基于LCD-ANN的機械密封振動信號降噪及特征提取

中圖分類號 TH17 文獻標志碼 A 文章編號 0254-6094（2025）03-0381-08

機械密封是廣泛應用于旋轉機械設備的一種密封裝置，也是旋轉機械設備最主要的故障來源之一[1]。機械密封的可靠性是大型旋轉機械設備安全穩定運行的重要保障。但由于機械密封經常會面臨苛刻的工作環境，容易發生突發性失效，給工業生產帶來直接和間接的損失，嚴重時甚至會造成人員傷亡。因此對機械密封運行狀態的監測非常有必要[2]，機械密封運行過程中產生的振動信號通常包含了豐富的設備狀態信息，基于振動信號的分析方法已經廣泛應用于機械密封。然而，在實際工作過程中，機械密封的振動信號微弱，容易被環境中的噪聲干擾造成失真，故需要一定的信號處理手段來提取出所需的振動信號特征。

針對機械振動信號的分析方法，已經有部分專家學者利用振動信號對機械密封各個方面的特性進行研究。陳鵬飛等利用可壓縮液體模型和動網格方法，研究機械密封中振動對腔內流體造成影響而導致的靜環脫開[3]。郜凱強等針對機械密封中波紋管因振動而導致的疲勞失效問題，采集其不健康狀態下的振動信號，使用短時傅里葉變換、插值拼接信號、仿真計算等方法對該情況進行研究[4]。基于上述研究成果，筆者針對在噪聲環境下機械密封的健康狀態診斷，利用不同轉速下機械密封的特征值所蘊含的信息，對機械密封的健康狀態信息進行推測。

在噪聲環境下，傳感器所采集到的振動信號難免會存在一定的噪聲，而為了提升對振動信號的處理精度，就必須采用合適的方法對信號進行降噪。到目前為止，大部分降噪方法是基于經驗模態分解結合閾值降噪。但是，經驗模態分解過程中存在一系列難以忽略的問題，如模態混疊等，而集合經驗模態雖然在一定程度上解決了這個問題，但其計算量也相應增加，大幅延長了運算時間[5]。而程軍圣等提出的局部特征尺度分解法，不僅分解速度相較于EMD分解更為迅速，在端點效應和迭代次數等方面也更為優秀[6]。QIUZW等采用小波包分解提取信號的特征能量，解決了復雜的液壓系統導致的對液壓缸中的密封磨損難以檢測的問題，并通過對比證明小波包分解相較于其他降噪方法的優越性[7]。因此，基于LCD分解方法與小波包分解方法在降噪效果上的優異性，提出LCD分解聯合小波包分解，通過使用小波包分解對LCD分解出的ISC分量中含噪的分量進行降噪，以此提升LCD分解的降噪效果的特征提取方法。

目前，除了信號處理方法，在機械密封的狀態監測中深度學習也常被應用。李曉輝以密封的膜穩定性及其開啟轉速作為分析診斷的基礎數據，再將這些數據輸入Elman神經網絡中進行訓練學習，得到兩個分別基于膜穩定性與開啟轉速的模型，并將兩個模型的輸出數據有機結合，得到了效果更為出色的密封端面健康狀態評估模型[8]。BARELLIL等研究出了一種基于人工神經網絡來分析機械密封端面狀態的全新系統[9]。

基于以上分析，筆者提出了一種基于LCD分解和小波包分解及人工神經網絡的機械密封運行狀態識別新方法。

1智能狀態識別方法構建

1.1方法介紹與方案

智能狀態識別方法主要分為4個階段，分別為信號分解階段、信號分類降噪階段、信號重構階段、構建網絡模型階段。在整個流程中（圖1），主要運用到局部特征尺度分解（LCD）方法、小波包分解方法和人工神經網絡方法，其中LCD分解與小波包分解是運用其對復雜信號的自適應分解能力以及優越的降噪能力來協同對噪聲環境下所提取到的振動信號進行去噪。而人工神經網絡方法則是分析降噪后的信號中所蘊含的特征參數，在訓練得到相應模型后，對機械密封的運

行狀態進行輔助識別。

1.2局部特征尺度分解

局部特征尺度分解（LCD）是一種具有自適應能力的信號分解方法，可將非線性不平穩信號分解成若干個不同頻率尺度下的信號成分，并定義為內稟尺度分量（ISC）[10]

