周建民， 王發(fā)令， 張臣臣， 張 龍， 尹文豪， 李 鵬

(華東交通大學(xué) 載運(yùn)工具與裝備教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，南昌 330013)

軸承是機(jī)械結(jié)構(gòu)中的關(guān)鍵部件，狀態(tài)監(jiān)測(cè)和故障診斷是保證機(jī)械設(shè)備正常運(yùn)行的關(guān)鍵。軸承故障診斷過(guò)程主要包括故障特征提取和故障分類[1]。當(dāng)軸承發(fā)生故障時(shí)，振動(dòng)信號(hào)的頻帶能量會(huì)發(fā)生變化。如果能夠提取出軸承的頻帶信號(hào)特征，就可以進(jìn)行軸承故障分類。因此，有效地提取故障特征是故障診斷的關(guān)鍵。

滾動(dòng)軸承故障研究主要以振動(dòng)信號(hào)的研究為主，振動(dòng)信息具有非線性和非平穩(wěn)特點(diǎn)[2]，尤其是運(yùn)行中萌生的早期故障，特征信息微弱，同時(shí)受到機(jī)械設(shè)備產(chǎn)生的強(qiáng)噪聲干擾，給故障診斷帶來(lái)困難[3]。

Gai等[4]利用經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(empirical mode decomposition，EMD)對(duì)已知狀態(tài)下的軸承振動(dòng)進(jìn)行分解，再通過(guò)奇異值分解(singular value decomposition，SVD)獲得固有模態(tài)函數(shù)(intrinsic mode function，IMF)分量的奇異值作為特征向量，提出了基于EMD-SVD和模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的軸承退化評(píng)估方法，有效地分析軸承的性能退化情況。Malik等[5]結(jié)合EMD和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(artificial neural network，ANN)建立軸承故障診斷模型，比較EMD特征輸入到不同ANN分類器的效果，最后得出了不同ANN模型在軸承故障診斷中的性能特點(diǎn)。但EMD分解過(guò)程中存在過(guò)包絡(luò)、欠包絡(luò)、模態(tài)混淆、端點(diǎn)效應(yīng)等問(wèn)題[6]。

為了解決EMD的問(wèn)題，Wu等[7]引入噪聲輔助分析，提出集成經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(ensemble empirical mode decomposition，EEMD)，有效地抑制了模態(tài)混疊等問(wèn)題。EEMD作為一種新型自適應(yīng)、近似正交的分解方法，同時(shí)適用于非線性、非平穩(wěn)信號(hào)的分析。Chen等[8]利用EEMD將信號(hào)分解為固有模態(tài)函數(shù)(intrinsic mode functions，IMFs)，然后利用希爾伯特平方解調(diào)(hilbert square demodulation，HSD)對(duì)選定的IMFs進(jìn)行解調(diào)，用于風(fēng)力機(jī)齒輪箱故障診斷。陳法法等[9]將EEMD和信息熵結(jié)合，用EEMD能量熵來(lái)提取軸承故障特征，有效獲得軸承振動(dòng)信號(hào)的特征分布類型。鑒于EEMD在信號(hào)分析中優(yōu)越性和早期弱信號(hào)的檢測(cè)能力，本文將其與信息熵結(jié)合，通過(guò)EEMD分解軸承振動(dòng)信號(hào)獲得IMF，計(jì)算IMF的能量熵比作為特征，充分刻畫軸承振動(dòng)信號(hào)的細(xì)節(jié)信息。

基于人工智能(artificial intelligent，AI)的早期故障診斷作為一種新興的工業(yè)應(yīng)用和故障識(shí)別的有效解決方案，越來(lái)越受到學(xué)術(shù)界和工業(yè)界的重視。其通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，可以有效地克服對(duì)研究人員專業(yè)知識(shí)要求較高的局限性。在基于AI的早期故障診斷方案中，最常用的模型有隱馬爾可夫(hidden markov model，HMM)、支持向量數(shù)據(jù)描述(support vector data description，SVDD)、支持向量機(jī)(support vector machine，SVM)、高斯混合模型(gauss mixture model，GMM)和ANN。

