林靜，賁少輝，劉美

（1.茂名職業(yè)技術(shù)學(xué)院 廣東 茂名525000；2.廣東石油化工學(xué)院 廣東 茂名525000）

基于小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的滾動軸承故障診斷方法研究

林靜1，賁少輝1，劉美2

（1.茂名職業(yè)技術(shù)學(xué)院 廣東 茂名525000；2.廣東石油化工學(xué)院 廣東 茂名525000）

將小波分析技術(shù)與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)相結(jié)合，通過小波分析技術(shù)對振動信號進行濾波消噪，構(gòu)建時頻關(guān)聯(lián)分析的信號特征表征軸承的故障信息，實現(xiàn)準(zhǔn)確的故障特征提取。運用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法具有的網(wǎng)絡(luò)自適應(yīng)能力，自學(xué)習(xí)能力，在背景噪聲統(tǒng)計特性未知的情況下，提高軸承故障診斷系統(tǒng)的魯棒性和可靠性，構(gòu)建低成本、高可靠的滾動軸承故障分析診斷系統(tǒng)，實驗結(jié)果表明，系統(tǒng)在訓(xùn)練信號、檢測信號采集位置不同，訓(xùn)練軸承受損程度、檢測軸承受損程度不同的情況下，均具有良好的檢測識別能力，說明系統(tǒng)具有良好的魯棒性，該方法有效可行。

小波分析；神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；滾動軸承；振動檢測；故障診斷

在旋轉(zhuǎn)機械的通用機械部件中滾動軸承是應(yīng)用最廣泛的一種、但也是最易損壞的關(guān)鍵零部件之一，30%旋轉(zhuǎn)機械的故障是由滾動軸承故障引起的[1]，滾動軸承是否正常運行已直接影響設(shè)備整機的性能,在自動生產(chǎn)過程中，若能對軸承運動狀態(tài)進行實時監(jiān)測及故障診斷，能及早發(fā)現(xiàn)故障排除隱患，并能在故障發(fā)生后及時準(zhǔn)確的判斷所發(fā)生故障的原因、受損的部位、受損程度及發(fā)展趨勢，保證裝置、設(shè)備可靠、高效運行，避免發(fā)生經(jīng)濟損失和安全事故。

當(dāng)軸承元件出現(xiàn)疲勞、損傷、剝落等各種故障時，軸承運行中會出現(xiàn)周期性的振動脈沖信號[2]。目前國內(nèi)外常用獲取軸承的振動信號來分析診斷軸承的工況及故障的方法。將小波分析技術(shù)與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)相結(jié)合，采用小波分析技術(shù)對振動信號進行濾波消噪，構(gòu)建時—頻關(guān)聯(lián)分析的信號特征表征軸承的故障信息，實現(xiàn)準(zhǔn)確的故障特征提取。運用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法具有的網(wǎng)絡(luò)自適應(yīng)能力，自學(xué)習(xí)能力，在背景噪聲統(tǒng)計特性未知的情況下，提高軸承故障診斷系統(tǒng)的魯棒性和可靠性，構(gòu)建低成本、高可靠的滾動軸承故障分析診斷系統(tǒng)。

1 小波及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法

1.1 小波分析原理

小波變換是將信號表示在時間-尺度空間上，而不是在時頻空間上直接表達，小波變換的每一尺度對應(yīng)于一定的頻率范圍。由于它的多分辨率信號分析的特點，使之具有強大的時頻局部化分析功能，不僅適宜于瞬變非平穩(wěn)信號動態(tài)信號分析，同樣對平穩(wěn)信號的處理也有效[3-4]。采用小波分析改進的小波包分析方法，其具有加窗傅里葉變換和小波變換的優(yōu)點，采用小波包分析對機械設(shè)備振動信號進行信號處理，能有效地消除噪聲干擾、獲取故障信號特征。

1.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的原理

故障診斷重點是解決模式識別問題，而人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能在模式識別等領(lǐng)域解決現(xiàn)代計算機難以解決的實際問題，具有良好的智能特性，所以故障診斷是人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的重要應(yīng)用領(lǐng)域之一。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有自適應(yīng)的模式識別技術(shù)，能通過自身的學(xué)習(xí)機制自動形成所需的決策區(qū)域，而不需要預(yù)先有提供相關(guān)模式經(jīng)驗和函數(shù)。網(wǎng)絡(luò)的特性則由其神經(jīng)元特征、拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)、學(xué)習(xí)和訓(xùn)練規(guī)則所決定，并可以連續(xù)學(xué)習(xí)，當(dāng)周圍環(huán)境發(fā)生變話，原有的映射關(guān)系能自適應(yīng)地調(diào)整[5]。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有處理復(fù)雜模型、進行聯(lián)想推測及記憶功能，具有很強的分類能力，非常適合于故障診斷。

