基于小波脊線的滾動軸承故障診斷方法

姜萬錄， 李寧寧， 朱 勇

1. 燕山大學 河北省重型機械流體動力傳輸與控制重點實驗室，河北 秦皇島 066004；2.燕山大學 先進鍛壓成形技術與科學教育部重點實驗室，河北 秦皇島 066004)

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基于小波脊線的滾動軸承故障診斷方法

姜萬錄1, 2， 李寧寧1, 2， 朱 勇1, 2

1. 燕山大學 河北省重型機械流體動力傳輸與控制重點實驗室，河北 秦皇島 066004；2.燕山大學 先進鍛壓成形技術與科學教育部重點實驗室，河北 秦皇島 066004)

滾動軸承發生故障時的振動信號會呈現豐富的非線性動力學特征。基于小波脊線對非線性、非平穩信號分析優勢，提出了基于小波脊線的混沌程度刻畫方法用于滾動軸承多類故障診斷。通過對故障振動信號共振頻帶包絡信號提取小波脊線，并與故障振動信號K熵對比。結果表明，小波脊線不僅能識別滾動軸承故障類型，亦能由小波脊線表征的混沌程度反映故障嚴重與否。

混沌刻畫；小波脊線；K熵；故障診斷；滾動軸承

滾動軸承廣泛用于工業各種機械裝備中，其性能直接影響設備甚至整條生產線的正常運轉[1-2]。軸承發生故障時其運行信息會表現出復雜的非線性特點，采用非線性分析方法，能更準確刻畫系統的本質特征[3-4]。

軸承故障發生時因其剛度、摩擦力、外載荷等因素變化，振動信號必呈不同程度非線性特性，且在一定程度上表現出混沌特性。因此可應用混沌特征量(如最大Lyapunov指數、關聯維數、Kolmogorov熵等)刻畫系統的復雜程度，實現故障監測及診斷[5-6]。

小波脊線為基于小波變換更準確的信號處理方法，適用于處理非線性、非平穩信號[7-8]。本文利用小波脊線優勢，將其用于混沌運動程度刻畫，并引入滾動軸承故障振動信號分析中。通過對從故障振動信號共振頻帶提取的包絡信號進行小波脊線提取，計算軸承故障振動信號K熵(kolmogorov entropy)，利用二者相互驗證。結果表明，小波脊線不僅可識別滾動軸承故障類型，亦可由小波脊線刻畫的混沌程度反映故障嚴重與否。

為驗證方法的有效性，以美國凱斯西儲大學軸承數據為例，分別用小波脊線法及K熵進行分析，二者相互驗證取得較滿意效果，所提基于小波脊線的滾動軸承多故障診斷方法有效性獲得驗證。

1 小波脊線提取

1.1 小波脊線與瞬時頻率關系

小波脊線為在時頻平面內由各時刻信號小波系數模取極大值點(即小波脊點)組成的集合，與信號瞬時頻率一一對應[9-10]，只要正確提取小波脊線即能獲得信號的瞬時頻率。

任意單分量實信號s(t)可表示為

s(t)=A(t)cos[φ(t)]

(1)

式中：A(t)≥0為瞬時幅值；φ(t)∈[0,2π]為瞬時相位。

信號s(t)的解析信號定義為

(2)

(3)

漸近單分量信號s(t)的瞬時頻率可定義為

(4)

選擇具有漸近性質的母小波ψ(t)，對應的漸近解析小波為

(5)

(6)

(7)

(8)

(9)

由上式知，相位駐點是(a,b)的函數。小波脊線(wavelet ridge)定義為在相平面滿足ts(a,b)=b所有點(a,b)的集合，小波脊線上點(ar(b),b)稱為小波脊點。據上式得

(10)

式(10)說明只要求出信號的小波脊線，即可方便得到信號的瞬時角頻率。

1.2 小波脊線與模極大值關系

設實對稱窗函數g(t)及Fourier變換分別為

(11)

(12)

將g(t)乘以復正弦波exp(iω0t)可構造出近似漸近解析小波母函數，其時、頻域表達式分別為

(13)

(14)

(15)

解析小波函數為

(16)

(17)

(18)

(19)

