基于自相關(guān)分析的離心泵振動(dòng)信號(hào)的分段方法

呂苗榮　丁　宇　徐清武

(常州大學(xué)石油工程學(xué)院，江蘇 常州　213016)

?

基于自相關(guān)分析的離心泵振動(dòng)信號(hào)的分段方法

呂苗榮丁宇徐清武

(常州大學(xué)石油工程學(xué)院，江蘇 常州213016)

離心泵是石油工程領(lǐng)域重要的設(shè)備之一。分析離心泵運(yùn)行過程的振動(dòng)信號(hào)、提取反映設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)的有用信息是目前的研究熱點(diǎn)。以自吸空調(diào)泵為試驗(yàn)研究對(duì)象，采集不同負(fù)載下該泵運(yùn)行的振動(dòng)信息，運(yùn)用小波去噪與自相關(guān)性分析進(jìn)行振動(dòng)信號(hào)的分段處理，并結(jié)合分段平均周期圖與功率譜估計(jì)方法，提取相應(yīng)特征。研究表明，采用自相關(guān)方法可以對(duì)離心泵的振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行合理分段，獲得完整的周期信號(hào)，從而有效防止了信號(hào)信息的混疊與缺失，為信號(hào)的特征提取、識(shí)別提供了便利。

離心泵振動(dòng)信號(hào)小波去噪相關(guān)性分析信號(hào)分段分段平均周期圖功率譜估計(jì)特征提取

0　引言

如何從采集到的機(jī)械設(shè)備振動(dòng)信號(hào)中提取反映機(jī)械設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)的信息，是信號(hào)處理工作者十分關(guān)注的問題。目前常用的方法包括頻譜分析、時(shí)頻分析、小波分析和經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(empiricalmodedecomposition,EMD)方法等。使用這些方法進(jìn)行信號(hào)處理時(shí)，首先要確定信號(hào)處理的分幀長(zhǎng)度。但到目前為止，尚無統(tǒng)一、通用的處理方法。一般的做法是采用一個(gè)比較短的時(shí)間段信號(hào)或者采用窗函數(shù)與能量分段的方法。文獻(xiàn)[1]利用信號(hào)的周期性，對(duì)振動(dòng)平均信號(hào)進(jìn)行等距分段；文獻(xiàn)[2]指出了平穩(wěn)周期與非平穩(wěn)周期都存在一定的周期性，但并未給出分段提取旋轉(zhuǎn)機(jī)械振動(dòng)信號(hào)周期的方案。

信號(hào)分段技術(shù)的重要性在多個(gè)領(lǐng)域得到了探討[3-6]。在進(jìn)行離心泵振動(dòng)信號(hào)處理過程中，存在如何對(duì)實(shí)測(cè)信號(hào)進(jìn)行分段的難題。因此，采用信號(hào)去噪處理方法，將干擾信號(hào)與有效信號(hào)分離，然后利用文獻(xiàn)[5]介紹的基元分段方法，實(shí)現(xiàn)了對(duì)振動(dòng)信號(hào)的有效、快速分段。

1　振動(dòng)信號(hào)測(cè)量裝置及方法

本次離心泵振動(dòng)信號(hào)測(cè)量裝置如圖1所示。此離心泵的型號(hào)為25ZB-30-0.125，功率為125W，揚(yáng)程為30m，轉(zhuǎn)速為2 860r/min，管徑為25mm，電源為220V/50Hz。在離心泵入水口與泵的出水口殼體上分別安裝壓電式振動(dòng)傳感器1與傳感器2，以便測(cè)量進(jìn)水口與出水口處的振動(dòng)信號(hào)。采用AWA6290A六通道聲振測(cè)量?jī)x，對(duì)運(yùn)行中的離心泵振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行采集。

圖1　離心泵振動(dòng)信號(hào)測(cè)量裝置示意圖Fig.1　Schematic diagram of the measurement deviceof centrifugal pump vibration signal