Wang等[10]利用SVM做分類器，通過(guò)EMD-SVD求解軸承振動(dòng)信號(hào)特征，輸入到SVM模型中獲得故障分類結(jié)果。Zhang等[11]利用特征空間中簇間距離優(yōu)化SVM，對(duì)電機(jī)軸承進(jìn)行故障類型分類，得到良好的分類效果。陳龍等[12]提出基于單層稀疏自編碼器學(xué)習(xí)和SVM的軸承性能退化評(píng)估方法，成功得到性能退化趨勢(shì)。上述對(duì)軸承進(jìn)行故障診斷或性能退化評(píng)估的研究都取得了良好的結(jié)果，但是其研究?jī)?nèi)容僅局限于仿真故障數(shù)據(jù)而忽略了實(shí)際軸承損壞的各種工況。因此本文提出基于SVM的智能評(píng)估方法，使用軸承真實(shí)數(shù)據(jù)進(jìn)行測(cè)試，既能診斷不同的軸承故障類型，也能對(duì)軸承進(jìn)行性能退化評(píng)估，判斷早期故障點(diǎn)。

本文使用EEMD提取軸承全壽命周期數(shù)據(jù)的特征，利用信息熵處理IMF分量，獲得IMF分量能量熵比。為了充分提取軸承的有效特征，使用常用的時(shí)域計(jì)算方法提取數(shù)據(jù)的時(shí)域特征。利用相關(guān)性、單調(diào)性和魯棒性有效的選擇退化特征，得到最終的特征向量。采用遺傳算法(genetic algorithm，GA)優(yōu)化SVM參數(shù)，將三種不同類型故障軸承分為正常、退化和失效樣本，輸入模型中訓(xùn)練并獲得最優(yōu)參數(shù)。通過(guò)定義新的退化指標(biāo)，評(píng)估軸承性能退化狀態(tài)，確定軸承早期故障點(diǎn)。通過(guò)未使用的失效數(shù)據(jù)驗(yàn)證方法在實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)中的應(yīng)用。最后通過(guò)對(duì)比驗(yàn)證確定方法的有效性和優(yōu)越性。

1 特征提取及選擇

1.1 時(shí)域特征提取

準(zhǔn)確評(píng)價(jià)軸承性能退化特征提取的概念是實(shí)現(xiàn)軸承狀態(tài)在線監(jiān)測(cè)平臺(tái)的關(guān)鍵。研究了從滾子軸承振動(dòng)信號(hào)中提取的各種原始特征。傳統(tǒng)的統(tǒng)計(jì)特征是表征軸承振動(dòng)信號(hào)發(fā)生故障時(shí)變化的有力工具。當(dāng)軸承發(fā)生故障時(shí)，振動(dòng)信號(hào)的時(shí)域特征會(huì)隨著故障的位置、大小而發(fā)生變化，因此時(shí)域特征可用于表征軸承的工況。本文選取的時(shí)域特征如表1所示。

表1 時(shí)域特征計(jì)算公式Tab.1 Calculation formula of time-domain features

1.2 集成經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解

EMD是Huang等[13]提出的一種新的自適應(yīng)方法，適用于非線性分析和非平穩(wěn)信號(hào)處理。在EMD中，一個(gè)信號(hào)可以分解為多個(gè)IMF和一個(gè)殘差。但在實(shí)際應(yīng)用中，由于其固有的模態(tài)混疊等問(wèn)題，大大的限制了其實(shí)用性能。因此，Wu等和Huang等提出的集成經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解，有效抑制消除EMD中的模態(tài)混疊，得到的IMF分量更加真實(shí)客觀的反映信號(hào)的物理信息。具體算法過(guò)程見(jiàn)參考文獻(xiàn)[14]。

分解所得最終原始振動(dòng)信號(hào)表示為

(1)

式中：cj(t)為EEMD分解后所得的第j個(gè)IMF分量;si(t)為分解所得殘差和的均值。

1.3 EEMD能量熵

信息熵作為系統(tǒng)不確定性程度的描述已經(jīng)在特征提取和信號(hào)處理方面得到廣泛的應(yīng)用。當(dāng)系統(tǒng)中的不確定性信息越多，則對(duì)應(yīng)的熵值越大。用信息熵描述定量信號(hào)不確定性與復(fù)雜程度的統(tǒng)計(jì)特性具有穩(wěn)定性好、抗噪能力強(qiáng)的特點(diǎn)。故障軸承的振動(dòng)信號(hào)的頻率成分和各頻率段內(nèi)信號(hào)的幅值能量會(huì)發(fā)生變化，因此結(jié)合EEMD和信息熵理論可以更為詳細(xì)的解剖軸承信號(hào)的退化信息。構(gòu)造EEMD 能量比的具體步驟見(jiàn)參考文獻(xiàn)[15]。

