基于小波包分析的隔膜泵故障狀態混沌特性研究

史麗晨 段志善

西安建筑科技大學,西安,710055

基于小波包分析的隔膜泵故障狀態混沌特性研究

史麗晨 段志善

西安建筑科技大學,西安,710055

針對往復式活塞隔膜泵的不同典型故障,將小波包重構技術和混沌理論相結合,分別計算了不同狀況時系統的最大Lyapunov指數,定義了最大Lyapunov指數增長率并將其作為特征參數。研究結果表明:動力端不同磨損處的最大Lyapunov指數處于不同的數量級;隔膜泵磨損故障的特征頻帶是高頻段,而壓力波動的特征頻段是中低頻段。

故障診斷;小波包分析;混沌;最大Lyapunov指數;往復式活塞隔膜泵

0 引言

當今有色冶金、煤炭、電力、礦山等行業中,用于輸送料漿的動力設備多為往復式活塞隔膜泵。往復式活塞隔膜泵由于其隔膜將礦漿與介質分隔開來,所以特別適合用于輸送磨蝕及腐蝕物質,是長距離、高濃度輸送高溫、高腐蝕固液兩相介質的重要設備,因而其運行狀態的監測顯得尤為重要。目前國內外對往復式活塞隔膜泵運行狀態的監測主要是利用工藝參數對液力輸送部分的工作狀態進行監測[1]。也有學者用振動法進行往復式活塞隔膜泵的監測研究[2]。事實上,任何機械設備在運行過程中振動是不可避免的,其振動信號包含了各種零部件的振動信息以及工藝參數的運行信息,因此,對往復式活塞隔膜泵進行振動狀態的監測有著十分重要的實際意義。

1 往復式活塞隔膜泵工作原理

往復式活塞隔膜泵基本結構如圖1所示。電動機經過減速機帶動曲柄滑塊機構(曲軸1-連桿2-十字頭滑塊3),將回轉運動轉變為往復直線運動,從而推動活塞桿4、活塞5運動,活塞借助油介質使橡膠隔膜6做凸凹運動,隔膜室的容積呈現周期性變化,同時料漿室的料漿交替地被進料閥8吸入和從出料閥7排出,從而完成料漿的輸送[3]。

圖1 活塞泵結構圖

2 小波和混沌理論在往復式活塞隔膜泵故障診斷中應用的可行性

往復式活塞隔膜泵的零部件繁多,有機械運動部件、電氣工作部件,還有液壓工作部件。在工作過程中,隨著工作狀態的變化,不同零部件的振動在各層次之間傳遞,相互之間存在非常復雜的耦合關系。而往復式活塞隔膜泵系統故障類型很多,有典型的機械故障——如零部件的磨損、疲勞等,還有液壓或電磁故障等,這些故障一旦出現或者僅僅有早期征兆,就會引起與之相關的系統的狀態改變,從而使系統的輸出產生復雜的變化,這些變化也都是非線性、非平穩且不可預期的。研究發現,往復式活塞隔膜泵的運行狀態對初值具有敏感的依賴性,但系統的運動軌跡始終收縮在某一個區域,具有混沌運動的特點[4-6]。

小波理論適用于分析非線性非平穩信號,其分解的頻段相互銜接、不重疊、無疏漏,完整地保留了原信號在各個頻帶的信息。通過小波包分析,可以得到信號在各頻段上的時域分量信號,實現信號的特征分離[7]。

因此,將小波包分析和反映混沌運動特性的參數相結合,研究隔膜泵故障狀態下的運行特征,從而對其故障類型和程度作出判別是可行的。

3 隔膜泵故障狀態混沌特性

本文研究的前提是隔膜泵系統動力端存在磨損,磨損的部位為如下三種:圖1中,曲軸 1、連桿2和十字頭滑塊3組成曲柄滑塊機構,這三個構件之間分別以回轉副A和回轉副B連接,則磨損可能僅位于A處,或僅位于B處,或 A、B處同時存在磨損。

