基于聲學(xué)信號和SVM的滾動軸承故障識別實驗探討

王翠艷 李靜嬌

(石家莊鐵道大學(xué)1）河北石家莊050000 石家莊鐵路職業(yè)技術(shù)學(xué)院2）河北石家莊050043)

高速鐵路的發(fā)展對車輛走行部的安全提出了更高要求，滾動軸承作為鐵路車輛走行部的關(guān)鍵部件，對車輛安全性能起著非常重要的作用，國內(nèi)外學(xué)者針對滾動軸承運行的狀態(tài)監(jiān)測和早期故障診斷技術(shù)進(jìn)行了相應(yīng)研究。基于振動信號的檢測和診斷技術(shù)是旋轉(zhuǎn)機械設(shè)備監(jiān)測與診斷的傳統(tǒng)方法，至今仍是檢測系統(tǒng)中不可缺少的方法；除了采用振動信號來診斷滾動軸承的故障，在不同的條件下，針對不同的研究對象，鐵譜分析、紅外光譜分析、油液分析、光纖監(jiān)測等方法也均能有效地檢測出存在的故障。隨著短時傅里葉變換、小波變換、經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解、盲源分離等各種現(xiàn)代信號處理方法的不斷發(fā)展，聲學(xué)故障診斷由于非接觸式測量、無須事先粘貼傳感器、可對移動目標(biāo)進(jìn)行在線監(jiān)測等優(yōu)點，更有利于檢修時間與成本的降低，可以更加科學(xué)合理安排檢修工作，將是未來列車滾動軸承檢測診斷的趨勢[1-3]。2001年N.Baydar，A.BaH將Wigner-Vnie分布理論引入聲學(xué)信號故障診斷，并證實了該方法檢測出機械部件局部早期故障有效性[4]。WenboLu.eta于2012年提出將近場聲全息技術(shù)和灰度共生矩陣相結(jié)合方法，來診斷滾動軸承的是否存在故障[5]。李靜嬌、陳恩利等人于2017年提出基于自適應(yīng)Morlet小波變換和最小Shannon熵診斷滾動軸承聲學(xué)信號故障的新方法，有效地提取出軸承聲學(xué)信號的故障[6]。SVM作為一種快速可靠的分類算法，可用于線性、非線性分類、回歸問題，泛化錯誤率低，具有良好的學(xué)習(xí)能力，不僅可以解決小樣本情況下的機器學(xué)習(xí)問題，還能解決高維問題，避免神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)選擇和局部極小點問題[7]。因此，探索基于聲學(xué)信號和SVM的滾動軸承故障識別實驗研究對于提高輪對關(guān)鍵部件早期故障非接觸動態(tài)監(jiān)測具有實際應(yīng)用價值。

本文在以典型的軸承點蝕故障為研究對象，搭建了基于聲學(xué)信號的滾動軸承故障診斷實驗裝置，運用聲強法中的P-U測試方法采集了完好軸承及內(nèi)套、外套及滾珠三個不同位置的點蝕故障軸承聲學(xué)信號，采取小波包—Fast ICA的欠定盲源分離法對采集到的信號進(jìn)行降噪預(yù)處理，進(jìn)而計算得到奇異值譜熵、功率譜熵、小波包能量譜熵這三種熵值，實現(xiàn)了故障信號特征提取，將其作為特征向量輸入到SVM分類器中，通過樣本訓(xùn)練判斷滾動軸承的故障類型，探索了基于聲學(xué)信號和SVM的滾動軸承故障識別方法，實驗證明該微弱聲學(xué)信號對于滾動軸承早期故障診斷具有一定效果。

1 實驗方案

基于聲學(xué)信號的滾動軸承故障診斷實驗裝置采用軟、硬件相結(jié)合的方式，硬件部分主要由以QPZZ-II型旋轉(zhuǎn)機械故障試驗臺為主的聲源系統(tǒng)，以WP201-404006型傳聲器、WA201-4040006型前置放大器及6通道DIC6B信號采集儀器為主構(gòu)成的信號采集系統(tǒng)，以AWA622聲校準(zhǔn)器為主校準(zhǔn)系統(tǒng)三個部分組成，如圖1所示。軟件部分采用德國LANDTOP開發(fā)的Head Recorder采集軟件以及Artemis Suite數(shù)據(jù)分析軟件，可在聲學(xué)信號采集和后處理過程中實現(xiàn)實時顯示、濾波、信號存儲、分析處理、信號回放等。

圖1 滾動軸承故障識別實驗硬件部分圖

實驗所采用的軸承是型號為NU205EM深溝球軸承，外徑52 mm，內(nèi)徑25 mm，滾珠直徑7.2 mm，滾珠個數(shù)13個。實驗前，由特種加工設(shè)備加工出內(nèi)套、外套和滾珠單一點蝕故障的滾動軸承，其損傷直徑分別取0.6 mm、0.8 mm、1 mm。

