基于二阶盲辨识的双跨转子故障信号分离研究

苗 锋， 赵荣珍

（1.兰州理工大学机电工程学院数字制造技术与应用省部共建教育部重点实验室，甘肃 兰州 730050；2.洛阳师范学院物理与电子信息学院，河南 洛阳 471022）

基于二阶盲辨识的双跨转子故障信号分离研究

苗 锋1，2， 赵荣珍1

（1.兰州理工大学机电工程学院数字制造技术与应用省部共建教育部重点实验室，甘肃 兰州 730050；2.洛阳师范学院物理与电子信息学院，河南 洛阳 471022）

将盲分离理论应用于消噪处理，其关键是分离噪声，因此在分离噪声时不损失有效信号，为消噪处理提供了一种新方法。提出了一种基于二阶盲辨识的去除干扰的自提取方法，在原有的自提取算法中引入了梯度变化率的概念，有效降低了噪声。通过仿真和对实际转子振动数据的处理表明，这种算法有效地遏制了噪声，提高采样数据的准确性。

计量学；盲源分离；转子；故障信号

1　引 言

噪声环境下的机械故障特征提取一直是一个复杂的问题。在未知噪声的环境下，若忽略噪声的影响，往往很难提取出有效的故障特征。因此，在基于盲分离理论的机械故障诊断中必须考虑噪声的影响。

在转子振动信号分析中为确保诊断结果的准确性，通常先消噪再进行机械故障的特征提取与分析。一般的消噪方法都以牺牲部分有效信号为代价，并且必须满足一定的信噪比时才能有效。文献［1～5］分别采用小波变换、小波包、小波滤波、自相关与盲分离方法对振动信号进行了消噪与分离，然后对分离信号进行故障特征提取。文献［6，7］对分离前后都进行了消噪处理，并进行了仿真和实验研究。这种在机械故障源分离中采用消噪预处理的方法虽然取得了一定成效，但也存在不足，因为不同工况噪声是不同的，选用不同的消噪方法，会得出不同的分离结果。

针对此不足，本文将盲分离理论应用于消噪处理，提出一种基于二阶盲辨识的分离噪声的方法，该方法引入了梯度变化率的概念。通过仿真和对实际转子振动数据的分析，这种算法能够有效遏制噪声，提高转子故障特征提取的准确性。

2　信号模型

盲源分离问题是指在不知道源信号和传输通道的参数的情况下，仅由观测信号来恢复出各个独立成分的过程，其混合模型表示为［8，9］：

本文中，除非有其它说明都做如下假设：

（1）混合矩阵H∈Rm×n列满秩；

（2）源信号是时空域不相关，且时域相关的零均值随机信号；

（3）源信号在方差时变下，是二阶非平稳，或是平稳信号；

（4）源信号和噪声都独立，可以是空域有色，时域白色，即

式中，δpo为Kronecker δ函数，Rn为任意m×m阶矩阵。

3　基于二阶盲辨识的算法

在上述假设情况下，这里采用观测信号向量x（k）对非零时延p的相关函数矩阵能否满足

二阶盲辨识算法（传感器数大于源信号数）步骤如下：

（1）估计传感器信号的相关矩阵为

（5）时延p的对角矩阵∑x对应的奇异值是否存在差异。如果不存在明显差异，就选择不同时延p，并返回第（3）步。如果各奇异值存在明显差异，同时相互间距比较远，那么估计混合矩阵为

4　仿真研究与分析

4.1评价准则

为了对信号分离效果进行有效评估，这里采用相似系数ξij作为分离信号和源信号间差异性的评价指标，相似系数定义为：

式中，当yi=csj，c为常数时，ξij=1，即分离信号与源信号间仅存在幅度上差异，频谱特征没有变化；当分离信号与源信号相互独立时，ξij=0。也是说，如果相似系数矩阵每行和每列有且仅有一个元素接近于1，其余元素都接近于0，那么可认为算法的分离效果比较理想。