在整個(gè)測(cè)量過程中，由測(cè)量?jī)x提供的聲音測(cè)量通道進(jìn)行同步語音記錄，以便在后期處理過程中進(jìn)行比較。在運(yùn)行過程中，通過改變閥門的大小來調(diào)節(jié)離心泵工作的負(fù)載，同時(shí)采集離心泵進(jìn)出口處的振動(dòng)信號(hào)。

2　信號(hào)分段的基本原理

2.1信號(hào)預(yù)處理

現(xiàn)場(chǎng)采集的振動(dòng)信號(hào)往往夾雜著許多干擾，如圖2所示。這些干擾會(huì)極大地影響信號(hào)的分段處理。

圖2　現(xiàn)場(chǎng)采集振動(dòng)信號(hào)圖Fig.2　The field acquisition of vibration signal

引用文獻(xiàn)[5]、文獻(xiàn)[7]、文獻(xiàn)[8]所介紹的信號(hào)分段方法，并對(duì)比實(shí)測(cè)獲得的離心泵振動(dòng)信號(hào)可知：振動(dòng)自身具有周期特性，初步確定按離心泵旋轉(zhuǎn)一周所需的時(shí)間進(jìn)行信號(hào)分段。但由于存在干擾，極大地影響了信號(hào)分段工作的順利進(jìn)行。為此，需對(duì)實(shí)測(cè)信號(hào)進(jìn)行去噪處理，即從復(fù)雜的信號(hào)中提取出有效信號(hào)。常用的去噪方法包括模極大值去噪、相關(guān)性去噪、閾值函數(shù)去噪、改進(jìn)閾值函數(shù)去噪等。與其他去噪方法相比，閾值函數(shù)去噪[9]估計(jì)所得的小波系數(shù)同原始信號(hào)的一致性較高，重構(gòu)信號(hào)也與原始信號(hào)接近。故在此采用閾值函數(shù)去噪法。對(duì)圖2采用閾值函數(shù)去噪，可得閥值去噪后的信號(hào)如圖3所示。

圖3　信號(hào)去噪與分段實(shí)例圖Fig.3　The examples of signal de-noising and segmentation

由圖3(a)可以看出，閾值函數(shù)去噪后的離心泵振動(dòng)波形呈現(xiàn)出明顯的周期特征，利用這種周期性就可以很方便地實(shí)現(xiàn)信號(hào)的分段處理。為了實(shí)現(xiàn)信號(hào)的計(jì)算機(jī)自動(dòng)分段處理，本文引入了子信號(hào)的自相關(guān)分段技術(shù)。

2.2信號(hào)相關(guān)性分段方法

對(duì)實(shí)測(cè)離心泵振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行閾值函數(shù)去噪處理，并獲得如圖3(a)所示的具有明顯周期特征的振動(dòng)信號(hào)后，可以采用文獻(xiàn)[3]介紹的信號(hào)自相關(guān)方法，對(duì)信號(hào)進(jìn)行合理的分段處理。信號(hào)自相關(guān)性系數(shù)的大小可以用式(1)計(jì)算：

(1)

采用信號(hào)自相關(guān)分段方法的關(guān)鍵就是N值的確定，N取相關(guān)性系數(shù)最大時(shí)所對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)點(diǎn)數(shù)量。因此，分段的結(jié)果與信號(hào)起始點(diǎn)有關(guān)，而且每一段信號(hào)所對(duì)應(yīng)的N值會(huì)各不相同，往往在一定范圍內(nèi)波動(dòng)。

