基于GJO-VMD的汽车转向泵转子裂纹声发射信号特征提取

0引言

汽车转向泵的转子是关键动力传递元件,以叶片式助力泵为例,其转子圆周需开出若干叶片槽,但此处易因切削应力产生裂纹。目前检测转子裂纹多采用荧光磁粉探伤,但主观性强且有视觉盲区。

声发射技术在转子裂纹检测中的应用已获诸多领域验证[1—2]。然而,助力泵工作时油液流过会产生噪声,需对原始AE信号分解以识别故障信号。经验模态分解(EMD)在处理非平稳信号时效果显著,但存在模态混叠、端点效应等问题。变分模态分解(VMD)在音调检测等方面优于EMD,但其模态个数K和惩罚因子α对分解结果影响大,需确定最佳参数组合{K,α}。

本文提出基于金豺优化(GJO)算法优化VMD参数的方法,以最小包络熵为优化适度函数,从助力泵AE信号中剥离出特征信息丰富的IMFs分量,再采用最大相关系数法选择分解后的IMFs重构AE信号,最后通过FFT方法获取AE信号频谱提取故障特征。该方法可避免VMD分解中的欠分解和过分解问题,有效提取AE信号特征。

1基于GJO的参数优化VMD方法

1.1变分模态分解(VMD)

VMD是一个自适应、准正交的信号分解法,能将多分量调幅调频信号一次性分解成多个单分量调幅

调频信号[3]。假设原信号『 (t)是多分量信号,被分解为i个IMFs,各IMF中心频率为wi,构造的约束变分模型为:

式中:∂t表示对t求偏导;“*”表示卷积;σ(t)是脉冲函数;vi(t)是AE信号经VMD分解后得到的i个IMFs。

对于式(1),可添设一个二次惩罚函数项α和拉格朗日乘子项λ,把原本带约束条件的最优化问题转化成为一个没有约束条件的最优化问题。

运用交替方向乘子算法,对各个IMF(固有模态函数)以及中心频率进行不间断更新操作以求解式(2)中增广拉格朗日函数的鞍点,便是问题的最优解,最终达成对原始信号的分解处理。

式中:n通常表示迭代次数,在交替方向乘子算法求解过程中,用于标识当前的迭代步骤,通过不断迭代更新各分量和中心频率,直至满足收敛条件;w表示各IMF(固有模态函数)的中心频率,它反映的是对应分量在频域上的主要分布位置,是VMD分解中用于描述各分量特征的重要参数。

1.2 GJO的参数优化VMD

金豺优化 (GoldenJackalOptimization,GJO)算法是chopra等人根据金豺合作狩猎提出的一种新型智能优化算法,其初始化数学描述如下:

X0=X2+R(X1-X2) (4)

式中:X0为初始金豺种群的位置;R为[0,1]范围内的均匀随机向量;X1和X2分别为求解问题的上下边界。

使用优化适度函数估计优化过程中每个猎物的适度值,则可得到优化的适度值矩阵:

式中:YOA表示猎物适应度值构成的矩阵;y(a)则代表适应度函数;yn,k指第n个猎物的第k维,共有n个猎物k个变量。

在通过适应度函数计算得出的所有结果中,与最优适应度值相对应的解即为公豺的位置坐标,与次优适应度值对应的解则为母豺的位置坐标。

1.3 搜索猎物阶段

公豺发现猎物并开始追逐,而猎物意识到并逃脱后,公豺会带领母豺继续等待或寻找其他猎物[4]。对于金豺群体中的公豺和母豺而言,它们感知到的猎物的相对位置可以用下式表示:

式中:t为当前所处的迭代次数;Xg和Xm分别为对应第t次迭代时公豺与母豺所处位置;X1(t)、X2(t)则表示第t次迭代过程中,公豺和母豺针对猎物位置做出反应后更新得到的位置;rl为依据莱维分布生成的随机数;E为猎物用以逃脱的能量;prEY为猎物矩阵。

猎物逃脱能量E的具体计算公式如下:

式中:E1为猎物能量的下降过程;E0为猎物能量的初始状态;T为最大迭代次数;R为[0,1]之间的随机数。

最后,金豺种群中每个个体的更新位置为:

1.4包围并抓捕阶段

当猎物陷入被金豺包围的境地时,猎物所具备的能量E0会逐渐降低。一旦出现这种能量减少的情况,金豺便会果断发起攻击,将猎物吞食。这一过程所对应的数学模型具体如下:

GJO-VMD算法用GJO优化模态个数K和惩罚因子α,确定最优参数组合{K,α}。其核心是将最小包络熵作为适应度函数,以最小化局部极小熵值为目标。此方法能够提升信号分解精度和算法鲁棒性,简化计算。满足终止条件时,输出最优解{K,α}组合设为VMD初始参数并进行分解。

2材料与对象

实验采用ZYB-1816L/807型12槽12叶片双作用助力泵,用北京软岛DS5-16CAE仪(采样速率3 MHz,重采样频率0.5 MHz,增益40 dB)采集AE波形,传感器为RS-2A压电陶瓷。使用两个转子,一个无裂纹,一个有裂纹。传感器布置及有裂纹的转子如图1和图2所示。