4.2仿真实验

为了有效验证本文所提方法，首先进行仿真验证；依照已知的旋转机械振动信号模型构造仿真源，构造仿真源为：

s3：随机噪声

采样频率fs=1 000 Hz，采样长度256点，混叠矩阵

源信号如图1所示，H生成的混合信号如图2所示。

图1　源信号

图2　混叠后信号

图3　分离后信号

从图2的混合信号中很难判别观测信号的特征。从图3可以看出，分离后的信号与源信号基本一致，仅在幅值上存在不一致，这正是由于盲信号分离时存在幅值与顺序的不一致性，同时随机噪声信号得到很好的分离。从表1可以看出，分离信号与源信号的相似系数最大值均为1，相似程度接近100%，达到了很好的分离效果。

表1　3个源信号的相似系数

5　实验研究

为了验证基于二阶盲辨识在双转子机械故障信号分离方面的应用性，本文运用该算法对真实的双跨转子耦合故障振动信号进行了实验分析。实验采样频率为5 000 Hz，采样点数为5120，转速为3 200 r/min。当转子碰摩故障和不平衡故障同时存在时，5个传感器信号如图4所示，通过二阶盲辨识分离后的时域信号如图5所示。从观测信号和分离信号的时域波形很难判定转子的具体故障，为直观地对分离前后双跨转子复杂振动特征做比较，对分离后数据信号进行了频谱分析，图6为分离信号的频谱图。

由图5很难辨认出故障的特征。由图6可知，在自上而下的第1、2图中，可以看出，50 Hz的频率凸显，其它频率被遏制，可以判定该信号为工频信号；在第3图中除基频的频谱峰值非常明显，2×、3×、4×、5×也有较小峰值存在，表现为不平衡的分频特征；在第4图中除了2倍频有较大峰值以外，3×、4×也有较小峰值，可以认为是表现出了局部碰摩特征；从第5图可知，信号在时域和频域上表现出随机性，可以判断为噪声信号。

图4　转子存在多种故障的时域波形

图5　二阶盲辨识分解信号

图6　二阶盲辨识分解信号的FFT

通过实验验证了基于二阶盲辨识的盲分离算法，不仅能够有效分离出转子故障的各种特征，而且能够有效分离噪声信号。

6　结 论

在基于盲分离理论的机械故障特征提取中，噪声的影响一直是一个未解决的问题。由于机械工况情况的复杂性，使得机械故障的分离很困难。本文将盲分离理论应用于消噪处理，其关键是分离噪声而非消除噪声，因此在分离噪声时不丢失有效信号。仿真研究表明，该算法很好地分离出随机噪声，达到了很好的分离结果。最后将提出的方法应用于双跨转子的故障特征提取中，实测结果也验证了本文提出方法的有效性。本文的研究为噪声环境的转子故障特征提取提供了一种有效方法。

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Separation of Two-span Rotor Fault Signal Based on Second-order Statistics Blind Identification

MIAO Feng1，2， ZHAO Rong-zhen1
（1.Key Laboratory of Digital Manufacturing Technology and Application，The Ministry of Education，Lanzhou University of Technology，Lanzhou，Gansu 730050，China；2.Luoyang Normal University，College of Physics and Electronic Information Luoyang，Luoyang，Henan 471022，China）

A algorithm of blind source separation is proposed based on the second-order statictics.The method focuses on noise separation rather than noise removal.So there are no harms to effective signals.This idea might provide a new way for noise reduction.The algorithm of blind source separation based on the second-order statistics blind identification is applied to seismic data.The results show that the algorithm is effect，noises are separated and re-moved，and accurate is improved.

metrology；blind source separation；rotor；fault signal

TB936

A

1000-1158（2015）05-0546-04

10.3969/j.issn.1000-1158.2015.05.21

2013-11-25；

2014-10-16

国家自然科学基金（50875118，51165019）；教育部博士学科点专项科研基金（20136201110004）

苗锋（1984-），男，河南沈丘人，兰州理工大学在读博士生，主要研究方向为机械系统动态信号处理、计量测试技术。Miaofeng3699@163.com