基于超聲解調(diào)信號(hào)多特征融合的軸承故障識(shí)別

姜浪朗，張敬超，江國(guó)乾，蘇連成，李英偉,*

(1.燕山大學(xué) 電氣工程學(xué)院，河北 秦皇島 066004；2.燕山大學(xué) 信息科學(xué)與工程學(xué)院，河北 秦皇島 066004)

0 引言

軸承常用于旋轉(zhuǎn)機(jī)械設(shè)備中，因?yàn)槭芨鞣N惡劣壞境和長(zhǎng)時(shí)間運(yùn)轉(zhuǎn)的影響，所以軸承也是旋轉(zhuǎn)機(jī)械中最容易損壞的一個(gè)零部件。根據(jù)統(tǒng)計(jì)，超過1/3的機(jī)器損壞或失效都是由軸承引起的。軸承的運(yùn)行狀態(tài)對(duì)設(shè)備的生命周期、現(xiàn)場(chǎng)操作工人的安全等都有重要的影響[1]。因此，對(duì)工作中的軸承進(jìn)行實(shí)時(shí)狀態(tài)監(jiān)測(cè)，發(fā)現(xiàn)早期故障而采取相應(yīng)的針對(duì)性維護(hù)措施，對(duì)延長(zhǎng)設(shè)備使用、保證工作環(huán)境安全和增加企業(yè)經(jīng)濟(jì)效益，均有現(xiàn)實(shí)意義和實(shí)際價(jià)值[2]。

當(dāng)前，為獲取軸承的狀態(tài)信息，針對(duì)振動(dòng)信號(hào)的特征提取和狀態(tài)判斷等處理措施[3]，國(guó)內(nèi)外已經(jīng)展開了大量的研究工作，并在電力、車輛、化工等行業(yè)取得較好的效果。在振動(dòng)監(jiān)測(cè)中，文獻(xiàn)[4]系統(tǒng)說明了軸承故障類型和故障特點(diǎn)，且描述了故障預(yù)警與判斷的方式，文獻(xiàn)[5]引用振動(dòng)信號(hào)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法來將數(shù)據(jù)分類，文獻(xiàn)[6]以小波包變換處理振動(dòng)信號(hào)，文獻(xiàn)[7]以傅里葉變換和小波包變換相組合來識(shí)別軸承的狀態(tài)信息，證明其結(jié)合后增強(qiáng)狀態(tài)識(shí)別的精準(zhǔn)度。但對(duì)于低速運(yùn)轉(zhuǎn)的設(shè)備，故障產(chǎn)生的信號(hào)頻率較低，大多時(shí)候低頻信號(hào)都會(huì)被過濾掉，導(dǎo)致部分故障信號(hào)被埋沒，故對(duì)振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行分析時(shí)效果不太精準(zhǔn)，且在振動(dòng)信號(hào)中獲取故障早期特征較為困難。

實(shí)際上，軸承從輕微磨損到最后嚴(yán)重的損壞變形有具體的失效過程[8-9]。因?yàn)楫?dāng)軸承產(chǎn)生欠潤(rùn)滑、微磨破損等狀態(tài)時(shí)，通常會(huì)自發(fā)產(chǎn)生一種高頻信號(hào)。這種信號(hào)有別于低頻振動(dòng)(通常頻率是20 Hz～20 kHz，此類范圍人耳可以聽到)，而高頻信號(hào)為高頻短波信號(hào)，其頻率范圍為20 kHz～100 kHz，它可有效避免工業(yè)現(xiàn)場(chǎng)大量低頻噪聲信號(hào)等的干擾(包括大部分環(huán)境噪聲)，從而能夠提供更敏感有效的狀態(tài)信息，但20 kHz～100 kHz的高頻信號(hào)數(shù)據(jù)量極大，對(duì)后期的采集、存儲(chǔ)和信號(hào)處理都極為不便，故本次處理的信號(hào)為高頻信號(hào)經(jīng)過降頻之后的超聲解調(diào)信號(hào)，其頻率范圍在20 kHz以下。相較于振動(dòng)信號(hào)，經(jīng)過超聲解調(diào)之后的信號(hào)具有更高的信噪比，對(duì)設(shè)備的潤(rùn)滑狀態(tài)或早期磨損極為敏感，故超聲解調(diào)信號(hào)更適用于傳動(dòng)設(shè)備的狀態(tài)監(jiān)測(cè)。

