基于CEEMD和優(yōu)化KNN的離心泵故障診斷方法*

楊 波,黃 倩,付 強(qiáng)*,朱榮生

(1.江蘇大學(xué) 流體機(jī)械技術(shù)研究中心,江蘇 鎮(zhèn)江 212001;2.中國(guó)核電工程有限公司,北京 100840;3.核電泵及裝置智能診斷運(yùn)維聯(lián)合實(shí)驗(yàn)室,江蘇 鎮(zhèn)江 212013)

0 引 言

在我國(guó)化工、能源等領(lǐng)域中,曾接連出現(xiàn)過(guò)多起離心泵機(jī)械故障[1],其故障類型主要包括:機(jī)械密封失效、葉輪磨損導(dǎo)致的不平衡、軸承溫度異常偏高、齒輪箱異物、軸端密封導(dǎo)致泄漏等。目前,對(duì)離心泵各類故障進(jìn)行處理,以及對(duì)機(jī)組進(jìn)行日常維護(hù)已經(jīng)成為了臥式離心泵健康管理的重要組成部分[2]。

而對(duì)于臥式離心泵傳統(tǒng)的機(jī)械故障進(jìn)行必要的診斷也極為重要。目前,國(guó)內(nèi)外對(duì)于離心泵振動(dòng)信號(hào)的降噪研究已有很多。

HUANG N E等人[3]提出了一種基于經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(empirical mode decomposition,EMD)算法的降噪方法,即將振動(dòng)故障信號(hào)分解成各階的本征模函數(shù)(IMF)分量,再?gòu)闹刑崛≌駝?dòng)信號(hào)中的故障特征。但在含有大量噪聲的背景下,使用EMD算法提取故障特征的效果會(huì)受到嚴(yán)重影響,存在模態(tài)混疊和末端效應(yīng)等問(wèn)題,導(dǎo)致提取的故障特征存在特征不明顯、誤差大或失真等問(wèn)題。

為了解決EMD分解的問(wèn)題,YEH J R等人[4]提出了互補(bǔ)集合經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(CEEMD)降噪方法,通過(guò)添加噪聲的方法解決模態(tài)混疊等問(wèn)題。雖然CEEMD能解決EMD分解存在的問(wèn)題,但想要在強(qiáng)噪聲的背景下,提取出退化初期時(shí)振動(dòng)信號(hào)的微弱特征還有很大困難。因此,急需要對(duì)CEEMD分解后的分量做進(jìn)一步研究。

小波閾值降噪的方法是由DONOHO D L[5,6]提出的,該方法因?yàn)橛?jì)算量小而得到了廣泛應(yīng)用;但該方法本身存在缺陷,即小波硬閾值函數(shù)不連續(xù),降噪后可能會(huì)產(chǎn)生振蕩。小波軟閾值雖然具有較好的連續(xù)性,但處理后的小波系數(shù)和真實(shí)小波系數(shù)存在偏差,重構(gòu)信號(hào)時(shí)誤差增大,會(huì)導(dǎo)致精度下降。

因此,選取合適的小波閾值尤為重要。原磊明等人[7]提出了將小波閾值降噪用于單相接地故障時(shí)的電流信號(hào)中,發(fā)現(xiàn)其去噪效果明顯提高,得到了有效包含故障特征的向量集合。

對(duì)于臥式離心泵進(jìn)行故障診斷時(shí),模型分類算法的準(zhǔn)確率尤為重要。采用最鄰近(KNN)算法,對(duì)小樣本和少數(shù)據(jù)樣本進(jìn)行分類時(shí),其無(wú)需預(yù)估參數(shù),算法步驟較為簡(jiǎn)單。丁正生等人[8]提出通過(guò)聚類及數(shù)據(jù)重構(gòu),改進(jìn)KNN算法分類速度慢的缺點(diǎn),用改進(jìn)后的KNN算法對(duì)文本進(jìn)行向量化處理,再用特征向量對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分類,分類準(zhǔn)確率提高明顯。

