朱天煦，臧朝平

（南京航空航天大學(xué)能源與動(dòng)力學(xué)院，南京210016）

0 引言

航空發(fā)動(dòng)機(jī)的滾動(dòng)軸承長(zhǎng)期工作在高溫、高壓和交變負(fù)載條件下，是故障發(fā)生頻率較高的部件之一[1]。滾動(dòng)軸承的故障診斷方法研究對(duì)航空發(fā)動(dòng)機(jī)的維護(hù)與減少飛行事故具有重要意義[2]。滾動(dòng)軸承故障特征往往呈現(xiàn)于振動(dòng)信號(hào)中，可以利用振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行滾動(dòng)軸承故障診斷。

基于軸承振動(dòng)信號(hào)的故障診斷，主要由軸承振動(dòng)信號(hào)預(yù)處理、特征提取及故障診斷3 部分組成。故障特征提取及其故障診斷方法可分為時(shí)域法[3]、頻域法[4]及時(shí)頻域法[5]。由于軸承信號(hào)往往呈非平穩(wěn)、非線性[6]，且信號(hào)常淹沒在噪聲當(dāng)中[7]，如何進(jìn)行信號(hào)的預(yù)處理以及提取正確的軸承故障特征是診斷的難點(diǎn)。近年來預(yù)處理常用方法有小波降噪[8]、奇異值分解（Singular Value Decomposition，SVD）降噪[9]、主成分分析（Principle Component Analysis，PCA）降噪[10-11]等。本文采用PCA 降噪的方法進(jìn)行軸承振動(dòng)信號(hào)預(yù)處理，旨在研究1 種在PCA 降噪基礎(chǔ)上的時(shí)域特征提取及故障診斷方法。軸承振動(dòng)信號(hào)的時(shí)域特征提取方法包括原始信號(hào)的時(shí)域特征直接提取、基于自適應(yīng)分解的軸承振動(dòng)信號(hào)分解及分解得分量的時(shí)域特征提取及上述2種方法的組合?；跁r(shí)域特征的故障診斷多利用智能化的方法實(shí)現(xiàn)。Xu 等[12]通過對(duì)信號(hào)進(jìn)行混合降噪，將提取降噪后信號(hào)LMD 分解得到的能量比特征作為故障特征，通過最小二乘支持向量機(jī)（Least Square Support Vector Machine，LSSVM）實(shí)現(xiàn)了滾動(dòng)軸承的故障診斷；劉樂等[13]通過提取經(jīng)LMD 分解得到的模糊熵作為軸承的故障特征，并通過概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Probabilistic Neural Network，PNN）實(shí)現(xiàn)滾動(dòng)軸承的故障診斷；黃文靜[14]將原始信號(hào)的均值、標(biāo)準(zhǔn)差、峭度、偏度、樣本熵和經(jīng)LMD 分解得到的能量特征結(jié)合以表征軸承的真實(shí)運(yùn)行情況，并使用粒子群優(yōu)化的BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行診斷，獲得了不錯(cuò)的結(jié)果。盡管上述方法都取得了很好的結(jié)果，卻忽略了軸承在不同故障深度情況下，不同類型故障信號(hào)的時(shí)域特征的分析情況；也沒有分析故障深度變化對(duì)故障分類效果的影響。事實(shí)上，故障信號(hào)的時(shí)域特征隨著軸承故障深度的加大而發(fā)生變化，但不同故障信號(hào)的時(shí)域特征變化情況不同，會(huì)導(dǎo)致不同故障類型、不同故障深度的時(shí)域特征有所重疊，給故障診斷帶來困難。

本文在對(duì)軸承振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行PCA 降噪處理的基礎(chǔ)上，分析了不同故障類型信號(hào)經(jīng)LMD 分解所得PF分量的幾種時(shí)域特征分別在不同故障深度下，對(duì)不同故障類型的分類情況及故障深度變化對(duì)所選取的時(shí)域信號(hào)分類效果的影響；并采用處理小規(guī)模數(shù)據(jù)具有一定優(yōu)勢(shì)[15]的支持向量機(jī)（SVM）機(jī)器學(xué)習(xí)方法對(duì)故障信號(hào)進(jìn)行分類與判斷。

1 基于PCA-LMD 混合特征及SVM 的滾動(dòng)軸承故障診斷方法

本文的軸承故障診斷方法主要由以下4 個(gè)步驟組成，其流程如圖1 所示。

圖1 軸承故障診斷方法流程

首先，對(duì)軸承振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行PCA 降噪；其次，對(duì)降噪后的軸承振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行LMD 分解；再次，提取分解得到的PF 分量混合特征以表征軸承的運(yùn)行情況；最后，將提取到的混合特征輸入到支持向量機(jī)多分類器進(jìn)行診斷。