EEMD能量熵的計(jì)算公式為

(2)

式中：Hen為第i個(gè) IMF分量的能量熵;pi=Ei/E為第i個(gè)IMF分量占總能量的百分比。

由其他軸承診斷研究可知，EEMD特征提取考慮的IMF分量個(gè)數(shù)越多，后面的IMF分量對(duì)軸承診斷的作用越小。因此，本文只考慮前10個(gè)IMF分量。

1.4 特征選擇

上述所提取的一些退化特征可能與軸承的退化現(xiàn)象無(wú)關(guān)，因此，他們可能無(wú)法在軸承發(fā)生故障之前指示變化。為了提高性能退化評(píng)估的準(zhǔn)確性和有效性，需從提取的退化特征中進(jìn)行選擇，并通過(guò)融合所選擇的退化特征來(lái)構(gòu)建軸承性能的健康指數(shù)。

合理的退化特征與軸承退化處理具有良好的相關(guān)性，單調(diào)遞增或遞減，對(duì)異常值的魯棒性都是軸承特征選擇考慮的條件[16]。對(duì)提取的退化特征的單調(diào)性、魯棒性和相關(guān)性進(jìn)行估計(jì)，得到退化特征子集。退化特征的選擇過(guò)程如下。

(1)采用平滑法將提取的退化特征分解為均值趨勢(shì)和隨機(jī)部分

fea(t)=feaT(t)+feaR(t)

(3)

式中：fea(t)為t時(shí)刻的退化特征值；feaT(t)為趨勢(shì)部分的數(shù)值；feaR(t)為隨機(jī)部分的數(shù)值。

(2)特征選擇指標(biāo)的計(jì)算公式為

(4)

(5)

(6)

(3)相關(guān)性是特征與時(shí)間線性關(guān)系的度量；單調(diào)性評(píng)價(jià)特征變化趨勢(shì)的一致性；魯棒性反映特征對(duì)異常值的容忍度。由式(4)～式(6)可知，三個(gè)指標(biāo)均在[0,1]內(nèi)，與特征的性能呈正相關(guān)。為了綜合考慮三個(gè)指標(biāo)，提出加權(quán)線性組合作為退化指標(biāo)選擇準(zhǔn)則，計(jì)算公式為

Cri=ω1Corr+ω2Mon+ω3Rob

(7)

式中:ω1=0.2,ω2=0.5,ω3=0.3為指標(biāo)的權(quán)重，這是由指標(biāo)對(duì)軸承退化的貢獻(xiàn)程度決定的[17]。

由于退化指標(biāo)的尺度不一致，數(shù)據(jù)直接融合造成很大的失真，容易導(dǎo)致特征的錯(cuò)誤選擇。因此，需要對(duì)得到的各個(gè)指標(biāo)的數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化。標(biāo)準(zhǔn)化計(jì)算為

(8)

2 GA-SVM

2.1 遺傳算法理論

遺傳算法是一種全局優(yōu)化概率搜索算法[18]，因其具有魯棒性強(qiáng)、適用性廣，操作簡(jiǎn)單等優(yōu)點(diǎn)而得到廣泛的應(yīng)用。其主要思想是選擇合適的適應(yīng)度函數(shù)，先產(chǎn)生初始種群，通過(guò)編碼產(chǎn)生染色體，仿照自然界的淘汰機(jī)制對(duì)個(gè)體進(jìn)行選擇、交叉和變異等操作。最后得到滿足條件的個(gè)體進(jìn)行反編碼得到最優(yōu)解。

2.2 支持向量機(jī)理論

SVM是一種小樣本分類方法，這種方法通過(guò)構(gòu)建最優(yōu)超平面，使得超平面兩側(cè)的不同類樣本的距離最大化。因其在解決非線性高維空間問(wèn)題上的優(yōu)越性而被廣泛應(yīng)用于模式識(shí)別、函數(shù)逼近、概率密度估計(jì)、故障診斷等領(lǐng)域。支持向量機(jī)的分類模型為