本次选取3个传感器数据进行分析。电机转速500 r/min,重采样频率0.5 MHz,计算助力泵工作周期为0.12S。因3个传感器波形特征相似,以No.1传感器为例说明数据处理过程。

3结果与分析

3.1转子裂纹信号的提取与分析

选取转向泵工作一个周期的数据进行研究分析。以最小排列熵为优化适度函数,采用GJO-VMD对采集到的AE信号进行分解。

设置优化变量数目Dim=2,最大迭代数T=20,种群规模N=30,α上下限为{100,2500},K上下限为{3,12},将上述参数代入算法中优化,发现第10次迭代出现目标函数的最优值,此时GJO搜索的分解模态数量K和惩罚参数α分别为10和2318。松弛参数T选为4× 10-6,以保证实际信号分解的保真度。故取VMD分解模态数为10。

通过分析IMFs分量与原信号的相关性来确定主分量。当相关系数大于0.5时,IMF与原始信号成强相关;反之,成弱相关或无相关[5]。通过计算,IMF9的相关系数约为0.68,与原始信号成强相关,其余分量均小于0.5,成弱相关或无相关。故仅保留IMF9分量进行重构。

图3为重构后AE信号的时域图与频谱图。时域信号为转向泵转子裂纹的AE信号,相比原始信号保留了信号的主要特征。

同理,将N0.2和N0.3传感器采集到的AE信号经过上述方法分析后,得到它们的特征频率如表1所示。从频谱和表1数据可以看出,转子裂纹的AE信号特征频率约为10.5 KHz。

3.2对比分析

由上可知,GJO-VMD结合最大相关系数法可分离转子裂纹信号特征。为验证方法可靠性,将其与未优化VMD法进行对比。各模态主要依中心频率区分[6],用观察中心频率法定K,α取默认2 000,T为4× 10-6。不同K值下中心频率如表2所示。

当K取值为7时,分解得到的模态中,部分模态的中心频率极为接近,表明信号出现过分解现象。本文将模态数确定为6。同理,计算得相关系数依次为0.12、0.23、0.39、0.50、0.61、0.54。IMF4至IMF6的相关系数超0.5且接近,与原始信号强相关,其余IMF分量可忽略。由表2可知,重构后信号的最高频率中心为10.8 KHz,但在0~10 KHz和20~50KHz频段仍有噪声信号,相比本文方法效果欠佳。

3.3 正常助力泵信号的提取与分析

同理,对转子正常的助力泵采集的AE信号进行优化,第8次迭代时目标函数取得最优值,得到分解模态数K=10,惩罚参数α=112。将这些参数代入VMD程序分解转子正常的助力泵AE信号并计算相关系数。其中,MF10的相关系数约为0.80,其余分量的相关系数均小于0.5。选取,MF10分量重构AE信号,结果如图4所示。

助力泵有12个转子叶片,运行一周产生12个冲击信号,原始信号中冲击信号不清晰,经处理后可辨识每个叶片产生的冲击信号。分析截取的冲击信号可知,其特征频率约为2.7 KHz,油液流过转子时信号特征频率约为8.5 KHz。

4 结论

本文针对转子裂纹人工磁粉探伤局限性,提出一种基于声发射技术的在线检测方法,避免人工检测的主观性。

1)助力泵工作时处于强噪声环境,现有VMD算法参数设定依赖人工经验,易导致信号过分解或欠分解,影响特征提取效果。引入最小包络熵作为优化适度函数,结合金豺优化算法优化VMD算法,避免因K值不当导致的过分解或欠分解,以及α值设定不当导致的频带信息丢失和冗余。

2)本文所提方法在强噪声环境下提取故障特征效果良好。转子裂纹AE信号特征频率约10.5 KHz,正常助力泵信号特征频率约2.7 KHz和8.5 KHz。该方法为转向泵转子裂纹无损检测提供了有效手段,可采集无裂纹转子助力泵正常工作信号建立标准数据库,比对检测产品信号与数据库判断是否异常。

[参考文献]

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[3]赵昕海,张术臣,李志深,等.基于VMD的故障特征信号提取方法[J].振动、测试与诊断,2018,38(1):11-19.

[4] 回立川,曹威,闫康,等.基于IGJ0-VMD-SVM的电机轴承故障诊断研究[J/0L].控制工程,2024:1-10.(2024-03-26)[2025-06-15].https://kns.cnki.net/kcms2/article/abstract ? v=JEPDQvKdoqK018T8uXN—yzLy0zm6H-JG3xe-3zBYAGjANMvL8 kZZSb6pJXr4nMZzZ - nPMZdteywezlI1KV -K6oKsjzdhcz7yu7q8E9GrgHnspfuFY8Cju6w G5CXPoAk Zuv-xn7887nbdIBDCr QDYNPnVCaIb70yrWuRMrToHfN1IH5ZCo9-hwB6A==&uniplatform=NZKPT&language=CHS.

[5] Dong SS,YouJ,El-AttaouyM,etal.InvestigationofLambwavemodesrecognitionandacousticemissionsourcelocalization for steel platebasedongoldenjackaloptimizationVMDparame-ters and CWT[J].Measurement,2024,242: 116103.

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《机电信息》2025年第18期第8篇