基于VMD和AR模型的转子裂纹故障诊断方法

发布时间：2021-09-04 22:15

　　针对裂纹转子振动位移信号不平稳、非线性,故障特征难提取,且在故障初期缺少对样本的收集和整理等问题,提出了一种基于VMD（Variational Mode Decomposition-变分模态分解）和AR（Auto Regressive-自回归）模型的转子裂纹故障诊断方法。采用VMD方法对转子位移信号处理,得到若干个平稳的本征模态函数（Intrinsic Mode Function）,再分别对每个IMF分量建立AR模型,利用最小二乘法计算模型参数和残差的方差,将模型参数和残差的方差作为系统状态特征向量,建立马氏距离（Mahalanobis distance）判别函数,通过设置相应加权参数得到综合距离来实现裂纹故障诊断。最后采用VMD和AR方法进行了转子裂纹故障的诊断实验,实验结果表明,基于VMD和AR模型诊断转子裂纹故障是可行和有效的,克服了AR模型在诊断转子裂纹故障的不足。 

【文章来源】：机械强度. 2020,42(03)北大核心CSCD

【文章页数】：7 页

【部分图文】：

故障诊断流程

转子实验台如图2所示，图3为转子实验台的系统结构图，图4为通过激光切割模拟出的转子裂纹。实验过程中转子转速为2 900 r/min，采样频率2 kHz，分别在无裂纹状态和模拟裂纹状态下采集数据各9段，一共18段数据。一段数据512个点，约12个周期。采集的同一状态下的前6段数据作为诊断特征的样本，后3段作为待诊断样本。如图5、图6所示分别为无裂纹状态和模拟裂纹状态的振动信号和频谱。由图5和图6可知，裂纹转子表现出了1×，2×，3×谐波成分，而无裂纹转子表现出1×并且伴有较小幅值的2×成分，其原因是转子存在一定的弯曲变形，但在实验允许误差范围内。由实际预先的频谱分析，k预取4，并根据文献[24]531-544计算阶次的确定范围是4～10之间，为了简化后续计算，且AR模型的前几阶的模型参数主要决定了AR模型性能特性，选择AR模型的阶数p为4，模型参数和残差的方差的估计法参考文献[24]531-544的最小二乘估计法得到。设转子系统的两个工况为j(j=1代表无裂纹轴，j=2代表裂纹轴)，则一个IMF分量的特征向量为Hi=[ai1,ai2,ai3,ai4，σi2]。对样本数据相应的特征状态的IMF中的模型参数和方差分别求平均值，得到相应状态的特征参考向量，为

由实际预先的频谱分析，k预取4，并根据文献[24]531-544计算阶次的确定范围是4～10之间，为了简化后续计算，且AR模型的前几阶的模型参数主要决定了AR模型性能特性，选择AR模型的阶数p为4，模型参数和残差的方差的估计法参考文献[24]531-544的最小二乘估计法得到。设转子系统的两个工况为j(j=1代表无裂纹轴，j=2代表裂纹轴)，则一个IMF分量的特征向量为Hi=[ai1,ai2,ai3,ai4，σi2]。对样本数据相应的特征状态的IMF中的模型参数和方差分别求平均值，得到相应状态的特征参考向量，为图4 转子裂纹

【参考文献】：
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硕士论文
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本文编号：3384104