已知窗函數傅里葉變換G(ω)的模值在ω=0時最大，由式(18)可知，在時刻b處所有小波系數中小波脊點(ar(b),b)處小波系數模值最大。因此，小波脊點與小波系數模極大值點密切相關，只要找到信號小波變換的模極大值點即可確定小波脊線，進而與被分析信號的瞬時頻率一一對應關系確定信號的瞬時頻率。

1.3 K熵

Kolmogorov熵(簡稱K熵)類似于熱力學中熵的物理意義，用于描述系統運動的混亂或無序程度。考慮一個n維動力系統，將其相空間分割成邊長為ε的n維超立方體盒。系統運動時沿相軌道x(t)取極小時間間隔量τ，令P(i0,i1,…,im)表示起始時刻系統在第i0格子中、t=τ時刻在第i1格子中、…、t=mτ時在第im格子中的聯合概率，確定系統沿軌道(i0,i1,…,im)運動所需信息量為

(20)

lnP(i0,i1,…,im)

(21)

周期運動的K熵為0；隨機運動完全無序，故其K熵趨于∞；在混沌運動系統中，K熵大于零，且K熵越大信息損失速率越大，系統的混沌程度越大，或曰系統越復雜無序。

2 基于小波脊線的軸承故障振動信號分析

為驗證本文所提方法的有效性，以美國凱斯西儲大學軸承振動數據[13]為例進行分析。滾動軸承型號為6205-2RS JEM SKF，用電火花單點對軸承進行不同程度的損傷，人為制造軸承外、內圈及滾動體故障。損傷點剝落直徑分別為0.177 8 mm、0.355 6 mm、0.533 4 mm，深度均為0.279 4 mm，分別記為程度1～3。電機轉速1 750 r/min(轉頻29.17 Hz)，采樣頻率12 kHz。據公式[14]計算獲得該軸承外圈故障特征頻率為104.56 Hz，內圈為157.94 Hz，滾動體為68.74 Hz。

2.1 外圈故障振動信號分析

由于采集的實際信號中含噪聲，計算小波脊線前需對信號進行基于小波包分解的消噪預處理。滾動軸承正常狀態下振動信號消噪效果對比見圖1。

圖1 軸承正常狀態下振動信號消噪效果對比Fig.1 Denoising effect comparison of normal bearing vibration signal

對消噪后信號進行相空間重構時用自相關聯函數法確定延遲時間。用G-P算法計算關聯維數及K熵[15]，用飽和關聯維數法確定最佳嵌入維數[16]。

計算所得正常狀態振動信號的關聯積分與超球半徑雙對數曲線lnC(r)-lnr及嵌入維數分別為1、3、5…29時結果見圖2。由圖2看出，嵌入維數m=9時曲線直線部分斜率基本不再變化，關聯維數趨于飽和(粗實線)。說明正常狀態消噪后的振動信號重構相空間最佳嵌入維數為9。

圖3(a)為計算獲得正常狀態下選最佳嵌入維數m=9時對應的K熵結果為0.127 3，作為最終計算結果。用相同方法計算不同故障程度下外圈故障的最佳嵌入維數m及K熵，結果分別見圖3(b)、(c)、(d)及表1。由表1看出，故障狀態下滾動軸承K熵值均大于正常狀態。其中程度2對應K熵值最大。因K熵為描述系統運動混亂或無序程度的物理量，系統K熵值增大時系統運動不確定性亦增大；故障加重到程度3時，由于故障損傷點剝落直徑增大導致故障沖擊更劇烈，振動能量向故障特征頻率處集中，系統運動的確定性增大，故K熵反而開始減小。

圖2 正常狀態振動信號lnC(r)-lnr曲線Fig.2 lnC(r)-lnr graph of normal bearing vibration signal

表1 不同故障程度下軸承外圈故障K熵值

Tab.1 K entropies of outer ring under different fault degrees

軸承狀態延遲時間嵌入維數K熵正常990．1273故障程度13110．4316故障程度24111．2066故障程度33150．3628

圖3 不同程度下外圈故障K熵曲線Fig.3 K entropy curves of outer ring under different fault degrees

取長度為1 200點的正常狀態數據直接用小波脊線法進行處理，結果見圖4。

對軸承正常狀態信號進行Hilbert包絡解調[14,17]，并降低采樣頻率到2 kHz，獲得包絡信號的小波脊線見圖5。由圖5看出，軸承無故障時振動能量主要集中在轉軸基頻二倍頻(58.34 Hz)、四倍頻(116.68 Hz)處。

