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盲源分離原理在軋機(jī)振動中的應(yīng)用研究

2014-09-19 03:42吳炳勝張子波
重型機(jī)械 2014年6期
關(guān)鍵詞:盲源白化軋機(jī)

吳炳勝,張子波

(河北工程大學(xué)機(jī)電學(xué)院,河北邯鄲 056038)

盲源分離原理在軋機(jī)振動中的應(yīng)用研究

吳炳勝,張子波

(河北工程大學(xué)機(jī)電學(xué)院,河北邯鄲 056038)

隨著板帶軋機(jī)的軋制速度和精度不斷提高,軋機(jī)在生產(chǎn)過程中經(jīng)常出現(xiàn)電機(jī)振動。本文把盲源分離Fast ICA算法應(yīng)用到軋機(jī)振動故障診斷中,對軋機(jī)振動的混合信號進(jìn)行分離,得到分離前后的振動加速度數(shù)據(jù)曲線以及功率譜,最終診斷出軋機(jī)出現(xiàn)振動的主導(dǎo)頻率,說明盲源分離法在軋機(jī)振動故障診斷中是一種有效的信號診斷方法,為進(jìn)一步抑制軋機(jī)扭振提供了有力依據(jù)。

軋機(jī)振動;盲源分離;Fast ICA算法;故障診斷;主導(dǎo)頻率

0 前言

盲源分離是在20世紀(jì)80年代到90年代發(fā)展起來的一種信號處理方法。它在很多領(lǐng)域有廣泛的應(yīng)用,例如天文學(xué)、語音信號處理、陣列信號處理、生物醫(yī)學(xué)成像等眾多領(lǐng)域。在天文學(xué)領(lǐng)域,法國專家J.F.Cardoso運(yùn)用盲源分離技術(shù)的獨(dú)立分量方法來分析宇宙微波背景輻射信號[1];法國Aussois等學(xué)者多次召開盲源分離國際會議,發(fā)表了大量論文;我國張賢達(dá)、保錚教授對盲源分離做了大量的研究[2],在圖像、機(jī)械、語音信號處理都有很大的進(jìn)展。近些年盲源分離技術(shù)被用于機(jī)械設(shè)備的運(yùn)行過程檢測與故障診斷等領(lǐng)域,振動信號是衡量機(jī)械設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)的重要信息,它通常被用于故障特征識別與診斷的檢測,通常情況下振動信號士有很多信號混疊在一起的,從這樣的信號中很難診斷設(shè)備的振動故障。盲源分離技術(shù)在振動的獨(dú)立源信號以及混合信號不明確的情況下,可以從觀測信號中把各獨(dú)立信號分離出來。

本文針對邯鋼CSP熱連軋機(jī)的扭振問題[3-4],運(yùn)用盲源分離fast-ICA算法對軋機(jī)電動機(jī)的振動信號進(jìn)行分離分析,得出明顯的振動信號,說明盲源分離在軋機(jī)振動故障診斷[5]中是一種有效的信號診斷方法,為進(jìn)一步抑制軋機(jī)扭振提供了有力依據(jù)。

1 盲源分離原理及算法

盲源分離(Blind Source Separation)通常簡稱BSS,是一種高維信號處理方法,在軋機(jī)振動的獨(dú)立源信號以及混合信號不明確的情況下,可以從觀測信號中把各獨(dú)立信號分離出來[6]。

Fast ICA算法是近年來提出的非常有效的分析工具,使用固定點(Fixed-point)理論,根據(jù)負(fù)熵最大,從分離信號中找出最大非高斯值,它是一種迅速有效的迭代算法,利用牛頓迭代算法,把各個獨(dú)立分量從觀測信號中分離出來。該分離算法具有設(shè)計方便、計算速度快、平穩(wěn)性高、魯棒性好等特點。為了更方便快捷又不影響信號的真實性,運(yùn)用基于負(fù)熵最大的Fast ICA算法,對數(shù)據(jù)參數(shù)進(jìn)行簡化處理,對采集的振動數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理,中心化和白化是Fast ICA的預(yù)處理過程中兩個重要部分。

為了得到零均值信號,對觀測信號進(jìn)行中心化處理。即把觀測到的信號與此信號的均值的差值作為需要分離的觀測信號。中心化處理過程表達(dá)式為:

對混合信號進(jìn)行白化處理目的在于使混合信號的每個分量分開表達(dá),這樣更利于混合信號的分離,函數(shù)Z=xU中U為白化矩陣,經(jīng)尋找運(yùn)算得到的輸出分量Z(t)滿足下式:E(ZZT)=I

為了使白化矩陣數(shù)據(jù)u=Bx白化,先使矩陣B白化。然后通過白化矩陣u求得矩陣Qz(Mi),i=1~p。利用基本原理求V,使各Qz(Mi)聯(lián)合對角化。最后得分離矩陣為W=VTB。固定點算法是一種數(shù)值穩(wěn)定的獨(dú)立分量分析算法,它在無須自適應(yīng)分離的情況下可以運(yùn)用,表達(dá)函數(shù)為

式中,G可取不同的函數(shù);w為分離矩陣;v為均值為零的高斯向量;E為平均值;其基本迭代公式為

式中,wp+1為經(jīng)過p+1次牛頓迭代,經(jīng)過上式反復(fù)迭代,最終完成各個獨(dú)立量的分離。

通過上面的分析,F(xiàn)ast ICA的算法步驟如下:

(1)對觀測數(shù)據(jù)x(t)進(jìn)行處理得到零均值信號;

(2)零均值信號通過中心化和白化處理得到z(t);

