頡潭成，韓一村，徐彥偉，馬君達

(河南科技大學 機電工程學院，河南 洛陽 471003)

軸承在復雜工況下的故障信號表現(xiàn)出非平穩(wěn)、非線性、噪聲干擾大等特點[1]，如果采用單一傳感器進行故障診斷，微弱的故障信號常常會被淹沒，造成系統(tǒng)的誤判或錯判[2]。信息融合技術能夠綜合利用多傳感器的信息資源，將各種傳感器在時間和空間上的冗余信息按照某種準則進行組合，達到對目標的準確描述[3]。振動和聲發(fā)射傳感器檢測屬于不同的技術檢測手段，兩者之間具有一定相關性和互補性，基于此，利用神經網絡技術融合這2種檢測方法，進行軸承故障診斷的研究。

1 基于信息融合的故障診斷方法

信息融合的常用算法主要有DS證據理論、專家系統(tǒng)、神經網絡、Kalman濾波等。神經網絡可以將不確定的復雜形態(tài)通過學習轉化為系統(tǒng)可接納的形式，具有更強的適應能力，因此，根據振動和聲發(fā)射傳感器的特點，采用BP神經網絡進行多傳感器的數(shù)據融合，具體步驟如圖1所示。首先選取合適的振動和聲發(fā)射傳感器采集故障信息；其次運用小波降噪對所采集的信號進行預處理；然后對降噪后的信號進行包絡解調，并從解調頻譜圖中選取輸入特征，建立軸承故障診斷的BP神經網絡系統(tǒng)[4]；最后在訓練學習達到要求誤差范圍后，使用該信息融合系統(tǒng)進行故障診斷。

圖1 信息融合的故障診斷過程

2 信息融合模型的建立

2.1 輸入輸出向量的設計

在神經網絡中，特征向量元素的類型代表了軸承的故障類型，試驗中軸承故障分為外圈、內圈、鋼球3種，因此設振動信號的特征能量分別為e1,e2,e3，聲發(fā)射信號的特征能量分別為e′1,e′2,e′3，則輸入層的特征向量為

E=[e1,e2,e3，e′1,e′2,e′3]。

軸承的工作狀態(tài)可分為正常、外圈故障、內圈故障和鋼球故障4種類型，因此選取神經網絡輸出層的神經元個數(shù)為4，則BP神經網絡的輸出向量設定為

T=[1000,0100,0010,0001]T,

其中，1000代表正常軸承，0100代表鋼球故障，0010代表內圈故障，0001代表外圈故障。

2.2 BP神經網絡結構的選取

根據之前選定的輸入輸出層神經元個數(shù)以及柯爾莫哥洛夫定理，隱含層神經元的個數(shù)選為9，建立3層軸承故障診斷神經網絡，結構為6-9-4。由于神經網絡選取的激活函數(shù)必須滿足連續(xù)且可導的條件，因此選用Sigmoid函數(shù)作為隱含層神經元函數(shù)，其表達式為

(1)

式中：β為大于0的常數(shù)，其取值決定了網絡收斂速度和曲線平滑度。

2.3 網絡輸入特征的選擇

輸入特征選擇的原則是找出一種能夠表現(xiàn)不同故障類型的特征值[5]，而軸承故障信號的包絡解調譜可清晰地反映能量在頻域上的分布，因此選擇頻譜中故障特征頻率處的能量值作為軸承的輸入特征值。具體步驟為：1)對軸承故障信號進行降噪[6-7]預處理，選取sym8小波對信號進行3層小波分解并重構，對得到的降噪信號進行Hilbert變換，獲得故障信號的包絡解調頻譜；2)計算解調后信號的理論特征頻率段能量值，由于軸承的實際故障特征頻率與理論故障特征頻率誤差基本在2 Hz，因此以理論特征頻率為中心，選取區(qū)間為[-2,+2]來計算能量特征值，若X(ω) 為故障解調后的頻域信號，則信號段的能量[8]為

(2)

式中:e為信號段的能量;ω1和ω2分別為頻段區(qū)間的上、下限。

由于振動和聲發(fā)射傳感器采集的信號之間具有不同的單位和量級，差別較大，為了減小網絡收斂時間，需要對其進行量綱一化處理[9]，計算式為

(3)

2.4 BP神經網絡的學習

神經網絡的學習率取0.01，訓練步長選擇200，學習誤差為0.000 1，訓練函數(shù)為train，在MATLAB神經網絡工具箱中的訓練程序如下：

net.trainParam.show=200；∥設置網絡訓練步長為200

net.trainParam.lr=0.01；∥設置網絡學習率為0.01

net.trainParam.epochs=1000；∥設置最大訓練步長為1 000

net.trainParam.goal=1e-4；∥設置網絡的訓練誤差為0.000 1

[net,tr]=train(net,p,T)；∥輸出網絡結果

其中，p為訓練樣本，T為輸出目標。設置好上述參數(shù)，選取在總體中分布程度較高的樣本對網絡進行訓練，達到所要求的0.000 1誤差后，就可以實現(xiàn)對軸承的故障診斷。