本文研究的隔膜泵故障形式為兩類:磨損的發展以及存在磨損時吸液口壓力的波動。

設備工作時的基本工況如下:曲軸轉速1280 r/min,活塞行程509mm。

3.1 不同故障狀態下最大Lyapunov指數計算

分如下兩類情況對最大Lyapunov指數進行研究:

(1)當吸液口壓力p穩定在0.23MPa,磨損間隙的磨損量(下稱磨損量)r分別為0.05mm、0.15mm和 0.80mm時,不同磨損部位的最大Lyapunov指數。

(2)當磨損量固定在0.15mm,吸液口壓力分別為 0、0.023MPa和 0.230MPa時,不同磨損部位的最大Lyapunov指數。

采用最大 Lyapunov指數追蹤計算法,取8192個采樣點,計算點每次遞增16,嵌入維數為28維,當采樣點數大于2048時,可以得到各種情況下最大 Lyapunov指數,如表1和表2所示。

表1 不同磨損情況下的最大Lyapunov指數(p=0.23MPa)

表2 不同吸液口壓力時的最大Lyapunov指數(r=0.15mm)

對表中數據進行分析,可以得到如下結論:

(1)當存在磨損故障時,系統的最大 Lyapunov指數大于零,說明系統處于混沌狀態(壓力為0時除外,此時為擬周期運動)。

(2)在相同工況下,不同磨損處的最大Lyapunov指數不同。當吸液口壓力p=0.23MPa,磨損量r=0.05mm時,A處的最大Lyapunov指數為0.025 36,B處為0.045 17,A、B同時磨損時為0.086 52,可見最大Lyapunov指數區分明顯,可以通過它來判斷磨損發生的故障部位。

(3)同一磨損處,隨著吸液口壓力的增大,或隨著磨損量的增大,最大 Lyapunov指數呈現增大趨勢,因此可通過最大 Lyapunov指數來判斷磨損發生發展的程度,也可以由此判斷吸液口壓力波動的狀況。

(4)由表1和表2也發現了一個問題,即雖然不同的磨損處最大Lyapunov指數很顯然處于不同的數量級,但是對于同一磨損處,當最大Lyapunov指數發生變化時,很難判斷出究竟是磨損量發生了變化還是吸液口壓力出現了波動。

3.2 隔膜泵故障診斷方法的研究

鑒于上節提出的疑問,本文引入小波包重構技術,分別對磨損量變化和吸液口壓力變化的各種信號進行重構,詳細分析計算各個頻段中的最大Lyapunov指數,進而了解不同頻段上信號的混沌特點,尋找磨損發展和吸液口壓力波動時兩類信號的不同特點。計算數據見表3～表8。其中,ΔL E為最大Lyapunov指數的增長率,r p為最大Lyapunov指數的相對增長率。

表3 A點磨損時不同磨損量下各小波包的最大Lyapunov指數

表4 A點磨損時不同吸液口壓力下各小波包的最大Lyapunov指數

表5 B點磨損時不同磨損量下各小波包的最大Lyapunov指數

表6 B點磨損時不同吸液口壓力下各小波包的最大Lyapunov指數

表7 A、B點同時磨損時不同磨損量下各小波包的最大Lyapunov指數

表8 A、B點同時磨損時不同吸液口壓力下各小波包的最大Lyapunov指數

(3)最大 Lyapunov指數相對增長率r p。r p定義為,同一小波包中最大 Lyapunov指數增長率ΔL E與故障參量變化率Δp的比值,即

在計算過程中,定義了如下幾個參量:

(1)故障參量變化率Δp。當研究磨損量時,Δp為磨損量相對變化率;當研究吸液口壓力波動時,Δp為吸液口壓力的相對變化率。表3、表5和表7的參量變化率Δp為

(2)最大Lyapunov指數增長率ΔL E。ΔL E指同一小波包中最大Lyapunov指數的相對變化率。如表3中1號小波包的最大Lyapunov指數增長率為

分析表3～表8中數據,得出以下結論:

