大数据平台下基于信息融合与ADAMS建模的压缩机轴类故障识别

Vol.33,No.3May,2017

大数据平台下基于信息融合与ADAMS建模的

压缩机轴类故障识别

刘岩

(齐齐哈尔大学机电工程学院，黑龙江齐齐哈尔161006)

摘要：含有压缩机故障诊断模块的分布式大数据平台，已成为石化企业设备管理的未来趋势；基于粗糙集和支持 向量机理论的大数据信息的快速分类方法对故障识别不理想，特别是基于典型轴类故障力学建模与诊断相结合技 术的有效分类方法尚不成熟；文中提出一种基于LMD(Local Mean Decomposition, LMD)与多重分型谱信息融合的故 障识别方法，对故障大数据流中难以判定的轴承类间故障程度与位置进行有效识别，利用ADAMS动力学建模分析 典型故障输出振动响应，通过与实测数据对比验证，证实该方法可提高二次故障分类的准确性。关键词：大数据；ADAMS; LMD;多重分形；故障识别中图分类号：TH457; TP277

文献标志码：A

文章编号：1007-984X(2017)03-0036-06

目前，国内外不少学者对设备机组的故障诊断一次故障信息快速挖掘技术，开展了许多研究。文献[1] 利用粗集理论处理压缩机故障诊断大数据量、消除冗余信息、优化一次故障分类效率。文献[2]对风电机组 数据，运用最小K邻近度检测技术，经平稳化时域信号转换提取故障特征、实现信息挖掘与预警。文献[3] 提出一种优化相对主元分析（RPCA)中比重因子的方法，提高数据敏感变量的相对重要性和相对敏感度， 完善实时监测方法；以上方法更多的是关注基于分布式大数据平台的一次信息数据挖掘，属于对故障与否 反馈给决策管理层，而处于维保人员而言具体故障状态位置和程度的判定更为重要。为提高故障二次分类 准确性，文中提出一种基于振动信号自适应分解和多重分形奇异谱结合的诊断方法，并通过Adamas动力 学建模验证该融合算法的有效性，为维修决策的可行性提供有效保障。

1 LMD与多重分形奇异谱融合算法

1.1 LMD 算法[4]

对于振动信号x(〇，其分解步骤如下：

(1) 找出信号x(〇的极值点序列成分别对极大值序列和极小值序列进行端点延拓；(2) 在极大值点和极小值点，用三次有理Hermite插值法构造上、下包络线Emax，Emin;(3 )按式(1)计算局部均值函数rn„(〇及局部包络函数《„ (?)

m„(t) = (E腿+Emn)/2; a„(t)=|E腿+Emn|/2

(1)⑵⑴

(4)分解原始信号x(t)得出局部均值函数m„(t)，按式（2)计算得到A„(t)

hn(t) = x(t) - mll(t)

(5 )按将h„(t)除以式（3 )中的包络估计函数a„ (t)，从而得出s„(t)

Sii(t) = hn(t)/ an(t)

即是解调h„(t)的过程，分析上述过程得出s„(t)的包络估计中2 (t)，若中2 (t)为1时，s„(t)则为纯调频 函数，若ai2 (?)非1时，则按以上过程重复解调《次，直到ai( « + 1)(?) =1，即si„(t)此时已经为一个纯调频 信号；

(6)包络估计函数ai (t)是由在解调过程中得到的的所有包络信号相乘得到

收稿日期：2016-12-13

基金项目：齐齐哈尔市科技局工业攻关项目（GYGG-201422);齐齐哈尔大学重点教研项目（2015055)

作者简介：刘岩（1977-)，男，黑龙江齐齐哈尔人，博士，讲师，主要从事往复机械故障诊断方向研究，liuyan1977@126.com.

