基于 HVD 的振动故障诊断方法研究.pdf

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1、第５８卷第４期汽轮机技术Ｖｏｌ．５８Ｎｏ．４２０１６年８月ＴＵＲＢＩＮＥＴＥＣＨＮＯＬＯＧＹＡｕｇ．２０１６基于ＨＶＤ的振动故障诊断方法研究朱霄珣，徐搏超，焦宏超，韩中合（华北电力大学动力工程系，保定０７１００３）摘要：由于旋转机械振动信号具有非线性、非平稳性，为了准确诊断故障，介绍了一种基于希尔伯特振动分解（Ｈｉｌ-ｂｅｒｔＶｉｂｒａｔｉｏｎＤｅｃｏｍｐｏｓｉｔｉｏｎ，ＨＶＤ）的振动信号时频分析方法，并在此基础提出了ＨＶＤ边际谱和时频三维谱用于振动信号的进一步分析。通过与经验模态分解（ＥｍｐｉｒｉｃａｌＭｏｄｅＤｅｃｏｍｐｏｓｉｔｉｏｎ，ＥＭＤ）方法对比发现，ＨＶＤ方法克服了模态混

2、叠和幅值失真缺陷，具有更高的分解精度，而且其边际谱和时频三维谱更加清晰地展示出信号各频率的变化情况。对仿真信号及转子实际振动信号进行实验研究，清晰地展现了故障特征，取得了良好的分析效果，证明了ＨＶＤ方法及其边际谱、三维谱在处理非线性、非平稳问题上的有效性。关键词：旋转机械；希尔伯特振动分解法；边际谱；三维谱；故障诊断分类号：ＴＫ２６７文献标识码：Ａ文章编号：１００１-５８８４（２０１６）０４-０３０５-０４ＲｅｓｅａｒｃｈｏｎＶｉｂｒａｔｉｏｎＦａｕｌｔＤｉａｇｎｏｓｉｓＢａｓｅｄｏｎＨＶＤＺＨＵＸｉａｏ-ｘｕｎ，ＸＵＢｏ-ｃｈａｏ，ＪＩＡＯＨｏｎｇ-ｃｈａｏ，ＨＡＮＺｈｏｎｇ-ｈｅ

3、（ＤｅｐａｒｔｍｅｎｔｏｆＰｏｗｅｒＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，ＮｏｒｔｈＣｈｉｎａＥｌｅｃｔｒｉｃＰｏｗｅｒＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｂａｏｄｉｎｇ０７１００３，Ｃｈｉｎａ）Abstract：Ｆｏｒｔｈｅｎｏｎｌｉｎｅａｒａｎｄｎｏｎ-ｓｔａｔｉｏｎａｒｙｏｆｒｏｔａｔｉｎｇｍａｃｈｉｎｅｒｙｖｉｂｒａｔｉｏｎｆａｕｌｔｄｉａｇｎｏｓｉｓ，ｉｎｏｒｄｅｒｔｏｄｉａｇｎｏｓｅｆａｕｌｔｓａｃｃｕｒａｔｅｌｙ，ａｖｉｂｒａｔｉｏｎｓｉｇｎａｌｓｔｉｍｅ-ｆｒｅｑｕｅｎｃｙａｐｐｒｏａｃｈｂａｓｅｄｏｎＨｉｌｂｅｒｔｖｉｂｒａｔｉｏｎｄｅｃｏｍｐｏｓｉｔｉｏｎ（ＨＶＤ）ｍｅｔｈｏｄｉｓｉｎｔｒｏ

