基于独立分量分析技术的注水泵故障诊断方法

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1、基于独立分量分析技术的注水泵故障诊断方法基丁独立分量分析技术的注水泵故障诊断方法摘要：针对石化动设备故障诊断过程中信号特征提取的难点，提出利用独立分量分析技术对多源振动混合信号进行分离降噪和特征提取。介绍了独立分量分析技术的基本理论和快速不动点算法，研究了ICA技术在混合振动信号分离和特征提取中的应用，并给出了现场实例。实验结果表明，利用该方法可有效对多源信号进行分离降噪，提取故障特征信号以实现更为准确的诊断。关键词：石化动设备独立分量分析故障诊断分离降噪快速不动点算法注水泵是我国部分油田采油的主要生产设备，它是保证顺利完成向地层注水任务的关键

2、，其技术性能的好坏直接影响到采油的顺利进行。随着油田后期注水开发的持续进行，注水量成倍增加，注水泵的负荷日趋加重，注水泵故障率也越来越高，严重制约着油田的稳产和增产。因此，对注水站注水泵进行现场监控，提高设备管理水平和生产效率，是保证设备正常运转和油田正常生产重要保证。利用振动信号对设备进行故障诊断是最常用和有效的方法，但在进行设备故障诊断时，实际采集获取的信号一般为多源混合信号，通常情况下，源信号是未知的，其混合过程也是不明确的。因此，在诊断之前，先对混合信号进行分离预处理工作，将有利于提高设备故障诊断的准确性。而分离混合信号的过程则是“肓源

3、分离”的问题，盲源分离技术是用来提高信噪比，保障故障诊断准确性和可靠性的重要手段。在有关盲源分离的理论方法中，独立分量分析技术(IndependentComponentAnalysis,ICA)是其中应用较为普遍的一种方法。一、独立分量分析原理与算法1・ICA基本原理独立分量分析方法是肓源分离算法中的一种，它最早是rtl法国的Jutten和Herault提出的，后来更多的研究者对该算法进行了研究和改进。目前，ICA算法已经在生物医学信号处理、混合语音信号分离、盲源分离等方而得到应用。当多个信号源同时发射信号时，每个传感器的观测信号是多个信号的混

4、合，有时需耍在源信号未知的情况下，对其中的一组信号进行分离提取，这就是盲源分离过程。盲源分离是指无法利用混合通道与源信号信息的情况下，从观测信号中恢复独立源信号的一种方法。而ICA处理的对象是是一组相互独立统计的信源经线性组合而产生的混合信号，最终目的是从混合信号中提取出各独立的信号分量。ICA算法的关键是要找到一个线性变换，使变换后的各信号之间尽可能统计独立。设为观测值，对应于一个维离散时间信号，且是源信号的线性组合，即式中八分别为观测信号向量和源信号向量，为混合矩阵。线性ICA处理就是在独立信号源和混合矩阵都未知的情况下，希望能够寻找到一个

5、分解矩阵，从而从观测信号中进行源信号分离，即分离的结果是对源信号的良好逼近。需要说明的是，若没有混合矩阵和源信号的任何先验信息，仅从观测信号不能恢复出。一般作如下假设：源信号为相互统计独立的平稳随机信号；detHO,即混和矩阵为满秩矩阵；，即传感器数目大于或等于源信号数目。ICA方法能够较好地解决盲源分离问题，关键是建立可以度量分离结果独立性的目标函数及相应的优化算法。近年来，研究者已从不同角度提出了多种目标函数和分离算法。本文探讨了一种基于负^（Negentropy）的判据和快速不动点算法（FastICA）,该算法具有收敛速度快且解相对精确等

6、优势，是目前ICA技术应用中较常见一种方法。2.FastICA算法ICA模型具有非高斯性，根据中心极限定理，一随机量如由许多相互独立的随机量之和组成，只要各独立的随机量具有有限的均值和方差，则不论各独立随机量为何种分布，该随机量必接近高斯分布。对ICA过程來说，混合信号是多个独立源信号的线性混合，故混合信号较各独立源信号更接近高斯分布。因此可以通过对分离结果的非高斯性（或高斯性）的度量来监测分离结果Z间的相互独立性，当各分离结果的非高斯性达到最强（或高斯性达到最弱）吋，表明已完成对各独立分量的分离。Hyvarinen等提出的FastICA算法，

7、也是一种最小化估计分量信息的神经网络方法，要求对负爛（或微爛）进行估计，利用最大爛原理來近似负爛，即式中，为一些非负二次函数；为数学期望；为常数；为一个标准化的（即零均值单位方差的）高斯变量；假设为具有零均值单位方差的随机变量，。将代入式（3）,得式中为维（权）向量，并冃满足约束条件。由式(4)可知，负爛的极大值相当于的极大值。在满足约束条件下，取得极大值时得到式中是的导数；b为拉格朗日乘了。利用牛顿迭代法解方程式(5),得到解，进一步得ICA递推公式根据迭代公式(6),可递推求得，进而得到一分离出的独立分量。二、实例分析往复注水泵是我国大多数

8、油田注水的关键性设备，对于提高油田原油开采率起到重要作用。由于往复注水泵既有旋转运动部件，乂有往复运动部件，且其负载大，工况恶劣，因而动态响应较为复杂