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n

• 37 •

(7)至此，包络估计函数《1(0与纯调频信号〜(〇相乘，得到第一个沙分量

PFi(t)=a(t)Sm(t)

(5)

(8 )原始信号x(t)减去PFi(t)，得到残余信号Mi(t)，再以Mi(t)为原始信号重复以上计算，经A次循环

后得出单调函数以，即

Ui (t) = x(t) - PFi (t)u2(t) = Ui(t) - PF2(t)

⑷

、Uk (t) = Uk-1 (t) — PFk (t)

此时的原始信号x(t)已经被分解为k个PF分量和一个残余分量uk，即

k

x(t) = X PFp (t) + uk (t) p=i

⑴1.2多重分形奇异谱

把研究对象划分为#个不同的区域s,.( z=1,2,

设为第/个区域线度的大小，p.为该s,.的区域

(8)

生成概率，对不同s,.，p.也不同，可用不同的Holder指数《；.来表征[环度7]

p, = ra (i=1,2,…N

将式（8 )两边各乘g次方并取和得

N

X

Npg =

X

(Lfq = x(g)

(9)

i i

X(q)定义为配分函数，q次信息维化的定义

Dq=lim -“0 q-1

/(a(q))

ln X (q) Lln

D(q)(10)

可见，Dq-q是描述多重分形的语言，多重 分形就是通过阶数q (观测层次）的取值将曲 线分割成不同层次的区域，表征系统奇异吸引 子在支集上的局部的分形特征[8'10]。

为特征数据归一化需要，构造4个量化参数：a0，Aasd = (Omax -叫)/ (a0 - Omin)，= A% + A%，A, = /(〇« ) - /(amm )，其定 义分别为：a0为长程相关性参数；Aa是谱波 动参数；AasdS义为奇异比；A/为峰值速比 差，奇异谱与参数示意如图1所示；显然以上 参数是信号内在特征的直观表达。1 3 算法流程

多重分形是展现信号局部分形尺度的有效工具，是刻画状态特征 的直观语言，广义分维数对噪声敏感的先天缺陷需要其与它算法结合

振动信号LMD分解

统计检验筛分PF分量

多周期循环

a(q)II

参数对比与筛选

降噪，否则无法有效提取内在期望的故障征兆[9]。而基于信号自适应|计算归一化谱形参数 分解的LMD算法，可在分解前和分解后采用多方法降噪，并利用相关 ----------------性筛选得到的PF分量，降低多重分形奇异谱的计算维度，提高大数 据平台的处理效率；再基于不同故障位置的振动机理，利用归一化的 特征谱形参数，识别和保留特征成分，突出状态间差异。可实现对典 型故障特征的有效分类识别，具体计算流程框图如图2所示。

图2

JI

II

重构特征广义谱

模式识别与判定

数据融合算法流程图

• 38 •齐齐哈尔大学学报（自然科学版）2017 年

2

2.1

多体动力学建模与故障诊断实例

设备故障模拟与参数设定

以合成氨工业和石化生产中常用的2D12型双作用对动式往复压缩机为研究对象，由于其采样平台实

测数据数量和代表性难以满足分析需要，有必要通过仿真分析对典型故障振动信号模拟采样，并通过模拟 信号和实测信号对比，验证建模的有效性。

模型主要参数为：轴功率500 kW，排气量70 m3/min，活塞行程240 mm,电机转速496 r/min，在一■级 连杆的大、小头轴承和十字头3个位置设置了模拟磨损（间隙大）故障，根据API-618标准和活塞式压缩 机使用技术手册，小头轴瓦与十字头间隙正常值设定为为0.08此0.04 mm，大头轴瓦间隙正常值设定为0.17 ±0.05 mm;

在工厂的大数据平台长时间监测实践中发现：对常见的一级轴承间隙故障中，与曲柄直联的大头轴瓦 间隙，周期振动冲击较明显，易辨识外，其余状态类间特征难区分，很难进行维修决策[11]。究其原因：一 是受固定测点传感器位置制约，采样获得的振动信号耦合特征多，信噪比小；二是小头轴瓦与十字头位置 较近，二者的频率混叠，缺乏有效的解调手段。

