基于小波包分析的隔膜泵故障状态混沌特性研究

史丽晨 段志善

西安建筑科技大学,西安,710055

基于小波包分析的隔膜泵故障状态混沌特性研究

史丽晨 段志善

西安建筑科技大学,西安,710055

针对往复式活塞隔膜泵的不同典型故障,将小波包重构技术和混沌理论相结合,分别计算了不同状况时系统的最大Lyapunov指数,定义了最大Lyapunov指数增长率并将其作为特征参数。研究结果表明:动力端不同磨损处的最大Lyapunov指数处于不同的数量级;隔膜泵磨损故障的特征频带是高频段,而压力波动的特征频段是中低频段。

故障诊断;小波包分析;混沌;最大Lyapunov指数;往复式活塞隔膜泵

0 引言

当今有色冶金、煤炭、电力、矿山等行业中,用于输送料浆的动力设备多为往复式活塞隔膜泵。往复式活塞隔膜泵由于其隔膜将矿浆与介质分隔开来,所以特别适合用于输送磨蚀及腐蚀物质,是长距离、高浓度输送高温、高腐蚀固液两相介质的重要设备,因而其运行状态的监测显得尤为重要。目前国内外对往复式活塞隔膜泵运行状态的监测主要是利用工艺参数对液力输送部分的工作状态进行监测[1]。也有学者用振动法进行往复式活塞隔膜泵的监测研究[2]。事实上,任何机械设备在运行过程中振动是不可避免的,其振动信号包含了各种零部件的振动信息以及工艺参数的运行信息,因此,对往复式活塞隔膜泵进行振动状态的监测有着十分重要的实际意义。

1 往复式活塞隔膜泵工作原理

往复式活塞隔膜泵基本结构如图1所示。电动机经过减速机带动曲柄滑块机构(曲轴1-连杆2-十字头滑块3),将回转运动转变为往复直线运动,从而推动活塞杆4、活塞5运动,活塞借助油介质使橡胶隔膜6做凸凹运动,隔膜室的容积呈现周期性变化,同时料浆室的料浆交替地被进料阀8吸入和从出料阀7排出,从而完成料浆的输送[3]。

图1 活塞泵结构图

2 小波和混沌理论在往复式活塞隔膜泵故障诊断中应用的可行性

往复式活塞隔膜泵的零部件繁多,有机械运动部件、电气工作部件,还有液压工作部件。在工作过程中,随着工作状态的变化,不同零部件的振动在各层次之间传递,相互之间存在非常复杂的耦合关系。而往复式活塞隔膜泵系统故障类型很多,有典型的机械故障——如零部件的磨损、疲劳等,还有液压或电磁故障等,这些故障一旦出现或者仅仅有早期征兆,就会引起与之相关的系统的状态改变,从而使系统的输出产生复杂的变化,这些变化也都是非线性、非平稳且不可预期的。研究发现,往复式活塞隔膜泵的运行状态对初值具有敏感的依赖性,但系统的运动轨迹始终收缩在某一个区域,具有混沌运动的特点[4-6]。

小波理论适用于分析非线性非平稳信号,其分解的频段相互衔接、不重叠、无疏漏,完整地保留了原信号在各个频带的信息。通过小波包分析,可以得到信号在各频段上的时域分量信号,实现信号的特征分离[7]。

因此,将小波包分析和反映混沌运动特性的参数相结合,研究隔膜泵故障状态下的运行特征,从而对其故障类型和程度作出判别是可行的。

3 隔膜泵故障状态混沌特性

本文研究的前提是隔膜泵系统动力端存在磨损,磨损的部位为如下三种:图1中,曲轴 1、连杆2和十字头滑块3组成曲柄滑块机构,这三个构件之间分别以回转副A和回转副B连接,则磨损可能仅位于A处,或仅位于B处,或 A、B处同时存在磨损。

本文研究的隔膜泵故障形式为两类:磨损的发展以及存在磨损时吸液口压力的波动。

设备工作时的基本工况如下:曲轴转速1280 r/min,活塞行程509mm。

3.1 不同故障状态下最大Lyapunov指数计算

分如下两类情况对最大Lyapunov指数进行研究:

(1)当吸液口压力p稳定在0.23MPa,磨损间隙的磨损量(下称磨损量)r分别为0.05mm、0.15mm和 0.80mm时,不同磨损部位的最大Lyapunov指数。

(2)当磨损量固定在0.15mm,吸液口压力分别为 0、0.023MPa和 0.230MPa时,不同磨损部位的最大Lyapunov指数。

采用最大 Lyapunov指数追踪计算法,取8192个采样点,计算点每次递增16,嵌入维数为28维,当采样点数大于2048时,可以得到各种情况下最大 Lyapunov指数,如表1和表2所示。

表1 不同磨损情况下的最大Lyapunov指数(p=0.23MPa)

表2 不同吸液口压力时的最大Lyapunov指数(r=0.15mm)

对表中数据进行分析,可以得到如下结论:

(1)当存在磨损故障时,系统的最大 Lyapunov指数大于零,说明系统处于混沌状态(压力为0时除外,此时为拟周期运动)。

(2)在相同工况下,不同磨损处的最大Lyapunov指数不同。当吸液口压力p=0.23MPa,磨损量r=0.05mm时,A处的最大Lyapunov指数为0.025 36,B处为0.045 17,A、B同时磨损时为0.086 52,可见最大Lyapunov指数区分明显,可以通过它来判断磨损发生的故障部位。

(3)同一磨损处,随着吸液口压力的增大,或随着磨损量的增大,最大 Lyapunov指数呈现增大趋势,因此可通过最大 Lyapunov指数来判断磨损发生发展的程度,也可以由此判断吸液口压力波动的状况。

(4)由表1和表2也发现了一个问题,即虽然不同的磨损处最大Lyapunov指数很显然处于不同的数量级,但是对于同一磨损处,当最大Lyapunov指数发生变化时,很难判断出究竟是磨损量发生了变化还是吸液口压力出现了波动。

3.2 隔膜泵故障诊断方法的研究

鉴于上节提出的疑问,本文引入小波包重构技术,分别对磨损量变化和吸液口压力变化的各种信号进行重构,详细分析计算各个频段中的最大Lyapunov指数,进而了解不同频段上信号的混沌特点,寻找磨损发展和吸液口压力波动时两类信号的不同特点。计算数据见表3～表8。其中,ΔL E为最大Lyapunov指数的增长率,r p为最大Lyapunov指数的相对增长率。

表3 A点磨损时不同磨损量下各小波包的最大Lyapunov指数

表4 A点磨损时不同吸液口压力下各小波包的最大Lyapunov指数

表5 B点磨损时不同磨损量下各小波包的最大Lyapunov指数

表6 B点磨损时不同吸液口压力下各小波包的最大Lyapunov指数

表7 A、B点同时磨损时不同磨损量下各小波包的最大Lyapunov指数

表8 A、B点同时磨损时不同吸液口压力下各小波包的最大Lyapunov指数

(3)最大 Lyapunov指数相对增长率r p。r p定义为,同一小波包中最大 Lyapunov指数增长率ΔL E与故障参量变化率Δp的比值,即

在计算过程中,定义了如下几个参量:

(1)故障参量变化率Δp。当研究磨损量时,Δp为磨损量相对变化率;当研究吸液口压力波动时,Δp为吸液口压力的相对变化率。表3、表5和表7的参量变化率Δp为

(2)最大Lyapunov指数增长率ΔL E。ΔL E指同一小波包中最大Lyapunov指数的相对变化率。如表3中1号小波包的最大Lyapunov指数增长率为

分析表3～表8中数据,得出以下结论:

(1)分析表 3、表 5和表7发现,当磨损量发生变化时,最大Lyapunov指数相对增长率rp前三位分别为10号、9号和6号小波包。

(2)分析表 4、表 6和表8发现,当吸液口压力发生变化时,最大Lyapunov指数相对增长率排序有所波动,但相对增长率较小的4个小波包始终是5号、8号、9号和10号小波包,而其余小波包的最大Lyapunov指数相对增长率较大。

