变频涡旋压缩机振动信号分析.pdf

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1、 硕十学位论文 目录 j 商要I A B S T R A C T I I 插图索引 附表索引V I 第1 章绪论1 1 1 课题研究背景及意义1 1 2 小波去噪技术的研究概况_ 2 1 3 包络解调分析法的研究概况4 1 4 课题主要研究工作5 第2 章变频涡旋压缩机振动特征一6 2 1 涡旋压缩机基本结构及工作原理6 2 1 1 涡旋压缩机的基本结构一6 2 1 2 涡旋压缩机的工作原理7 2 2 涡旋压缩机的振动产生机理及振动特性。8 2 2 1 涡旋压缩机的振动机理8 2 2 2 涡旋压缩机的振动特性l O 2 3 涡旋压缩机常见振动分析。1 3 2 3 1 涡旋压缩机的旋转失速1 3

2、 2 3 2 涡旋压缩机的气流脉动1 4 2 4 涡旋压缩机常见故障分析1 4 2 5 本章小节1 5 第3 章小波包阈值去噪算法研究1 6 3 1 多分辨率分析与二尺度方程1 6 3 1 1 多分辨分析( M R A ) 。1 6 3 1 2 二尺度差分方程18 3 2 小波包去噪的基本原理1 9 3 2 1 小波包的定义与性质1 9 3 2 2 小波包的子空间分解及重构21 3 2 3 小波包阈值去噪方法2 2 3 3 阈值函数的选取2 3 3 3 1 硬阈值与软阈值处理函数2 3 3 3 2 软、硬阈值折衷法2 4 3 3 3 模平方阈值处理方法2 5 3 3 4 改进阈值函数方法。2

3、6 3 4 阈值量化处理2 7 3 4 1s q t w oIo g 规则2 8 3 4 2rig r s u r e 规则2 8 3 4 3h e u r s u r e 规则2 8 3 4 4mimim a xi 规则2 9 3 5 仿真实验与分析。2 9 交频涡旋压缩机振动信号分析 3 5 1 消噪效果的评价指标2 9 3 5 2 不同阈值函数下的去噪分析3 0 3 5 3 不同阈值规则的去噪分析3 2 3 6 本章小结3 3 第4 章E M D 包络算法研究3 4 4 1HIL B E R T 解调原理。3 4 4 2 经验模式分解( E M D ) 原理3 6 4 2 1 固有模式函

4、数3 6 4 2 2E M D 方法的分解过程3 8 4 3HIL B E R T 谱和HIL B E R T 边际谱4 l 4 3 本章小节4 3 第5 章压缩机振动信号仿真结果分析。4 4 5 1 压缩机实验平台4 4 5 2 振动信号的小波包分析4 5 5 2 1 信号的小波包分解及分解系数4 5 5 2 2 信号的小波包重构及重构系数4 6 5 2 3 最优小波包树的选取4 7 5 2 4 改进小波包阈值函数的I l l 文件生成4 8 5 3E M D 分 5 斤4 9 5 3 1 含噪信号的E M D 分析4 9 5 3 2 去噪信号的E M D 分析5 1 5 4 压缩机故障信号

5、分析5 3 5 3 1 不平衡故障5 3 5 3 2 旋转失速5 5 5 4 本章小节5 7 第六章总结与展望5 9 6 1 本文工作总结5 9 6 2 研究展望_ 5 9 参考文献6 1 j l j 【谢6 1 ； 附录A 攻读学位期间所发表的学术论文6 6 附录B 不同阈值函数去噪程序6 7 附录C 不同阈值去噪程序。7 3 附录D 小波包分解及分解系数7 4 附录E 小波包重构及重构系数7 5 附录F 去噪和E M D 分解程序7 6 八 b 一 硕士学位论文 摘要 近年来，变频涡旋压缩机已经被广泛应用于空调、制冷、空气压缩、发动机增压及 增压泵等领域，其工作性能的好坏直接关系到系统的工

