煤機設備軸承剩余壽命預測方法研究

孫永新

(山西天地王坡煤業有限公司，山西 晉城 048000)

0 引言

軸承是影響煤機設備健康狀態與壽命的關鍵部件之一。受使用工況影響，軸承的服役壽命與設計壽命存在巨大差異[1]。因此，對軸承剩余壽命進行預測具有重要意義，這也是煤機設備維護人員關注的焦點之一。

軸承剩余壽命預測方法主要有基于失效模型方法、基于概率統計方法和數據驅動方法。基于失效模型方法根據疲勞積累損傷等物理機理進行預測[2-5]，如L-P(Lundberg-Palmgren)模型、Paris疲勞壽命預測模型、I-H(Ioannides-Harris T.E.)模型、Z(Zeretsky)模型、T(Tallian數據擬合)模型等。該方法建立在對軸承失效機理的準確描述基礎上，然而工程實際中很難準確描述其失效機理并建立精確的數學模型。基于概率統計方法應用概率模型估計軸承的統計壽命[6-8]，如比例故障率模型、貝葉斯統計模型、三參數Weibull模型等。數據驅動方法主要利用狀態數據預測軸承剩余壽命，提取能夠刻畫軸承全生命周期過程的特征量作為退化特征量，通過預測模型預測退化特征量的變化趨勢，以估算軸承剩余壽命[9-12]，如BP神經網絡模型、MK-LSSVM(Multi-Kernel Least Square Support Vector Machine，多核最小二乘支持向量機)模型、SVM(Support Vector Machine，支持向量機)模型等。基于概率統計方法和數據驅動方法克服了軸承剩余壽命預測需建立準確數學模型的限制，但預測精度大多受樣本完備性和準確性的制約。

GM(Grey Model，灰色模型)是一種數據驅動方法，其可利用少量的、不完備的信息建立預測模型，已在水文預測、巖土工程、機械設備故障診斷中獲得廣泛應用。本文將GM引入煤機設備軸承剩余壽命預測，可在一定程度上解決預測精度受現場采樣數據完備性和準確性影響的問題。

在工程應用中，通常選取時域、頻域指標作為退化特征量預測軸承剩余壽命[13]。但該種特征量受煤機設備工作環境(多塵、多噪聲、存在沖擊性振動等)影響較大，導致預測精度不高。針對該問題，本文提出采用EMD(Empirical Mode Decomposition, 經驗模態分解)對軸承振動信號進行濾波處理，之后提取均方根作為退化特征量，將其輸入GM軸承剩余壽命預測模型，實現煤機設備軸承剩余壽命預測。將該方法應用于煤機設備現場維護中，取得了較理想的效果。

1 軸承剩余壽命預測基本原理

1.1 EMD

EMD假設任何一個信號都可被分解為若干個IMF(Intrinsic Mode Function，本征模態函數)與1個趨勢項之和[14]。IMF須滿足2個條件：① 信號中極值點(包括極大值點和極小值點)數量與過零點數量相等或相差1個；② 在任一時間點上，信號局部極大值確定的上包絡線和局部極小值確定的下包絡線的均值為零。

對信號進行EMD的過程如下。

(1)確定時間序列x(t)(t為時間)的所有局部極值點，將所有極大值點和極小值點分別用1條曲線連接起來，得到x(t)的上下包絡線。記上下包絡線均值為m(t)。

(2)令h1(t)=x(t)-m(t)，檢測h1(t)是否滿足IMF條件。若不滿足，則將h1(t)作為待處理數據，重復步驟(1)，直至h1(t)滿足IMF條件，此時記f1(t)=h1(t)。

(3)令x1(t)=x(t)-f1(t)，對x1(t)重復步驟(1)、(2)操作，提取第2個IMF。依次循環，直至提取的剩余信號為單調序列或常值序列。此時x(t)可表示為

(1)

式中：N為IMF個數；r(t)為余項(趨勢項)。

EMD過程中最先被分解出來的是快變信號，即高頻信號，之后依次分解出變化較慢的信號。根據該特性，可將EMD看作濾波過程。與傳統濾波器不同，EMD濾波的截止頻率(即IMF個數)是根據信號自身確定的，因此是自適應濾波過程。根據信號處理需要，只需確定IMF個數N即可[15]。

1.2 GM

GM通過對數據進行關聯分析來尋找數據變化規律，通過生成具有較強規律性的數據序列，建立相應的微分方程，進而預測數據發展趨勢。

(2)

式中a，u為待估參數。

A=(BTB)-1BTD

(3)

則式(2)的離散解可表示為

(4)

(5)

2 軸承剩余壽命預測方法

2.1 退化特征量選取

軸承退化特征量可反映軸承性能衰退的變化規律。由文獻[17]可知，均方根可準確描述軸承性能衰退規律，因此本文選用振動信號均方根作為描述軸承剩余壽命的退化特征量。考慮到環境噪聲等因素對均方根的影響較大，若采用簡單的帶通濾波會削弱信號中的有效頻率成分，因此采用EMD方法，在濾除信號中無用成分的同時，最大限度地保留有效成分。

