转子故障数据分类方法研究与实验台测试信息系统开发

2012年6月1日2012年机电工程学院硕士毕业答辩转子故障数据分类方法研究与实验台测试信息系统开发

一、转子故障数据分类方法研究立项背景

随着多通道监测技术的逐步应用，传统的信号处理方法难以高效且全面地描述转子运行状态；开展以数据集为对象的数据分类方法研究对智能故障辨识的新高度发展具有促进作用；亟待开展故障特征数据集呈现出的非线性干扰、维数过高及线性可分性差的关键科学问题研究。五种转子运行状态数据三维模型面临问题线性分类法二类数据的线性分类法算法描述分类功能拓展线性多分类器结构故障诊断流程规划转子系统故障诊断流程KPCA降维模型应用碰摩不平衡松动不对中碰摩不平衡松动不对中分类问题特征编号准确率%碰摩122251367.5441不平衡154.375214.375383.75444.375松动10258.33362.5460不对中12.5246.25366.25450KPCA-FDA分类模型

提出将KPCA法与FDA法相结合的数据集二次降维方法，并给出了特征值贡献率与累计贡献率的定义方法；

推导出PCA与FDA降维准则间存在的定量关系；

证明了费歇准则建立粒子群优化算法适应度函数，从而自动寻求最优核参数过程中存在的等价关系。理论创新性理论与方案创新性展示

特征值贡献率定义

特征值累计贡献率定义

PCA与FDA核心公式定量关系：

以费歇准则建立粒子群优化算法适应度函数中存在的等价关系：

故障诊断流程设计：基于KPCA-FDA法的转子系统故障诊断流程应用效果展示适应度函数等价关系验证×分类问题最优核参数适应度函数Sw/SbSwSb碰摩6.0308107.01270.4024265.9088不平衡6.1969345.6630.13382582.6108松动6.295332.54460.0853381.6193不对中6.044246.35880.0663699.27=分类问题特征值贡献率%累计贡献率%碰摩1.110886.0786.072.22E-162.00E-1686.071.39E-171.25E-1786.076.07E-185.47E-1886.08不平衡0.917688.7488.744.79E-175.22E-1788.744.55E-204.96E-2088.750088.75松动1.910293.293.28.30E-174.35E-1793.21.28E-196.71E-2093.210093.21不对中1.310882.3982.398.98E-186.85E-1882.39-5.61E-194.28E-1982.40082.4特征贡献情况碰摩

故障特征数据集降维效果不平衡松动不对中分类结果展示分类问题特征编号准确率%碰摩195不平衡196.88松动199.17不对中197.5马再超,赵荣珍,杨文瑛.转子故障特征数据分类的KPCA-FDA方法研究.正等待《自动化学报》审稿意见。KPCA-BFDA分类模型理论创新性针对FDA法等同考虑两类数据离散度的重要性，导致其计算复杂度较高的问题，提出偏重分析一类数据离散度的BFDA法；

提出采用偏费歇准则建立粒子群优化算法中的适应度函数，从而寻求最优核参数的方法；

提出采用KPCA与BFDA相结合的数据集二次降维方法。理论与方案创新性展示

偏费歇判别定义：以偏费歇准则建立粒子群优化算法中适应度函数的形式：

故障诊断流程设计：基于KPCA-BFDA法的转子系统故障诊断流程应用效果展示

BFDA法的实例数据集降维验证BFDA分离效果FDA分离效果偏费歇准则寻求的最优核参数

碰摩不平衡松动不对中偏费歇准则5.98586.29356.23736.0308费歇准则6.03086.19696.29536.0442分类问题特征值贡献率%累计贡献率%碰摩16.001186.0786.071.80E-161.17E-1586.071.80E-161.17E-1586.080086.08不平衡2.910688.7488.744.65E-171.60E-1588.741.63E-195.59E-1788.750088.75松动6.988593.293.2-1.03E-161.48E-1593.21-3.89E-169.28E-1893.21-6.49E-195.56E-1593.21不对中8.297582.3982.392.08E-172.51E-1682.399.54E-191.15E-1782.40082.4特征贡献情况碰摩故障特征数据集降维效果不平衡松动不对中分类结果展示分类问题特征编号准确率%碰摩195不平衡196.88松动1100不对中1100马再超,赵荣珍,杨文瑛.转子故障特征数据分类的KPCA-BFDA方法研究.《振动、测试与诊断》已录用

