基于多点噪声分析的离心泵早期汽蚀故障诊断

周云龙， 吕远征

(1. 东北电力大学 能源与动力工程学院，吉林 吉林 132012；2. 东北电力大学 自动化工程学院，吉林 吉林 132012)

基于多点噪声分析的离心泵早期汽蚀故障诊断

周云龙1， 吕远征2

(1. 东北电力大学 能源与动力工程学院，吉林 吉林 132012；2. 东北电力大学 自动化工程学院，吉林 吉林 132012)

提出了一种多点噪声分析法研究汽蚀故障下的离心泵噪声，总结其规律并应用到故障诊断中。将多个单指向性麦克风附着于泵体的不同部位采集信号，通过多种矩阵的奇异值分解提取高品质的水动力噪声，根据Lighthill声学理论，水动力噪声详细的反映着测点处的流场变化。为加快计算速度、降低内存，利用二代小波提取各点噪声能量谱，并将所有测点的敏感频带共同组成特征向量以训练BP神经网络。经诊断测试，多点噪声法快速、稳定且诊断成功率达到93.5%，证明比传统噪声诊断法更适合工业用途。

离心泵；汽蚀；水动力噪声；SVD 二代小波

离心泵广泛应用于化工、能源领域，然而频繁发生的汽蚀故障会使离心泵会产生异常的泵体振动、进出口压力脉动以及噪声[1-2]，对泵的各项性能指标产生负面影响，汽蚀发展至晚期甚至会大幅降低泵的使用寿命，严重制约着安全生产，并且造成极大的资源浪费[3]。因此，我们必须准确的诊断出初期汽蚀，以及时采取措施降低损失。

1 实验设备

1.1 实验设备

本文采用的汽蚀模拟系统见图1。

1-水环式真空泵；2-承压罐；3-真空表；4-涡轮流量变送器；5-出口压力变送器；6-入口表压变送器；7-离心泵图1 汽蚀模拟系统Fig.1 Cavitations simulation system

本次实验选用ISW40-100a型卧式离心泵，额定扬程H=10 m，额定流量Q=5.6 m3·h-1，额定转速n=2 900 r·min-1，单级封闭式叶轮，设置5片叶片。离心泵由变频器供电，设定工频f=50 Hz。分别在离心泵入口、蜗壳、出口以及泵体外侧20 cm处安装单指向性音频传感器，使用隔音棉包裹传感器外壁以避免环境噪声影响，采样频率fs=1 600 Hz，测点安装见图2。

1-监听泵出口噪声；2-监听蜗壳蜗舌处噪声；3-监听近场及背景噪声；4-监听离心泵入口处噪声图2 离心泵及测点Fig.2 Centrifugal pump and measuring points

1.2 离心泵的汽蚀性能标定

为了使离心泵更容易产生汽蚀[12]和方便后续计算，设定转速n=2 900 r/min，流量Qt=1.3Q。在25 ℃的标准大气压下，实际扬程为Ht=9.01 m，经过实验标定，得到其他入口表压与实际扬程关系见图3。

图3 离心泵性能Fig.3 Performance curve of centrifugal pump

从图3可知，随着入口表压的减小，扬程先保持不变，随后微微上升并在-30 kPa时达到最大值，最后在-35 kPa附近骤然降低，当入口表压<-51.4 kPa后，离心泵已经无法正常工作。在三角形标志处，实际扬程已经下降3%，按照工程上规定，此处为临界汽蚀余量[13]。

汽蚀故障也会使噪声信号的峰值产生一定的改变，以蜗壳蜗舌测点的噪声为例，如图4所示。

图4 噪声峰值曲线Fig.4 The curve of noise peaks

从图4可知，噪声峰值在入口表压为-38 kPa时达到最大值，设此时的峰值A为100%，当入口表压为-44.6 kPa时，噪声峰值A降到最低，约为76%。

2 信号处理

2.1 信号的去噪

以入口表压为-15 kPa时为例，在蜗壳蜗舌上采集到的音频信号为S(t)，由图4可知，其峰值A为85%左右。S(t)的具体时域、频域信息见图5所示。

图5 原信号Fig.5 Original signal

2.1.1 构造截断阵去除交流噪声

由于测点在电机、变频器等强电磁干扰下工作，在图4中可以明显观察到交流噪声主要集中在50 Hz、100 Hz频率上，但是它与水动力噪声及其诱导结构噪声并不相关，故利用截断阵奇异值分解将其剔除。

将长度N的信号S(t)构造成K×p维的截断阵，此矩阵包含S(t)全部信息,故标记为Ps：

(1)

