基于改进的CEEMDAN和CHDE的往复压缩机气阀故障诊断

2023-02-03宋美萍王金东赵海洋李艳春

机床与液压 2023年1期

宋美萍,王金东,赵海洋,李艳春

(1.东北石油大学黑龙江省石油机械工程重点实验室，黑龙江大庆 163318；2.大庆石化公司，黑龙江大庆 163714)

0 前言

往复压缩机是石油、化工等领域用于压缩和输送气体的关键设备，一旦发生事故会造成巨大的经济损失和人员伤亡。其结构复杂，故障原因多种多样，其中60%以上发生在气阀上[1]。由于往复压缩机气阀振动信号的非线性、非平稳性和多分量耦合特性，采用传统的分析方法具有较多局限性，难以有效进行故障诊断[2]。HUANG等[3]首先提出了EMD，它自动将信号分解为一组IMF分量，已广泛应用于机械故障诊断、信号滤波、生物医学信号处理等领域[4]，然而，随后发现它表现出模态混叠和端点效应[5]，这限制了EMD的应用。为了解决这个问题，WU和HUANG[6]提出了集成经验模式分解(Ensemble Empirical Mode Decomposition， EEMD)，通过在EMD中加入高斯白噪声，然后通过多次平均来抵消噪声。虽然模态混叠问题有所减少，但分解效率较低，在低频区域仍存在模态混叠和能量泄漏问题。在此基础上，TORRES等[7]提出了具有自适应噪声完备EEMD(Complete Ensemble Empirical Mode Decomposition with Adaptive Noise， CEEMDAN)。CEEMDAN可以很好地处理这种非线性和非平稳信号[8]。由于它在分解过程的每个阶段自适应地加入高斯白噪声，因此，完成分解重构后误差极低，并且该方法可以产生更好的模态频谱分离结果。COLOMINAS等[9]对CEEMDAN算法进一步改进，减少了IMF分量的残余噪声问题。由于噪声辅助分解利用白噪声对信号进行干扰，从而得到极值点分布均匀的信号。其分解能力依赖于集成数的增加，需要大量的计算。基于此，提出以正交性为指标选择最佳模态函数，以减少噪声残差，实现故障特征的提取。

基于熵的特征提取方法在非线性信号处理中受到学者的青睐，如近似熵、模糊熵、散布熵等。相比于近似熵和模糊熵，散布熵可以更好地捕捉序列的微弱变化，其计算效率和抗干扰能力也更好，因此在故障诊断领域得到更广泛的应用[10]。由于往复压缩机气阀信号较为复杂，单尺度散布熵难以充分反映故障信息，因此，多尺度散布熵(Multiscale Dispersion Entropy，MDE)是特征提取分析信号的一个方向。然而，当多尺度散布熵衡量时间序列的复杂性时，它只关注低频分量。因此，多尺度分析的粗粒度过程仍有很大的改进空间。为了改进多尺度分析的粗粒度过程，许多专家提出了改进方法。例如，LIU等[11]提出了一种改进的MDE；WANG和SHANG[12]提出了改进的复合多尺度散布熵。为了克服多尺度分析的固有缺点，SONG等[13]提出了分层散布熵(Hierarchical Dispersion Entropy，HDE)。它可以更全面地衡量时间序列的不同频率分量，反映更多信息。尽管如此，HDE仍然存在问题。对于较短的时间序列，当比例因子或分解层数较大时，会引起熵的突然变化；而且每个节点的熵并不完全包含同一尺度上所有序列的信息。为了避免分层散布熵(HDE)固有的缺点，文献[14]提出了复合分层散布熵(Composite Hierarchical Dispersion Entropy， CHDE)，该方法对节点处的每个序列的熵值取平均值，很好地抑制了由于序列缩短导致的熵变异问题。

本文作者采用复合分层散布熵(CHDE)方法对往复压缩机气阀信号进行特征提取。鉴于往复压缩机气阀的振动信号特性，提出一种基于改进的CEEMDAN和CHDE的往复压缩机气阀故障诊断方法。现场试验验证该方法的有效性和优越性。

1 改进CEEMDAN原理

CEEMDAN采用集成平均的方法得到各模态分量，故仍然存在噪声残差。下面以正交性为指标对CEEMDAN中模态函数的选择进行优化，以提高CEEMDAN的分解精度，具体步骤如下：

(2)根据EMD分解方法，计算每一次实验的第一个模态分量，即：c1,t(t)。

(3)分别计算第i个分解结果c1,t(t)的正交性指标IO，选取正交性较小的前n(n

2 复合层次散布熵

为了弥补HDE固有的不足，提出了精细复合层次散布熵CHDE算法。假设时间序列{x(i),i=1,2,…,N}，长度为N。CHDE定义如下：

(1)

(2)

(3)

(4)

(2)构造一个只含有0或1的n维向量来表示整数e，则：

(5)

(3)基于向量，定义时间序列x(i)的各层分解的节点分量如下：

(6)

