淺析LMD和支持向量機(jī)在旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷中的應(yīng)用*

李艷輝，于如信

（江蘇師范大學(xué)，江蘇 徐州 221116）

0 引言

由于旋轉(zhuǎn)機(jī)械設(shè)備長(zhǎng)期運(yùn)行及工作環(huán)境的惡劣，其零部件難免會(huì)出現(xiàn)劣化，加上現(xiàn)階段旋轉(zhuǎn)機(jī)械正往大型化、自動(dòng)化等方向發(fā)展，設(shè)備之間的聯(lián)系也越來(lái)越緊密[1]，一旦旋轉(zhuǎn)機(jī)械出現(xiàn)故障，有可能會(huì)導(dǎo)致機(jī)器不能運(yùn)行，輕則造成經(jīng)濟(jì)損失，重則危及人員安全。因此，加強(qiáng)對(duì)旋轉(zhuǎn)機(jī)械運(yùn)行狀態(tài)的研究勢(shì)在必行，并且具有重要的經(jīng)濟(jì)與社會(huì)意義[2]。

針對(duì)旋轉(zhuǎn)機(jī)械振動(dòng)信號(hào)其非平穩(wěn)、非線性、多調(diào)制、多分量等特點(diǎn)[3]，本研究提出了基于LMD的能量值和支持向量機(jī)相結(jié)合的旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷方法。利用LMD信號(hào)處理方法進(jìn)行故障特征提取，然后將提取的特征輸入到支持向量機(jī)分類器中進(jìn)行訓(xùn)練及測(cè)試，最終實(shí)現(xiàn)故障診斷。

1 旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷研究現(xiàn)狀

由于機(jī)械故障存在多種故障類型，對(duì)應(yīng)的故障診斷技術(shù)和方法也相應(yīng)產(chǎn)生。現(xiàn)階段，隨著科學(xué)技術(shù)的發(fā)展，應(yīng)用在旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷的方法較多，此處對(duì)幾種常見(jiàn)的振動(dòng)方法進(jìn)行闡述和分析。

1.1 沖擊波方法

沖擊波方法是目前旋轉(zhuǎn)機(jī)械局部損傷診斷一種實(shí)用的方法，其作用機(jī)理是當(dāng)旋轉(zhuǎn)機(jī)械內(nèi)部零件接觸時(shí)，會(huì)產(chǎn)生低頻的沖擊波，并在一定程度上引起傳感器共振[4-6]。沖擊波方法從某種意義上處理了濾波中心頻率以及寬帶方面的缺陷，但它依然有一些不足之處，在實(shí)際背景噪聲強(qiáng)或與其他振動(dòng)相互作用時(shí)，該方法的效果就比較差，很難體現(xiàn)出它的優(yōu)勢(shì)和作用。

1.2 共振解調(diào)法

共振解調(diào)法常見(jiàn)的類型包括高頻諧振、包絡(luò)分析等方法[7-9]，是對(duì)于解決振動(dòng)沖擊過(guò)程中產(chǎn)生較高頻率比較有用的方法。在機(jī)械內(nèi)部產(chǎn)生損壞或者故障時(shí)，會(huì)產(chǎn)生間歇高頻沖擊脈沖信號(hào)，通過(guò)對(duì)檢測(cè)到的信號(hào)峰值進(jìn)行濾波提取，能夠分析出旋轉(zhuǎn)機(jī)械的主要故障。不過(guò)，因?yàn)榘j(luò)信號(hào)在很多情況下會(huì)出現(xiàn)和頻、差頻之類的現(xiàn)象，從而讓包絡(luò)分析比正常情況下復(fù)雜并且不容易正確識(shí)別，此時(shí)的包絡(luò)分析法無(wú)法評(píng)估出故障的嚴(yán)重性。

隨著科技的進(jìn)步與發(fā)展，機(jī)器設(shè)備的結(jié)構(gòu)越來(lái)越復(fù)雜，對(duì)旋轉(zhuǎn)機(jī)械的故障診斷技術(shù)的要求越來(lái)越高。現(xiàn)階段，對(duì)于旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障的診斷主要采用人工智能技術(shù)、知識(shí)工程等對(duì)旋轉(zhuǎn)機(jī)械參數(shù)及信號(hào)進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)與診斷[10-12]。當(dāng)然，智能診斷也存在一些現(xiàn)實(shí)中較為突出的問(wèn)題，其主要缺點(diǎn)是運(yùn)行速度較慢，很難實(shí)現(xiàn)旋轉(zhuǎn)機(jī)械實(shí)時(shí)故障監(jiān)測(cè)的需求。在某些旋轉(zhuǎn)機(jī)械的早期信號(hào)監(jiān)測(cè)中，故障信號(hào)的智能診斷技術(shù)起到了很好的監(jiān)測(cè)效果，但在實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)和及時(shí)故障提醒方面還有一定的研究空間。

基于目前研究狀況，本研究提出將LMD方法應(yīng)用到旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障分析與處理中。LMD是一種非常適合于分析非平穩(wěn)信號(hào)，尤其是多分量的調(diào)幅-調(diào)頻信號(hào)的方法，這與課題組研究的旋轉(zhuǎn)機(jī)械運(yùn)行過(guò)程中產(chǎn)生的振動(dòng)是相似的。

