基于自相關分析的離心泵振動信號的分段方法

呂苗榮　丁　宇　徐清武

(常州大學石油工程學院，江蘇 常州　213016)

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基于自相關分析的離心泵振動信號的分段方法

呂苗榮丁宇徐清武

(常州大學石油工程學院，江蘇 常州213016)

離心泵是石油工程領域重要的設備之一。分析離心泵運行過程的振動信號、提取反映設備運行狀態的有用信息是目前的研究熱點。以自吸空調泵為試驗研究對象，采集不同負載下該泵運行的振動信息，運用小波去噪與自相關性分析進行振動信號的分段處理，并結合分段平均周期圖與功率譜估計方法，提取相應特征。研究表明，采用自相關方法可以對離心泵的振動信號進行合理分段，獲得完整的周期信號，從而有效防止了信號信息的混疊與缺失，為信號的特征提取、識別提供了便利。

離心泵振動信號小波去噪相關性分析信號分段分段平均周期圖功率譜估計特征提取

0　引言

如何從采集到的機械設備振動信號中提取反映機械設備運行狀態的信息，是信號處理工作者十分關注的問題。目前常用的方法包括頻譜分析、時頻分析、小波分析和經驗模態分解(empiricalmodedecomposition,EMD)方法等。使用這些方法進行信號處理時，首先要確定信號處理的分幀長度。但到目前為止，尚無統一、通用的處理方法。一般的做法是采用一個比較短的時間段信號或者采用窗函數與能量分段的方法。文獻[1]利用信號的周期性，對振動平均信號進行等距分段；文獻[2]指出了平穩周期與非平穩周期都存在一定的周期性，但并未給出分段提取旋轉機械振動信號周期的方案。

信號分段技術的重要性在多個領域得到了探討[3-6]。在進行離心泵振動信號處理過程中，存在如何對實測信號進行分段的難題。因此，采用信號去噪處理方法，將干擾信號與有效信號分離，然后利用文獻[5]介紹的基元分段方法，實現了對振動信號的有效、快速分段。

1　振動信號測量裝置及方法

本次離心泵振動信號測量裝置如圖1所示。此離心泵的型號為25ZB-30-0.125，功率為125W，揚程為30m，轉速為2 860r/min，管徑為25mm，電源為220V/50Hz。在離心泵入水口與泵的出水口殼體上分別安裝壓電式振動傳感器1與傳感器2，以便測量進水口與出水口處的振動信號。采用AWA6290A六通道聲振測量儀，對運行中的離心泵振動信號進行采集。

圖1　離心泵振動信號測量裝置示意圖Fig.1　Schematic diagram of the measurement deviceof centrifugal pump vibration signal

在整個測量過程中，由測量儀提供的聲音測量通道進行同步語音記錄，以便在后期處理過程中進行比較。在運行過程中，通過改變閥門的大小來調節離心泵工作的負載，同時采集離心泵進出口處的振動信號。

2　信號分段的基本原理

2.1信號預處理

現場采集的振動信號往往夾雜著許多干擾，如圖2所示。這些干擾會極大地影響信號的分段處理。

圖2　現場采集振動信號圖Fig.2　The field acquisition of vibration signal

引用文獻[5]、文獻[7]、文獻[8]所介紹的信號分段方法，并對比實測獲得的離心泵振動信號可知：振動自身具有周期特性，初步確定按離心泵旋轉一周所需的時間進行信號分段。但由于存在干擾，極大地影響了信號分段工作的順利進行。為此，需對實測信號進行去噪處理，即從復雜的信號中提取出有效信號。常用的去噪方法包括模極大值去噪、相關性去噪、閾值函數去噪、改進閾值函數去噪等。與其他去噪方法相比，閾值函數去噪[9]估計所得的小波系數同原始信號的一致性較高，重構信號也與原始信號接近。故在此采用閾值函數去噪法。對圖2采用閾值函數去噪，可得閥值去噪后的信號如圖3所示。

圖3　信號去噪與分段實例圖Fig.3　The examples of signal de-noising and segmentation

由圖3(a)可以看出，閾值函數去噪后的離心泵振動波形呈現出明顯的周期特征，利用這種周期性就可以很方便地實現信號的分段處理。為了實現信號的計算機自動分段處理，本文引入了子信號的自相關分段技術。

2.2信號相關性分段方法

對實測離心泵振動信號進行閾值函數去噪處理，并獲得如圖3(a)所示的具有明顯周期特征的振動信號后，可以采用文獻[3]介紹的信號自相關方法，對信號進行合理的分段處理。信號自相關性系數的大小可以用式(1)計算：

(1)