LCD分解主要是通過線性變換對信號中極值點劃分成的各個區間進行轉化，并按照劃分順序將轉化出的基線信號段依次結合得到基線信號L_t 。在將基線信號 L_t 和剩余信號 P₁（t） 從原始信號分離后，利用ISC分量判據對 P（t） 進行判別，在判別失敗后將 P₁（t） 作為原始信號，并重復上述步驟進行循環計算判別直至判別成功，最后將判別成功的 P_k（t） 作為一個ISC分量

在重復提取ISC分量直至最終的殘余分量 單調或小于一定的閾值后，就可以得到：

1.3小波包分解

空間 是尺度函數和小波函數在尺度j下進行整數平移得到函數后，進行線性組合產生的子空間在 L²（R） 中的閉包，空間 的正交基就是兩個函數在j尺度下進行的整數平移。

把 {u_j，n，k（t）}_k∈Z 作為空間 的標準正交基，則信號 x（t） 在空間 上的投影 ?_xj，n（t） 可以表示成：

其中， d_j，n（k） 被稱為小波包系數。由二尺度方程可得：

這就是小波包分解Mallat算法的表達式。

在對分解后得到的小波包系數在合適的閾值下進行閾值量化后，再將得到的小波包系數進行重構，就可以完成一定程度的降噪處理。

1.4LCD結合小波包的降噪技術

根據機械密封振動信號微弱且實際工作現場噪聲大的情況，使用基于小波包與LCD的組合降噪方法。

對信號 X（t） 使用LCD分解進行處理后，就會得到若干相互獨立的ISC分量，根據分量中噪聲的含量，可以將所有的ISC分量分為含噪分量與純凈分量，為了更方便的區分這兩類分量，引入了互相關系數這一概念，其表達式為：

式中 M? 信號長度；N. -ISC分量個數；R（i） -互相關系數；x（i，j） -ISC分量；y（j） 振動信號分量。

互相關系數R的大小代表輸入公式的兩個信號之間的關聯程度，無噪聲分量與噪聲分量理論上是毫無關聯的，即互相關系數為0。因此，當一個ISC分量的互相關系數接近于0時，說明該分量中所包含的噪聲較多，如果原封不動的將其與其他純凈分量進行重構，將會導致最終獲得的降噪后信號仍有一部分較為明顯的噪聲。

因此，筆者決定使用小波包分解對LCD分解出的含噪分量進行降噪，以此提升LCD降噪的效果，將含噪分量進行小波包分解，然后選擇一個適當的閾值對分解出的小波包分解系數進行閥值量化，最后將系數進行小波包重構，輸出降噪后的ISC分量。根據前人經驗，取互相關系數小于0.2的ISC分量進行降噪，再將降噪后的分量與之前分解出的純凈分量共同疊加，最終得到降噪后的信號。

1.5人工神經網絡對運行狀況進行預測

因不同轉速及運行情況下機械密封振動信號各自具有的不同特征值，故使用構建完成的ANN針對這些規律進行提取和計算，從而運用在機械密封正常運行條件下測量出的相應特征值，對機械密封可能的特征值進行預測。

訓練神經網絡模型需要大量的數據，使用更多的訓練樣本可以增強模型的泛化能力[1]。所以在選擇用于輸入ANN的特征值時，選擇時域中典型且表達時域特征較鮮明的特征參數：峰值、峰峰值、均值、均方根值、峭度、峭度因子、脈沖因子、波性因子、偏斜度；選擇頻域中的特征參數：峰值、均值、均方根值、峭度、偏斜度、重心頻率、均方根頻率、四次方根頻率。

再將預測值長期與測量得到的振動數據的特征值進行對比，當實際測量得到的振動數據特征值與預測值有較大偏差時，就說明機械密封的運行狀況可能出現了故障。

2實驗數據采集和實踐驗證

2.1 實驗系統

實驗平臺為浙大寧波理工學院高超密封數字設計與先進測控聯合實驗室的機械密封實驗臺，實物照片如圖2所示。實驗系統主要由5部分組成，分別是傳動系統、供氣系統、控制系統、密封系統和測試系統，主要元器件型號及性能參數列于表1。

