夏理健,劉小平,王 新,田 笑,張立杰

(1.燕山大學(xué) 河北省重型機(jī)械流體動(dòng)力傳輸與控制重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,河北 秦皇島 066004;2.北京航空航天大學(xué) 自動(dòng)化科學(xué)與電氣工程學(xué)院,北京 100191;3.燕山大學(xué) 先進(jìn)鍛壓成形技術(shù)與科學(xué)教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,河北 秦皇島 066004)

0 引 言

由于滾動(dòng)軸承經(jīng)常在重載、沖擊和變載荷等復(fù)雜工況條件下工作,其故障的發(fā)生率極高。滾動(dòng)軸承發(fā)生故障時(shí),會(huì)嚴(yán)重影響機(jī)械設(shè)備的正常運(yùn)行,甚至?xí)l(fā)安全事故[1]。因此,對(duì)滾動(dòng)軸承進(jìn)行狀態(tài)檢測(cè)和故障診斷,對(duì)機(jī)械設(shè)備的安全運(yùn)行具有重要意義。

當(dāng)滾動(dòng)軸承發(fā)生局部故障時(shí),其振動(dòng)信號(hào)通常呈現(xiàn)出非線(xiàn)性和非平穩(wěn)性的特征。早期的脈沖信號(hào)非常微弱,易受到強(qiáng)環(huán)境噪聲影響,導(dǎo)致故障特征難以提取。因此,有必要通過(guò)信號(hào)分解的方式來(lái)提取其故障特征。

采用經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(empirical mode decomposition,EMD)及其改進(jìn)算法獲取振動(dòng)信號(hào)特征的方法是當(dāng)前的熱點(diǎn)研究方向之一。劉永強(qiáng)等人[2]利用集合經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(ensemble empirical mode decomposition,EEMD)和自相關(guān)函數(shù)峰態(tài)系數(shù),對(duì)軸承進(jìn)行了故障診斷,但每次EEMD分解需要加入不同幅值的白噪聲,使各個(gè)固有模態(tài)分量(IMF)中有殘留噪聲,影響了序列中的有效信息提取,導(dǎo)致其分解精度不高。TORRES M E等人[3]提出了一種完備總體經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(CEEMD)方法,采用該方法可以減小由白噪聲導(dǎo)致的重構(gòu)信號(hào)誤差,更好地抑制模態(tài)混疊現(xiàn)象,提高分解精度。

熵是分析信號(hào)動(dòng)態(tài)變化的有力工具,可以反映信號(hào)的混亂程度。信息熵能夠有效地檢測(cè)故障振動(dòng)信號(hào)的動(dòng)力學(xué)突變,因此,利用熵能夠反映信號(hào)復(fù)雜程度的特性,可以達(dá)到提取特征信息的目的。其中,排列熵(permutation entropy,PE)應(yīng)用較為廣泛。

陳祥龍等人[4]提出了一種采用改進(jìn)排列熵,來(lái)表示滾動(dòng)軸承振動(dòng)信號(hào)特征的方法。石志煒等人[5]先用CEEMD分解滾動(dòng)軸承的振動(dòng)信號(hào),然后求解IMF分量的排列熵,從而得到了其特征向量。雖然PE計(jì)算簡(jiǎn)單,但其沒(méi)有考慮幅值之間的大小關(guān)系。2016年，ROSTAGHI M等人[6]610-611提出了一種新的信號(hào)不規(guī)則程度指標(biāo)—散布熵(DE)。DE算法的速度很快,且考慮了幅值間的關(guān)系,具有更好的抗噪能力。李從志等人[7]采用了一種將EMD與DE相結(jié)合的方法,實(shí)現(xiàn)了對(duì)滾動(dòng)軸承的故障診斷。

由于單一方面的特征只包含部分信息,利用多個(gè)物理特征進(jìn)行混合特征提取可以全面體現(xiàn)故障特征信息,有利于提取更廣泛的故障特征信息。

Hjorth參數(shù)最早由HJORTH B[8]提出,目前已被廣泛應(yīng)用于腦電信號(hào)的特征提取和分析處理。Hjorth參數(shù)是一種可以同時(shí)描述振動(dòng)信號(hào)在時(shí)域、頻域中瞬時(shí)特征的統(tǒng)計(jì)函數(shù)。CAESARENDRA W等人[9]在對(duì)低速回轉(zhuǎn)軸承狀態(tài)進(jìn)行監(jiān)測(cè)的研究中,應(yīng)用3個(gè)Hjorth參數(shù),但在軸承狀態(tài)監(jiān)測(cè)中的應(yīng)用效果并不理想。GROVER C等人[10]將EMD與Hjorth參數(shù)結(jié)合起來(lái),以計(jì)算相關(guān)性最高的IMF的Hjorth參數(shù)作為特征向量,來(lái)對(duì)滾動(dòng)軸承進(jìn)行故障診斷,取得了不錯(cuò)的效果。