3 信息融合的試驗驗證

試驗選取BVT-5軸承振動試驗臺，加速度傳感器型號為LC0151T，搭配LC0201-5信號調理器調理信號電路，選取PCI8510采集卡采集振動信號；聲發(fā)射系統(tǒng)選擇PCI-8聲發(fā)射采集儀，聲發(fā)射傳感器探頭選取寬帶差分聲發(fā)射傳感器WD，2種傳感器同時開始采集數(shù)據。

3.1 試驗參數(shù)

試驗軸承為6203型深溝球軸承，內、外徑分別為17和40 mm，鋼球個數(shù)為8，鋼球直徑為6.747 mm，在生產質檢線上隨機挑選內、外圈及鋼球上有不同程度壓痕和劃傷的軸承進行試驗。參照滾動軸承振動測量方法，試驗轉速為1 800 r/min，軸向加載70 N，根據軸承故障理論特征頻率計算公式[10]計算得軸承內、外圈及鋼球的特征頻率分別為147，97和122 Hz。

3.2 神經網絡的訓練

用于訓練的樣本在總體樣本中的分布程度越高，訓練樣本容納的信息量越大，樣本的質量就越高。分別選取正常、外圈故障、內圈故障、鋼球故障的軸承各3套作為網絡訓練樣本。根據(2)式計算出這12套樣本軸承的振動和聲發(fā)射信號能量特征值，結果見表1。根據(3)式對表1中數(shù)據進行量綱一化處理，得到信息融合的輸入向量，將訓練樣本輸入網絡進行訓練，網絡模型經過17步訓練就達到了訓練目標誤差0.000 1的要求。

表1 軸承信號的能量特征值

3.3 實際故障診斷

訓練結束后，隨機挑選30套未知狀態(tài)的軸承作為檢測對象，將其輸入網絡進行診斷，并將診斷結果與人工實際判斷結果進行對比，檢測結果見表2。由表可知，采用信息融合的方法對滾動軸承進行故障診斷，診斷結果與人工實際判斷結果基本相符，其中只有1個內圈故障未能診斷，診斷正確率達到了96.7%。

表2 信息融合檢測結果

4 對比試驗分析

為了對比單一的振動檢測、聲發(fā)射檢測與信息融合診斷的診斷效果，將上述試驗中30套軸承的振動和聲發(fā)射信號進行包絡解調，對比該軸承故障的理論特征頻率對其進行識別診斷；由于頻率大于1 000 Hz后的幅值都比較小，選取低通濾波器(低截止頻率為1 000 Hz)對包絡譜濾波，不同故障振動信號及聲發(fā)射信號經Hilbert變換后的包絡頻譜如圖2所示。

從振動信號(圖2左)和聲發(fā)射信號(圖2右)的包絡頻譜圖中可以發(fā)現(xiàn)，外圈及鋼球故障信號分別在92 Hz和122 Hz及其倍頻處均存在明顯的尖峰值，該頻率非常接近軸承的理論特征頻率。內圈故障的振動信號中不能發(fā)現(xiàn)其特征頻率，而聲發(fā)射信號在147 Hz及其倍頻處存在明顯的波峰，與內圈故障的理論特征頻率接近。

圖2 降噪后不同故障信號的包絡頻圖

2種單一方法的檢測結果見表3。由表可知:振動檢測的總體正確率為73.3%，但內圈故障診斷正確率只有20%，這可能是由于振動傳感器安裝在軸承外圈上，內圈故障點離傳感器測量點較遠，且相對位置不固定，傳遞路徑較復雜，導致振動信號完全淹沒在背景噪聲中的結果；聲發(fā)射檢測的總體正確率達到了86.7%，相對振動監(jiān)測方法對內圈故障診斷的正確率由20%提升到了75%，說明對于識別內圈微弱故障信號，聲發(fā)射技術有其獨特的優(yōu)越性。但與信息融合技術相比，2種單一檢測方法的總體正確率仍遜色不少。

表3 滾動軸承振動檢測結果

5 結束語

1)基于BP神經網絡信息融合的方法對滾動軸承故障診斷的正確率達到了96.7%，在同樣的工況下，振動檢測的正確率只有73.3%，聲發(fā)射檢測的正確率為86.7%，與單一診斷方法相比，信息融合方法的正確率明顯高，說明基于信息融合的診斷方法用于滾動軸承的故障診斷可行、有效。

2)聲發(fā)射檢測比振動檢測的正確率高，但聲發(fā)射系統(tǒng)的成本高，而且聲發(fā)射傳感器探頭與被測物件之間需隔絕空氣，安裝及固定相對復雜。信息融合系統(tǒng)雖然成本也較高，但系統(tǒng)診斷的準確率高，且穩(wěn)定性好。

3)本研究僅局限于軸承的單一故障，在實際惡劣的工況環(huán)境下，軸承可能同時發(fā)生多種故障，而且相互干擾，這種耦合故障還需要進一步研究。