基于信号时频分析的推焦杆故障分析.pdf

第期(总第 期)年月机 械 工 程 与 自 动 化ME CHAN I C A LE N G I N E E R I N G&AUT OMA T I ONN o A u g 文章编号:()基于信号时频分析的推焦杆故障分析向瑾,林荣,吴献,张灵波,陈鹏宇(晋中学院 机械系,山西晋中 ;利欧集团 浙江泵业有限公司,浙江台州 )摘要:作为焦炉生产的核心部件,推焦杆在推焦过程中的振动问题直接影响焦炉的稳定生产,现场采集推焦杆推焦过程中的振动信号,以试验的角度分析推焦杆的振动特性.首先,截取部分采集到的振动信号作为模拟信号,分别通过傅里叶变换、短时傅里叶变换对模拟信号进行先验分析.接着,讨论了窗长对模拟信号分辨率的影响,结果表明:窗长为 时,信号经过短时傅里叶变换后分辨率最高.最后,将以上算法应用于推焦杆振动信号的时频分析,结果表明:信号经过窗长为 的短时傅里叶变换后,能够较准确地找出推焦杆振动的发生时间,并提取出其发生振动频率范围,为推焦杆振动特性分析提供了试验依据.关键词:推焦杆;信号时频分析;故障中图分类号:TN T Q 文献标识码:A山西省高校科技创新项目(L );晋中学院博士科研启动项目收稿日期:;修订日期:作者简介:向瑾(),女,山西壶关人,讲师,博士,主要从事机械故障诊断研究.引言太原某重工有限公司设计并投产的捣固焦炉生产设备具有先进的自动化操作系统,在国内同行业中处于领先水平.该捣鼓焦炉生产设备主要包括装煤车、推焦车、熄焦车等设备,其中,推焦车是关键设备,推焦杆又是推焦车的核心部件,其作用为将炭化室内烧结好的焦炭从炭化室内推出.但在实际生产中,推焦杆存在严重的振动问题,无法保证焦炭从炭化室被顺利推出,且持续振动严重降低了设备的使用寿命,.针对以上问题,本文通过在生产现场采集推焦杆推焦过程中的振动信号,从试验的角度出发分析其振动特点.首先截取部分振动信号作为模拟信号,对其进行多种算法的比较,通过比较找到适用于推焦杆振动信号分析的最优算法,然后将该算法应用于推焦杆振动信号分析,通过分析推焦杆振动发生时间以及振动频率,为推焦杆振动特性研究提供试验依据.试验信号采集试验所使用的信号采集设备为I NV S,振动传感器为 A .试验过程中,为保证信号采集的实时性,通过磁铁将振动传感器固定在推焦杆两侧,采集推焦杆推焦过程中前进方向的振动信号.采集信号时,以环绕的方式固定采集线,以保障试验的顺利进行.推焦杆三维模型如图所示,振动传感器与采集线如图所示.算法比较为分析推焦杆的振动特性,本文设计了可行的试验方案采集推焦杆振动信号.由于推焦杆振动信号属于非平稳、非线性信号,为找到分析推焦杆振动信号的最优算法,截取部分振动信号作为模拟信号,分别通过傅里叶变换、短时傅里叶变换进行先验分析,比较两种算法分析模拟信号的分辨率.所截取的部分振动信号如图所示.图推焦杆三维模型图振动传感器以及环绕式采集线图截取的部分振动信号 傅里叶变换截取的振动信号经过傅里叶变换后的频谱图如图所示,可以看出,主频为 H z.但从频谱分析结果整体来看,频率分布比较分散,大多数峰值处的频率为谐波信号,对于信号特征分析意义不大.振动信号经过傅里叶变换后,虽然可以提取出 H z的振动频率,但整体来讲,所提取出的有用振动特征量较少.此外,基于推焦杆振动信号呈时变特征,而傅里叶变换无法同时反映信号振动频率以及振动发生时间,所以不适用于分析推焦杆振动信号.图振动信号傅里叶变换 短时傅里叶变换短时傅里叶变换的特征表现在对信号进行分段处理时,首先需要通过窗函数进行加窗处理,在对信号进行分析时需要考虑以下参数的选取和设置.窗函数窗函数主要有以下三种:()三角函数窗,即由正弦或余弦函数组合而成的复合函数,如海明窗、汉宁窗.其特点是可以利用旁瓣相互消减,从而去除高频信号对分析信号的干扰.海明窗和汉宁窗的不同之处在于:两种窗函数所使用的加权系数不同,海明窗的加权系数使得信号分辨率较高.()幂窗,即时间变量的某种幂次的函数,比如矩形窗、三角形窗.其特点为主瓣较集中但有负旁瓣,对信号进行分析时容易造成高频信号干扰分析信号,分辨率较低.()指数窗,即指数时间的函数,比如高斯窗,其窗函数与汉宁窗比较接近,但其衰减速度较慢,.分辨率基于推焦杆振动信号呈非平稳、非线性的时变特征,分析振动信号时希望主瓣集中、旁瓣较小,因此,选取海明窗为模拟信号的窗函数.对信号进行时频分析时,为准确提取推焦杆振动信号的特征信息,在分析过程中,对窗函数的窗长进行对比分析,设置不同窗长,分析窗长对信号时频分析结果和分辨率的影响,找出分析推焦杆振动信号的最优窗长.图为设置不同窗长对振动信号进行短时傅里叶变换后的时频图,它直观反映信号的时频特性.利用图可以同时分析推焦杆振动频率以及振动发生时间段.图振动信号时频分析结果图中,窗长为 时,能量在时间维度上较细较窄,在频率维度上延续度较长,信号分辨率较低;窗长为 时,能量呈聚集形态,说明信号经过该窗长后,信号分辨率较高;窗长为 时,能量在时间维度较长,在频率维度较宽,信号分辨率最低.通过改变窗长来分析振动信号经过短时傅里叶变换后的时频图,可以看出窗长的选取对于最终的时频分析结果和分辨率有非常大的影响,因此,在对信号进行分析时,应考虑窗长参数的选取.根据振动信号特点,窗长 为最优窗长,以该窗长作为后续推焦杆振动信号分析的基准窗长,提取推焦杆振动特征量.推焦杆振动信号特征分析以试验采集到的两组推焦杆振动时域信号为分析信号,如图所示,通过时域以及时频分析推焦杆振动特性,提取出其振动特征量.图推焦杆时域振动信号从推焦杆振动时域信号可以发现,推焦杆振动主要发生在s s,该阶段推焦杆发生了剧烈的振动.对时域信号进行短时傅里叶变换得到时频分析结果,如图所示.从推焦杆振动信号经过短时傅里叶变换得到的时机 械 工 程 与 自 动 化 年第期频图可以发现:推焦杆振动主要发生在s s,且可以看出推焦杆振动频率集中在 H z H z.