但是,只選用相關(guān)性最高的IMF來(lái)進(jìn)行計(jì)算,必然會(huì)丟掉部分故障信號(hào)的信息。因此,該方法還有待于進(jìn)一步改進(jìn)。

基于上述問(wèn)題,筆者提出一種基于CEEMD的散布熵與Hjorth參數(shù)的混合特征故障診斷方法。首先,對(duì)滾動(dòng)軸承信號(hào)進(jìn)行CEEMD分解,得到若干個(gè)IMF分量,并計(jì)算各個(gè)分量與原始信號(hào)的相關(guān)性,選取相關(guān)性較高的前幾個(gè)IMF分量;然后,求所選IMF的散布熵和Hjorth參數(shù),形成散布熵特征向量和Hjorth參數(shù)矩陣,對(duì)Hjorth參數(shù)矩陣進(jìn)行奇異值分解(SVD),利用奇異值向量與散布熵特征向量形成混合特征向量來(lái)代表滾動(dòng)軸承振動(dòng)信號(hào);最后,利用基于粒子群優(yōu)化算法(PSO)優(yōu)化的最小二乘支持向量機(jī)(LSSVM),對(duì)滾動(dòng)軸承不同故障特征向量進(jìn)行訓(xùn)練和識(shí)別,利用滾動(dòng)軸承不同故障試驗(yàn)數(shù)據(jù)對(duì)所提方法進(jìn)行驗(yàn)證。

1 基本理論和方法

1.1 CEEMD算法理論

由于EMD算法是從原信號(hào)中提取若干個(gè)固有模態(tài)分量IMF,每一階IMF都反映原始信號(hào)的動(dòng)態(tài)特性。但一些有異常干擾的非線(xiàn)性信號(hào)會(huì)產(chǎn)生模態(tài)混疊,導(dǎo)致多個(gè)模擬主導(dǎo)頻率分量同時(shí)出現(xiàn)在一個(gè)模態(tài)分量中。

EEMD將白噪聲加入到原始信號(hào)當(dāng)中,利用白噪聲頻譜的均勻分布,使不同時(shí)間尺度的信號(hào)自動(dòng)分布到合適的參考尺度上,可有效抑制模態(tài)混疊;但添加的白噪聲會(huì)使IMF分量在重構(gòu)時(shí)產(chǎn)生誤差。

為了解決白噪聲的干擾,且在重構(gòu)信號(hào)時(shí)產(chǎn)生誤差的問(wèn)題,通常采用CEEMD算法,通過(guò)給原始信號(hào)添加符號(hào)相反的白噪聲,分別對(duì)兩組信號(hào)進(jìn)行EMD分解,使重構(gòu)誤差明顯減小,添加的白噪聲得到中和。

CEEMD分解的具體過(guò)程如下:

(1)初始化添加輔助白噪聲的次數(shù)n和白噪聲幅值k,令i=1;

(2)將第i次添加白噪聲的信號(hào)進(jìn)行EMD分解。在原信號(hào)中以正負(fù)成對(duì)的形式加入輔助白噪聲,從而得到信號(hào):

(1)

式中:x(t)—原始信號(hào);ni(t)—第i次添加的輔助噪聲;Pi(t)—加入正噪聲后的信號(hào);Ni(t)—加入負(fù)噪聲后的信號(hào);n—信號(hào)個(gè)數(shù)。

對(duì)加入白噪聲后的信號(hào)Pi(t)和Ni(t)進(jìn)行EMD分解,使每個(gè)信號(hào)得到q個(gè)IMF分量,即:

(2)

其中：j=1,2,…,q。

(3)如果i

(3)

式中:cj(t)—信號(hào)經(jīng)CEEMD分解后得到的第j個(gè)IMF分量;r(t)—最終殘余分量。

該方法保證了信號(hào)分解的完備性,可以較好地解決模態(tài)混疊效應(yīng)問(wèn)題。需要注意的是,添加高斯白噪聲的次數(shù)n一般取100～300[11],此時(shí)噪聲殘留所引起的誤差非常小。

白噪聲幅值k的值通常取為原始信號(hào)標(biāo)準(zhǔn)差的0.2～0.5倍,取值也可隨噪聲的強(qiáng)度而適當(dāng)調(diào)整增大[12]。此處所使用的n取100,k取0.2σx(σx為原始信號(hào)的標(biāo)準(zhǔn)差)。