2 滾動軸承振動檢測及故障診斷研究

文中通過對滾動軸承振動數(shù)據(jù)信號采集，采用小波分析技術(shù)實現(xiàn)對信號的分析及特征提取，通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)對軸承故障的診斷及分類，按照故障診斷系統(tǒng)的工作步驟，設(shè)計系統(tǒng)的研究線路如圖1所示。

圖1 滾動軸承故障診斷系統(tǒng)的研究線路圖

2．1 構(gòu)建軸承故障實驗平臺

在具體的生產(chǎn)運行中是不允許通過人為因素制造各種故障現(xiàn)象，若出現(xiàn)異常或故障，也未能及時記錄下來，使故障現(xiàn)象重現(xiàn)和對監(jiān)測診斷系統(tǒng)的驗證都比較困難。因此，利用人為構(gòu)造的滾動軸承故障實驗平臺進行實驗，設(shè)置常見故障開展振動測試實驗，并進行相應(yīng)的數(shù)據(jù)采集與分析，振動實驗系統(tǒng)由硬件和軟件兩個部分有機組成，系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)見圖2。

圖2 轉(zhuǎn)子振動實驗系統(tǒng)方案

2.2 振動信號采集

振動信號通過采用電渦流位移傳感器進行采集，信號轉(zhuǎn)換傳輸通過采用阿爾卡特USB采集卡實現(xiàn)。將檢測傳感器安裝在被測裝置主軸上，使振動位移量變化反應(yīng)最為靈敏，達到準(zhǔn)確地反映轉(zhuǎn)軸振動情況，目前實驗方法是采用在線檢測和離線處理的振動測試方案，即在測試同時通過傳感器采集表征對象的信號和數(shù)據(jù)，并傳入微型計算機存儲于數(shù)據(jù)文檔中，測試結(jié)束后利用計算機對采集離散信號進行離線處理分析。

2.3 振動信號處理及特征提取

機械設(shè)備正常運行時，所拾取的振動信號一般認(rèn)為是平穩(wěn)的信號。當(dāng)機器出現(xiàn)故障時，機械振動信號往往因機器故障產(chǎn)生大量的沖擊、摩擦以及運行轉(zhuǎn)速不穩(wěn)定和負(fù)荷的變化導(dǎo)致非平穩(wěn)信號的產(chǎn)生，對于非平穩(wěn)信號的處理必須同時從時域和頻域兩個方面（即時頻域上）來分析信號的特征。小波變換是將信號表示在時間-尺度空間上，而不是在時頻空間上直接表達，小波變換的每一尺度對應(yīng)于一定的頻率范圍。小波變換具有多分辨率信號分析的特點，因此具有良好的時頻局部化分析的功能，小波變換不僅適宜于瞬變非平穩(wěn)信號動態(tài)信號分析，而且對平穩(wěn)信號的處理也非常有效[6-7]。小波分析改進的小波包分析同時具備了加窗傅里葉變換和小波變換的優(yōu)點，采用小波包對機械設(shè)備的振動信號進行信號處理，有能效消除噪聲干擾、獲得故障信號特征。

2.3.1小波包對振動信號閾值消噪處理

將含有噪聲的故障振動信號通過小波包變換分解到不同的頻帶中，整個頻帶均勻分布著噪聲的能量，故障信號主要集中在頻帶中對應(yīng)時域中的某點處，或者其能量主要集中在幾個頻帶中，能量比較有規(guī)律的集中。因此采取設(shè)置合適的閾值來實現(xiàn)分離噪聲信號和特征信號：小波包變換后的分量若小于設(shè)置的閾值，則使此分量為0，若分量大于閾值，則保留這一分量，并重構(gòu)信號，重構(gòu)后的信號可以大幅度消除噪聲能量，并保留機械信號故障的特征，依據(jù)提供的特征作出準(zhǔn)確的診斷。

2.3.2小波包對振動信號的能量特征提取

小波包能量按照能量方式表示小波包分解結(jié)果，在小波變換中，原始信號f（t）在L2（R）上的2范數(shù)定義為：

因此，小波變換中信號2范數(shù)的平方等價于原始信號在時域上的能量，若基本小波ψ（t）是一個允許小波，則存在

由此可見原始信號的能量與小波變換的能量之間存在等價關(guān)系，也為采用小波包能量譜表示原始信號中的能量分布提供了依據(jù)。

在小波包能量譜中，任意選取各個頻帶內(nèi)信號的平方和作為能量的標(biāo)志，各頻帶的小波包變換結(jié)果用序列{wi（k）|k= 1，2，…，m}表示，其中m為該各個頻帶的樣本長度，則wi（k）的能量定義為：

