基于改进Mallat算法及包络线的气阀故障诊断

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1、石油机械一56一CHINAPETROLEUMMACHINERY2011年第39卷第5期．．检测诊断基于改进Mallat算法及包络线的气阀故障诊断陈敬龙张来斌段礼祥(中国石油大学(北京)机械与储运工程学院)摘要气阀故障微弱信号特征不明显，常规方法难以通过计算结果来判断气阀状态，且传统Mallat算法存在频率混叠及边界震荡现象，难以提取出气阀故障特征。为此，提出一种结合改进Mallat分解算法及包络线的故障特征提取方法。改进传统的边界处理方式，对信号右边界进行数据延拓，用二阶Volterra模型对延拓信号进行

2、预测，用递推最小二乘法求取预测系数，用非抽样算法对信号进行小波包分解。对分解得到的各频带信号进行奇异值降噪处理，通过奇异熵增量曲线选择降噪阶次，画出信号的上、下包络线，用于提取气阀故障特征。对仿真信号及工程信号的处理表明，用改进的Mallat算法对信号进行分解，消除了边界震荡及频率混叠现象，成功提取了阀片破损的微弱故障特征，取得了良好的效果。关键词Mallat算法气阀故障诊断信号分解0引言1改进的Mallat算法往复压缩机是油田广泛使用的设备，但其结构笔者对传统的Mallat算法进行了2点改进：①复杂、易

3、损部件多，尤其是气阀容易出故障，占总不进行下采样(DownSampling)运算，采用非抽故障的60％¨。通过振动信号对气阀进行故障诊样算法；②改进传统的边界处理方式，在信号右端断是较常用的方式，但气阀振动信号包含非线性成进行数据延拓，用二阶Volte~a模型对延拓信号进分、故障特征不明显，难以通过频谱图判断阀片故行预测。障，诊断难度大。文献[2]用Mallat算法对阀片振动信号进行1．1非抽样Mallat算法分解，通过小波特征频带信号能量的变化来判断阀连续小波变换定义为：片状态。文献[3]计算了气阀在不

4、同工况下的信息熵，并用支持向量机对故障进行分类。文献，)()1)[4]用双演化遗传聚类检测算法对气阀在3种不式中口——伸缩尺度；同工况下的振动信号进行研究。文献[5]计算了6——时间平移。3种工况下气阀振动信号的近似熵。这些方法都是二进小波定义为：在已知阀片状态的前提下计算的，难以通过计算结(t)=2一享(2t—k)(2)果来判断气阀状态，且传统Mallat算法存在频率混．叠及边界震荡现象，难以提取出气阀故障特征。为二进小波变换定义为：此，笔者结合二阶Voherra模型、非抽样Mallat分哆，J一()，

5、()dt(3)解算法、奇异值分解降噪及包络线，提取了阀片破损时域故障特征。二进小波变换的Mallat分解算法如下J：基金项目：国家“863”计划项目“基于双扭环机制的输油管线泄漏诊断的新装置与方法研究”(2008AAO6Z209)；中国石油天然气集团公司中青年创新基金项目“往复压缩机剩余寿命的混沌关联预测方法研究”(07E1005)。2011年第39卷第5期陈敬龙等：基于改进Mallat算法及包络线的气阀故障诊断一57一-●__-●__f，gkcj2i+{(=1，2，⋯，J)(4)-：∑hkcj_l】m：

6、＼1L＼＼．＼．式中cj，——逼近信号；d——细节信号；频率／Hza．第2层第1频带——与小波函数有关的高通滤波器；——与尺度函数有关的低通滤波器。式(4)采用下采样算法，每分解1次，信号长度缩短。为便于分析，对分解得到的信号进行补零运算，使其恢复到原始信号的长度。下采样和频率／Hzb．第2层第2频带补零运算会引起频率混叠现象【。为消除频率混叠，C＼__ll．-笔者采用非抽样算法，不进行下采样和补零运算。皇邑非抽样Mallat分解算法如下：＼圣＼1l_l馨{f，gkcj_11i+k(J0100200300

7、4OO5006007008009001000=1，2，⋯，．，)(5)频率／Hzc．第2层第3频带：∑hkcj1l1m对小波分解中未分解的高频信号进行分解，可实现非抽样Mallat小波包分解。为验证非抽样Mal—lat分解算法的优越性，将其用于仿真信号的分解，并与传统Mallat分解算法做对比。取1包含3个频频率／Hzd．第2层第4频带率成分(100Hz，300Hz，600Hz)的仿真信号，图1传统Mallat算法分解后各频带信号的频谱图其表达式为：2sin(2,rr×lOOt)+sin(2av×300t

8、+,rr／2)+3sin(27r×600t+-rr／3)，采样频率为2000Hz。小波基选用三阶Daubechies小波，高通滤波器为[0．0352263，0．08544127，一0．135011，一0．459877502118，0．8068915，一0．332670频率／Hz55]，低通滤波器为[0．332670552950，0．806a．第2层第1频带891509311．0．459877502118，一0．135O1102