式中：K≥2；p≥2，且p为N/k的商值取整。由奇异值分解的定义可知，Ps=UpQVpH。那么Ps也可以改写成由一维列向量叠加的形式

(2)

显然，S(t)可视为K个互不相关信号的线性叠加，K的具体取值通过分析S(t)的奇异值曲线得出，如图6所示。

图6 奇异值曲线Fig.6 The curve of singular values

经过分析，K=4时就足以分离出交流噪声，对应δ1的第一层信号如图7所示。

图7 提取出的交流噪声Fig.7 Extracted AC noise

将δ1置零后重构信号的时域、频域信息如图8所示。

图8 去噪后信号Fig.8 Denoised signal

2.1.2 构造Hankel阵去除扰动信号

扰动信号I(t)包含大量低频分量，模态复杂且能量较高，在图8中可以明显观察到I(t)已经严重影响信号品质。在多次试验中发现，泵入口处的I(t)几乎可以忽略不计，而测点越靠近出口幅值越大，显然是由泵出口的高压工质激励管道引起。

将S(t)构造为Hankel阵可有效提取非平稳的复杂信号。对于长度为N一维信号S(t)=[s(1)，s(2)，s(3)，…，s(N)]，可构造其Hankel矩阵，此矩阵包含S(t)全部信息，故标记为Hs

(3)

式中, 1

S(t)本质上是扰动噪声与真实信号的叠加，即：S(t)=I(t)+Sr(t)，那么Hs可进一步表示为

(4)

当k取16时，δ3对应分量可以清晰的反映出I(t)，奇异谱及I(t)时域信号如图9所示。

(a) 奇异值曲线

(b) 干扰信号图9 k取16时的信号Fig.9 The signals when k is 16

除I(t)外，δ14,δ15,δ16值极小，代表其信号分量信息量小且能量分散，将以上所有分量置零后，得到信号Sr(t)的时域、频域信息如图10所示。

图10 去噪后信号Fig.10 Denoised signal

2.2 构造特征向量

本文使用二代小波包提取信号能量谱，在保证小波包变换良好的时频分辨率的同时，降低内存，提高计算速度[16]，以满足工业使用要求。

提升小波分解算法主要由三部分构成。

(1)分裂，将Sr(t)截取成长度为N′=2j的信号Pj(t)，再把它分解成奇数样本序列(oj)和偶数样本序列(ej)。

(2)对偶提升，利用ej预测oj，其预测误差为细节信号，其公式为

Dj+1=oj-K(ej)

(5)

式中，K(·)为预测器，此过程可逆，如果预测器确定，可根据Dj+1与ej完全重构原信号Pj(t)。

(3)提升，根据Dj+1对ej进行修正，得到的Pj+1拥有Pj(t)的部分整体性质，可视为对原信号的平滑处理，且只包含Sj(t)的低频成分。修正过程为

Pj+1=ej+U(Dj+1)

(6)

式中，U(·)为更新器，此过程同样可逆，若U(·)确定，根据Pj+1和Dj+1完全可以重构提升前的ej。db4小波在频谱泄露和分辨率方面具有一定的优越性[17]，所以利用db4小波包的提升格式求取Pj(t)能量谱，如图11所示。

图11 二代小波包能量谱Fig.11 Energy spectrum of the second generation wavelet packet

设Pj(t)总能量为100%，则1～8频段的能量分配则构成了Pj(t)的能量谱。在随后的实验中，调整入口表压从0 kPa向-30 kPa减小，每降低5 kPa收集一组噪声数据，从-30 kPa降低到-50 kPa过程中，每下降2 kPa采集一组噪声数据，每组数据均包含四个测点，每个点采集30段，每段时长1 s。

将所有的信号利用上述方法去噪后提取能量谱，可整理出各部位各频段所占能量百分比(E)随入口表压变化的曲线，如图12所示。

图12 各位置噪声能量谱Fig.12 The energy spectrum of noise at each position

显然，除了包含传统BPF/2频率分量的低频带对入口汽蚀故障敏感外，也存在其他响应良好的频带，不同部位的噪声信号的敏感频带也不尽相同。利用这些特点可以大大增加对流场信息描述的完备性。从对数据压缩、提高计算速度的角度上考虑，只需每个测点选取部分敏感频带构成特征向量。本文选择入口管段处的2频段、4频段、6频段，蜗壳蜗舌处的1频段、2频段、3频段，出口处的1频段、2频段、3频段、4频段以及外场远点处的2频段、4频段、5频段构成1×13维的特征向量。