綜上所述,筆者提出一種基于CEEMD改進(jìn)小波閾值去噪與優(yōu)化KNN算法的臥式離心泵機(jī)械故障診斷方法;即先通過(guò)CEEMD分解,計(jì)算出相關(guān)系數(shù),得到不相關(guān)向量,再用改進(jìn)小波閾值去噪,輸入到優(yōu)化后的KNN算法進(jìn)行故障分類,以實(shí)現(xiàn)對(duì)臥式離心泵的故障診斷。

1 故障診斷流程

該處筆者采用CEEMD結(jié)合改進(jìn)小波閾值的算法,對(duì)采集到的4種故障信號(hào)進(jìn)行分解,再用改進(jìn)小波閾值進(jìn)行去噪,最后,通過(guò)優(yōu)化后的KNN算法進(jìn)行故障分類。

故障診斷流程圖如圖1所示。

圖1 故障診斷流程圖

圖1中,首先對(duì)振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行CEEMD分解,得到分解后的IMFs,計(jì)算其和原信號(hào)的相關(guān)系數(shù),得出不相關(guān)分量;再用改進(jìn)后的小波閾值去噪分解不相關(guān)分量,對(duì)高頻系數(shù)進(jìn)行去噪,將去噪后的不相關(guān)分量重構(gòu)高頻信號(hào);最后,使用粗糙懲罰法對(duì)相關(guān)分量進(jìn)行平滑處理,合成相關(guān)分量與不相關(guān)分量,得到了降噪信號(hào)。

對(duì)降噪后的信號(hào)進(jìn)行時(shí)頻特征向量提取,選取相應(yīng)的特征值構(gòu)建特征集,用于構(gòu)建模型測(cè)試訓(xùn)練,通過(guò)不斷地微調(diào)權(quán)重,對(duì)KNN算法進(jìn)行優(yōu)化,最終達(dá)到故障診斷的目的。

2 算法原理

2.1 CEEMD分解

2.1.1 CEEMD原理

CEEMD算法的原理是,信號(hào)在EMD[9]分解之前添加成對(duì)的正、負(fù)白噪聲,以減輕EMD分解過(guò)程中出現(xiàn)的模態(tài)混疊、末端效應(yīng)及殘余噪聲的問(wèn)題[10]。

針對(duì)臥式離心泵不同工況下振動(dòng)信號(hào)分解后IMFs的選取重構(gòu)十分關(guān)鍵,直接影響故障信號(hào)的信噪比。合理選擇出關(guān)鍵的IMF分量,不僅可以提高故障信號(hào)的信噪比,還有助于信號(hào)的降噪。

2.1.2 相關(guān)系數(shù)法計(jì)算

在真實(shí)信號(hào)w(n)的基礎(chǔ)上，添加干擾e(n)，取得加噪后的信號(hào)[11]：

y(n)=w(n)+e(n)

(1)

CEEMD去噪法其原理為將信號(hào)的相關(guān)分量進(jìn)行重構(gòu)：

(2)

式中：imft(n)—y(n)分解出的第i個(gè)量；M—分解的IMF分量個(gè)數(shù)；res(n)—解殘差。

重構(gòu)信號(hào)的另一種表示方法為：

(3)

(4)

式中：L—IMF分量的長(zhǎng)度；m—β(m)首次小于常數(shù)C所對(duì)應(yīng)的值。

β(m)呈逐漸下降的趨勢(shì)，直到達(dá)到首個(gè)最小值。通過(guò)選取常數(shù)C計(jì)算得到kth的值，即相關(guān)分量首次出現(xiàn)的位置：

kth=arglast1≤m≤M{β(m)≥C}+1

(5)