2 LMD和支持向量機(jī)

2.1 局部均值分解（LMD）

局部均值分解（Local Mean Decomposition，簡(jiǎn)稱LMD）是由Jonathan S.Smith提出來(lái)的信號(hào)分析方法[13-14]。LMD信號(hào)處理方法能夠有效克服端點(diǎn)效應(yīng)，避免發(fā)生模態(tài)混疊情況，降低迭代次數(shù)。LMD對(duì)非平穩(wěn)信號(hào)處理有較好性能，LMD的端點(diǎn)效應(yīng)比以往的EMD要小，能夠讓信號(hào)在處理后將所有特征保留下來(lái)。同時(shí)，LMD相較于EMD算法迭代次數(shù)更少，整個(gè)數(shù)據(jù)段的干擾等級(jí)更輕，所以LMD更適合用于分解旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障特征信號(hào)。

2.2 支持向量機(jī)（SVM）

支持向量機(jī)（Support Vector Machines，簡(jiǎn)稱SVM）是 由V.N.Vapnik、A.Y.Chervonenkis、C.Cortes等 人 提出的由模式識(shí)別中廣義肖像算法（generalized portrait algorithm）發(fā)展而來(lái)的分類器。此分類方法專門(mén)應(yīng)用于小樣本情況，適合處理小樣本、非線性等問(wèn)題，能解決故障診斷等模式識(shí)別問(wèn)題。支持向量機(jī)分類效果受到C和G兩個(gè)參數(shù)的影響[15]，因此，可以把旋轉(zhuǎn)機(jī)械振動(dòng)信號(hào)的LMD能量值通過(guò)支持向量機(jī)實(shí)現(xiàn)對(duì)故障的識(shí)別和分類。

3 實(shí)驗(yàn)研究

為了進(jìn)一步驗(yàn)證本課題組所提出方法的合理性和有效性，選取滾動(dòng)軸承進(jìn)行實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，實(shí)驗(yàn)過(guò)程如下：

1）搭建實(shí)驗(yàn)裝置。實(shí)驗(yàn)以旋轉(zhuǎn)機(jī)械中的滾動(dòng)軸承為例，進(jìn)行旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷研究。模擬試驗(yàn)在QPZZ-Ⅱ振動(dòng)實(shí)驗(yàn)臺(tái)上進(jìn)行。壓電式加速度傳感器型號(hào)為KD1001L，傳感器靈敏度為10 mV/g。采用ADA16-8/2（LPCI）采集卡。實(shí)驗(yàn)對(duì)象選取4只N205型號(hào)滾動(dòng)軸承（1只為正常軸承，3只分別為外圈缺陷、內(nèi)圈缺陷、滾珠缺陷的故障軸承）。

2）采集實(shí)驗(yàn)樣本數(shù)據(jù)。設(shè)置調(diào)速電機(jī)的轉(zhuǎn)速為1 450 r/min。在滾動(dòng)軸承空載運(yùn)轉(zhuǎn)的情況下，分別對(duì)正常狀態(tài)、外圈缺陷、內(nèi)圈缺陷和滾珠缺陷這4種滾動(dòng)軸承運(yùn)行工作狀態(tài)的振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行采集。在運(yùn)行過(guò)程中，將實(shí)驗(yàn)儀器的采樣頻率設(shè)置為4 000 Hz，為了能夠使數(shù)據(jù)滿足使用要求，選擇采樣點(diǎn)數(shù)為4 096。以上述設(shè)置參數(shù)，分別對(duì)4種狀態(tài)下的軸承采集20組振動(dòng)信號(hào)。

3）對(duì)采集的實(shí)驗(yàn)旋轉(zhuǎn)機(jī)械振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行LMD分解。將每組信號(hào)的PF分量作為分析對(duì)象，計(jì)算出各分量的能量值。

4）利用支持向量機(jī)方法對(duì)實(shí)驗(yàn)旋轉(zhuǎn)機(jī)械進(jìn)行狀態(tài)識(shí)別和故障分類。將上一步驟得到的能量值通過(guò)支持向量機(jī)進(jìn)行分類和測(cè)試，根據(jù)測(cè)試的結(jié)果判斷該方法的有效性及診斷精度。

4 結(jié)語(yǔ)

為了對(duì)旋轉(zhuǎn)機(jī)械的故障進(jìn)行有效的判斷和診斷，課題組提出了基于LMD和支持向量機(jī)的旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷方法，并通過(guò)滾動(dòng)軸承進(jìn)行實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證。實(shí)驗(yàn)表明，LMD和支持向量機(jī)相結(jié)合的方法能夠?qū)π颖厩闆r下的滾動(dòng)軸承故障進(jìn)行識(shí)別和分類，實(shí)現(xiàn)故障診斷。但目前研究只針對(duì)旋轉(zhuǎn)機(jī)械中的一種——滾動(dòng)軸承，且是在小樣本數(shù)據(jù)情況下。因此，該方法的有效性還需進(jìn)一步研究驗(yàn)證。