(1)分析表 3、表 5和表7發現,當磨損量發生變化時,最大Lyapunov指數相對增長率rp前三位分別為10號、9號和6號小波包。

(2)分析表 4、表 6和表8發現,當吸液口壓力發生變化時,最大Lyapunov指數相對增長率排序有所波動,但相對增長率較小的4個小波包始終是5號、8號、9號和10號小波包,而其余小波包的最大Lyapunov指數相對增長率較大。

(3)綜合以上兩點可以看出,對于磨損發展和吸液口壓力波動兩種故障狀況,可以通過小波包分解并計算各小波包的最大 Lyapunov指數,以最大Lyapunov指數相對增長率作為特征參量進

如表3中1號小波包的最大Lyapunov指數相對增長率rp為行區分。當最大Lyapunov指數相對增長率較大的是6號、9號和10號小波包時,可以判斷為磨損量發生了變化;而當最大 Lyapunov指數相對增長率較小的是5號、8號、9號和10號小波包時,可以判斷吸液口壓力出現了波動。

(4)分析磨損發展故障和吸液口壓力波動時的特征小波包發現,磨損發展故障的特征小波包處于高頻段,而吸液口壓力發生變化的特征小波包可以說位于中低頻段。這是因為磨損故障的加劇使得回轉副副元素之間有更大的空隙,因而接觸碰撞的次數增多,使得高頻段的信號增加,能量損耗增加更為顯著;而吸液口壓力發生變化時,主要是設備供給壓力的變化對液體脈動壓力產生了一定影響,這部分信號的頻率顯然要低于副元素之間的碰撞頻率,因此高頻段信號變化不大,主要是中低頻信號段發生了變化。

4 結論

本文分別采用最大Lyapunov指數以及基于小波包分析的最大Lyapunov指數相對增長率作為診斷指標對往復式活塞隔膜泵的不同故障狀態進行研究,得出以下結論:

(1)最大 Lyapunov指數可用于識別不同磨損部位以及磨損發展的程度。

(2)最大 Lyapunov指數可以用于進行工作壓力的監測。

(3)基于小波包分析的混沌動力學可以有效地區分不同類型的故障。本文定義了最大Lyapunov指數相對變化率,通過分析該特征參量發現,當磨損量發生變化時,特征頻帶在高頻段;當吸液口壓力發生變化時,特征頻帶在中低頻段。

本文的研究工作表明,采用振動法對往復式活塞隔膜泵進行運行狀態監測和故障診斷是可行且有效的。

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Chaos Characteristicsof Reciprocating Membrane Pump's Faults Based on Wavelet Packets Analysis

Shi Lichen Duan Zhishan
Xi'an University of A rchitecture and Technology,Xi'an,710055

The chaos characteristics o f the recip rocating membrane pum p's typical faults were studied w ith waveletpacket technology.The largest Lyapunov exponentsof different status were calculated.A new parameter,the relative grow th rate of the largest Lyapunove exponent,was set up.The results show that,the system has different largest Lyapunov exponents when wearing p laces are different.Wearing faults'characteristic frequency bandsare high frequency ones,while the pressure's are low and midd le frequency ones.

fault diagnosis;w avelet packet;chaos;largest Lyapunov exponent;reciprocating membrane pump

TH 113.1;TH323

1004—132X(2011)11—1323—04

2010—06—17

陜西省教育廳專項科研計劃資助項目(2010JK 619);高等學校博士學科點專項科研基金資助項目(20070703003)

(編輯 蘇衛國)

史麗晨,女,1972年生。西安建筑科技大學機電學院副教授、博士。主要研究方向為機械設備狀態監測與故障診斷。發表論文 20余篇。段志善,男,1950年生。西安建筑科技大學機電學院教授、博士研究生導師。