摩擦振动信号的EEMD和多重分形去趋势波动分析

摩擦振动信号的EEMD和多重分形去趋势波动分析

李精明;魏海军;魏立队;孙迪;杨智远;梅立强

【摘要】To investigate the variation rules of frictional vibration in

running⁃in wear processes and to identify wear states through frictional vibration, we conducted experiments on a testing machine on the friction and wear of a pis⁃ton ring against a cylinder in a marine diesel engine. We decomposed the frictional vibration signals and acquired several intrinsic mode functions ( IMFs ) without mode mixing by using ensemble empirical mode decomposition ( EEMD) . Then, we analyzed the resynthesized characteristic signals of frictional vibration by utilizing the multi⁃fractal detrended fluctuation analysis ( MFDFA) algorithm to derive the MFDFA spectrum and its parameters. The results show that we can use EEMD to extract the weak characteristic signal of frictional vibration and then use

the MFDFA spectrum and its parameters to characterize the frictional vibration signals.%为了研究摩擦副磨合磨损过程中摩擦振动变化规律，实现通过摩擦振动识别摩擦副的磨合磨损状态，在摩擦磨损试验机上进行了船用柴油机缸套—活塞环摩擦副摩擦磨损试验。应用总体经验模式分解对摩擦振动信号进行分解，获得若干个无模式混叠的本征模式分量。利用多重分形去趋势波动分析

（ Multifractal detrended fluctua⁃tion analysis，MFDFA）对重构获得的摩擦

振动特征信号进行分析，得到摩擦振动信号的MFDFA谱图，并根据谱图求取摩

擦振动信号的多重分形谱参数。研究结果表明，总体经验模式分解能够实现微弱摩擦振动特征信号的提取， MFDFA谱图及其参数可以表征摩擦振动信号的特征。

【期刊名称】《哈尔滨工程大学学报》

【年(卷),期】2016(037)009

【总页数】6页(P1204-1208,1214)

【关键词】总体经验模式分解;多重分形去趋势波动分析;谱参数;摩擦振动;Hurst指数;特征提取

【作者】李精明;魏海军;魏立队;孙迪;杨智远;梅立强

【作者单位】上海海事大学商船学院，上海201306; 大连海事大学轮机工程学院，辽宁大连116026;上海海事大学商船学院，上海201306;上海海事大学商船学院，上海201306;大连海事大学轮机工程学院，辽宁大连116026;上海海事大学商船学院，上海201306;上海海事大学商船学院，上海201306

【正文语种】中文

【中图分类】TH117.1

摩擦副磨合过程中产生的摩擦振动现象，蕴含着反映磨合状态的信息[1]。摩擦振

动信号是微弱信号，往往埋没于背景噪声之中，未经处理的摩擦振动信号不能真实地反映摩擦振动特征[2]。因此，如何对获得的摩擦振动信号进行消噪，以及根据

提取的有用信号找出摩擦振动信号的特征，是摩擦振动研究的关键问题。

经验模式分解(empirical mode decomposition,EMD)是美籍华人Huang等[3] 1998年提出的一种自适应数据驱动的信号处理方法，能清晰地分辨出非平稳非线性复杂数据的内蕴模式，但存在模式混叠问题[4]。Wu等[5]基于白噪声信号的统

计特征，提出了总体经验模式分解(ensemble empirical mode decomposition, EEMD)，解决了EMD模式混叠问题，该方法成功地应用于信号处理[6]、故障诊

断[7-8]等的研究。多重分形去趋势波动分析(multifractal detrended fluctuation analysis, MFDFA)是Kantelhardt[9]于2002年提出的基于去趋势波动分析(detrended fluctuation analysis, DFA)的非稳态时间序列分析方法，可以有效地分析非线性非平稳信号的多重分形特征。该方法已被应用到地质学[10]、脑电波信号处理[11]、交通流分析[12]、金融市场[13]等领域，取得很好的效果。摩擦振动

是摩擦副磨合磨损过程中产生的现象，其变化规律必然能反映系统摩擦学的状态和特征[14]。李国宾等[2]应用谐波小波提取摩擦振动的特征，黄朝明等应用时频谱

图[15]研究了特征参数与摩擦振动的关系，孙迪等应用奇异值分解[16]和混沌吸引子[17]探讨了摩擦振动在磨合磨损过程中的变化规律，通过摩擦振动识别磨合磨损状态和特征。本文针对船用柴油机缸套—活塞环摩擦副摩擦磨损试验过程中获得

的摩擦振动信号进行EEMD分解，获得若干个无模式混叠的IMF分量，根据摩擦振动信号的特点，选取包含摩擦振动信号特征的IMF分量重构摩擦振动特征信号。应用多重分形去趋势波动分析算法对摩擦振动特征信号进行分析，得到摩擦振动信号的Hurst指数、多重分形标度指数以及多重分形谱。并求取摩擦振动信号多重

分形谱的宽度、极大值、维差以及驻点值，实现特征参数对摩擦副摩擦磨损状态的表征，为基于摩擦振动信号的机械摩擦副摩擦磨损行为的研究提供了新的途径。1.1 试验材料与方法

试验的设备采用CFT-I型摩擦磨损试验机(见图1)，采用销-盘摩擦副作为配副。试样均用线切割机从船用柴油机缸套和活塞环截取，盘试样作为下式样，取自船用柴油机的缸套，φ30 mm，原始表面粗糙度Ra=1.72 μm，材质为合金铸铁，硬度HV300～400；销试样作为上试样，取自和缸套配对的活塞环，矩形截面尺寸3 mm×4 mm,原始表面粗糙度Ra=0.67 μm，材质为合金铸铁，硬度HV600～720。上试样用专用夹具固定不动；下试样由专用夹具固定在台架上，台架经电机驱动的偏心机构和连杆机构将回转运动转变为往复运动，运动行程5 mm，电机转速