基于EEMD和平滑能量算子解调的轴向柱塞泵故障特征提取

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Fault feature extraction of piston pump based on EEM Dand smoothed energy operation separationTIAN Hai-lei，LI Hong-ru，XU Bao-hua(Dept.of Missile Engineering，Ordnance Engineering College，Shijiazhuang 050003，China)Abstract：For the modulation of vibration signal in the piston pump，a method was presented whichcan get fault feature based on EEM D and the smoothed energy operation separation，and the waveletpacket was used to decompose energy of frequency area in order to extract fault feature vectors.First-ly，the EEM D method was adopted to decompose some IMF functions of vibration signal for pistonpump.Secondly，some key IM F functions involving main fault information were selected to achievedemodulation information by means of smoothed energy operation separation.Then the fault informa-tion in the high-frequency area was extracted.Finally，the wavelet packet was used to decompose theenergy of the frequency area in order to obtain fault featBre vectors.The result shows that the methodcan avoid the mode mixing efficiently，extract fault information in the high-frequency area and get thefrequency of fault feature。

Key words： energy operator；EEMD；fault feature；piston pump液压泵是液压系统的心脏，它的好坏将直接影响整个液压系统的正常工作，所以对它的状态监测至关重要n]。液压泵作为-种回转机械，它的故障特征信号具有明显的周期性，当它发生故障时，其振动信号会出现调制现象 引。因此，当选取液压泵振动信号作为特征信号时，就需要应用包络解调技术。由于液压泵振动信号是多分量的调制和调频(AM-FM)信号，故需要把它分解成单分量调制和调频信号，收稿日期：2012-07-23；修回日期：2012-09-28。

作者简介：田海雷(1981-)，男，博士生，主要研究方向为装备状态监测与故障预测 ，E-mail：pollytian###sina.com。

海 军 工 程 大 学 学 报 第25卷然后再进行解调。集总平均经验模态分解(ensemble empirical mode decomposition，简称 EEMD)是EMD方法的改进，它有效地解决了模式混淆问题。而平滑能量算子解调方法(SEOSA)计算简单，曲线平滑，误差较小，解调效果更好 。因此，将集总平均经验模态分解和平滑能量算子解调-起应用于轴向柱塞泵的故障特征提取中，能够有效地避免模态混叠现象，提高频率分辨率，成功地提取故障特征向量。

1 液压泵振动信号的采集与分析选取某型导弹装备上的斜盘式轴向柱塞泵为研究对象，采集泵端面振动加速度信号。柱塞数为 7，液压泵的额定转速为 1 500 r/min，则转轴频率为 1 500/60-25 Hz，所以滑靴撞击斜盘的冲击振动基频为25×7-175 Hz。泵轴实际转速与 1 500 r/min略有误差，振动基频约为 173 Hz。

系统的压力为 10 MPa、采样率为 50 kHz时，液压泵正常状态及各故障状态下泵端盖 0～20 kHz频段的功率谱密度如图 1所示。从图中可以看出，振动信号的能量主要集中在 3～5 kHz频段，高频谐振峰值大约在 3.8 kHz左右。由此可以判断，滑靴与斜盘撞击的微弱信号被高频振荡信号调制以共振的形式传递出来，所以对 3～5 kHz频段的信号进行分析，可以获得丰富的故障信息，有利于故障的特征提龋I山-. ～0 3.91 7.81 11.72 15.63 19.53f/kHz(a)正常状态(a)Normal state0 3.91 7.81 l1.72 15.63 l9.53ikHz(b)松靴故障状态(b)Loose-shoe stateO 3.91 7.81 1l72 15.63 19.53f/kHz(c)滑靴磨损故障状态re) L0Ose-snOe wear state图 1 各种状态下振动信号的功率谱密度Fig.1 Power spectrum of vibration signals in different kinds of fault states2 基于 EEMD和平滑能量算子解调方法由于轴向柱塞泵发生故障时，其振动信号表现为调制特征，故可利用基于 EEMD和能量算子解调方法提取柱塞泵振动信号的调制特征。首先，采用 EEMD方法将振动信号分解为若干个 IMF分量之和，然后采用能量算子解调方法提取每个 IMF分量的瞬时幅值，进-步对瞬时幅值进行频谱分析，就可以得到瞬时幅值的幅值谱，从而获取故障信息。其流程图如图2所示。

