振动特征（精选7篇）
振动特征 篇1
1 引言
强夯法被广泛应用于地基处理作业中, 为了探究振动作业对周边的环境的影响, 首先得探究强夯振动的规律。如田浩结合浙江某高速路基强夯施工工程实例, 通过现场振动测试, 并根据实测结果, 经理论分析确定强夯振动影响范围[1]。康永就强夯振动衰减规律与构筑物的安全距离进行了研究[2]。施有志、刘吉敏等人也对强夯的振动衰减规律做了研究[3,4]。
强夯振动规律复杂, 本文以某高速公路工程高填路基强夯处理作业振动进行现场测试、在众多学者的研究为指导下进行强夯振动的监测实验, 经数据分析, 得出了强夯振动的一些共有特征, 并利用origin软件, 对速度随距离衰减规律进行非线性拟合, 得出适合现场应用的经验公式, 可为研究强夯振动的安全距离提供参考。本文能为现场施工合理作业, 在减少对周边环境的影响下提高工作效率提供参考, 使阅读者能对强夯振动的一般规律及影响有一定的了解。
2 现场试验
2.1 试验场地概况
施工地段位于滇池盆地西缘山丘地带, 测试时的强夯工程施工区位于山丘间凹地边;被监测的民宅位于同一山丘的西北侧低丘底部缓坡上。此次监测的房屋类型分别为一层和三层砖混结构房, 大多含有构造柱。GPS测量表明:强夯点与最近处民房的距离约124.9m。
2.2 试验仪器设备及布置
2.2.1 试验仪器设备
本次测试使用的强夯机为ZOOMLION中联ZTm300型, 夯重16t。提升高程 (落距) 14~15m, 夯直径5m, 单夯夯击能2000kn·m。
振动测试系统, 由4台美国Kinematrics公司最新生产的K2型高动态固态智能数字强振动仪组成。仪器观测时可选择自动或人工触发, 以及定时触发与定记录长度等多种方式, 触发带宽0.1~12.5Hz, 采样率100~200sps, 测量范围±2g。此次观测采用了人工触发、定记录长度的方式。
2.2.2 仪器设备布置
根据监测目的, 采取如下观测点布设:在强夯作业夯点近处地面布设1个测点C1, 在夯点至民宅间的自由地面上布设一个测点C2, 在村民马贵兵家砖混平房布设一个测点C3, 在村民段明花家三层砖混民宅院墙外布设一个测点C4。所有测试仪器的径向均与测点-夯点连线的方位一致。其中, 测点C1位于夯击路基西南侧面上方的水渠地面水泥地面, 与夯击点高差约3m;测点C2、C3和C4, 与夯击点的高程大致一致。
夯点坐标 (E102.62563, 25.10693) , C1 (E102.62556, 25.10671) , C2 (E102.62500, 25.10660) , C3 (E102.62439, 25.25.10692) , C4 (E102.62393, 25.10678) 。
2.3 试验监测内容
测试强夯振动所产生的地面振动的波形特征。测试强夯振动所产生的地面振动速度、加速度随距离的衰减情况。
3 试验结果与分析
3.1 强夯振动峰值参数分析
在离被测房屋最近的路基段进行振动试验, 现场选了有效的4个夯点, 每个夯击点连续四击。
3.2 记录波形及特征分析
图1、图2给出了离震中最近的测点C1 (11点55分) 的加速度时程记录、振动波频率密度图谱。
有图谱分析知: (1) 振动以中高频成分为主。在近处, 其振动最大峰值对应的频率大都在10Hz以上;在远处, 振动最大峰值对应的频率, 大多在10Hz以下, 即振动峰值的频率随距离加大变小 (2) 振动的有效持续时间较短。
3.3 振动强度随距离的衰减
利用Origin软件对11点55分的监测数据非线性拟合, 得到速度随距离的衰减公式为:, 其中R的单位为m, V的单位为 (cm/s) 。
图3可以看出, 夯击引起的地面振动速度随距离的加大迅速变小, 在60m后, 振动强度已下降到0.3cm/s以下。
4 结语
强夯的地面振动的波形具有脉冲型峰值、且衰减较快的形式。振动频率为中、高频成份, 近振源处的测点最大峰值对应的频率大都在10Hz以上, 远振源处的测点最大峰值对应的频率大都在10Hz以下。各测点垂向振动的频率大多高于水平项的振动频率。强夯振动的有效持续时间较短。
强夯振动随距离衰减迅速且最大峰值出现在径向方向上, 虽然在23m处最大振动达2.47cm/s, 但超过60m后已衰减到0.3cm/s以下。此次强夯作业的高填方路基离柏枝园村现有民宅的最近处距离在120m以上, 据此推知, 民宅处的强夯引起的振动速度应小于0.3cm/s。
试验得到速度衰减的预测公式:v=8486.90×R-2.50;通过此公式预测此次强夯振动的安全距离为60m。
摘要：指出了强夯法被广泛应用于多种地基处理, 其施工过程对周边环境产生影响, 因此有必要对其振动规律探究。对某高速公路工程高填路基强夯处理作业振动试验监测数据进行了分析, 结果发现:强夯施工虽然以垂直方式进行冲击, 但检测到的地面振动速度表现为以水平方向振动速度为主, 具有脉冲型峰值、且衰减的速度较快;振动峰值的频率以中高频为主且随震中距的加大而变小;强夯单次振动持续时间较短;利用origin软件对监测数据进行非线性拟合, 得出速度随震中距衰减的公式:v=8486.90×R-2.50, 发现强夯振动产生的速度的峰值随震中距的增加增加到60m前衰减很快, 之后衰减速度缓慢;据此公式可对强夯振动的安全距离进行预测。
关键词：强夯振动,波形特征,衰减规律,预测公式,安全距离
参考文献
[1]田浩.某高速路基强夯施工振动测试及对周边建筑影响范围分析[J].中外建筑, 2014 (2) :114~116.
[2]康勇.强夯振动规律及施工安全距离的研究[J].中国水运 (下半月) , 2013 (5) :256~248.
[3]施有志.强夯引起的振动规律及环境效应分析[J].岩土工程技术, 2007 (9) :144~148.
[4]刘吉敏, 王长柏.强夯振动监测及衰减规律研究[J].安徽理工大学学报:自然科学版, 2012 (9) :67~70.