3 诊断测试

3.1 优化BP神经网络算法

BP神经网络具有良好的非线性输入输出能力以及联想功能，广泛应用于故障诊断领域。标准BP网络的误差曲面多极小点特点，很容易使训练陷入局部极小，一定程度上影响精度与收敛速度。LM(Levenberg-Marquardt)算法可以有效的提高网络性能，LM算法使目标函数在接近最优点时，极值点附近的特性近似二次性，以提高寻找最优点的收敛过程[18]。优化网络节点权值时自适应调整梯度下降方法，其调整公式为

ΔW=-(JTJ+μE)-1JTα

(7)

式中：α为误差向量；E为单位矩阵；J为误差对权值微分的雅可比矩阵；μ为标量。

如果μ较大，LM算法接近于梯度下降法，而当μ=0时，LM算法则变为高斯-牛顿法，这样就很好的改善了收敛速度和泛化能力。

对优化后的BP神经网络进行参数设置：输入层、隐层、输出层神经元数分别为13，19，3。通过多次测试与比对，输入层到隐层的传递函数选择logsig()、隐层到输出层选择logsig()时的综合性能较好。训练的期望误差为1×10-4，最大训练步数设置为5 000。

选取上一章节中1×10维的特征向量的一部分作为训练样本对LM-BP神经网络进行训练：入口表压>-32 kPa时的正常工况下扬程几乎无下降，这一区间共160个特征向量，其对应的输出为[1,0,0]；当入口表压在-32～-44 kPa时扬程下降4%，属于早期汽蚀，它的特征向量共120个，对应输出为[0,1,0]；入口表压<-44 kPa后，汽蚀故障已经发展至后期，扬程迅速下降5%直至离心泵无法工作，此区间共60个特征向量，对应输出为[0,0,1]。部分特征向量及对应的期望输出如表1所示。

表1 部分特征向量及对应期望输出

3.2 诊断测试

当网络的测试样本如表1时，实际输出如表2所示。

表2 实际输出

将剩余170个特征向量输入神经网络进行诊断测试，正确率为93.5%，在诊断错误的11个样本中，6个严重汽蚀信号无法识别，造成这种现象的原因可能是严重汽蚀状态时，离心泵内流场极度不稳定，在大量离散噪声与结构异常振动噪声的干扰下，奇异值分解不能有效提取水动力噪声，但是检测早期汽蚀的目的已经达到。若使用单独测点信号构成特征样本：利用入口处噪声信号正确率达到84.1%，略逊于传统的水听器监测方式但是诊断速度更快；只利用出口处噪声进行识别时正确率为80%，正常工况和早期汽蚀分界处存在大量误判；其余测点正确率均勉强达到50%。

4 结 论

(1)本文提出了一种研究离心泵噪声的多点噪声分析法，与传统的水听器相比，不限制测点位置和数量，安置简单，对泵内流场信息的收集更加全面。

(2)利用原信号构造不同的矩阵进行奇异值分解，去除不同原因及类型的无关噪声，极大的提高信号品质。

(3)使用二代小波包分解构造合理的特征向量，进而训练优化的BP神经网络，经测试诊断，正确率与运算速度均达到工业要求。

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Incipient cavitations fault diagnosis for a centrifugal pump based on multi-position noise analysis

ZHOU Yunlong1，LÜ Yuanzheng2

(1. School of Energy Rescource and Mechanical Engineering, Northeast Electric Power University, Jilin 132012, China; 2. School of Automatic Engineering, Northeast Electric Power University, Jilin 132012, China)

Here, an analysis method of multi-position noise was proposed for studying a centrifugal pump’s noise when cavitations occurs to summarize its law and to apply this law in its incipient cavitations fault diagnosis. Several single directional microphones were attached to different positions of the pump, the high quality hydrodynamic noise was extracted by constructing several matrices and their singular value decomposition. According to Lighthill acoustics theory, the hydrodynamic noise reflects changes of the flow field near the placed microphones. In order to speed up the calculation and reduce the memory, energy spectra of all positions of hydrodynamic noise were extracted with the second generation wavelet transformation, then the feature vectors were constructed with the sensitive frequency bands of all measured points to train a BP artificial neural network. The diagnosis results showed that the success rate of the multi-position noise analysis method is 93.5%, and it is fast and stable, it is more suitable for industrial application than the traditional noise diagnosis method be.

centrifugal pump；cavitations；hydrodynamic noise；singular value decomposition (SVD) second generation wavelet

吉林省科技发展计划项目(20130206008GX)

2015-09-28 修改稿收到日期： 2016-02-26

周云龙 男，教授，博士生导师，1960年生

吕远征 男，1991年7月生，硕士。 E-mail:verylyzh@163.com

TH311

A

10.13465/j.cnki.jvs.2017.07.007