基于聚类分析的转子碰摩声发射特征提取

金志浩, 汤方丽, 代立鹏, 赵常铭

(沈阳化工大学 能源与动力工程学院， 辽宁 沈阳 110142)

基于聚类分析的转子碰摩声发射特征提取

金志浩, 汤方丽, 代立鹏, 赵常铭

(沈阳化工大学 能源与动力工程学院， 辽宁 沈阳 110142)

根据碰摩声发射信号的特点，选用波形幅值、脉冲指标、裕度指标和峭度指标作为声发射信号聚类分析的特征参数.利用聚类分析，提取转子试验有、无碰摩两种情况下的聚类中心声发射信号,并采用伪Wigner-Ville分布对各中心信号进行分析和对比，从而得到转子碰摩故障的声发射信号特征频率.试验结果表明:聚类分析方法能有效区分出碰摩声发射信号，为碰摩故障诊断提供了一种新方法.

碰摩； 声发射； 聚类分析； 故障诊断； Wigner-Ville分布

碰摩故障使转子系统产生非常复杂的振动，是导致旋转机械严重破坏的故障形式之一，因而在其故障检测与诊断领域引起了越来越多的关注和重视.传统的碰摩故障检测是基于振动信号的分析，与振动信号相比，声发射信号(Acoustic Emission,AE)频谱较宽，可以有效抑制干扰且诊断准确性较高[1]，被越来越多的学者引入碰摩故障的识别和诊断.而碰摩的AE信号特征选取和模式识别成为研究碰摩过程中声发射特性的重点.

聚类分析技术将故障征兆按其相似程度自动地进行分类，不需要监督，可以自组织、自适应地进行在线学习，相比应用广泛的BP神经网络、支持向量机等模式识别算法，聚类分析并不需要事先定义该如何分类，同时也不需要训练数据，数据是按自身的相似性而聚集在一起，是对碰摩数据进行模式识别的有效方法[2].但聚类对象的选取要能反映故障特征.然而声发射常规特征参量只有幅值，它不依赖于采集系统设定门槛所确定的波形到达时间和结束时间[3].可见，常规特征参量由于受到门槛值的影响不能真实地反映波形特征.

针对上述问题，本文试选取波形幅值以及脉冲指标、裕度指标、峭度指标3种无量纲指标作为描述波形的特征参数[4-5]，分别对有、无碰摩两种情况下的声发射检测信号进行k均值聚类分析，并利用伪Wigner-Ville分布对聚类中心信号进一步分析，最终得到碰摩故障的声发射特性，为碰摩故障诊断提供了一种新的方法.

1 聚类理论与特征参数选取

1.1 K-means算法

聚类算法有很多种，比如有基于层次、基于划分和基于密度的算法等，本文采用最常用和最可靠的基于划分的K-means算法进行分析[6-7].

K-means聚类算法是一种基于样本间相似性度量的间接聚类方法，是一种无监督的分类方法[8].

设样本数据集X={xi|i=1,2,…,n}，样本间相似度采用欧拉距离来表示，其表达式为：

CJ(J=1,2,…,k)表述k个聚类簇，其聚类中心cj(j=1,2,…,k)可由下式所得：

K-means算法核心思想是通过迭代把数据对象划分到不同的簇中，以求目标函数最小化，从而使生成的簇尽可能地紧凑和独立.其目标函数表达式如下：

1.2 声发射信号特征参数选取

聚类分析效果好坏的关键在于聚类对象的选取.常用声发射信号时域、频域特征参数数目很多(如波形幅值、波击计数、事件计数、振铃计数等)，但往往受限于采集系统设定的门槛值并且极易因负荷、转速等条件的改变而发生变化，改善的方法是引入无量纲参数.由于在时域分析中能较好反映故障信息的是概率密度函数，将以其为基础的参数做归一化处理，得到的无量纲指标可以很好地反映故障状态,且对工况、载荷、转速等干扰不敏感.

综合考虑对故障的诊断能力和敏感程度,本文选取波形幅值、脉冲指标、裕度指标、峭度指标作为描述波形的特征参数进行聚类.

无量纲指标(non-dimensional parameter)由2个具有相同量纲的比值组成，定义如下：

式中，x表示振动幅值，p(x)表示振动幅值的概率密度函数.

若，l→∞,m=1，则有脉冲指标If：

式中Xmax为最大绝对幅值,Xr为方根幅值.

峭度指标Kv：

式中β为峭度，Xrms为均方根.

2 试 验

2.1 试验系统

试验系统如图1所示，利用碰摩试块与转轴接触来模拟旋转机械碰摩故障.试验采用存在一定不平衡量的悬臂转子试验台，使其在较低转速下就能发生碰摩现象.转子试验台由基座、轴承、转轴(材料为45#钢)、联轴器、电机以及调速箱等构成；声发射仪器采用北京声华兴业科技有限公司的SDAEA声发射检测仪，传感器型号为SR150A；碰摩试块材料为铸铁HT150.

图1 试验系统示意图

2.2 试验过程

试验转子系统由可调速电机驱动，转速可在0～1500 r/min之间实现无级变速，考虑到试验台的稳定性和安全性，转速控制在600 r/min以内.试验中选取转速为150 r/min，对正常运行和发生碰摩时进行声发射信号采集.最后，利用声发射仪器自带的SDAES信号采集系统回放功能，将数据全部导出并进行K-means聚类分析.

