航空发动机转子系统早期裂纹碰摩故障特征提取方法

卢艳军，宛利鹤

(沈阳航空航天大学 自动化学院，沈阳 110136)



航空发动机转子系统早期裂纹碰摩故障特征提取方法

卢艳军，宛利鹤

(沈阳航空航天大学 自动化学院，沈阳 110136)

摘要：碰摩故障是航空发动机的典型故障。早期碰摩的故障特征混在噪声中，通常不易被发现。分别应用小波变换、小波包分解和EMD方法对早期裂纹碰摩故障的特征提取方法进行了对比研究。其中，小波变换在时域和频域均具有很好的局部化特征，能够提供目标信号各个频率子段的频率信息；小波包分解提高了时频分辨率，它可以保存信号的能量并根据特征进行精确的重构；EMD方法能够自适应地把非平稳信号分解成一系列零均值的调频调幅的总和。详细论述了三种方法对早期裂纹碰摩故障特征提取的过程和实验结果。实验结果表明：对于早期裂纹碰摩故障，EMD法能够准确地提取出倍频处的故障特征，该方法更适用于早期裂纹碰摩故障的特征提取。

关键词：碰摩故障；小波变换；小波包分解；EMD；特征提取

针对于航空发动机的转静子系统，裂纹碰摩故障属于转静子系统中早期碰摩的典型故障之一。致使裂纹产生碰摩故障的因素:制成转子的材质本身有问题，或者转子在运转期间产生了疲劳裂纹[1]。转静子系统产生很大的高频振动；当振动达到一定程度后，还容易造成转静子间发生碰摩故障[2]。航空发动机转子系统的早期裂纹碰摩故障信号太微弱，一些简单的频谱分析和理论的作用甚微[3]，刘献栋[4]表示当小波的分解层数越多，对于低频段分解的现象越好，高频段的处理不太好。小波变换、小波包变换具有很好的时频特性，它在处理非平稳信号时具有特异的性能[5-6],EMD方法[7]在分解信号的时候表现出自适应的特性，将繁琐的信号分解为有限的模式分量相加的形式，每一个分量可以是幅度或频率调制的。本文根据在转子试验台上获得的早期裂纹故障的试验数据，通过采用小波、小波包和EMD三种方法对早期裂纹碰摩故障特征的提取进行比较，分析出早期裂纹碰摩诊断的最好方法。

1　早期碰摩故障数据提取的实验条件

本数据的提取是在试验实验室进行的转静子碰摩故障的试验台完成的，试验台的稳定性必须检查好，避免由于试验台的不稳定而引发对数据的客观干扰；采取数据的探头须用502胶水提前固定稳定，不允许有空隙，探头的测试位置要按照具体操作准确固定，不可发生偏移。本次实验要采取的是早期碰摩的数据，固然采取的时间不宜太久，具体时间依据经验而判定。

2　早期碰摩故障数据的获取

本文利用双跨转子试验台进行了单点、裂纹和松动3种类型的碰摩模拟故障实验。采样台如图1所示，利用北京东方振动所的设备DASP6.18进行数据采集，采样频率为2 000 Hz。当转子系统处于稳态运行下分别测取了转子早期的单点碰摩，裂纹碰摩和松动碰摩故障数据，利用已经获取的早期裂纹碰摩故障进行实验，获得的相关数据如表1所示。

图1　数据获取试验台

编号故障种类实验日期转速/(r/min)样本数1正常2014-12-15150020002单点碰摩2014-12-15150020003裂纹碰摩2014-12-15150020004松动碰摩2014-12-1515002000

3　小波变换的原理

(1)将尺度进行离散化

2-j/2Ψ(2-jt-k),j,k∈Z

(1)

(2)将位移进行离散化

小波采用wavedec函数把信号分解成多尺度的，采用appcoef函数提取低频系数，采用waverec函数进行重构。为了提取细节系数，将分解为3层：d1,d2,d3是高频信号，a3是低频信号。

小波算法的优点是：处理高频段用短窗，处理低频段用长窗，对于平移和尺度因子分别用T和τ，同时分辨率可以在时间分辨率和频率分辨率进行折中处理；然而，小波算法的缺点是在低频段处理结果较好，而对于高频段的处理不太适用。

