基于光纖傳感的軸承異常狀態識別研究

李麗萍

(西安郵電大學 教學質量監控與評估辦公室， 陜西 西安 710121)

0 引言

軸承是一種重要的機械設備，廣泛應用于電力行業、石化產業和制造業，軸承結構復雜，由于噪聲、工作強度、振動以及制作工藝等因素的影響，軸承也是故障最頻發的位置之一[1]。軸承一旦出現異常狀態，即故障，會影響設備的正常工作，軸承異常狀態不是瞬間發生的，因此軸承異常狀態可以預知，采用有效的軸承異常狀態識別方法可以揭示軸承異常狀態的趨勢變化，有利于提高軸承工作的穩定性，因此軸承異常狀態識別研究具有理論意義和實際應用價值[2-4]。

針對軸承異常狀態識別問題，許多學者進行了深入、廣泛的研究，獲得一定的研究成果，各種軸承異常狀態識別方法層出不窮[5-7]。軸承異常狀態識別包括兩個關鍵問題：一個是軸承異常狀態特征提取，另一個是軸承異常狀態識別的分類器設計，如基于專家系統的軸承異常狀態識別方法、基于神經網絡的軸承異常狀態識別方法、基于支持向量機的軸承異常狀態識別方法、基于遷移學習理論的軸承異常狀態識別方法等[8-10]，這些軸承異常狀態識別方法均有各自的優勢，同時也存在一定的不足，如支持向量機的軸承異常狀態識別效率低、神經網絡的軸承異常狀態識別可靠性低等[11]。

光纖傳感技術集成了光纖通信技術和傳感器技術，可以對信號進行高精度采集和傳輸[12]，為了提高軸承異常狀態識別正確率，提出了基于光纖傳感技術的軸承異常狀態識別方法，并與其他軸承異常狀態識別進行了仿真對比測試，以驗證本文方法的優越性。

1 光纖傳感的軸承異常狀態識別方法的具體設計

1.1 軸承異常狀態信號的采集

軸承工作時，由于其結構特點，會產生一定的振動，因此軸承產生振動的因素有兩個方面：一方面是內部因素，如軸承彈性相關的振動；一方面是外部因素，如軸承的表面磨損相關的振動。當軸承出現異常狀態時，其振動信號會發生相應的變化，因此可以通過振動信號變化了解振動軸承狀態變化。軸承振動信號的好壞直接影響軸承異常狀態識別結果的好壞，由于光纖傳感技術的抗干擾能力強，而且采集信號的精度高，因此本文采用光纖傳感技術采集軸承振動信號，以克服當前軸承振動信號采集技術的不足。光纖中心波長與外界應變力存在一定的關系，光纖中心波長可以表示為式(1)。

γB=2neffΛ

(1)

式中，Λ為光柵周期；neff為光纖折射率。

光纖應變力發生變化，那么Λ和neff也相應發生改變，光中心波長可能會發生一定的漂移，中心波長漂移量為ΔγB，那么可以得到式(2)。

(2)

式中，μ為光纖應變力；oe為光纖彈光系數。

外界作用的發射應力波計算式為式(3)。

(3)

光纖傳感器的波長變化如式(4)。

(4)

γB的變化趨勢可以根據光纖傳感的發射信號得到，軸承振動給光纖傳感產生一定的應變力，從而獲得波長偏移量，最后得到軸承振動信號。

1.2 經驗模態分解算法提取軸承異常狀態特征

不同的軸承異常狀態具有不同的特征，因此需要從軸承異常狀態信號中提取相應的特征。當前軸承異常狀態特征提取方法很多，如傅里葉變換、小波分解，本文方法選擇經驗模態分解算法提取軸承異常狀態特征。由于傳統經驗模態分解算法存在一定的缺陷，如模態混疊現象，對軸承異常狀態特征提取產生不利影響，因此本文對經驗模態分解算法進行相應的改進，具體過程如下。

(1) 第t個時間點，生成M個高斯白噪聲序列mi(t)，i=1,2,…，M，采用經驗模態分解算法對mi(t)進行分解，即式(5)。

(5)

(2) 高斯白噪聲添加到軸承異常狀態振動信號a(t)中，軸承異常狀態的振動信號存在2種狀態，具體如式(6)。

(6)

式中，λ0為噪聲初始功率。

(3) 對Ai+(t)和Ai-(t)進行經驗模態分解，得到第一階的模態函數分量zi,1+(t)和zi,1-(t)，計算分量的平均值，產生軸承異常狀態的振動信號第一階模態函數分量，具體如式(7)。

(7)

(4) 計算a(t)和軸承異常狀態的振動信號第一階模態函數分量之間的差，得到相應的殘余分量為式(8)。

p1(t)=a(t)-Z1(t)