6、作运行质量，而振动参数是衡量 变频涡旋压缩机性能的重要指标，因此对振动信号的分析处理是整个压缩机测试系统中 非常重要的一个环节。 由于变频涡旋压缩机振动小，噪声低，工作频率随外界工况的不同而变化，再加上 各种噪声的干扰，使得变频涡旋压缩机振动信号的分析处理要比一般旋转机械的复杂许 多，而传统的这些信号处理方法已经很难达到理想的效果。 本课题在结合变频涡旋压缩机自身振动的特点，引入了当下工程信号处理中应用非 常广泛的小波包理论，通过它能对信号的低频部分和高频部分同时进行分解，具有更加 精细的局部分析能力，来完成对变频涡旋压缩机振动信号的前期处理。本文在小波包去 噪处理中的两大难点进行了重点分析，

7、第一个就是阈值函数的选取，提出了一种在语音 信号处理中被应用的改进阈值函数，并将它的去噪效果与传统的阂值去噪函数进行了对 比分析。第二个就是阈值的量化处理，详细介绍了四种阈值量化规则，并通过M a t l a b 中 的小波包工具函数和仿真信号，对这四种规则做了比较分析。从中得出利用这种改进的 小波包阈值函数能达到更好的消噪效果。为了完成变频涡旋压缩机故障信号的包络提 取，本文引入了E M D 包络算法，通过H i l b e r t 谱图和H i l b e r t 边际谱图来判断故障频率， 继而完成故障信号的诊断。 通过以上两种理论在不同场合应用的成功范例，由此将二者结合起来应用到变频涡

8、旋压缩机振动信号的分析处理中，解决了压缩机在信号的后期处理中，容易把低频部分 ( 有用信号) 忽略，也容易把信号的高频部分( 故障成分) 当成噪声去除的问题，从而 给性能的判定和故障的诊断带来更好的效果。文中最后通过实测信号，借助M a t l a b 软件 进行仿真分析，验证了上述理论。 关键词：振动信号；变频涡旋压缩机；小波包；阈值函数；固有模式函数；经验模态分 解 变频涡旋压缩机振动信号分析 A b s t r a c t I nr e c e n ty e a r s ，t h ei n v e r t e rs c r o l lc o m p r e s s o rh a sb e

9、 e nw i d e l ya p p l i e di nt h ea i r c o n d i t i o n i n ga n dr e f r i g e r a t i o n , c o m p r e s s e da i r , e n g i n et u r b o ，b o o s t e rp u m pa n do t h e rf i e l d s T h e i rw o r k i n gp e r f o r m a n c eo ft h es y s t e mi sd i r e c t l yr e l a t e dt ot h ew o r

10、ko ft h eq u a l i t yo f o p e r a t i o n , a n dt h ev i b r a t i o np a r a m e t e r si sam e a s u r eo fa ni m p o r t a n ti n d i c a t o ro ft h ei n v e r t e r s c r o l lc o m p r e s s o rp e r f o r m a n c ea n a l y s i so fv i b r a t i o ns i g n a lp r o c e s s i n gi sav e r y

11、i m p o r t a n t a s p e c to ft h ee n t i r ec o m p r e s s o rt e s ts y s t e m T h ei n v e r t e rs c r o l lc o m p r e s s o r , s m a l lv i b r a t i o n , l o wn o i s e ，w o r k i n gf r e q u e n c yc h a n g e s 埘t l lt h ed i f f e r e n tw o r kc o n d i t i o n sa n dc h a n g e ，

12、c o u p l e d 、) I ，i ms o m en o i s ei n t e r f e r e n c e ，m a k e st h ei n v e r t e rs c r o l lc o m p r e s s o ro fv i b r a t i o ns i g n a l f r e q u e n c ya n a l y s i st h a ng e n e r a lr o t a t i n gm a c h i n e r yc o m p l e xm u c h , a n dt r a d i t i o n a lt h e s e s

13、i g n a lp r o c e s s i n gm e t h o dh a sb e e nd i f f i c u l tt oa c h i e v et h ei d e a le f f e c t T h i ss u b j e c ti nc o m b i n a t i o no ft h ei n v e r t e rs c r o l lc o m p r e s s o rv i b r a t i o nc h a r a c t e r i s t i c s ， t h ew a v e l e tp a c k e tt h e o r yi sw