特征提取過程對(duì)于軸承狀態(tài)的識(shí)別至關(guān)重要，且僅用一種或者一類的特征來判斷會(huì)使結(jié)果受限，故本文提出一種基于經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解與多類熵值相結(jié)合的軸承狀態(tài)監(jiān)測(cè)方法，此方法使用經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解后的各分量與多類熵值結(jié)合來進(jìn)行特征提取，并使用隨機(jī)森林算法構(gòu)建分類模型進(jìn)行狀態(tài)診斷，結(jié)果表明，相較于單一特征，多特征融合方法對(duì)軸承早期故障有更好的區(qū)分效果。

1 特征提取與狀態(tài)診斷方法

1.1 EMD分解原理

經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(Empirical Mode Decomposition, EMD)，可將復(fù)雜的信號(hào)根據(jù)頻率從高到低依次分解為若干本征模態(tài)函數(shù)(Intrinsic Mode Function, IMF)，可用來處理非周期性、非線性的信號(hào)[10]。此方法有兩個(gè)約束條件：1)過零點(diǎn)數(shù)目以及局部的零值點(diǎn)在全部時(shí)間軸范圍內(nèi)要保持一致或僅差一個(gè)；2)在任何時(shí)間范圍點(diǎn)內(nèi)其上下包絡(luò)線均值要等于0。EMD分解流程圖如圖1所示。

圖1 EMD分解流程圖Fig.1 EMD decomposition flow chart

1.2 隨機(jī)森林算法

隨機(jī)森林算法是Leo Breiman在2001年時(shí)提出的一種方法[11]，主要是對(duì)樣本使用多棵決策樹來訓(xùn)練并且預(yù)測(cè)的一種集成分類器，它的原理就是利用隨機(jī)生成的決策樹來給出最終的判斷結(jié)果。隨機(jī)森林的優(yōu)點(diǎn)是：相較單棵決策樹而言，隨機(jī)森林可以使用多棵決策樹來進(jìn)行判斷，所以并不依賴于一個(gè)決策樹來判斷最優(yōu)特征，可使其每棵樹的創(chuàng)建都有自己獨(dú)立的樣本集；因?yàn)閱我坏乃惴ㄓ衅渚窒扌裕捎玫募伤惴梢允古袛鄿?zhǔn)確率大大提升；較快的訓(xùn)練速度可以使這種方法在處理大量數(shù)據(jù)集時(shí)效果更佳。

隨機(jī)森林算法的主要處理過程如下：

1)從樣本集中有放回的隨機(jī)采樣選出n個(gè)樣本；

2)從所有特征中隨機(jī)選擇k種較為重要的特征，然后以這些特征為樣本建立決策樹；

3)重復(fù)以上兩步m次，即生成m棵決策樹，形成隨機(jī)森林；

4)經(jīng)過每棵樹的決策及判斷后，最終得出影響因子最大的前幾名特征值用于狀態(tài)判斷。

1.3 多特征融合識(shí)別算法

本文提出了一種EMD分解與多類熵值結(jié)合的特征提取方法，實(shí)現(xiàn)超聲解調(diào)信號(hào)的多尺度分解和故障特征的分頻帶劃分，通過計(jì)算EMD分解后不同分量的多類能量熵，實(shí)現(xiàn)能量分布的量化描述，來提取到更優(yōu)的特征值。再通過隨機(jī)森林進(jìn)行模型訓(xùn)練，利用混淆矩陣進(jìn)行最終的準(zhǔn)確率評(píng)估。具體步驟如下：