图 2 基于 EEMD的平滑能量算子解调方法流程Fig.2 Smoothed separation process of energy operation based on EEMD2.1 振动信号的 EEMD分解为了提取液压泵的故障特征，需要对各种故障状态下的振动信号进行集总平均经验模态分解Ⅲ，得到如图3所示的14个 IMF分量和 1个残余分量尺，每个 IMF分量其实就是-个频率簇。图中的横坐标为点数。

第1期 田海雷 等：基于EEMD和平滑能量算予解调的轴向柱塞泵故障特征提取 ·45·0X10OX100X 10O×10.I. .。.L . I.1山L.1.I .IⅡ.I.1.L.1lbL.lJ。

。V"I 1。 .。 Ir r。叮r1'rF”r ”0×10O×100×105鱼 00(a)松靴故障状态 X10(a)Loose-shoe state×10X1050ro- Mn/ voL-高5-商0- I5 2 O 0. 1. . .×102.2 平滑能量算子解调1.O 1.5 2.0×1O50星 0O -50×1000Xi02莹 0- 2 0×100×10- ×100Xi02，×10o IIlIlI1.I IlIIlI1.Il- -1 -1 - o× 100×10X100×10×100×10(b)滑靴磨损故障状态(b)Loose--shoe wear state×1O图 3 各种状态下振动信号的 IMF分量Fig.3 IM F function in different kinds of fault statesOO×10为了进-步获取故障信息，需要对经 EEMD分解得到的 IMF分量做进-步的包络分析，由于该振动信号的能量主要集中在高频分量处，所以对 EEMD分解得到的第-、二个分量进行平滑能量算子解调 ]，得到结果如图4所示。由图4可以看出，故障特征频率主要集中在 173 Hz及其倍频上，各种状态下只是幅值有所不同，所以不能仅仅通过幅值谱判断发生何种故障，还需要进-步提取故障特征向量来判断发生的故障类型。

5 5 5 5 O 0 O ∞ I-O 海 军 工 程 大 学 学 报 第25卷主 10、 6鱼 2f/kHz主 6 4Hz 20 0(a)正常状态(a)Normal state4H 重0.2 0.4 0.6 0.8 1.01"/kHz(b)松靴故障状态(b)Loose-shoe state王2Hz0.4 O.6 0.8 1.0f/kHz0 0.2 0.4 0.6 0.8 1.0 0 0.2 0.4 0.6 0.8 1.0f/kHz f/kHz(c)滑靴磨损故障状态(c)Loose-shoe wear state图4 各种状态下振动信号的幅值谱Fig.4 Amplitude spectrum in different kinds of fault states3 液压泵故障特征提取3.1 信号的幅值域特征提取常用的无量纲特征参数有：波形指标( )、峰值指标(fc)、脉冲指标(f )、裕度指标(fc )以及峭度指标(K )。由于它们和机器的工作条件关系不大，只撒于概率密度函数 P(z)的形状，而且峭度指标、裕度指标和脉冲指标对于早期故障比较敏感，它们在初期有明显的增加，但上升到-定程度后，随着故障的逐渐发展反而会下降，表明它们对早期故障有较高的敏感性，但稳定性不好；均方根值的稳定性较好，但对早期故障信号不敏感 ]。为了取得较好的效果，以兼顾敏感性和稳定性，所以将它们均引入到特征 向量之中。

液压泵振动信号的采样频率为 50 kHz，每 0.4 S计算-次指标，作为-个样本。首先，得到故障的包络解调信号；然后，利用隔点采样的方法将包络信号的采样频率降至 2 kHz，此时数据长度为 800点；最后，利用该数据计算-组幅值域指标。限于篇幅，表 1只给出了 3种不同状态下的-组数据样本。