3　信號(hào)處理流程與結(jié)果分析

上述研究表明，離心泵振動(dòng)信號(hào)可以按照自身的振動(dòng)周期進(jìn)行合理分段。本試驗(yàn)泵的額定轉(zhuǎn)速為2 860 r/min，對(duì)應(yīng)的周期為0.021 s，本次試驗(yàn)的采樣率為10 kHz，對(duì)應(yīng)一周期的信號(hào)采樣點(diǎn)數(shù)量是210個(gè)。隨著離心泵運(yùn)行工況的不斷變化，以及環(huán)境干擾的影響，離心泵周期和相應(yīng)的分段采樣點(diǎn)數(shù)量也會(huì)發(fā)生波動(dòng)，但這種波動(dòng)不會(huì)太大。本文在進(jìn)行信號(hào)分段處理的過程中，為了提高處理的效率，將波動(dòng)范圍設(shè)定在160～270點(diǎn)之間。

以圖3(a)為例，對(duì)去噪后的信號(hào)進(jìn)行分段處理的結(jié)果如圖3(b)所示。其中的每條垂線就是分段點(diǎn)位置，對(duì)應(yīng)每個(gè)分段點(diǎn)的位置及時(shí)間參見表1。

表1　分段點(diǎn)數(shù)值Tab.1　Numeric values of segmented points

由表1可見，分段信號(hào)的長(zhǎng)度在210點(diǎn)上下波動(dòng)。同理，在閥門開度分別為全開與有氣泡侵入等工況下，振動(dòng)信號(hào)的分段處理實(shí)例如圖4所示。

圖4　信號(hào)分段處理實(shí)例圖Fig.4　Examples of signal segmentation processing

從圖4(a)可以看出，在離心泵工況穩(wěn)定的情況下，振動(dòng)信號(hào)的周期仍然很穩(wěn)定。圖4(b)是氣侵振動(dòng)信號(hào)去噪后的結(jié)果，振動(dòng)的周期特征依然十分明顯，利用這些分段位置對(duì)原信號(hào)進(jìn)行分段，得到圖4(c)所示的結(jié)果。顯然，采用閾值函數(shù)去噪法減小了信號(hào)的分段處理的難度。以上試驗(yàn)為后期的分段平均周期圖法計(jì)算與功率譜估計(jì)提供了方便。

4　信號(hào)分段在特征提取中的應(yīng)用

通過對(duì)信號(hào)進(jìn)行合理的分段處理，可以排除分段不當(dāng)、信號(hào)混疊導(dǎo)致的干擾，突出信號(hào)自身的變化特征，為后續(xù)信號(hào)分析、特征提取和識(shí)別處理創(chuàng)造條件?？梢詫?duì)分段后信號(hào)或功率譜等進(jìn)行估計(jì)[10]，估計(jì)公式(2)如下：

(2)

因?yàn)樾盘?hào)已經(jīng)按其自身周期進(jìn)行分解，所以運(yùn)用估計(jì)時(shí)取T為分段后周期的周期長(zhǎng)度，計(jì)算出均值x。通過改進(jìn)周期長(zhǎng)度，可得到更為精確的估計(jì)特征值。在基元分段的基礎(chǔ)上進(jìn)行了功率譜估計(jì)，取一實(shí)測(cè)信

號(hào)，對(duì)其進(jìn)行固定周期分段，取其連續(xù)的前五段進(jìn)行周期圖法功率譜估計(jì)，得到功率譜1。對(duì)同一信號(hào)進(jìn)行基元分段，得到多段信號(hào)，取連續(xù)的前五段信號(hào)，運(yùn)用周期圖法功率譜估計(jì)得到功率譜2。比較2個(gè)功率譜可知，固定周期分段的功率譜能量量程變化范圍大、可比性差，而運(yùn)用本文的分段方法自動(dòng)分段后的功率譜估計(jì)相似性高。對(duì)比表明，按本文方法分段后的信號(hào)更具代表性，當(dāng)同一周期的運(yùn)行狀態(tài)發(fā)生變化時(shí)，其很容易區(qū)分出狀態(tài)信息。

5　結(jié)束語

在進(jìn)行去噪處理后，再運(yùn)用自相關(guān)性對(duì)信號(hào)進(jìn)行分段，具有很好的分段效果，尤其對(duì)周期性信號(hào)或類周期信號(hào)效果更明顯。在實(shí)際工程運(yùn)行中，大多數(shù)信號(hào)都是周期或類周期性的，這種方法可以快速地對(duì)信號(hào)進(jìn)行分段處理，并且能節(jié)省很多后期信號(hào)運(yùn)算特征識(shí)別的時(shí)間，實(shí)用性強(qiáng)。

[1] 陳進(jìn)，廖明夫，陳剛.信號(hào)周期分段處理法診斷單級(jí)傳動(dòng)齒輪副故障[J].航空動(dòng)力學(xué)報(bào)，2006，21(4)：727-731.

