基于自相关分析的离心泵振动信号的分段方法

吕苗荣　丁　宇　徐清武

(常州大学石油工程学院，江苏 常州　213016)



基于自相关分析的离心泵振动信号的分段方法

吕苗荣丁宇徐清武

(常州大学石油工程学院，江苏 常州213016)

离心泵是石油工程领域重要的设备之一。分析离心泵运行过程的振动信号、提取反映设备运行状态的有用信息是目前的研究热点。以自吸空调泵为试验研究对象，采集不同负载下该泵运行的振动信息，运用小波去噪与自相关性分析进行振动信号的分段处理，并结合分段平均周期图与功率谱估计方法，提取相应特征。研究表明，采用自相关方法可以对离心泵的振动信号进行合理分段，获得完整的周期信号，从而有效防止了信号信息的混叠与缺失，为信号的特征提取、识别提供了便利。

离心泵振动信号小波去噪相关性分析信号分段分段平均周期图功率谱估计特征提取

0　引言

如何从采集到的机械设备振动信号中提取反映机械设备运行状态的信息，是信号处理工作者十分关注的问题。目前常用的方法包括频谱分析、时频分析、小波分析和经验模态分解(empiricalmodedecomposition,EMD)方法等。使用这些方法进行信号处理时，首先要确定信号处理的分帧长度。但到目前为止，尚无统一、通用的处理方法。一般的做法是采用一个比较短的时间段信号或者采用窗函数与能量分段的方法。文献[1]利用信号的周期性，对振动平均信号进行等距分段；文献[2]指出了平稳周期与非平稳周期都存在一定的周期性，但并未给出分段提取旋转机械振动信号周期的方案。……