盲源分离原理在轧机振动中的应用研究

吴炳胜，张子波

(河北工程大学机电学院，河北邯郸 056038)

盲源分离原理在轧机振动中的应用研究

吴炳胜，张子波

(河北工程大学机电学院，河北邯郸 056038)

随着板带轧机的轧制速度和精度不断提高，轧机在生产过程中经常出现电机振动。本文把盲源分离Fast ICA算法应用到轧机振动故障诊断中，对轧机振动的混合信号进行分离，得到分离前后的振动加速度数据曲线以及功率谱，最终诊断出轧机出现振动的主导频率，说明盲源分离法在轧机振动故障诊断中是一种有效的信号诊断方法，为进一步抑制轧机扭振提供了有力依据。

轧机振动;盲源分离;Fast ICA算法;故障诊断;主导频率

0 前言

盲源分离是在20世纪80年代到90年代发展起来的一种信号处理方法。它在很多领域有广泛的应用，例如天文学、语音信号处理、阵列信号处理、生物医学成像等众多领域。在天文学领域，法国专家J.F.Cardoso运用盲源分离技术的独立分量方法来分析宇宙微波背景辐射信号［1］;法国Aussois等学者多次召开盲源分离国际会议，发表了大量论文;我国张贤达、保铮教授对盲源分离做了大量的研究［2］，在图像、机械、语音信号处理都有很大的进展。近些年盲源分离技术被用于机械设备的运行过程检测与故障诊断等领域，振动信号是衡量机械设备运行状态的重要信息，它通常被用于故障特征识别与诊断的检测，通常情况下振动信号士有很多信号混叠在一起的，从这样的信号中很难诊断设备的振动故障。盲源分离技术在振动的独立源信号以及混合信号不明确的情况下，可以从观测信号中把各独立信号分离出来。

本文针对邯钢CSP热连轧机的扭振问题［3-4］，运用盲源分离fast-ICA算法对轧机电动机的振动信号进行分离分析，得出明显的振动信号，说明盲源分离在轧机振动故障诊断［5］中是一种有效的信号诊断方法，为进一步抑制轧机扭振提供了有力依据。

1 盲源分离原理及算法

盲源分离(Blind Source Separation)通常简称BSS，是一种高维信号处理方法，在轧机振动的独立源信号以及混合信号不明确的情况下，可以从观测信号中把各独立信号分离出来［6］。

Fast ICA算法是近年来提出的非常有效的分析工具，使用固定点(Fixed-point)理论，根据负熵最大，从分离信号中找出最大非高斯值，它是一种迅速有效的迭代算法，利用牛顿迭代算法，把各个独立分量从观测信号中分离出来。该分离算法具有设计方便、计算速度快、平稳性高、鲁棒性好等特点。为了更方便快捷又不影响信号的真实性，运用基于负熵最大的Fast ICA算法，对数据参数进行简化处理，对采集的振动数据进行预处理，中心化和白化是Fast ICA的预处理过程中两个重要部分。

为了得到零均值信号，对观测信号进行中心化处理。即把观测到的信号与此信号的均值的差值作为需要分离的观测信号。中心化处理过程表达式为:

对混合信号进行白化处理目的在于使混合信号的每个分量分开表达，这样更利于混合信号的分离，函数Z=xU中U为白化矩阵，经寻找运算得到的输出分量Z(t)满足下式:E(ZZT)=I

为了使白化矩阵数据u=Bx白化，先使矩阵B白化。然后通过白化矩阵u求得矩阵Qz(Mi)，i=1～p。利用基本原理求V，使各Qz(Mi)联合对角化。最后得分离矩阵为W=VTB。固定点算法是一种数值稳定的独立分量分析算法，它在无须自适应分离的情况下可以运用，表达函数为

式中，G可取不同的函数;w为分离矩阵;v为均值为零的高斯向量;E为平均值;其基本迭代公式为

式中，wp+1为经过p+1次牛顿迭代，经过上式反复迭代，最终完成各个独立量的分离。

通过上面的分析，Fast ICA的算法步骤如下:

(1)对观测数据x(t)进行处理得到零均值信号;

(2)零均值信号通过中心化和白化处理得到z(t);

(3)选择一个随机的初始权矢量w，满足‖W‖2=1;