因為當(dāng)系統(tǒng)出現(xiàn)故障時對各頻帶內(nèi)的信號能量會產(chǎn)生很大的影響，不同類型故障對各頻帶內(nèi)信號能量的影響也不相同，可根據(jù)不同頻段內(nèi)能量的分布情況判斷發(fā)生故障的類型。因此，利用小波包將故障信號進行分解，計算各頻帶能量分布特征作為故障特征提取，為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等智能診斷系統(tǒng)提供診斷的基礎(chǔ)條件。

小波包實現(xiàn)機械信號能量特征提取方法如下：

1）通過對機械振動信號進行4層小波包分解，分別提取第四層從低頻到高頻16個頻率成份的振動信號特征。

2）對小波分解系數(shù)重構(gòu)，提取各頻帶范圍的信號。以Sj（j=0，1，…，15）表示第4層各節(jié)點的重構(gòu)信號，則總信號S如（4）所示：假定原始信號S，其最低頻率成份為0，最高頻率成份為f，其各頻帶的頻率范圍如表1所示。

表1 各頻帶的頻率范圍

3）求各頻帶信號的總能量。因為輸入信號是一個隨機信號，其輸出也是一個隨機信號。假設(shè)各頻帶信號Sj（j=0，1，…，15）其對應(yīng)能量為Ej（j=0，1，…，15），則有

其中，xjk（j=0，1，…，15，k=1，2，…，n）表示重構(gòu)信號Sj的離散點的幅值。

4）構(gòu)造特征向量。因為系統(tǒng)出現(xiàn)故障時會對各頻帶內(nèi)信號能量產(chǎn)生較大的影響。所以以能量為元素構(gòu)造一個特征向量。將特征向量T構(gòu)造如下：

當(dāng)能量較大時，Ej（j=0，1，…，15）一般是一個比較大的數(shù)值，是數(shù)據(jù)分析帶來不便。因此，對特征向量T進行歸一化處理，令

向量T′即為歸一化后的向量。

2.4 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及機組故障的分類識別

設(shè)備的運行狀態(tài)非常復(fù)雜，尤其是存在非穩(wěn)定狀態(tài)和多故障源復(fù)合的情況，對模式識別算法的自適應(yīng)性和魯棒性要求較高，要求識別分類算法能夠根據(jù)設(shè)備運行參數(shù)的變化自適應(yīng)調(diào)整識別分類模型參數(shù)，具有較強的抗噪能力[8]。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)故障識別主要通過故障樣本的訓(xùn)練得到網(wǎng)絡(luò)節(jié)點的權(quán)值。當(dāng)采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行故障識別時，將故障樣本的特征參數(shù)輸入網(wǎng)絡(luò)，根據(jù)網(wǎng)絡(luò)節(jié)點權(quán)值計算網(wǎng)絡(luò)的輸出進而確定故障的類別。在進行人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)診斷前，先對采集到的信號進行4層小波包消噪，然后進行3層小波包分解重構(gòu)，并將整個頻段分解成8個頻帶，分別求取8個頻帶的能量，這些頻帶里的信號能量對于故障診斷來說是十分有用的信息，歸一化后作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入特征向量。

設(shè)計的BP網(wǎng)絡(luò)的算法流程如圖3所示。BP算法實際是梯度最速下降法的一種應(yīng)用結(jié)果。所謂梯度最速下降法，指在點x處按f（x）負(fù)梯度方向進行搜尋的一種改進方法。

圖3 BP算法流程圖

3 實驗分析

實驗設(shè)備的電機采用Y90L-4型電極，其同步轉(zhuǎn)速為1 730 r/min。驅(qū)動端的軸承參數(shù)為:深溝球軸承6205，滾動體數(shù)目為9個，內(nèi)圈直徑為25 mm，外圈直徑為52 mm，滾動體直徑為7.94 mm。風(fēng)機端軸承參數(shù)為:深溝球軸承 6203，滾動體數(shù)目為8個，內(nèi)圈直徑為17 mm，外圈直徑為 40 mm，滾動體直徑為6.7 mm。振動傳感器采用雙通道16位IEPE（也稱ICP）傳感器，采樣頻率為 48 kHz。利用電子切割機制造直徑為0.2 mm，0.4 mm的兩種不同故障程度，其中常見的內(nèi)圈、滾珠、外圈3種故障缺陷軸承6組，正常軸承1組，分別采集電機驅(qū)動端和風(fēng)機端的振動信號。進行訓(xùn)練及識別實驗。