在发生裂纹碰摩的早期，微弱的故障信号经常会被埋没在噪声之中，很难在频谱图上发现故障特征，当碰摩达到一定程度，在频谱上才能发现碰摩故障点[14]。但是从能量的角度来观察，可以使用一种基于小波分解或是小波包分解的降噪算法对裂纹碰摩发生的早期信号进行处理。

在选择小波和小波包函数的时候，一般高阶滤波带窄，滤波效果好，所以选择db5小波较为恰当[15]，分解的层数依据以往的经验选择3层比较恰当。

4　小波包分解的原理

{un(t)}(n∈Z)是关于hk的小波包族，现在令n=1,2,…;j=1,2,…,并对(2)式作迭代[10]运算，即：

(2)

所以，小波子空间Wj的分解如下：

(3)

为了提高频率分辨率并得到更好的时频特性，wj可以被小波包进一步分解，如图2所示。

图2　小波包分解示意图

在进行小波包分解的时候采用将 meyr小波进行3层小波包分解，获得一个小波包树，用wpjoin函数将小波包树的第二行的4个节点收起来，也就是让第二行的节点变为树的最底层节点，wpcoef获取4个节点的小波包系数，wprec函数将信号重构回去。先进行3层分解，之后提取1-3层的细节系数，绘制出高频信号d1,d2,d3和低频信号a3，再将得到的信号重构回去，得到重构误差。小波包分析的优点是：小波包分解是以小波变换为基础发展而来的，小波包能集中信息能量，在细节中寻找有序性，能够寻找相关规律。它能多层次划分频带，还会对没有细分的高频部分进一步分解，使之与信号频谱相匹配。然而，小波包的缺点是对于低频带有点不太适合，无法将低频带准确分离，最好应用在高频带。

5　EMD分解原理

此方法是以傅里叶变换为基础的线性和稳态频谱分析的一个重大突破，是依据数据自身的时间尺度特征来进行信号分解，无需预先设定任何基函数。这一点建立在先验性的谐波基函数和小波基函数上的傅里叶分解和小波分解方法所具有的本质性的差别。上包络线和下包络线的均值记做m1,原始数据x(t)减去平均包络m1有：x(t)-m1=h[11]。

用EMD对信号x(t)进行分解，步骤如下：

(1)找出x(t)的所有极值点；

(2)用插值法对极小值点形成下包络emin(t)，对极大值形成上包络emax(t)；

(3)计算均值m(t)=(emin(t)+emax(t))/2；

(4)抽离细节d(t)=x(t)-m(t)[12]；

对残余的m(t)重复上述步骤。

其实还需要对以上过程做一个重定义，对细节信号d(t)重复从(1)-(4)步，直到d(t)的均值是0,此时的细节信号d(t)就被称为IMF[13]，用第(5)步处理d(t)对应残量,以此类推。通过以上过程，极值点的数量越来越少，会得到有限个模函数(IMF)。

EMD分解的具体步骤：首先，用EMD对时间序列数据进行分解，得到IMF组；其次，逐个分析IMF。详细数学算法如下：

EMD分解后的各个本征模函数要求是正交的，本征模函数的正交性可以通过后验的梳子方法给出：

(5)

该式把残余量rn作为一个附加的组分cn+1，对该式两边进行平方得：

(6)

若分解是正交的，则式(6)的右边交叉项必须为零，这样，对于信号X(t)的正交性指标可定义：

(7)

EMD分解的优点是：它能用谱图准确地给出原序列及其IMF分量的主要振幅变化所对应的频率和时间；EMD分解使希尔伯特变换后的瞬时频率具有物理意义，为非平稳信号的变换起到了桥梁的作用。能对非平稳态的数据进行平稳化的处理，并且可以与希尔伯特变换相结合获得时频谱图，这样就可以处理非稳态和非线性数据。然而，它的缺点是：在求包络平均值的时候，进行样条插值过程中，除非数据的两个端点处就是数据的极值点，否则求不出极值点，会产生数据的拟合误差。