在 s s,推焦杆整体运行比较平稳,但在 s时受冲击作用影响,产生瞬时冲击频率,该频率呈偶发性特点.图推焦杆振动信号时频分析结束语本文从试验的角度出发,分析研究推焦杆振动特性.首先现场采集推焦杆推焦过程中的振动信号,截取部分振动信号作为模拟信号,通过傅里叶变换、短时傅里叶变换比较分析模拟信号的优劣性,此外,对比不同窗长的短时傅里叶变换结果,得出分析推焦杆振动信号的最优算法.将算法应用于推焦杆振动信号的分析与处理,通过时域以及时频分析结果得出推焦杆振动主要发生在s s,且得出推焦杆结构发生振动的频率范围为 H z H z,为推焦杆振动特性的分析提供了试验依据.参考文献:高建业焦炉技术发展进步展望J煤气与热力,():邵琪,孙桓五,向瑾,等多激励源大型焦炉推焦装置的振动特性研究J机械设计与研究,():马立辉,吴刚推焦杆共振现象的研究J机械管理开发,():于志国,赵国峰,张立衡,等推焦杆振动的原因分析及解决措施J燃料与化工,():邵琪大型焦炉推焦装置激励源分析与振动特性研究D太原:太原理工大学,:葛晗,秦力,颜大运基于短时傅立叶变换的空蚀噪声分析J清华大学学报,():向瑾大型焦炉推焦杆振动特性及振动机理研究D太原:太原理工大学,:王丽华,谢阳阳,周子贤基于卷积神经网络的异步电机故障诊断J振动、测试与诊断,():赵光宙信号分析与处理M北京:机械工业出版社,X i a n gJ,S u nH W,S h a oQ,e t a l S t u d yo n t h e v i b r a t i o nc h a r a c t e r i s t i c so fc o k ep u s h i n gr a mi nt h ec o k ep u s h i n gp r o c e s sJA d v a n c e s i nM e c h a n i c a lE n g i n e e r i n g,():F a u l tA n a l y s i so fC o k eP u s h i n gR o dB a s e do nS i g n a lT i m e F r e q u e n c yA n a l y s i sX I A N GJ i n,L I NR o n g,WUX i a n,Z H A N GL i n g b o,C H E NP e n g y u(D e p a r t m e n to fM e c h a n i c s,J i n z h o n gU n i v e r s i t y,J i n z h o n g ,C h i n a;L E OG r o u pP u m p(Z h e j i a n g)C o,L t d,T a i z h o u ,C h i n a)A b s t r a c t:A s t h e c o r ep a r t o f c o k eo v e np r o d u c t i o n,t h ev i b r a t i o no f c o k ep u s h i n gr o dd u r i n g t h e c o k ep u s h i n gp r o c e s sd i r e c t l ya f f e c t st h es t a b l ep r o d u c t i o no fc o k eo v e n I nt h i sp a p e r,t h ev i b r a t i o ns i g n a l so fc o k ep u s h i n gr o dd u r i n gt h ec o k ep u s h i n gp r o c e s sa r ec o l l e c t e do ns i t e,a n dt h ev i b r a t i o nc h a r a c t e r i s t i c so fc o k ep u s h i n gr o da r ea n a l y z e df r o mt h ea n g l eo fe x p e r i m e n t F i r s to fa l l,t h ev i b r a t i o ns i g n a l c o l l e c t e db y t h e i n t e r c e p t i n gp a r t i su s e da s t h e a n a l o gs i g n a l,a n d t h ep r i o r i a n a l y s i s o f t h e a n a l o gs i g n a l i s c a r r i e do u tb yF o u r i e r t r a n s f o r ma n ds h o r t t i m eF o u r i e r t r a n s f o r mr e s p e c t i v e l y T h e n,t h e i n f l u e n c eo f t h ew i n d o wl e n g t ho nt h er e s o l u t i o no ft h ea n a l o gs i g n a l i sd i s c u s s e d T h er e s u l t ss h o wt h a tw h e nt h ew i n d o wl e n g t hi s ,t h er e s o l u t i o no ft h es i g n a l i st h eh i g h e s t a f t e r t h es h o r t t i m eF o u r i e r t r a n s f o r m F i n a l l y,t h