[发明专利]一种基于调频信息重构的旋转机械全息诊断方法

说明书

技术领域

本发明涉及旋转机械故障诊断技术领域，特别涉及一种基于调频信息重构的旋转机械全息诊断方法。

背景技术

大型旋转机械是石油、化工、能源、冶金等许多行业中的关键设备，其中转子组件是旋转机械的核心。转子常见的故障有不平衡、动静碰磨、油膜涡动等，其中转子动静碰磨故障引起的振动往往表现出非线性特征，是一类诊断难度较大的故障形式。现有的一些信号分析方法往往不能准确、直观地判别转子运行状态，特别是早期微弱故障的诊断。

转子动静碰磨故障引发的振动为弯扭耦合振动，振动信号形式为调频形式，异常振动信息会体现在径向振动信号的瞬时频率中，将瞬时频率信息加以利用，有望提高转子故障诊断的准确性，对诊断转子故障大有益处。由于大多现场运行的旋转设备都未安装扭转振动测量装置，意味着无法直接获取旋转设备的扭转振动信号。相比之下，大多大型旋转设备都已安装转子径向振动监测系统，从转子径向振动中提取转子扭转振动信息，综合考虑转子在水平和垂直方向的振动，可对转子动静碰磨故障诊断提供新的思路，具有重要的工程和经济效益。

发明内容

为了克服上述现有技术的缺点，本发明的目的在于提供一种基于调频信息重构的旋转机械全息诊断方法，通过径向振动信号提取转子扭转振动信息，合成瞬时频率的二维全息谱，从而实现对转子动静碰磨故障的有效诊断。

为达到上述目的，本发明采取的技术方案为：

一种基于调频信息重构的旋转机械全息诊断方法，包括以下步骤：

步骤一，在转子振动测试截面安装两个夹角为90°的位移传感器，规定转子旋转过程中第一个经过的位移传感器为X方向，顺转向旋转90°后的另一个位移传感器为Y方向，两个位移传感器的安装条件、物理特性保持一致，采集转子的位移振动信号x(t)和y(t)；

步骤二，分别对X、Y方向的位移振动信号x(t)和y(t)进行集合经验模式EEMD分解，得到多个基本模式分量IMF，基本模式分量IMF必须满足以下两个条件：

a.整个信号上的极值点个数和过零点个数相等或至多相差一个；

b.在整个时间序列上，由所有局部极大值点确定的上包络和由所有局部极小值点所确定的下包络两者构成的均值为零；

步骤三，对集合经验模式EEMD分解得到的各基本模式分量IMF进行频谱分析，挑选出包含转频的基本模式分量IMF_x(t)和IMF_y(t)；

步骤四，分别对基本模式分量IMF_x(t)和IMF_y(t)采用直接正交法计算得出瞬时频率IF_x(t)和IF_y(t)，计算过程如下：

基本模式分量IMF_x(t)分解成调幅信号A(t)和调频信号即：

令：从信号的经验调频分量定义正交函数，如下：

因此，信号的瞬时相位通过下式计算求出：

通过对瞬时相位求导，得到瞬时频率IF_x(t)为：

再按照上述过程计算得到瞬时频率IF_y(t)；

步骤五，提取瞬时频率IF_x(t)和IF_y(t)的频率、幅值、相位信息，合成二维全息谱，然后对转子运行状态进行有效识别，具体过程如下：

首先，用内插法分别对X、Y方向的瞬时频率IF_x(t)和IF_y(t)进行频率、幅值、相位校正；然后，提取校正之后的幅值A_x、A_y与相位以频率阶次为单位进行融合，得到椭圆方程为：

式中，α_n为X方向的位移传感器与水平方向的夹角；

更换不同频率阶次处的A_x、A_y、就得到相应的椭圆，组合得到二维全息谱；

最后，计算每个频率阶次处的离心率e、长轴a和短轴b的椭圆信息，根据椭圆信息对转子运行状态进行有效识别，计算表达式如下：

其中，

本发明的有益效果为：