6　实验结果及分析

本文分别用小波、小波包、EMD对早期裂纹碰摩故障数据进行特征提取的实验。图3是3db小波基函数的3层小波分解。滤波后的最主要成分是转子旋转频率和包含故障特征频率的小波，通过小波的分解和重构可以对信号进行充分的滤波，不难发现小波对低频信号分解比较擅长，但是对于找到故障点还是比较不适合；由于信号伴随着大量的噪声信号，频谱信号比较复杂，不易观察信号特征，由图4看出小波包分解对于裂纹碰摩故障的提取有一定的效果，cfs3和cfs4中不难看出，出现了毛刺，代表故障信号，但是对于找出具体的裂纹碰摩故障的特征效果不是很好；图5中可以观察到裂纹碰摩信号的故障特征，用EMD将信号分解成了4个IMF，可以在100 Hz、50 Hz、10 Hz、5 Hz处分别看到了故障点，由此可以看到信号的裂纹碰摩故障特征。

图3　小波分解早期裂纹碰摩状态

图4　小波包分解早期裂纹碰摩状态

图5　EMD分解早期裂纹碰摩状态

7　结论

本文采取分别用小波、小波包、EMD对故障数据进行特征提取的实验，从而得出：(1)由于小波变换主要是对于低频部分提取比较明显，因此小波变换只能提取一些低频信号的特征，不能完全将裂纹早期碰摩的波形特征提取出来；(2)小波包能提取一些高频段的特征，但是对于寻找明确的故障点还是不够理想。实验证明：小波只是对于信号的低频段的提取有一定的作用；小波包对于裂纹碰摩的波形故障进行进一步地提取(高频部分)效果明显，然而只是围绕在波形的故障特点上；(3)EMD分解能够捕捉到具体的信号特征，能够对于早期裂纹故障做到细致提取。由本文可知，在100 Hz、50 Hz、10 Hz、5 Hz处分别看到了裂纹的故障点，能够在相应的倍频处寻找到故障点的特征。从而得出最终结论：对于早期裂纹碰摩故障特征提取，小波适合提取低频部分的信号特征，而小波包适合高频部分的特征提取，但是只是波形的特征，并不能找出故障点的特征，而EMD分解法最能找出故障点的倍频特征。EMD对于航空发动机早期裂纹碰摩故障特征提取最有效。在实际应用方面，在对航空发动机转静子早期碰摩故障诊断的预测的时候，可以将采集到的数据用EMD分解方法进行查找故障点，使故障及早被发现，从而减少不必要的经济损失。

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(责任编辑：刘划英文审校：王云雁)

收稿日期：2015-08-15

基金项目：航空科学基金(项目编号：2012ZD54013)；辽宁省教育厅科技项目(项目编号：L2013070)

作者简介：卢艳军(1968-)，女，辽宁义县人，副教授，博士，主要研究方向：复杂系统故障诊断技术和飞行器控制技术，E-mail:sylyj2004@126.com。

文章编号：2095-1248(2016)02-0065-05

中图分类号：V232.6

文献标志码：A

doi:10.3969/j.issn.2095-1248.2016.02.012

Comparative study on feature extraction method of the early stage crack and rub-impact fault in aero engine rotor system

LU Yan-jun，WAN Li-he

(College of Automation,Shenyang Aerospace University,Shenyang 110136,China)

Abstract：Rub-impact fault is a typical fault of aero engines.It is difficult to detect the features of early rub-impact fault since they are mingled in the noise.In this paper,the comparative study is conducted on the wavelet transform,wavelet packet decomposition and EMD method applied to the feature extraction of the early stage crack rub-impact fault.Among them,wavelet transform has good localization features in both time domain and frequency domain,which provides the frequency information of the target signal at different frequencies.Wavelet packet decomposition improves the time-frequency resolution.It saves the energy of the signal and reconstructs accurately by its characteristics.The EMD method adaptively decomposes the non-stationary signal into the sum of a series of zero mean frequency modulated amplitude modulation.The process and the experimental results of the feature extraction about early rubbing fault based on the three methods are discussed in detail.Experimental results show:For the early crack failure,the EMD method can accurately extract the fault features of the frequency doubling,and the method is more suitable for the feature extraction of the early crack rubbing.

Key words：rub-impact fault;wavelet transform;wavelet packet decomposition;EMD method;feature extraction