振动特征 篇2
1 轴承故障形式及原因分析
滚动轴承在工作过程中, 由于装配不当、润滑欠缺、异物侵入或者超负荷运转等都可能引发轴承损坏, 或者过载等都可能引发轴承损坏, 或者长时间工作后产生疲劳剥落或者自然磨损导致系统故障。常见的轴承故障可总结为损伤和磨损两大类。常见的损伤类故障有疲劳剥落、塑性变形、轴承烧伤、锈蚀、断裂、胶合六种;磨损类故障为轴承长期正常工作引起的渐变性故障。
1.1 疲劳剥落
滚动轴承发生故障的典型方式是其滚动接触发生单纯的疲劳剥落。在工作中, 轴承滚子和滚道接触面相对滚动的同时又互相挤压, 加上周期交变载荷的作用, 长时间工作后, 轴承部件接触面将产生小的剥落坑, 最终发展为大面积剥落, 该现象称作疲劳剥落。。
1.2 塑性变形
当工作载荷过重时, 由于滚动轴承承受的过大的冲击力和静载荷的原因, 轴承滚道的表面上形成的不均匀凹坑, 这种现象主要发生在低速旋转的轴承上。另外由于热变形而引起的额外的载荷也可能使轴承产生塑性变形[1]。
1.3 断裂
过大的负荷是轴承内部部件断裂的主要原因, 另外工作过程中摩擦产生的热应力过大时也能引起轴承零件的断裂。
1.4 轴承烧伤
轴承装配存在较大偏斜量时, 容易引起轴承温度升高, 并出现轴承烧伤现象。另外, 轴承润滑不良、应用不合格或者变质的润滑油、装配过紧都能引起轴承的烧伤。设计员在装配设计时热膨胀考虑欠缺, 造成运转中间隙越来越小也能引起轴承的烧伤现象。烧伤的轴承其滚道、滚动体上有回火现象。
1.5 锈蚀
水分的侵入使造成轴承锈蚀的原因。轴承工作时其温度高于环境温度, 轴承停止工作时, 轴承温度下降, 空气中的水分易在轴承表面凝结水珠, 未及时清理将引起轴承锈蚀。由于保护不当使得水分直接进入轴承也是造成轴承锈蚀的原因。
1.6 胶合
轴承在高速高负荷和润滑欠缺的情况下, 摩擦产生的热量能使轴承部件迅速升温, 到达一定温度时能引起轴承部件接触的金属表面相互粘接, 该现象称作胶合。
磨损轴承在工作过程中, 轴承滚子和滚道相对运动产生的挤压力、侵入轴承滚道的杂物能引起轴承的表面磨损, 另外润滑不良能加速表面磨损。磨损能增大滚动轴承的游隙, 增加轴承工作面粗糙度, 降低运转精度, 从而引起旋转系统工作精度的降低, 工作噪音增大。
2 常见滚动轴承故障检测方法
2.1 油样分析法
通过提取分析轴承润滑油中的金属颗粒的大小形状, 判断颗粒的产生原因和位置, 从而判断轴承的运转状况。此方法局限于油润滑的轴承, 并且该方法受环境影响较大, 比如外界金属屑溅入轴承润滑油中。
2.2 温度监测法
通过监测轴承附近部件的温度来观测轴承是否正常运转, 比如监测轴承座或者箱体的温度。温度监测对轴承过载、润滑不良引起的温度过高较敏感, 常用于报警系统。
声发射法当滚动轴承通过剥落位置时会有发声现象, 并且具有周期性, 分析发声周期可以判断故障类型和部位。
表中符号:f为频率, n为轴承转动速度 (r/min) , d为滚动体直径 (mm) , D为轴承中心径 (mm) , Z为滚动体数量, α为轴承接触角。
2.3 振动法
采用振动传感器采集滚动轴承的振动信号, 对其信号进行处理和分析, 依据获得信号的特征, 判断轴承故障的种类和位置。振动法适用与各种工作状态下的滚动轴承轴承, 对振动信号的测试与处理比较简单和直观, 对轴承故障的诊断结果比较可靠。
另外还有一些通过经验来判断轴承工作状态的方法。设备运转时, 用手触摸轴承外壳, 其温度不感觉烫手为正常。反之, 则表明轴承的温度过高。周期性的撞击声说明轴承已经有剥落凹痕, 刺耳的鸣叫声说明轴承润滑不足或者滚动体局部装配过紧。
3 故障轴承的振动信号特征
按轴承振动信号特点分故障形式一般可以分为表面损伤和磨损类损伤。轴承运转过程中产生的主要特征频率见表1。
3.1 表面损伤类故障
当损伤点滚过轴承元件表面时要产生突变的宽带信号形式的冲击脉冲力, 将覆盖轴承系统的高频振动频率引起谐振, 从而产生冲击振动。这是损伤类故障的振动信号的基本特点之一, 并且故障特征频率一般在2k Hz以下。
轴承内圈损伤:当轴承内圈损伤时, 若滚动轴承无径向间隙时, 会产生频率为nf6的冲击振动。通常滚动轴承有径向间隙, 且为单边载荷, 由于损伤部分与滚动体接触位置不同, 振动振幅会发生周期性的变化, 即发生振幅调制。若以轴频率进行调制, 其振动频率为 n f6±f0。
轴承外圈损伤:轴承外圈损伤时也会产生冲击振动振动频率为n f3。
滚动体损伤:当滚动体产生损伤时, 缺陷部位通过滚道表面时将产生冲击振动, 并以公转频率1f进行调制, 其振动频率为n f4±f 1。
3.2磨损类故障
磨损类故障是轴承在长时间工作时产生的一种渐变性故障。轴承工作面磨损后产生的振动信号与正常轴承的振动信号有着相同的性质, 两者的波形都是规则的。但轴承磨损后的振动信号幅值明显高于正常轴承, 这是已磨损轴承的振动信号区别于正常轴承的基本特点。
4 结语
滚动轴承故障种类较多, 本文对其故障原因和种类进行分类总结, 有利于及时对轴承故障进行诊断并采用合理的处理方法;采集轴承的振动信号并进行分析处理后, 依据获得的振动信号特征, 可诊断出轴承故障部位, 并且在实时信号处理系统的辅助下, 易于实现轴承状态的实时监测。
摘要：轴承为机械设备的关键部件之一, 轴承损坏能直接影响设备正常运作, 影响生产效率。本文对轴承的常见故障原因及形式进行分析, 并总结其故障检测方法和轴承在发生故障时的振动信号特征。
关键词：轴承故障,振动信号
参考文献
[1]滚动轴承故障分析与探讨[M].内燃机配件, 2000 (3) .
振动特征 篇3
振动红外热像无损检测是一种可视化、数字化无损检测技术, 具有单次检测面积大、速度快、可单面检测、不必拆下总装后的部件、可在外场使用等优点。特别是在金属闭合裂纹、复合材料分层、脱粘和撞击损伤等缺陷的无损检测[1,2], 较常规检测法有独特优势。但是振动红外热像检测直接获取的红外热像存在背景噪声大、边缘模糊、对比度低等不足, 需要借助有效的热像处理手段才能可靠地识别缺陷。振动热像检测的后续图像处理, 包括去噪和增强, 可沿用成熟图像处理方法, 如点运算、滤波、数学形态学等;也可采用光热激励的红外热像检测法的处理方法, 如主分量分析法PCA[3]、奇异值分解法[4]、去除拟合背景法和多项式拟合法[5]等。小波分析是近年来新发展起来的一种图像处理方法, 由于其具有良好的时频特性和多分辨率的特性, 因此, 小波分析在图像处理领域备受重视[6]。本文采用小波变换对信噪比很低的V形铝合金结构裂纹的振动红外热像进行缺陷增强, 考察小波分析在振动红外热像检测的热像序列增强效果。
1 振动热像检测实验
1.1 实验装置和试件
实验装置采用实验室自行开发的超声振动红外热像检测系统, 该系统由红外热像仪、超声电源、超声换能器、控制器、计算机、应用软件等组成, 如图1所示。红外热像仪的空间分辨率为320×240像素, 温度分辨率为0.1℃。超声激励装置的工作频率为20 k Hz, 设计功率为1 500 W, 输出功率可调。
实验试件是用于高铁机车结构制造的V形断面铝合金型材, 上面有2个自然裂纹, 从长边的边缘向V形的锥部横向延伸, 从表面看裂纹长度分别为52 mm和56 mm, 如图2所示。这里只检测第一个裂纹。为了增强红外发射率, 将重点检测的裂纹区域用水溶性黑漆涂黑。
1.2 实验及数据分析
超声激励装置的额定功率设定为500 k W, 激振头与试件之间以0.16 mm厚的硬塑料片耦合, 预紧压力约为50~150 N。用热像仪记录试件的表面温度场, 热像仪的帧频设定为60 Hz。采用脉冲式激励, 激励时间约3 s。热像采集时间为4 s, 激振前采集若干帧背景热像。设激振开始点为时间0点。
热像序列裂纹区与附近正常区的温差曲线如图3所示, 计算温度时缺陷区取3×3, 非缺陷区取25×25像素平均。由图3的温差曲线可以看出, 缺陷的最大温差△Tm发生在t=0.12 s左右, 其值约为0.25℃。因而此实验数据中t=0.12 s时的图像为最佳单帧图像, 如图4所示。
2 振动红外热像的小波处理
2.1 热像预处理
以提取过余温度图作为预处理, 即取激励前若干帧热像的平均作为背景, 使激励后每一帧热像减背景。这种处理可以去除物体表面的不均匀红外特性的干扰。这里取实验数据的前37帧为背景提取过余温度图, 该实验中t=0.12 s的过余温度图像为最佳单帧过余温度图如图4~图5所示。
