需要過濾掉4 Hz以下的噪聲。綜上所述,筆者把復頻譜中處于頻率段[4 Hz,100 Hz]之間的成分篩選出來,得到有效信號復頻譜PxValue[f]。

采用有效信號復頻譜PxValue[f]和頻率數組,計算出信號的等效速度實譜PxVel[f],即:

PxVel[f]=|-i×PxValue[f]/f|

(4)

1.3 速度譜峰值數組與本底能量的算法模型

為了消除底噪和誤信號對轉速特征提取的影響,筆者提取PxVel[f]中的峰值數組和本底能量。

其具體步驟如下:

1)對PxVel[f]進行差分計算,得到反映頻譜能量變化的差分數組Diff[f];

2)針對數組中的每個點Diff[i],找出滿足如下關系式的點集合:

(5)

3)找到全部滿足式(5)條件的點集合,由PxVel[f]構建出峰值數組Px_VPeak[f];

4)對峰值數組Px_VPeak[f]進行中值濾波,篩選掉高頻的峰值能量,得到速度譜的本底能量Px_Base[f]。

1.4 輸出轉頻的算法模型

在速度譜中,轉頻對應的能量應高于其他頻率對應的能量,并且相對于底噪有極高的信噪比,所以需要計算比較峰值數組能量和本底能量的差值數組Differ[f]:

Differ[f]=Px_VPeak[f]-Px_Base[f]

(6)

在差值數組Differ[f]中,定位到差值最大值對應的頻率f0以及差值最大值Differ[f0],可以得到最終的轉頻Frpm:

Frpm=f0

(7)

1.5 故障診斷模型及流程

獲得設備的轉頻Frpm之后,可結合包絡解調和故障頻率匹配的方法,對設備的故障頻率進行計算分析,進行故障診斷。

故障診斷的流程如圖1所示:

圖1 故障診斷分析流程圖

其中,圖1中的包絡解調步驟如下:

對采集到的信號x[n]進行余弦表達得到實部xm(t):

xm(t)=Am[1+αmcos(2πfmt)]cos(2πfzt)

(8)

式中:Am為調制信號的幅值;am為調制系數;fm為調制頻率;t為時間。

(9)

(10)

對所述解析信號Zm(t)取絕對值得到包絡信號:

(11)

對所述包絡信號進行快速傅里葉變換,得到對應的復頻譜PF[f]:

PF(f)=FFT(Am|1+αmcos(2πfmt)|)

(12)

其中,FFT為快速傅里葉變換的計算函數。

然后在復頻譜PF[f]的低頻段中,搜尋具有明顯諧波特征的頻率,若存在符合的故障頻率fw,則進一步計算該故障頻率fw和轉頻Frpm對應的特征系數i:

(13)

再判斷故障頻率fw周圍是否存在邊帶,綜合考慮特征系數i數值范圍和邊帶特征,可以判斷出故障出現的具體位置及故障原因。

2 實驗與結果分析

2.1 實驗

為了對上述算法模型的準確性進行驗證,筆者采用2個實際案例對模型和算法過程進行詳細驗證,并基于工業現場實際的離心泵振動數據進行計算分析。

2.1.1 軸承故障信號轉速分析

筆者將加速度傳感器安裝于離心泵的表面,以采樣頻率Fs=51 000 Hz進行采樣,得到振動信號x[n],采樣長度N=32 768。

原始信號的波形與頻譜如圖2所示。

圖2 原始信號的波形與頻譜

從圖2的時域波形上可以看到,該離心泵信號帶有明顯的周期性沖擊。

該實例采集的設備帶有軸承內圈故障特征,接下來采取筆者提出的算法模型進行計算分析:

1)從圖2的信號頻譜可知:大部分的頻率均為包含了內圈故障調制的頻率成分,從頻譜圖中可以看出在低頻段存在一個約為43.58 Hz的峰值,實際上即為設備的旋轉頻率(2 600 r/min),但是在沒有先驗知識的前提下,采用常規的頻譜峰值提取難以獲取設備的轉速信息;

2)經過頻率篩選、頻域變換,獲得原始信號的等效速度實頻譜。

等效速度實頻譜如圖3所示。

圖3 等效速度實頻譜

從圖3可知:設備的轉頻分量得到了有效保留和放大;

3)對速度實頻譜分別進行中值濾波和峰值提取,得到速度譜本底能量和速度譜峰值分布。

速度譜本底能量和速度譜峰值如圖4所示。

圖4 速度譜本底能量和速度譜峰值

計算圖4速度譜本底能量與速度譜峰值的差值,得到差值最大點對應的頻率43.58 Hz,即為設備當前的旋轉頻率。

2.1.2 噪聲信號轉速分析

將加速度傳感器安裝于故障離心泵的表面,以采樣頻率Fs=12 000 Hz進行采樣,得到振動信號x[n],采樣長度N=16 384。

原始信號的波形與頻譜如圖5所示。

圖5 原始信號的波形與頻譜

由圖5的時域波形可知:該離心泵信號故障沖擊不明顯,整體信號噪聲水平較高,需采用筆者提出的算法模型進行計算分析:

1)由圖5的信號頻譜可知:由于高頻段的頻率成分豐富且能量較高,設備轉頻被完全淹沒在低頻段,而且其倍頻能量較高,即使局部放大也無法準確判斷設備轉速;

2)計算原始振動信號的等效速度實頻譜。

等效速度實頻譜如圖6所示。

圖6 等效速度實頻譜

在圖6中,可以觀察到轉頻成分(28.56 Hz)被明顯放大,但是低頻段的干擾成分也同樣被一定程度地放大;

3)對速度實頻譜分別進行中值濾波和峰值提取,得到速度譜本底能量Px_Base[f]和速度譜峰值分布Px_VPeak[f]。

速度譜本底能量和速度譜峰值如圖7所示。

圖7 速度譜本底能量和速度譜峰值

計算二者的差值得到差值最大點對應的f0=28.56 Hz,即為設備當前的旋轉頻率。

2.2 故障診斷結果分析

根據以上2個實際案例分析,筆者發現該轉速識別模型能準確識別出兩種不同離心泵振動數據的轉頻成分。

案例1中的離心泵有軸承內圈故障,振動數據帶有明顯的周期性沖擊,在低頻段分析其等效速度實頻譜時,能夠清楚得到其轉頻成分。

案例2中的離心泵信號故障沖擊不明顯,但整體信號噪聲水平較高,所以在低頻段分析其等效速度實頻譜時,各種沖擊錯誤信號較多。

采用算法模型對峰值能量和本地能量進行對比,選取差值最大的點,即轉頻。根據先驗知識進行驗證,證明采取譜峰值數組與本底能量的算法模型可以準確計算出設備的轉頻成分。

筆者準確識別出離心泵的轉頻成分后,再結合故障特征頻率與轉頻的對應關系,可進行后續的故障診斷。筆者整理出常見的滾動軸承內圈、外圈、滾動體故障信號對應的特征。

軸承故障類型及對應參考系數如表1所示。

表1 軸承故障類型及對應參考系數

根據表1中的故障特征系數范圍,筆者大致判斷軸承的故障類型,并對案例1中的故障信號進行包絡解調[17],得到包絡譜。

故障信號的包絡譜如圖8所示。

圖8 故障信號的包絡譜

筆者識別該離心泵的轉頻為43.58 Hz,在包絡譜中,能看到明顯的故障特征頻率為214.8 Hz,并且故障特征頻率周邊有間隔為43.58 Hz的沖擊邊帶,符合軸承內圈故障的頻率分布特征。

筆者計算其軸承內圈故障系數(ball pass frequency of the inner race,BPFI),即:BPFI=214.8÷43.58=4.93。

該軸承內圈故障系數BPFI和實際軸承內圈故障系數4.93一致,也和表1中的故障特征系數和邊帶特征相吻合。

以上結果說明,采取筆者提出的模型進行轉頻識別以及故障診斷,其結果和實際結果相符合。

3 結束語

在提取離心泵的轉速數據時,存在數據提取成本高、操作困難,以及獲得的先驗參數誤差較大等問題,為此,筆者提出了一種完全基于數據驅動的離心泵轉速識別模型。

筆者采用計算速度譜的譜峰值與本底能量之間的最大差值來判斷設備轉頻,采取包絡譜解調的方法識別離心泵的故障特征,并根據實際的離心泵振動數據,對上述算法模型的準確性進行了驗證。

研究結果表明:

1)對于帶有明顯周期性沖擊的故障信號,在低頻段分析其等效速度實頻譜時,能夠清楚識別出其存在43.58 Hz的峰值,即設備的轉頻;

2)對于信號噪聲水平較高的故障信號,通過計算速度譜的譜峰值與本底能量之間的差值,也能識別出差值最大的峰值點28.56 Hz,可有效避免速度譜計算過程中的低頻干擾;

3)通過對故障信號的包絡解調進行分析,可準確識別出故障頻率、邊帶特征,計算出故障特征系數為4.93且存在43.58 Hz的沖擊邊帶,判斷出存在軸承內圈故障,和實際離心泵軸承故障情況一致。

對于變轉速的設備,其低頻段的轉頻成分可能不是最明顯的峰值,以速度譜的譜峰值與本底能量之間的最大差值來判斷轉頻成分可能會存在誤差。如何對這些問題進行優化,這將是筆者后續的研究方向。