孫永新

(山西天地王坡煤業(yè)有限公司，山西 晉城 048000)

0 引言

軸承是影響煤機設(shè)備健康狀態(tài)與壽命的關(guān)鍵部件之一。受使用工況影響，軸承的服役壽命與設(shè)計壽命存在巨大差異[1]。因此，對軸承剩余壽命進(jìn)行預(yù)測具有重要意義，這也是煤機設(shè)備維護(hù)人員關(guān)注的焦點之一。

軸承剩余壽命預(yù)測方法主要有基于失效模型方法、基于概率統(tǒng)計方法和數(shù)據(jù)驅(qū)動方法?；谑Ｐ头椒ǜ鶕?jù)疲勞積累損傷等物理機理進(jìn)行預(yù)測[2-5]，如L-P(Lundberg-Palmgren)模型、Paris疲勞壽命預(yù)測模型、I-H(Ioannides-Harris T.E.)模型、Z(Zeretsky)模型、T(Tallian數(shù)據(jù)擬合)模型等。該方法建立在對軸承失效機理的準(zhǔn)確描述基礎(chǔ)上，然而工程實際中很難準(zhǔn)確描述其失效機理并建立精確的數(shù)學(xué)模型?；诟怕式y(tǒng)計方法應(yīng)用概率模型估計軸承的統(tǒng)計壽命[6-8]，如比例故障率模型、貝葉斯統(tǒng)計模型、三參數(shù)Weibull模型等。數(shù)據(jù)驅(qū)動方法主要利用狀態(tài)數(shù)據(jù)預(yù)測軸承剩余壽命，提取能夠刻畫軸承全生命周期過程的特征量作為退化特征量，通過預(yù)測模型預(yù)測退化特征量的變化趨勢，以估算軸承剩余壽命[9-12]，如BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型、MK-LSSVM(Multi-Kernel Least Square Support Vector Machine，多核最小二乘支持向量機)模型、SVM(Support Vector Machine，支持向量機)模型等?；诟怕式y(tǒng)計方法和數(shù)據(jù)驅(qū)動方法克服了軸承剩余壽命預(yù)測需建立準(zhǔn)確數(shù)學(xué)模型的限制，但預(yù)測精度大多受樣本完備性和準(zhǔn)確性的制約。

GM(Grey Model，灰色模型)是一種數(shù)據(jù)驅(qū)動方法，其可利用少量的、不完備的信息建立預(yù)測模型，已在水文預(yù)測、巖土工程、機械設(shè)備故障診斷中獲得廣泛應(yīng)用。本文將GM引入煤機設(shè)備軸承剩余壽命預(yù)測，可在一定程度上解決預(yù)測精度受現(xiàn)場采樣數(shù)據(jù)完備性和準(zhǔn)確性影響的問題。

在工程應(yīng)用中，通常選取時域、頻域指標(biāo)作為退化特征量預(yù)測軸承剩余壽命[13]。但該種特征量受煤機設(shè)備工作環(huán)境(多塵、多噪聲、存在沖擊性振動等)影響較大，導(dǎo)致預(yù)測精度不高。針對該問題，本文提出采用EMD(Empirical Mode Decomposition, 經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解)對軸承振動信號進(jìn)行濾波處理，之后提取均方根作為退化特征量，將其輸入GM軸承剩余壽命預(yù)測模型，實現(xiàn)煤機設(shè)備軸承剩余壽命預(yù)測。將該方法應(yīng)用于煤機設(shè)備現(xiàn)場維護(hù)中，取得了較理想的效果。

1 軸承剩余壽命預(yù)測基本原理

1.1 EMD

EMD假設(shè)任何一個信號都可被分解為若干個IMF(Intrinsic Mode Function，本征模態(tài)函數(shù))與1個趨勢項之和[14]。IMF須滿足2個條件：① 信號中極值點(包括極大值點和極小值點)數(shù)量與過零點數(shù)量相等或相差1個；② 在任一時間點上，信號局部極大值確定的上包絡(luò)線和局部極小值確定的下包絡(luò)線的均值為零。

對信號進(jìn)行EMD的過程如下。

(1)確定時間序列x(t)(t為時間)的所有局部極值點，將所有極大值點和極小值點分別用1條曲線連接起來，得到x(t)的上下包絡(luò)線。記上下包絡(luò)線均值為m(t)。

(2)令h1(t)=x(t)-m(t)，檢測h1(t)是否滿足IMF條件。若不滿足，則將h1(t)作為待處理數(shù)據(jù)，重復(fù)步驟(1)，直至h1(t)滿足IMF條件，此時記f1(t)=h1(t)。