将过余温度图与原始热像对比可看出, 过余温度图提高了图像的裂纹清晰度和背景均匀度, 缺陷信息在一定程度上得到增强, 为后续处理奠定基础。
2.2 图像的小波变换多分辨率分析
图像f (x, y) 的多分辨率分析公式为[7]:
其中:fJ (x, y) 是在尺度J (J=1, 2, …) 下的连续逼近;
式中:j=1, 2, …, J;φ、准为一维尺度函数和小波函数;k, m, n∈Z。式 (2) 表示f (x, y) 在尺度j下的3个方向———水平、铅直、对角线上的“细节”。
小波分解算法将一幅图像通过二维小波变换分解成一系列尺度、方向和空间局部变化的子带, 即将离散采样获得的图像信号{C0 (m, n) }分解为1个模糊子图{C1 (m, n) }和3个锐化子图{d11 (m, n) }, {d12 (m, n) }及{d13 (m, n) }。这一系列不同分辨率的子图像是进行各种图像处理的基础。
2.3 V形铝合金结构的振动红外热像小波图像增强
通过小波分解后, 图像的主要信息即轮廓由低频信息部分来表征, 其细节部分则由高频部分表征。振动热像检测的图像增强中, 为了获得缺陷和非缺陷的高对比度, 需要对低频分解系数进行增强, 对高频分解系数进行衰减处理, 从而达到图像增强的效果。振动热像小波图像增强算法的实现分为3步:
1) 小波分解。选择一个合适的小波函数和分解层次J, 将最佳过余温度图分解, 得到相应的小波分解系数ωj, i。
2) 阈值增强。在各尺度j (j=1, 2, …, J) 上, 将分解得到的各高频系数ωjh, i置0, 并采用下列表达式对低频小波系数ωjg, i进行处理。
式中T为阈值, 其范围为0~1m≤ia≤xN{ωjg, i};N为J尺度上低频小波系数的个数;k1, k2为处理系数。
3) 小波重构。利用处理后得到的小波系数ω′j, i进行图像的小波重构, 就可得到小波增强后的图像。
经过对比不同小波函数、分解层数、增强系数和阈值的处理结果可得, 对于V形铝合金结构表面裂纹振动红外最佳过余温度图像的小波增强, 当选用bior2.2小波, 分解层数为两层, 设置系数k1=1, k2=0.1, 阈值T=0.695 1m≤ia≤xN{ωjg, i}时, 能获得最佳处理结果, 处理结果如图6所示。图中可以清晰地看到缺陷, 缺陷区与非缺陷区的对比非常明显。
2.4 缺陷提取
小波增强后的振动热像质量有了明显的提高, 只是有时会有离散的噪点, 可用中值滤波去掉离散噪点, 然后用二值化把缺陷从背景中分割出来。这里采用3×3模板进行中值滤波。采用迭代最佳阈值分割法进行二值化处理, 阈值取0.03, 处理结果如图7所示。
3 处理效果评价
为了定量描述缺陷的可观测性, 需要定义一些典型的可检信号特征参数, 即信息参数, 来对处理结果进行评价。
式中: 为缺陷区表面温度; 为正常区表面温度;σN为正常区表面温度 (或过余温度) 的标准差。通过式 (5) 计算可得, V型铝合金结构的振动热像检测原始热像、减背景图像和增强后的图像的信噪比, 如表1所示。
从表1中的信噪比数据对比可明显看出, 经减背景预处理能够提高原始热像的信噪比;温度图像经小波增强后信噪比得到显著提高。小波增强后热像的信噪比约为原始热像的16倍。
4 结论
本文研究了在原始热像信噪比差的情况下, 振动热像的小波缺陷增强方法。研究结果表明:经小波分析处理并重建的振动红外热像序列可显著地提高缺陷对比度和信噪比, 从而能有效地提高振动红外热像检测缺陷检测能力。以V型铝合金结构裂纹检测为例, 小波图像增强后的信噪比约为原始热像的16倍。
参考文献
[1]Favro L D, Han X Y, Zhong O Y, et al.Progress in thermosonic crack detection[C]//Process SPIE Thermosense XXIII.Bellingham:SPIE, 2001:546-549.
[2]Burke M W, Miller W O.Status of VibroIR at Lawrence Livermore National Laboratory[C]//Burleigh D D, Cramer K E, Peacock G R.Proc SPIE Thermosense XXVI.Bellingham:SPIE, 2004:313-321.
[3]郭兴旺, 其达拉图.铝试件脉冲红外热无损检测的主分量分析[J].北京航空航天大学学报, 2009, 35 (11) :1393-1397.
[4]郭兴旺, 高功臣, 吕珍霞.基于奇异值分解的红外热图像序列处理[J].北京航空航天大学学报, 2006, 32 (8) :937-940.
[5]郭兴旺, 邵威, 郭广平, 等.红外无损检测加热不均时的图像处理方法[J].北京航空航天大学学报, 2005, 31 (11) :1204-1207, 1216.
[6]Prochazka A, Vysata O, Jerhotova E.Wavelet use for reduction of watershed transform over-segmentation in biomedical images processing[C]//Information Technology and Applications in Biomedicine (ITAB) , IEEE International Conference, 2010:1-4.
振动特征 篇4
基本建设经常需要打桩施工, 桩基施工过程对周围建筑的振动影响问题日益受到人们的关注。打桩施工所产生的地面振动大部分是由于桩尖处土体受挤压变形便以此为振源产生压力波和剪切波, 以球状波前向四周土壤扩散, 部分由于桩身与土壤的摩擦产生一剪切波并以小角度的圆锥状波前向外辐射, 当压力波和剪切波传达到地面时, 一部分能量转换为瑞利波型式在地面传播, 一部分则发射回土层, 因此, 瑞利波将出现在距离打桩点一定距离之外, 而地表面所感受的振动正是上述各波相互作用的结果。
打桩时的地面振动是半空间波动的传播, 近源处以体波为主, 一定距离后面波又占主导波。这两种波随其与波源距离的衰减称为几何衰减, 随其与传播介质特性有关的衰减称为土材料衰减, 打桩引起的地振动衰减具有一定的规律性。
2某强风化岩冲孔桩施工振动衰减测试
福厦铁路莆田涵江木兰溪特大桥冲孔桩施工振动测试:冲孔桩桩径1.25m, 冲击土层为强风化花岗岩。测试时施工进尺约9m。选取质点振动速度作为测试参量;现场测试采用1KHz采样频率, 40Hz低通滤波频率。测点振动幅值及主频统计结果详表1, 测点的时域波形及幅谱图如图1所示。
3 地震动衰减理论分析
打桩引起的地质点振动基本符合弹性力学中半无限体受集中振动荷载时的动力反应分析, 参照《动力机器基础设计规范》距振动基础中心 处地质点振动幅值与振动基础的振动幅值存在以下关系
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式中A0-距离振源距离为r处的地面振幅 (m) ;
f0-波源扰动频率 (Hz) ;
A0-波源振幅 (m) ;
r0-波源 (振动基础) 当量半径;对于矩形或正方形面积当量半径为:
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F-波源 (振动基础) 面积;
μ1-动力影响系数;当F≤10m2, μ1=1.0; 10m2
α-土层衰减系数s/m;
ξ0-无量纲系数, 可根据《动力机器基础设计规范》相关规定采用。
将式 (1) 适当变换可得:
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对同一个打桩工程而言, r0、f0、ξ0为一定值, α值与Ar/A0、r/r0有关。利用Ar/A0、r/r0的实测数据可得到打桩地震动随距离而变的Ar/A0-r/r0, 还可以根据式 (2) 计算α值。
4 地振动实测结果与理论分析的对照
根据式3计算福厦铁路莆田涵江木兰溪特大桥冲孔桩施工振动土层衰减系数 值结果见表2, 根据 值计算结果计算施工振动结果见表3, 施工振动实测与计算结果比较见图3.从图3可以看出本次冲孔桩地震动的衰减测试结果与理论分析非常吻合, 相关性为0.97.