(3)综合以上两点可以看出,对于磨损发展和吸液口压力波动两种故障状况,可以通过小波包分解并计算各小波包的最大 Lyapunov指数,以最大Lyapunov指数相对增长率作为特征参量进

如表3中1号小波包的最大Lyapunov指数相对增长率rp为行区分。当最大Lyapunov指数相对增长率较大的是6号、9号和10号小波包时,可以判断为磨损量发生了变化;而当最大 Lyapunov指数相对增长率较小的是5号、8号、9号和10号小波包时,可以判断吸液口压力出现了波动。

(4)分析磨损发展故障和吸液口压力波动时的特征小波包发现,磨损发展故障的特征小波包处于高频段,而吸液口压力发生变化的特征小波包可以说位于中低频段。这是因为磨损故障的加剧使得回转副副元素之间有更大的空隙,因而接触碰撞的次数增多,使得高频段的信号增加,能量损耗增加更为显著;而吸液口压力发生变化时,主要是设备供给压力的变化对液体脉动压力产生了一定影响,这部分信号的频率显然要低于副元素之间的碰撞频率,因此高频段信号变化不大,主要是中低频信号段发生了变化。

4 结论

本文分别采用最大Lyapunov指数以及基于小波包分析的最大Lyapunov指数相对增长率作为诊断指标对往复式活塞隔膜泵的不同故障状态进行研究,得出以下结论:

(1)最大 Lyapunov指数可用于识别不同磨损部位以及磨损发展的程度。

(2)最大 Lyapunov指数可以用于进行工作压力的监测。

(3)基于小波包分析的混沌动力学可以有效地区分不同类型的故障。本文定义了最大Lyapunov指数相对变化率,通过分析该特征参量发现,当磨损量发生变化时,特征频带在高频段;当吸液口压力发生变化时,特征频带在中低频段。

本文的研究工作表明,采用振动法对往复式活塞隔膜泵进行运行状态监测和故障诊断是可行且有效的。

[1] 吕正,唐毓利.ZPM 11×20×1250隔膜泵单向阀损坏原因分析及措施[J].矿山机械,2007,35(2):86-88.

[2] 韩庆大,李妍.隔膜泵阀体在线监测系统的建立[J].机械设计与制造,2006(11):54-56.

[3] 刘杰,李朝峰,闻邦椿,等.基于虚拟样机的隔膜泵动态特性分析[J].机械传动,2007,31(2):1-4.

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[5] 史丽晨,段志善.基于混沌-分形理论的往复式活塞隔膜泵磨损故障分析[J].农业机械学报,2010,41(4):222-226.

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[7] 何正嘉,訾艳阳,孟庆丰,等.机械设备非平稳信号的故障诊断原理及应用[M].北京:高等教育出版社,2000.

Chaos Characteristicsof Reciprocating Membrane Pump's Faults Based on Wavelet Packets Analysis

Shi Lichen Duan Zhishan
Xi'an University of A rchitecture and Technology,Xi'an,710055

The chaos characteristics o f the recip rocating membrane pum p's typical faults were studied w ith waveletpacket technology.The largest Lyapunov exponentsof different status were calculated.A new parameter,the relative grow th rate of the largest Lyapunove exponent,was set up.The results show that,the system has different largest Lyapunov exponents when wearing p laces are different.Wearing faults'characteristic frequency bandsare high frequency ones,while the pressure's are low and midd le frequency ones.

fault diagnosis;w avelet packet;chaos;largest Lyapunov exponent;reciprocating membrane pump

TH 113.1;TH323

1004—132X(2011)11—1323—04

2010—06—17

陕西省教育厅专项科研计划资助项目(2010JK 619);高等学校博士学科点专项科研基金资助项目(20070703003)

(编辑 苏卫国)

史丽晨,女,1972年生。西安建筑科技大学机电学院副教授、博士。主要研究方向为机械设备状态监测与故障诊断。发表论文 20余篇。段志善,男,1950年生。西安建筑科技大学机电学院教授、博士研究生导师。