CELCD技术在转子碰摩故障诊断中的应用

上述仿真信号分析结果初步表明CELCD是一种有效的非平稳信号处理方法，能够有效地抑制LCD分解过程中的模态混叠问题，得到较为合理的ISC分量。为了验证本章提出方法的优越性和实用性，我们将CELCD方法应用于转子系统单点局部碰摩故障诊断。

从故障转子系统中，采得其径向振动位移信号，转速为3 000 r/min，即工频fr=50 Hz，为方便，记fr=X。采样频率为2 048 Hz。其时域波形如图4.9所示。通过分析其幅值谱发现其主要频率成分只有工频和3倍频，其他和碰摩故障有关的高频或分频信息全部被噪声和背景干扰所淹没，无法识别出。为此，采用CELCD方法对时域信号进行分解，分解结果如图4.10所示，CELCD分解得到13个分量，这里只画出前6个分量和其剩余分量，其中，Ii表示分解得到的第i个分量（i=1，2，…，6），R6表示剩余项。

图4.9　局部碰摩故障的转子径向位移振动信号

图4.10　局部碰摩故障转子径向位移振动信号的CELCD分解结果

图4.10中第一个ISC分量I1具有明显的调幅特征，包含了主要的高频的碰摩故障信息，对其进行包络谱分析，为了避免希尔伯特变换的端点效应，这里估计信号瞬时幅值的方法是经验调幅调频分解（参见文献[129]，也可参见本书的第5章第2节部分），得到分量I1的包络谱如图4.11所示。从图4.11中可以看到，在工频50 Hz处有明显的谱线，也即调幅信号中调制波的频率刚好为工频，这是因为转子每旋转一周，动、静件就摩擦一次造成的，因此，I1包含了重要的碰摩信息[16]。I3是噪声信号，I2是受噪声和高频调幅信号影响的信号，包含了高频中低于调幅频段的信息。另外，对其余分量频谱[图4.12（a）（b）（c）]进行分析发现，I4是3X分量，I5是X分量，I6是X。值得一提的是，CELCD方法不仅分解出了包含主要碰摩故障信息的调幅特征高频分量，而且还分解出了3X和X分量；不仅如此，CELCD方法还分解出了低频故障信息X。根据文献[8，110，130]，当转子系统出现中度或重度碰摩时，会出现分数倍频，如X等及其倍频。因此，分解出的低频分量I6也验证了转子发生了碰摩故障。

图4.11　CELCD的第一个分量I1的包络谱(www.xing528.com)

图4.12　（a）（b）（c）分别对应为分量I4，I5和I6的频谱

为了对比，再采用LCD方法对上述同一转子径向位移振动信号进行分解，分解结果如图4.13所示。由图4.13中可以发现，LCD分解分量中多个分量发生了模态混叠，由高频调幅分量I1的包络谱（图4.14）中无法读取明显的调幅部分频率，这也从另一方面验证了该方法的必要性和优越性。

图4.13　局部碰摩故障转子径向位移振动信号的LCD分解结果

图4.14　LCD分解的第一个分量I1的包络谱

为了抑制局部特征尺度分解的模态混叠及克服现有噪声辅助分析的抑制模态混叠方法得到的分量未必满足IMF或ISC条件、易产生虚假成分和需要人为后续处理等缺陷，学者们提出了一种新的抑制局部特征尺度分解模态混叠的方法——完备总体平均局部特征尺度分解方法（CELCD）。通过分析仿真信号和试验信号，结果表明，CELCD方法在：（1）抑制模态混叠的效果方面；（2）抑制伪分量的产生及分解的正交性方面；（3）分量的精确性，即与实际信号的吻合度方面，要优于LCD和CEEMDAN方法。同时，将CELCD方法应用于转子碰摩故障信号，通过分析得到的高频调幅特征分量，以及低频的分数频分量，有效地实现了转子碰摩故障的诊断。尽管如此，CELCD方法也有不足之处，如添加白噪声的个数和幅值需要人为经验，未实现自适应性；高频异常信号的检测方法仍有待进一步提高。