式中：last1≤m≤M—矩陣中最后一個(gè)滿足條件的值。

在該處C取0.75，可以確定kth的值[12]，則可推出前項(xiàng)為不相關(guān)分量，其余項(xiàng)相反。

2.1.3 對(duì)不相關(guān)分量、相關(guān)分量的處理

使用CEEMD對(duì)振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行分解,通常認(rèn)為噪聲存在于不相關(guān)分量中,但不相關(guān)分量中存在有效信號(hào),使用CEEMD去噪法對(duì)信號(hào)去噪會(huì)丟失有效信號(hào),去噪效果不佳,使重構(gòu)信號(hào)失真。故筆者使用改進(jìn)小波閾值去噪法對(duì)不相關(guān)分量進(jìn)行去噪,使用粗糙懲罰法作為平滑濾波算法,對(duì)信號(hào)相關(guān)分量進(jìn)行平滑處理。

粗糙懲罰法的基本原理是在最小二乘法的原理上增加一個(gè)粗糙平滑項(xiàng)作為平滑函數(shù)[13],即:

(6)

粗糙平滑算法可以使擬合函數(shù)更加平滑，同時(shí)保證結(jié)果在平滑和失真間保持平衡。

2.2 改進(jìn)小波閾值去噪

2.2.1 理論分析

小波閾值降噪方法的核心在于閾值函數(shù)的構(gòu)建。閾值函數(shù)的不同表明對(duì)系數(shù)的估計(jì)方法的不同。閾值的大小也關(guān)系到降噪效果的好壞，只有選取合理的閾值才能使得降噪效果明顯，且有效信號(hào)不會(huì)丟失。

傳統(tǒng)的小波閾值為小波硬閾值函數(shù)和軟閾值函數(shù)[14]，其表達(dá)式為：

(7)

硬閾值和軟閾值雖然在實(shí)踐中得到了廣泛的應(yīng)用，但該方法本身還存在一些缺陷，如容易出現(xiàn)不連續(xù)的間斷點(diǎn)和信號(hào)失真等問(wèn)題。

為了克服小波軟、硬閾值方法的缺點(diǎn)，筆者在選取小波閾值函數(shù)的問(wèn)題上做出改進(jìn)。

新改進(jìn)的小波閾值表達(dá)式為：

(8)

式中：λ1，λ2—閾值，且λ1=aλ2(0

該閾值函數(shù)既有軟閾值函數(shù)的連續(xù)性，又解決了間斷點(diǎn)及信號(hào)失真的問(wèn)題，并且可以通過(guò)具體結(jié)果調(diào)整a值大小，選取合適的小波閾值函數(shù)[15]。

λ1由下式計(jì)算得到：

λ1=σ2lgM

(9)

式中：M—信號(hào)長(zhǎng)度；σ—第k層噪聲的標(biāo)準(zhǔn)差。

按下式估算：

(10)

式中：median(|wj,k|)—第k層分解的小波系數(shù)絕對(duì)值的中值。

選取合適的閾值函數(shù)處理,重構(gòu)后可以得到去噪后的臥式離心泵振動(dòng)信號(hào)。

2.2.2 改進(jìn)小波閾值去噪步驟

小波閾值去噪流程圖如圖2所示。

圖2 小波閾值去噪流程圖

小波閾值去噪步驟如下:

(1)信號(hào)f(t)小波分解選取小波基和分解層次N對(duì)信號(hào)進(jìn)行分解，得到各層原小波系數(shù)；

(2)調(diào)整a值大小，選定一個(gè)合適的閾值進(jìn)行量化處理，計(jì)算出去噪后的小波系數(shù)；

(3)將去噪后的小波系數(shù)與第j層近似系數(shù)進(jìn)行小波重構(gòu)，獲得降噪信號(hào)f(t)。

2.3 優(yōu)化KNN算法

K近鄰(KNN)算法是一種比較成熟的機(jī)器學(xué)習(xí)算法。其工作原理為：在訓(xùn)練樣本與測(cè)試樣本中，找到與測(cè)試樣本最靠近的k個(gè)訓(xùn)練樣本(通常k≤20且為整數(shù))，通過(guò)k值的信息來(lái)預(yù)測(cè)分類。

