一种基于迭代奇异值分解的定频干扰信号消除算法

黄东煜 张景润 黄文波



一种基于迭代奇异值分解的定频干扰信号消除算法

黄东煜1张景润2黄文波2

（1.海军装备部某军代表室 2.华南理工大学）

采用经典的奇异值分解法难以消除旋转装置振动信号中混杂的定频干扰信号。针对大型汽轮机旋转装置运行过程中信号存在定频干扰的问题，研究一种迭代奇异值分解定频干扰消除算法，用循环迭代经典奇异值分解法逐次提取出振动信号的主分量，对其频谱特征中的定频信号成分进行筛选并剔除。采用该方法对大型滑动轴承试验装置中采集的特征信号进行分析，结果表明：该方法能够有效抑制定频干扰信号，提高采集信号的信噪比，具有较好的工程应用价值。

可倾瓦滑动轴承；定频干扰；迭代奇异值分解

0 引言

降低大型汽轮机旋转装置的噪声是提高其性能的重要途径。中低速状态下，汽轮机的噪声主要为机械振动噪声，主要源于转子系统在运行过程中产生的振动，因此降低汽轮机的机械振动是提高其性能的关键[1-2]。

径向滑动轴承具有承载力大、功耗小、耐冲击和运转精度高等优点[3]，广泛应用于汽轮机转子系统的主支承轴承。油膜支承可倾瓦轴承是一种可自动调整自身工作状态以适应负载条件变化的径向滑动轴承，具有良好阻尼特性的双层油膜支承结构和较好的承载性能，可提高轴承—转子系统稳定性[4-5]。

本文以油膜支承可倾瓦轴承支撑的大型汽轮机振动信号为研究对象，通过模拟试验台采集转子的振动信号，研究油膜支承可倾瓦轴承振动信号处理方法，以消除振动信号中的定频干扰信号。采用经典奇异值分解法[6-7]消除定频干扰时，需要满足定频分量对应的奇异值在奇异值谱中为最大值的条件。工程实践中，通常是与转子振动特征有关的信号分量较显著，而定频分量较弱，因而无法直接应用奇异值分解法消除振动信号中定频干扰的影响[8-9]。

本文针对经典奇异值分解法在消除定频干扰信号时的不足，研究一种基于迭代奇异值分解的定频干扰信号消除算法。核心是以循环迭代经典奇异值分解法为基础，逐次提取振动信号的主分量，并依据主分量的频谱特征筛选定频干扰信号成分。

1 基于迭代奇异值分解的定频干扰消除

1.1 经典奇异值分解法

利用式(1)进行奇异值分解，将反映定频干扰信号的奇异值置零；再利用式(2)重构矩阵，将矩阵中相应的项相加可还原信号，同时去除定频干扰信号。

1.2 基于迭代奇异值分解的定频干扰消除算法

基于迭代奇异值分解的定频干扰消除算法采用优选差分谱峰值法确定有效奇异值阶次，并用该有效阶次重构信号来消除噪声。信号的直流成分、交流成分和噪声在奇异值谱中具有不同特点。若信号含直流成分，直流成分对应的奇异值较大，可将第一个奇异值和其余奇异值分为两类；若信号不含直流分量，则将前两个奇异值和其余奇异值分为两类，这满足经典奇异值分解法的应用条件。保留较大奇异值，而将其余较小奇异值置零，并重构时域信号。对重构的时域信号进行频谱分析，如果为定频基波、三次谐波，则该时域信号为待求定频信号成分，由原信号减去该定频信号成分得到。循环对剩余信号按以上方式处理，直到提取全部定频信号成分。

基于迭代奇异值分解的定频干扰信号消除算法流程如图1所示。

图1 迭代奇异值分解定频干扰信号消除算法流程图

2 测试装置与数据采集

汽轮机模拟试验台装置结构如图2所示。

图2 试验装置结构示意图

试验装置架设在装有空气阻尼器的基座上，基座起到基础隔振作用。伺服电机为试验系统提供动力源，通过同步带、传动装置和联轴器带动转子转动。同步带传动既保证传动比的准确性，又可降低伺服电机振动的传递，且传动装置将同步带拉力传递到基座上，使转子只承受扭矩而不承受拉力。两个轴承座和轴承为转子系统的支承部分，通过隔振平台架设在基座上，将转子与伺服电机和传动装置隔离，从而降低伺服电机和传动装置的振动对转子的影响。转子两端的推力轴承可防止转子产生轴向窜动。稀油站提供试验装置所需的润滑油。测试系统通过电涡流位移传感器、加速度传感器、压力传感器、温度传感器和转速光电传感器等采集试验装置数据。控制系统用于控制伺服电机、稀油站和测试系统的正确运行。

LMS数据采集系统如图3所示，用于采集传感器数据。该数据采集系统具有16个数据采集通道硬件以及Test.Lab数据采集与分析软件，数据采集系统硬件、软件能较好地满足试验需求。

图3 LMS数据采集系统

图4 试验台及电涡流位移传感器安装示意图

图5 电涡流位移传感器安装位置

3 试验与结果分析

以试验台旋转装置获取的振动信号为例，分析迭代算法的工程应用效果。原始信号如图6(a)所示，其中含有多个定频干扰信号并且噪声幅值较大。

图6 试验台旋转装置振动信号的波形及频谱

根据图1的算法流程，信号处理分为6个步骤。

图7 试验台振动信号降噪后的波形及频谱

图8 直流分量的波形及频谱

图9 主分量的波形及频谱

5）根据图1迭代算法，判断结果为未获取全部定频干扰成分，返回到步骤4）。

图10 主分量的波形及频谱

图11 主分量X3的波形及频谱

图12 主分量的波形及频谱

图13 振动信号消除定频干扰和噪声后的波形及频谱

比较图13与图6可以发现：振动信号的定频干扰和噪声被剔除，可得到清晰的转子特征成分。

图14 定频基波分量拟合前、后的对比

4 结论

针对汽轮机试验平台轴承振动特性的定频干扰问题，提出了基于迭代奇异值分解的定频干扰消除算法，将其应用在油膜支承可倾瓦轴承振动特性的试验中。结果表明：该方法能够有效去除振动测试信号中的定频干扰成分，所提出的算法具有较好的工程应用价值。

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An Algorithm Based on Iterative Singular Value Decomposition for Eliminating Interference in Constant Frequency Signal

Huang Dongyu1Zhang Jingrun2Huang Wenbo2

(1.A Navy Representative Room of the General Equipment Department 2.South China University of Technology)

In order to solve the problem of constant-frequency-signal interference in rotating machinery signals, an algorithm based on singular value decomposition is proposed. This paper analyzes the characteristics of oil-film pivot tilting-pad bearing and builds a sliding bearing test system. Because the classical singular value decomposition method can not be directly applied to the constant-frequency-signal interference removal of mechanical vibration signals, an iterative singular value decomposition constant-frequency-signal interference cancellation algorithm is studied. It is a cyclic iterative classical singular value decomposition method to extract the main components of the vibration signal successively. And based on the main component of the spectrum features to filter out the frequency components. The experimental results show that this method can effectively suppress constant-frequency-signal interference and has certain engineering application value.

Tilting Pad Journal Bearing; Constant-Frequency-Signal Interference; Iterative Singular Value Decomposition

黄东煜，男，1968年生，硕士研究生，高级工程师，主要研究方向：质量控制与信息。E-mail: 1035805780@qq.com