李舜酩，侯鈺哲，李香蓮

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

現(xiàn)代化裝備制造業(yè)中，旋轉(zhuǎn)機(jī)械設(shè)備正朝向重載化、自動化、智能化的趨勢不斷發(fā)展。由于愈加復(fù)雜的工況與極端惡劣的工作環(huán)境，旋轉(zhuǎn)機(jī)械零部件故障的發(fā)生具有不可控性。零部件故障的發(fā)生會成為重大安全事故的誘因，嚴(yán)重時甚至?xí)斐扇藛T傷亡[1]。因此，實(shí)現(xiàn)對旋轉(zhuǎn)機(jī)械零部件的健康狀態(tài)評估和故障診斷，對提高其運(yùn)行過程中的可靠性、消除事故發(fā)生的安全隱患具有非常重大的意義。

滾動軸承是幾乎所有類型的旋轉(zhuǎn)機(jī)械的重要組成部分。滾動軸承有助于機(jī)器平穩(wěn)高速地旋轉(zhuǎn)，減小摩擦，并能承載大量負(fù)載，是支撐旋轉(zhuǎn)軸的關(guān)鍵部件[2]。高轉(zhuǎn)速、高負(fù)載以及有限的潤滑使得滾動軸承成為旋轉(zhuǎn)機(jī)械系統(tǒng)中故障率最高的零部件之一。當(dāng)軸承發(fā)生缺陷時，旋轉(zhuǎn)機(jī)械設(shè)備的正常運(yùn)轉(zhuǎn)受到影響，將會產(chǎn)生一系列帶寬沖擊和沖擊衰減響應(yīng)。因此，通過采集滾動軸承的振動信號能夠有效監(jiān)測其工作狀態(tài)并實(shí)現(xiàn)故障缺陷診斷。

由于軸承振動信號中存在各類干擾，并且背景噪聲很容易增加故障信息的提取難度。因此，需要有效的信號分析方法來提取和區(qū)分原始振動信號中包含的故障特征和噪聲，并保證其具有較高的精度。本文從滾動軸承故障診斷中的振動信號分析需求出發(fā)，系統(tǒng)地介紹幾種應(yīng)用于該領(lǐng)域的信號分析方法，以及分析比較這幾種方法的優(yōu)缺點(diǎn)。

1 滾動軸承振動機(jī)理

振動現(xiàn)象伴隨著滾動軸承的整個工作過程，這是各種內(nèi)外部因素的綜合作用。內(nèi)部因素主要包括結(jié)構(gòu)特點(diǎn)、加工裝配、故障缺陷；外部因素則包括受力狀況及其他影響等[3]，振動機(jī)理示意圖如圖1所示。

圖1 滾動軸承振動機(jī)理示意圖

滾動軸承具有良好的工作狀態(tài)時，所產(chǎn)生的振動信號具有一定的隨機(jī)性與平穩(wěn)性。軸承出現(xiàn)故障缺陷時，會使得零件工作面與故障點(diǎn)發(fā)生連續(xù)碰撞，軸承的振動現(xiàn)象也會因此變得更加劇烈。同時，軸承的振動信號也將會表現(xiàn)出周期性的沖擊特征和一定的非平穩(wěn)性[4]。實(shí)際測量的振動信號包含大量無用的信息，混雜著滾動軸承的固有振動、零部件的振動、故障缺陷引起的振動以及環(huán)境背景噪聲。將混合信號中所蘊(yùn)含的故障特征進(jìn)行有效提取，是實(shí)現(xiàn)滾動軸承健康狀態(tài)評估與故障檢測的關(guān)鍵。

2 滾動軸承典型振動故障分析方法

2.1 時域分析方法

時域分析是根據(jù)各類傳感器采集到的振動信號，分析信號的構(gòu)成與特征并將所有信息在時間坐標(biāo)軸上顯示。時域分析包括了時域統(tǒng)計(jì)分析、相關(guān)分析等方法。使用以上方法進(jìn)行分析不會造成信號的畸變與損失，對于滾動軸承的健康狀態(tài)監(jiān)測與故障缺陷診斷均具有一定的應(yīng)用價值。