5 结论
(1) 在本次打桩工程中, 打桩地震动质点峰值振速衰减呈指数衰减规律, 影响Ar/A0衰减的主要参数是r/r0及α。
(2) α值大小由测试数据Ar/A0及r/r0决定, 宜根据实测数据采用统计回归计算得出, 对一个相对狭小的场地而言, 采用一个回归结果的α值进行理论分析更合理也更有利于计算。
摘要：根据某冲孔桩施工引起的地振动测试结果, 将各测点的数据按照最小二乘法进行回归分析, 参照《动力机器基础设计规范》, 提出场地能量吸收系数的概念, 得出打桩地震动质点峰值振速呈指数衰减的结论, 为类似的工程提供一定的参考。
振动特征 篇5
关键词：青岛地铁,超浅埋隧道,爆破方案,振速监测,衰减规律
0引言
城市地铁以不占用地面土地资源的突出优势, 在当今面临“人口爆炸、土地资源短缺、环境恶化”的三大挑战中,发挥着越来越重要的作用。随着中国社会、经济水平越来越发达,地铁开挖爆破对地表建筑物、构筑物产生的振动危害愈来愈受到社会各界的重视。因爆破振动效应受到爆源特性、爆破方法、地形地貌、岩土体介质属性等诸多因素的影响[1,2],使得对爆破振动规律分析难度加大。研究人员已开展多种研究方法对爆破振动衰减规律进行探究分析,方法主要分为4种: 波动法、数值法、数据拟合法和萨道夫斯基法[3]。在隧道微差爆破时岩体不断破碎,控制单段最大装药量可减小爆破能量, 进而实现对爆破振动峰值速度大小的控制[4],本文采用《爆破安全规程》( GB6722 - 2014) 所用的萨道夫斯基法,通过对所收集的丰富实测隧道爆破振动数据进行挖掘分析,探究各类炮眼单段最大起爆药量与实测振速间的实际关系,得到萨道夫斯基公式的修正拟合系数。进而促进对爆破振动衰减规律的进一步研究,更好地服务于爆破设计工作,指导爆破施工。
1工程概况
青岛地铁一期工程3号线全线采用钻爆法施工,沿线下穿、侧穿各种类型的建( 构) 筑物多达95处。3号线03标段的太延区间超浅埋段为最靠近海岸段,道路和居民密集,地下水丰富,建筑物基础底距区间隧道顶开挖垂直距离仅为5 ~ 13m。如家快捷酒店为砖混结构、毛条石基础,其基础底距区间隧道顶开挖垂直距离仅为5m,下穿隧道拱顶距地面垂直距离为7. 4m。下穿隧道里程段为K4 + 851 ~ K4 + 898,该区段围岩等级V级,洞身为中风化花岗岩,洞顶以上至建筑物基础为强风化花岗岩,地貌类型为剥蚀坡地和山前侵蚀堆积坡地,所处地形变化不大,隧道地质剖面图如图1所示。该区段超浅埋隧道的开挖环境异常复杂,受到爆破扰动后围岩变形会影响设计要求的轮廓[5],因此对爆破振动的控制要求更为严格,爆破振动速度控制在1. 5cm/s以内方可满足爆破安全允许振速。
太延区间超浅埋隧道采用钻爆法上下台阶施工,上台阶每天计划循环进尺为0. 75m,下台阶进尺为2m。上台阶开挖面积为16m2,为了降低单段起爆药量,上台阶分成8个分断面开挖,采用中部布置大直径中空孔( 直径150mm) ,中空孔周围布置菱形掏槽眼的掏槽方式,下台阶采用水平炮孔分成2个分断面开挖。本文以上台阶爆破开挖为研究对象, 对上台阶各炮次产生的振动进行实时监测,上台阶爆破参数及炮眼布置情况见表1及图2。
2爆破监测方案及振动数据
参考已有振动监测仪的现场合理布置经验[6], 测水平径向( X) 、水平切向( Y) 和垂直方向( Z) 3个分量,对正下方穿过的左线隧道的爆破作业( K4 + 894. 29 - K4 + 870. 28) 进行振速监测。监测仪及传感器布置示意图见图1。爆心距建筑物基础底部垂直距离约为8m,垂直布置的监测点所对应里程为ZK + 874. 5。
大量的测试资料和工程实践表明,地面最大振动速度与建筑结构破坏的相关性最好,所以目前广泛采用最大振速作为结构安全的评定标准[7]。振动数据选用上台阶每一爆破循环掏槽眼、辅助眼及周边眼爆破时对应的振速峰值,共选取了第0层( 地下一层) 至第6层处布置的第1 ~ 7号测振仪在7个连续爆破循环中所测的131组爆破振速数据, 每组数据包括水平径向、水平切向、垂直方向3个振速峰值。对第0层处测振点所测的掏槽眼、辅助眼、 周边眼爆破时对应的振速峰值统计于图3,图3中灰色长条状阴影区内为一个上台阶爆破循环所测的振速值,部分测振仪因未被触发相应炮次的振速值未采集到。所测振速值均满足1. 5cm/s的爆破允许振速要求。
第0层监测振速值总体上呈现垂直方向最大、 水平切向次之、水平径向最小的趋势,从第1层及以上,垂直方向振速值出现较大衰减,较水平方向的2个振速值均低。3类炮眼垂直方向振速均偏大主要因为在第0层测点处振动波能量的3个方向分量中垂直分量的能量到达此处最多,两个水平方向分量的能量相对较低。穿过第0层后垂直方向振动能量逸散较多,垂直方向振速值快速变低,这与李洪涛等人[8]得出的爆破地震波在爆源近区的衰减速度比较快,而在离爆源较远的地方衰减速度逐渐减慢研究结论相一致。辅助眼、周边眼爆破的水平切向振速值也出现一定程度的偏大,主要因临空自由面的扩大及沿水平切向方向工作面后方有成洞区等这些综合因素的作用[9],使得振动波水平切向分量的能量在第0层测点处较水平径向的大。
3爆破振速衰减规律拟合与分析
3. 1拟合3类炮眼振速衰减关系式
由预测爆破质点振速的萨道夫斯基公式,对表1中的各炮次所对应的单段最大起爆药量进行振动验算:
式中: v为保护对象所在地质点的振动安全允许速度,cm/s; R为爆心与爆破振动测点之间的距离,m; Q为炸药量齐发爆破总药量,延时爆破为单段最大起爆药量,kg; K、α 为与爆破点至计算保护对象间的地形、地质条件有关的系数和衰减指数。
参照已有对K、α 值选取的研究[10],取K、α 的值对应为250、1. 9。R的取值参照表2中的数值,因隧道埋深变化很小故不考虑高程差对爆破地震波传播的影响[11]。分别将掏槽眼、辅助眼、周边眼的单段最大起爆药量0. 1kg、0. 15kg、0. 3kg,带入式( 1) 计算得理论振速值分别为0. 275cm/s、0. 498cm/s、 0. 606cm / s,可见由此式计算的振速值明显比对应的实测振速平均值0. 167cm/s、0. 239cm/s、0. 243cm / s偏大( 偏大约64. 7% 、108. 4% 、149. 3% ) , 因此不宜用该式来表征太延区间各炮次单段最大起爆药量与实测振速的关系。
因掏槽眼的爆破仅有一直径为150mm的中空孔作为自由面,爆破振动波能量逸散少,在地面监测的振动速度值相对较大; 而最后周边眼的爆破时,已有之前的爆破形成了较大的临空自由面,其爆破在地面的质点振动速度值不可依照萨道夫斯基公式的使用条件直接计算得出。3类炮眼因自由面的大小变化,对应单段最大装药量也适宜变化调整( 见表1) ,隧道爆破波衰减规律不尽相同,相关文献也有根据工作面上不同炮孔的爆破类型予以分别描述的观点[12]。因此分别尝试比较3类炮眼爆破实际的装药量与爆破振速之间关系。