(3)選擇一個隨機(jī)的初始權(quán)矢量w,滿足‖W‖2=1;

(5)如果不收斂,返回到(4),直至收斂,最終分離出所有的分量。

2 振動信號的盲源分離及分析

根據(jù)以上介紹的FastICA方法、運(yùn)用FastICA在Matlab軟件中對所采集的振動加速度數(shù)據(jù)進(jìn)行分離[7-8],結(jié)合邯鋼CSP熱軋機(jī)現(xiàn)場數(shù)據(jù)運(yùn)用以上方法對軋機(jī)振動加速度進(jìn)行分離及分析。CSP熱連軋機(jī)F3精軋機(jī)電動機(jī)最低轉(zhuǎn)速為130 r/min,最高轉(zhuǎn)速為400 r/min,軋制最低速度為1.81 m/s,最高速度為5.58 m/s電機(jī)功率為7 700 kW。F3軋機(jī)在運(yùn)行過程中經(jīng)常出現(xiàn)振動,以下為對F3電動機(jī)從低速到高速整個運(yùn)行過程中現(xiàn)場采集的電動機(jī)振動信號運(yùn)用盲源分離FastICA對其進(jìn)行分離及分析。

所采集的振動加速度數(shù)據(jù)格式為.tdms,先要把其文件格式轉(zhuǎn)換為/lvm格式的數(shù)據(jù)文件。將數(shù)據(jù)導(dǎo)入Matlab,先在Matlab環(huán)境下編制“l(fā)w _load2workspace.m”程序,然后將.lvm格式數(shù)據(jù)導(dǎo)入Matlab。最后運(yùn)用FastICA工具箱對采集到的振動信號分離分析時域圖中采樣點數(shù)為4 560,為了能夠清晰的表明分離前后時域數(shù)據(jù)曲線特征,在繪制曲線時只用了其中600個點的數(shù)據(jù)。在分離時幅值與實際值沒有對應(yīng)關(guān)系,但這并不影響對振動信號的分離及分析效果,它反映的是振動信號的波動情況以及主導(dǎo)頻率。圖1a、b分別為盲源分離前后振動加速度數(shù)據(jù)曲線時域圖,圖2為分離后振動加速度的功率譜圖。

由圖1可以看出,分離后的信號能夠明顯的表達(dá)出振動加速度各個信號源的波動情況;圖2中,圖2a表示出可能出現(xiàn)的振動頻率較多,不能準(zhǔn)確的判斷出振動出現(xiàn)的主導(dǎo)頻率,而圖2b能夠明顯的表示出軋機(jī)振動的主導(dǎo)頻率在38Hz附近。

圖1 盲源分離前后振動加速度數(shù)據(jù)曲線Fig.1Vibration acceleration data curve before and after separation

圖2 分離后振動加速度的功率譜圖Fig.2Vibration acceleration power spectrum before and after separation

3 結(jié)束語

本文把盲源分離應(yīng)用到軋機(jī)振動故障診斷中,通過以上方法對軋機(jī)的振動的混合信號進(jìn)行分離,得出明顯的分離效果,診斷出軋機(jī)振動的主導(dǎo)頻率,說明盲源分離在軋機(jī)振動故障診斷中是一種有效的信號診斷方法,為進(jìn)一步抑制軋機(jī)扭振提供了有力依據(jù)。

[1]Patanchon G,Delabrouille J and Cardoso J F.Source separation on as-trophysical data sets from theWMAP satellite[A].Proc.ICA 2004,Granada,Spain,2004.

[2]劉云鑫.盲源信號分離原理與應(yīng)用研究[D].哈爾濱:東北石油大學(xué),2013.5.

[3]范曉斌,臧勇,王永濤.國內(nèi)外板帶軋機(jī)機(jī)座振動問題研究的進(jìn)展[J].重型機(jī)械,2006(1):1-5.

[4]吳繼民,吳炳勝.CSP軋機(jī)主傳動系統(tǒng)致振因素的分析[J].2012,37(2):85-88.

[5]石慶斌,馬建倉.盲源分離在機(jī)械振動信號分析中的應(yīng)用[J].測控技術(shù),2008(5):78-80.

[6]張賢達(dá),保錚.盲源分離[J].電子學(xué)報,2001,29(12A):1766-1771.

[7]張念,劉天佑,李杰.FastICA算法及其在地震信號去噪中的應(yīng)用[J].計算機(jī)應(yīng)用研究,2009,26 (4):1432-1434.

[8]康斌.獨(dú)立分量分析在機(jī)械振動信號中的應(yīng)用研究[D].武漢:武漢理工大學(xué),2008.

Applied research on blind source separation principle in mill vibration

WU Bing-sheng,ZHANG Zi-bo
(College of Mechanical and Electrical Engineering,Hebei University of Engineering,Handan 056038,China)

In this paper,the blind source separation Fast ICA algorithm is applied to the mill vibration fault diagnosis,the vibration mill mixed signal is separated by above method,the vibration acceleration data obtained power spectrum curve after the separation,the final diagnosis of the dominant frequency of vibration mill occurred,descript that blind source separation in fault diagnosis of rolling mill vibration signal is an effective diagnostic method,and the torsional vibration mill provides a strong basis for the further suppress.

mill vibration;blind source separation;fast ICA algorithm;fault diagnosis;dominant frequency

TG333

A

1001-196X(2014)06-0028-03

2014-06-24;

2014-09-24

河北省自然科學(xué)基金資助項目(E3013402030)

吳炳勝(1956-),男,河北工程大學(xué)教授。

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