1) 通過實(shí)驗(yàn)軸承獲取不同運(yùn)行狀態(tài)的超聲解調(diào)信號(hào)。

2) 將各類不同軸承狀態(tài)的原始信號(hào)使用七點(diǎn)三次平滑法進(jìn)行預(yù)處理，使其得到更加平穩(wěn)的信號(hào)便于下一步更好的特征效果提取，再將平滑后的數(shù)據(jù)進(jìn)行均等化分幀的操作，將每種數(shù)據(jù)的類型分成5 512點(diǎn)為一幀，一類狀態(tài)數(shù)據(jù)共有40 s，采樣率為22 050 Hz，即一類狀態(tài)數(shù)據(jù)共分160幀。

3) 通過EMD自適應(yīng)分解來獲取軸承不同狀態(tài)超聲解調(diào)信號(hào)各種尺度的IMF分量，一種狀態(tài)會(huì)被分成12組左右的IMF分量，考慮后面幾組能量值太小，因此將其舍去，選取能量值信息較高的前7層應(yīng)用于下一步計(jì)算。

4) 對(duì)提取分解后的不同層IMF分量值計(jì)算樣本熵[12-13]、排列熵[14]、小波熵[15]、近似熵[16]等多類熵值。

5) 將EMD提取后的前7層本征模態(tài)分量與多類熵值進(jìn)行結(jié)合，通過優(yōu)化后的特征向量用于隨機(jī)森林構(gòu)建分類模型，進(jìn)行參數(shù)調(diào)優(yōu)提升模型精確度，再利用混淆矩陣[17]進(jìn)行精度評(píng)價(jià)，并進(jìn)行特征擇優(yōu)獲取影響因素較好的特征值。

多特征融合算法整體流程如圖2所示。

圖2 多特征融合算法整體流程Fig.2 Overall flow of multi-feature fusion algorithm

2 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)分析

2.1 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)的獲取

本實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)是在實(shí)驗(yàn)室的軸承上采集得到的，本次采集平臺(tái)所使用的軸承轉(zhuǎn)速為1 050 r/min，分別在軸承內(nèi)部添加不同大小的磨粒，使其模擬出軸承的三類不同運(yùn)行狀態(tài)：正常狀態(tài)、輕微磨損狀態(tài)、嚴(yán)重?fù)p壞狀態(tài)。在數(shù)據(jù)采集時(shí)，采樣參數(shù)為采樣率22 050 Hz、單通道、16位采樣，單次采樣時(shí)間持續(xù)10 s。再對(duì)不同狀態(tài)的各4組數(shù)據(jù)進(jìn)行組合分析，在基礎(chǔ)分析時(shí)，提取每類樣本單次點(diǎn)數(shù)為5 512。實(shí)驗(yàn)軸承數(shù)據(jù)采集流程如圖3所示。

圖3 實(shí)驗(yàn)軸承數(shù)據(jù)采集流程Fig.3 Experimental bearing data collection process

2.2 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)平滑預(yù)處理

在實(shí)驗(yàn)軸承上采集到的軸承超聲解調(diào)數(shù)據(jù)往往會(huì)受到噪聲的輕微干擾。常見的噪聲信息有周期性的也有非周期性的，50 Hz工頻干擾是周期性的常見來源，隨機(jī)信號(hào)是非周期性噪聲的重要因素。

為消除上述兩類噪聲干擾對(duì)數(shù)據(jù)分析帶來的影響，以及提取數(shù)據(jù)更穩(wěn)定的特征值，需要先對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行平滑預(yù)處理。常見的平滑處理算法有：樣條插值函數(shù)平滑法、平均值計(jì)算平滑法以及五點(diǎn)三次平滑法[18]等。在這些方法中，樣條插值函數(shù)方法雖較為靈活且有一定效果，但其計(jì)算方式繁瑣，且對(duì)幅度平滑效果較差；平均值計(jì)算方法的濾波效果并不理想；五點(diǎn)三次方法有較好濾波效果，對(duì)幅度平滑效果較好，但需要多次計(jì)算。本文基于五點(diǎn)三次平滑算法改進(jìn)成七點(diǎn)三次平滑算法，其有較為快速的計(jì)算方式，較好的濾波效果，且能保存較為穩(wěn)定的數(shù)據(jù)信息。

t-s=-s,t-s+1=-s+1,…,t-1=-1,t0=0,
t1=1,…,tn-1=n-1,tn=n,

此時(shí)將得到的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)用m次多項(xiàng)式進(jìn)行擬合，則擬合多項(xiàng)方程式為