利用最小二乘法对式( 1) 进行回归分析,同一场地及爆源条件下的K和 α 值可以认为相同[13], 依照《爆破安全规程》( GB6722 - 2014) 选取V级围岩K、α 为固定值250、1. 9,引入修正系数 β,根据表2中相关爆破参数值,将第0层监测的7个连续上台阶爆破循环的掏槽爆破振速峰值( vx、vy、vz) 、掏槽的单段最大起爆药量Q、爆心距R分别带入式( 1) 进行线性回归拟合,拟合结果如图4,得 β11= 0. 657、β12= 0. 587、β13= 0. 603,水平径向、水平切向、 垂直方向3个方向掏槽眼爆破振速衰减修正公式列于图4,r为线性相关系数。
则K11= 0. 657 × 250 = 164. 25、K12= 0. 587 × 250 = 146. 75、K13= 0. 603 × 250 = 150. 75,K11、K12、 K13的值比依照《爆破安全规程》( GB6722 - 2014) 选取的V级围岩K值250普遍偏小。掏槽眼爆破时掏槽区中部的150mm直径中空孔已经提供了一定的临空自由面,不再符合依据式( 2) 计算得出的振速值[14]。本文将修正系数 β11、β12、β13作为临空自由面这一影响因素对萨道夫斯基公式修正,得到图4中掏槽眼爆破振速衰减计算修正公式。对实测振速vx、vy、vz对应的装药量进行验算,得到的理论单段最大起爆药量平均值x= 0. 107kg、y= 0. 091kg、z= 0. 107kg,与实际掏槽的单段最大起爆药量0. 1kg接近,误差为7% 、9% 、7% ,修正公式可以满足掏槽眼单段最大药量对应爆破振速值的准确计算,实现对掏槽眼爆破振动强度的预测及控制。
类似于对掏槽爆破振速衰减规律的探讨,将表2中相关爆破参数值带入式( 1) ,对辅助眼爆破振速峰值衰减规律拟合得到 β21= 0. 496、β22= 0. 577、β23= 0. 799,水平径向、水平切向、垂直方向3个方向掏槽眼爆破振速衰减修正公式列于图5。分别将各临空自由面影响系数带入各自修正公式计算得x= 0. 156kg、y= 0. 139kg、z= 0. 142kg,与实际Q值0. 15kg分别相差4% 、7. 3% 、5. 3% ,因此分别用各影响系数修正后的振速计算公式更符合实际药量与爆破振速之间关系。
将表2中相关爆破参数值带入式( 1) ,对周边眼的单段最大起爆药量与振速峰值拟合得到 β31= 0. 370、β32= 0. 360,β33= 0. 457。分别将周边眼各临空自由面影响系数带入各自修正公式( 图6) 计算得x= 0. 294kg、y= 0. 306kg、z= 0. 301kg,与实际Q值0. 3kg分别相差2. 0% 、2. 0% 、3. 3% ,也宜分别用各影响系数修正后的振速计算公式表征实际的药量与爆破振速之间关系。
3. 2爆破振速衰减规律探究分析
一个上台阶爆破循环中,掏槽眼、辅助眼、周边眼的单段最大装药量由0. 1kg增至0. 15kg,再增至0. 3kg时,所测的爆破振速值呈增加趋势,通过将各炮次的药量- 振速修正关系式( 图4 ~ 图6) 做比值,可知振速值的增幅仅为单段最大装药量增幅的1 /5。若不将临空自由面的大小变化作为考虑因素, 则相应的振速值增幅至少应为单段最大装药量增幅的3 /5( 以周边眼振速修正公式验算) 。因此,反映临空自由面的大小变化的临空自由面影响系数 β 在分析实际爆破振速衰减规律时不应忽略。通过前文对临空自由面影响系数影响程度的分析知,笼统地用一个统一的自由面影响系数得出萨道夫斯基振速衰减修正公式,不能够准确地反映自由面变化时爆破振速的实际变幻规律。因此3类不同炮眼爆破时,应分别针对相应炮眼的特定爆破环境添加临空自由面影响系数值,得到更能准确反映爆破振速实际衰减规律的萨道夫斯基修正公式。
由前文得出掏槽眼爆破的振速临空自由面影响系数 β11为0. 657、β12为0. 587、β13为0. 603,辅助眼的临空自由面影响系数 β21为0. 496、β22为0. 577、 β23为0. 799,周边眼的临空自由面影响系数 β31为0. 370、β32为0. 360,β33为0. 457,随着工作面上临空自由面的增大,临空自由面影响系数数值逐渐变低,其影响程度变得更大。这主要因自由面的存在,爆破振动会伴有“腔体”效应[9],自由面较小时爆破振动 “腔体”效应不明显,如掏槽眼的爆破,振动波的能量衰减较慢,振速值减小程度也较小; 自由面较大时,如辅助眼及周边眼的爆破,工作面上已经形成了较大的腔体,爆破“腔体”效应会变强,振动波的能量衰减较快,振速值减小程度较大。因此,由掏槽眼到辅助眼再到周边眼,爆破振速的临空自由面影响系数逐渐变低,装药量与振速之间的关系已由修正的振速计算公式归纳得出。
4讨论与结论
4. 1讨论
1) 本文得出的装药量与爆破振动速度之间关系式是通过对第0层( 地下室负一层) 处测振仪监测的振动数据分析而确定的,因第0层监测的爆破振动数据相对第1 ~ 6层的监测数据受建筑物被岩体包覆状况、离爆心距离、建筑物结构、振动波传输介质等外界影响因素较小[15],更具有实际研究意义。在分析装药量与爆破振动速度的关系时宜选用离爆心最近的监测点所测数据为研究对象。
2) 通过比较3类炮眼对应的单段最大装药量递增关系与振速值递增关系,振速值的增幅仅为单段最大装药量增幅的1 /5。而3类炮眼的单段最大装药量0. 1kg、0. 15kg、0. 3kg对应的振速平均值为0. 182cm / s、0. 239cm / s、0. 243cm / s,与爆破允许安全振动速度1. 5cm/s相比仍有较大的控制空间。因此可适当增加各炮次的单段最大装药量或者运用孔外延时技术将某2 ~ 3个炮次的爆破进行合并起爆: 经验算,掏槽眼、辅助眼、周边眼的单段最大装药量取值范围可为0. 1 ~ 0. 2kg、0. 15 ~ 0. 3kg、0. 3 ~ 0. 6kg; 将表2中的第III与IV、第V ~ VII炮次合并起爆,即单段最大装药量变为0. 3kg、0. 45kg,计算的理论振速仍可满足爆破允许安全振速标准。这样既可保证爆破施工安全,又可一定程度地改善工程进度,为该隧道其他区段的施工或类似工况隧道的建造提供参照,以提高工程及社会效益。
4. 2结论
1) 青岛地铁太延区间超浅埋隧道下穿建筑物时爆破施工,采用设置大直径中空孔的直眼菱形掏槽、上下台阶分步掘进的方案可有效控制爆破地震效应,在地上建筑物各层相同位置布置监测仪的爆破监测方式可较全面准确地监测爆破振动数据,爆破监测方案设计合理、效果良好。
2) 第0层爆破振速的监测振速值总体上呈垂直方向最大、水平切向次之、水平径向最小的趋势。 主要因工作面出现了临空自由面,监测振速呈现如上规律,后续隧道施工可参照此规律,对爆破振动合理监测,及时掌握现场状况,指导爆破施工。
振动特征 篇6
变压器绕组变形是电力系统安全运行的一个重大隐患, 据统计绕组在电动力作用下发生机械变形而导致的严重故障占绕组总故障的70%[1], 事故率已上升到首位。目前, 变压器绕组变形的诊断方法主要有低电压脉冲法、短路阻抗法、频率响应法和振动检测法[2]。其中, 变压器振动监测系统安装简单、监测灵敏、安全可靠, 在线监测时整个监测系统与电力系统无电气连接, 在监测变压器绕组和铁芯的状态时表现出良好的性能[3]。特别地, 针对一些老旧大型电力变压器抗短路能力较低和电力系统短路电流增大而造成的变压器损坏等事故, 通过分析振动信号可以在故障早期诊断出变压器绕组、铁芯所存在的隐患和故障, 因此近年来变压器振动信号分析逐渐成为了国内外研究的热点。