14、 i d e l ya p p l i e di nt h ec u r r e n te n g i n e e r i n gs i g n a lp r o c e s s i n g ，i tC a n f i n i s hd e c o m p o s i n gt ot h el o w - f r e q u e n c yp a r ta n dh i g h f r e q u e n c yp a r t ，a n dh a sam o r e s o p h i s t i c a t e dl o c a la n a l y s i sa b i l i t yt

15、oc o m p l e t et h ep e r - t r e a t m e n to f t h ev i b r a t i o ns i g n a lo ft h e i n v e r t e rs c r o l lc o m p r e s s o r B a s e do nt h ew a v e l e tp a c k e tt od e a lw i t ht h en o i s eo ft h et w o d i f f i c u l t yo ft h ek e ya n a l y s i s ，t h ef n s ti st h et h r e

16、 s h o l df u n c t i o ns e l e c t i o n , p r o p o s e san e w a p p l i c a t i o ni nt h es p e e c hs i g n a lp r o c e s s i n gi si m p r o v e dt h r e s h o l df u n c t i o n , a n di t sd e n o i s i n g r e s u l tw e r ec o m p a r e dw i t ht h et r a d i t i o n a lt h r e s h o l

17、dd e n o i s i n gf u n c t i o n T h es e c o n di st h e q u a n t i f i c a t i o no ft h et h r e s h o l dv a l u e ，d e t a i l e do ft h ef o u rt h r e s h o l d i n gr u l e s ，a n dt h r o u g ht h e M a t l a bw a v e l e tp a c k e tt o o l sf u n c t i o na n dt h es i m u l a t i o ns

18、i g n a l ，f o rt h ef o u rk i n d so fr u l e sd o a c o m p a r a t i v ea n a l y s i s D r a wt ou s et h ek i n do fi m p r o v e dw a v e l e tp a c k e tt h r e s h o l df u n c t i o n c 国t na c h i e v eb e t t e rd e n o i s i n ge f f e c t s I no r d e rt oc o m p l e t et h ei n v e r

19、t e rs c r o l lc o m p r e s s o rf a u l t s i 孕谢e n v e l o p ee x t r a c t i o n , t h i sp a p e ri n t r o d u c e dE M Dm e t h o dt h r o u g hH i l b e r ts p e c t r aa n d H i l b e r tm a r g i n a lc h a r tt oj u d g ef a u l tf r e q u e n c y , t h e nc o m p l e t ef a u l ts i g n

20、 a ld i a g n o s i s T h r o u g ht h ea b o v et w ok i n d so ft h e o r yi nd i f f e r e n to c c a s i o n ss u c c e s s f u le x a m p l eo f a p p l i c a t i o n , w h i c hb o t hu pa p p l i e dt oi n v e r t e rs c r o l lc o m p r e s s o rv i b r a t i o ns i g r l a la n a l y s i s

21、， s o l v et h ec o m p r e s s o ri nt h es i g n a lo fp o s tp r o c e s s i n g ，e a s yt op u tt h el o wf r e q u e n c yp a r t ( u s e f u ls i g n a l ) i g n o r e ，a l s oe a s yt op u tt h eh i g hf r e q u e n c yp a r to fs i g n a l ( f a u l tc o m p o n e n t ) a s n o i s er e m o

22、v a lo fas e r i e so fp r o b l e m s ，a n dt ot h ej u d g e m e n to ft h ep e r f o r m a n c ea n df a u l t d i a g n o s i so ft h eb e t t e re f f e c t F i n a l l y , t h em e a s u r e ds i g n a l ，u s i n gM a t l a bs o t h v a r es i m u l a t i o n a n a l y s i sg oV e r i 鸟t h ea

23、b o v et h e o r y T T 硕士学位论文 K e yw o r d s ：V i b r a t i o nS i g n a l ；I n v e r t e rS c r o l lC o m p r e s s o r ；W a v e l e tP a c k e t ；T h r e s h o l d F u n c t i o n ；I n t r i n s i cM o d eF u n c t i o n s ；E m p i r i c a lM o d eD e c o m p o s i t i o n I I I 变频涡旋压缩机振动信号分析 插图索