該算法具備簡(jiǎn)單、有效、無(wú)須參數(shù)估計(jì)、復(fù)雜度低等優(yōu)點(diǎn)，其在多分類問(wèn)題中的表現(xiàn)性能要優(yōu)于單個(gè)支持向量機(jī)(support vector machines，SVM)算法[16]。

在算法運(yùn)行時(shí)，測(cè)試樣本需與所有樣本的屬性進(jìn)行計(jì)算，而屬性中通常會(huì)包含不相關(guān)的屬性或相關(guān)度較低的屬性，此時(shí)標(biāo)準(zhǔn)的歐式距離將會(huì)變得不準(zhǔn)確，且會(huì)消耗大量的計(jì)算時(shí)間。

不相關(guān)屬性過(guò)多會(huì)導(dǎo)致維數(shù)災(zāi)難，嚴(yán)重時(shí)影響KNN算法的準(zhǔn)確率，為此筆者進(jìn)行如下改進(jìn)[17]：

(1)消除不相關(guān)屬性，進(jìn)行特征提取選擇，即在信號(hào)特征參量選取及數(shù)據(jù)預(yù)處理時(shí)剔除過(guò)多的無(wú)關(guān)特征量；

(2)屬性加權(quán)，將屬性權(quán)重引入到KNN算法中，原始KNN算法計(jì)算距離公式為:

(11)

引入權(quán)重后距離公式為：

(12)

式中：dij—樣本i與j之間的距離；n—屬性總數(shù)；aih—樣本i中的第h個(gè)屬性；ωh—第h個(gè)屬性的權(quán)重。

引入權(quán)重可均衡屬性值，類似于歸一化處理。

原始KNN算法中實(shí)例鄰近的類別會(huì)被認(rèn)為是相同概率的，當(dāng)樣本不均衡時(shí)，將會(huì)對(duì)診斷結(jié)果產(chǎn)生較大影響，因此，為了解決該問(wèn)題，筆者在改進(jìn)的算法中引入了與距離呈反比的相似度參數(shù)。

原始KNN算法中的權(quán)重為[18]：

(13)

引入的相似度參數(shù)后權(quán)重為：

(14)

式中：p(x,Cj)—待分類樣本x屬于j類的權(quán)重(假設(shè)待分類樣本x的k個(gè)最近鄰樣本共分為j類)；Cj—樣本的類別；Sim(ai,x)—最近鄰樣本ai與x之間的相似度，可表示為ai與x之間歐式距離的倒數(shù)；Pa(ai,Cj)—類別屬性函數(shù)，當(dāng)ai∈Cj時(shí)，Pa(ai,Cj)=1，否則Pa(ai,Cj)=0。

3 實(shí)驗(yàn)及結(jié)果分析

3.1 離心泵實(shí)驗(yàn)臺(tái)

為了驗(yàn)證該方法的可行性,筆者對(duì)臥式離心泵進(jìn)行實(shí)驗(yàn),采集離心泵不同機(jī)械故障狀態(tài)的振動(dòng)信號(hào),并對(duì)該振動(dòng)信號(hào)加以分析,最后在此基礎(chǔ)上對(duì)上述理論結(jié)果進(jìn)行驗(yàn)證。

實(shí)驗(yàn)臺(tái)裝置圖如圖3所示。

圖3 實(shí)驗(yàn)臺(tái)裝置圖

該處的實(shí)驗(yàn)用泵是單級(jí)單吸IS離心泵,其額定電壓U=380 V,流量Q=25 m3/h,揚(yáng)程H=20 m,轉(zhuǎn)速n=2 900 r/min,比轉(zhuǎn)速ns=93.3,葉片數(shù)Z=4。

3.2 振動(dòng)信號(hào)采集

所需信號(hào)采集硬件系統(tǒng)如圖4所示。

圖4 采集硬件系統(tǒng)