(8)

(5) 將pj(t)加入到xi,j(t)中，產生相應的殘余分量Bi+(t)與Bi-(t)，即有式(9)。

(9)

(6) 采用Bi+(t)和Bi-(t)分別代替Ai+(t)和Ai-(t)，不斷重復上述步驟，直到滿足經驗模態分解終止條件。

(7) 軸承異常狀態振動信號的全部模態函數可以表示為式(10)。

(10)

1.3 軸承異常狀態振動信號識別的分類器設計

通過經驗模態分解算法提取了軸承異常狀態識別特征，然后采用隱馬爾可夫模型設計軸承異常狀態識別的分類器，具體步驟如下。

(1) 確定軸承異常狀態的類型，將軸承異常狀態特征作為隱馬爾可夫模型的輸入，通過隱馬爾可夫模型學習和訓練建立軸承異常狀態識別的分類器。

(2) 對于待識別的軸承異常狀態，采用光纖傳感技術采集其振動信號，并采用經驗模態分解算法提取特征，將特征輸入到軸承異常狀態識別的分類器中，并輸出識別結果，根據軸承異常狀態識別結果制定相應的處理措施。

綜合上述可知，基于光纖傳感的軸承異常狀態識別流程如圖1所示。

圖1 基于光纖傳感技術的軸承異常狀態識別流程

2 仿真測試

2.1 測試對象

為測試基于光纖傳感的軸承異常狀態識別方法的有效性，選擇一個電機作為測試對象，該電機的軸承轉速工況分為3種，分別為550 r/min、1 100 r/min和2 200 r/min，該軸承存在5種異常狀態，它們分別為輕度磨損、中度磨損、點蝕磨損、細小裂紋和金屬脫落。為增強實驗的說服力，對于每一種類型軸承異常狀態，采集不同的樣本數據。為了測試本文設計的軸承異常狀態識別方法的優越性，選擇文獻[10]和文獻[11]的軸承異常狀態識別方法進行對比實驗。

2.2 測試結果與分析

2.2.1 軸承異常狀態的識別效率對比

訓練和識別時間是衡量軸承異常狀態識別效率的關鍵指標，對于不同轉速的軸承，統計不同方法的軸承異常狀態訓練和識別時間(秒，s)，結果如表1所示。

表1 不同方法的軸承異常狀態訓練和識別時間/s

對表1的軸承異常狀態訓練和識別時間進行對比和分析可以發現，文獻[10]的軸承異常狀態訓練和識別時間較少，而本文方法的軸承異常狀態訓練和識別時間最短，加快了軸承異常狀態識別速度，改善了軸承異常狀態識別效率。

2.2.2 軸承異常狀態的識別正確率比

對于3種轉速的軸承，統計它們不同軸承異常狀態的識別正確率，并對它們進行求平均，最后得到軸承異常狀態識別正確率，如表2所示。

表2 不同方法的軸承異常狀態識別正確率對比/%

對表2的軸承異常狀態識別率進行比較可以發現，本文方法的軸承異常狀態識別正確率要遠遠高于文獻[10]和文獻[11]方法，獲得了更優的軸承異常狀態識別結果，對比結果證明了本文軸承異常狀態識別方法的優越性。

2.2.3 軸承異常狀態的誤識率和漏識率對比

為了進一步比較不同方法的軸承異常狀態識別結果的優劣，統計不同方法的軸承異常狀態的誤識率和漏識率，結果如圖2、圖3所示。

圖2 不同方法的軸承異常狀態的誤識率對比

圖3 不同方法的軸承異常狀態的漏識率對比

對圖2和圖3的誤識率和漏識率進行分析可知，本文方法的軸承異常狀態誤識率和漏識率遠遠低于文獻[10]和文獻[11]方法，獲得了理想的軸承異常狀態識別結果，軸承異常狀態整體識別效果更佳。

3 總結

針對當前軸承異常狀態識別過程存在的誤差大、時間長等不足，為了延長軸承的使用壽命，使軸承能夠正常的工作，本文提出基于光纖傳感技術的軸承異常狀態識別方法。首先針對信號采集難題，引入光纖傳感技術實現軸承異常狀態信號的采集，然后針對軸承異常狀態信號的噪聲干擾問題，對信號進行了預處理，獲得有用的軸承異常狀態信號，最后為了解決軸承異常狀態識別的分類器設計問題，引入了隱馬爾可夫模型構建軸承異常狀態識別的分類器，提高了軸承異常狀態識別正確率，降低了軸承異常狀態的誤識率和漏識率，為軸承異常狀態識別提供了一種新的研究工具。