2.1.1時域統(tǒng)計(jì)分析

時域統(tǒng)計(jì)分析主要利用幅值域內(nèi)的多個統(tǒng)計(jì)特征指標(biāo)作為軸承是否存在故障缺陷的判斷依據(jù)，根據(jù)特征指標(biāo)有無量綱的性質(zhì)，可以將它們分為兩類。具有廣泛應(yīng)用范圍的有量綱指標(biāo)包括峰值、均方根值、峭度等。具有廣泛應(yīng)用范圍的無量綱指標(biāo)包括峰值指標(biāo)、峭度指標(biāo)、斜度指標(biāo)等。

李繼猛等[5]基于峭度指標(biāo)，在保證原有特征完整性的前提下，分離提取了滾動軸承振動信號中的周期沖擊分量。陳遠(yuǎn)帆等[6]結(jié)合高斯密度函數(shù)與網(wǎng)格搜索法，通過選擇均值、方差、峭度等時域特征參數(shù)進(jìn)行特征提取，應(yīng)用支持向量機(jī)模型，獲得了較高的軸承復(fù)雜故障診斷準(zhǔn)確率。

時域統(tǒng)計(jì)分析直接針對信息最完整的原始振動信號，直觀簡單，便于計(jì)算。但是，單獨(dú)應(yīng)用這些特征指標(biāo)，無法獲得任何頻域信息，并且存在無法判定故障類型、精密度低等問題，其應(yīng)用范圍在一定程度上受到了限制。

2.1.2相關(guān)分析

相關(guān)分析既可以對2種不同信號間相似性關(guān)系或線性關(guān)系進(jìn)行描述[7]，也可以對一個信號經(jīng)過一定時變的前后關(guān)系進(jìn)行分析。對于滾動軸承的故障診斷，相關(guān)分析在定位故障源、預(yù)處理消噪等方面得到了廣泛應(yīng)用。

相關(guān)分析中，2階統(tǒng)計(jì)量相關(guān)函數(shù)最為常用。根據(jù)功能對象的不同，相關(guān)函數(shù)可以區(qū)分為自相關(guān)函數(shù)與互相關(guān)函數(shù)。自相關(guān)函數(shù)的濾噪功能可以在保留信號原始周期性的前提下，對隨機(jī)噪聲干擾進(jìn)行有效消除[8]。互相關(guān)函數(shù)也具有一定的降噪特性，而且使用過程中不會丟失任何原信號的周期與相位信息。同時，互相關(guān)函數(shù)具有的振源識別功能也可以用于故障振源的定位[9]。

相關(guān)函數(shù)的降噪特性在抑制噪聲的同時，也會消除一部分有用信息。此外，相關(guān)分析在干擾信號是同頻成分的情況下，其性能較為不理想，精度降低嚴(yán)重，甚至可能出現(xiàn)錯誤的結(jié)果。

2.2 頻域分析方法

滾動軸承的頻域分析方法具有更高的精密度，能夠獲取更詳細(xì)的故障信息。信號經(jīng)過傅里葉變換后，得到的頻譜圖中的頻率成分組成以及各個頻段內(nèi)幅值的大小包含了更加精確的故障信息。下文將基于滾動軸承故障診斷中的頻域分析，對幾種常用方法的原理與特點(diǎn)進(jìn)行介紹。

2.2.1功率譜分析

計(jì)算信號傅里葉變換后得到的頻譜幅值的二次方即可得到其功率譜，其函數(shù)表達(dá)式為[10]：

(1)