24、引 图2 1 涡旋式压缩机6 图2 2 涡旋压缩机工作过程7 图2 3 涡旋压缩机振动产生机理8 图2 4 动涡盘受力分析图1 1 图2 5 涡旋压缩机曲轴外形一1 2 图2 6 涡旋压缩机曲轴受力分析。1 2 图3 。1 小波分析的空间剖分图。2 0 图3 2 小波包分析的空间剖分图2 0 图3 3 小波包分解过程示意图。2 2 图3 4 阈值函数的比较2 4 图3 5 软硬阈值折衷法效果对比图一2 5 图3 6 模平方阈值法效果对比图2 6 图3 7 各种阈值函数去噪效果图j 3 1 图3 8 选取不同阈值的去噪效果图3 3 图4 1H Ib e r t 变换包络解调流程。3 4 图4 2

25、 一个典型的固有模式函数3 7 图4 3 典型的固有模式函数的瞬时幅值3 7 图4 4 典型的固有模式函数的瞬时频率3 8 图4 5 上下包络图。3 9 图4 6E M D 分解方法流程图4 0 图4 7 模拟信号的经验模式分解结果。4 2 图4 8 模拟信号的希尔伯特谱图4 2 图4 9 希尔伯特边际谱4 3 图5 1 涡旋压缩机测试点选取4 4 图5 2 小波包分解图4 6 图5 3 小波包重构图4 6 图5 4 小波包树4 7 图5 5 最优小波包树。4 7 图5 6 小波包阈值去噪4 9 图5 7 含噪信号的E N D 分解。5 0 图5 8 含噪信号的Hi Ib e r t 谱图5

26、0 图5 9 含噪信号的H Ib e r t 边际谱图。5 1 图5 1 0 去噪信号的E M D 分解5 2 图5 1 1 去噪信号的H Ib e r t 谱图5 2 W 硕士学位论文 图5 12 去噪信号的H Ib e r t 边际谱图5 3 图5 1 3 涡旋盘故障信号的去噪效果对比图5 4 图5 14 涡旋盘故障信号的E M D 分解图5 4 图5 1 5 涡旋盘故障信号的H I b e r t 谱图5 5 图5 16 涡旋盘故障信号的边际谱图5 5 图5 17 旋转失速信号的E M D 分解图5 7 图5 1 8 旋转失速信号的边际谱图5 7 V 变频涡旋压缩机振动信号分析 附表索引

27、 表3 1 各种方法的信噪比( S N R d B ) 和均方根误差( R M S E ) 3 1 表5 1 电动机参数4 4 硕士学位论文 1 1 课题研究背景及意义 第1 章绪论 随着变频涡旋压缩机以其能实现软启动，启动电流小，能量调节范围广，平衡性高， 低噪声，振动小，运转平稳等众多优点，而被广泛应用于空调，制冷，各种气体压缩 机，发动机增压以及增压泵等系统中，其工作性能的好坏直接关系到系统的工作运行质 量，而且随着工作时间的变化，其性能指标也在不断发生变化，因而定期了解压缩机的 性能指标对维护系统工作的稳定性以及提高新产品的质量都起着重要作用，振动参数是 衡量变频涡旋压缩机性能的重要指

28、标，而对于压缩机测试系统来讲，大多数是通过分析 压缩机振动信号来了解压缩机的运行状态，因此对被测振动信号的分析和处理是整个测 试系统中非常重要的一个环节，只有准确提取测试系统中的信号才能对压缩机的运行状 态进行更精确的判断。 在变频涡旋压缩机状态检测和故障诊断中，通常要对测得的信号进行分析处理，提 取真实信号的特征，然而这些信号容易受到噪声信号的干扰，使得信号中有用的特征信 息常常淹没在噪声之中，从而给信号的特征提取带来了很大的困难，因此必须去除信号 中叠加的噪声或干扰成分。变频涡旋压缩机在不考虑噪声信号的干扰下，在工作过程中 可能会常常变频，须把它当作非平稳信号来处理，还有变频涡旋压缩机的振