采集硬件系統(tǒng)選用壓電式加速度傳感器采集振動(dòng)信號(hào),其輸出為0～20 mA電流信號(hào)。

由于采集系統(tǒng)自身并沒(méi)有放大電路,因此,筆者選用HK-USB9102采集卡，其為四通道單端激勵(lì),并通過(guò)BNC接口與傳感器直接連接,USB與計(jì)算機(jī)端口連接將實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成模擬電壓信號(hào)(按順序?yàn)閭鞲衅鳌⒉杉āy(cè)點(diǎn)、上位機(jī)),分別從水泵軸承座采集不同工況下振動(dòng)信號(hào),通過(guò)上位機(jī)軟件LabVIEW采集故障振動(dòng)信號(hào),方便數(shù)據(jù)保存處理。

采集到的振動(dòng)信號(hào)時(shí)域圖如圖5所示。

圖5 采集振動(dòng)信號(hào)時(shí)域圖

根據(jù)采樣定理,要完整地描述出一個(gè)頻率為f的正弦波的特征,采樣頻譜至少是f的兩倍。采樣時(shí),要盡可能地保持采樣點(diǎn)數(shù)的多樣性。因此,筆者設(shè)置采樣頻率為2 048 Hz,采樣長(zhǎng)度為1 s。在不同的運(yùn)行狀態(tài)(正常、轉(zhuǎn)子碰磨、不平衡和不對(duì)中)下進(jìn)行了105組實(shí)驗(yàn),共獲得420個(gè)試樣。

圖5為4種故障狀態(tài)下的時(shí)域波形,縱坐標(biāo)單位g為重力加速度常量,橫坐標(biāo)為1 s內(nèi)的采樣點(diǎn)數(shù)。

圖5中的部分波形基本一致,無(wú)法區(qū)分,因此需要對(duì)信號(hào)進(jìn)行去噪處理。

3.3 CEEMD與改進(jìn)小波閾值去噪

3.3.1 CEEMD分解

筆者將采集后的振動(dòng)信號(hào)經(jīng)過(guò)CEEMD分解。

正常狀態(tài)下,故障信號(hào)分解后IMFs的相關(guān)系數(shù)如圖6所示。

圖6中:IMFs的相關(guān)系數(shù)按順序減小,因此可確定哪幾項(xiàng)為不相關(guān)向量。

圖6 IMFs的相關(guān)系數(shù)

CEEMD分解后的IMF分量如圖7所示。

圖7 CEEMD分解后的IMF分量

圖7中,對(duì)正常振動(dòng)信號(hào)CEEMD進(jìn)行分解,信號(hào)分解為6個(gè)IMF分量,得到前幾項(xiàng)分量所含噪聲較大,其中IMF2最為混亂,需要確定分解后的不相關(guān)向量。

由圖6結(jié)合式(5)，可確定kth的值為4，得到前3項(xiàng)為不相關(guān)分量，為進(jìn)一步改進(jìn)小波閾值去噪做準(zhǔn)備。

3.3.2 改進(jìn)小波閾值去噪

筆者將不相關(guān)向量經(jīng)過(guò)改進(jìn)小波閾值去噪,再重構(gòu)信號(hào),得到去噪后的時(shí)域圖如圖8所示。

圖8 改進(jìn)小波閾值去噪后的時(shí)域波形

圖8中:在得到振動(dòng)信號(hào)CEEMD分解的相關(guān)分量后,再對(duì)其進(jìn)行平滑處理,對(duì)不相關(guān)分量采用改進(jìn)小波閾值進(jìn)行去噪,最后將所有的分量合成,得到去噪后的4組不同故障狀態(tài)振動(dòng)信號(hào)(按照順序分別為正常、轉(zhuǎn)子碰磨、不平衡和不對(duì)中)。

