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时间:2020-03-27
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1、·84·煤矿机电2012年第3期EMD分解盲源分离算法在振动筛故障诊断中的应用徐元博,段志善,贾涛(西安建筑科技大学振动设备与故障诊断研究所,陕西西安710055)摘要:振动筛广泛运用于工业领域,振动筛故障诊断研究有实际意义。以振动筛轴承故障为例,先估计振动筛轴承故障时的振动源数,再利用基于经验模态分解(EMD)的盲源分离(BSS)算法分析振动筛轴承的故障特征。关键词:振动筛;轴承故障;源数估计;经验模态分解的盲源分离算法中图分类号:TH17文献标识码:A文章编号:1001—0874(2012)03—0084—04ApplicationofBSStoFaultDiag
2、nosisofVibratingScreenBasedOI3EMDXUYuan—bo.DUANzhishan.JIATao(VibrationEquipmentandFaultDiagnosisInstitute,Xi’anUniversityofArchitectureandTechnology,Xi’an710055,China)Abstract:Thevibratingscreeniswidelyusedinindustries.Theresearchofitsfaultdiagnosisispossessedofimportance.Takingthebear
3、ingfaultforexample,firstlyestimatesthenumberofvibratingsourceofthescreenduringitstrouble.andthenanalyzesthefeatureofbearingfaultbymeansofEMD—BSSmethod.Keywords:vibratingscreen;bearingfault;estimationofsourcenumber;EMD—BSS(EmpiricModalDecomposition.BlindSourceSeparation)0引言2基于经验模态分解的盲源分离
4、算法目前还没有比较好的振动筛故障诊断方法。傅2.1经验模态分解的盲源分离算法(EMD—BSS)里叶变换和小波分析表征的是非直觉和非自适应线简介性信号,主分量分析(PrimaryComponentAnalysis,由美国国家宇航局提出的经验模态分解PCA)基本只能处理高斯信号,不能处理强烈的非高(EMD)[31,可将非线性、非平稳的信号自适应地分斯性信号。基于经验模态分解的盲源分离算法可以解成为一系列线性、平稳的本征模函数(Inherent较好地解决问题。ModalFunction,IMF)。本征模函数信号在每个时刻只有一个频率成分]。1振动筛故障诊断的解决方案传感器观
5、测信号(t)={(t),⋯,(t)}经通过盲源分离可以消除外来干扰,抽取具有随EMD分解为:机特性的源信号。但就故障诊断来说,对源分离精11度、幅值与相位保持通常有较高要求。由于振动筛()=∑c+:1的振动传播非常复杂,发生故障时,传输链上的某些零部件可能成为振动源¨,造成观测数少于振动源数,即欠定盲分离问题J。需要寻找有效解决上述()=∑f=1c+rlm(1)问题的算法。式中,c表示IMF分量;r表示残余量。2012年第3期煤矿机电·85·C包含表现源信号内在振动特征的本征模函数关矩阵(协方差矩阵)是单位矩阵,即删]=,矢s以及表现噪声信号内在振动特征的本征模函数量
6、维数降至n。bm,。通过EMD分解,1个传感器观测数据可以拓预白化观测变量的线性组合wv寻找最大或最展为多个源信号的内在特征组合。小峭度,此处权矢量w是有界的,即llw=1。由EMD—BSS算法具体步骤:此算法求得W(i=1,2,⋯,n)矢量是正交矩阵B的1)找出信号(t)的所有局部极值点,分别将局列矢量。预白化的目的是:球化数据和确定独立元部极大值点和极小值点连成上下包络线;的数量。如果上下包络线的平均值m与(t)的差值为估计一个独立分量的步骤如下:h,即:1)预白化观测数据获得矢量。(t)一m。=h1(2)2)随机设置权矢量初始值W(0),这里只涉及不是本征模函数
7、,继续以上待处理步骤,可以得到一个独立分量,且归一化到单位长度,即:到:(0)一—h1一m11=h11(3)1lW(0)重复上述过程k次,直到成为本征模函数,3)使w(j)=E[(W(一1))]一3(J一1),即可得:使用相当多的W矢量可以建立数学期望运算。h1一m1=h1(4)4)归一化W(.)到单位长度,即:可记为:一C1=h1(5)5)如果IW()W(一1)l不趋近于1,令一本征模函数C包括信号最小周期的波动成分。常用相邻两个结果的标准差SD小于某值作为停止1,回到步骤3,否则输出矢量W()。6)应用w(j),压缩一个被分离的源信号(独立迭代过
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