1.1 PCA 降噪

近年來，PCA 降噪的主要思路為：對(duì)單一信號(hào)進(jìn)行相空間重構(gòu)，將信號(hào)擴(kuò)展為多維，而后進(jìn)行主成分分解與重構(gòu)，PCA 降噪的具體方法見文獻(xiàn)[11]。

1.2 局部均值分解

LMD 局部均值分解是1 種自適應(yīng)時(shí)頻分析方法，對(duì)于1 個(gè)信號(hào)，局部均值分解可以將其分解為一系列PF 分量，每階PF 分量都是由1 個(gè)包絡(luò)信號(hào)和1個(gè)純調(diào)頻信號(hào)相乘得到的單分量調(diào)幅-調(diào)頻信號(hào)，其具體的步驟見文獻(xiàn)[16]。對(duì)1 個(gè)降噪后的軸承振動(dòng)信號(hào)XR(nt)的分解結(jié)果為

式中：PFp為L(zhǎng)MD 分解得到的第p 階PF 分量；uk為L(zhǎng)MD 分解完成后的殘余分量。

局部均值分解可采用滑動(dòng)平均法[17]對(duì)局部均值函數(shù)和局部包絡(luò)函數(shù)[18]進(jìn)行平滑處理。滑動(dòng)平均法的步長(zhǎng)對(duì)于分解結(jié)果的好壞有很大影響，軸承振動(dòng)信號(hào)的非平穩(wěn)特性使得滑動(dòng)平均法分解結(jié)果并不理想；通過樣條插值代替滑動(dòng)平均求取局部均值和局部包絡(luò)函數(shù)，則可以在一定程度上提高分解效果。故本文采用3 次樣條插值代替滑動(dòng)平均法求取局部均值函數(shù)和局部包絡(luò)函數(shù)。

1.3 PF 分量特征提取

提取了降噪后信號(hào)XR經(jīng)LMD 分解所得PF 分量的能量比特征、樣本熵特征、均方根特征、均值特征、歪度特征、峭度指標(biāo)特征、波形指標(biāo)特征、脈沖指標(biāo)特征及裕度指標(biāo)特征共9 類特征。通過使用單一特征進(jìn)行故障診斷與分類，得到一系列故障診斷結(jié)果。根據(jù)診斷結(jié)果最終選取對(duì)于不同故障數(shù)據(jù)可分性較好的能量比特征、樣本熵特征、均方根值特征、峭度指標(biāo)特征及波形指標(biāo)特征作進(jìn)一步分析與選取。

1.3.1 能量比特征

對(duì)于降噪后的軸承振動(dòng)信號(hào)XR，LMD 可以將其分解為多階PF 分量，各階PF 分量的能量與總能量的比值為能量比特征，反映了各階分量在能量上的混亂程度。其第k 階PF 分量能量比特征為

式中：PFk為第k 階PF 序列第j 個(gè)元素值；Ei為第i階PF 分量所包含的能量；E 為各階PF 分量的總能量；pk為第k 階PF 分量的能量占比。

1.3.2 樣本熵

樣本熵可以反映時(shí)間序列的復(fù)雜程度，對(duì)于第k階PF 分量[PFk(1),PFk(2),PFk(3)…PFk(N)]，其樣本熵計(jì)算步驟如下。

給定維數(shù)m，根據(jù)原始序列形成矢量M（i）

定義矢量M(i)與M(j)之間的距離為

設(shè)定相似容限參數(shù)r，對(duì)于每個(gè)給定的M(i)，統(tǒng)計(jì)其小于r 的d(i,j)的點(diǎn)位數(shù)Ki及其與樣本總數(shù)N-m+1的比值，記作

求取Bmi(r)的平均值得

令m+1，重復(fù)步驟（3）～（6），得到Bm+1(r)；由此，可得此PF 分量序列的樣本熵為

若N 為有限值，那么長(zhǎng)度為N 的序列的樣本熵的估計(jì)值為

本文設(shè)置樣本熵模式維數(shù)為2，對(duì)其相似容限參數(shù)設(shè)置為0.25stdk，stdk為選取序列的標(biāo)準(zhǔn)差。