(4)计算每个节点得到的层次序列的散布熵，然后对同一节点不同k的熵值求平均值，最后得到每一层的复合层次散布熵，记为En,e。

p=1,2,…,τ

(7)

(8)

对于高频部分，尺度因子τ为2n，采用上述的复合层次散布熵的层次分析方法，只需计算一次。当比例因子不是2n时，对于每个高频部分，各层的熵值使用公式(3)—公式(6)计算，对于低频部分，熵值使用公式(7)和公式(8)计算。

针对层次散布熵的不足，提出将层次分析和多尺度分析相结合，提出一种复合分层散布熵方法。图1所示为CHDE计算过程。

图1 CHDE算法流程Fig.1 CHDE algorithm process

3 基于改进的CEEMDAN和CHDE的往复压缩机气阀故障诊断方法

3.1 故障诊断步骤

文中提出的基于改进的CEEMDAN、复合层次散布熵合和SVM算法相结合的往复压缩机气阀故障诊断识别方法流程如图2所示。

图2 往复压缩机气阀故障识别流程Fig.2 Reciprocating compressor valve fault identification process

3.2 仿真模拟信号分析

仿真信号x由2个信号组成x=x1+x2，x1为高频率简谐振动信号，x2为持续的平稳正弦信号，x1和x2的计算如式(9)所示：

(9)

对仿真信号进行改进的CEEMDAN分解，并与传统的CEEMDAN分解结果对比，如图3所示。

图3中只显示了前5个IMF，对比2种算法:CEEMDAN算法和改进的CEEMDAN算法都能很好地分解出x1信号;对于x2信号,CEEMDAN算法出现了较严重的模态混叠现象(如IMF4)，而改进的CEEMDAN能够较好地分解出x2信号(如IMF4)。由此说明改进的CEEMDAN分解能够更好地解决模态混叠现象，具有更加优越的性能。

图3 模拟信号的CEEMDAN分解Fig.3 CEEMDAN decomposition of analog signals: (a) traditional; (b) improved

3.3 气阀故障实验

文中将改进的CEEMDAN和CHDE方法用于2D12型两级双作用往复压缩机振动数据的气阀故障特征提取。往复压缩机轴功率为500 kW，活塞行程为240 mm，电机转速为496 r/min。测点布置如图4所示。气阀是往复压缩机的核心部件之一，由于交变载荷的长期影响，周期性往复运动的气阀更容易发生故障。试验设置了多种故障模式，包括弹簧失效、阀片缺口、阀片断裂和正常运行4种工况。4种气阀运行工况的2个周期的振动信号如图5所示。

图4 2D12型两级双作用往复压缩机Fig.4 Two-stage double-acting reciprocating compressor of 2D12

图5 4种往复压缩机气阀运行工况下的振动加速度时域波形图Fig.5 Time domain waveform of vibration acceleration under four reciprocating compressor valve opera- ting conditions:(a)spring failure;(b)valve plate notch;(c)valve plate cracking; (d)normal operation

3.4 数据处理分析及特征提取

对4种工况下振动信号进行改进的CEEMDAN分解，改进的CEEMDAN的参数分别设置[15]为：迭代次数为30，允许最大筛选迭代次数为100，噪声标准差为0.2，计算分解信号的峭度值。由于篇幅限制，图6所示为弹簧失效下改进的CEEMDAN分解的波形。

图6 弹簧失效下改进的CEEMDAN分解的时域波形Fig.6 Time domain waveform of improved CEEMDAN decomposition under spring failure

对分解后的IMF分量根据峭度值进行筛选，各IMF分量的峭度值如表1所示。通常将峭度值作为信号冲击特性的指标，信号所含有的冲击成分越多，峭度值越高，故障特征越明显。经计算，选择峭度值大于7的分量进行信号重构信号，所以重构后的信号冲击成分更加突出，如图7所示。

表1 各阶IMF的峭度值Tab.1 The IMF kurtosis values of each order

图7 重构信号时域波形Fig.7 Time domain waveform of reconstructed signal

分别计算4种工况下重构后的信号的复合层次散布熵(CHDE)，其中CHDE的参数设置[16]为：嵌入维数m=3、类别c=6、时延d=1、分割层次k=3，结果如图8所示。从总体上看，不同工况下随着节点的增加，熵值有下降的趋势；在低频部分(节点1)和高频部分(节点3和7)熵值较大，说明在低频部分和高频部分都含有故障信息。而气阀处于正常状态时在节点1、3和7处的散布熵值都小于故障状态。

图8 4种气阀运行工况下的振动信号复合层次散布熵

3.5 故障识别结果对比分析

文中采用SVM分类器来验证此方法在往复压缩机气阀故障诊断识别的有效性，分别对4种工况进行CEEMDAN和RCMDE、CEEMDAN和CHDE，以及改进的CEEMDAN和RCMDE的特征提取，每种工况随机选取测试数据各100组，抽取50组作为训练样本，输入到SVM中进行故障识别测试，故障识别率如表2所示，文中提出方法的总体识别率有了明显的提高，验证了该方法的优越性。