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二、实验台测试信息系统开发采用变频电机驱动，分布了13个通道的电涡流传感器，其中的CH1～CH12用于采集转子不同截面的振动信号，CH13用于采集转速信号。整套硬件系统的控制与测试功能采用LabVIEW软件平台实现。双跨转子系统双跨转子系统简介油泵电机自动开闭控制核心部件—油泵电机一直未解决开闭自动控制的问题，这对转子系统的安全运行与人员操作的便利性产生了巨大影响。

润滑供油设备硬件拓展强电控制电路弱电控制电路软件编程通过点击“启动”或“停止”按钮，则可实现油泵电机对应的“启动”或“停止”功能。油泵电机控制面板原有的分档调速功能不仅编程工作量大，且功能有限，严重阻碍了实验的顺利进行。故将转速设定值与变频器通信命令间建立转换关系，并封装为函数，实现了无级调速。变频电机无级调速

变频电机无级调速控制面板状态信息监测中的若干难题 转子运行转速监测实时测量与显示转子运行的当前转速，对观察无级调速指令发送是否成功及保证转速与振动信号的对应关系等方面都具有不可忽视的作用。

转速信号

当前所有实验表明，转速计算的误差范围维持在-5r/m～5r/m。

转速计算显示面板滤波器组设计针对转子系统振动信号中存在的噪声形式主要为白噪声、脉冲噪声和毛刺，本项研究将冲激响应滤波器、中值滤波器与平滑滤波器集成，且三种滤波器之间为并列逻辑关系，各滤波器既能独立完成对应的滤波工作，互不干扰，又能以组合连接的方式完成滤波工作。

滤波器组控制面板转子系统振动信号的滤波结果已接近真实信号振动信号滤波效果振动趋势图设计

针对实验中，轴心轨迹图对及时反映转子系统振动状态变化趋势的需求仍存在滞后性、不明确性的问题。研究中设计了一种奇偶通道振动趋势对比图，它能够实时更新显示转子处于不同运行转速下，各通道位置出现的振动最大值。

通道选择器奇数通道振动趋势

列出的转子由静止上升至2000r/m的振动趋势图可以清晰地看出转子不同部位的当前最大振动状态呈现的波动趋势。

偶数通道振动趋势数据的资源化保护欲开展基于数据库知识发现的旋转机械故障知识获取新方法研究，则需首先解决由此引发的故障数据资源化保护的问题。因此，本项研究将数据库存储技术融入软件平台，实现了转子运行过程中具备严格物理含义的数据自动保存入数据库的功能。数据采集器控制面板振动信息存储效果特征信息存储效果振动信息与特征信息以时间关联，保证了二者物理涵义的对应关系；

根据需求采集数据，并将数据永久保存入数据库，且数据库中的数据可不断累积更新；

转子系统、信息采集系统和数据存储系统之间互相独立，工作时互不干扰，从而避免了因数据采集、存储的等待时间而影响实验台运行。综合平台功能集成全部通道信号总览奇偶通道振动趋势对比各通道信号及其FFT谱显示各截面轴心轨迹显示故障辨识界面赵荣珍,胡宝权,冯如只,马再超,谢小正,邓林峰.双跨转子振动实验的多功能状态信息监测系统，获国家发明专利，公开号:CN102419243A.赵荣珍,马再超,冯如只,胡宝权,邓林峰,谢小正.双跨转子系统振动信息采集与特征数据的资源化保护系统，获国家发明专利，公开号:CN102426055A.外审质疑对于表4.9，“不对中与非不对中”的累计贡献率在82%左右，明显低于“碰摩与非碰摩”、“不平衡与非不平衡”，但表4.10显示“不对中与非不对中”的分类准确率为100%，这是为什么？为何存在累计贡献率低而分类准确率高的情况？111111111122222222223333333333444444444455555555551010101010101010101020202020202020202020303030303030303030304040404040404040404050505050505050505050累计贡献率10%案例说明111111111123232323233535353535474747474759595959591010101010101