(9)

2.3 GA優(yōu)化SVM實(shí)現(xiàn)過(guò)程

使用SVM處理離散變量和引入核函數(shù)中需要確定懲罰因子c和核函數(shù)參數(shù)g，兩者的選擇直接影響了SVM的分類精度和泛化能力。懲罰因子c與數(shù)據(jù)的擬合程度成正比關(guān)系，c取值越大則數(shù)據(jù)擬合程度越高。核函數(shù)參數(shù)g決定分類效果，g的取值過(guò)大則會(huì)降低分類效果。

SVM參數(shù)確定往往是通過(guò)交叉驗(yàn)證思想下使用網(wǎng)格法尋找最優(yōu)懲罰因子和核函數(shù)參數(shù)。為了克服網(wǎng)格法在大范圍內(nèi)尋找最優(yōu)參數(shù)的局限性，采用遺傳算法來(lái)搜索最優(yōu)參數(shù)。優(yōu)化具體步驟見(jiàn)參考文獻(xiàn)[19]，其中，c∈[0,100]，g∈[0,100]。

3 試驗(yàn)及結(jié)果分析

3.1 試驗(yàn)介紹

實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)采用美國(guó)辛辛那提大學(xué)智能維護(hù)系統(tǒng)中心軸承疲勞壽命試驗(yàn)臺(tái)數(shù)據(jù)[20]。試驗(yàn)臺(tái)如圖1所示。

圖1 滾動(dòng)軸承加速疲勞壽命試驗(yàn)臺(tái)Fig.1 Rolling bearing accelerated fatigue life test bench

試驗(yàn)臺(tái)的主軸上裝有4個(gè)型號(hào)為Rexnord ZA-2115的雙列滾子軸承，如圖2所示，軸承每排包含16個(gè)滾子，節(jié)圓直徑71.5 mm，滾筒直徑為8.4 mm，接觸角15.17°。通過(guò)對(duì)軸和軸承施加徑向載荷約為2 721.6 kg。轉(zhuǎn)速保持在2 000 r/min。采用NI DAQ-6062E數(shù)據(jù)采集卡，采樣頻率為20 kHz，間隔10 min采集一次數(shù)據(jù)，每次采集時(shí)間為1 s，采樣長(zhǎng)度為20 480個(gè)點(diǎn)。加速度傳感器型號(hào)為PCB353B33，分別安裝在主軸的水平方向和垂直方向。

圖2 Rexnord ZA-2000軸承系列Fig.2 Rexnord ZA-2000 bearing series

每次試驗(yàn)有4個(gè)軸承進(jìn)行測(cè)試，當(dāng)某一個(gè)軸承損壞時(shí)，停止實(shí)驗(yàn)，保留實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)。整個(gè)數(shù)據(jù)集描述的數(shù)據(jù)內(nèi)容為軸承從健康運(yùn)行到失效的整個(gè)實(shí)驗(yàn)振動(dòng)信號(hào)變化過(guò)程。測(cè)試結(jié)束后在軸承的磁性插頭上發(fā)現(xiàn)大量的金屬碎片，證明軸承已損壞。失效的軸承部件如圖3所示。

圖3 失效軸承部件圖片F(xiàn)ig.3 Pictures of failedbearings parts

選擇三種不同部件失效的軸承作為樣本：第一種為外圈失效樣本，樣本總數(shù)為984個(gè)，其中最后兩個(gè)樣本波形已失真，因此樣本總數(shù)為982個(gè)；第二種為內(nèi)圈失效樣本，樣本總數(shù)為2 156個(gè)；第三種為滾子失效樣本，樣本總數(shù)為2 156個(gè)。

將樣本分為正常樣本(H)、外圈退化樣本(DOR)、外圈失效樣本(FOR)、內(nèi)圈退化樣本(DIR)、內(nèi)圈失效樣本(FIR)、滾子退化樣本(DR)、滾子失效樣本(FR)。樣本總數(shù)為5 294，其中正常樣本臨近退化樣本之間會(huì)有重疊部分，軸承出現(xiàn)故障是緩慢形成的，而不是一次性出現(xiàn)大的缺陷，因此存在這一重疊帶。同理，退化樣本臨近失效時(shí)也會(huì)存在重疊部分，為了避免模型在這一重復(fù)地帶之間判斷失誤，去掉重疊帶數(shù)據(jù)，將樣本總數(shù)減少到3 334個(gè)。各類樣本設(shè)置的SVM標(biāo)簽和樣本數(shù)如表2所示。