2 實驗工況與實驗數(shù)據(jù)

設(shè)置旋轉(zhuǎn)機械故障試驗臺電機旋轉(zhuǎn)速度為1 180 r/min，采樣頻率為24 kHz，采樣點數(shù)為24000，當(dāng)系統(tǒng)運動狀態(tài)穩(wěn)定后開始采集實驗數(shù)據(jù)，由上述實驗裝置分別采集滾動軸承的內(nèi)套、外套、滾珠這三類不同故障損傷以及完好滾動軸承的聲學(xué)信號，同組故障條件實驗數(shù)據(jù)在相同的環(huán)境下一次采集得到實驗結(jié)果。滾動軸承狀態(tài)包括完好軸承和內(nèi)套、外套、滾珠點蝕損傷直徑分別為0.6 mm、0.8 mm、1 mm故障軸承，共計10種狀態(tài)類型，各狀態(tài)的滾動軸承包含60個樣本數(shù)據(jù)，測試數(shù)據(jù)集采集到樣本數(shù)據(jù)600個，隨機抽取每個故障類型中的40個實驗數(shù)據(jù)作為樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行分類訓(xùn)練，余下20個用作測試樣本數(shù)據(jù)，滾動軸承各類型數(shù)據(jù)集見表1。

表1 滾動軸承各類型數(shù)據(jù)集

3 數(shù)據(jù)預(yù)處理與特征提取

滾動軸承聲學(xué)故障信號的信噪比非常低，是一種非線性非平穩(wěn)信號，先利用小波包—Fast ICA欠定盲源分離法對600個測試數(shù)據(jù)進(jìn)行降噪處理，利用奇異值譜熵、功率譜熵以及小波包能量譜熵方法，分別求取10種狀態(tài)類型滾動軸承的熵值，每種故障狀態(tài)的聲學(xué)信號可產(chǎn)生60組3維向量，本文僅列舉每種故障狀態(tài)下3種特征向量的前3組數(shù)據(jù)，σ為方差，如表2所示。

表2 軸承各型故障的特征值

從表2中可發(fā)現(xiàn)，當(dāng)故障軸承處于外套、內(nèi)套、滾珠不同部位且損傷程度相同時，其對應(yīng)的各個熵值呈由小到大的排列順序，依次為外套、完好軸承、內(nèi)套、滾珠；當(dāng)故障軸承處于不同損傷程度且具體部位相同時，其對應(yīng)的各熵值隨著損傷程度的增大而減小，因此，基于Shannon熵的奇異值譜熵、功率譜熵、小波包能量譜熵這三種特征指標(biāo)可作為滾動軸承故障診斷的特征向量。

4 基于SVM的軸承故障識別

為了更好的識別軸承故障狀態(tài)，將上述三種Shannon熵值作為特征向量輸入到非線性SVM分類器中，對軸承故障類別進(jìn)行故障識別。將600個測試樣本按照表1所列方式進(jìn)行劃分，對應(yīng)10個故障類別標(biāo)簽，每個樣本包含3個屬性，即前面所求的三種Shannon熵，奇異值譜熵、功率譜熵以及小波包能量譜熵，選擇600個樣本中的2/3作為訓(xùn)練集，其余的1/3作為測試集，軸承數(shù)據(jù)集分類如圖2所示。

圖2 軸承數(shù)據(jù)集分類

圖3（a）為單獨使用奇異值譜熵對測試集樣本滾動軸承進(jìn)行故障識別結(jié)果(160/200)，其識別正確率為80%；圖3(b)為單獨使用功率譜譜熵對測試集樣本滾動軸承進(jìn)行故障識別結(jié)果(176/200)，其識別正確率為88%；圖3(c)為單獨使用小波包能量譜熵對測試集樣本滾動軸承進(jìn)行故障識別結(jié)果(181/200)，其識別正確率為90.5%；圖3（d）為使用3個屬性聯(lián)合對測試集樣本滾動軸承進(jìn)行故障識別結(jié)果(192/200)，其識別正確率為96%。實驗證明，聯(lián)合奇異值譜熵、功率譜熵以及小波包能量譜熵對于準(zhǔn)確識別判斷不同故障類型的滾動軸承聲學(xué)信號具有一定效果。

圖3 不同譜熵下的故障識別結(jié)果

5 小結(jié)

本文對于滾動軸承內(nèi)外套和滾珠単一點蝕類故障識別進(jìn)行初步探究，通過設(shè)計滾動軸承聲學(xué)信號的故障診斷實驗方案，實驗驗證了基于小波包—Fast ICA的欠定盲源分離算和Shannon熵的軸承聲學(xué)信號的故障診斷體系的可行性，對于磨損、膠合、斷裂、銹蝕、塑性變形等其它常見軸承故障仍需進(jìn)一步深入研究探討。