20世纪80年代中期开始, 各国学者尝试利用振动信号检测绕组及铁芯的状态, 并进行了现场试用, 证实了振动信号检测方法是有效的, 且适用于各种类型变压器[4,5,6]。近年来, 许多学者应用振动分析法在变压器铁芯松动、绕组变形状态监测技术方面作了大量的研究[7,8,9,10,11,12], 取得了很多成果。但是, 这些研究工作主要是针对单故障源的特征提取和故障识别方法。笔者在对变压器振动信号进行分析的过程中, 观察到变压器绕组有多种故障并发的案例。例如变压器运行中遭受各种突发性短路电流冲击时, 每个线圈都将受强大的径向力和轴向力共同作用, 在累积效应的作用下, 绕组可能同时发生轴向和径向的形变, 本文将此种工况称为绕组发生混合故障。绕组发生多种变形故障时, 产生的振动波通过变压器结构件和冷却油传播到箱壁的过程中会相互叠加和干涉[4], 此时获取的振动信号虽然与单个故障振动相似, 但故障振动波之间的互相影响导致其振动信号形态更加丰富, 不完全是多个单故障信号的简单叠加, 这使得绕组监测诊断问题更复杂和困难。目前尚无相关文献对变压器绕组出现混合故障时产生的振动信号进行分析研究。如何从复杂的动态振动信号中提取到有效的故障特征信息, 区分绕组轴向故障、径向故障以及混合故障, 是一个值得研究的问题。
目前针对变压器振动信号常用的研究方法有快速傅里叶变换FFT (Fast Fourier Transform) [10,11,12,13,14]、小波包分析[11,15,16]、希尔伯特-黄变换[9,12,17]等。文献[10]对振动信号进行傅里叶变换, 提出除基频分量外, 利用50 Hz分量及其倍频分量、基频的倍频分量的能量, 构造3个绕组变形诊断模型及诊断方法, 该方法对易产生50 Hz及其倍频分量的绕组轴向故障识别率高, 但笔者经过试验发现当绕组发生径向变形故障和混合故障时, 该方法所用特征量变化不明显, 易产生漏检。另一方面, FFT只适合处理平稳信号, 不能有效提取动态非平稳信号的特征, 而变压器振动信号在一定程度上具有非平稳特征[12], 因此使用FFT分析该信号可能会漏检, 甚至误判某些故障工况, 所以一些学者研究利用小波分析和小波包分析处理振动信号。文献[11]利用小波包分析变压器铁芯及绕组的状况, 提出“能量-故障”诊断模式识别方法, 将3层小波包分解后各个频段能量的增减作为故障判据, 该方法的判断准确性依赖大量经验数据作参考, 对于不同的变压器而言其适应性较差。另外, 小波和小波包变换虽然可用于分析非平稳信号, 但实际应用时还需解决小波基的选择问题[18], 不具备自适应性。对此, 文献[12]提出利用振动信号的希尔伯特能量谱及边界谱的分布特征, 来判断铁芯是否发生故障及故障严重程度, 其给出的分析图例能明显看出正常工况与故障工况的区别, 但该文献并未给出可作为判据的具体状态指纹参数。
集合经验模式分解EEMD (Ensemble Empirical Mode Decomposition) [19]方法是由Flandrin的经验模式分解 (EMD) 算法小组和Huang的研究小组针对EMD方法的不足, 提出的一种噪声辅助数据分析方法。EEMD方法选择参数少, 能根据信号自适应分解出具有良好的时频局部性的本征模函数 (IMF) , 且分解结果稳定, 非常适用于对非平稳故障微弱信号的分析处理, 这为解决变压器绕组多种故障条件下的振动信号特征提取问题提供了全新的思路。Fisher判别法借助方差分析的思想, 选择一组最优的投影向量, 使得投影到低维空间的样本数据具有较好的可分离性, 能很好地区分类内距离较小而类间距离较大的特征, 目前主要应用在气体绝缘开关设备 (GIS) 放电识别、绝缘老化判别等方面。
本文提出一种基于EEMD方法的变压器多故障条件下振动信号特征提取方法, 并对实验室测得的变压器绕组正常工况、轴向故障、径向故障和混合故障4种工况下的振动信号进行了特征矢量提取。将Fisher判别法应用于变压器振动信号故障分类, 验证本文提取的特征矢量性能, 实现变压器绕组混合故障与单个故障的自动分类识别。
1 变压器绕组振动机理及与振动信号的关系
电流通过变压器时, 绕组周围将产生漏磁场, 电流与漏磁场相互作用于绕组, 在绕组内产生电动力, 并随着负载电流变化而变化。绕组的振动响应分量正比于电流的平方[4], 即:
其中, Fw为绕组中通过负载电流引起的电动力;i为负载电流。因此判断绕组的状况必须考虑负载电流的大小, 特别是短路电流连续冲击的影响。
随着电网容量的不断增大, 变压器出口或近区短路造成的大电流冲击力对绕组构成了很大的威胁, 特别是一些老旧大型电力变压器, 如果电动力超过了变压器绕组承受力的范围, 常会导致变压器绕组发生变形。虽然在遭受冲击后变压器仍能“带病”运行一段时间, 但由于绕组变形具有累积效应, 当变形累积到一定程度时会严重破坏绕组的机械动稳定性, 同时绕组变形也会降低其绝缘强度, 给变压器运行带来很多的事故隐患[21]。
变压器运行时, 绕组受到的电动力作用是一个复杂的动态过程[21], 主要包括径向电动力、轴向电动力以及周向电动力作用。径向电动力由漏磁场的轴向分量与电流相互作用产生, 作用于内绕组与外绕组上, 分别产生压应力与拉应力。当径向电动力的压 (拉) 应力大于绕组内壁撑条支撑的弯曲应力时, 绕组将产生位移, 随着绕组位移增大, 这种变形的累积将破坏匝绝缘, 最终导致变压器发生故障。绕组承受的轴向电动力是轴向内力与轴向外力的矢量和。轴向内力压缩内外绕组, 且沿线圈高度不均匀分布;轴向外力使这种不对称性增大, 较其他短路力更容易造成绕组事故[22]。周向电动力一般情况下相对较小, 仅当多个电流并行流过螺旋式高压调压绕组上时, 轴向短路逐渐加重, 需考虑周向电动力问题。
文献[7]计算了绕组轴向振动方程的动态响应过程, 可知变压器绕组振动信号与绕组运行状况之间的关系。在变压器的运行过程中, 绕组层压木板的下压螺钉返松、压紧力的变化、绕组变形等故障隐患可以通过绕组的振动加速度值的变化反映出来。特别是当绕组强迫振动频率接近固有频率时, 加速度大幅增加。因此可以通过监测绕组的振动信号, 提取其振动特征, 以判断绕组的当前状态。
2 变压器振动信号特征提取及分类方法
2.1 利用EEMD方法提取特征矢量
Huang提出的EEMD方法很好地解决了EMD方法中由于信号极值点分布不均匀而出现的模态混叠问题。利用白噪声具有零均值的特性, EEMD方法在待分解信号中加入白噪声后进行EMD, 分解结果经过多次平均后, 噪声将相互抵消, 集成均值的结果作为最终的IMF分量。