表 1 液压泵 的幅值域指标Tab.1 Index in amplitude domain for hydraulic pump3.2 信号的时频域特征提取通过对 3种不同状态下振动信号的包络解调分析可以看出，不同状态下相同频带内信号的能量会有较大的差别。在各频率成分信号的能量中，包含着丰富的故障信息，某种或者几种频率成分能量的改变即可以识别-种故障。因此，给出-种基于小波包分解的频带能量特征提取方法。该方法首先利用小波包分解提赛络信号各频带的系数，通过小波包重构算法对各分解系数进行信号重构；然后，根据信号能量的定义计算各频带信号的能量；最后，用各频带信号的能量占总能量的百分比作为特征构造特征向量 。

第1期 田海雷 等：基于EEMD和平滑能量算子解调的轴向柱塞泵故障特征提取 .47。

以松靴故障为例来说明小波包分解频带能量的特征提取过程。由振动信号的包络解调分析中可以得到能量主要集中在 1 kHz以内，所以利用隔点采样的方法将包络信号的采样频率降至 2 kHz，数据长度为 800点。 ，首先，对采集的信号进行小波包分解，分别提取第 3层从低频到高频 8个频率成分的信号特征≮点(3，O)，(3，1)，(3，2)，(3，3)，(3，4)，(3，5)，(3，6)，(3，7)对应的频率范围分别为 0～125 Hz、125～250 Hz、375～ 5O0 Hz、250 375 Hz、875～ 1 000 Hz、750 875 Hz、500 625 Hz、625～ 75O Hz。

其次，将信号在各节点重构，重构信号为 S。，( -0，1，，7)，设 S。 对应的能量为E。，( -0，1，，7)，各频带的能量为E。，-jIs。 f dt∑ 1 。 (1)式中：517 ( ：0，1，，7；k-1，2，， )为重构信号 ，的离散点幅值。以各频带的能量为元素构造能量特征向量K EE30，E3l，E32，E3，E34，E35，E36，E37]。

最后，对特征向量K进行归-化处理。令7E：∑ lE3J1，J 0则归-化的特征向量 T 为T EE3。/E，E。 /E，，E。 /E]。

表2 频带能量表征的特征向量样本Tab.2 Feature vectors sample expressed by band energy(2)(3)(4)综上所述，可以把幅值域的无量纲参数和时频域各频率区间的能量结合起来作为故障的特征向量，所得到的特征向量所含的信息更加完整，为后续的故障诊断奠定基矗表 3为三种状态下的特征向量样本。

表 3 三种状态下故障特征向量及幅值域指标Tab.3 Fault feature vectors and index in amplitude damain in three kinds of states状态 E3o Ezl E3z E33 E34 E3s E36 E37 ，c ，cI K正常 0.115 2 O.196 2 0.108 3 0.164 4 0.087 6 0.119 9 0.094 0 0.114 3 9.84 1.66 16.38 22.O7 20.08松靴 0.113 6 0.160 0 0.132 5 0.144 9 0.088 4 O.097 8 0.137 6 0.125 0 6.85 1.34 9.21 11.56 11.24滑靴磨损 0.130 0 0.177 6 O.112 9 0.137 2 0.097 8 0.111 0 0.121 1 O.112 2 7.08 1.48 1O.52 13.49 9.904 结束语针对液压泵振动信号的特点，提出了基于 EEMD和平滑能量算子解调相结合的解调方法，有效地得到了包含故障特征的包络信号，从中发现故障特征频率主要集中在 173 Hz及其倍频上，各种状态下只是幅值有所不同，不能仅仅通过幅值谱判断发生何种故障，而需要对故障进行进-步的诊断。为此，从信号的幅值域和时频域提取了特征向量，增加了故障特征信息的完备性，为后续的状态监测和故障诊断奠定了基矗(下转第 68页)· 68· 海 军 工 程 大 学 学 报 第25卷E2][3][4][5][6]ET][8]multi-weapon based on a hybrid particle swarm optimization[J].Systems Engineering and Electronic，2008，30(5)880-883.(in Chinese)杨飞，王青，侯砚泽.基于整数域改进粒子群优化算法的多平台武器 目标分配 [J].兵工学报，2011，32(7)：906-912。

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