式中：Y(ω)表示信號的快速傅里葉變換(FFT)；Y*(ω)是Y(ω)的共軛復(fù)數(shù)；ω代表信號的頻率。

功率譜分析也可以依據(jù)功能對象的不同分為兩類：自功率譜密度分析和互功率譜密度分析。這2種方法的本質(zhì)是分析頻域中信號的特性，將有用的信息從含噪信號中提取出來。劉鯤鵬等[11]以內(nèi)燃機(jī)滾動軸承為研究對象，通過角域重采樣將功率譜分析方法應(yīng)用到了變轉(zhuǎn)速工況，對變轉(zhuǎn)速下軸承故障類型的判別具有一定的應(yīng)用價值。

功率譜分析方法也擁有一些局限性，例如它對邊界頻帶的總體水平缺乏定量估計(jì)能力、峰值對轉(zhuǎn)速的波動非常敏感等等。

2.2.2倒頻譜分析

針對功率譜分析的缺點(diǎn)，Bogert等[12]提出了倒頻譜分析的方法。倒頻譜又稱對數(shù)功率譜或二次譜，即對信號的功率譜的對數(shù)進(jìn)行傅里葉逆變換，數(shù)學(xué)描述為：

(2)

式中:F與F-1分別代表傅里葉變換與傅里葉逆變換。

倒頻譜分析便于提取故障信號頻譜圖上不易觀察到的周期性信號，并能夠有效避免振動信號和傳遞路徑的耦合影響。 代士超等[13]針對齒輪箱中滾動軸承振動信號存在振源干擾，造成軸承早期故障特征難以提取的問題，將編輯倒頻譜與時域同步平均相結(jié)合，這樣可以使軸承的故障特征更加明顯清晰，有效地提高了診斷的準(zhǔn)確性。

倒頻譜分析方法并不適用于某些工況。當(dāng)軸承損傷點(diǎn)較多時，使用倒頻譜分析對其進(jìn)行健康狀態(tài)監(jiān)測，會對診斷精度產(chǎn)生不良影響甚至可能出現(xiàn)錯誤的結(jié)果。

2.2.3包絡(luò)譜分析

包絡(luò)譜分析又稱共振解調(diào)技術(shù)，能夠?qū)崿F(xiàn)共振頻率中故障頻率的解調(diào)。并且包絡(luò)譜分析方法能夠?qū)L動軸承振動信號的邊頻帶進(jìn)行有效識別，找出調(diào)制信號的特性。因此，在滾動軸承故障領(lǐng)域，包絡(luò)譜分析得到了廣泛應(yīng)用，其應(yīng)用原理如圖2所示。

圖2 包絡(luò)譜分析應(yīng)用原理圖

ANTONI等[14]提出了一種改進(jìn)的平方包絡(luò)譜分析方法，增強(qiáng)了變轉(zhuǎn)速工況下電機(jī)軸承的故障特征。LEI等[15]將Hilbert包絡(luò)分析與支持向量機(jī)結(jié)合，將包絡(luò)分析得到的特征頻率的幅值作為故障特征向量輸入到多分類支持向量機(jī)中，有效、精確地診斷了滾動軸承的多類故障。

在進(jìn)行包絡(luò)解調(diào)之前，通常需要使用帶通濾波器來對信號進(jìn)行噪聲剔除。振動信號包絡(luò)分析的效果與帶通濾波器的中心頻率、帶寬等指標(biāo)的選擇具備關(guān)聯(lián)性，如果參數(shù)選擇不當(dāng)，效果則不太理想。

2.3 時頻域分析方法

對于滾動軸承的振動信號，除了需要獲取信號的頻域特征，還需分析信號的時間歷程變化以提取瞬態(tài)信息。強(qiáng)大的時頻域分析方法能夠?qū)π盘柕念l率與時間的相互關(guān)系進(jìn)行反映，并能夠描述信號的局部細(xì)節(jié)特征，對非平穩(wěn)信號的處理分析大有裨益。下文將介紹用于滾動軸承故障診斷的幾種經(jīng)典時頻域分析方法的基本理論、應(yīng)用現(xiàn)狀和局限性。

2.3.1短時傅里葉變換(STFT)

短時傅里葉變換又稱窗口傅里葉變換，實(shí)現(xiàn)方法為用短時間窗口截取某段信號進(jìn)行傅里葉變換[16]，數(shù)學(xué)表達(dá)式為[17]：