(3)令x1(t)=x(t)-f1(t)，對x1(t)重復(fù)步驟(1)、(2)操作，提取第2個IMF。依次循環(huán)，直至提取的剩余信號為單調(diào)序列或常值序列。此時x(t)可表示為

(1)

式中：N為IMF個數(shù)；r(t)為余項(趨勢項)。

EMD過程中最先被分解出來的是快變信號，即高頻信號，之后依次分解出變化較慢的信號。根據(jù)該特性，可將EMD看作濾波過程。與傳統(tǒng)濾波器不同，EMD濾波的截止頻率(即IMF個數(shù))是根據(jù)信號自身確定的，因此是自適應(yīng)濾波過程。根據(jù)信號處理需要，只需確定IMF個數(shù)N即可[15]。

1.2 GM

GM通過對數(shù)據(jù)進(jìn)行關(guān)聯(lián)分析來尋找數(shù)據(jù)變化規(guī)律，通過生成具有較強規(guī)律性的數(shù)據(jù)序列，建立相應(yīng)的微分方程，進(jìn)而預(yù)測數(shù)據(jù)發(fā)展趨勢。

(2)

式中a，u為待估參數(shù)。

A=(BTB)-1BTD

(3)

則式(2)的離散解可表示為

(4)

(5)

2 軸承剩余壽命預(yù)測方法

2.1 退化特征量選取

軸承退化特征量可反映軸承性能衰退的變化規(guī)律。由文獻(xiàn)[17]可知，均方根可準(zhǔn)確描述軸承性能衰退規(guī)律，因此本文選用振動信號均方根作為描述軸承剩余壽命的退化特征量。考慮到環(huán)境噪聲等因素對均方根的影響較大，若采用簡單的帶通濾波會削弱信號中的有效頻率成分，因此采用EMD方法，在濾除信號中無用成分的同時，最大限度地保留有效成分。

2.2 軸承剩余壽命預(yù)測

基于EMD和GM的軸承剩余壽命預(yù)測方法如圖1所示。具體步驟如下。

圖1 軸承剩余壽命預(yù)測方法

(1)以等時間間隔提取軸承全壽命周期樣本數(shù)據(jù)中的振動加速度信號，形成樣本數(shù)據(jù)序列。

(2)采用EMD對樣本數(shù)據(jù)序列進(jìn)行濾波處理，得到新的數(shù)據(jù)序列。

(3)計算新數(shù)據(jù)序列的均方根，構(gòu)成退化特征量序列。

(4)將退化特征量序列作為訓(xùn)練樣本輸入GM，建立GM軸承剩余壽命預(yù)測模型。

(5)利用GM軸承剩余壽命預(yù)測模型預(yù)測退化特征量序列的下一個值，實現(xiàn)向前1步預(yù)測，并判斷預(yù)測值是否大于設(shè)定的閾值，若是則結(jié)束預(yù)測，反之執(zhí)行步驟(6)。

(6)將向前1步的預(yù)測值加入退化特征量序列，重復(fù)步驟(5)，實現(xiàn)向前2步的預(yù)測。依次循環(huán)，直至預(yù)測值達(dá)到設(shè)定閾值，結(jié)束預(yù)測。根據(jù)樣本數(shù)據(jù)的時間間隔估算軸承剩余壽命。

3 試驗臺驗證

為驗證本文方法的有效性，采用文獻(xiàn)[18]中的軸承全壽命周期試驗臺(圖2)數(shù)據(jù)進(jìn)行試驗。

圖2 軸承全壽命周期試驗臺

試驗軸承型號為LDK UER204，軸承轉(zhuǎn)速為2 100 r/min。信號采樣頻率為25.6 kHz，采樣時間為1.28 s，每次采樣間隔5 min。限于篇幅，本文選取2組試驗數(shù)據(jù)(表1)進(jìn)行方法驗證。

表1 軸承全壽命周期試驗數(shù)據(jù)

采用EMD對試驗1獲取的33組數(shù)據(jù)進(jìn)行濾波，之后提取每組數(shù)據(jù)的均方根，結(jié)果如圖3所示?？煽闯?0～60 min時軸承性能開始進(jìn)入衰退期，60～125 min時軸承性能衰退進(jìn)入相對平穩(wěn)期，且存在一定范圍的波動，125～161 min時軸承性能進(jìn)入快速衰退期。提取0～125 min數(shù)據(jù)作為退化特征量，預(yù)測該軸承的剩余壽命。

