基于ICEEMDAN的滾動(dòng)軸承聲信號(hào)故障診斷方法

李 篪, 陳長(zhǎng)征

(沈陽(yáng)工業(yè)大學(xué) 機(jī)械工程學(xué)院, 遼寧 沈陽(yáng) 110870)

滾動(dòng)軸承故障是導(dǎo)致旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障的最主要因素之一,因此針對(duì)軸承的健康監(jiān)測(cè)和故障診斷多年來一直是重要的研究領(lǐng)域。振動(dòng)分析是目前應(yīng)用最廣泛的診斷手段,近年來,針對(duì)紅外測(cè)溫、超聲波等無(wú)損檢測(cè)手段的研究也得到了長(zhǎng)足發(fā)展[1-3]。相較于其他檢測(cè)手段,基于聲信號(hào)的故障診斷具有遠(yuǎn)距離非接觸式測(cè)量的優(yōu)點(diǎn),可以避免傳感器安裝、維護(hù)所導(dǎo)致的停機(jī)停產(chǎn),因而具有十分廣泛的應(yīng)用前景。

然而,由于傳播距離的增加,測(cè)量所接收到的聲信號(hào)中往往夾雜著大量的干擾成分,其中包括測(cè)量場(chǎng)所的環(huán)境噪聲,其他機(jī)械或非機(jī)械設(shè)備的振動(dòng)噪聲,以及不同來源聲波的一次及多次反射聲等。單個(gè)測(cè)點(diǎn)采集到的聲信號(hào)只包含聲壓級(jí)這一有效信息,在測(cè)點(diǎn)選擇不當(dāng)或是早期微弱故障等情況下,低聲壓級(jí)故障信號(hào)極易被高分貝噪聲淹沒,故障特征提取技術(shù)難度較大,這也是聲信號(hào)故障診斷方法較少在實(shí)際工程中應(yīng)用的原因[4-6]。

經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解方法(EMD)的基本理念為基于局部特征時(shí)間尺度,將信號(hào)自適應(yīng)拆分為若干本征內(nèi)模分量(IMF)之和,并可通過各階IMF分析出原始信號(hào)中各頻率分量的特征,對(duì)于非線性非平穩(wěn)信號(hào)具有較強(qiáng)的降噪和特征提取效果[7-8]。COLOMINAS等[9]提出的改進(jìn)自適應(yīng)噪聲完備經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(ICEEMDAN)是一種較新的EMD優(yōu)化方法,在提高分解效率的同時(shí),解決了殘留噪聲和偽模態(tài)等問題,目前正逐漸被用于振動(dòng)、聲發(fā)射等信號(hào)的分析。呂鳳霞、李銘、王浩楠等[10-12]采用峭度、相關(guān)系數(shù)等特征指標(biāo)對(duì)ICEEMDAN所分解的信號(hào)分量進(jìn)行篩選,結(jié)合優(yōu)化后的支持向量機(jī)進(jìn)行分類,在滾動(dòng)軸承和行星齒輪箱上均獲得了較好的故障識(shí)別效果。但該方法應(yīng)用于噪聲信號(hào)領(lǐng)域的研究尚不多見。

獨(dú)立分量分析(ICA)是一種常用的盲源分離技術(shù),用于在多個(gè)源信號(hào)和傳輸通道參數(shù)均為未知的情況下,通過計(jì)算解混矩陣,對(duì)源信號(hào)進(jìn)行恢復(fù),對(duì)于聲信號(hào)中特有的雞尾酒會(huì)問題具有良好的解決效果。快速ICA(FastICA)算法由HYVRINEN等[13]提出,利用固定點(diǎn)進(jìn)行計(jì)算,經(jīng)由批處理模式進(jìn)行快速迭代以求解矩陣,具有收斂速度快、分離效果好等特點(diǎn)。許世林等[14]以峭度為重構(gòu)指標(biāo),利用FastICA對(duì)變分模態(tài)分解的重構(gòu)信號(hào)進(jìn)行盲分離,成功提取出了管道腐蝕混合信號(hào)中的腐蝕聲發(fā)射時(shí)頻熵特征。LIU等[15]根據(jù)不同廣義高斯特征自適應(yīng)作為迭代函數(shù)學(xué)習(xí)規(guī)則對(duì)FastICA進(jìn)行優(yōu)化,應(yīng)用于水管道噪聲信號(hào),解決了管道泄漏定位問題。高俊偉[16]將變分模態(tài)分解算法與FastICA算法相結(jié)合,對(duì)管道腐蝕中三類聲信號(hào)進(jìn)行探討,實(shí)現(xiàn)了混合信號(hào)的分離。