(3)

式中：w(t)表示截?cái)啻翱?，將截?cái)嗪竺慷涡盘栠M(jìn)行逐步分析，信號隨時間的變化特性就可以通過對比各個時間段的局部頻譜圖來獲取。

唐先廣等[18]提出一種基于短時傅里葉變換和獨(dú)立分量分析的包絡(luò)分析新方法，提高了滾動軸承在強(qiáng)噪聲背景下進(jìn)行故障診斷的抗干擾性能，克服了傳統(tǒng)包絡(luò)分析的局限性。Xin等[19]結(jié)合短時傅里葉變換與深度學(xué)習(xí)模型，將原始信號進(jìn)行STFT后的頻譜樣本作為深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入，并應(yīng)用稀疏自動編碼算法進(jìn)行預(yù)處理，以滾動軸承和齒輪箱為例，驗(yàn)證了該方法在故障診斷和模式識別中的可靠性和有效性。

短時傅里葉變換的應(yīng)用局限性在于窗函數(shù)寬度的大小無法針對頻率進(jìn)行自適應(yīng)變化。因此，短時傅里葉變換僅對于平穩(wěn)信號或變化程度較為平緩的非平穩(wěn)信號具有良好的效果。

2.3.2Wigner-Ville時頻分布(WVD)

Wigner-Ville時頻分布分別由Wigner與Ville提出并拓寬應(yīng)用[20-21]。作為一種雙線性時頻分析方法，Wigner-Ville分布具有較高的時頻分辨率和時頻聚集性，能夠提取信號的整體互信息特征，對非平穩(wěn)振動信號的分析存在一定優(yōu)勢。MENG等[22]詳細(xì)論述了WVD針對非平穩(wěn)信號的分析與診斷方法。尹愛軍等[23]將WVD方法與復(fù)小波變換相結(jié)合，構(gòu)造了一種滾動軸承健康狀態(tài)評價指標(biāo)，對振動信號時頻分布的差異性可以做出定量評估，能夠?qū)崿F(xiàn)軸承早期損傷故障的檢測。

當(dāng)以多分量信號為研究對象時，Wigner-Ville 時頻分布的應(yīng)用則受到了限制。WVD在分析多分量信號時會出現(xiàn)交叉干擾項(xiàng)，該缺陷使得檢測性能受到了嚴(yán)重影響。

2.3.3小波變換(WT)及其衍生方法

小波變換的實(shí)質(zhì)是函數(shù)分解，即通過小波基函數(shù)對信號進(jìn)行濾波和加權(quán)。小波基函數(shù)是實(shí)現(xiàn)小波變換的基礎(chǔ)，其選擇是影響小波分析效果的關(guān)鍵。

1) 連續(xù)小波變換(CWT)

信號y(t)的連續(xù)小波變換可以通過該信號與一系列復(fù)共軛小波的卷積運(yùn)算來實(shí)現(xiàn)，其數(shù)學(xué)表達(dá)式為[24]：

(4)

式中：ψ*表示小波基函數(shù)ψ的復(fù)共軛；h表示尺度參數(shù)或膨脹參數(shù)；j表示平移參數(shù)。

Rubini等[25]指出，由于機(jī)器共振和噪聲，頻譜分析在某些情況下無法檢測到軸承缺陷脈沖，所以提出一種不受共振噪聲影響的平均小波變換方法，有效地提取軸承的缺陷信息。Qiu等[26]利用最小信息熵準(zhǔn)則優(yōu)化了Morlet小波的形狀，采用優(yōu)化后的小波基函數(shù)進(jìn)行連續(xù)小波變換，隨后利用奇異值分解確定最佳濾波頻帶，實(shí)現(xiàn)了從滾動軸承信號的微弱特征中檢測出故障特征。

連續(xù)小波變換的局限性在于計(jì)算小波系數(shù)時，小波在每個時間尺度域上都是平滑移動的，這使得連續(xù)小波變換具有較高的計(jì)算成本。

2) 離散小波變換(DWT)