e a b o v ea l g o r i t h mi s a p p l i e d t o t h e t i m e f r e q u e n c ya n a l y s i so f t h ev i b r a t i o ns i g n a l o f t h ec o k ep u s h i n gr o d T h er e s u l t ss h o wt h a ta f t e rt h es i g n a l sp a s s e st h r o u g ht h es h o r t t i m eF o u r i e rt r a n s f o r m w i t haw i n d o wl e n g t ho f ,t h ev i b r a t i o no c c u r r e n c e t i m eo f c o k ep u s h i n gr o dc a nb e f o u n do u tm o r ea c c u r a t e l y,a n dt h ev i b r a t i o nf r e q u e n c yr a n g e i se x t r a c t e d,w h i c hp r o v i d e s t h ee x p e r i m e n t a lb a s i sf o rt h ea n a l y s i so f t h ev i b r a t i o nc h a r a c t e r i s t i c so fc o k ep u s h i n gr o d K e y w o r d s:c o k ep u s h i n gr o d;s i g n a l t i m e f r e q u e n c ya n a l y s i s;f a u l t(上接第 页)G e a rF a u l tD i a g n o s i sB a s e do nF u z z yE n t r o p y t S N Eo fE E M DD e c o m p o s i t i o nS O N GZ i w e i,X I O N GY u n w e i,H UZ h e n y u,L I UF e i y a n g,C H E NH a n x i n(S c h o o l o fM e c h a n i c a l&E l e c t r i c a lE n g i n e e r i n g,W u h a nI n s t i t u t eo fT e c h n o l o g y,W u h a n ,C h i n a)A b s t r a c t:A i m i n ga t t h ep r o b l e mt h a t t h eg e a r sa r ep r o n et of a u l t s,ag e a rf a u l td i a g n o s i sm e t h o di sp r o p o s e d,i nw h i c ht h ef u z z ye n t r o p yo f t h e s e t e m p i r i c a lm o d ed e c o m p o s i t i o n(E EMD)c o m p o n e n t i s c a l c u l a t e d,a n d t h e n t h ed i m e n s i o n i s r e d u c e db y t h e r a n d o mn e i g h b o r h o o de m b e d d i n ga l g o r i t h m(t S N E)o ftd i s t r i b u t i o n,a n df i n a l l yt h er e d u c e dm a t r i xi si n p u t i n t ot h en e u r a ln e t w o r kf o rc l a s s i f i c a t i o n T h r o u g ht h ef a u l td i a g n o s i sa n dc l a s s i f i c a t i o no fn o r m a lg e a r sa n dg e a r sw i t ht h r e ed i f f e r e n tc r a c kd e g r e e s,a n dc o m p a r e dw i t ht h ec l a s s i f i c a t i o nt h r o u g hP C Ad i m e n s i o n a l i t yr e d u c t i o n T h er e s u l t ss h o wt h a t t h ec l a s s i f i c a t i o na c c u r a c yo f t S N Ed i m e n s i o n a l i t yr e d u c t i o nr e a c h e s ,i n d i c a t i n gt h a t t h ep r o p o s e dm e t h o dh a sab e t t e re f f e c to f f a u l td i a g n o s i sa n dc l a s s i f i c a t i o n K e y w o r d s:E EMD;f u z z ye n t r o p y;t S N E;f a u l td i a g n o s i s;g e a r 年第期 机 械 工 程 与 自 动 化