采用信號自相關分段方法的關鍵就是N值的確定，N取相關性系數最大時所對應的數據點數量。因此，分段的結果與信號起始點有關，而且每一段信號所對應的N值會各不相同，往往在一定范圍內波動。

3　信號處理流程與結果分析

上述研究表明，離心泵振動信號可以按照自身的振動周期進行合理分段。本試驗泵的額定轉速為2 860 r/min，對應的周期為0.021 s，本次試驗的采樣率為10 kHz，對應一周期的信號采樣點數量是210個。隨著離心泵運行工況的不斷變化，以及環境干擾的影響，離心泵周期和相應的分段采樣點數量也會發生波動，但這種波動不會太大。本文在進行信號分段處理的過程中，為了提高處理的效率，將波動范圍設定在160～270點之間。

以圖3(a)為例，對去噪后的信號進行分段處理的結果如圖3(b)所示。其中的每條垂線就是分段點位置，對應每個分段點的位置及時間參見表1。

表1　分段點數值Tab.1　Numeric values of segmented points

由表1可見，分段信號的長度在210點上下波動。同理，在閥門開度分別為全開與有氣泡侵入等工況下，振動信號的分段處理實例如圖4所示。

圖4　信號分段處理實例圖Fig.4　Examples of signal segmentation processing

從圖4(a)可以看出，在離心泵工況穩定的情況下，振動信號的周期仍然很穩定。圖4(b)是氣侵振動信號去噪后的結果，振動的周期特征依然十分明顯，利用這些分段位置對原信號進行分段，得到圖4(c)所示的結果。顯然，采用閾值函數去噪法減小了信號的分段處理的難度。以上試驗為后期的分段平均周期圖法計算與功率譜估計提供了方便。

4　信號分段在特征提取中的應用

通過對信號進行合理的分段處理，可以排除分段不當、信號混疊導致的干擾，突出信號自身的變化特征，為后續信號分析、特征提取和識別處理創造條件。可以對分段后信號或功率譜等進行估計[10]，估計公式(2)如下：

(2)

因為信號已經按其自身周期進行分解，所以運用估計時取T為分段后周期的周期長度，計算出均值x。通過改進周期長度，可得到更為精確的估計特征值。在基元分段的基礎上進行了功率譜估計，取一實測信

號，對其進行固定周期分段，取其連續的前五段進行周期圖法功率譜估計，得到功率譜1。對同一信號進行基元分段，得到多段信號，取連續的前五段信號，運用周期圖法功率譜估計得到功率譜2。比較2個功率譜可知，固定周期分段的功率譜能量量程變化范圍大、可比性差，而運用本文的分段方法自動分段后的功率譜估計相似性高。對比表明，按本文方法分段后的信號更具代表性，當同一周期的運行狀態發生變化時，其很容易區分出狀態信息。

5　結束語

在進行去噪處理后，再運用自相關性對信號進行分段，具有很好的分段效果，尤其對周期性信號或類周期信號效果更明顯。在實際工程運行中，大多數信號都是周期或類周期性的，這種方法可以快速地對信號進行分段處理，并且能節省很多后期信號運算特征識別的時間，實用性強。

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SegmentationMethodBasedonAutocorrelationAnalysisforVibrationSignalsofCentrifugalPump

Centrifugalpumpisoneoftheimportantequipmentinpetroleumengineering.Analyzingthevibrationsignalsduringpumpoperationandextractingusefulinformationreflectingoperationstatusofequipmentarecurrentresearchhotspot.Withtheself-primingairconditioningpumpastheexperimentalresearchobject,thevibrationinformationofthispumpunderdifferentloadiscollected,andthevibrationsignalsaresegmentedbyadoptingwaveletde-noisingandautocorrelationanalysis.Inaddition,thecorrespondingfeaturesareextractedwiththemethodcombiningsegmentedaverageperiodogramandestimationofpowerspectrum.Thestudiesshowthattheautocorrelationmethodcanreasonablysegmentthevibrationsignalsofthecentrifugalpumptoobtaincompleteperiodicsignal,effectivelypreventthealiasingandlackofinformationsignal,aswellasprovideconvenienceforfeatureextractionandrecognitionofsignals.

CentrifugalpumpVibrationsignalWaveletde-noisingCorrelationanalysisSignalsegmentationSegmentedaverageperiodogramPowerspectrumestimationFeatureextraction

呂苗榮(1964—)，男，2003年畢業于中南大學采礦工程專業，獲博士學位，教授；主要從事信號信息處理與石油工程信息資源開發利用的研究。

TH311;TP206+.3

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修改稿收到日期：2016-04-02