選長度為1 200點程度1的外圈故障數據直接用小波脊線法處理，結果見圖6。對比圖4、圖6知，軸承發生外圈故障時信號表現出明顯的沖擊特性，且3～4 kHz左右能量明顯增大。由圖6計算出每兩次沖擊振動間的平均時間間隔約0.009 52 s，由此得出軸承故障信號中沖擊振動頻率約105.04 Hz，與軸承外圈故障特征頻率104.56 Hz基本一致，說明小波脊線較好反映出信號的真實沖擊頻率信息。信號在3～4 kHz頻段處有能量集中，表明軸承發生外圈故障時其特征主要通過該頻率段向外傳遞，即該頻率范圍為外圈故障的共振頻帶。選此頻段信號進行帶通濾波、包絡解調分析可更清楚發現故障特征。

選Daubechies 5小波對消噪后信號進行2層小波包分解，在尺度2上形成4個子頻帶，各子頻段分解系數對應的頻率范圍見表2。

表2 分解系數對應頻帶

圖7 軸承外圈故障包絡信號小波脊線圖Fig.7 Wavelet ridges of envelope signal under outer ring fault

由表2看出，小波包系數d(2,2)對應的頻帶包含軸承外圈故障引起的3～4 kHz共振頻帶，故選該頻段小波系數進行信號重構，可濾去不需要的頻率成分實現帶通濾波，提取共振頻帶范圍內信號成分。再對d(2,2)系數重構后信號進行Hilbert包絡解調，并降低采樣頻率到2 kHz，提取包絡信號的小波脊線，結果見圖7(b)、(c)、(d)。為便于對比，將圖5重繪，見圖7(a)。由圖7看出，軸承故障發生時特征頻率104.56 Hz處能量集中明顯，由此可判定軸承發生外圈故障。軸承處于不同故障程度時小波脊線分布亦不同。處于故障程度2時脊線較混亂，混沌程度最強，具有混沌狀態時特有的層次性脊線分布(圖7(c))；而圖7(d)較7(c)表征的混沌程度稍弱，因故障加重到一定程度時，剝落的故障點導致振動加劇，振動信號周期性沖擊增強，能量向故障頻率處集中，信號的確定性開始增強，混沌程度減弱。與表1中混沌特征量K熵計算結果一致。

2.2 內圈故障振動信號分析

軸承發生內圈故障時的分析方法同前，計算不同故障程度下最佳嵌入維數及K熵，結果見表3。由表3看出，內圈故障狀態下軸承的K熵值明顯大于正常狀態。故障程度1時K熵值最大，隨軸承內圈故障程度加重K熵值逐漸降低。

表3 不同故障程度下軸承內圈故障K熵值

選長度1 200點、程度1的內圈故障數據直接用小波脊線法進行處理，結果見圖8。對比圖4與圖8知，軸承發生內圈故障時信號表現出明顯的沖擊性，且2.3 ～3.7 kHz能量明顯增大，說明該頻率范圍為軸承內圈故障的共振帶。由圖8計算出每兩次沖擊振動的時間間隔約0.006 62 s，由此得出軸承故障信號中沖擊振動頻率約151.06 Hz，與軸承內圈故障特征頻率157.94 Hz基本一致。

圖8 內圈故障小波脊線圖Fig.8 Wavelet ridges of inner ring fault

利用小波包分解對信號進行帶通濾波，提取內圈故障共振頻帶2.3 ～3.7 kHz的信號成分進行Hilbert包絡解調，并降低采樣頻率到2 kHz，提取小波脊線，結果見圖9。由圖9看出，軸承發生故障時在內圈故障特征頻率157.94 Hz處能量集中明顯，由此可判定軸承發生內圈故障。軸承內圈故障程度不同時小波脊線分布亦不同。軸承處于故障程度1時脊線最混亂(圖9(b))，混沌程度最高。隨軸承內圈故障程度加重，由于故障造成的沖擊振動增強，振動能量向故障特征頻率處集中，信號混沌程度減弱，小波脊線分布逐漸清晰。與表3混沌特征量K熵分析結果一致。