Y(t)=a0+a1t+a2t2+…+amtm

(1)

接著，用最小二乘法推導(dǎo)(1)里的待定系數(shù)，令

(2)

為使φ(a0,a1,…,am)達(dá)到最小，讓式(2)分別對(duì)ak(k=0,1,…,m)求導(dǎo)，令求導(dǎo)結(jié)果為零，可得

(3)

式(3)稱為正規(guī)方程組。當(dāng)n值為3(即7節(jié)點(diǎn))，m值為3后，可計(jì)算出其正規(guī)方程組，可解出a0,a1,ai,ait，代入式(3)，令t值分別為0,1,-1,2,-2,3,-3,則可以解出a0,a1,a2,a3值為

(4)

(5)

將軸承信號(hào)數(shù)據(jù)集經(jīng)七點(diǎn)三次平滑算法進(jìn)行去噪預(yù)處理，數(shù)據(jù)去噪效果對(duì)比如圖4所示。由圖4可以很明顯地看出去噪的效果，因此本方法在數(shù)據(jù)預(yù)處理時(shí)是可行的。

圖4 數(shù)據(jù)去噪效果對(duì)比Fig.4 Comparison of data denoising effect

2.3 數(shù)據(jù)的時(shí)頻域基礎(chǔ)分析

首先，對(duì)預(yù)處理后的信號(hào)進(jìn)行初步時(shí)頻域分析對(duì)比，軸承三種狀態(tài)的時(shí)頻域信號(hào)如圖5所示。

圖5 軸承三種狀態(tài)的時(shí)頻域信號(hào)Fig.5 Time-frequency domain signals of bearing in three states

從圖5可得出，軸承不同狀態(tài)的超聲解調(diào)信號(hào)幅值有所不同，正常時(shí)呈現(xiàn)近周期穩(wěn)定波動(dòng)；微損時(shí)有間斷性波動(dòng)，其幅值在0.5 V左右，當(dāng)嚴(yán)重時(shí)呈現(xiàn)極大不規(guī)律性，最大值近1 V左右。正常狀態(tài)和微損狀態(tài)的頻譜較為相似，但微損軸承會(huì)在0.5 kHz左右時(shí)產(chǎn)生較大的波動(dòng)，三種狀態(tài)均在0～3 kHz內(nèi)出現(xiàn)主頻成分，而嚴(yán)重故障狀態(tài)的頻譜頻帶較寬，且呈現(xiàn)一定的分布特性。故在實(shí)踐中可通過信號(hào)幅值和頻域初步判斷軸承狀態(tài)。

2.4 多類熵值融合的特征提取

根據(jù)2.3節(jié)的分析，可以從時(shí)域中看出微損軸承比正常軸承的幅值大且局部有較大波動(dòng)，但是間歇性出現(xiàn)的波動(dòng)也極可能是現(xiàn)場(chǎng)各類不確定噪聲或采集數(shù)據(jù)時(shí)人為誤差造成的，并且微損幅度出現(xiàn)的波動(dòng)和頻率存在不穩(wěn)定的非周期性，故僅從時(shí)頻域分析數(shù)據(jù)存在一定局限性，無法準(zhǔn)確區(qū)分軸承運(yùn)行時(shí)不同的狀態(tài)類型，尤其是早期故障的產(chǎn)生，單純靠人的經(jīng)驗(yàn)值來判斷是不科學(xué)的，這樣容易發(fā)生誤判或漏診。因此，需要更深一步對(duì)信號(hào)進(jìn)行EMD分解，實(shí)現(xiàn)超聲解調(diào)信號(hào)的多尺度分解和故障特征的分頻帶劃分，通過計(jì)算不同分量的多類能量熵值來深入判斷。超聲解調(diào)信號(hào)經(jīng)過EMD分解后，提取前7層IMF分量值，不同頻率分量蘊(yùn)含軸承各類狀態(tài)信息，三種狀態(tài)軸承前7層分解信號(hào)圖如圖6所示。