4種運(yùn)行狀態(tài)下臥式離心泵振動(dòng)時(shí)域信號(hào),相比于采集得到的原始信號(hào),可以發(fā)現(xiàn)毛刺明顯減少。

為了驗(yàn)證去噪算法的可靠性,筆者引入評(píng)價(jià)指標(biāo),分別為信噪比(signal noise ratio,SNR)和均方根誤差(root mean square error,RMSE)。

信噪比和均方根誤差可由下式計(jì)算:

(15)

式中：x(t)—原始信號(hào)；x'(t)—降噪后信號(hào)；N—信號(hào)的長(zhǎng)度。

降噪評(píng)價(jià)指標(biāo)如表1所示。

表1 降噪評(píng)價(jià)指標(biāo)表

表1中:信噪比更高,均方根誤差更小,說(shuō)明降噪效果越好,改進(jìn)小波閾值函數(shù)降噪效果相比原閾值較好。該結(jié)果說(shuō)明,筆者提出的方法能更好地實(shí)現(xiàn)降噪。

筆者對(duì)去噪后的不同故障振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行傅里葉變換,得到頻譜圖,如圖9所示。

圖9 改進(jìn)小波閾值去噪后的頻域波形

由實(shí)驗(yàn)可知:軸頻為48.3 Hz,轉(zhuǎn)子碰磨故障時(shí),集中在48 Hz與145 Hz附近,基頻和倍頻幅值突出,不對(duì)中狀態(tài)下,二倍頻與三倍頻能量突出,而不平衡狀態(tài)下譜線能量主要集中在基頻,與正常狀態(tài)下成分相似。

因此,需要提取其他故障特征向量,并采用不同分類器算法對(duì)比其分類效果。

3.4 基于優(yōu)化KNN算法的故障診斷

為了更好地具體識(shí)別臥式離心泵不同類型的機(jī)械故障,筆者采用優(yōu)化后的KNN算法訓(xùn)練故障模型(將樣本分為訓(xùn)練集與測(cè)試集,將4組樣本按照順序貼上1、2、3和4標(biāo)簽),經(jīng)過(guò)數(shù)次迭代后發(fā)現(xiàn),其故障分類效果較好。

相比于小故障樣本狀態(tài)識(shí)別,其準(zhǔn)確率要優(yōu)于其他分類方法。

3.4.1 特征向量化及提取

無(wú)量綱參數(shù)公式如表2所示。

表2 無(wú)量綱參數(shù)表

在機(jī)械振動(dòng)信號(hào)中,頻域特征向量相似度較大,需要聯(lián)合時(shí)頻特征構(gòu)建算法模型。在時(shí)域無(wú)量綱參數(shù)中,波形指標(biāo)、峰值指標(biāo)、脈沖指標(biāo)、裕度指標(biāo)以及峭度指標(biāo)等都是常用的故障診斷識(shí)別指標(biāo),通常與臥式離心泵運(yùn)行時(shí)的狀態(tài)有關(guān)。因此,要盡可能減小尺寸、轉(zhuǎn)速等因素對(duì)其產(chǎn)生影響[19]。

該無(wú)量綱參數(shù)對(duì)于不同故障狀態(tài)診斷識(shí)別的敏感度和穩(wěn)定性各有優(yōu)勢(shì)和不足之處,通常僅由單個(gè)參數(shù)指標(biāo)對(duì)故障進(jìn)行表征,不具備非常明顯的代表性,同時(shí)在數(shù)值判斷上也存在一定局限。因此,為了更好地通過(guò)時(shí)域特征對(duì)多種故障狀態(tài)進(jìn)行診斷,通常需要聯(lián)合多種時(shí)域無(wú)量綱參數(shù)來(lái)共同提取表征[20]。

信號(hào)參數(shù)特征向量如表3所示。

表3 參數(shù)特征向量表

表3中：4組不同故障狀態(tài)下的振動(dòng)信號(hào)經(jīng)過(guò)提取無(wú)量綱參數(shù)指標(biāo)具體數(shù)值,需要構(gòu)建智能算法模型,通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí),以更好地識(shí)別具體故障類型,保證臥式離心泵的可靠運(yùn)行[21]。

