基于VMD和AR模型的轉子裂紋故障診斷方法
發(fā)布時間：2021-09-04 22:15
針對裂紋轉子振動位移信號不平穩(wěn)、非線性,故障特征難提取,且在故障初期缺少對樣本的收集和整理等問題,提出了一種基于VMD（Variational Mode Decomposition-變分模態(tài)分解）和AR（Auto Regressive-自回歸）模型的轉子裂紋故障診斷方法。采用VMD方法對轉子位移信號處理,得到若干個平穩(wěn)的本征模態(tài)函數(shù)（Intrinsic Mode Function）,再分別對每個IMF分量建立AR模型,利用最小二乘法計算模型參數(shù)和殘差的方差,將模型參數(shù)和殘差的方差作為系統(tǒng)狀態(tài)特征向量,建立馬氏距離（Mahalanobis distance）判別函數(shù),通過設置相應加權參數(shù)得到綜合距離來實現(xiàn)裂紋故障診斷。最后采用VMD和AR方法進行了轉子裂紋故障的診斷實驗,實驗結果表明,基于VMD和AR模型診斷轉子裂紋故障是可行和有效的,克服了AR模型在診斷轉子裂紋故障的不足。
【文章來源】：機械強度. 2020,42(03)北大核心CSCD
【文章頁數(shù)】：7 頁
【部分圖文】：
故障診斷流程
轉子實驗臺如圖2所示，圖3為轉子實驗臺的系統(tǒng)結構圖，圖4為通過激光切割模擬出的轉子裂紋。實驗過程中轉子轉速為2 900 r/min，采樣頻率2 kHz，分別在無裂紋狀態(tài)和模擬裂紋狀態(tài)下采集數(shù)據(jù)各9段，一共18段數(shù)據(jù)。一段數(shù)據(jù)512個點，約12個周期。采集的同一狀態(tài)下的前6段數(shù)據(jù)作為診斷特征的樣本，后3段作為待診斷樣本。如圖5、圖6所示分別為無裂紋狀態(tài)和模擬裂紋狀態(tài)的振動信號和頻譜。由圖5和圖6可知，裂紋轉子表現(xiàn)出了1×，2×，3×諧波成分，而無裂紋轉子表現(xiàn)出1×并且伴有較小幅值的2×成分，其原因是轉子存在一定的彎曲變形，但在實驗允許誤差范圍內。由實際預先的頻譜分析，k預取4，并根據(jù)文獻[24]531-544計算階次的確定范圍是4～10之間，為了簡化后續(xù)計算，且AR模型的前幾階的模型參數(shù)主要決定了AR模型性能特性，選擇AR模型的階數(shù)p為4，模型參數(shù)和殘差的方差的估計法參考文獻[24]531-544的最小二乘估計法得到。設轉子系統(tǒng)的兩個工況為j(j=1代表無裂紋軸，j=2代表裂紋軸)，則一個IMF分量的特征向量為Hi=[ai1,ai2,ai3,ai4，σi2]。對樣本數(shù)據(jù)相應的特征狀態(tài)的IMF中的模型參數(shù)和方差分別求平均值，得到相應狀態(tài)的特征參考向量，為
由實際預先的頻譜分析，k預取4，并根據(jù)文獻[24]531-544計算階次的確定范圍是4～10之間，為了簡化后續(xù)計算，且AR模型的前幾階的模型參數(shù)主要決定了AR模型性能特性，選擇AR模型的階數(shù)p為4，模型參數(shù)和殘差的方差的估計法參考文獻[24]531-544的最小二乘估計法得到。設轉子系統(tǒng)的兩個工況為j(j=1代表無裂紋軸，j=2代表裂紋軸)，則一個IMF分量的特征向量為Hi=[ai1,ai2,ai3,ai4，σi2]。對樣本數(shù)據(jù)相應的特征狀態(tài)的IMF中的模型參數(shù)和方差分別求平均值，得到相應狀態(tài)的特征參考向量，為圖4 轉子裂紋
【參考文獻】：
期刊論文
[1]基于非線性輸出頻率響應函數(shù)的多裂紋轉子故障診斷方法研究[J]. 李志農(nóng),杜宜光,肖堯先. 兵工學報. 2015(06)
[2]新非平穩(wěn)信號分析方法—自適應徑向墨西哥草帽核時頻分布[J]. 李志農(nóng),朱明,龍盛蓉. 振動與沖擊. 2015(10)
[3]基于變分模態(tài)分解和模糊C均值聚類的滾動軸承故障診斷[J]. 劉長良,武英杰,甄成剛. 中國電機工程學報. 2015(13)
[4]基于徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡的轉子系統(tǒng)裂紋故障診斷[J]. 吳玉香,張景,王聰. 控制理論與應用. 2014(08)
[5]汽輪機轉子事故案例及原因分析[J]. 李益民,楊百勛,史志剛,宋永勝,韓宏才,郭輝. 汽輪機技術. 2007(01)
[6]基于Wigner-Ville分布裂紋轉子識別的仿真[J]. 鄒劍,陳進,董廣明. 上海交通大學學報. 2004(07)
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[8]轉子裂紋識別仿真研究中的小波時頻分析方法[J]. 鄒劍,陳進,蒲亞鵬,鐘平. 應用力學學報. 2002(04)