在模型中，模拟一级轴承组件常见轴瓦轻中度磨损故障，设置二级连杆小头轴瓦、十字头间隙均为 0.15mm，二级连杆大头轴瓦间隙为0.25 mm;旨在对难区分的潜在故障间寻求较好的识别途径，为故障早 期预警提供有效辨识方法。2.2 Adams仿真分析

Adams是一款应用广泛的多体动力学分析软件，课组采用其采用多刚体系统动力学理论中的拉格朗日

方程方法建立求解动力学方程，可对虚拟机械系统进行静力学、运动学和动力学分析。间隙状态可以通过 压缩机气缸和曲轴箱表面振动等二次动力学参数得以反映，因此，为了获得振动仿真信号，气缸和曲轴箱 被划分为柔性体。首先在Solidworks软件中建立气缸和曲轴箱3维模型，再导人至有限元软件ANSYS中划 分网格生成柔性体，最后以中性文件

(MNF )格式导人Adams中并与传动机构

相连接，间隙运动副中轴承材料为巴士合 金，轴颈材料为45号钢。轴承材料的泊松 比和弹性模量的设计值分别为0.3和140

GPa，轴颈材料的泊松比和弹性模量的设

计值分别为0.3和210 GPa，生成模型如 图3所示。

• 图3 2D12往复式压缩机Adams仿真模型

通过优化参数和振动方程，得到的振动加速度与实测加速度对比如图4所示，对比图4 (a)和（b) 所示的包络线可见，二者主要的冲击波形在幅值与分布基本相似的，存在差异原因如下：（1)仿真中气缸 内假设为等熵变化理想气体，在吸排气过程压力变化平稳，而实际情况压力连续波动；且与实际压力变化 情况存在差异；（2 )在几何建模过程中忽略了零部件质量分布不均勻；（3 )模型中刚体和柔性体与实际 的阻尼特性不同，使振动信号的衰减不同。但是，模拟信号在频率、幅值和相似性等角度较好的模拟和再 现了实测信号的动力响应特征，并以该正常轴承间隙状态下模型的优选参数推导其它间隙状态下模型参数， 可获取大量典型轴承间隙状态下数据，为故障二次分类识别提供数据支撑。

3故障诊断与分类识别

通过以上分析，对2D12往复式压缩机轴承间隙正常，一级连杆大头轴瓦间隙大、一级连杆小头轴瓦 间隙大和十字头间隙大4种状态下的仿真振动响应，采用LMD和多重分形奇异谱诊断分析，各状态下振动 信号经LMD分解后，经相关性选择PF主分量，其多重分形奇异谱如图5所示；可见，各子图中均含有相 似的PF分量，经筛选振动主频成分并重构后，利用上文定义的波动参数Aa，奇异比和峰值速比差A/ 予以识别。

第3期

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步39步

0.1 0.15

时间/s

(a )及归司赵8仿真分析振动加速度响应的包络线

0.350.3

I025

| 〇.2

g〇-15

^

0.10.05

00.05

0.1 时间/s 015

0.20.25

(b)降噪后实测振动加速度响应包络线 图4

正常间隙状态下仿真与实测加速度对比

表1各工况下不同特征参数计算结果

状态类型正常状态大头轴瓦小头轴瓦十字头

a0

AaAasdAf从不同工况特征参数计算结果 统计看（表1 )，大头轴瓦故障的 谱形中心值和谱宽较大，即显示大 头轴瓦磨损是影响长程相关性和波 动性的主因，而当小头轴瓦和十字 头故障时，奇异比小于1时，曲线 形状左倾，这时奇异性更强，同时 十字头的双程碰摩使总体波动性部

