基于聚類分析的轉子碰摩聲發射特征提取

金志浩, 湯方麗, 代立鵬, 趙常銘

(沈陽化工大學 能源與動力工程學院， 遼寧 沈陽 110142)

基于聚類分析的轉子碰摩聲發射特征提取

金志浩, 湯方麗, 代立鵬, 趙常銘

(沈陽化工大學 能源與動力工程學院， 遼寧 沈陽 110142)

根據碰摩聲發射信號的特點，選用波形幅值、脈沖指標、裕度指標和峭度指標作為聲發射信號聚類分析的特征參數.利用聚類分析，提取轉子試驗有、無碰摩兩種情況下的聚類中心聲發射信號,并采用偽Wigner-Ville分布對各中心信號進行分析和對比，從而得到轉子碰摩故障的聲發射信號特征頻率.試驗結果表明:聚類分析方法能有效區分出碰摩聲發射信號，為碰摩故障診斷提供了一種新方法.

碰摩； 聲發射； 聚類分析； 故障診斷； Wigner-Ville分布

碰摩故障使轉子系統產生非常復雜的振動，是導致旋轉機械嚴重破壞的故障形式之一，因而在其故障檢測與診斷領域引起了越來越多的關注和重視.傳統的碰摩故障檢測是基于振動信號的分析，與振動信號相比，聲發射信號(Acoustic Emission,AE)頻譜較寬，可以有效抑制干擾且診斷準確性較高[1]，被越來越多的學者引入碰摩故障的識別和診斷.而碰摩的AE信號特征選取和模式識別成為研究碰摩過程中聲發射特性的重點.

聚類分析技術將故障征兆按其相似程度自動地進行分類，不需要監督，可以自組織、自適應地進行在線學習，相比應用廣泛的BP神經網絡、支持向量機等模式識別算法，聚類分析并不需要事先定義該如何分類，同時也不需要訓練數據，數據是按自身的相似性而聚集在一起，是對碰摩數據進行模式識別的有效方法[2].但聚類對象的選取要能反映故障特征.然而聲發射常規特征參量只有幅值，它不依賴于采集系統設定門檻所確定的波形到達時間和結束時間[3].可見，常規特征參量由于受到門檻值的影響不能真實地反映波形特征.

針對上述問題，本文試選取波形幅值以及脈沖指標、裕度指標、峭度指標3種無量綱指標作為描述波形的特征參數[4-5]，分別對有、無碰摩兩種情況下的聲發射檢測信號進行k均值聚類分析，并利用偽Wigner-Ville分布對聚類中心信號進一步分析，最終得到碰摩故障的聲發射特性，為碰摩故障診斷提供了一種新的方法.

1 聚類理論與特征參數選取

1.1 K-means算法

聚類算法有很多種，比如有基于層次、基于劃分和基于密度的算法等，本文采用最常用和最可靠的基于劃分的K-means算法進行分析[6-7].

K-means聚類算法是一種基于樣本間相似性度量的間接聚類方法，是一種無監督的分類方法[8].

設樣本數據集X={xi|i=1,2,…,n}，樣本間相似度采用歐拉距離來表示，其表達式為：

CJ(J=1,2,…,k)表述k個聚類簇，其聚類中心cj(j=1,2,…,k)可由下式所得：

K-means算法核心思想是通過迭代把數據對象劃分到不同的簇中，以求目標函數最小化，從而使生成的簇盡可能地緊湊和獨立.其目標函數表達式如下：

1.2 聲發射信號特征參數選取

聚類分析效果好壞的關鍵在于聚類對象的選取.常用聲發射信號時域、頻域特征參數數目很多(如波形幅值、波擊計數、事件計數、振鈴計數等)，但往往受限于采集系統設定的門檻值并且極易因負荷、轉速等條件的改變而發生變化，改善的方法是引入無量綱參數.由于在時域分析中能較好反映故障信息的是概率密度函數，將以其為基礎的參數做歸一化處理，得到的無量綱指標可以很好地反映故障狀態,且對工況、載荷、轉速等干擾不敏感.

綜合考慮對故障的診斷能力和敏感程度,本文選取波形幅值、脈沖指標、裕度指標、峭度指標作為描述波形的特征參數進行聚類.

無量綱指標(non-dimensional parameter)由2個具有相同量綱的比值組成，定義如下：

式中，x表示振動幅值，p(x)表示振動幅值的概率密度函數.

若，l→∞,m=1，則有脈沖指標If：

式中Xmax為最大絕對幅值,Xr為方根幅值.

峭度指標Kv：

式中β為峭度，Xrms為均方根.

2 試 驗

2.1 試驗系統

試驗系統如圖1所示，利用碰摩試塊與轉軸接觸來模擬旋轉機械碰摩故障.試驗采用存在一定不平衡量的懸臂轉子試驗臺，使其在較低轉速下就能發生碰摩現象.轉子試驗臺由基座、軸承、轉軸(材料為45#鋼)、聯軸器、電機以及調速箱等構成；聲發射儀器采用北京聲華興業科技有限公司的SDAEA聲發射檢測儀，傳感器型號為SR150A；碰摩試塊材料為鑄鐵HT150.

圖1 試驗系統示意圖

2.2 試驗過程

試驗轉子系統由可調速電機驅動，轉速可在0～1500 r/min之間實現無級變速，考慮到試驗臺的穩定性和安全性，轉速控制在600 r/min以內.試驗中選取轉速為150 r/min，對正常運行和發生碰摩時進行聲發射信號采集.最后，利用聲發射儀器自帶的SDAES信號采集系統回放功能，將數據全部導出并進行K-means聚類分析.