圖6 三種狀態(tài)下軸承前7層分解信號(hào)圖Fig.6 Decomposition signal diagram of the first 7 layers of the bearing in the three states

由圖6可以得出，三種不同狀態(tài)的軸承通過EMD分解，從高頻至低頻自適應(yīng)分解成不同的分量值，每層分量都蘊(yùn)含著不同的特征信息，實(shí)現(xiàn)了軸承狀態(tài)多頻帶的劃分，因此可以通過每一層頻率段提取更為精準(zhǔn)的分類特征。

接下來，為進(jìn)一步明確和細(xì)化不同軸承狀態(tài)，采用EMD分解后提取各層的IMF分量來計(jì)算不同種類熵值，得到各類狀態(tài)信號(hào)的不同特征，從而反映故障信號(hào)的非周期性特征并繪制折線圖。同時(shí)，在進(jìn)行分析時(shí)，考慮到相比較單組數(shù)據(jù)的局部波動(dòng)性，本次實(shí)驗(yàn)每種狀態(tài)選取10 s的數(shù)據(jù)，每種狀態(tài)分成40段，每段5 512個(gè)點(diǎn)，將每段數(shù)據(jù)都進(jìn)行EMD分解后，舍棄后面的分量較小的層數(shù)以及誤差層，本次主要分析取前7層，提取出每一層的40段數(shù)據(jù)并計(jì)算其平均值，構(gòu)建成新的7層IMF分量后計(jì)算其不同熵的能量值，計(jì)算后的7層分解樣本熵、排列熵、小波熵、近似熵狀態(tài)如圖7～10所示。

圖7 7層分解樣本熵狀態(tài)Fig.7 Sample entropy state of 7-layer decomposition

圖8 7層分解排列熵狀態(tài)Fig.8 Permutation entropy state of 7-layer decomposition

圖9 7層分解小波熵狀態(tài)Fig.9 Wavelet entropy state of 7-layer decomposition

圖10 7層分解近似熵狀態(tài)Fig.10 Approximate entropy state of 7-layer decomposition

實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，經(jīng)EMD分解后的不同熵值能量隨著分解層數(shù)的增加都呈現(xiàn)降低趨勢(shì)，對(duì)于不同狀態(tài)的同一熵值的情況，在逐層分解時(shí)，嚴(yán)重故障狀態(tài)較正常狀態(tài)的熵值普遍較高，而微損狀態(tài)較正常狀態(tài)的熵值普遍較低，這就為判斷早期故障提供了良好的保障。而且多類熵值的計(jì)算方式也較為簡(jiǎn)單，為后期的在線監(jiān)測(cè)系統(tǒng)打下良好基礎(chǔ)。

2.5 多特征融合的軸承故障識(shí)別

本次實(shí)驗(yàn)針對(duì)EMD分解后的1～7層分量與樣本熵、排列熵、小波熵、近似熵進(jìn)行結(jié)合，得到28維特征值，將其代入多特征隨機(jī)森林構(gòu)建分類模型。對(duì)選取的樣本隨機(jī)抽取等比例值進(jìn)行訓(xùn)練，通過對(duì)隨機(jī)森林參數(shù)不斷擇優(yōu)，找到最佳參數(shù)的隨機(jī)森林模型后，對(duì)測(cè)試集進(jìn)行準(zhǔn)確率判別，利用混淆矩陣進(jìn)行精度評(píng)價(jià)，并對(duì)28維特征值進(jìn)行擇優(yōu)，得出對(duì)狀態(tài)評(píng)價(jià)影響較高的特征值。在模型訓(xùn)練時(shí)，令正常軸承狀態(tài)標(biāo)簽為1，微損軸承狀態(tài)標(biāo)簽為2，嚴(yán)重軸承狀態(tài)標(biāo)簽為3，每種狀態(tài)訓(xùn)練樣本為112個(gè)，測(cè)試樣本為48個(gè)。最終軸承狀態(tài)識(shí)別準(zhǔn)確率見表1。

表1 軸承狀態(tài)的識(shí)別準(zhǔn)確率Tab.1 Accuracy of identification of bearing status %