K-means算法中需要先确定聚类的k个类别.k的最佳选择由Davies-Bouldin准则确定，当DB系数达到最小值时聚类个数最佳.现选取k值2～10进行聚类分析，DB系数计算结果对比如图2所示，无碰摩情况下最佳聚类个数为2，有碰摩情况下最佳聚类个数为3.

图2 D&B准则

3 聚类结果的分析与讨论

3.1 聚类中心声发射信号的对比分析

提取无碰摩情况下的聚类中心的声发射信号，其波形图和频域图如图3所示.

图3 无碰摩聚类中心声发射信号波形图和频域图

提取有碰摩情况下的聚类中心的声发射信号，其波形图和频域图如图4所示.

图4 碰摩聚类中心声发射信号波形图和频域图

通过对比分析可知：图3(a)和图4(a)所示均为突发型波形，经分析这种信号都由转子试验台自身缺陷产生的；图3(b)和图4(b)所示两种信号的波形图及频域分布相类似，可以认为两种信号是同一类信号，属于转子正常运行时的声发射信号；通过对比分析可以判断图4(c)所示信号即为包含了转子碰摩所产生的声发射信号.

3.2 信号时频分析

采用Wigner-Ville分布对碰摩信号进一步分析.与短时傅里叶变换和小波变换等线性时频表示相比，二次型时频表示(也称时频分布)更加直观和合理，其中伪Wigner-Ville分布就是常用的一种时频分布，并且能够有效抑制由负频率成分产生的交叉干扰项.

转子未发生碰摩现象时，声发射信号的伪Wigner-Ville分布如图5所示.从图5可知：在频率100 kHz和频率180 kHz附近存在频率分量，说明转子正常运行时声发射信号的频率在100～180 kHz.

图5 正常信号的伪Wigner-Ville分布图

转子发生碰摩现象时，声发射信号的伪Wigner-Ville分布如图6所示.相比图5多了一处峰值，可判断此处峰值是碰摩引起的.由图6可知：在频率180 kHz和频率250 kHz附近存在频率分量，综合正常运行时信号频率主要集中在180 kHz左右，因此，可以判断试验碰摩声发射信号的频率主要集中在250 kHz左右.

图6 碰摩信号的伪Wigner-Ville分布图

4 结 论

选取波形幅值以及脉冲指标、裕度指标、峭度指标3种无量纲指标作为描述波形的特征参数，分别对有、无碰摩两种情况下的声发射检测信号进行k均值聚类分析，得到以下结论：

(1) 所选特征参数优于常规参数，避免了阀值带来的影响，能更加真实地反映波形特征.

(2) 聚类分析能快速有效分类正常、碰摩故障声发射信号，且分类准确率较高.

(3) 通过伪Wigner-Ville时频分析，不仅抑制了交叉项的干扰，而且能更加清楚地观察出转子正常运行时声发射信号和碰摩时声发射信号各自的特征频率.

[1] 赵美云,李力,高虹亮.基于声发射信号的转子碰摩故障诊断方法[J].无损检测,2007,29(6):315-318.

[2] 徐勤鹏,杨志新,曾杨,等.聚类算法在设备故障诊断中的研究与应用[J].微计算机信息,2010,26(12-1):149-150.

[3] Godin N,Huguet S,Gaertner R.Clustering of Acoustic Emission Sgnals Collected During Tensile Tests on Unidirectional Glass/Polyester Composite Using Supervised and Unsupercised Classifiers[J].NDT and E International,2004,37(4):253-264.

[4] 张清华,钱宇,胥布工,等.无量纲指标及人工免疫系统故障诊断技术的应用研究[J].噪声与振动控制,2008(1):89-92.

[5] 张清华,邵龙秋,李红芳,等.基于无量纲指标的旋转机械并发故障诊断技术[J].华中科技大学学报：自然科学版,2009,37(增刊iv):157-159.

[6] 刘伟民,郑爱云,李苏剑,等.模拟退火k均值聚类算法及其应用研究[J].微计算机信息,2008,24(3):182-184.

[7] 逄玉俊,柳明,李元.k均值聚类分析在过程改进中的应用[J].华中科技大学学报：自然科学版,2009,37(增刊iv):245-247.

[8] 杨淑莹.模式识别与智能计算—Matlab技术实现[M].2版.北京：电子工业出版社,2011:247-251.

Feature Extraction of Rub-impact Acoustic Emission Based on Cluster Analysis

JIN Zhi-hao， TANG Fang-li, DAI Li-peng, ZHAO Chang-ming

(Shenyang University of Chemical Technology, Shenyang 110142, China)

The amplitude of acoustic emission(AE) waveform,impulse index,margin index and kurtosis index were selected as parameters for cluster analysis based on the characteristic of AE signal.AE signals of cluster center were extracted in two cases of rotor experiment with rubbing and without rubbing using cluster analysis method.These signals were analyzed and contrasted by pseudo Wigner-ville distribution to obtain characteristic frequency of AE signals with rub fault of rotor.The result shows that the rubbing AE signals are efficiently discriminated by cluster analysis that is a new method for diagnosing rubbing fault.

rub-impact; acoustic emission; cluster analysis; fault diagnosis; Wigner-Ville distribution

2014-09-03

国家重点基础研究发展计划项目(2011CB706504)

金志浩(1964-)，男，浙江东阳人，教授，博士，主要从事声发射检测技术的研究.

2095-2198(2015)04-0342-05

10.3969/j.issn.2095-2198.2015.04.010

TN911.72

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