基于自相关分析的离心泵振动信号的分段方法

吕苗荣　丁　宇　徐清武

(常州大学石油工程学院，江苏 常州　213016)



基于自相关分析的离心泵振动信号的分段方法

吕苗荣丁宇徐清武

(常州大学石油工程学院，江苏 常州213016)

离心泵是石油工程领域重要的设备之一。分析离心泵运行过程的振动信号、提取反映设备运行状态的有用信息是目前的研究热点。以自吸空调泵为试验研究对象，采集不同负载下该泵运行的振动信息，运用小波去噪与自相关性分析进行振动信号的分段处理，并结合分段平均周期图与功率谱估计方法，提取相应特征。研究表明，采用自相关方法可以对离心泵的振动信号进行合理分段，获得完整的周期信号，从而有效防止了信号信息的混叠与缺失，为信号的特征提取、识别提供了便利。

离心泵振动信号小波去噪相关性分析信号分段分段平均周期图功率谱估计特征提取

0　引言

如何从采集到的机械设备振动信号中提取反映机械设备运行状态的信息，是信号处理工作者十分关注的问题。目前常用的方法包括频谱分析、时频分析、小波分析和经验模态分解(empiricalmodedecomposition,EMD)方法等。使用这些方法进行信号处理时，首先要确定信号处理的分帧长度。但到目前为止，尚无统一、通用的处理方法。一般的做法是采用一个比较短的时间段信号或者采用窗函数与能量分段的方法。文献[1]利用信号的周期性，对振动平均信号进行等距分段；文献[2]指出了平稳周期与非平稳周期都存在一定的周期性，但并未给出分段提取旋转机械振动信号周期的方案。

信号分段技术的重要性在多个领域得到了探讨[3-6]。在进行离心泵振动信号处理过程中，存在如何对实测信号进行分段的难题。因此，采用信号去噪处理方法，将干扰信号与有效信号分离，然后利用文献[5]介绍的基元分段方法，实现了对振动信号的有效、快速分段。

1　振动信号测量装置及方法

本次离心泵振动信号测量装置如图1所示。此离心泵的型号为25ZB-30-0.125，功率为125W，扬程为30m，转速为2 860r/min，管径为25mm，电源为220V/50Hz。在离心泵入水口与泵的出水口壳体上分别安装压电式振动传感器1与传感器2，以便测量进水口与出水口处的振动信号。采用AWA6290A六通道声振测量仪，对运行中的离心泵振动信号进行采集。

图1　离心泵振动信号测量装置示意图Fig.1　Schematic diagram of the measurement deviceof centrifugal pump vibration signal

在整个测量过程中，由测量仪提供的声音测量通道进行同步语音记录，以便在后期处理过程中进行比较。在运行过程中，通过改变阀门的大小来调节离心泵工作的负载，同时采集离心泵进出口处的振动信号。

2　信号分段的基本原理

2.1信号预处理

现场采集的振动信号往往夹杂着许多干扰，如图2所示。这些干扰会极大地影响信号的分段处理。

图2　现场采集振动信号图Fig.2　The field acquisition of vibration signal

引用文献[5]、文献[7]、文献[8]所介绍的信号分段方法，并对比实测获得的离心泵振动信号可知：振动自身具有周期特性，初步确定按离心泵旋转一周所需的时间进行信号分段。但由于存在干扰，极大地影响了信号分段工作的顺利进行。为此，需对实测信号进行去噪处理，即从复杂的信号中提取出有效信号。常用的去噪方法包括模极大值去噪、相关性去噪、阈值函数去噪、改进阈值函数去噪等。与其他去噪方法相比，阈值函数去噪[9]估计所得的小波系数同原始信号的一致性较高，重构信号也与原始信号接近。故在此采用阈值函数去噪法。对图2采用阈值函数去噪，可得阀值去噪后的信号如图3所示。

图3　信号去噪与分段实例图Fig.3　The examples of signal de-noising and segmentation

由图3(a)可以看出，阈值函数去噪后的离心泵振动波形呈现出明显的周期特征，利用这种周期性就可以很方便地实现信号的分段处理。为了实现信号的计算机自动分段处理，本文引入了子信号的自相关分段技术。

2.2信号相关性分段方法

对实测离心泵振动信号进行阈值函数去噪处理，并获得如图3(a)所示的具有明显周期特征的振动信号后，可以采用文献[3]介绍的信号自相关方法，对信号进行合理的分段处理。信号自相关性系数的大小可以用式(1)计算：

(1)

采用信号自相关分段方法的关键就是N值的确定，N取相关性系数最大时所对应的数据点数量。因此，分段的结果与信号起始点有关，而且每一段信号所对应的N值会各不相同，往往在一定范围内波动。

3　信号处理流程与结果分析

上述研究表明，离心泵振动信号可以按照自身的振动周期进行合理分段。本试验泵的额定转速为2 860 r/min，对应的周期为0.021 s，本次试验的采样率为10 kHz，对应一周期的信号采样点数量是210个。随着离心泵运行工况的不断变化，以及环境干扰的影响，离心泵周期和相应的分段采样点数量也会发生波动，但这种波动不会太大。本文在进行信号分段处理的过程中，为了提高处理的效率，将波动范围设定在160～270点之间。