數(shù)據(jù)分析時(shí)，考慮單次軸承狀態(tài)數(shù)據(jù)的偶然性，本次針對(duì)不同時(shí)間段4次采集到的三種狀態(tài)各10 s數(shù)據(jù)(即每種狀態(tài)共40 s數(shù)據(jù))進(jìn)行分析，將其分成160組(每組5 512個(gè)點(diǎn))進(jìn)行EMD分解和多類熵值計(jì)算，最終得到480組數(shù)據(jù)。總數(shù)據(jù)中336組作為訓(xùn)練數(shù)據(jù)(占比70%)，144組作為測(cè)試數(shù)據(jù)(占比30%)。

從表1可以看出，超聲解調(diào)信號(hào)在經(jīng)過EMD分解與四類熵值相結(jié)合后對(duì)正常軸承、微損軸承、嚴(yán)重軸承三種特征狀態(tài)均有良好的區(qū)分效果。而且，當(dāng)對(duì)四類熵值進(jìn)行特征融合后，其三種狀態(tài)的準(zhǔn)確率都有一定程度的提高，對(duì)于三種狀態(tài)的平均識(shí)別率提高到99.31%，尤其對(duì)于微損軸承的監(jiān)測(cè)準(zhǔn)確率提高到97.92%，這對(duì)于區(qū)分軸承的早期故障有較好的效果。這也充分說明了利用多特征融合的故障識(shí)別方法提高軸承狀態(tài)分類準(zhǔn)確率的合理性。

最后，考慮分解后各分量的四類熵值曲線在第1～7層有著相似的變化規(guī)律，且通過經(jīng)驗(yàn)無法有效判斷哪類特征的評(píng)價(jià)效果最佳，因此針對(duì)此28維特征，代入隨機(jī)森林獲取不同特征對(duì)準(zhǔn)確率的影響比例，28維特征在狀態(tài)判別中的重要程度占比見表2。

表2 28維特征在狀態(tài)判別中的重要程度占比Tab.2 Percentage of importance of 28-dimensional features in state discriminations %

由表2可知，多維特征值相融合后，各類特征熵值在7層分解中，近似熵對(duì)其三種狀態(tài)準(zhǔn)確率的判別效果最好，占比29.11%，第1層近似熵對(duì)軸承三種狀態(tài)判斷重要度最佳，達(dá)14.74%。同時(shí)隨著分解層數(shù)的增加，對(duì)其判別重要性皆有一定程度的降低，結(jié)果表明通過這28維特征進(jìn)行融合，對(duì)判斷軸承的早期故障起到了良好的幫助效果。因此，多特征融合的方法可以提高軸承不同的狀態(tài)識(shí)別準(zhǔn)確率。

3 結(jié)論

本文基于軸承的超聲解調(diào)信號(hào)，提出了一種經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解后的本征模態(tài)分量與多類熵值結(jié)合的特征提取方法，并進(jìn)行了仿真實(shí)驗(yàn)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，超聲解調(diào)信號(hào)監(jiān)測(cè)軸承早期故障有較高的識(shí)別準(zhǔn)確率，其時(shí)頻域在某種程度上可以有效反映軸承狀態(tài)類別；對(duì)于各類狀態(tài)識(shí)別，經(jīng)過多特征融合后，相對(duì)于單一特征準(zhǔn)確率更高；經(jīng)EMD分解后第1層近似熵對(duì)其狀態(tài)的區(qū)分效果最佳，可有效判斷軸承早期故障，且各類熵值概念簡(jiǎn)單，計(jì)算也較便捷，因此為后期有效研究在線監(jiān)測(cè)功能提供保障，可及時(shí)對(duì)現(xiàn)場(chǎng)故障類型得出精準(zhǔn)判斷，且可快速深入挖掘不同狀態(tài)下的早期征兆，為有效地提供現(xiàn)場(chǎng)決策奠定科學(xué)基礎(chǔ)。但由于數(shù)據(jù)量有限，因此信號(hào)特征和故障類別的物理機(jī)理還需要進(jìn)一步研究和探索。