对大量变压器绕组振动信号数据进行试验, 结果表明EEMD得到的IMF能很好地体现变压器绕组的振动特性, 并具有明确的物理意义。变压器振动信号中绕组单个故障和混合故障的变化在各阶IMF瞬时频率与能量中都能够准确有效地表现出来。因此, 将变压器振动信号进行EEMD, 选择能有效反映变压器振动信息的IMF, 计算其范数构成信号的特征矢量, 可以定量地表示变压器绕组当前状态。具体过程如下。
a.初始化EMD次数M, 选择白噪声的幅值系数A。根据文献[12]的建议与笔者的试验分析, 在对变压器绕组振动信号进行EEMD时, M取100~300的情况下, A值选择信号标准偏差的10%~30%较为适宜。
b.向原始信号x (t) 中加入M次 (M>1) 均值为0、幅值标准差为CA的高斯白噪声序列ni (t) (i=1, 2, …, M) , 即:
c.对Xi (t) 分别进行EMD, 得到各个IMF分量和余项, 即:
其中, cij为第i次加入高斯白噪声后, 对Xi (t) 进行分解得到的第j个IMF分量;rin为第i次加入高斯白噪声后, 对Xi (t) 进行分解后的余项;n为分解层数。
d.利用高斯白噪声频谱的零均值原理, 将以上步骤对应的IMF分量进行总体平均运算, 消除高斯白噪声作为时域分布参考结构带来的影响, 最终得到的EEMD后的IMF分量为:
其中, cj (t) 为对原始信号进行EEMD后所得到的第j个IMF分量。
e.按式 (5) 计算出每个IMF分量的能量Ej。选择前N个IMF分量, 其能量总和应占原始信号能量的85%以上 (除剩余分量能量外) 。
其中, Aj (i) 为第j个IMF分量的振幅;nIMF为每个IMF的长度。
f.对每组振动信号计算所选前N个IMF分量的2范数vj构成其特征矢量V:
该特征矢量V能综合表征变压器绕组的状态信息。
2.2 基于Fisher判别法的振动信号分类步骤
判别分析是多元统计分析中判别样本所属类别的一种重要方法, 其思想是找到一个 (或一组) 投影轴, 使得样本投影到该空间后能在保证方差最小的情况下, 将不同类的样本很好地分开。为验证2.1节中提取的振动信号特征矢量对变压器绕组混合故障识别的有效性, 采用的基于Fisher判别法的振动信号分类步骤如下。
a.按2.1节所列步骤提取变压器振动信号在正常、轴向故障、径向故障和混合故障4种工况下的特征矢量V=[v1, v2, …, vN]。针对4种工况, 各选m组作为经验样本, 得到一个4m×N的训练矩阵R;各选k组作为未知样本, 得到一个4k×N的测试矩阵R′。
b.对训练矩阵R根据式 (7) 按列做归一化处理得矩阵X=[xij]。
其中, xij为R中元素归一化后的数据;ym ax和ym in分别为归一化的数值范围, 分别默认为1和-1;rjmax和rjmin分别为矩阵R中第j列的最大值和最小值。
c.利用归一化后的训练矩阵X计算4种工况下的类内散布矩阵Sw和类间散布矩阵Sb。
其中, Xij为R中第i组训练样本中的第j个样本;mi (i=1, 2, 3, 4) 为第i类训练样本的均值;x軈为总体样本的均值向量。
d.利用步骤b处理后的训练矩阵构造Fisher准则函数, 进行最大值求解, 取前2个非零特征值对应的特征向量[α1, α2]为投影方向。
e.对X进行式 (10) 所示的[α1, α2]方向的投影转换, 得训练样本的二维投影图。
其中, Y1、Y2分别为二维投影图的横、纵坐标。
f.对测试矩阵R′重复步骤b—e, 得到测试样本的二维投影图。
3 变压器振动试验分析
为验证上述基于EEMD的变压器器身振动信号特征提取方法, 笔者利用上海电力公司提供的一台三相变压器对4种工况下获取的振动数据进行了分析研究。
3.1 试验环境和条件
在实验室对该三相绕组变压器进行了短路试验和空载试验。短路试验中, 电流分10次加载至试验条件所能加载的最大电流;空载试验中, 电压分8次加载到变压器额定电压35 k V。在各种试验条件下均采集了绕组4种工况下的振动数据。
振动传感器布置参考了文献[23]的分析结论, 将6个ICP型加速度振动传感器 (灵敏度为100 m V/g) 以永磁体方式, 分别放置在变压器低压侧三相绕组对应箱壁上, 每相绕组对应的箱壁中部和底部部位各布置1个, 获取6个通道的采样数据。振动数据采样频率为10240 Hz。
3.2 绕组故障模拟和设置
试验中除获取变压器正常状态下振动信号外, 还模拟了变压器绕组的3种故障状态, 即绕组轴向变形故障、绕组径向变形故障和绕组混合故障。
故障均为人为设置, 其中, 绕组轴向变形故障是抽取低压绕组顶部2层绕组垫块, 模拟绕组垫块脱落;绕组径向变形故障是指低压绕组上端的侧绕面发生内凹变形, 径向变形量不超过1 cm;绕组混合故障是指绕组同时发生内凹变形故障及绕组垫块脱落故障。图1为绕组故障设置的示意图, 其中A点出现垫块脱落, 绕组发生轴向变形;B点处绕组发生内凹变形。
3.3 单一故障分析
由于测点所在位置变压器结构不同, 试验中各通道振动信号幅值各不相同, 响应幅值大的测点一般线性度偏差较小, 信号的信噪比较高[23]。本文选择了试验中第6通道数据, 即最靠近绕组故障点的传感器采集的数据, 其信号振动幅值最大, 能较好地反映绕组故障特征。以下对4种工况下所有信号的特征提取和分析均取同一个电压、电流下的测量值。
3.3.1 现有方法局限性
利用FFT分析绕组出现单一故障时的特征。图2是变压器正常状态与3种故障工况下测得的振动信号的FFT频谱图。为了突出幅值较小的特征信号, 对图2的纵坐标进行了对数坐标转换。
从图2可以看出, 变压器正常运行工况下, 基频分量 (100 Hz) 幅值最大, 为主要频率分量, 印证了变压器绕组和铁芯振动基频为电网频率的2倍。
对比变压器绕组发生轴向变形故障和正常工况下的FFT频谱可知, 发生轴向变形故障后, 绕组的振动信号中除100 Hz分量发生变化外, 50、150、200、300 Hz等分量的幅值均发生了变化, 如图中实线框中波形所示, 据此可以明显区分变压器绕组的正常状态与轴向变形故障状态。
已有相关文献中对绕组径向故障分析较少, 结合试验数据本文对绕组径向故障进行了分析研究。对比变压器绕组发生径向变形故障和正常工况下的FFT频谱可知, 两者的FFT频谱特征信息相差无几, 可见仅利用FFT频谱信息, 基本上不能发现变压器绕组已出现了径向变形故障。
3.3.2 基于EEMD的特征矢量提取试验
为了能识别出变压器绕组的轴向变形或径向变形故障, 本文将EEMD方法应用于变压器振动信号分析, 图3是变压器正常工况下的EEMD结果, 图4是变压器径向变形故障工况下的EEMD结果。EEMD方法分解出7个主要IMF分量并自适应地投影到对应的频率空间 (0~5 000 Hz由高到低) 。图3和图4中c3—c5的瞬时频率在100~800 Hz之间, 能反映绕组振动特性且振动能量集中。
比较图3和图4中对应的各个IMF, 可以发现它们有明显区别。例如图3中振动能量主要集中在c3和c4, 而图4中的振动能量则分散到c3、c4和c5。
表1是利用2.1节中的方法提取的变压器正常工况和3种绕组故障工况下振动信号的一组特征矢量V=[v1, v2, v3, v4, v5, v6]。
由表1可知, 4种工况在不同频率段上的特征数值变化都比较明显, 以此可识别绕组的轴向或径向故障。
