基于HHT的虚拟信号分析仪在旋转机械故障诊断中的应用

第53卷第4期2011年8月汽轮机技术TURBINETECHNOLOGYV0153NO4AUG2011基于HHT的虚拟信号分析仪在旋转机械故障诊断中的应用詹责基，马里华北电力大学机械工程系，保定071003摘要根据希尔伯特黄变换HILBERTHUANGTRANSFORM，HHT原理对虚拟仪器设计软件一LABVIEW进行二次开发，实现HHT方法，并设计基于HHT的虚拟信号分析仪。利用BENTLYRK一4转子试验台模拟汽轮机转子局部碰摩及油膜涡动故障，并将虚拟信号分析仪运用到对该转子的故障诊断中。通过对转子局部碰摩及油膜涡动故障特征的分析并结合虚拟信号分析仪的分析结果，验证了基于HHT的虚拟信号分析仪可以有效地提取旋转机械故障信息。关键词希尔伯特黄变换；LABVIEW；旋转机械；信号分析；故障诊断分类号TH13333；TV3113文献标识码A文章编号10015884201104030203VIAUALSIGNALANALIZERBASEDONHHTAPPLICATEDINFAULTDIAGNOSISOFROTARYMECHANISMTANGGUIIMAWAN1IMECHANICALENGINEERINGDEPARTMENT，NORTHCHINAELECTRICPOWERUNIVERSITY，BAODING071003ABSTRACTACCORDINGTOTHEPRINCIPLEOFHILBERTHUANGTRANSFORMHHT，THEVIRTUALINSTRUMENTDESIGNPLATFORMLABVIEWHASBEENSECONDARYDEVELOPEDTOREALIZETHEHHTMETHODANDTHENTHEVIRTUALSIGNALANALYZERBASEDONHHTWASDESIGNEDBYUSINGTHEBENTLYRK一4ROTORTESTRIG，LOCALRUBBINGANDOILWHIRLFAULTOFSTEAMTURBINEROTORWASSIMULATEDANDTHEVIRTUAISIGNALANALYZERWASUSEDTOTHEFAULTDIAGNOSISCOMBINEDTHEFAULTFEATURESOFLOCALRUBBINGANDOILWHIRLWITHTHEANALYSISRESULTSRESULTEDBYTHEVIRTUALSIGNALANALYZER，THEEFFICIENCYOFTHISANALYZERBASEDONHHTEXTRACTINGFAULTINFORMATIONSHASBEENPROVEDKEYWORDSHILBERTHUANGTRANSFORM；LABVIEW；ROTATINGMACHINERY；SIGNALANALYSIS；FAULTDIAGNOSIS0前言当前，旋转机械设备尤其是汽轮发电机组正朝着大型化、自动化的方向发展，因此对设备运行的可靠性、安全性都提出了更高的要求。旋转机械运行时，如转子发生故障，往往会表现为机械设备的异常振动，并且该振动往往表现出非平稳性。因此，对大型旋转设备的振动进行监测并对其异常振动信号进行分析具有重要的意义。希尔伯特黄变换HILBERTHUANGTRANSFORM，HHT是近年来提出的一种非平稳信号处理方法。HHT方法现已被应用到对机械设备振动信号的分析中，并取得了良好的分析效果。目前，HHT大多是通过MATLAB实现，MATLAB具有强大的数据分析功能，但其用户界面效果较差。LABVIEW是美国NINATIONALINSTRUMENTS公司开发的图形化编程软件，它具有良好的用户界面，LABVLEW的出现大大缩短了项目的开发周期，利用LABVLEW可快速的搭建虚拟测试系统，但LABVIEW中不包含HHT方法。基于此，本文根据HHT方法原理及其算法流程，对LABVIEW进行二次开发实现HHT方法并且利用LABVI设让基于HHT的振动信号虚拟分析仪。利用该分析仪对实际转子局部碰摩及油膜涡动故障进行分析，分析结果证明了该分析仪可以有效地提取故障信息。1HHT简介HHT由经验模式分解经验模态分解EMPIRICALMODEDECOMPOSITION，EMD和HILBERT变换两部分组成，EMD的具体流程看参考文献】。HHT首先运用EMD方法将信号分解为一组单分量信号称为本征模函数INTRINSICMODEFUNCTION，IMF和一个残余分量的和。即CR1对式1中的每个本征模函数CT做HILBERT变换，构解析函数ZTCTJNCT2得到幅值函数和相位函数为TTCT3OTRCTAN】4收稿日期20101216作者简介唐贵基1962，男，博士，教授，从事机械结构动特性、振动与噪声控制、状态监测与故障诊断方面的研究。第4期唐贵基等基于HHT的虚拟信号分析仪在旋转机械故障诊断中的应用303进一步得到瞬时频率53实际转子故障分析所以信号T的HILBERT时频表示就可记作日REAITEXPIFOF6式中，RE表示取实部。