基于EMD的機械振動分析與診斷方法研究.pdf

1、本論文結(jié)合“機械振動本底源信號半盲分離與重建方法的研究”(國家自然科學基金項目(50675194))和“超臨界、超超臨界大型汽輪發(fā)電機組狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷技術(shù)及其系統(tǒng)研究”(國家高技術(shù)研究發(fā)展計劃項目(863計劃，2008AA04Z410))，針對復雜機械系統(tǒng)振動信號的非平穩(wěn)特征，本文將經(jīng)驗模式分解(EmpiricalModeDecomposition，EMD)方法引入到機械系統(tǒng)振動分析及故障診斷中，對其在機械振動信號中存在的物理應用基

2、礎(chǔ)、端點效應及虛假模式等問題展開研究，給出了機械有效振動模式分析的解決方案及對應典型故障特征的提取方法，在此基礎(chǔ)上建立了EMD-2D-HMM的診斷級聯(lián)模型，并結(jié)合實驗進行了驗證。 本文主要工作包括： 第1章 概述了旋轉(zhuǎn)機械振動分析與故障診斷技術(shù)的國內(nèi)外研究現(xiàn)狀，分析了現(xiàn)有振動信號處理技術(shù)存在的問題，論證了將經(jīng)驗模式分解方法引入到機械振動系統(tǒng)故障診斷的可行性和迫切性，通過對經(jīng)驗模式分解方法在不同領(lǐng)域的國內(nèi)外研究分析，總結(jié)

3、了該方法存在的不足和進一步的研究趨勢。最后根據(jù)機械系統(tǒng)故障診斷所涉及的信號檢測、預處理、特征提取及模式分類等環(huán)節(jié)，系統(tǒng)地給出了論文的選題背景、研究內(nèi)容、技術(shù)路線和創(chuàng)新點。 第2章 從機械系統(tǒng)振動特性的角度研究了EMD方法處理振動信號的物理意義，提出了基于EMD的機械系統(tǒng)振動模式分析方法。論述了振動信號EMD處理的基本原理和算法流程，建立了機械系統(tǒng)振動的理論模型，研究了單自由度和多自由度機械系統(tǒng)的振動響應特性及其EMD分析，研究

4、發(fā)現(xiàn)了機械振動模式與固有模式函數(shù)(IntrinsicModeFunction，IMF)之間存在高相關(guān)性對應關(guān)系的現(xiàn)象，并以簡支梁橫向振動響應為例，結(jié)合大量仿真與實驗，驗證了基于EMD的機械系統(tǒng)振動模式分析方法的有效性，破解了EMD方法在機械系統(tǒng)振動信號處理中存在的物理解釋難題，為后續(xù)的機械振動模式特征二次提取和故障診斷工作提供指導。 第3章 綜述了國際國內(nèi)關(guān)于端點效應抑制方法的前沿研究，分析了EMD方法中端點效應產(chǎn)生的機理及其

5、在振動信號分析中引起的數(shù)據(jù)失真等不良影響與給后續(xù)診斷工作帶來的困難，針對大型旋轉(zhuǎn)機械振動信號的特點，指出現(xiàn)有抑制端點效應的信號延拓方法存在的不足，提出了一種基于端點優(yōu)化對稱延拓(EndOptimizationSymmetricExtension，EOSE)的抑制EMD端點效應新方法，該方法通過對信號和其包絡(luò)線的偏差評價函數(shù)的最小化計算，獲取最佳的信號端點值，使原始信號的上、下包絡(luò)線最大化地逼近原始信號兩端點，達到從源頭上抑制端點效應的目

6、的，使分解得到的振動模式能夠較好地反映設(shè)備的振動特性。仿真和實驗研究驗證了該方法的有效性。 第4章 主要針對旋轉(zhuǎn)機械振動信號經(jīng)EMD分解產(chǎn)生高頻噪聲模式及低頻虛假模式的缺陷，重點研究了白噪聲在EMD分解中具有的統(tǒng)計特性，在此基礎(chǔ)上提出了一種基于白噪聲統(tǒng)計特性的機械振動模式有效性檢驗方法。該方法是對EMD方法的一種發(fā)展，可以自適應地消除機械振動信號經(jīng)EMD分解產(chǎn)生的高頻噪聲模式及低頻虛假模式，得到反映信號實際物理意義的振動模式分