1.3.3 均方根值

均方根值是1 種傳統(tǒng)的有量綱時(shí)域特征，對(duì)長(zhǎng)度為N 的第k 階PF 分量序列，均方根值特征定義為

1.3.4 峭度指標(biāo)

峭度指標(biāo)特征是1 種傳統(tǒng)的無量綱時(shí)域特征，反映了軸承的沖擊成分，對(duì)于長(zhǎng)度為N 的第k 階PF 分量序列，其峭度指標(biāo)特征定義為

1.3.5 波形指標(biāo)

波形指標(biāo)是1 種傳統(tǒng)的無量綱時(shí)域特征，對(duì)長(zhǎng)度為N 的第k 階PF 分量序列，其波形指標(biāo)特征定義為

1.4 支持向量機(jī)

支持向量機(jī)是1 種二分類器，是1 種機(jī)器學(xué)習(xí)方法，在處理小規(guī)模數(shù)據(jù)分類方面，其效果優(yōu)于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等分類器，支持向量機(jī)的主要步驟見文獻(xiàn)[18]。由于支持向量機(jī)只能處理二分類問題，而軸承的故障診斷是多目標(biāo)分類問題，必須對(duì)支持向量機(jī)使用方法做出改變，才可適用。傳統(tǒng)的支持向量機(jī)多目標(biāo)分類器有1對(duì)1 和1 對(duì)多2 種形式，本文采用1 對(duì)1 的形式構(gòu)建支持向量機(jī)多目標(biāo)分類器，用于滾動(dòng)軸承的故障診斷。

2 試驗(yàn)分析

試驗(yàn)數(shù)據(jù)來源于美國(guó)凱斯西儲(chǔ)大學(xué)實(shí)驗(yàn)室的軸承故障數(shù)據(jù)庫(kù)[19]，試驗(yàn)用軸承為SKF6205RS 深溝球軸承，軸承的內(nèi)、外徑和寬度分別為25、52、15 mm，鋼球直徑為7.94 mm，節(jié)圓直徑為39.04 mm。軸承位于電機(jī)驅(qū)動(dòng)端，采用加速度傳感器采集信號(hào)，采樣頻率為12 kHz，使用電火花切割軸承內(nèi)、外圈，滾動(dòng)體制造單點(diǎn)損傷，電機(jī)轉(zhuǎn)速為1797、1772、1750 及1730 r/min，損傷點(diǎn)直徑分別為0.1778、0.3556 和0.5334 mm，其不同損傷點(diǎn)直徑對(duì)應(yīng)的故障信號(hào)分別定義為輕微、中度和嚴(yán)重故障信號(hào)。使用每組信號(hào)前40960個(gè)點(diǎn)位的數(shù)據(jù)進(jìn)行截?cái)?，截?cái)喑?0 組，每組長(zhǎng)4096個(gè)點(diǎn)位，共400 組，由于轉(zhuǎn)速為1750 r/min、中度故障的滾動(dòng)體故障信號(hào)缺失，使用轉(zhuǎn)速為1772 r/min、中度故障的滾動(dòng)體故障信號(hào)后40960 個(gè)點(diǎn)位代替。

2.1 PCA 降噪

以軸承轉(zhuǎn)速為1772 r/min、輕微內(nèi)圈故障信號(hào)為例，驗(yàn)證PCA 降噪的效果。內(nèi)圈故障的時(shí)、頻域信息如圖2 所示。從圖中可見，信號(hào)存在明顯的噪聲，據(jù)文獻(xiàn)[13]，噪聲會(huì)使軸承振動(dòng)特征頻率產(chǎn)生偏移，增加故障特征提取的難度。因此，需要對(duì)原始信號(hào)進(jìn)行預(yù)處理。

圖2 內(nèi)圈故障信號(hào)時(shí)頻域信息

選取Hankel 矩陣的行數(shù)m=2048，列數(shù)n=2049，則Hankel 矩陣的主成分?jǐn)?shù)為2049，可用特征值數(shù)為2048，對(duì)根據(jù)內(nèi)圈故障數(shù)據(jù)構(gòu)建的Hankel 矩陣進(jìn)行主成分分解，得到其特征值λ 和累計(jì)方差貢獻(xiàn)率如圖3 所示，累計(jì)方差貢獻(xiàn)率及特征值見表1。從圖中可見，對(duì)于分解得到特征值，其主要特征值集中在前500 個(gè)，對(duì)應(yīng)的累計(jì)方差貢獻(xiàn)率為0.9543，而后方1548 主成分的貢獻(xiàn)率僅為0.0457。從表中可見，隨著特征值數(shù)的增大，每提升0.05 的累計(jì)方差貢獻(xiàn)率所需的特征值數(shù)也在不斷增加，從0.90 增大到0.95 需要164 個(gè)特征值，而從0.95 增大到0.99，則需要435 個(gè)特征值。