[9]裂紋轉子故障診斷的小波時頻分析方法[J]. 鄒劍,陳進,鄒軍,蒲亞鵬,牛軍川,耿遵敏. 上海交通大學學報. 2002(06)
[10]旋轉機械故障診斷監(jiān)測專家系統(tǒng)中的時間序列模式識別技術研究[J]. 韓秋實,許寶杰,王紅軍,方鵬. 機械工程學報. 2002(03)
碩士論文
[1]基于量子粒子群優(yōu)化的Volterra核辨識及故障診斷方法研究[D]. 蔣靜.鄭州大學 2010
本文編號：3384104
【文章來源】：機械強度. 2020,42(03)北大核心CSCD
【文章頁數(shù)】：7 頁
【部分圖文】：
故障診斷流程
轉子實驗臺如圖2所示，圖3為轉子實驗臺的系統(tǒng)結構圖，圖4為通過激光切割模擬出的轉子裂紋。實驗過程中轉子轉速為2 900 r/min，采樣頻率2 kHz，分別在無裂紋狀態(tài)和模擬裂紋狀態(tài)下采集數(shù)據(jù)各9段，一共18段數(shù)據(jù)。一段數(shù)據(jù)512個點，約12個周期。采集的同一狀態(tài)下的前6段數(shù)據(jù)作為診斷特征的樣本，后3段作為待診斷樣本。如圖5、圖6所示分別為無裂紋狀態(tài)和模擬裂紋狀態(tài)的振動信號和頻譜。由圖5和圖6可知，裂紋轉子表現(xiàn)出了1×，2×，3×諧波成分，而無裂紋轉子表現(xiàn)出1×并且伴有較小幅值的2×成分，其原因是轉子存在一定的彎曲變形，但在實驗允許誤差范圍內。由實際預先的頻譜分析，k預取4，并根據(jù)文獻[24]531-544計算階次的確定范圍是4～10之間，為了簡化后續(xù)計算，且AR模型的前幾階的模型參數(shù)主要決定了AR模型性能特性，選擇AR模型的階數(shù)p為4，模型參數(shù)和殘差的方差的估計法參考文獻[24]531-544的最小二乘估計法得到。設轉子系統(tǒng)的兩個工況為j(j=1代表無裂紋軸，j=2代表裂紋軸)，則一個IMF分量的特征向量為Hi=[ai1,ai2,ai3,ai4，σi2]。對樣本數(shù)據(jù)相應的特征狀態(tài)的IMF中的模型參數(shù)和方差分別求平均值，得到相應狀態(tài)的特征參考向量，為
由實際預先的頻譜分析，k預取4，并根據(jù)文獻[24]531-544計算階次的確定范圍是4～10之間，為了簡化后續(xù)計算，且AR模型的前幾階的模型參數(shù)主要決定了AR模型性能特性，選擇AR模型的階數(shù)p為4，模型參數(shù)和殘差的方差的估計法參考文獻[24]531-544的最小二乘估計法得到。設轉子系統(tǒng)的兩個工況為j(j=1代表無裂紋軸，j=2代表裂紋軸)，則一個IMF分量的特征向量為Hi=[ai1,ai2,ai3,ai4，σi2]。對樣本數(shù)據(jù)相應的特征狀態(tài)的IMF中的模型參數(shù)和方差分別求平均值，得到相應狀態(tài)的特征參考向量，為圖4 轉子裂紋
【參考文獻】：
期刊論文
[1]基于非線性輸出頻率響應函數(shù)的多裂紋轉子故障診斷方法研究[J]. 李志農(nóng),杜宜光,肖堯先. 兵工學報. 2015(06)
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[4]基于徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡的轉子系統(tǒng)裂紋故障診斷[J]. 吳玉香,張景,王聰. 控制理論與應用. 2014(08)
[5]汽輪機轉子事故案例及原因分析[J]. 李益民,楊百勛,史志剛,宋永勝,韓宏才,郭輝. 汽輪機技術. 2007(01)
[6]基于Wigner-Ville分布裂紋轉子識別的仿真[J]. 鄒劍,陳進,董廣明. 上海交通大學學報. 2004(07)
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[8]轉子裂紋識別仿真研究中的小波時頻分析方法[J]. 鄒劍,陳進,蒲亞鵬,鐘平. 應用力學學報. 2002(04)
[9]裂紋轉子故障診斷的小波時頻分析方法[J]. 鄒劍,陳進,鄒軍,蒲亞鵬,牛軍川,耿遵敏. 上海交通大學學報. 2002(06)
[10]旋轉機械故障診斷監(jiān)測專家系統(tǒng)中的時間序列模式識別技術研究[J]. 韓秋實,許寶杰,王紅軍,方鵬. 機械工程學報. 2002(03)
碩士論文
[1]基于量子粒子群優(yōu)化的Volterra核辨識及故障診斷方法研究[D]. 蔣靜.鄭州大學 2010
本文編號：3384104
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