1.213-1.4231.431-1.5471.147〜1.4981.194〜1.315

1.074〜1.1142.259〜2.5530.847〜1.1980.494〜0.615

1.125〜1.3670.812〜1.1810.703〜0.8340.631〜0.852

-0.146〜-0.183-0.031〜0.2530.047〜0.132-0.065〜-0.113

分抵消，而小头轴瓦故障体现振动信号大小峰值的变化速度更均匀，这与故障机理分析是一致的。

1

PF1

0.8

0.8

PF2 PF3

0.60.6

11

0.4

0.4

0.20.2

0

0.511.5a (q)

22.5

0

0.51 1.5a (q)

22.5

(a)正常(b)大头轴瓦

步40步齐齐哈尔大学学报（自然科学版）2017 年

(

(1((1

0.2

0.2

0

0.5 1 1.5 a(q)

2 2.5 0.51.522.5

a (q)

(c)小头轴瓦（d)十字头

图5各状态下PF主分量的奇异谱图

4结论

(1 )基于LMD和多重分形理论融合的非线性系统动力学特征提取方法，可实现对系统内部不同模态 分量的有效分析，突出主要模态分量并解决了奇异谱支撑性不稳定的缺陷；

(2)通过Adams多体动力学建模和参数优化，分析其振动响应可用于展现系统内部动力学特性，为 多信息融合的诊断提供大量分类训练数据；

(3 )从大数据平台思维角度，提出对已分类的一次故障大数据流，二次的分类的典型故障分类识别方 法，扩展和提高企业分布式大数据平台故障诊断模块的有效性。参考文献：

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Fault recognition of bearing for compressor in the context of big data

based on information fusion and ADAMS modeling

LIU Yan

(School of Mechanical Engineering，Qiqihar University，Heilongjiang Qiqihar 161006, China )

Abstract： Distributed big data platform, which contains the fault diagnosis module of compressor, has become the

future trend of equipment management in petrochemical enterprises, fast classification method of big data information

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• 41步

based on rough set and support vector machine theory is not ideal for fault recognition, and particularly the effective classification method based on the combination of the typical axial fault mechanics modeling and diagnosis technology is not yet mature,a fault recognition method based on LMD (Local Mean Decomposition, LMD) and multi-fractal information fusion is proposed in this paper to identify the fault location and degree of bearing with difficulty to determine in fault big data stream.ADAMS dynamic model is used to analyze the vibration response of typical fault output.By comparing with the measured data, it is proved that the method can improve the accuracy of the two fault classification.

Key word: big data; ADAMS; LMD; multi-fractal; fault recognition

高精度圆锥交叉滚柱轴承装配工艺设计

我公司在1.6 m高精度立式加工中心工作台上首次引进应用了圆锥交叉滚柱轴承技术，并获得成功。圆锥交叉滚柱轴承 的第一个特点是能同时承受轴向力和径向力，取代了旋转工作台原有的主轴系统，大大简化了工作台内部机械结构，降低了

装配累积误差，方便工人装配；它的第二个特点就是精度高，旋转精度最高可达到0.001mm，本次选用的圆锥交叉滚柱轴承 理论设计精度为0.01mm，实际使用精度最高可达0.005mm。

1结构特点及参数。圆锥交叉滚柱轴承属于现场组装类轴承，即散件发于用户到现场装配时再进行组装。圆锥交叉滚柱轴 承分为5部分：轴承外环、轴承内上环、轴承内下环、滚柱和保持架，其中轴承外环和内下环与机械部件为过盈配合（紧配 合）、内上环与机械部件为间隙配合（松配合）。为了方便装配，在轴承内、外环上标有英文字母标志，现场将字母对正装 配即可。圆锥交叉滚柱轴承由于自身的高精度，对与之配合的机械部件的加工精度要求也很高。如：机械部件上轴承支撑面 的公差，轴承内环公差要求，轴承内上环与机械部件安装面间隙配合（松配合）关系，轴承外环和内下环与机械部件安装面 过盈配合（紧配合）关系等。