綜上,本文提出了一種基于單通道聲信號(hào)的故障提取方法,該算法結(jié)合了ICEEMDAN與FastICA的算法優(yōu)勢(shì),可在提高算法運(yùn)算效率的同時(shí),實(shí)現(xiàn)精確度較高的盲源分離和故障特征提取結(jié)果。另外,考慮到環(huán)境噪聲對(duì)聲信號(hào)的影響較大,以及ICEEMDAN的自適應(yīng)噪聲控制技術(shù)導(dǎo)致參數(shù)選擇敏感的特性,提出了一種針對(duì)聲信號(hào)的IMF選取系數(shù),用于有效分析不同環(huán)境下的信號(hào)分量。算法的有效性分別于內(nèi)外圈兩種故障模式下的滾動(dòng)軸承實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)中得到了良好的驗(yàn)證。

1 算法基本原理

1.1 ICEEMDAN算法原理

設(shè)原信號(hào)為x0,定義算子Ek(·)為信號(hào)EMD分解所得第k階QIMF分量,算子M(·)為所求信號(hào)的局部均值,w(i)[n]為所加入第i組高斯白噪聲,εk為所加入高斯白噪聲的權(quán)值系數(shù),由每一次添加噪聲相對(duì)于原信號(hào)的信噪比決定。具體分解步驟如下:

1) 在原信號(hào)中加入第1組高斯白噪聲w(i)[n],得到的序列為

(1)

2) 得到的第1組殘差為

(2)

3) 計(jì)算第1階模態(tài)分量為

QIMF1=x0-r1

(3)

4) 繼續(xù)添加下一組白噪聲,計(jì)算第2組殘差為

r2=〈M(r1+ε1E2(w(i)[n]))〉

(4)

5) 以此類推,計(jì)算第k個(gè)殘留分量及第k階IMF分量為

rk=〈M(rk-1+εk-1Ek(w(i)[n]))〉

(5)

QIMFk=rk-1-rk

(6)

6) 迭代至rk為單調(diào)函數(shù)為止,分解結(jié)束,得到所有QIMF分量。

1.2 FastICA算法原理

假定觀測(cè)信號(hào)X(t)={x1(t),x2(t),…,xn(t)}T,源信號(hào)S(t)={s1(t),s2(t),…,sn(t)}T,其關(guān)系式為

X(t)=AS(t)

(7)

式中,A為信號(hào)的混合矩陣。ICA方法在A和S(t)均為未知的情況下求解解混矩陣W,并通過W對(duì)源信號(hào)進(jìn)行估測(cè),可知

Y(t)=WX(t)

(8)

FastICA在ICA方法的基礎(chǔ)上,以負(fù)熵最大化為標(biāo)準(zhǔn)對(duì)Y(t)進(jìn)行衡量,使所得估測(cè)信號(hào)結(jié)果在非高斯性上達(dá)到最大。具體步驟[17]如下:

1) 將觀測(cè)信號(hào)X(t)中心化和白化處理,可得矩陣Z(t),即

Z(t)=D-1/2ET

(9)

式中,D為X(t)中每一項(xiàng)xn(t)的協(xié)方差矩陣經(jīng)特征分解所得特征值的對(duì)角矩陣。

2) 選擇一個(gè)初值化解混矩陣W,令

W(n+1)=E{Z(t)G[WT(n)Z(t)]}-

E{G′[WT(n)Z(t)]}W(n)

(10)

(11)