7、量集，整個處理過程不需要構(gòu)造任何參數(shù)表達的基函數(shù)及相關(guān)濾波函數(shù)，也無需有關(guān)信號的任何先驗知識，因而在實際應用中具有更好的適用性。采用大量實驗驗證了該方法能夠有效識別出反映系統(tǒng)振動特性的振動模式，提高了特征提取的精度。 第5章 從機械非平穩(wěn)振動信號的降噪要求著手，分別描述了數(shù)字濾波、Kalman濾波、小波降噪及EMD降噪等四種現(xiàn)有常用降噪方法，給出了各降噪方法的降噪原理和適用情況，明確了這四種降噪方法對于旋轉(zhuǎn)機械非平穩(wěn)振動信號的

8、降噪存在的不足，重點研究了EMD降噪給非平穩(wěn)振動信號帶來的模式混疊現(xiàn)象，利用正態(tài)分布白噪聲在經(jīng)驗模式分解中具有的二進尺度分解特性，提出了一種非平穩(wěn)振動信號的集成EMD降噪方法。通過仿真和轉(zhuǎn)子啟動過程試驗振動信號對該降噪方法、EMD降噪方法及小波降噪方法的性能進行了比較測試。結(jié)果表明，該降噪方法具有更高的信噪比，不僅能夠消除高斯噪聲，而且能夠有效抑制脈沖干擾，較好地降低了噪聲對機械振動模式的影響。 第6章 對瞬時能量與機械系統(tǒng)結(jié)

9、構(gòu)狀態(tài)變化的物理聯(lián)系展開了理論研究，在機械運行過程中，其振動信號的瞬時能量分布會隨著結(jié)構(gòu)異常的產(chǎn)生發(fā)生變化，不同的瞬時能量分布即代表了不同故障類型。利用EMD和Hilbert變換方法，給出了振動模式瞬時能量的概念，提出了一種基于EMD-HT的瞬時能量分布特征提取方法。從時-頻域描述信號的角度出發(fā)，提取了機械振動信號的瞬時能量分布和Hilbert邊際譜特征，轉(zhuǎn)子實驗系統(tǒng)振動信號的分析結(jié)果表明，基于瞬時能量分布和Hilbert邊際譜的二維特

10、征向量對于識別不同故障類型的有效性。 第7章 論述了2D-HMM診斷方法在大型旋轉(zhuǎn)機械非平穩(wěn)振動信號時序模式分類方面具有的優(yōu)越性，闡述了2D-HMM的基本概念和診斷原理，分析了EMD和2D-HMM在故障診斷中結(jié)合的必要性和可行性，建立了EMD-2D-HMM的診斷模型，提出了一種基于EMD-2D-HMM級聯(lián)模型的故障診斷方法，該方法利用EMD方法提取的有效振動模式的瞬時能量分布及Hilbert邊際譜特征進構(gòu)造2D-HMM的時頻域

11、觀測序列，并以此作為輸入建立2D-HMM分類器，進而訓練出對應各種故障類型的2D-HMM診斷模型庫，通過求其最大似然概率值來判斷機器的運行狀態(tài)和故障類型。以轉(zhuǎn)子實驗臺為基礎(chǔ)構(gòu)建了試驗系統(tǒng)，試驗研究結(jié)果表明，該方法相比HMM和小波包-2D-HMM診斷方法表現(xiàn)出更高的分類性能和診斷適用性。 第8章 在基于EMD-2D-HMM的故障診斷方法研究的基礎(chǔ)上，分析了設(shè)計和開發(fā)相應故障診斷系統(tǒng)的具體需求。設(shè)計了基于EMD-2D-HMM故障診