2轴承外环的装配。首先装配环境要求清洁无杂物，操作者需 要佩戴干净的保护性手套。装配需要在装配平台上进行，并保证 轴承外环的垂直装配。由于轴承外环与齿圈为紧配合，无法实现 直接装配，本文提出了热装的工艺方法，即对齿圈进行加热，通 过热胀冷缩原理使其内径增大，再将轴承外环装入齿圈内，自然 冷却后便实现了轴承外环与齿圈的过盈装配。

为了保证轴承精度，这里不提倡冷装。为了加热方便和轴承

的清洁.放弃了传统的油加热方法.而是采用了电感应加热的方

法，定制了最大加热直径多1100mm的电感应轴承加热器，加热温度80~100°C。

为了保证轴承外环与齿圈安装面的贴合精度，外环装入齿圈后可使用橡胶榔头轻轻敲击轴承外环上表面一整圈，均匀敲 击可以赶出安装面内的空气，使轴承外环与齿圈安装面贴合的很好，使用0.03mm塞尺进行检测，要求塞尺不入。再安装外 环压盖，压盖需要对轴承外环施加0.05mm左右的预紧压力，锁紧压盖把合螺钉时要采用对角锁紧的方式，先依次施加锁紧 力矩50%，再依次施加锁紧力矩100%。3

轴承内下环的装配。因为轴承内下环与机械部件轴承座是紧配合，所以仍然需要采用热装工 艺方法，对轴承内下环进行电感应加热（温度80- 100C)，再将轴承内下环安装到轴承座上，使用橡胶榔头轻轻敲击轴承内下环上表面一整圈，赶出安装面内的空气，使轴承内下环与轴承座 安装面贴合的很好。使用等质量的8块重物平均压在轴承内下环上，直到完全冷却后在取下，以 免内下环在冷却过程中因过盈应力导致轴承安装面未能完全贴合，最后使用0.03 mm塞尺进行检 测，要求塞尺不入（见右图）。

4轴承的组装和检验。为了保证轴承安装后的润滑，组装前需要在轴承内外环的滚道内涂抹上

润滑油。通过天车等起吊设备将轴承外环和齿圈等组件一同沿着内环外圆下落，但不能落到底，为了方便轴承滚柱及保持架 的安装，需要内外环之间留有一定的间隙。组装的准备工作完成后就可以开始组装轴承了，首先安装轴承滚柱，滚柱形状是 圆锥体，安装时要求滚柱轴线成90正垂直交叉放置，并且要求锥体大头朝外。安装完滚柱再安装保持架，保持架分为大小 两种，先将大的保持架均匀分布放置在轴承滚道圆周上，再将小保持架依次放置在滚道内。落下轴承外环并进行圆周旋转， 使滚柱和保持架逐渐归正位置，刚开始旋转时可能会有些困难，过一会就会旋转的很顺畅了，在旋转的同时加入润滑油，可 以有助于轴承的旋转。最后将轴承内上环安装到位，再旋转轴承外环使滚柱和轴承环完全就位即可。安装精度（内外环的偏 摆度）的检验，只有精度合格了才能说明轴承的安装成功，才能保证轴承自身以及整台机床的工作精度。首先使用8个专用 的小压板均匀的压住轴承内上环，再将百分表吸附在外环上，旋转外环使百分表绕着轴承中心进行旋转，观察百分表示数的 变化情况，要求偏摆值不能大于0.03 mm。偏摆值调整合格后再使用深度尺沿圆周方向均匀测量8点轴承内上环上平面与轴 承座上平面的高度差，取平均值X，按X-0.03 mm对轴承上环的压盖厚度进行调磨，合格后安装上环压盖，到此圆锥交叉滚 柱轴承安装调整过程全部完成。

(杨文宽，齐重数控装备股份有限公司，黑龙江齐齐哈尔161005)