K-means算法中需要先確定聚類的k個類別.k的最佳選擇由Davies-Bouldin準則確定，當DB系數達到最小值時聚類個數最佳.現選取k值2～10進行聚類分析，DB系數計算結果對比如圖2所示，無碰摩情況下最佳聚類個數為2，有碰摩情況下最佳聚類個數為3.

圖2 D&B準則

3 聚類結果的分析與討論

3.1 聚類中心聲發射信號的對比分析

提取無碰摩情況下的聚類中心的聲發射信號，其波形圖和頻域圖如圖3所示.

圖3 無碰摩聚類中心聲發射信號波形圖和頻域圖

提取有碰摩情況下的聚類中心的聲發射信號，其波形圖和頻域圖如圖4所示.

圖4 碰摩聚類中心聲發射信號波形圖和頻域圖

通過對比分析可知：圖3(a)和圖4(a)所示均為突發型波形，經分析這種信號都由轉子試驗臺自身缺陷產生的；圖3(b)和圖4(b)所示兩種信號的波形圖及頻域分布相類似，可以認為兩種信號是同一類信號，屬于轉子正常運行時的聲發射信號；通過對比分析可以判斷圖4(c)所示信號即為包含了轉子碰摩所產生的聲發射信號.

3.2 信號時頻分析

采用Wigner-Ville分布對碰摩信號進一步分析.與短時傅里葉變換和小波變換等線性時頻表示相比，二次型時頻表示(也稱時頻分布)更加直觀和合理，其中偽Wigner-Ville分布就是常用的一種時頻分布，并且能夠有效抑制由負頻率成分產生的交叉干擾項.

轉子未發生碰摩現象時，聲發射信號的偽Wigner-Ville分布如圖5所示.從圖5可知：在頻率100 kHz和頻率180 kHz附近存在頻率分量，說明轉子正常運行時聲發射信號的頻率在100～180 kHz.

圖5 正常信號的偽Wigner-Ville分布圖

轉子發生碰摩現象時，聲發射信號的偽Wigner-Ville分布如圖6所示.相比圖5多了一處峰值，可判斷此處峰值是碰摩引起的.由圖6可知：在頻率180 kHz和頻率250 kHz附近存在頻率分量，綜合正常運行時信號頻率主要集中在180 kHz左右，因此，可以判斷試驗碰摩聲發射信號的頻率主要集中在250 kHz左右.

圖6 碰摩信號的偽Wigner-Ville分布圖

4 結 論

選取波形幅值以及脈沖指標、裕度指標、峭度指標3種無量綱指標作為描述波形的特征參數，分別對有、無碰摩兩種情況下的聲發射檢測信號進行k均值聚類分析，得到以下結論：

(1) 所選特征參數優于常規參數，避免了閥值帶來的影響，能更加真實地反映波形特征.

(2) 聚類分析能快速有效分類正常、碰摩故障聲發射信號，且分類準確率較高.

(3) 通過偽Wigner-Ville時頻分析，不僅抑制了交叉項的干擾，而且能更加清楚地觀察出轉子正常運行時聲發射信號和碰摩時聲發射信號各自的特征頻率.

[1] 趙美云,李力,高虹亮.基于聲發射信號的轉子碰摩故障診斷方法[J].無損檢測,2007,29(6):315-318.

[2] 徐勤鵬,楊志新,曾楊,等.聚類算法在設備故障診斷中的研究與應用[J].微計算機信息,2010,26(12-1):149-150.

[3] Godin N,Huguet S,Gaertner R.Clustering of Acoustic Emission Sgnals Collected During Tensile Tests on Unidirectional Glass/Polyester Composite Using Supervised and Unsupercised Classifiers[J].NDT and E International,2004,37(4):253-264.

[4] 張清華,錢宇,胥布工,等.無量綱指標及人工免疫系統故障診斷技術的應用研究[J].噪聲與振動控制,2008(1):89-92.

[5] 張清華,邵龍秋,李紅芳,等.基于無量綱指標的旋轉機械并發故障診斷技術[J].華中科技大學學報：自然科學版,2009,37(增刊iv):157-159.

[6] 劉偉民,鄭愛云,李蘇劍,等.模擬退火k均值聚類算法及其應用研究[J].微計算機信息,2008,24(3):182-184.

[7] 逄玉俊,柳明,李元.k均值聚類分析在過程改進中的應用[J].華中科技大學學報：自然科學版,2009,37(增刊iv):245-247.

[8] 楊淑瑩.模式識別與智能計算—Matlab技術實現[M].2版.北京：電子工業出版社,2011:247-251.

Feature Extraction of Rub-impact Acoustic Emission Based on Cluster Analysis

JIN Zhi-hao， TANG Fang-li, DAI Li-peng, ZHAO Chang-ming

(Shenyang University of Chemical Technology, Shenyang 110142, China)

The amplitude of acoustic emission(AE) waveform,impulse index,margin index and kurtosis index were selected as parameters for cluster analysis based on the characteristic of AE signal.AE signals of cluster center were extracted in two cases of rotor experiment with rubbing and without rubbing using cluster analysis method.These signals were analyzed and contrasted by pseudo Wigner-ville distribution to obtain characteristic frequency of AE signals with rub fault of rotor.The result shows that the rubbing AE signals are efficiently discriminated by cluster analysis that is a new method for diagnosing rubbing fault.

rub-impact; acoustic emission; cluster analysis; fault diagnosis; Wigner-Ville distribution

2014-09-03

國家重點基礎研究發展計劃項目(2011CB706504)

金志浩(1964-)，男，浙江東陽人，教授，博士，主要從事聲發射檢測技術的研究.

2095-2198(2015)04-0342-05

10.3969/j.issn.2095-2198.2015.04.010

TN911.72

A