傳動系統：本次實驗用大功率電機作為直接驅動電源，電機功率 11kW ，最高轉速 6000r/min_? □供氣系統：由壓縮機、壓力表、流量計、鋼管等組成，氣路壓力最高可達 8MPa ，氣路為多接口集成，可供密封實驗臺進行密封氣供給和收集。密封系統：采用雙端面機械密封，如圖1所示，密封試件靜環（靜止環）和密封壓蓋（法蘭盤）固定在密封腔的外殼上，而帶動環（旋轉環）安裝在主軸上，補償力由彈簧提供，動環和靜環材料均為碳化硅（SiC）。測試系統：為提高測試精度，本次實驗的振動傳感器通過磁力安裝在密封壓蓋的徑向平面上，盡可能的靠近被測密封環。采用三軸振動傳感器，最高采樣率 25kHz ，信號頻率帶寬 0.5～ 5000Hz 。由計算機完成雙通道聲發射數據的實時同步采集、記錄和顯示。

2.2 測試方法與流程

為了提高測試精度，本次實驗采用三軸振動傳感器，通過磁力將傳感器安裝在密封上測試 x /y_?z3 個方位，盡可能靠近被測密封環。實驗壓力設定為 2MPa ，采樣系統采樣率設置為 25kHz ，打開測試系統，通過變頻啟動器控制電機啟動，具體步驟如下：

a.啟動電機，調節變頻控制器，使密封勻速增加到預定轉速 （1000～6000r/min） ;b.讓設備在該轉速下穩定運行 20s ，開始數據采集，數據采集時間設定為 2min ，保存數據；c.停車，導出信號數據；d.為模擬工廠嘈雜的噪聲環境，在查閱相應資料后，向信號中加入相應的高斯白噪聲。

2.3 實驗信號降噪

首先將實驗信號利用LCD聯合小波包的降噪方法進行降噪，為檢查降噪效果，從 6000r/min 轉速的振動信號的降噪后信號中截取了一段降噪后的數據，如圖3所示。

2.4 信號特征提取

為研究時域頻域的特征參數與機械密封不同轉速下振動情況之間的關系，利用Matlab在各個采樣點中提取時域的特征參數，然后使用繪圖工具將處理得到的特征參數繪制成圖，以便進行更直觀的對比和觀察。

在這個過程中，由于提取到的各類特征值在數值上存在數量級的差別，為了方便觀察和對比，將這些參數的數據進行歸一化處理，只將其變化趨勢展現在圖中。這里需要說明的是，為了將各特征值的變化分離開來，將每個特征值圖像依次向上平移若干個單位，縱坐標不表示實際值的大小，圖4a從左到右分別是在 2MPa 條件下

2000…4000…6000r/min 的時域特征參數變化曲線。同理可以繪制機械密封的頻域特征參數的變化，如圖4b所示。

2.5 初期故障識別模型

利用神經網絡，對機械密封的運行狀態的主要識別步驟如圖5所示。

2.5.1 特征值狀態相關

通過上文所述的特征提取方法，將2000、4000.6000r/min 相應的特征參數放入第1組數據，利用特征值的變化來對機械密封不同轉速下的運行狀態進行判斷。

2.5.2 神經網絡的建立過程

利用Matlab應用中心的NeuralPatternRecognition（識別神經網絡）工具箱來對神經網絡進行建立、訓練和驗證，具體操作過程如圖6所示。

劃分數據比例。在劃分數據時，選擇默認的數據劃分比例，將提取到的特征和輸出向量隨機分為3個部分：訓練數據 70% ）、校準數據（ 15% 、測試數據（ 15% 。

構建神經網絡。理論上3層以上的神經網絡經過訓練能夠擬合成任何非線性函數，同時層數越多求解效果也會越好。但實際上網絡層數增加的同時，收斂速度變慢，網絡振蕩、過擬合等問題也會隨之而出現，所以需要選擇合適的層數進行訓練。然后確定隱層神經元個數，根據經驗推薦，神經元個數 N ，輸入節點數i，輸出節點數o之間應該滿足：

其中， η 為整數且 ηlt;20 。結合分類要求，合理設置隱含神經元個數。

神經網絡性能的評估。利用神經網絡進行階段判別的過程中，對神經網絡進行性能評估也是至關重要的一步。通過性能評價，可以了解網絡的魯棒性，驗證所設計的神經網絡是否滿足設計要求，確定是否需要改進分類器參數。ROC曲線（ReceiverOperatingCharacteristicCurve，被測對象工作特征曲線）是一種用于評估二分類模型性能的重要工具。它通過圖形化展示模型在不同分類閾值下的表現，幫助分析模型的敏感性和特異性之間的平衡。文中用ROC曲線分析判別正確和錯誤之間的比例關系。在坐標系上，通過驗證數據ROC曲線可以非常直觀地評估神經網絡的性能。