[2] 許紅斌.基于旋轉(zhuǎn)機(jī)械振動(dòng)信號(hào)時(shí)頻研究[J].中國(guó)新技術(shù)新品，2015(24):114-115.

[3] 王茜，呂苗榮.鉆井泵振動(dòng)信號(hào)的分離與特征提取的研究[J].石油機(jī)械，2010，38(3):54-56.

[4] 韋哲，韓陽，李戰(zhàn)明,等.基于多尺度特征波形的心音分段方法[J].中國(guó)醫(yī)學(xué)裝備，2011，8(11)：1-4.

[5] 呂苗榮，古德生，彭振斌.語音信號(hào)基本處理單元的選擇與應(yīng)用[C]//第十二屆全國(guó)青年通信學(xué)術(shù)會(huì)議論文集.北京,2007：736-743.

[6] AZAMI H,HASSANPOUR H,ESCUDERO J,et al.An intelligent approach for variable size segmentation of non-stationary signals[J].Journal of Advanced Research.2015(6),687-698.

[7] 呂苗榮，徐清武,金瑞.利用齒輪傳動(dòng)系統(tǒng)振動(dòng)信號(hào)時(shí)域參數(shù)預(yù)測(cè)系統(tǒng)工況的研究[J].石油化工設(shè)備技，2015,36(3)：44-49.

[8] 呂苗榮，周琳，王麗等．石油工程準(zhǔn)周期性振動(dòng)信號(hào)的新處理方法[J]．石油鉆探技術(shù)，2009,37(5)：89-92

[9] 戎舟，徐蕾.小波閾值去噪及其在labview中實(shí)現(xiàn)[J].儀器儀表裝置，2005(1)：15-17.

[10]王鳳瑛，張麗麗.功率譜估計(jì)及其MATLAB仿真[J].測(cè)控自動(dòng)化,2006,22(11):287-289.

SegmentationMethodBasedonAutocorrelationAnalysisforVibrationSignalsofCentrifugalPump

Centrifugalpumpisoneoftheimportantequipmentinpetroleumengineering.Analyzingthevibrationsignalsduringpumpoperationandextractingusefulinformationreflectingoperationstatusofequipmentarecurrentresearchhotspot.Withtheself-primingairconditioningpumpastheexperimentalresearchobject,thevibrationinformationofthispumpunderdifferentloadiscollected,andthevibrationsignalsaresegmentedbyadoptingwaveletde-noisingandautocorrelationanalysis.Inaddition,thecorrespondingfeaturesareextractedwiththemethodcombiningsegmentedaverageperiodogramandestimationofpowerspectrum.Thestudiesshowthattheautocorrelationmethodcanreasonablysegmentthevibrationsignalsofthecentrifugalpumptoobtaincompleteperiodicsignal,effectivelypreventthealiasingandlackofinformationsignal,aswellasprovideconvenienceforfeatureextractionandrecognitionofsignals.

CentrifugalpumpVibrationsignalWaveletde-noisingCorrelationanalysisSignalsegmentationSegmentedaverageperiodogramPowerspectrumestimationFeatureextraction

呂苗榮(1964—)，男，2003年畢業(yè)于中南大學(xué)采礦工程專業(yè)，獲博士學(xué)位，教授；主要從事信號(hào)信息處理與石油工程信息資源開發(fā)利用的研究。

TH311;TP206+.3

A

修改稿收到日期：2016-04-02