CICA-EMD方法在转子复合故障中的研究

陈建国

（大连大学 机械工程学院，辽宁 大连 116622）

CICA-EMD方法在转子复合故障中的研究

陈建国

（大连大学 机械工程学院，辽宁 大连 116622）

提出了一种约束独立分量分析（constrained independent component analysis，简称CICA）与EMD（Empirical Mode Decomposition，简称EMD）方法应用转子复合故障分析，首先利用相空间重构获得多维信号，然后对其进行EMD方法获得转子复合故障信号的EMD重构信号，然后根据转子复合故障中某一故障的特征信息构建参考信号，再用CICA方法提取复合故障的各自故障成分，从而获取转子复合故障的各自故障特征信息，从而判定转子复合故障。将此方法应用于转子试验台复合故障信号分析，成功的获取了转子复合故障，验证了此方法的有效性。

独立分量分析；约束独立分量分析；经验模式分解；复合故障

0 引言

在电动机、发电机、通风机、汽轮机、水泵等旋转机械中，转子是主要的传动部件，也是最容易发生故障的部件。国内外学者对此展开了深入的研究，取得了对转子故障分析的多种成熟方法。但是对于转子运转中，往往会出现多种故障并存且相互耦合的现象，从而传统方法不能全面的识别转子的复合故障成分。独立分量分析(Independent Component Analysis 简称ICA)方法是 90年代发展起来的一种新处理方法[1]。在机械故障诊断中 ICA经常用来分离多通道信号中的单个振源信号，对单个振源信号进行分析，确定其是否发生故障。但是由于受到机组结构的影响，工程采集的为单通道信号，并且机组的振源过多，环境干扰强的原因，单纯的运用 ICA方法往往获取不到理想的振源信号。CICA[2]是ICA方法是在ICA的基础上发展起来的一种新方法，它将被研究对象的先验知识以参考信号的形式融入 ICA算法中，使得研究的对象不仅仅局限于振源信号成分，而是着重于振源信号中感兴趣的信号成分。CICA方法在机械振动信号中得到了深入研究[3]。本文运用CICA方法对转子复合故障进行分析研究，对转子复合故障中各自故障特征信息进行识别研究。

1 ICA原理

标准ICA的数学模型可由下式表示[4]：

u=为在 ICA方法分离的估计源信号。为了确保 ICA模型能够被准确估计，给出了三个假设和约束：（1）每个信号源是统计独立的；（2）每个信号源必须具有非高斯分布；（3）观测信号的维数必须大于源信号的维数。这些假设和约束限制了ICA方法的应用。

2 CICA方法

CICA算法数学模型如式所示[5]：

目标函数：

约束条件：

式中wi—使目标函数极大的估计系数矩阵；—源估计，参考信号，根据先验知识建立；的负熵；G—任意非二次函数。的接近程度，的门限。

利用先验信息建立准确的参考信号是 CICA提取故障信息的前提。目前最常用也是最简单的参考信号建立方法是脉冲法，该方法根据计算得到的各故障特征频率，按下式建立方波形式的参考信号。

3 EMD方法

CICA方法虽然能从多频率成分的信号中提取感兴趣的成分，但是由于机械振动信号中的振源过多，且各个振源信号都是非平稳信号，感兴趣信号往往淹没在环境噪声信号中。并且利用CICA方法对于能量差别过大的宽频带信号进行提取某一频率成分效果较差。通过研究发现如果利用CICA方法获得理想的某一频率成分，必须使得原信号频率成分尽可能的简单。所以对于转子复合故障信号需要运用EMD方法获取低频信号成分。EMD方法可以根据信号本身特点的基础上把一个复杂的信号逐级地分解成多个基本模式分量和趋势项，并且自适应调整它的振荡模式[6]。EMD模型可用下式表示：

4 CICA-EMD方法流程

对工程实际旋转机械，由于受到结构空间的限制，拾取的振动信号往往为强环境噪声的若干振源的单通道信号。运用CICA-EMD方法前需要对单通道信号进行相空间重构获得多维信号。之后对于重构信号进行 EMD分解获得转子复合故障的低频信号成分，然后运用CICA方法提取转子复合故障成分，获取转子复合故障的识别。CICA-EMD方法的流程如图 1所示。

图1 CICA-EMD方法流程图

5 CICA-EMD方法应用

在小型转子实验台上仿真得到不对中和轻微基座松动复合故障，转速为3000 r/min，转频为50 Hz。采用加速度传感器测量信号。测点布置在靠近电机端轴承盖的垂直端面上。对于不对中和基座松动复合故障，时域及频域波形如图2所示。对于不对中故障，典型频谱特征以转频1倍频和2倍频分量为主，轴系不对中越严重，其2倍频分量就越大。对于基座松动故障，典型频谱特征是以转频的3～10倍频谐波，若3倍频处峰值最大，表明轴和轴承间有松动，若4倍频处有峰值，表明轴承本身松动。从而图2转子复合故障信号频谱中无法判断转子复合故障。