式中,G為一個(gè)非二次函數(shù),以簡(jiǎn)化形式近似表達(dá)負(fù)熵。

3) 持續(xù)進(jìn)行步驟2),直到W(n+1)與W(n)的差值小于設(shè)定閾值,即W收斂。

4) 將所得W代入式(8),得到估測(cè)源信號(hào)。

2 ICEEMDAN-FastICA方法

首先對(duì)ICEEMDAN分解后的IMF分量進(jìn)行選取,以保留信號(hào)的有效成分并最大程度去除干擾,一般可采用峭度或相關(guān)系數(shù)為準(zhǔn)則進(jìn)行選取。考慮到穩(wěn)態(tài)及非穩(wěn)態(tài)環(huán)境噪聲對(duì)聲信號(hào)測(cè)量結(jié)果產(chǎn)生影響的方式存在區(qū)別,本文綜合考慮上述兩種標(biāo)準(zhǔn)。設(shè)系數(shù)α、β,定義IMF的選取系數(shù)kr為

(12)

式中:K為IMF分量的峭度值;ρ為IMF分量與原信號(hào)的相關(guān)系數(shù)。系數(shù)β的作用是將峭度值進(jìn)行歸一化,使之與相關(guān)系數(shù)一樣將分布限定在[-1,1]之間,其取值為一組IMFs中的最大峭度值。系數(shù)α決定兩種指標(biāo)的權(quán)重,取值根據(jù)采集環(huán)境的實(shí)際情況,如環(huán)境噪聲越趨于非穩(wěn)態(tài)噪聲,則α取值越低,反之亦然。將計(jì)算后的kr值從大到小進(jìn)行排列,經(jīng)過對(duì)不同工況的多組數(shù)據(jù)進(jìn)行分析對(duì)比后顯示,多數(shù)情況下,前2個(gè)IMF分量的kr值往往明顯高于其余分量,表明其包含信號(hào)的主要特征成分。為防止分解系數(shù)選取誤差導(dǎo)致特征丟失,同時(shí)保證后續(xù)信號(hào)解混的計(jì)算效率,本文選取前3個(gè)IMF構(gòu)成分量組用來還原原始信號(hào)特征。將所選取的IMF分量作為輸入矩陣,利用FastICA進(jìn)行解混,并對(duì)所得解混信號(hào)進(jìn)行頻域包絡(luò)譜分析,即可提取盲分離后的軸承故障聲信號(hào)。方法流程圖如圖1所示。

圖1 ICEEMDAN-FastICA方法流程Fig.1 Flow chart of ICEEMDAN-FastICA methodology

3 實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證

3.1 實(shí)驗(yàn)平臺(tái)設(shè)置

圖2為QPZZ-II旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障模擬試驗(yàn)臺(tái)。通過外圈故障與內(nèi)圈故障兩種滾動(dòng)軸承故障類型對(duì)所提出方法進(jìn)行驗(yàn)證。所用軸承型號(hào)為哈爾濱軸承N205EM,其參數(shù)如表1所示。電機(jī)轉(zhuǎn)速恒定在290 r/min,所對(duì)應(yīng)兩種故障的故障頻率分別為25.375 Hz與37.46 Hz。

表1 哈爾濱軸承N205EM參數(shù)Tab.1 HRB N205EM bearing parameters

圖2 QPZZ-II試驗(yàn)臺(tái)Fig.2 QPZZ-II test rig

實(shí)驗(yàn)采用傳聲器型號(hào)為G.R.A.S.40ph,聲信號(hào)采集卡型號(hào)為NI PXIe-1082。采樣頻率為10 240 Hz,每次采樣時(shí)長(zhǎng)為10 s。為驗(yàn)證算法在不同測(cè)點(diǎn)的有效性,本文采取3個(gè)單通道測(cè)點(diǎn)。傳聲器與試驗(yàn)臺(tái)位置關(guān)系如圖3所示(單位:mm),其中,故障軸承位于更換端軸承座中心,1號(hào)傳聲器正對(duì)故障軸承,距離相隔150 mm,2號(hào)與3號(hào)傳聲器相對(duì)位置已于圖中標(biāo)出。

圖3 傳聲器與試驗(yàn)臺(tái)位置關(guān)系圖Fig.3 Position relationship between microphones and test rig

3.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析

以軸承外圈故障為例,應(yīng)用ICEEMDAN-FastICA算法對(duì)3個(gè)測(cè)點(diǎn)的聲信號(hào)進(jìn)行分析。ICEEMDAN將測(cè)點(diǎn)1分解為11個(gè)IMF分量,其中前6個(gè)分量直觀具備特征意義,如圖4所示。

