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1、第38卷第5期化工机械555基于O(稳定分布的往复压缩机故障诊断方法事唐友福”1’2刘树林1刘颖慧‘姜锐红1(1.上海大学机电工程与自动化学院;2.东北石油大学机械科学与工程学院)摘要针对往复压缩机信号具有典型的非高斯脉冲特性,提出了一种基于Of.稳定分布模型的往复压缩机故障诊断方法。通过该方法估计了往复压缩机在气阀正常、阀片有缺口、阀片断裂和弹簧损坏4种状态下的信号分布参数,提取了估计参数下各状态的分数低阶统计量特征。结果表明:a稳定分布可以有效表征往复压缩机气阀信号状态,为其故障诊断提供了一种有效方法。关键词往复压缩机n稳定分布分数低阶统计量故障诊断中图分类号TQ051.2l文献标识
2、码A文章编号0254-6094(2011)05-0555-04往复压缩机是石油、化工及矿山等部门广泛应用的重要机械设备。由于其结构复杂,激励源类型较多,产生的振动信号噪声干扰严重,具有一定的随机特性,对其实施故障诊断较为困难⋯。传统的往复压缩机信号处理方法包括时域指标统计分析、功率谱分析及相关分析等,均基于信号高斯分布假设的基础上,在大样本前提下,通过中心极限定理证明是合理的。然而,对于有限小样本信号,高斯分布的假设前提不再适用,传统的信号处理方法得不到理想的结论,因此需要针对往复压缩机信号特点合理选择概率分布模型,利用新的统计指标来表达其特征。往复压缩机在往复运动过程中,由于气流进出气
3、缸、阀片落入阀座以及活塞撞击缸体等冲击作用,导致产生的振动信号某些瞬间幅值远高于其均值,具有明显脉冲特性,其概率密度函数具有较厚的拖尾,这正符合et稳定分布过程的特征。为此,笔者提出了基于ot稳定分布模型的往复压缩机故障诊断新方法。1a稳定分布模型的建立1.1et稳定分布ot稳定分布最初是由Levy在研究广义中心极限定理时提出的,它没有封闭的表达式,只能通过如下特征函数描述‘2
4、:币(t)=exp{私一’,Itl。[1+flsgn(t)to(f,d)]⋯,={暑囊‰a:二。㈩其中,参数任E(0,2],称为特征指数,它决定该分布脉冲特性的程度,n值越小,所对应分布的拖尾越厚,脉冲特性越显著
5、;参数口E(一l,1),称为对称参数,用于确定分布的斜度,口=0时对应于对称分布(简称SetS分布);参数7E(0,∞),称为分散系数,又称尺度系数,它是样本相对于均值分散程度的度量;参数肛∈R,称为位置参数,对于SetS分布p表示样本的均值。1.2往复压缩机信号分布特性分析为了合理选择往复压缩机信号的分布模型,对实测往复压缩机气阀正常状态振动信号和典型高斯与脉冲信号进行了对比(图1—3)。从图1—3可以看出,往复压缩机信号的脉冲特性与(It稳定分布信号的脉冲特性相似,瞬间幅值远高于其均值。·国家自然科学基金(51175316),中国博士点基金(20103108110006)和黑龙江省教
6、育厅科学技术研究项目(11531002)。¨唐友福,男,1981年9月生,讲师,在职博士研究生。上海市,200072。556化工机械2011年5432j四1馨¨一l^k..L一.⋯L。h.。。-Ij:^。“..i⋯.⋯j.。hh。。-Ij:_T1fr⋯一]r”一。”1r一一f⋯一r’。fI
7、.图3气阀正常状态振动信号波形另外,也可以通过估算样本是否具有有限方差来区分高斯分布和非高斯分布。图4所示分别为以上3种信号的样本方差随样本数变化的曲线。a.高斯分布信号b,q稳定分布信号≤匠三三
8、c.往复压嚣机信号图4样本方差随样本数变化的曲线从图4可以看出,高斯分布信号方差收敛于某个有限值,具有有
9、限方差,而a分布信号和往复压缩机信号的方差是发散的,不具有有限方差,属于非高斯分布。综合以上分析,往复压缩机振动信号属于典型的非高斯信号,其分布特征与Ot分布极其相似。因此,采用(It分布模型来描述其特征信息是可行的。1.3往复压缩机信号分布参数估计采用logSaSl法估计往复压缩机振动信号的分布参数n和7b’。设x是一个SaS随机变量,定义Y=logIxI,则其满足:Var(y)=胃(y一层[r])2=百,rr"‘了1+丁1)(2)昱(y)=c。(二一一1)+1.--L-logT(3)“u其中,C。=0.57721566⋯是欧拉常数,且可证明y的//.阶矩总是存在。表1给出了往复压缩机
10、气阀在气阀正常、阀片有缺口、阀片断裂和弹簧损坏4种状态下的分布参数估计值。表l往复压缩机信号分布参数估计值从表1可以看出,气阀有故障后,其d参数增第38卷第5期化工机械557大,即脉冲性减弱;y参数减小,即信号相对均值的分散程度减小,证明其脉冲性减弱。出现以上结果是由于往复压缩机气阀正常工作时,气阀主要受气流脉动的影响,表现出明显的脉冲性,一旦出现故障,由于质量、刚度等参数的变化,激发出非线性干扰响应,干扰能量成分提高,淹没了部分脉
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