3.1 電機端采集訓(xùn)練、電機端檢測識別

實驗設(shè)備的電機端采集軸承正常、內(nèi)圈、滾珠、外圈4組信號，其中缺陷軸承均選取缺陷程度較輕的0.2 mm組，每組信號取二十段，每段時長0.5 s，對采樣信號進行訓(xùn)練，另采集4種信號各一段進行識別。其中圖4為4組信號的時域波形圖，圖5為4組不同故障類型的小波能量故障特征歸一化向量的數(shù)據(jù)樣本。圖6為加入4組信號進入訓(xùn)練過的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，被分類為各種故障的概率，分類概率非常高并采用最大概率決策選擇判別后能正確識別的概率為100%。

圖4 4組信號時域波形圖

圖5 4組信號的8個歸一化特征向量

圖6 訓(xùn)練后4組軸承故障識別概率示意圖

3.2 電機端采集訓(xùn)練、風(fēng)機端檢測識別

從風(fēng)機端采集4組信號，訓(xùn)練數(shù)據(jù)及網(wǎng)絡(luò)采用3.1實驗電機端進行采集訓(xùn)練、電機端檢測識別所得 ，輸入已訓(xùn)練的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，被識別為對應(yīng)故障的概率如圖7所示，分類正確概率相比實驗3.1有所下降，采用最大概率決策選擇判別后仍仍可正確判別各類故障，表明即使采集傳感器位置不同，本文方法仍具有準(zhǔn)確的故障識別能力。

圖7 4組軸承神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類概率示意圖

3.3 軸承缺陷0.2 mm組訓(xùn)練，0.4 mm組檢測識別

上述訓(xùn)練數(shù)據(jù)及網(wǎng)絡(luò)選取缺陷程度較輕的0.2 mm組所得，采用缺陷較大的0.4 mm組故障軸承采集數(shù)據(jù)，輸入已訓(xùn)練的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，被識別為對應(yīng)故障的分類概率如圖8所示，分類正確概率相比實驗3.2有所下降，但對應(yīng)正確分類的概率仍是最大，仍可正確判別各類故障，實驗結(jié)果表明即使故障缺陷程度不同，采用本文的方法仍能作出正確的故障識別診斷能力。

圖8 0.4 mm組軸承故障識別概率示意圖

通過上述實驗表明，采用小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合的軸承故障診斷檢測具有較好的故障診斷能力，在訓(xùn)練信號、檢測信號采集位置不同，訓(xùn)練軸承的受損程度、檢測軸承受損程度均不同情況下，均具有較好的檢測診斷能力。

4 結(jié)束語

文中采用將小波分析、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)相結(jié)合的方法對機組、設(shè)備的滾動軸承進行故障診斷研究表明，該方法具有良好的故障診斷能力，在訓(xùn)練信號、檢測信號采集位置不同，訓(xùn)練信號軸承受訓(xùn)程度、檢測信號軸承受損程度不同的情況下，均具有良好的檢測識別能力，系統(tǒng)具有良好的魯棒性，可推廣于實際的軸承故障診斷應(yīng)用，具有實用的價值。

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Research on fault diagnosis of rolling bearing wavelet neural network

LIN Jing1，BEN Shao-hui1，LIU Mei2
（1.Maoming Vocational and Technical College，Maoming 525000，China；2.Guangdong University of Petrochemical Technology，Maoming 525000，China）

This paper using wavelet analysis technology and neural network technology combined to realizing accuratefault feature extraction，which through the analysis wavelet technology of vibration signal denoising，the fault information-signal feature representation of bearing frequency correlation analysis.Using the neural network which has the the ability of selflearning to improve the robustness and reliability of bearing fault diagnosis，in the statistical properties of the background noise is unknown，so that construction a low cost，high reliability of therolling bearing fault diagnosis and analysis system.The experimental results show that，the detection system in different training signal position，signal acquisition position，bearing damage degree，training the extent of the damage detection of bearing under different circumstances，have good ability of detection and recognition，indicating that the system has good robustness，this method is effective and feasible.

wavelet analysis；neural network；rolling bearing；vibration detection；fault diagnosis

TP277

A

1674－6236（2016）18-0109-04

2015-09-19 稿件編號：201509136

2013廣東省高等學(xué)校高層次人才項目（粵財教[2013]246號152）

林 靜 (1982—)，女，廣東茂名人，碩士，講師。研究方向:信號處理與智能檢測。