式6可以将信号表示为时间一频率一幅值的三维分布，精确地描述了信号的幅值随时间和频率的变化规律。2基于HHT的虚拟信号分析仪的设计根据HHT方法实现流程，设计基于HHT的虚拟信号分析仪。虚拟信号分析仪的前面板如图1所示，主程序如图2所示，其中包含EMD与谱图转换子程序，两个子程序的功能分别为对信号做EMD；对EMD后的信号做HILBERT变换并求得瞬时频率及瞬时幅值，并将其以三维图的形式绘制出来。图1虚拟信号分析仪前面板田RML【一暨西匿目哥一蕊鲁，一一RL_鼬曩IM。图2虚拟信号分析仪主程序该信号分析仪由数据载入、波形显示及快速傅立叶变换、HHT谱图显示、EMD结果显示和绘制轴心轨迹五大功能模块组成。数据载入功能是将数据采集系统采集的数据输入到信号分析仪中；波形显示及快速傅立叶变换的功能为显示信号的时域波形和幅值谱，并且还具有数字滤波的功能；HHT谱图显示的功能为显示信号的HHT三维谱图；EMD结果显示的功能为显示HHT变换中信号EMD的结果；轴心轨迹绘制功能为根据互相垂直的两路涡流位移振动信号绘制转子的轴心轨迹。利用BENTLYRK一4转子试验台模拟汽轮机转子局部碰摩及油膜涡动故障，利用互相垂直的两路涡流传感器测量转子的径向振动，信号采集硬件采用美国IOTECH公司生产的ZONICBOOK618E振动测试系统，转子实验台如图3所示。图3转子试验台31转子局部碰摩故障分析将采集的转子碰摩故障数据载入到虚拟信号分析仪中，信号采样频率为1024HZ，转子转速为1380RMIN，信号时域波形及幅值谱如图4所示，从图4A中可以看到信号有轻微的削波现象，从图4B可以看出，幅值谱除含有工频成分外，还有工频的2倍、3倍等倍频成分存在，这些都是转子局部碰摩的特征，但故障特征不明显。对信号做HHT，HHT三维图如图5所示。从图5中可以看到信号的频率围绕着工频有突变现象，频率突变的时刻与时域波形削波的时刻相对应，此处应为转子发生局部碰摩的时刻，符合转子局部碰摩特征J，图5直观地反映了转子局部碰摩故障的特征。转子的轴心轨迹如图6所示，转子正常运行时，考虑到不可避免的不平衡的影响，其轴心轨迹应为一椭圆。而当转子发生局部碰摩故障时，其轴心轨迹在碰摩点处向内凹陷，碰摩越严一4500一5000暑一5500337500名罂02004006008001024采样点数频率HZ口6图4局部碰摩故障信号时域波形及幅值谱图5局部碰摩故障信号HHT三维图304汽轮机技术第53卷7、17、入7、R1，|K、J_R、T1JII图6局部碰摩故障转子轴心轨迹重凹陷越深J，从图6中可以看到轴心轨迹存在凹陷。实验的结果与理论分析一致，因此可以得出该虚拟信号分析仪可以有效地提取转子局部碰摩故障信息。32油膜涡动故障分析将采集的油膜涡动故障数据载入到虚拟信号分析仪中，信号采样频率为1024HZ，转子转速为1740RMIN，信号时域波形及其幅值谱如图7所示，从图7B中可以看出，幅值谱除有工频成分外还包含工频的二分频以及工频的倍频成分，这些是转子早期油膜涡动的特征。对信号做HHT，HHT三维图如图8所示，从图8中可以看到，工频成分有调频现象，并且有半频成分明显，符合油膜涡动故障特征，图8更直观地反映了这一特征。转子的轴心轨迹如图9所示，当转子发生油膜涡动故障时，由于半频涡动成分的存在，使得轴心变位，变成大小两圈叠连的形状。从图9中可以明显地看到一4500一8066O2004006008001024采样点数1000800点600400磐2000频率HZ图7油膜涡动故障信号时域波形及其幅值谱图8油膜涡动故障信号HHT三维图孝、爵、一蟹掰、潲ELUK圈_11ILI270图9油膜涡动故障转子轴心轨迹轴心轨迹成两圈叠连的形状。实验的结果与理论分析一致，因此可以得出该虚拟信号分析仪可以有效地提取转子油膜涡动故障信息。4结论利用虚拟仪器开发平台LABVIEW并根据HHT原理设计了基于HHT的虚拟信号分析仪，该分析仪可显示信号时域波形，实现信号的快速傅里叶变换，显示信号的HHT三维图及EMD分解结果，并且还可以绘制转子轴心轨迹。利用转子试验台模拟汽轮发电机的转子局部碰摩和油膜涡动故障，通过故障振动信号以及故障特征的分析，可以得出当转子发生局部碰摩故障时，信号瞬时频率沿工频有突变，突变时刻即为发生碰摩时刻，并且轴心轨迹发生凹陷；当发生油膜涡动故障时，信号工频成分出现调频现象并且半频成分明显，轴心轨迹成两圈叠连的形状。由分析结果看该虚拟信号分析仪可以清晰地提取故障特征，为旋转机械的故障诊断提供了一种有力的工具，具有重要的实际意义。参考文献1丁涛，王芳，任工昌旋转机械故障诊断研究现状J机械设计与制造，2009122592612HUANGNE，SHENZ，LONGSR，ETA1THEEMPIRICALMODEDECOMPOSITIONANDTHEHILBEASPECTRUMFORNONLINEARNONSTATIONARYTIMESERIESANALYSISAPROCRSOCCND，1998，A4549039953胡劲松，杨世锡基于HIIT的旋转机械故障