表2 樣本個(gè)數(shù)及SVM標(biāo)簽Tab.2 Number of samples and SVM tags

3.2 特征選擇結(jié)果分析

按表1所列的順序提取時(shí)域特征，編號(hào)為1～11，同時(shí)提取EEMD能量熵總和作為編號(hào)12，提取IMF分量能量熵比作為編號(hào)13～22。

分別提取三種不同故障的軸承特征，計(jì)算各特征的相關(guān)性、單調(diào)性和魯棒性分別如圖4所示，圖4中曲線代表三種不同故障的軸承在同一個(gè)特征下的均值。

圖4 三種不同故障的軸承的特征分析圖Fig.4 Feature analysis of three bearings with different faults

在相關(guān)性對(duì)比當(dāng)中，外圈失效軸承會(huì)有相對(duì)較高的相關(guān)性，所提取的時(shí)域特征和EEMD能量熵都有個(gè)別較高的相關(guān)性系數(shù)存在。在單調(diào)性中時(shí)域特征占大的優(yōu)勢(shì)，但單調(diào)性值的波動(dòng)區(qū)間遠(yuǎn)小于相關(guān)性和魯棒性值的波動(dòng)區(qū)間。除了第4個(gè)特征和第22個(gè)特征之外，其余特征都具有較高的魯棒性。綜合考慮三個(gè)指標(biāo)，計(jì)算綜合指標(biāo)Cri，并進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化，結(jié)果如表3所示。

表3 不同特征的綜合指標(biāo)Cri值Tab.3 Comprehensive Cri values of different features

為了選擇最優(yōu)特征子集，設(shè)置選擇特征的閾值為0.6，對(duì)綜合指標(biāo)進(jìn)行排序，如圖5所示。選擇特征綜合指標(biāo)Cri>0.6的特征，特征編號(hào)分別為01，15，07，12，06，11，13，16，03，14，02。保留所選的特征作為最優(yōu)特征子集。

圖5 特征綜合指標(biāo)選擇Fig.5 Selection of comprehensive index of features

3.3 基于SVM的早期在線檢測(cè)模型及結(jié)果分析

GA優(yōu)化結(jié)果得出最優(yōu)參數(shù)為c=23.85，g=1.787 5，保留最優(yōu)參數(shù)，輸入SVM中作為測(cè)試模型的參數(shù)。檢測(cè)軸承的性能退化情況，使用退化指標(biāo)(degradation index, DI)來(lái)評(píng)估軸承的退化狀態(tài)。退化指標(biāo)的具體計(jì)算方法如下：

步驟1獲取軸承全壽命數(shù)據(jù)。

步驟2提取數(shù)據(jù)的特征并進(jìn)行特征選擇。

步驟3將特征分為訓(xùn)練樣本和測(cè)試樣本，訓(xùn)練樣本訓(xùn)練SVM模型并通過(guò)遺傳算法找到最優(yōu)的參數(shù)。

步驟4定義退化指標(biāo)Di(1)=0。從第二個(gè)樣本開(kāi)始，當(dāng)SVM輸出標(biāo)簽為1時(shí)，判斷軸承屬于健康狀態(tài)Di(i)=Di(i-1)+0；否則Di(i)=D(i-1)+1；Di為0表示健康狀態(tài)，Di越大則故障越嚴(yán)重。其中，i為全壽命周期樣本數(shù)據(jù)的第i個(gè)時(shí)刻數(shù)據(jù)。

通過(guò)計(jì)算模型分類精度評(píng)估模型分類的準(zhǔn)確性，其中，模型分類精度計(jì)算公式為

使用三種不同故障類型的軸承全壽命周期數(shù)據(jù)進(jìn)行測(cè)試，故障智能評(píng)估模型可通過(guò)標(biāo)簽智能識(shí)別出故障的類型。再根據(jù)退化指標(biāo)定義，繪制出軸承性能退化評(píng)估曲線，測(cè)試結(jié)果如圖6～圖9所示。