離散化連續(xù)小波變換中尺度變量和平移變量即可得到離散小波變換。數(shù)學(xué)上，離散小波變換可以描述為[27]：

(5)

式中：2r是尺度參數(shù)；c2r是平移參數(shù)。

Li等[28]提出了一種小波分析提取多尺度斜率特征的方法，該方法首先對所采集的振動信號進(jìn)行離散小波變換；隨后計(jì)算高頻部分的方差；最后利用方差斜率評價多尺度斜率特征，辨別了齒輪和軸承的不同缺陷狀態(tài)。Purushotham等[29]利用離散小波變換和隱馬爾可夫模型進(jìn)行滾動軸承的缺陷檢測，利用離散小波變換從軸承振動信號中提取特征，將這些特征作為隱馬爾可夫模型訓(xùn)練的輸入，實(shí)驗(yàn)證明該方法的故障識別率達(dá)到了99%。

離散小波變換在每個分解級別上均忽略了信號的高頻部分，只集中一個低頻部分對信號進(jìn)行分解。并且離散小波變換在擁有快速計(jì)算速度的同時，也擁有平移敏感性的缺陷。

3) 小波包變換(WPT)

1992年，Coifman等[30-31]提出了小波包的概念。小波包變換將小波分解的頻帶范圍擴(kuò)展到了高頻部分，對信號高頻區(qū)域的細(xì)節(jié)信息具有分解能力，因而時頻分辨率也得到了有效提高。

滾動軸承損傷故障的發(fā)生將會使頻帶內(nèi)振動能量分布發(fā)生變化，因此故障信息包含在所有的頻率范圍內(nèi)?；谛〔ò儞Q對軸承故障信息的有效提取，軸承故障原因的判別可以直接通過將故障特征頻率與理論故障頻率進(jìn)行對比來實(shí)現(xiàn)[32]。Wang等[33]將流形學(xué)習(xí)算法應(yīng)用于小波包變換帶內(nèi)噪聲的去除，利用最小排列熵選擇流形學(xué)習(xí)算法的鄰域大小，有效提取了軸承微小缺陷的弱脈沖信號。

雖然小波包變換克服了離散小波變換的局限性，但它仍然具有平移敏感性。并且在分解的過程中可能存在一定的頻率混疊問題。此外，小波包變換也對信號的奇異點(diǎn)敏感。

4) 第二代小波變換(SGWT)

第二代小波變換于1995年由貝爾實(shí)驗(yàn)室的Sweldens[34]首次提出，它脫離了經(jīng)典小波對傅里葉變換的依賴性，小波性能得到了進(jìn)一步優(yōu)化，并且可以完全重構(gòu)，更具快速性和有效性。

高立新等[35]在滾動軸承振動信號預(yù)處理中應(yīng)用了二代小波的降噪方法，在保留故障沖擊特征的前提下，獲得了比傳統(tǒng)小波降噪更理想的效果。FAN等[36]將自適應(yīng)冗余提升小波與獨(dú)立分量分析方法相結(jié)合。首先采用冗余提升小波對軸承振動信號的降噪處理，隨后基于獨(dú)立分量分析方法，所得到的故障特征信息清晰有效。

二代小波在信號壓縮方面主要利用其能量集中特性來消除冗余信息，這種壓縮方法對于具有某些特殊性質(zhì)的信號可能不適用；二代小波的自適應(yīng)特性可能會造成一些局部故障信息不能被有效表征，這些故障信息在閾值處理的過程易被忽略。

2.3.4經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解及其衍生方法

1) 經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解 (EMD)

1998年，Huang等[37]提出了Hilbert-Huang 變換，這是非平穩(wěn)信號處理領(lǐng)域的一個里程碑式的方法。經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解是Hilbert-Huang 變換中最為重要的一環(huán)。在滾動軸承故障診斷領(lǐng)域，信號經(jīng)EMD得到的每個本征模函數(shù)(intrinsic mode function，IMF)分量都反映了多個不同的尺度與頻帶內(nèi)的特征信息。

