船用空压机气阀监测诊断系统研究

胡甫才，丁怀志，周赛洪，林彦彬，郭蕴华

（1.高性能船舶技术教育部重点实验室（武汉理工大学），武汉430063；2.武汉理工大学能源与动力工程学院，武汉430063）

船用空压机气阀监测诊断系统研究

胡甫才1，2，丁怀志1，2，周赛洪1，2，林彦彬1，2，郭蕴华1，2

（1.高性能船舶技术教育部重点实验室（武汉理工大学），武汉430063；2.武汉理工大学能源与动力工程学院，武汉430063）

气阀是空压机中关键的零部件，对其磨损故障进行监测诊断研究具有重要的工程意义。文章采用希尔伯特-黄变换（HHT）得到CZ60-30船用往复式空气压缸盖表面振动信号的时频谱图，并从中提取标准差、峭度、不变矩等时频特征参数，用支持向量机（SVM）实现故障的识别，并基于LabVIEW虚拟仪器软件开发了船用空压机气阀磨损智能监测诊断系统。结果表明：通过时频联合分析判断气阀故障正确率可达到96.97%。

空压机；气阀；监测诊断；HHT；SVM

0 引 言

空气压缩机是船舶上的重要设备之一，主机启动、货仓扫舱、鸣笛等都需要使用压缩空气。在军舰上，压缩空气更是担负着武器系统的发射，潜艇浮力系统的操纵等关键用途。排气阀是船用空压机整个系统中最薄弱，可靠性最低的部件，在反复的落座冲击和摩擦过程中容易造成磨损和开裂，影响压缩空气的正常供给。往复式空压机的激励源较多、结构复杂、振动信号存在较强的非平稳性，其时间信息是十分重要的。传统的频谱分析方法无法提供时间信息。而在旋转机械故障诊断领域较为常用的小波分析方法往往是以小波能量作为诊断特征[1]，本质上仍然是一种全局诊断。HHT（Hilbert-Huang Transform）分析方法分辨率高，能精确地刻画出振动信号的时频分布，对于非线性信号的分析，HHT分析方法比小波分解结果更准确，谱图分辨率高[2]。本文采用HHT方法分析空压机缸盖振动信号，并提出了时频联合的特征参数。并开发了气阀故障诊断平台，诊断结果证明了该方法的有效性。

1 研究对象和试验平台

1.1 研究对象

研究对象为船用空压机气阀，如图1所示。内外阀片在保持架限制下，当缸内压力超出背压时开启，在弹簧的作用下落下。空压机运行过程中阀片会受到反复的冲击和摩擦，阀片的密封部分出现磨损，导致气阀漏气，造成空压机的排气量和输出压力降低。

1.2 试验平台

试验平台是一台CZ60-30单缸往复式船用空压机，其主要技术参数为：吸入状态排气量1 m3/min，一级排气背压为0.5-0.65 MPa，二级排气背压为3 MPa。由一台电动机驱动，曲轴转速为750 r/min，轴功率15 kW。试验过程是在空压机正常运行状态下，将内外阀片进行打磨以模拟气阀磨损故障。测量背压从0.2 MPa到1.6 MPa的缸盖振动信号以及活塞上止点信号。测试系统如图2所示。

图1 空压机气阀结构Fig.1 Structure of air compressor valve

图2 测试系统Fig.2 Testing system

缸盖测点所用传感器为加速度传感器，灵敏度100 mv/g。在电机自由端安装一个光电编码器以测量上止点位置。两个传感器与LMS公司SCADASⅢ采集前端相连。采样频率统一设定为16 kHz，单次采样时间为2 s。SCADAS采集相应的信号和进行信号处理（如抗混叠滤波，A/D转换等），所测信号通过电缆与电脑完成数据保存。