圖3 試驗1數(shù)據(jù)均方根

試驗1，2中軸承出現(xiàn)點蝕失效時，計算得到的退化特征量分別為12.7，11.4 m/s2。根據(jù)文獻(xiàn)[19]，同時考慮設(shè)備安全問題，將退化特征量預(yù)測閾值設(shè)定為11 m/s2。

采用EMD對預(yù)測樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行處理后，提取均方根構(gòu)建退化特征量序列，并將其輸入GM軸承剩余壽命預(yù)測模型，結(jié)果見表2。可看出本文方法的預(yù)測值與實測值較接近，預(yù)測精度較高，未經(jīng)EMD濾波處理的GM預(yù)測值與實測值偏差較大。從實際應(yīng)用角度看，以本文方法預(yù)測值作為設(shè)備維修的參考標(biāo)準(zhǔn)，可最大程度地發(fā)揮軸承的使用價值，經(jīng)濟(jì)性最好。若按照未經(jīng)EMD濾波處理的預(yù)測值進(jìn)行維修，會在一定程度上造成“過維修”，經(jīng)濟(jì)性差。另外，本文方法中退化特征量預(yù)測閾值是由軸承失效時的退化特征量和設(shè)備安全系數(shù)共同確定的，有效避免了預(yù)測值落在真實值右側(cè)而導(dǎo)致“欠維修”問題。

表2 軸承剩余壽命預(yù)測結(jié)果

4 工程應(yīng)用

某煤礦帶式輸送機4號驅(qū)動電動機振動幅值顯著大于其他3臺電動機。為進(jìn)一步明確4號驅(qū)動電動機的健康狀態(tài)，采用本文方法對該電動機進(jìn)行測試。

4號驅(qū)動電動機轉(zhuǎn)速為1 496 r/min，軸伸端支撐軸承型號為NU322ECM。測試系統(tǒng)由振動加速度傳感器、數(shù)據(jù)采集儀、工作站等組成，如圖4所示。

圖4 電動機健康狀態(tài)測試系統(tǒng)

現(xiàn)場實測電動機軸承轉(zhuǎn)速為1 496 r/min。根據(jù)采樣定理及測試系統(tǒng)配置，設(shè)定采樣頻率為4 kHz，采樣點數(shù)為8 000?，F(xiàn)場帶式輸送機開機運行時，每30 min采樣1次，每天采樣5組信號，連續(xù)測試10 d，共獲得50組有效數(shù)據(jù)。

測試過程中發(fā)現(xiàn)電動機軸伸端振動幅值明顯高于機尾，且有小幅增長趨勢，最大值為5 m/s2。因此，將電動機軸伸端振動信號作為分析對象。由于沒有歷史數(shù)據(jù)作為參考，所以使用經(jīng)驗值確定退化特征量預(yù)測閾值。通常將軸承正常狀態(tài)下退化特征量的3～5倍作為閾值，考慮到采樣的振動信號有小幅增長趨勢，將閾值設(shè)置為最大值的4倍。

采用EMD對采樣數(shù)據(jù)濾波后，提取其均方根并輸入GM軸承剩余壽命預(yù)測模型，預(yù)測結(jié)果如圖5所示。可看出該電動機軸承的剩余壽命預(yù)測值為28 d。

圖5 電動機軸承剩余壽命預(yù)測結(jié)果

根據(jù)預(yù)測結(jié)果，礦方在1個月后設(shè)備檢修中更換該電動機，并將其送至修理廠進(jìn)行解體驗證。結(jié)果表明，該電動機軸伸端軸承存在嚴(yán)重?fù)p傷(圖6)，已達(dá)到更換標(biāo)準(zhǔn)，驗證了預(yù)測結(jié)果與現(xiàn)場實際相符。

圖6 軸承損傷

5 結(jié)論

(1)基于EMD和GM的煤機設(shè)備軸承剩余壽命預(yù)測方法采用EMD對軸承振動信號進(jìn)行濾波處理，提取信號均方根作為退化特征量，將其輸入GM實現(xiàn)軸承剩余壽命預(yù)測。

(2)試驗臺試驗和工程應(yīng)用結(jié)果表明，該方法可有效預(yù)測煤機設(shè)備軸承剩余壽命，預(yù)測精度較高，能指導(dǎo)現(xiàn)場設(shè)備維護(hù)。

(3)軸承壽命受載荷和運行工況的影響，如重載條件下，軸承壽命將會縮短。選用信號均方根作為退化特征量，不僅能夠降低各種噪聲干擾對預(yù)測結(jié)果的影響，同時減少了載荷、工況等因素的影響。后續(xù)將深入研究將多指標(biāo)結(jié)合作為退化特征量，以提高軸承剩余壽命預(yù)測精度。