文獻(xiàn)[38]構(gòu)造了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)模型，通過EMD剔除無用信息頻段，該預(yù)處理步驟提高了CNN訓(xùn)練的效率，加快了其學(xué)習(xí)復(fù)雜信號特征的能力，實(shí)現(xiàn)了滾動軸承的健康狀態(tài)與故障尺寸的有效識別。文獻(xiàn)[39]以軸承滾動體局部故障診斷為例，采集振動信號后，引入了一種級聯(lián)自適應(yīng)分段線性隨機(jī)共振系統(tǒng)作為EMD的前置處理方法，增強(qiáng)缺陷特征的同時也提高了EMD的分解速度。

但是，經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｊ椒纸庖泊嬖谠S多問題。當(dāng)處于強(qiáng)噪聲背景下時，EMD對噪聲的敏感性使得分解結(jié)果容易發(fā)生模式混疊現(xiàn)象，嚴(yán)重時還會導(dǎo)致結(jié)果失真。并且，EMD也缺乏一定的數(shù)學(xué)理論支撐[40]。

2) 集合經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解 (EEMD)

針對EMD模式混疊這一缺陷，Wu等[41]提出了集合經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解的概念。該方法的本質(zhì)是將具有零均值的統(tǒng)計(jì)特性的高斯白噪聲與原始信號疊加，因此經(jīng)過多次分解平均的方式能夠有效抵消信號的外來噪聲，有效抑制了模式混疊的現(xiàn)象。

為了說明 EEMD 針對模式混疊現(xiàn)象的抑制效果，以美國凱斯西儲大學(xué)(case western reserve university)的軸承故障數(shù)據(jù)為研究對象，選用損傷直徑為0.177 8 mm 的內(nèi)圈故障數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，信號采集時軸承轉(zhuǎn)速為1 750 r/min，采樣頻率為12 kHz，原始信號的時域波形如圖3所示。

圖3 原始信號

采用EMD與EEMD的方法對軸承信號進(jìn)行分解，此處列舉了2種方法所分解得到的其中3個IMF分量。EMD與EEMD得到的第5至7個IMF分量的時域波形分別如圖4、5所示。比較2種方法的分解結(jié)果，可以看出EMD得到的第6個、第7個IMF分量的極值點(diǎn)在一定范圍內(nèi)發(fā)生多次跳躍，而EEMD分量的極值點(diǎn)變化幅度不大。在這3個分量中，EEMD分量具有更小的幅值變化范圍，同樣表明模式混疊問題得到改善，故EEMD方法具有更好的分解效果。

圖4 EMD分解結(jié)果

圖5 EEMD分解結(jié)果

應(yīng)用層面，張?jiān)萚42]將EEMD與最小均方算法相結(jié)合，提出了一種具有自適應(yīng)特性的去噪方法，對低信噪比振動信號的特征提取具有良好的效果；同時，針對含有其他振源影響的故障信號，該方法也取得了一定效果。沈長青等[43]基于EEMD，結(jié)合改進(jìn)的形態(tài)學(xué)濾波方法，并將其應(yīng)用到滾動軸承內(nèi)外圈故障狀態(tài)下的特征提取，結(jié)果表明，該方法具有良好的去噪能力，能夠有效提取周期性瞬態(tài)特征。

EEMD方法的缺陷在于各個加噪信號分解后產(chǎn)生IMF數(shù)量的差異性給集合平均時IMF分量的對齊帶來了難度。此外，白噪聲的相關(guān)參數(shù)設(shè)置不得當(dāng)時，將不會取得良好的分解效果。最后，EEMD也有著十分高昂的計(jì)算成本。