可見，后方較小的特征值及其所對(duì)應(yīng)的主成分對(duì)數(shù)據(jù)的貢獻(xiàn)率較小，且隨著特征值數(shù)的增加，其對(duì)數(shù)據(jù)的貢獻(xiàn)率在不斷減小，因此，選取貢獻(xiàn)率為0.90 為判據(jù)進(jìn)行降噪，結(jié)果如圖4、5 所示。

圖3 特征值λ 及其累計(jì)方差貢獻(xiàn)率

表1 累計(jì)方差貢獻(xiàn)率及特征值

從圖4、5 中可見，降噪后信號(hào)的域波形沒有發(fā)生太大變化，而其頻譜的毛刺被去除很多，變得更加光滑，且突出了故障特征頻率。據(jù)此，在PCA 降噪的基礎(chǔ)上進(jìn)行特征提取是有效的。

圖4 降噪信號(hào)與原始信號(hào)頻域圖像

圖5 降噪信號(hào)與原始信號(hào)時(shí)域圖像

2.2 混合特征提取

對(duì)降噪后的內(nèi)圈故障信號(hào)進(jìn)行LMD 分解，得到的結(jié)果如圖6、7 所示。從圖6 中可見，LMD 將信號(hào)自適應(yīng)分解成6 個(gè)PF 分量；從圖7 中可見，6 個(gè)分量所處頻段大小依次降低，同時(shí)，發(fā)現(xiàn)其主要的頻率信息集中在前5 階PF 分量中，故本文選取前5 階PF 分量作為分析用PF 分量。

圖6 信號(hào)LMD 分解時(shí)域信息

圖7 信號(hào)LMD 分解頻域信息

2.2.1 能量比特征

現(xiàn)以在1730 r/min 轉(zhuǎn)速下，3 種故障深度的滾動(dòng)體、內(nèi)圈與外圈故障為例，進(jìn)行故障特征的研究與選取，每種深度的故障信號(hào)8 組，所得的結(jié)果如圖8、9 所示。

圖8 不同故障不同程度的信號(hào)PF 分量能量比值特征

圖9 故障深度變化引起的PF 分量能量比特征重疊

從圖8 中可見，在單一故障深度下，PF 分量能量比特征可以區(qū)分輕微故障信號(hào)和中度故障信號(hào)。對(duì)于輕微故障，可分性較好的特征為前2 階；對(duì)于中度故障，可分性較好的特征為第2、3 階；對(duì)于嚴(yán)重故障，其對(duì)內(nèi)外圈故障信號(hào)的可分性不大，但可區(qū)分滾動(dòng)體故障與其余2 類故障。由故障深度的變化，輕微滾動(dòng)體故障信號(hào)和嚴(yán)重內(nèi)圈故障信號(hào)PF 分量能量比特征產(chǎn)生一定的重疊，嚴(yán)重滾動(dòng)體故障信號(hào)和中度外圈故障信號(hào)的PF 分量能量比特征也產(chǎn)生一定的重疊（圖9）。綜上，采用能量比特征作為混合特征之一，但由于能量比特征產(chǎn)生了多處重疊，需要其他特征來補(bǔ)充能量比特征的不足。

2.2.2 峭度特征

進(jìn)一步對(duì)比不同故障、不同深度的故障信號(hào)PF 分量的峭度指標(biāo)特征，如圖10、11 所示。

圖10 不同故障不同程度的信號(hào)PF 分量峭度指標(biāo)特征

從圖10 中可見，在同一故障深度下，PF 分量峭度指標(biāo)特征可以在一定程度上區(qū)分3 種故障信號(hào)，故可以對(duì)PF 分量能量比特征起到一定的補(bǔ)充作用。但是，PF 分量峭度指標(biāo)特征穩(wěn)定性較差；對(duì)于輕微故障，外圈故障信號(hào)后4 階特征穩(wěn)定性較差，內(nèi)圈與滾動(dòng)體故障信號(hào)后3 階特征穩(wěn)定性也較差；對(duì)于中度故障，滾動(dòng)體信號(hào)和內(nèi)圈信號(hào)的第1 階特征穩(wěn)定性不好；對(duì)于嚴(yán)重故障，外圈故障信號(hào)的PF 分量峭度指標(biāo)特征穩(wěn)定性不好。

