基于EMD-AR和关联维数的轧机主传动系统故障诊断研究.pdf

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1、60传感器与微系统(TransducerandMicrosystemTechnologies)2011年第30卷第4期基于EMD—AR和关联维数的轧机主传动系统故障诊断研究戴桂平(苏州市职业大学电子信息工程系，江苏苏州215104)摘要：为提高轧机主传动系统故障诊断的精度，提出了一种基于EMD—AR模型和关联维数的故障特征提取算法。该方法采用小波滤波和EMD对振动信号进行去噪和平稳化预处理，再对包含主要故障信息的本征模函数(IMF)分别建立AR模型进行降维，最后通过时延相图法重构AR模型参数的相空间，并计算其关联维数。实验分析表明：该

2、算法不仅能够深刻、全面地表达动态系统状态变化的客观规律，而且实现了系统状态特征的分离，从而为有效地判断轧机主传动系统的故障状态和故障类型提供可靠的依据。关键词：实验模式分解；AR模型；关联维数；轧机主传动系统；故障诊断中图分类号：TH133．2文献标识码：A文章编号：1000-9787(2011)04--0060-03StudyonfaultdiagnosisofrollingmillmaindrivesystembasedonEMD．ARandcorrelationdimensionDAIGui—ping(DepartmentofE

3、lectronicInformationEngineering，SuzhouVocationalUniversity，Suzhou215104，China)Abstract：Inordertoimprovethefaultdiagnosisprecisionofrollingmillmaindrivesystem，afaultfeatureextractionalgorithmbasedonEMD—ARmodelandcorrelationdimensionisproposed．Intheproposedwave-letand，EMD

4、areusedtodecomposethevibrationsignalofcomplexmachineintoseveralintrinsicmode’function(IMF)，theARmodelsofsomeIMFcomponentswhichcontainmainfaultinformationareconstructed．Thecorrelationdimensionsofauto—regressiveparametersinARmodelsarecalculated．Analysisresultsoftheexperim

5、entaldatashowthatthismethodnotonlyCanreflectthestatechangesofdynamicsystemprofoundlyandcomprehensively，butalsocanrealizeseparationofthestatefeatures．Itprovidesreliablebasisforjudgingthefaultconditionsofrollingmillmaindrivesystemeffectively．Keywords：empiricalmodedecompos

6、ition(EMD)；ARmodel；corelationdimensionnumber；rollingmillmaindrivesystem；faultdiagnosis0引言而为有效地判断轧机主传动系统的故障状态和故障类型提轧机主传动系统是轧钢机的重要组成部分，承担着驱供可靠的依据]。动轧辊的转动机械能量输送工作，轧机运行中主传动系统1基本原理经常出现扭转振动现象，可使主传动系统的零部件产生疲1．1基于EMD的AR模型劳失效，严重时将发生突然断裂，而通过传感器测得的振动由于轧机主传动振动信号表现为非平稳特征，直接对信号除包含故障信

7、号外，还混有能量较大的与轧机运行状其建立AR模型得到的自回归参数并不能反映原始信号的态有关的背景信号和噪声，其频带相互重叠，因此，传统的特征，因此，在建立AR模型之前需要进行平稳化预处理，时域或频域方法很难提取出故障信息。可由EMD方法来完成，且振动信号中还混有随机噪声，这本文针对以上问题，首先采用小波滤波和EMD对原振不仅影响了EMD的质量，还使得关联维数失去物理意义，动信号进行去噪和线性化、平稳化预处理，得到若干个IMF因此，本文在EMD前采用基于阈值的正交小波变换去噪法分量；然后，对包含主要信息的IMF分别建立AR模型进行进行去

8、除噪声。降维处理，得到各个AR模型的自回归参数；最后通过时延EMD是一种适用于非线性、非平稳过程的自适应信号相图法重构AR模型参数的相空间，并计算其关联维数，从分解方法，其目的是将待分析信号(t)分解成一组本征模收稿日期