3.4 混合故障分析
当绕组同时发生内凹变形故障及绕组垫块脱落故障时, 绕组尺寸在轴向和径向都发生了变化, 此时若用FFT方法进行识别, 由图2可以看出, 混合故障和正常工况下, 绕组的频谱特征非常相似, 不能相互区分。
本文利用EEMD方法分解绕组混合故障时的振动信号, 如图5所示。将图5与图2、4进行比较, 可以发现此时信号的能量更多扩散到了c4、c5上, 与绕组发生其他故障时特征不同, 所以EEMD结果能反映出绕组振动特性的变化。量化绕组混合故障与绕组其他状态的特征, 结果见表1。由表中数据可知, 混合故障状态和其他状态的特征矢量区别明显。
为了进一步验证表1中提取特征矢量的有效性, 介于目前所获故障工况下的试验样本较少, 本文采用Fisher判别法对变压器振动信号进行分类验证, 步骤见2.2节。选择了24组经验样本构造Fisher判别函数, 计算各样本特征向量的2个判别函数值, 对96组未知样本做有监督的聚类, 结果如图6所示。
由图6可见, 4种变压器绕组工况被有效地区分开来, 且类内的聚类效果明显。所以本文提取的变压器振动信号特征矢量能很好地区分设置的正常工况与3种绕组故障工况, 与其他方法相比, 尤其能很好区分变压器绕组的径向变形与混合故障故障工况。
4 结论
本文基于EEMD理论, 对电力变压器绕组径向变形、轴向变形以及绕组混合故障等多种故障工况下的振动信号进行分析和特征提取。首先分析了变压器绕组的振动机理及与振动信号的关系, 在此基础上, 首次尝试采用EEMD对变压器绕组混合故障的振动信号进行分析, 提出一种基于EEMD的变压器组合故障振动信号特征提取方法。其次, 将Fisher判别法应用于变压器振动信号混合故障分类。最后, 对实验室测得的变压器绕组正常状态、绕组轴向故障、绕组径向故障和绕组混合故障4种工况下的振动信号进行了特征矢量提取和Fisher判别分析, 结果验证了本文提取的特征矢量能很好地聚类变压器绕组振动信号, 实现变压器绕组单个故障与混合故障的自动分类识别。相对相关文献中其他的特征矢量提取方法, 本文方法能更好地区分变压器绕组的径向变形与混合故障故障工况, 适应性更强。在下一步的工作中, 将考虑融合多通道振动数据特征作为综合判据, 进一步提高故障诊断的准确性。
振动特征 篇7
1 材料和方法
1.1 短时傅里叶变换(STFT)分析理论
短时傅里叶变换由Gabor在1946年提出,用以测量声音信号的频率定位。对于信号h(t)的短时傅里叶变换定义为:
式中:ωt,Ω*是ωt,Ω(τ)的复共轭,ωt,Ω(τ)=ω(τ-t)•ejωt‖ωt,Ω(τ)‖=1,且窗函数ω(τ)取对称函数。当窗函数ω(τ)选取高斯窗函数时,式(1)即为Gabor变换;当窗函数ω(τ)=1时,窗函数变为无限宽的矩形窗,则STFT变为傅里叶变换。STFT可理解为在时域用窗函数ω(τ)去截信号h(τ),假定h(τ)在窗函数的一个短时间间隔内是平稳的,对截下来的局部信号作傅里叶变换,即得到在t时刻该段信号的傅里叶变换。不断移动t,即不断地移动窗函数ω(τ)的中心位置,可得到不同时刻的傅里叶变换,这些傅里叶变换的集合即是Fr(t,Ω)[3]。
1.2 实验数据
图1所示为典型的在X射线管管壁检测到旋转阳极在一个曝光周期内的振动信号[4]。当进行X射线管振动信号监测时,将获得连续、多个该信号,对该信号的启动项和制动项分别进行FFT分析,如图2和图3所示,从图中可以看到,启动项振动信号的最高频率为2187.5Hz、制动项振动信号的频率降为468.7Hz,可见X射线管旋转阳极振动信号在一个曝光周期内存在显著的频率变化,该信号为本文时频联合分析方法的对象。
1.3 基于Lab View的联合时频分析程序
本文对X射线管振动信号的分析采用美国NI公司的Lab View虚拟仪器软件,该软件所属的信号处理工具包(Signal Processing Toolkit)中包含具备短时傅里叶(STFT)变换功能的VI(Virtual Instrument)。本文主要采用STFT Spectrograms VI,该VI可通过选择端子参数设置不同从而设定不同的STFT窗函数,常用的窗函数包括Hanning、Hamming、Blackman-Harris、Exact Blackman、Flat Top、Term B-Harris、Gaussian等。振动信号的处理程序如图4所示,采用该程序可快速完成X射线管振动信号的联合时频分析。
2 实验结果及其分析
图1所示X射线管振动信号经短时傅里叶(STFT)后得到如图5所示的时频联合谱。图5-(a)为采用“Guassian”窗函数对X射线管一个曝光周期的信号采用STFT变换后的图谱,图5-(b)为对具有3个曝光周期的振动信号进行STFT变换的结果。图5-(a)和图5-(b)中横坐标为时间,纵坐标为频率,该图清晰的反映了信号的频率随时间变化的情况,在不同时间段,信号的频率成分是存在明显的变化规律的。
3 讨论
基于傅里叶变换的信号频域分析方法,在现代故障诊断过程中起到了重要作用,但傅里叶分析方法也有明显的局限性,没有将时域和频域结合在一起,只适合于分析连续的、平稳的信号。本文关注的大热容量X射线管均采用旋转阳极结构,其完成曝光的过程存在明显的转速变化[4],是典型的频率随时间变化的信号。图6是图5-(b)所示X射线管振动信号的FFT功率谱,即X射线管在3个连续的曝光周期后进行的FFT分析,从该图可以看出X射线管振动信号的频率成分,但是无法得到信号频率随时间变化的情况,而这对某些情况下异常振动的监测却意义非凡。例如,如果X射线管振动信号相同的频率变化分别发生在24h和发生在10min内,其FFT变换的结果区分不出这两种情况,但是采用STFT变换却可以清晰的看出频率随时间的变化,从而为监测者提供了更多的信号分析解读方法,有利于对故障异常信号的甄别。
4 结论
基于傅里叶变换的信号频域分析方法,在现代故障诊断过程中起到了重要作用。但傅里叶分析方法也有明显的局限性,没有将时域和频域结合在一起,只适合于分析连续的、平稳的信号,如果信号为非平稳信号、频率分量随时间变化,则基于傅里叶变换的各种谱分析方法不能说明其中某种频率分量出现在何时及其变化情况[5,6,7]。X射线管振动信号需要长时间、连续监测,传统的频域信号分析方法,如快速傅里叶变换虽然可以分析信号的频率成分,但是当监测者需要了解振动信号频率随时间变化的情况时,FFT变换将无能为力。本文关注的大热容量X射线管均采用旋转阳极结构,其完成曝光的过程存在明显的转速变化,如果仅采用基于傅里叶变换的频域分析,不能将频率变化与X射线管在旋转阳极起停和稳定转速等各个工作状态下的变化结合分析,得到的仅仅是频率在整个时域的特征。所以,对于频谱是时间的函数的X射线管曝光期间的振动信号,单纯得到其时域或频域信息是不够的,还必须了解信号的频谱如何随时间变化,本文采用的联合时频分析方法是一种有效地分析此类信号的方法。
参考文献
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