2.5.3 神經網絡訓練

對于網絡層數，選擇系統默認推薦的10層進行訓練，得到如圖7所示的結果，

從圖7的訓練結果可以看出，混淆矩陣的整體識別率達到了 97.3% ，從ROC曲線中不難發現，表現最好的是類1（ 2 000r/min 的預測結果，其次是類2（ 4000r/min? ，而效果相對較差的是類3C 6000r/min ，由此可以推測，轉速越高神經網絡針對其振動特征值的預測難度就越高。訓練表現如圖8所示。

由圖8可以看出，表現最好的是第13次迭代的0.050674，觀察圖8還可發現，訓練的交叉熵在驗證和測試隨著迭代次數的增加逐漸趨于平穩時仍具有降低交叉熵的趨勢，可見本算法仍具有一定的改進空間，日后可以繼續進行優化。

為證明該方法的普適性，還選擇了 1 000 、3000.5000r/min 對神經網絡進行驗證，訓練結果如圖9所示。

從圖9可以看出，在更換了數據后，混淆矩陣的整體識別率仍達到了 98.0% ，較第1組數據甚至準確率更高，從ROC曲線可見，其預測準確率同樣是從類1（ 1000r/min） ，類2（ 3000r/min 到類30 5000r/min 依次遞減，由此可知，隨著轉速的提升，神經網絡對于機械密封振動信號的特征值的預測難度隨之升高。訓練表現如圖10所示。第2組的最佳性能為第39次迭代的0.001136，準確率也同樣比第1組更高。由作為驗證組的第2組使用該方法進行識別所得到的結果具有較為優秀的整體識別率、預測準確率和最佳性能，可以對該方法的適用性進行一定的驗證。

3結論

3.1提出了一種解決在噪聲環境下機械密封的運行狀態難以有效識別的LCD聯合小波包降噪并通過ANN模型輔助識別的方法。ANN訓練經過

LCD分解和小波包降噪后得到的振動信號的特征 參數，對機械密封后續振動信號的特征參數進行 預測，從而對機械密封的運行狀態進行輔助識 別。

3.2對含噪信號的降噪主要依靠LCD對非平穩信號的分解能力，將含噪信號分解成若干不同頻率尺度下的信號分為若干ISC分量，將它們分為純凈分類與含噪分量，并利用小波包降噪對含噪分量進行降噪，最終純凈分量疊加獲得降噪后的信號。在將降噪后的信號導人構建好的ANN進行訓練并得到相應模型后，實驗表明所得到的模型能夠在噪聲環境中更有效的實現對機械密封的狀態識別。

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（收稿日期：2024-06-28，修回日期：2025-05-19）

Denoising and Feature Extraction of Mechanical Seal Vibration Signals Based on LCD-ANN

WANG Xing-lian'，LIU Wen-kai1，LIU Jian-ming1，ZHAN Pei-de1， LU Jun-jie2，HONG Xian-zhi3

（1.CNPC Lanzhou Petrochemical Company Mechanical and Electrical Instrument Operationand Maintenance Center; 2.NingboTech University，NingboKeyLaboratoryofAdvancedSeal; 3. Chengdu Yitong Seal Co.， Ltd.）

AbstractAiming at the impact characteristics caused by the early fault of mechanical seal are weak and difficult to extract due to the interference of strong background signal and noise，a denoising and feature extraction method of mechanical seal vibration signal based on LCD-ANN was proposed.Firstly，having the vibration signal of the mechanical seal decomposed by the local characteristic-scale decomposition（LCD）method to obtain the noisy ISC component and the pure ISC component；and then，having the noisy signal reconstructed with the pure signal after wavelet packet denoising to realize signal reduction；and finally，having the feature of denoised vibration signals extracted to obtain the typical characteristic parameters in time domain and frequency domain and the having them input into the constructed artificial neural network （ANN）for training， including making use of the trained model for auxiliary identification and outputing the diagnostic results of running state.In addition，having the vibration test bench for mechanical seal established and tested in noise environment show that，the method proposed can realize the state recognition of mechanical seal more effectively in the noise environment.

Key Words mechanical seal，state recognition，vibration signal， neural network pattern recognition