從圖11 中可見，由于故障深度的變化以及受PF分量峭度指標(biāo)特征本身穩(wěn)定性的影響，輕微滾動(dòng)體故障信號(hào)和中度外圈故障信號(hào)的PF 分量峭度指標(biāo)特征產(chǎn)生了一定重疊。

雖然PF 分量峭度指標(biāo)特征對(duì)于故障信號(hào)有一定的可分性，且可以對(duì)能量比特征起到一定的補(bǔ)充作用，但其穩(wěn)定性不好，本文最終未選取PF 分量峭度指標(biāo)特征作為故障診斷用特征。

各所屬公司也積極利用國(guó)家加大對(duì)水務(wù)、環(huán)保投入的有利大環(huán)境，努力爭(zhēng)取國(guó)家和當(dāng)?shù)卣恼咝灾С?，開源節(jié)流，降本增效，推行精細(xì)化管理，為公司運(yùn)營(yíng)營(yíng)造了良好的內(nèi)外部環(huán)境。

圖11 故障深度變化引起的PF 分量峭度指標(biāo)特征重疊

2.2.3 波形指標(biāo)

同樣，對(duì)比不同故障、深度的故障信號(hào)PF 分量的波形指標(biāo)特征如圖12、13 所示。

圖12 不同故障不同程度的信號(hào)PF 分量波形指標(biāo)特征

圖13 故障深度變化引起的PF 分量峭度指標(biāo)特征重疊

從圖13 中可見，隨著故障深度的變化，輕微與嚴(yán)重滾動(dòng)體故障信號(hào)同中度外圈故障信號(hào)的PF 分量波形指標(biāo)特征產(chǎn)生一定的重疊，但輕微滾動(dòng)體故障信號(hào)和嚴(yán)重內(nèi)圈故障信號(hào)的PF 分量波形指標(biāo)特征并未因故障深度的變化而產(chǎn)生重疊，可以對(duì)PF 分量能量比特征起一定的補(bǔ)充作用。

PF 分量波形指標(biāo)特征對(duì)故障信號(hào)有一定的可分性，且可以對(duì)PF 分量能量比特征起一定的補(bǔ)充作用，本文采用PF 分量波形指標(biāo)特征作為混合指標(biāo)的1 種，但仍需要其他特征來補(bǔ)充其不足。

2.2.4 樣本熵特征

對(duì)比不同故障、深度的故障信號(hào)PF 分量的樣本熵特征，如圖14、15 所示。

圖14 不同故障不同程度的信號(hào)PF 分量樣本熵特征

從圖14 中可見，在同一故障深度下，PF 分量樣本熵特征可以區(qū)分輕微故障信號(hào)和嚴(yán)重故障信號(hào)。對(duì)于輕微故障，前3 階PF 分量樣本熵可以在一定程度上區(qū)分3 種故障信號(hào)；對(duì)于嚴(yán)重故障，前4 階PF 分量樣本熵特征有一定的可分性；對(duì)于中度故障，由于滾動(dòng)體故障信號(hào)第1 階PF 分量樣本熵穩(wěn)定性不好，滾動(dòng)體與內(nèi)圈故障信號(hào)的PF 分量樣本熵特征會(huì)產(chǎn)生一定重疊。

本文選用PF 分量樣本熵特征作為混合特征的1種，但需要其他特征補(bǔ)充PF 分量樣本熵特征的不足。

2.2.5 均方根值特征

最后，對(duì)比不同故障、深度的故障信號(hào)PF 分量的均方根值特征，如圖16、17 所示。

圖15 故障深度變化引起的PF 分量樣本熵特征重疊

圖16 不同故障不同程度的信號(hào)PF 分量均方根值特征

從圖16 中可見，在同一故障深度下，PF 分量均方根值特征可以有效地區(qū)分故障信號(hào)，可分性較好的特征為前3 階PF 分量均方根值特征。通過對(duì)比，發(fā)現(xiàn)故障深度的變化并未使PF 分量均方根值產(chǎn)生太大的重疊。從圖17 中可見，嚴(yán)重滾動(dòng)體故障信號(hào)和中度外圈故障信號(hào)的PF分量均方根值特征并未產(chǎn)生重疊，故可以對(duì)前面所選取的特征起到很好的補(bǔ)充作用。

由PF 分量均方根值特征可以有效地區(qū)分故障信號(hào)，且可以對(duì)前面所選特征起到補(bǔ)充作用，本文選取PF 分量均方根值作為混合特征之一。