圖4 測(cè)點(diǎn)1外圈故障信號(hào)ICEEMDAN分解結(jié)果Fig.4 ICEEMDAN decomposition results for outer ring fault signals at measuring point 1

因?qū)嶒?yàn)環(huán)境良好,本文在所提出IMF選取系數(shù)kr的計(jì)算中采用α系數(shù)取值為0.5,所得kr計(jì)算值如表2所示。其中IMF1、2、4為前3個(gè)信號(hào)特征意義最大的構(gòu)成分量。結(jié)合圖4可以看出,IMF1與IMF2具備較明顯的信號(hào)特征,相比而言,IMF3與IMF4的kr值較為接近,但包含的信號(hào)特征均已不明顯,為提高效率,僅選取IMF4作為補(bǔ)充分量即可。

表2 ICEEMDAN各IMF kr系數(shù)值Tab.2 kr coefficient value for each IMF of ICEEMDAN

為觀察算法效果,本文選取集合經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(EEMD)與FastICA相結(jié)合,進(jìn)行算法對(duì)比分析。以測(cè)點(diǎn)1外圈故障信號(hào)為例,如圖5所示,EEMD分解為12個(gè)IMF分量,其中僅IMF1信號(hào)特征明顯,而具備直觀特征意義的僅有IMF1～5,顯然其分解結(jié)果相較ICEEMDAN包含更多冗余分量。表3為EEMD分解后kr計(jì)算值,IMF1數(shù)值明顯高于其他,而IMF2～4分別不大,從數(shù)據(jù)上也得出了同樣的結(jié)論。

表3 EEMD各IMF kr系數(shù)值Tab.3 kr coefficient value for each IMF of EEMD

圖5 測(cè)點(diǎn)1外圈故障信號(hào)EEMD分解結(jié)果Fig.5 EEMD decomposition results for outer ring fault signals at measuring point 1

將所選取3個(gè)分量作為3組輸入矩陣進(jìn)行FastICA算法解混,即可得到降噪分離信號(hào)。測(cè)點(diǎn)2與測(cè)點(diǎn)3信號(hào)依據(jù)同樣方法進(jìn)行處理。圖6為3個(gè)測(cè)點(diǎn)外圈故障聲信號(hào)的包絡(luò)譜分析,每組均包含原信號(hào)、EEMD+FastICA及ICEEMDAN+FastICA的對(duì)比。

圖6 外圈故障各測(cè)點(diǎn)信號(hào)包絡(luò)對(duì)比Fig.6 Envelope comparison for outer ring fault signals at each measuring point

由圖6可知,除正對(duì)故障部件的測(cè)點(diǎn)1原信號(hào)中可以明顯看出故障頻率基頻外,測(cè)點(diǎn)1的故障頻率諧波,以及測(cè)點(diǎn)2與測(cè)點(diǎn)3原信號(hào)中的各關(guān)鍵頻率點(diǎn)均無(wú)法清晰辨認(rèn),其中測(cè)點(diǎn)2因?yàn)榫嚯x最遠(yuǎn),故障特征已幾乎完全被噪聲掩蓋。經(jīng)EEMD+FastICA算法處理后,3個(gè)測(cè)點(diǎn)的故障頻率及諧波均顯示出較大程度的提升,然而由頻譜可見噪聲干擾并未徹底消除,特別是有效特征最弱的測(cè)點(diǎn)3信號(hào),只在低次諧波部分具備了較好的特征分離效果,高次諧波仍有被掩蓋的現(xiàn)象。與此同時(shí),由圖6可知,處理后的波形在軸頻及其諧波頻率處并未能產(chǎn)生明顯的抑制作用,如測(cè)點(diǎn)1信號(hào),在濾波后軸頻分量甚至有所增強(qiáng),幾乎與故障頻率基頻相近,這就極易導(dǎo)致對(duì)其他類型故障,如轉(zhuǎn)子不平衡、不對(duì)中,軸彎曲等情況的誤判。經(jīng)ICEEMDAN+FastICA處理后,3個(gè)測(cè)點(diǎn)的信號(hào)均顯示出良好的故障特征分離效果,可精準(zhǔn)定位到7倍頻,且信號(hào)幅值也得到了較大的提升。其中,處理后的故障頻率的基頻和二倍頻基本呈現(xiàn)出較準(zhǔn)確的倍數(shù)關(guān)系,相較原信號(hào)及對(duì)比算法,高次諧頻的頻率對(duì)應(yīng)值也更為準(zhǔn)確。此外,軸頻分量均得到較大抑制,推測(cè)為ICEEMDAN所分解IMF分量冗余低,分解更高效的緣故。濾波后的軸頻與故障頻率峰值也呈現(xiàn)出了更合理的對(duì)應(yīng)關(guān)系。綜上可知,與對(duì)比算法相比,所提出算法具備更好的噪聲及干擾分量抑制效果,以及一定的頻率校準(zhǔn)作用。