3.4.2 模型訓(xùn)練及結(jié)果分析

筆者構(gòu)建樣本時(shí),在4種臥式離心泵故障運(yùn)行狀態(tài)下,分別采集60組樣本作為訓(xùn)練集,45組樣本作為測(cè)試集;將屬性權(quán)重引入到KNN算法中[22],通過(guò)不斷比對(duì)原有算法的預(yù)測(cè)分類準(zhǔn)確率,以此來(lái)調(diào)整參數(shù),達(dá)到對(duì)KNN算法優(yōu)化的目的,最后得出理想分類準(zhǔn)確率。

故障分類結(jié)果如圖10所示。

圖10 故障分類結(jié)果顯示

該模型經(jīng)過(guò)10次迭代之后,最小分類誤差率趨于穩(wěn)定,基本上收斂在0.05之下。測(cè)試集結(jié)果如混淆矩陣所示,共有6個(gè)樣本分類錯(cuò)誤,分類準(zhǔn)確率達(dá)到96.7%,滿足理想效果。

為了對(duì)該方法的分類準(zhǔn)確率進(jìn)行評(píng)估,筆者采用了其他3種分類算進(jìn)行模型的訓(xùn)練與測(cè)試對(duì)比。

不同分類準(zhǔn)確率結(jié)果如表4所示。

表4 不同分類準(zhǔn)確率表

由表4可以發(fā)現(xiàn):優(yōu)化后的KNN算法分類效果最佳,相比于其他分類模型,其準(zhǔn)確率提升了0.9%～3.4%。由此可見(jiàn),在小樣本多分類數(shù)據(jù)下,優(yōu)化后的KNN分類性能要優(yōu)于支持向量機(jī)(SVM)與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

4 結(jié)束語(yǔ)

在含有大量噪聲的背景下,提取故障特征的效果會(huì)受到嚴(yán)重影響,存在模態(tài)混疊和末端效應(yīng)等問(wèn)題,導(dǎo)致故障特征不明顯、誤差大或失真。

針對(duì)該問(wèn)題,筆者提出了一種基于CEEMD-優(yōu)化KNN的臥式離心泵機(jī)械故障診斷方法,即先通過(guò)CEEMD分解,計(jì)算出相關(guān)系數(shù),得到不相關(guān)向量,再用改進(jìn)小波閾值降噪,得到重構(gòu)信號(hào)經(jīng)特征向量化后,將其輸入到優(yōu)化后的KNN算法中,進(jìn)行離心泵的故障分類,以實(shí)現(xiàn)對(duì)臥式離心泵的故障診斷。

研究結(jié)果表明:

(1)通過(guò)CEEMD分解振動(dòng)信號(hào),得到分解后的相關(guān)分量與不相關(guān)分量,再用改進(jìn)后的小波閾值去噪分解不相關(guān)分量,得到有效包含故障特征的振動(dòng)信號(hào);相比于原閾值處理信號(hào),去噪后的不相關(guān)分量重構(gòu)信號(hào)其信噪比更高,均方根誤差更小;

(2)針對(duì)不同狀態(tài)下的故障分類問(wèn)題,筆者引入了相似度算法,改變權(quán)重公式的KNN算法(其故障診斷準(zhǔn)確率高達(dá)96.7%,驗(yàn)證了該方法的有效性),它可以明顯區(qū)分各類臥式離心泵機(jī)械故障,對(duì)工業(yè)生產(chǎn)安全具有重要意義。

在目前的工作中,筆者只是針對(duì)單一工況分析了離心泵不同機(jī)械故障的特征規(guī)律,因此,在后續(xù)的工作中,筆者將針對(duì)不同算法的多工況自適應(yīng)問(wèn)題展開(kāi)進(jìn)一步的研究。