2.2 軸承剩余壽命預測

基于EMD和GM的軸承剩余壽命預測方法如圖1所示。具體步驟如下。

圖1 軸承剩余壽命預測方法

(1)以等時間間隔提取軸承全壽命周期樣本數據中的振動加速度信號，形成樣本數據序列。

(2)采用EMD對樣本數據序列進行濾波處理，得到新的數據序列。

(3)計算新數據序列的均方根，構成退化特征量序列。

(4)將退化特征量序列作為訓練樣本輸入GM，建立GM軸承剩余壽命預測模型。

(5)利用GM軸承剩余壽命預測模型預測退化特征量序列的下一個值，實現向前1步預測，并判斷預測值是否大于設定的閾值，若是則結束預測，反之執行步驟(6)。

(6)將向前1步的預測值加入退化特征量序列，重復步驟(5)，實現向前2步的預測。依次循環，直至預測值達到設定閾值，結束預測。根據樣本數據的時間間隔估算軸承剩余壽命。

3 試驗臺驗證

為驗證本文方法的有效性，采用文獻[18]中的軸承全壽命周期試驗臺(圖2)數據進行試驗。

圖2 軸承全壽命周期試驗臺

試驗軸承型號為LDK UER204，軸承轉速為2 100 r/min。信號采樣頻率為25.6 kHz，采樣時間為1.28 s，每次采樣間隔5 min。限于篇幅，本文選取2組試驗數據(表1)進行方法驗證。

表1 軸承全壽命周期試驗數據

采用EMD對試驗1獲取的33組數據進行濾波，之后提取每組數據的均方根，結果如圖3所示。可看出50～60 min時軸承性能開始進入衰退期，60～125 min時軸承性能衰退進入相對平穩期，且存在一定范圍的波動，125～161 min時軸承性能進入快速衰退期。提取0～125 min數據作為退化特征量，預測該軸承的剩余壽命。

圖3 試驗1數據均方根

試驗1，2中軸承出現點蝕失效時，計算得到的退化特征量分別為12.7，11.4 m/s2。根據文獻[19]，同時考慮設備安全問題，將退化特征量預測閾值設定為11 m/s2。

采用EMD對預測樣本數據進行處理后，提取均方根構建退化特征量序列，并將其輸入GM軸承剩余壽命預測模型，結果見表2。可看出本文方法的預測值與實測值較接近，預測精度較高，未經EMD濾波處理的GM預測值與實測值偏差較大。從實際應用角度看，以本文方法預測值作為設備維修的參考標準，可最大程度地發揮軸承的使用價值，經濟性最好。若按照未經EMD濾波處理的預測值進行維修，會在一定程度上造成“過維修”，經濟性差。另外，本文方法中退化特征量預測閾值是由軸承失效時的退化特征量和設備安全系數共同確定的，有效避免了預測值落在真實值右側而導致“欠維修”問題。

表2 軸承剩余壽命預測結果

4 工程應用

某煤礦帶式輸送機4號驅動電動機振動幅值顯著大于其他3臺電動機。為進一步明確4號驅動電動機的健康狀態，采用本文方法對該電動機進行測試。

4號驅動電動機轉速為1 496 r/min，軸伸端支撐軸承型號為NU322ECM。測試系統由振動加速度傳感器、數據采集儀、工作站等組成，如圖4所示。

圖4 電動機健康狀態測試系統

現場實測電動機軸承轉速為1 496 r/min。根據采樣定理及測試系統配置，設定采樣頻率為4 kHz，采樣點數為8 000。現場帶式輸送機開機運行時，每30 min采樣1次，每天采樣5組信號，連續測試10 d，共獲得50組有效數據。

測試過程中發現電動機軸伸端振動幅值明顯高于機尾，且有小幅增長趨勢，最大值為5 m/s2。因此，將電動機軸伸端振動信號作為分析對象。由于沒有歷史數據作為參考，所以使用經驗值確定退化特征量預測閾值。通常將軸承正常狀態下退化特征量的3～5倍作為閾值，考慮到采樣的振動信號有小幅增長趨勢，將閾值設置為最大值的4倍。

采用EMD對采樣數據濾波后，提取其均方根并輸入GM軸承剩余壽命預測模型，預測結果如圖5所示。可看出該電動機軸承的剩余壽命預測值為28 d。

圖5 電動機軸承剩余壽命預測結果

根據預測結果，礦方在1個月后設備檢修中更換該電動機，并將其送至修理廠進行解體驗證。結果表明，該電動機軸伸端軸承存在嚴重損傷(圖6)，已達到更換標準，驗證了預測結果與現場實際相符。

圖6 軸承損傷

5 結論

(1)基于EMD和GM的煤機設備軸承剩余壽命預測方法采用EMD對軸承振動信號進行濾波處理，提取信號均方根作為退化特征量，將其輸入GM實現軸承剩余壽命預測。

(2)試驗臺試驗和工程應用結果表明，該方法可有效預測煤機設備軸承剩余壽命，預測精度較高，能指導現場設備維護。

(3)軸承壽命受載荷和運行工況的影響，如重載條件下，軸承壽命將會縮短。選用信號均方根作為退化特征量，不僅能夠降低各種噪聲干擾對預測結果的影響，同時減少了載荷、工況等因素的影響。后續將深入研究將多指標結合作為退化特征量，以提高軸承剩余壽命預測精度。