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《基于獨立分量分析技術(shù)的注水泵故障診斷方法》由會員上傳分享，免費在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在工程資料-天天文庫。
1、基于獨立分量分析技術(shù)的注水泵故障診斷方法基丁獨立分量分析技術(shù)的注水泵故障診斷方法摘要：針對石化動設(shè)備故障診斷過程中信號特征提取的難點，提出利用獨立分量分析技術(shù)對多源振動混合信號進行分離降噪和特征提取。介紹了獨立分量分析技術(shù)的基本理論和快速不動點算法，研究了ICA技術(shù)在混合振動信號分離和特征提取中的應(yīng)用，并給出了現(xiàn)場實例。實驗結(jié)果表明，利用該方法可有效對多源信號進行分離降噪，提取故障特征信號以實現(xiàn)更為準確的診斷。關(guān)鍵詞：石化動設(shè)備獨立分量分析故障診斷分離降噪快速不動點算法注水泵是我國部分油田采油的主要生產(chǎn)設(shè)備，它是保證順利完成向地層注水任務(wù)的關(guān)鍵
2、，其技術(shù)性能的好壞直接影響到采油的順利進行。隨著油田后期注水開發(fā)的持續(xù)進行，注水量成倍增加，注水泵的負荷日趨加重，注水泵故障率也越來越高，嚴重制約著油田的穩(wěn)產(chǎn)和增產(chǎn)。因此，對注水站注水泵進行現(xiàn)場監(jiān)控，提高設(shè)備管理水平和生產(chǎn)效率，是保證設(shè)備正常運轉(zhuǎn)和油田正常生產(chǎn)重要保證。利用振動信號對設(shè)備進行故障診斷是最常用和有效的方法，但在進行設(shè)備故障診斷時，實際采集獲取的信號一般為多源混合信號，通常情況下，源信號是未知的，其混合過程也是不明確的。因此，在診斷之前，先對混合信號進行分離預處理工作，將有利于提高設(shè)備故障診斷的準確性。而分離混合信號的過程則是“肓源
3、分離”的問題，盲源分離技術(shù)是用來提高信噪比，保障故障診斷準確性和可靠性的重要手段。在有關(guān)盲源分離的理論方法中，獨立分量分析技術(shù)(IndependentComponentAnalysis,ICA)是其中應(yīng)用較為普遍的一種方法。一、獨立分量分析原理與算法1?ICA基本原理獨立分量分析方法是肓源分離算法中的一種，它最早是rtl法國的Jutten和Herault提出的，后來更多的研究者對該算法進行了研究和改進。目前，ICA算法已經(jīng)在生物醫(yī)學信號處理、混合語音信號分離、盲源分離等方而得到應(yīng)用。當多個信號源同時發(fā)射信號時，每個傳感器的觀測信號是多個信號的混
4、合，有時需耍在源信號未知的情況下，對其中的一組信號進行分離提取，這就是盲源分離過程。盲源分離是指無法利用混合通道與源信號信息的情況下，從觀測信號中恢復獨立源信號的一種方法。而ICA處理的對象是是一組相互獨立統(tǒng)計的信源經(jīng)線性組合而產(chǎn)生的混合信號，最終目的是從混合信號中提取出各獨立的信號分量。ICA算法的關(guān)鍵是要找到一個線性變換，使變換后的各信號之間盡可能統(tǒng)計獨立。設(shè)為觀測值，對應(yīng)于一個維離散時間信號，且是源信號的線性組合，即式中八分別為觀測信號向量和源信號向量，為混合矩陣。線性ICA處理就是在獨立信號源和混合矩陣都未知的情況下，希望能夠?qū)ふ业揭粋€
5、分解矩陣，從而從觀測信號中進行源信號分離，即分離的結(jié)果是對源信號的良好逼近。需要說明的是，若沒有混合矩陣和源信號的任何先驗信息，僅從觀測信號不能恢復出。一般作如下假設(shè)：源信號為相互統(tǒng)計獨立的平穩(wěn)隨機信號；detHO,即混和矩陣為滿秩矩陣；，即傳感器數(shù)目大于或等于源信號數(shù)目。ICA方法能夠較好地解決盲源分離問題，關(guān)鍵是建立可以度量分離結(jié)果獨立性的目標函數(shù)及相應(yīng)的優(yōu)化算法。近年來，研究者已從不同角度提出了多種目標函數(shù)和分離算法。本文探討了一種基于負^（Negentropy）的判據(jù)和快速不動點算法（FastICA）,該算法具有收斂速度快且解相對精確等
6、優(yōu)勢，是目前ICA技術(shù)應(yīng)用中較常見一種方法。2.FastICA算法ICA模型具有非高斯性，根據(jù)中心極限定理，一隨機量如由許多相互獨立的隨機量之和組成，只要各獨立的隨機量具有有限的均值和方差，則不論各獨立隨機量為何種分布，該隨機量必接近高斯分布。對ICA過程來說，混合信號是多個獨立源信號的線性混合，故混合信號較各獨立源信號更接近高斯分布。因此可以通過對分離結(jié)果的非高斯性（或高斯性）的度量來監(jiān)測分離結(jié)果Z間的相互獨立性，當各分離結(jié)果的非高斯性達到最強（或高斯性達到最弱）吋，表明已完成對各獨立分量的分離。Hyvarinen等提出的FastICA算法，
7、也是一種最小化估計分量信息的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法，要求對負爛（或微爛）進行估計，利用最大爛原理來近似負爛，即式中，為一些非負二次函數(shù)；為數(shù)學期望；為常數(shù)；為一個標準化的（即零均值單位方差的）高斯變量；假設(shè)為具有零均值單位方差的隨機變量，。將代入式（3）,得式中為維（權(quán)）向量，并冃滿足約束條件。由式(4)可知，負爛的極大值相當于的極大值。在滿足約束條件下，取得極大值時得到式中是的導數(shù)；b為拉格朗日乘了。利用牛頓迭代法解方程式(5),得到解，進一步得ICA遞推公式根據(jù)迭代公式(6),可遞推求得，進而得到一分離出的獨立分量。二、實例分析往復注水泵是我國大多數(shù)
8、油田注水的關(guān)鍵性設(shè)備，對于提高油田原油開采率起到重要作用。由于往復注水泵既有旋轉(zhuǎn)運動部件，乂有往復運動部件，且其負載大，工況惡劣，因而動態(tài)響應(yīng)較為復雜