圖17 嚴(yán)重滾動(dòng)體故障與中度外圈故障的信號(hào)PF 分量均方根值特征

2.3 SVM 故障診斷的驗(yàn)證

采用1 對(duì)1 的形式構(gòu)建支持向量機(jī)多目標(biāo)分類器進(jìn)行故障診斷，考慮到轉(zhuǎn)速對(duì)故障診斷的影響，使用各種轉(zhuǎn)速下故障與正常信號(hào)前5 組特征作為訓(xùn)練集，其余特征作為檢驗(yàn)集，共有訓(xùn)練集200 組，檢驗(yàn)集200 組，具體的數(shù)據(jù)見表2。

為驗(yàn)證本文方法的有效性，采用本文特征（特征a）進(jìn)行SVM 故障診斷，得到的結(jié)果見表3。

表2 故障信號(hào)數(shù)據(jù)

表3 故障診斷結(jié)果1

從表中可見，故障診斷結(jié)果在中度滾動(dòng)體故障處出現(xiàn)4 個(gè)錯(cuò)誤，故障診斷正確率為98%。

為檢驗(yàn)考慮PF 分量峭度指標(biāo)混合特征的診斷效果，使用特征b，用峭度指標(biāo)代替波形指標(biāo)和特征c，同時(shí)引入峭度指標(biāo)和波形指標(biāo)進(jìn)行對(duì)比驗(yàn)證，得到的結(jié)果見表4。

表4 故障診斷結(jié)果2

從表中可見，對(duì)于特征b，將PF 分量峭度指標(biāo)特征替換掉PF 分量波形指標(biāo)特征后，滾動(dòng)體故障、內(nèi)圈故障和外圈故障均出現(xiàn)了誤診，診斷率降為95%；相較于特征a，分類效果變差。對(duì)于特征c，在本文所選特征的基礎(chǔ)上加入PF 分量峭度指標(biāo)，對(duì)中度和嚴(yán)重內(nèi)圈故障診斷各出現(xiàn)1 個(gè)錯(cuò)誤，故障診斷率略有降低。

進(jìn)一步采用本文所使用特征與文獻(xiàn)[13]使用的特征d、文獻(xiàn)[14]使用的特征e，進(jìn)行故障分類對(duì)比；在本文所選取的分類條件下，所得結(jié)果見表5。

表5 故障診斷結(jié)果3

從表中可見，對(duì)于特征d，經(jīng)過SVM 故障診斷后，在中度和嚴(yán)重滾動(dòng)體故障處各出現(xiàn)5 個(gè)和1 個(gè)錯(cuò)誤，在中度和嚴(yán)重內(nèi)圈故障處各出現(xiàn)14 個(gè)和2 個(gè)錯(cuò)誤，在輕微外圈故障處出現(xiàn)13 個(gè)錯(cuò)誤，錯(cuò)誤主要集中在內(nèi)圈與外圈故障處；對(duì)于特征e，發(fā)現(xiàn)其診斷結(jié)果在中度和輕微滾動(dòng)體故障處各出現(xiàn)2 個(gè)和1 個(gè)錯(cuò)誤，在輕微內(nèi)圈故障處出現(xiàn)7 個(gè)錯(cuò)誤，在中度和嚴(yán)重外圈故障處各出現(xiàn)3 個(gè)和1 個(gè)錯(cuò)誤，主要在內(nèi)圈故障處出現(xiàn)一些錯(cuò)誤。2 種方法的正確診斷率與本文方法對(duì)比明顯降低。

3 結(jié)束語

提出1 種基于PCA-LMD 混合特征的故障特征提取方法，用PCA 對(duì)軸承振動(dòng)信號(hào)去噪，采用PF 分量樣本熵、能量特征、均方根值和波形指標(biāo)所構(gòu)成的混合特征進(jìn)行支持向量機(jī)故障診斷，可以同時(shí)綜合識(shí)別軸承的不同故障類型、不同深度的故障，提高故障診斷率。本方法可推廣應(yīng)用于航空發(fā)動(dòng)機(jī)軸承的故障診斷。在實(shí)際工程中常常存在同一特征對(duì)應(yīng)多種不同故障，同一故障又有多個(gè)特征的現(xiàn)象，給軸承的故障診斷帶來困難，使得利用混合特征進(jìn)行診斷尤為重要。如何融合各信號(hào)特征，特別是多種故障和多種故障程度同時(shí)存在時(shí)的正確診斷，還有待于進(jìn)一步深入研究。