29、动小，噪声 低，工作频率是随着外界工况的不同而变化的，再加上轴承噪声、电磁噪声、气流噪声 及液体噪声等妇1 ，使得变频涡旋压缩机振动信号的去噪要比一般的旋转机械复杂许多， 因此有必要找到一种适合变频涡旋压缩机振动信号去噪和特征信号提取的一种行之有 效的方法。本课题研究的重要意义如下： ( 1 ) 通过对变频涡旋压缩机振动信号的分析处理可以对它的运行状态进行实时的监 测，继而可扩展到运行过程中的故障诊断，从而来判断变频涡旋压缩机运转的详细信息。 ( 2 ) 通过分析变频涡旋压缩机的振动信号可以更多的了解它的振动特性和噪声来 源，通过减少振动、降低噪声来减少功外损耗，提高涡旋压缩机的工作效率，为开

30、发高 性能涡旋压缩机开辟新的途径。 ( 3 ) 通过对振动和噪声信号进行分析可有效了解压缩机内部零部件的工作状态，进 而判定涡旋压缩机的工作特性，设计人员可根据分析结果，对引起振动和噪声较大的零 部件进行二次优化设计，为变频涡旋压缩机性能的改进提供可靠的理论依据。 ( 4 ) 通过将小波分析技术口。4 1 和H il b e r t - H u a n g 变换技术应用到变频涡旋压缩机振动 信号处理过程中，力图找到一种适合于变频涡旋压缩机的振动信号分柝和处理的一整套 变频涡旋压缩机振动信号分析 完备理论体系。 ( 5 ) 由于变频涡旋压缩机应用广泛，振动特性和噪声研究对变频涡旋压缩机性能的 提

31、高很有意义，变频涡旋压缩机优化后，空调、冰箱等设备都将随之提高性能，从而改 善人类生活，进而带来经济效益。 1 2 小波去噪技术的研究概况 为了解决信号的时频局部化问题，1 9 4 6 年D e n n i s G a b o r 首先引入了窗函数对信号 作局部化分析，即短时傅立叶变换( S T F T ) 晦3 。小波变换继承和发展了G a b o r 的短时傅立叶 变换的局部化思想，其思想来源于可变窗口的伸缩与平移，其方法的提出可追溯至0 1 9 1 0 年H a a r 提出的H a a r 基嘧1 ( 后来被称为最简单的小波基) ，由于H a a r 基的不连续性，它未能 得到广泛的应

32、用。法国地球物理学家M o r l e t 在分析地震波的局部性时，发现传统的傅立 叶分析难以达到要求，因而引入了小波概念用于信号分析，并对信号进行分解H 1 ；随后 G r o s s m a n 对M o r l e t 的这种信号按一确定函数的伸缩、平移系展开了可行性研究阻1 。由于 法国数学家Y M e y e r 在1 9 8 5 年针对一维的情形，证明了小波函数的存在性旧1 ，之后他的 学生P G L e m a r i e 把他的结果推广到了多元情形n 们，1 9 8 6 年S J a f f e r d 、P G L e m a r i e 、 Y M e y e r 与从事信

33、号处理的S M a l l a t 合作，引进了多尺度分析概念n ，统一了在这之 前的S t r o m b e r g 、M e y e r 、L e m a r i e 和B a t t l e 提出的具体小波的构造，并成功地应用于图 象的分解与重建，同时给出了相应的快速算法一M a l l a t 算法n 2 删。1 9 8 8 年比利时人 I D a u b e c h i e s 证明了紧支集光滑小波函数的存在n4 1 ：S t a n f o r d 大学以D o n o h o 为首的学 术群体致力于用小波去噪的研究，取得了大量的成果n5 l 。D o n o h o 和J o

34、h n s t o n e 等人于1 9 9 5 年提出了信号去噪的软阈值方法和硬阈值方法，推导出计算通用阈值的公式和基于 S t e i n 无偏估计的S U R E 阈值公式，并从理论上证明了该阈值是最优的n 引；同年，D o n o h o 和C o i f m a n 提出了平移不变小波去噪。G a o 和B r u c e 把D o n o h o 的软阈值和硬阈值方法进行 推广，提出了软硬阈值折衷法，通过比较说明此阈值方法比硬阈值方法连续性好，比软 阈值方法有更小的偏差等优点n7 J 。1 9 9 9 年，S C h e n 和D D o n o h o 提出了利用原子分解的基 追