以图3(a)为例，对去噪后的信号进行分段处理的结果如图3(b)所示。其中的每条垂线就是分段点位置，对应每个分段点的位置及时间参见表1。

表1　分段点数值Tab.1　Numeric values of segmented points

由表1可见，分段信号的长度在210点上下波动。同理，在阀门开度分别为全开与有气泡侵入等工况下，振动信号的分段处理实例如图4所示。

图4　信号分段处理实例图Fig.4　Examples of signal segmentation processing

从图4(a)可以看出，在离心泵工况稳定的情况下，振动信号的周期仍然很稳定。图4(b)是气侵振动信号去噪后的结果，振动的周期特征依然十分明显，利用这些分段位置对原信号进行分段，得到图4(c)所示的结果。显然，采用阈值函数去噪法减小了信号的分段处理的难度。以上试验为后期的分段平均周期图法计算与功率谱估计提供了方便。

4　信号分段在特征提取中的应用

通过对信号进行合理的分段处理，可以排除分段不当、信号混叠导致的干扰，突出信号自身的变化特征，为后续信号分析、特征提取和识别处理创造条件。可以对分段后信号或功率谱等进行估计[10]，估计公式(2)如下：

(2)

因为信号已经按其自身周期进行分解，所以运用估计时取T为分段后周期的周期长度，计算出均值x。通过改进周期长度，可得到更为精确的估计特征值。在基元分段的基础上进行了功率谱估计，取一实测信

号，对其进行固定周期分段，取其连续的前五段进行周期图法功率谱估计，得到功率谱1。对同一信号进行基元分段，得到多段信号，取连续的前五段信号，运用周期图法功率谱估计得到功率谱2。比较2个功率谱可知，固定周期分段的功率谱能量量程变化范围大、可比性差，而运用本文的分段方法自动分段后的功率谱估计相似性高。对比表明，按本文方法分段后的信号更具代表性，当同一周期的运行状态发生变化时，其很容易区分出状态信息。

5　结束语

在进行去噪处理后，再运用自相关性对信号进行分段，具有很好的分段效果，尤其对周期性信号或类周期信号效果更明显。在实际工程运行中，大多数信号都是周期或类周期性的，这种方法可以快速地对信号进行分段处理，并且能节省很多后期信号运算特征识别的时间，实用性强。

[1] 陈进，廖明夫，陈刚.信号周期分段处理法诊断单级传动齿轮副故障[J].航空动力学报，2006，21(4)：727-731.

[2] 许红斌.基于旋转机械振动信号时频研究[J].中国新技术新品，2015(24):114-115.

[3] 王茜，吕苗荣.钻井泵振动信号的分离与特征提取的研究[J].石油机械，2010，38(3):54-56.

[4] 韦哲，韩阳，李战明,等.基于多尺度特征波形的心音分段方法[J].中国医学装备，2011，8(11)：1-4.

[5] 吕苗荣，古德生，彭振斌.语音信号基本处理单元的选择与应用[C]//第十二届全国青年通信学术会议论文集.北京,2007：736-743.

[6] AZAMI H,HASSANPOUR H,ESCUDERO J,et al.An intelligent approach for variable size segmentation of non-stationary signals[J].Journal of Advanced Research.2015(6),687-698.

[7] 吕苗荣，徐清武,金瑞.利用齿轮传动系统振动信号时域参数预测系统工况的研究[J].石油化工设备技，2015,36(3)：44-49.

[8] 吕苗荣，周琳，王丽等．石油工程准周期性振动信号的新处理方法[J]．石油钻探技术，2009,37(5)：89-92

[9] 戎舟，徐蕾.小波阈值去噪及其在labview中实现[J].仪器仪表装置，2005(1)：15-17.

[10]王凤瑛，张丽丽.功率谱估计及其MATLAB仿真[J].测控自动化,2006,22(11):287-289.

SegmentationMethodBasedonAutocorrelationAnalysisforVibrationSignalsofCentrifugalPump

Centrifugalpumpisoneoftheimportantequipmentinpetroleumengineering.Analyzingthevibrationsignalsduringpumpoperationandextractingusefulinformationreflectingoperationstatusofequipmentarecurrentresearchhotspot.Withtheself-primingairconditioningpumpastheexperimentalresearchobject,thevibrationinformationofthispumpunderdifferentloadiscollected,andthevibrationsignalsaresegmentedbyadoptingwaveletde-noisingandautocorrelationanalysis.Inaddition,thecorrespondingfeaturesareextractedwiththemethodcombiningsegmentedaverageperiodogramandestimationofpowerspectrum.Thestudiesshowthattheautocorrelationmethodcanreasonablysegmentthevibrationsignalsofthecentrifugalpumptoobtaincompleteperiodicsignal,effectivelypreventthealiasingandlackofinformationsignal,aswellasprovideconvenienceforfeatureextractionandrecognitionofsignals.

CentrifugalpumpVibrationsignalWaveletde-noisingCorrelationanalysisSignalsegmentationSegmentedaverageperiodogramPowerspectrumestimationFeatureextraction

吕苗荣(1964—)，男，2003年毕业于中南大学采矿工程专业，获博士学位，教授；主要从事信号信息处理与石油工程信息资源开发利用的研究。

TH311;TP206+.3

A

修改稿收到日期：2016-04-02