2 信号的HHT分析

由于传统的功率谱分析方法是基于采样信号在整个采样时间内的傅里叶变换，因此得到的频谱是整个采样时间内所有时刻频谱的累积效果。而对于空压机气阀故障，往往体现在气阀开启瞬间的细微差别。采用传统频谱分析可能将体现故障的关键信息淹没在其它无关频率分量以及背景噪声中了。因此将采样信号按照周期截断，对于每个周期的信号进行时频分析，寻找诊断依据。

2.1 信号的EMD分解

Hilbert-Huang变换[3]的核心是经验模态分解（EMD），将时域信号分解为若干个无频率叠加的内禀模态函数（IMF）之和。EMD方法在算法上实际上是一系列的“筛分”过程，将信号按照特征尺度从小到大分离出若干个IMF分量，消除模态波形的叠加，使波形轮廓对称。EMD方法由于其优异的自适应性，在非线性降噪领域已经得到应用[4]。通过对采集信号按周期截断后进行EMD分解，结果如图3所示。

从结果来看，一个周期的气阀振动信号分解为12个IMF分量，其中前4个IMF分量振幅较大，并且完整地体现了时域信号的形态。后面的6个IMF分量振幅很小，主要是一些低频的缓变量。这也说明了测试系统工作稳定，没有出现明显零漂等问题。

2.2 信号的HHT谱图

将时域信号x（ t）分解为n个IMF分量ci（t）和残余量rn（t）之和，这主要是令瞬时频率的概念具有实际的物理意义[5]。对于每一个IMF分量ci（t）有幅值和相位：

图3 振动信号EMD分解结果Fig.3 EMD decomposition of vibration signal

图4 在1 MPa背压下不同周期的正常和故障状态的时频谱图Fig.4 Time-frequency Spectrum of Valve in different period on 1 MPa

其中：RP为取实部，n为IMF分量个数。

根据以上算法，可以得到气阀在1MPa背压下一个周期的正常和故障时频谱图如图4所示。

比较相同周期下正常和故障的谱图可以看出：正常状态下谱图的幅值较大（0～25 g），且能量较为集中，主要分布在一个周期的后四分之一。而故障状态下谱图幅值较小（0～15 g），且能量较为分散，周期的前四分之一的能量比重增加。分析认为这主要是由于气阀在磨损后存在漏气现象，使得阀片在未达到启阀压力的情况下就有气体泄出，引起阀片振动。另一方面由于气体的泄露导致在启阀压力下启阀受到的冲击变小，使得振幅较小。

比较相同状态下不同周期的谱图可以看出：即便是在相同的状态和背压下，不同周期的气阀振动信号也存在一定差异，这样的差异主要是体现在一些大峰值的出现位置和幅度上。这也说明了气阀的振动存在较大的非平稳性，用全局分析的功率谱方法无法体现这样的差异。得到了瞬时频率的概念和计算方法即可构造Hilbert谱[6]：