3 滾動軸承故障特征智能分析方法

K近鄰算法(KNN)是軸承故障分類問題中最為常用的算法之一[44]，原理較為簡單：首先，根據(jù)已知類別的訓(xùn)練樣本與待分類樣本之間的最小距離差，搜索待分類樣本的K個最近的“鄰居”；然后根據(jù)這最近的K個“鄰居”做出樣本類別的判斷，以此便能實(shí)現(xiàn)軸承損傷故障類型的判斷[45]。

支持向量機(jī)(SVM)是一種相對較新的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，針對滾動軸承故障診斷也具有強(qiáng)大的應(yīng)用潛力。SVM基于統(tǒng)計(jì)學(xué)中的結(jié)構(gòu)風(fēng)險最小化原則，建立數(shù)據(jù)集之間的最優(yōu)分離超平面，并使不同類型樣本間的分類間隔盡可能寬，即最大化超平面兩側(cè)的空白區(qū)域面積，以保證高分類精度[46]。

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ANN) 能充分逼近復(fù)雜的非線性關(guān)系，是建立滾動軸承故障診斷模型的有效途徑[47]。診斷模型的原理就是將用故障特征作為學(xué)習(xí)樣本的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與良好工作狀態(tài)數(shù)據(jù)訓(xùn)練的網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行對比，從而達(dá)到故障診斷的目的[48]。

深度學(xué)習(xí)是一種基于對數(shù)據(jù)進(jìn)行表征學(xué)習(xí)的方法[49]，通過逐層堆疊非線性信息處理模塊來提取數(shù)據(jù)背后的特征信息。深度學(xué)習(xí)提供了一種在多個抽象層次自動學(xué)習(xí)特性的有效方法，允許直接從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)復(fù)雜的輸入輸出函數(shù)[50]，為旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷的發(fā)展提供了一個全新的思路與發(fā)展方向。

4 結(jié)論與展望

4.1 結(jié)論

在滾動軸承的故障診斷領(lǐng)域，信號處理方法已經(jīng)得到了充分的發(fā)展。近年來，人工智能技術(shù)作為一個新興的故障識別的有效方案，現(xiàn)代智能診斷方法也擁有了良好的發(fā)展趨勢。實(shí)際工程應(yīng)用中，每一種分析方法都存在優(yōu)點(diǎn)，但也有局限性?；谡駝有盘柕妮S承故障分析方法與智能分析方法的優(yōu)缺點(diǎn)分別如表1、2所示。

由表1、2可知，在實(shí)際研究過程中，可以充分考慮各種分析方法的優(yōu)越性和局限性，將多個方法互相結(jié)合，揚(yáng)長避短，從而達(dá)到綜合運(yùn)用。隨著滾動軸承運(yùn)行工況多變性的增加，通過旋轉(zhuǎn)機(jī)械設(shè)備診斷系統(tǒng)所收集的動態(tài)信號中故障信息將會具有復(fù)雜化的趨勢，從而增加特征提取難度。因此，信號分析方法與智能檢測技術(shù)的發(fā)展對于滾動軸承的故障診斷舉足輕重。

表1 振動故障分析方法優(yōu)缺點(diǎn)

表2 故障特征智能分析方法優(yōu)缺點(diǎn)

4.2 展望

隨著工業(yè)4.0時代的到來，滾動軸承故障診斷領(lǐng)域?qū)l(fā)展更多優(yōu)良的工具和方法。因此，振動信號分析方法也將邁進(jìn)一個全新領(lǐng)域。對信號的特征進(jìn)行自動識別、分析、歸納與整理等功能將會得到逐步完善，工程技術(shù)人員的工作強(qiáng)度也將得到進(jìn)一步降低。此外，故障診斷標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)庫也在逐步地建立。采取共享典型工程案例、標(biāo)準(zhǔn)的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)、算法模型、實(shí)驗(yàn)?zāi)Ｐ偷却胧?，可以有效避免對問題的重復(fù)研究，進(jìn)一步提高科研效率。最后，采用數(shù)學(xué)、力學(xué)和材料科學(xué)等眾多學(xué)科領(lǐng)域的新發(fā)現(xiàn)，也能使得當(dāng)前旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷研究得到更深入地拓展。