圖9 軸承內圈故障包絡信號小波脊線圖Fig.9 Wavelet ridges of envelope signal under inner ring fault

2.3 滾動體故障振動信號分析

軸承發生滾動體故障時的分析處理方法同外圈故障，所得不同故障程度下最佳嵌入維數及K熵，結果見表4。由表4看出，滾動體故障狀態下軸承的K熵值明顯大于正常狀態。故障程度1時K熵值最大，隨軸承滾動體故障程度加重其K熵值逐漸降低。

表4 不同故障程度下軸承滾動體故障的K熵值

選長度1 200點、程度1的滾動體故障數據直接用小波脊線法進行處理，結果見圖10。由圖10看出，軸承發生滾動體故障時振動沖擊無明顯周期性。因軸承滾動體在運轉過程中除正常公轉、自轉外，還會因軸向力變化引起搖擺及軸向振動。因此軸承滾動體表面存在剝落損傷時，在運動過程中損傷點時而碰到內或外滾道，時而碰不到，導致故障沖擊存在隨機性，即可能出現故障沖擊時有時無或頻率時高時低的隨機波動現象。因此，滾動體故障狀態下其小波脊線圖無軸承外圈故障或內圈故障時明顯的周期性沖擊。

圖10 滾動體故障小波脊線圖Fig.10 Wavelet ridges of rolling element fault

軸承發生滾動體故障時信號在3 kHz頻段處有能量集中，選擇此共振頻段信號進行小波包帶通濾波、包絡解調，并提取小波脊線，計算結果見圖11。

圖11 軸承滾動體故障包絡信號小波脊線圖Fig.11 Wavelet ridges of envelope signal under rolling element fault

由圖11看出，軸承發生故障時，在特征頻率68.74 Hz及二倍頻率137.48 Hz處有較明顯的能量集中脊線，由此可判定軸承發生滾動體故障。軸承滾動體故障程度不同時小波脊線分布亦不同。軸承處于故障程度1時脊線圖最混亂(圖11(b))，混沌程度最高。隨軸承滾動體故障程度加重，由于故障造成的沖擊振動增強，振動能量向故障特征頻率處集中，混沌程度開始減弱，小波脊線亦越清晰。與表4基于混沌特征量K熵計算分析結果一致。

3 結 論

用所提基于小波脊線混沌程度刻畫的滾動軸承多故障診斷方法對不同類型、不同程度下軸承故障振動信號進行診斷分析，并計算不同類型、不同程度下的K熵。結論如下：

(1) 軸承發生不同程度故障時表現出不同的混沌程度，K熵能實現軸承故障劣化程度監測，但不同故障類型K熵結果相近，難以實現故障類型識別。

(2) 小波脊線圖不僅能根據脊線位置確定故障特征頻率，從而準確判定軸承故障類型；且能根據脊線的混沌程度實現故障劣化程度監測。

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Wavelet ridges-based fault diagnosis for rolling bearings

JIANG Wan-lu1, 2, LI Ning-ning1, 2, ZHU Yong1, 2

1. Hebei Provincial Key Laboratory of Heavy Machinery Fluid Power Transmission and Control, Yanshan University, Qinhuangdao 066004, China；2. Key Laboratory of Advanced Forging & Stamping Technology and Science, Ministry of Education of China, Yanshan University, Qinhuangdao 066004, China)

There are abundant nonlinear dynamic characteristics appearing in vibration signals when faults happen on rolling bearings. According to the advantages of wavelet ridges in analyzing nonlinear and non-stationary signals, a novel method for the chaotic degree depiction based on wavelet ridges was proposed. And it was applied to diagnose multi-type faults of rolling bearings. The wavelet ridges were extracted from the envelope signal in the resonance vibration frequency band of fault vibration signals. Moreover, the Kolmogorov entropies were calculated from the fault vibration signals of rolling bearings in order to compare with the wavelet ridges. The results indicate that the wavelet ridges not only can identify the fault types of rolling bearings, but also can reflect the severity degrees of the faults by means of the chaotic degrees depiction.

chaotic degree depiction; wavelet ridge; Kolmogorov entropy; fault diagnosis; rolling bearing

國家重點基礎研究發展 (973) 計劃資助項目(2014CB046405)；河北省自然科學基金資助項目(E2013203161)；國家自然科學基金資助項目(51075349)

2014-04-17 修改稿收到日期：2014-07-30

姜萬錄 男，博士，教授，博士生導師，1964年11月生

TH137；TP277

A

10.13465/j.cnki.jvs.2015.14.001