(5)如果不收敛，返回到(4)，直至收敛，最终分离出所有的分量。

2 振动信号的盲源分离及分析

根据以上介绍的FastICA方法、运用FastICA在Matlab软件中对所采集的振动加速度数据进行分离［7-8］，结合邯钢CSP热轧机现场数据运用以上方法对轧机振动加速度进行分离及分析。CSP热连轧机F3精轧机电动机最低转速为130 r/min，最高转速为400 r/min，轧制最低速度为1.81 m/s，最高速度为5.58 m/s电机功率为7 700 kW。F3轧机在运行过程中经常出现振动，以下为对F3电动机从低速到高速整个运行过程中现场采集的电动机振动信号运用盲源分离FastICA对其进行分离及分析。

所采集的振动加速度数据格式为.tdms，先要把其文件格式转换为/lvm格式的数据文件。将数据导入Matlab，先在Matlab环境下编制“lw _load2workspace.m”程序，然后将.lvm格式数据导入Matlab。最后运用FastICA工具箱对采集到的振动信号分离分析时域图中采样点数为4 560，为了能够清晰的表明分离前后时域数据曲线特征，在绘制曲线时只用了其中600个点的数据。在分离时幅值与实际值没有对应关系，但这并不影响对振动信号的分离及分析效果，它反映的是振动信号的波动情况以及主导频率。图1a、b分别为盲源分离前后振动加速度数据曲线时域图，图2为分离后振动加速度的功率谱图。

由图1可以看出，分离后的信号能够明显的表达出振动加速度各个信号源的波动情况;图2中，图2a表示出可能出现的振动频率较多，不能准确的判断出振动出现的主导频率，而图2b能够明显的表示出轧机振动的主导频率在38Hz附近。

图1 盲源分离前后振动加速度数据曲线Fig.1Vibration acceleration data curve before and after separation

图2 分离后振动加速度的功率谱图Fig.2Vibration acceleration power spectrum before and after separation

3 结束语

本文把盲源分离应用到轧机振动故障诊断中，通过以上方法对轧机的振动的混合信号进行分离，得出明显的分离效果，诊断出轧机振动的主导频率，说明盲源分离在轧机振动故障诊断中是一种有效的信号诊断方法，为进一步抑制轧机扭振提供了有力依据。

［1］Patanchon G，Delabrouille J and Cardoso J F.Source separation on as-trophysical data sets from theWMAP satellite［A］.Proc.ICA 2004，Granada，Spain，2004.

［2］刘云鑫.盲源信号分离原理与应用研究［D］.哈尔滨:东北石油大学，2013.5.

［3］范晓斌，臧勇，王永涛.国内外板带轧机机座振动问题研究的进展［J］.重型机械，2006(1):1-5.

［4］吴继民，吴炳胜.CSP轧机主传动系统致振因素的分析［J］.2012，37(2):85-88.

［5］石庆斌，马建仓.盲源分离在机械振动信号分析中的应用［J］.测控技术，2008(5):78-80.

［6］张贤达，保铮.盲源分离［J］.电子学报，2001，29(12A):1766-1771.

［7］张念，刘天佑，李杰.FastICA算法及其在地震信号去噪中的应用［J］.计算机应用研究，2009，26 (4):1432-1434.

［8］康斌.独立分量分析在机械振动信号中的应用研究［D］.武汉:武汉理工大学，2008.

Applied research on blind source separation principle in mill vibration

WU Bing-sheng，ZHANG Zi-bo
(College of Mechanical and Electrical Engineering，Hebei University of Engineering，Handan 056038，China)

In this paper，the blind source separation Fast ICA algorithm is applied to the mill vibration fault diagnosis，the vibration mill mixed signal is separated by above method，the vibration acceleration data obtained power spectrum curve after the separation，the final diagnosis of the dominant frequency of vibration mill occurred，descript that blind source separation in fault diagnosis of rolling mill vibration signal is an effective diagnostic method，and the torsional vibration mill provides a strong basis for the further suppress.

mill vibration;blind source separation;fast ICA algorithm;fault diagnosis;dominant frequency

TG333

A

1001-196X(2014)06-0028-03

2014-06-24;

2014-09-24

河北省自然科学基金资助项目(E3013402030)

吴炳胜(1956-)，男，河北工程大学教授。