基于LabVIEW與MATLAB的改進VMD軸承故障診斷方法研究*＊

逯全波 王海寶 陳 根 岳以翛 鄭 巖

(重慶三峽學院重慶市輕合金材料與加工工程技術研究中心，重慶404020)

VMD是一種新的處理信號方法，目前，關于該方法的應用還比較少。與EMD和LMD相比，VMD可以有效消除模態混疊現象，且對噪聲和采樣具有較好魯棒性［1］。

一些學者對VMD進行研究，并將它應用于故障診斷。Zhang等提出了一種基于VMD的滾動軸承故障診斷新方法，通過失效機理分析，建立了不同位置缺陷滾動軸承故障信號計算模型，并利用FFT和包絡分析法對故障模型的仿真振動信號進行了研究，該方法能夠成功地診斷滾動軸承故障［2］。Jiang等提出基于VMD的振動信號多共振頻帶自適應檢測方法，來對軸承的早期缺陷進行檢測［3］。由于懲罰參數和分量數量影響VMD算法分解效果，Yi等把VMD和粒子群優化算法相結合提取滾動軸承故障特征［4］。Lv等利用VMD和經免疫遺傳算法優化的多核支持向量機來對機械故障進行診斷，與傳統的故障診斷模型相比，該方法大大提高了對機械故障進行診斷的準確性［5］。Yang等提出了基于VMD的轉子軸承振動信號分析方法，實驗結果顯示其對殼體振動故障具有良好的診斷能力［6］。王曉龍等利用VMD和1.5維譜對軸承早期故障進行診斷，并提取出微弱故障特征頻率［7］。但是以上方法的VMD存在模態混疊現象，在一定程度上影響診斷效果。

由于VMD對機械故障診斷具有重要的應用價值［8］，因此，嘗試利用鏡像延拓對其模態混疊進行抑制，并在LabVIEW中通過MATLAB Script節點將改進的VMD引入到軸承故障檢測中［9］，實現故障信號的可視化分析，為LabVIEW增加新信號處理模塊——VMD模塊。

1 VMD算法原理

VMD具有自適應和準正交性，是處理信號的新方法，它可以通過解決約束變分問題，將給定的信號分解成不同尺度的IMFs(Intrinsic Mode Functions，本征模態分量)。每個IMF是有限帶寬，還有就是它在中心頻率 wk附近［10］。

VMD的主要過程歸結如下:

步驟2:更新mk和wk;

步驟3:更新β，n=n+1;

其中，mk是時域信號，wk是第k個IMF的中心頻率，β是拉格朗日乘子。

2 LabVIEW和MATLAB結合實現改進VMD功能

結合MATLAB在數據處理方面的能力和LabVIEW圖形化編程的優點，開發出軸承故障檢測系統，實現VMD的信號處理功能［11］。

VMD在分析處理滾動軸承故障信號時，由于其兩端容易受到外界因素的影響而造成誤差，即端點效應［12］。針對VMD存在端點效應問題，利用鏡像延拓來進行抑制。改進算法步驟如圖1所示。

具體延拓過程為:

(1)找出滾動軸承故障信號x(t)所有極值點，t=1，2，…，T。

(2)將對稱延拓應用于滾動軸承故障信號的極值點，獲取新極值點。

(3)修正延拓后新信號為 x'(i)，i=1，2，…，t。

(4)利用滾動軸承故障信號左端的值當作對稱面，實現鏡像延拓，獲得滾動軸承故障新信號y(i)。

為了與MATLAB進行連接，LabVIEW提供一個MATLAB Script節點調用程序，該節點使用MATLAB語言編寫。MATLAB Script節點位于LabVIEW函數選板＞＞數學＞＞腳本與公式中。MATLAB Script節點通過輸入端將信號輸入到改進VMD算法，程序運行完之后，經過三個輸出端輸出模態分量。

3 故障診斷試驗結果與分析

3.1 試驗與結果

如圖2所示，故障診斷試驗平臺包括1臺0.75 kW的三相異步電動機，2個聯軸器，1臺減速機、1個磁粉制動器、1個壓電式加速度計和1個光電轉速傳感器，故障軸承安裝在減速機的軸承座內。

故障診斷系統上位機的前面板如圖3所示，包括原始信號顯示、VMD分解和頻域分析3個模塊。傳感器采集到的信號傳輸到DAQ數據采集卡，采集卡將信號進行A/D轉換傳遞到上位機系統，然后進行數據的顯示、分析、處理和存儲。具體故障診斷過程如下:

(1)通過讀取測量文件VI調用軸承故障數據，實現在波形圖上顯示故障信號。

(2)MATLAB Script節點對故障信號進行VMD分解獲得模態分量U。

(3)選取包含故障信息較多的模態分量進行信號重構。

(4)對重構信號進行包絡譜分析，診斷軸承故障類型。

使用信號采集系統收集外圈故障和內圈故障信號，其中，轉速 n取600 r/min，采樣頻率 f為 1 kHz。滾動軸承基本參數如表1所示，根據這些參數可得軸承故障特征頻率理論值:內圈87 Hz。采用改進VMD對故障信號進行分解，當模態數K取值不同時，它們的中心頻率就有差異，兩者之間的關系如圖4和圖5所示。

表1 滾動軸承基本參數

當K取值從5開始時，中心頻率出現接近的情況，這是出現過分解現象。因此，試驗所取的K值為5，數據保真度約束的平衡參數α采用默認值2 000，雙上升的時間步長τ取為0.1，內圈故障信號以及經改進VMD分解后的結果如圖6和圖7所示，各模態分量顯示的依次是從高頻到低頻成分。3.2 試驗結果分析

圖6內圈故障原始信號時域圖中含有的背景噪聲大，故障信息淹沒在噪聲中。而從圖7中可以看出，改進VMD處理后的模態分量與原始信號相比，消除了部分噪聲，這是VMD中維納濾波器在起作用。內圈故障信號改進VMD分解結果中的U3、U4和U5中存在明顯故障沖擊成分，因此，選擇這3個模態分量進行信號重構，并對重構信號做包絡譜分析，包絡譜分析的結果如圖8所示。

作為對比試驗分析，EMD的分量也都取前5個，分解結果如圖9所示。從圖9中可以看出IMF1、IMF2和IMF3含有故障特征信息較多，對它們進行信號重構，重構信號的包絡圖如圖10所示。

從圖8可以看出，經過改進VMD處理后的內圈故障信號在87 Hz頻率處有明顯的故障沖擊特征，與內圈故障特征頻率的理論值基本相符，兩者的微小誤差并未影響到故障識別，其中174 Hz為內圈故障頻率的二倍頻。而在圖10中，EMD處理后的重構信號包絡譜分析結果不理想，87 Hz及其倍頻未被解調出來。因此，所提出的改進VMD算法分解性能優于EMD算法。

4 結語

將LabVIEW和MATLAB通過MATLAB Script節點相結合實現改進VMD應用于軸承故障檢測系統，并在故障診斷實例中驗證該系統的應用價值。故障信號經過改進VMD分解后得到模態分量，對含有故障沖擊成分多的模態分量進行重構，在重構信號的包絡譜中可以發現故障特征頻率，成功識別出故障類型。試驗結果表明，該系統界面形象直觀，對于處理軸承故障具有優勢，而且改進VMD算法在信號分解方面的性能優于EMD算法，適合應用于中小型機電設備傳動系統的軸承故障檢測。