3 谱图特征参数的提取

3.1 谱图的灰度化

为了便于故障特征的识别和参数的计算，将时频谱图量化为256级的灰度图。量化公式为：

其中：G（ i,j）代表量化之后的像素点灰度值，H（ i,j）为时频矩阵中点（I,j）的幅值。Max表示取最大值，round为就近取整。

1 MPa背压下经过量化后的灰度图如图5所示。

从图5可知，相对于故障谱图的灰度图，正常情况下的灰度图画面较为纯净，深色点较为集中，这说明正常情况下阀片振动的能量较为集中，与实际情况相符。

3.2 特征参数提取

在得到时频谱图的灰度矩阵后提取以下特征参数作为故障诊断的依据。

3.2.1 标准差

图5 灰度化的时频谱图Fig.5 Time-frequency spectrum of gray level

3.2.2 峭度

3.2.3 谱图的不变矩

若将灰度图像看成是二维的联合分布函数，那么可以采用矩来描述像素点的分布情况[7]，二维函数f（ x,y）的p+q阶原点矩定义为：

定义为：

归一化的中心矩满足平移不变性和尺度不变性。用一组不变矩可以建立谱图特征[8]，定义为：

由于不变矩具有唯一性，与图像是一一对应的，且具有平移和旋转的不变性，被应用于图像识别[9]和故障诊断[10]领域，并取得了良好的效果。

4 基于SVM的故障诊断和基于LabVIEW的诊断系统开发

4.1 谱图的特征参数

用以上方法提取出的故障特征参数如表1所示。

表1 谱图的特征参数Tab.1 Parameters of time-frequency spectrum

试验测取10组背压下20组数据。每次采样共25个周期。将采样信号按照周期截断后得到500个周期，分别计算特征参数用于故障诊断。

4.2 基于SVM的故障识别

SVM全称是支持向量机（Support Vector Machine），在机械故障诊断、样本分类、线性回归预测方面得到广泛应用。利用SVM进行样本的分类需要选择合适的SVM类型和核函数。SVM类型采用CSVM，使用RBF核函数，将500组数据随机分为100组作为训练样本，400组作为预测样本。对样本执行训练算法最后得到训练函数，对100组训练样本进行分类，结果为：分类正确率为96.97%，支持向量个数为44个。

4.3 基于LabVIEW的诊断系统开发

基于以上的方法和流程开发了LabVIEW平台的空压机气阀故障诊断系统，系统包括信号采集、时域分析、功率谱分析和时频分析四个模块，可以实现气阀从采集到分析的流程。时频分析模块如图6所示。

主要的程序都是用MATLAB来实现，包括EMD分解，HHT谱图灰度矩阵计算，特征参数计算以及SVM故障分类。然后在LabVIEW中通过MATLAB Script来实现混合编程。经过实际使用诊断效果良好。

图6 时频联合分析界面Fig.6 Interface of time-frequency analysis

5 结 论

通过上述分析，结论如下：

（1）通过对谱图的分析显示，即便相同情况下，各周期的时频谱图在幅值方面也存在较大差异，说明了空压机气阀振动信号的强非平稳性。在故障诊断时需要纳入考虑。

（2）从空压机实际谱图来看：HHT谱图的能量表示精确，分辨率高，准确地表示出正常信号能量集中且峰值大，故障信号能量分散且峰值小的特点。因此，在往复式机械故障诊断方面，HHT方法能够准确区分不同状态下振动信号的时频特征，可以作为判断机械运行状态的有效手段。

（3）谱图的特征提取是故障识别准确的关键，本文采取了统计特征和形态特征相结合的方式。使用时频标准差和峭度表达谱图的幅值统计特征，使用七个不变矩表达谱图幅值分布的形态特征。从诊断结果来看：在较强的非平稳的情况下，使用这种“数形结合”的方式仍然可以准确区分故障谱图。可以为空压机气阀故障特征提取方案提供参考。

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Monitoring&diagnosing system of marine air compressor valves

HU Fu-cai1,2,DING Huai-zhi1,2,ZHOU Sai-hong1,2,LIN Yan-bin1,2,GUO Yun-hua1,2
(1.Key Laboratory of High Performance Ship Technology(Wuhan University of Technology), Ministry of Education,Wuhan 430063,China;2.School of Energy and Power Engineering, Wuhan University of Technology,Wuhan 430063,China)

Valves are the key components of air compressor.It is of important significance to study diagnose technique of valve wear fault.In this paper,Hilbert-Huang transform(HHT)was applied to acquire the time-frequency spectrum of vibration signal on a marine reciprocating compressor CZ60-30.Standard deviation,kurtosis,invariant moments were chose to be the diagnosis parameters to identify the wear fault with support vector machine(SVM).Diagnose system were developed on LabVIEW software.The result indicated that diagnosis accuracy attained 96.97%with time-frequency analysis.

air compressor;valves;monitoring&diagnosing;HHT;SVM

U664.5+1

：A

10.3969/j.issn.1007-7294.2016.10.014

1007-7294（2016）10-1338-07

2016-06-31

国家纵向项目：高技术船舶专项（20121g0023）

胡甫才（1973-），男，副教授，硕士生导师，E-mail:hufucai8@163.com；丁怀志（1990-），男，硕士研究生。