图2 复合故障信号时域频域波形图

下面运用CICA-EMD方法对转子单通道复合故障信号进行分析，首先利用相空间重构利用 Fraser和Swinney交互信息方法[7]求得延迟时间为1，利用Cao方法[8]确定嵌入维数为6，但是根据研究发现，过多通道信号对于CICA的提取效果参数干扰，所以这里确定嵌入维数为2。获得相空间信号如图3所示。对于相空间重构信号进行 EMD获取基本模式分量，根据转子特征频率的分布范围确定第2和第3模式分量进行重构获得重构信号如图4所示。

图3 相空间重构波形图

图4 重构信号波形图

在运用 CICA方法之前需要根据转子不同故障的先验知识建立方波参考信号，根据不对中故障主要特征频率为转频的2倍频100 Hz及公式（5）建立不对中参考信号如图5所示。

图5 转子不对中参考信号波形图

根据基座松动故障主要特征频率为转频的 6倍频300 Hz及公式（5）建立方波参考信号如图6所示。

图6 转子基座松动参考信号波形图

利用EMD重构信号以及转子不对中参考信号进行CICA方法分析，提取所得到的信号波形如图7所示，从图 7中可以看出，信号成分主要在转频的 2倍频100 Hz，其次为转频50 Hz，3倍频也出现，但是幅值较小，上述频率特征分布正好符合不对中故障的频率特征，故可以明确判定转子发生了不对中故障。

利用EMD重构信号以及转子基座松动参考信号进行CICA方法分析，提取所得到的信号波形如图8所示，从图 8中可以看出，信号成分主要在转频的4～7倍频，并且6倍频300 Hz幅值最大，5、7倍频幅值次之，上述频率特征分布正好符合基座松动故障的频率特征，故可以明确判定转子发生了基座松动故障。

图7 转子不对中故障时域频域波形图

图8 转子基座松动故障波形图

从图7、8可以看出CICA-EMD方法可以清晰的提取到转子不对中及基座松动复合故障，从而验证了CICA-EMD方法在转子复合故障识别中具有良好的效果。

6 结论

本文提出了CICA-EMD方法用于转子复合故障分析中，使得转子不对中故障特征及转子基座松动故障特征能够从单通道复合故障信号中成功的提取，说明了CICA-EMD对于转子复合故障的识别具有很好的作用，并且其方法也应该对于其它机械部件的复合故障的识别具有一定的借鉴意义。需要指出的是CICA方法所引用参考信号的初始相位与占空比与故障信号成分的复杂程度有很大的关系，精确的初始相位和占空比还需要进一步的深入研究。

[1] Jutten C. Independent components analysis versus principal components analysis [J]. Signal Processing IV Theories &Applications Grenoble France, 1988, 12(3):41-64.

[2] Wei L, Rajapakse J C. ICA with Reference [J].Neurocomputing, 2006, 69(16-18):2244-2257.

[3] 王志阳, 陈进, 肖文斌, 等. 基于约束独立成分分析的滚动轴承故障诊断[J]. 振动与冲击, 2012, 31(9): 118-122.

[4] Donna Giri, U Rajendra Acharya, Roshan Joy Martis, et al.Automated diagnosis of coronary artery disease affected patients using LDA, PCA, ICA and discrete wavelet transform [J].Knowledge Based Systems, 2013, 37:274-282.

[5] Li C, Liao G. A reference-based blind source extraction algorithm [J]. Neural Computing and Applications, 2010,19(2): 299-303.

[6] Huang N E, Wu M L C, Long S R, et al. A confidence limit for the empirical mode decomposition and Hilbert spectral analysis [J]. Proceedings of the Royal Society A, 2003,459(2037): 2317-2345.

[7] Fraser A M, Swinney H L. Independent coordinates for strange attractors from mutual information [J]. Phys. Rev.A 1986, 33(11): 34-40.

[8] Liangyue Cao. Practical method for determining the minimum embedding dimension of a scalar time series [J].Physical D: Nonlinear Phenomena, 1997, 110(1-2): 43-50.

Research on CICA-EMD Method in Rotor Compound Fault

CHEN Jian-guo
(College of Mechanical Engineering, Dalian University, Dalian 116622, China)

A constraint independent component analysis (CICA) and Empirical Mode Decomposition (EMD) method is presented for the compound fault analysis of rotor. First the multidimensional signal was created by phase space method. Then EMD reconstruction signal of rotor phase space signal was achieved by EMD method, and then the reference signal was obtained by the prior knowledge of rotor. And using the CICA method, the single fault feature information of rotor compound fault bearing was achieved to recognize rotor fault type. The method was applied to the analysis of the rotor test signal, and the compound fault character of the rotor was identified successfully. The result shows that the method is valid to identify the rotor compound fault.

independent component analysis (ICA); constrained independent component analysis (CICA); empirical mode decomposition (EMD); compound fault

TH133；TN911

A

1008-2395(2017)03-0001-04

2017-03-03

辽宁省教育厅一般项目基金（L2013477）。

陈建国（1977-），男，讲师，博士，研究方向：机械振动信号处理。