內(nèi)圈故障信號(hào)包絡(luò)對(duì)比如圖7所示。與外圈故障信號(hào)相類似,ICEEMDAN+FastICA算法的處理效果仍然顯著高于其他兩種算法,主要體現(xiàn)在故障頻率及諧頻的提取、干擾分量的抑制及頻率校準(zhǔn)方面。然而,可以看出內(nèi)圈故障的信號(hào)成分比外圈故障更復(fù)雜,處理后的降噪與分離效果比外圈故障有所下降,這是由于內(nèi)圈故障撞擊聲為移動(dòng)聲源,固定測(cè)點(diǎn)捕捉聲源信號(hào)分散,弱化了有效信息的緣故。通過對(duì)3個(gè)測(cè)點(diǎn)的信號(hào)進(jìn)行對(duì)比可以發(fā)現(xiàn),因?yàn)闇y(cè)點(diǎn)1正對(duì)聲源移動(dòng)范圍中心,而測(cè)點(diǎn)3距離最近,這兩個(gè)測(cè)點(diǎn)所拾取的故障信號(hào)均呈現(xiàn)出了較高的信噪比,此時(shí)EEMD+FastICA算法處理已經(jīng)可以顯示出較好的濾波效果,相比所提出新算法,僅在高次諧波的提取與頻率校準(zhǔn)上稍微遜色。但在測(cè)點(diǎn)2信號(hào)拾取效果較差的情況下,所提出算法則顯示出遠(yuǎn)遠(yuǎn)高出對(duì)比算法的濾波效率。由此可見,ICEEMDAN+FastICA具備更強(qiáng)的魯棒性。

圖7 內(nèi)圈故障各測(cè)點(diǎn)信號(hào)包絡(luò)對(duì)比Fig.7 Envelope comparison for inner ring fault signals at each measuring point

4 結(jié)束語(yǔ)

EMD類算法將聲信號(hào)自適應(yīng)分解為不同中心尺度的IMF分量,有效將信號(hào)的頻率成分區(qū)分開,得以高度篩除噪聲,保留特征分量。其中,ICEEMDAN因具備分解效率高、殘留分量較少等優(yōu)勢(shì),對(duì)于信噪比較低的聲信號(hào)更為適用。同時(shí)通過拆分后的多通道IMF分量實(shí)現(xiàn)對(duì)原單通道信號(hào)的升維,以解決FastICA盲源分離時(shí)可能出現(xiàn)的欠定問題。

本文針對(duì)恒定轉(zhuǎn)速下的軸承內(nèi)外圈故障,涵蓋了定點(diǎn)及移動(dòng)聲源兩種類型的故障沖擊聲信號(hào)特點(diǎn),對(duì)算法進(jìn)行驗(yàn)證,并對(duì)比分析了原信號(hào)、EEMD+FastICA、ICEEMDAN+FastICA三種處理方法的信號(hào)包絡(luò)譜。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,所提方法降噪效果良好,可對(duì)不同測(cè)點(diǎn)采集的單通道聲信號(hào)進(jìn)行高度有效的故障特征提取,為基于聲信號(hào)的旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷提供了一種行之有效的新方法。然而,實(shí)際工程中的工作環(huán)境嚴(yán)重嘈雜,且大型旋轉(zhuǎn)機(jī)械設(shè)備往往具備更復(fù)雜的運(yùn)行狀態(tài),該方法的適用性仍有待于在未來的研究中近一步得到驗(yàn)證。