由圖6可知，外圈故障檢測(cè)早期故障點(diǎn)為第533個(gè)樣本，即第5 330 min，而第533個(gè)樣本到第911個(gè)樣本為軸承退化階段，第911個(gè)樣本之后，樣本標(biāo)簽發(fā)生變化，軸承為嚴(yán)重退化至失效階段。在該階段軸承已經(jīng)無(wú)法使用。通過(guò)評(píng)估圖形可對(duì)比，早期曲線為直線，模型輸出標(biāo)簽為1，第533開(kāi)始出現(xiàn)標(biāo)簽2，后期在接近800時(shí)出現(xiàn)直線情況，輸出為標(biāo)簽1，即診斷失誤情況，但并不影響曲線整體上升的趨勢(shì)，通過(guò)模型輸出標(biāo)簽與實(shí)際故障情況對(duì)模型分類精度進(jìn)行計(jì)算，可得外圈故障分類精度為98.07%。

圖6 軸承外圈故障數(shù)據(jù)評(píng)估結(jié)果Fig.6 Failure data evaluation results of bearing outer ring

從圖7可得，內(nèi)圈故障的早期故障點(diǎn)為第1 635個(gè)樣本，即第16 350 min，軸承退化階段為樣本1 635～2 084。第2 048個(gè)樣本之后，軸承嚴(yán)重退化。同理，通過(guò)對(duì)模型分類精度進(jìn)行計(jì)算，內(nèi)圈故障分類精度為96.29%。

圖7 軸承內(nèi)圈故障數(shù)據(jù)評(píng)估結(jié)果Fig.7 Failure data evaluation results of bearing inner ring

由圖8分析可得，軸承滾子故障數(shù)據(jù)的早期故障點(diǎn)為第1 438個(gè)樣本，軸承退化階段為1 438～2 105，軸承嚴(yán)重退化至失效階段為2 105～2 155。滾子故障數(shù)據(jù)分類精度為98.7%。

圖8 軸承滾子故障數(shù)據(jù)評(píng)估結(jié)果Fig.8 Failure data evaluation results of bearing rollers

在實(shí)際工程應(yīng)用中，方法的使用需要基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)，因此需要獲得同類軸承的歷史全壽命周期失效數(shù)據(jù)。通過(guò)歷史失效數(shù)據(jù)訓(xùn)練模型后，可直接在工程中實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)軸承的性能退化狀態(tài)。為了進(jìn)一步評(píng)估，以辛辛那提大學(xué)提供的第三套數(shù)據(jù)作為測(cè)試樣本，軸承與訓(xùn)練的軸承為同類軸承，數(shù)據(jù)樣本共6 324個(gè)，軸承振動(dòng)信號(hào)采集原始圖如圖9(a)所示，最終失效結(jié)果為軸承內(nèi)圈故障。本文方法所得的評(píng)估結(jié)果如圖9(b)所示，早期退化點(diǎn)為第6 163個(gè)樣本，這與振動(dòng)信號(hào)振幅增大所在位置相近。嚴(yán)重退化點(diǎn)為第6 244個(gè)樣本。所得樣本標(biāo)簽為內(nèi)圈退化和失效，與實(shí)際失效結(jié)果一致，這一結(jié)果證明了該方法在實(shí)際工程監(jiān)測(cè)中的有效性和方法的魯棒性。

圖9 測(cè)試數(shù)據(jù)評(píng)估結(jié)果Fig.9 Evaluation results of test data

3.4 結(jié)果對(duì)比與驗(yàn)證

為了驗(yàn)證本文提出的智能評(píng)估方法的優(yōu)越性，對(duì)比其他方法如表4所示。

表4 方法對(duì)比Tab.4 Method comparison

通過(guò)對(duì)比可得，本文所用方法在同類型文章中具有更高的平均分類準(zhǔn)確率，且能判斷軸承的退化狀態(tài)。而其他文章在有高故障診斷率的同時(shí)，無(wú)法評(píng)估軸承退化狀態(tài)，其主要缺點(diǎn)是采用仿真數(shù)據(jù)進(jìn)行試驗(yàn)，通過(guò)加工不同直徑和深度的軸承故障來(lái)進(jìn)行測(cè)試，但在實(shí)際工業(yè)中軸承的故障是反復(fù)磨損，逐漸擴(kuò)大的。本文使用反映軸承動(dòng)態(tài)響應(yīng)的真實(shí)數(shù)據(jù)進(jìn)行測(cè)試，測(cè)試結(jié)果更符合工程應(yīng)用。