35、踪去噪法给信号去噪。 我国对小波的研究起步较晚，从1 9 9 2 年开始，小波分析才进入应用阶段，并迅速波 及到科学研究和工程应用的许多领域，如：信号分析、图象处理、量子力学、军事电子 对抗与武器的智能化，计算机分类与识别、数据压缩、医学成像与诊断，地震勘探数据 处理、边缘检测、音乐与语音人工合成、大型机械的故障诊断、大气与海洋的分析、分 析力学、流体湍流以及天体力学等方面，都已获得了广泛的应用。1 9 9 4 年形成国内的小 波研究高潮，并在信号的去噪和图像的压缩、机械故障检测等方面取得了较大的进展。 从公开发表的应用性文章的内容看，主要可分为两大部分：一部分是利用小波分析对信 2 达到更好

36、去噪效果。还有北京理工大学的王和平，康景利研究了小波变换中噪声和信 号的次要的模量极大值曲线对定位信号特征点造成干扰的问题，提出一种基于小波模阈 值和模极大值曲线长度阈值的去噪算法陋。之后一些学者在自适应小波去噪，小波阈值 去噪及阈值去噪的改进等方面都取得了喜的成就。随着小波理论的不断发展，多小波和 小波包分析( w a v e l e tp a c k e ta n a l y s i s ) 的出现给信号去噪带来了新的方法，由于小波 包分析是分析更为精细的时频局部分析方法，因此，利用小波包变换对信号去噪越来越 受到科学界的关注。 目前，小波去噪方法主要可分为三大类：基于小波变换模极大值原理

37、的小波去噪、 基于小波系数相关性的小波去噪和阈值去噪。其中阈值去噪方法是一种非常简洁有效的 小波去噪方法，由于处理方法简单、计算量小而引起广泛关注。此方法采用的主要有硬 阈值和软阈值去噪这两种方法，但由于硬阈值函数的不连续性，得到的估计小波系数值 连续性差，因此它的处理效果远远不及软阈值去噪法，然而软阈值函数的导数不连续性 以及由它估计的小波系数与被处理信号的小波系数之间存在恒定偏差，因而在信号重构 时会损失一些有用的高频信息，造成重构信号的信噪比比较低，均方根误差较大。基于 上述考虑，国内外很多学者都有针对性地提出了一些解决方案和改进方法，如多项式插 值法、软硬阈值折衷法、模平方处理法、最大

38、似然估计法、半软阈值法和修正软阈值法 等，并进行了实验验证，进一步拓宽了小波阈值去噪的应用前景。 3 变频涡旋压缩机振动信号分析 1 3 包络解调分析法的研究概况 当旋转机械发生故障时，其振动信号往往是多分量的调制信号，这类调制信号的包 络更集中地携带了故障信号，因此对这类信号采用包络分析方法来提取特征是十分有效 的。事实上，调制信号的包络更集中地携带了故障信息，因此建立一套行之有效的基于 信号包络特征的故障识别方法必将为准确、迅速地判断机械的故障提供充分依据。对于 高频冲激振动而言，包络分析更是一项重要而有效的技术，因此在滚动轴承和齿轮故障 诊断中得到了成功的应用，可将与故障有关的信号从高频

39、调制信号中提取出来，避免了 与其他低频干忧的混淆。 一般来讲，对于传统的包络解调分析方法有它自身的缺陷：一方面，它需要根据先 验知识预先确定滤波中心频率和带宽，而中心频率和带宽的选择恰当与否将极大地影响 分析诊断结果的准确性；另一方面，对振动信号进行包络分析后，需要根据包络谱的谱 峰值和故障特征频率来判断故障类型，这样就不利于实现计算机的自动诊断。 信号的包络通常有三种提取方法，且P H i l b e r t 幅值解调法、检波一滤波法和高通绝 对值解调法。H i l b e r t 变换得到的解析信号实部为实信号本身，虚部为其H i l b e r t 变换， 解析信号的幅值即为信号的包络：检波一滤波法是对零均值化的原信号作检波处理，然 后再零均值化，设置以厂为中心频率的带通滤波，可得到以厂为主要成分的包络信号； 高通绝对值法是对零均值的时域信号作高通滤波，取绝对值，再低通滤波，其低通频率 的选择决定了包络信号的频率成分。