4、ｄｕｃｅｄ．ＴｈｅｎＨＶＤｍａｒｇｉｎａｌｓｐｅｃｔｒｕｍａｎｄｔｈｅｔｈｒｅｅｄｉｍｅｎｓｉｏｎａｌｓｐｅｃｔｒｕｍｉｓｐｒｏｐｏｓｅｄｔｏｆｕｒｔｈｅｒａｎａｌｙｚｅｔｈｅｓｉｇｎａｌｓ．Ａｎｄｃｏｍｐａｒｅｄｗｉｔｈｔｈｅｅｍｐｉｒｉｃａｌｍｏｄｅｄｅｃｏｍｐｏｓｉｔｉｏｎ（ＥＭＤ），ｔｈｅＨＶＤｓｈｏｗｓａｈｉｇｈｅｒｐｒｅｃｉｓｉｏｎｏｆｄｅｃｏｍｐｏｓｉｔｉｏｎ，ｏｖｅｒｃｏｍｉｎｇｔｈｅｄｅｆｅｃｔｓｏｆｍｏｄｅａｌｉａｓｉｎｇａｎｄａｍｐｌｉｔｕｄｅｄｉｓｔｏｒｔｉｏｎ．Ｍｅａｎｗｈｉｌｅ，ｔｈｅＨＶＤｍａｒｇｉｎａｌｓｐｅｃｔｒｕｍａｎｄｔｈｅｔｈｒｅｅｄｉｍｅｎｓ

5、ｉｏｎａｌｓｐｅｃｔｒｕｍｃａｎｓｈｏｗｔｈｅｓｉｇｎａｌｏｆｅａｃｈｆｒｅｑｕｅｎｃｙｃｈａｎｇｅｓｍｏｒｅｃｌｅａｒｌｙ．Ｉｎｔｈｉｓｐａｐｅｒ，ｔｈｅｓｉｍｕｌａｔｉｏｎｓｉｇｎａｌａｎｄｔｈｅａｃｔｕａｌｒｏｔｏｒｖｉｂｒａｔｉｏｎｓｉｇｎａｌａｒｅｒｅｓｅａｒｃｈｅｄｂｙｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔ，ｗｈｉｃｈｃｌｅａｒｌｙｄｅｍｏｎｓｔｒａｔｅｓｔｈｅｆａｕｌｔｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓａｎｄａｃｈｉｅｖｅｓｇｏｏｄａｎａｌｙｔｉｃａｌｒｅｓｕｌｔｓ，ｐｒｏｖｉｎｇｔｈｅｅｆｆｅｃｔｉｖｅｎｅｓｓｏｆＨＶＤａｎｄｉｔｓｍａｒｇｉｎａｌｓｐｅｃｔｒｕｍａｎｄｔｈｒｅｅｄｉｍｅｎ

6、ｓｉｏｎａｌｓｐｅｃｔｒｕｍｉｎｄｅａｌｉｎｇｗｉｔｈｎｏｎｌｉｎｅａｒａｎｄｎｏｎ-ｓｔａｔｉｏｎａｒｙｐｒｏｂｌｅｍｓ．Keywords：rotatingmachinery；HilbertVibrationDecomposition；marginalspectrum；threedimensionalspectrum；faultdiagnosis０前言１希尔伯特振动分解法基本原理时频分析是故障诊断过程中常用的方法，能够有效地从ＨＶＤ方法可以自适应的将一非稳定连续信号分解为多［４－６］非线性、非平稳振动信号中提取故障信息，是故障诊断的关键个幅值大小不同的分量之和，具体分解步骤如下：步

7、骤。普遍应用的时频分析方法有小波变换和ＥＭＤ法，但是（１）估计幅值最大分量的瞬时频率。以一两分量非平稳［１］小波变换缺乏足够的自适应性，ＥＭＤ存在模态混叠等问信号x（t）为例：［２］题。这些问题都会对故障诊断的准确性造成严重影响。j（２π∫１（t）ｄt＋θ１）j（２π∫２（t）ｄt＋θ２）x（t）＝a１（t）e＋a２（t）e（１）［３］ＨＶＤ方法是Ｆｅｌｄｍａｎ在希尔伯特变换基础上提出的假设a１（t）＞a２（t），通过希尔伯特变换求得瞬时频率一种非平稳信号