對(duì)比方法的性能退化評(píng)估的優(yōu)越性與早期故障檢測(cè)的準(zhǔn)確性，以軸承外圈故障數(shù)據(jù)為例。峭度是工程中常用的監(jiān)測(cè)參數(shù)，其曲線突變能及時(shí)反映軸承的狀態(tài)，因此能判斷早期故障點(diǎn)?；谇投鹊妮S承性能退化評(píng)估曲線如圖10所示。

由圖10可得，軸承的峭度曲線在第566個(gè)樣本有小的突變，后緩慢上升，直到第647個(gè)樣本之后才有一個(gè)大的突變。而不論是第566個(gè)樣本還是第647個(gè)樣本的判斷，都比基于GA-SVM的智能評(píng)估模型判斷的早期故障點(diǎn)要晚，這在工業(yè)的決策中是不允許的。而在第970個(gè)樣本后峭度曲線直線上升，表示軸承失效，比實(shí)際判斷晚了59個(gè)時(shí)刻，即590 min。

圖10 外圈故障軸承全壽命周期內(nèi)峭度曲線Fig.10 Kurtosis curve of the outer ring fault bearing life cycle

由前期研究成果可得該外圈故障數(shù)據(jù)的包絡(luò)譜分析結(jié)果如圖11所示。

圖11 早期故障樣本與無(wú)故障樣本包絡(luò)解調(diào)圖Fig.11 Envelope demodulation diagrams of early fault and faultless samples

分析圖11可知，在第533個(gè)樣本中，譜峰出現(xiàn)在230 Hz,461 Hz和691 Hz，與ZA-2115軸承外圈故障特征頻率236 Hz相近，譜峰所在頻率與軸承外圈特征頻率存在差異的根本原因?yàn)榇嬖诨菩?yīng)[22]。而在第532個(gè)樣本中則沒(méi)有相應(yīng)的峰值，對(duì)第532個(gè)樣本之前的樣本進(jìn)行包絡(luò)譜分析得出同樣的結(jié)果，因此可確定第533個(gè)樣本為早期故障點(diǎn)出現(xiàn)的樣本。因此基于GA-SVM的滾動(dòng)軸承智能評(píng)估方法得出初始故障結(jié)果與驗(yàn)證結(jié)果一致。

4 結(jié) 論

提出了一種基于特征優(yōu)選和GA-SVM的智能評(píng)估模型，能準(zhǔn)確識(shí)別故障類型，輸出軸承性能退化指標(biāo)，判斷早期故障點(diǎn)，為設(shè)備的維護(hù)提供理論依據(jù)。

(1)相對(duì)于EMD特征提取方法，EEMD解決了EMD所面臨的模態(tài)混疊、端點(diǎn)效應(yīng)等問(wèn)題，結(jié)合EEMD和信息熵能更加精確地提取軸承的退化特征。

(2)結(jié)合考慮相關(guān)性、單調(diào)性和魯棒性的特征選擇指標(biāo)，可以有效剔除與軸承退化現(xiàn)象無(wú)關(guān)的特征，通過(guò)加權(quán)線性組合融合指標(biāo)，最終確定綜合指標(biāo)大于0.6的特征為選擇的特征。

(3)使用GA參數(shù)優(yōu)化SVM參數(shù)，獲得懲罰因子c和核函數(shù)參數(shù)g最優(yōu)值。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，基于GA-SVM的軸承故障智能評(píng)估方法的平均分類準(zhǔn)確率達(dá)到97.69%。

(4)定義新指標(biāo)，在智能識(shí)別故障的同時(shí)，能確定軸承早期故障點(diǎn)，繪制分析軸承性能退化評(píng)估曲線。通過(guò)三套不同故障類型的軸承全壽命數(shù)據(jù)和一套未使用的失效數(shù)據(jù)驗(yàn)證方法的可行性。