1.2 散布熵算法

散布熵算法是一種用來(lái)度量時(shí)間序列復(fù)雜性和不規(guī)則程度的新算法。散步熵對(duì)同步頻率、振幅值和時(shí)間序列帶寬的變化很敏感,而且受突變信號(hào)影響較小,具有更好的抗噪能力,因此,它比排列熵的計(jì)算效率更高。

對(duì)于時(shí)間序列x={xj,j=1,2,…,N},散布熵的計(jì)算步驟如下:

(1)利用正態(tài)累計(jì)分布函數(shù),將x映射為y={yj,j=1,2,…,N},yj∈(0,1),其正態(tài)分布函數(shù)為:

(4)

式中:μ—時(shí)間序列x的期望;σ—時(shí)間序列x的標(biāo)準(zhǔn)差。

(2)通過(guò)線(xiàn)性變換把y映射到[1,2,…,c]范圍,即:

(5)

(6)

式中:m—嵌入維數(shù);d—時(shí)延。

(5)計(jì)算每種散布模式πv0v1…vm-1的概率p(πv0v1…vm-1):

(7)

(6)根據(jù)香農(nóng)熵的定義,對(duì)于嵌入維數(shù)為m、時(shí)間延遲為d以及類(lèi)別數(shù)為c的原始時(shí)間序列x,其歸一化的散布熵可表示為:

(8)

散布熵與信號(hào)的不規(guī)則程度相關(guān),DE值越大,信號(hào)不規(guī)則程度越高,反之越低。

在參數(shù)選擇方面,文獻(xiàn)[6]611建議m通常取2或3,c取[4,8]間的整數(shù),時(shí)間序列長(zhǎng)度大于2 000。時(shí)延d的值大于1可能會(huì)造成信息的丟失,故筆者取m=3,c=6,d=1,每段時(shí)間序列長(zhǎng)度為2 048。

1.3 Hjorth參數(shù)

Hjorth參數(shù)是為計(jì)算時(shí)變信號(hào)的平均功率、均方根頻率以及均方根頻率展開(kāi)等信號(hào)特征時(shí),提供的一種方法。使用Hjorth參數(shù)進(jìn)行計(jì)算時(shí),由于涉及方差,使得其計(jì)算成本非常低。

3個(gè)Hjorth參數(shù)分別稱(chēng)為:活動(dòng)性(Activity)、移動(dòng)性(Mobility)和復(fù)雜性(Complexity)。

活動(dòng)性定義為信號(hào)的方差,表示信號(hào)的幅度特性,其公式如下:

Activity=σ2

(9)

式中:σ—信號(hào)的標(biāo)準(zhǔn)差。

移動(dòng)性定義為信號(hào)的一階差分信號(hào)的方差和信號(hào)自身方差之比的均方根。具體公式如下:

(10)

式中:σ′—原始信號(hào)的一階差分信號(hào)的標(biāo)準(zhǔn)差。

復(fù)雜性定義為振動(dòng)信號(hào)一階導(dǎo)數(shù)的遷移率與振動(dòng)信號(hào)的遷移率之比。它給出了信號(hào)帶寬的估計(jì)值,表明振動(dòng)信號(hào)與純正弦波的相似程度。其公式如下:

(11)

式中:σ″—原始信號(hào)二階差分的標(biāo)準(zhǔn)差。

2 基于CEEMD的混合特征提取

基于CEEMD散布熵和Hjorth參數(shù)的混合特征提取步驟為:

(1)對(duì)采集到的信號(hào)用CEEMD進(jìn)行分解,得到若干個(gè)IMF分量。

(2)為了盡可能提取有用的特征信息,并去除虛假信息,需要對(duì)虛假的IMF分量進(jìn)行剔除;通過(guò)計(jì)算所有IMF分量與原信號(hào)的相關(guān)性系數(shù)Cr,篩選出相關(guān)系數(shù)較大的前m個(gè)IMF分量,來(lái)代表原信號(hào)中的有效信息。

相關(guān)系數(shù)Cr的計(jì)算公式如下:

(12)

(3)計(jì)算篩選出的m個(gè)IMF分量的散布熵,并構(gòu)成散布熵特征向量E:

(13)

(4)計(jì)算篩選出的m個(gè)IMF分量的Hjorth參數(shù),并構(gòu)成Hjorth參數(shù)矩陣H:

(14)

式中:Ai,Mi,Ci(i=1,2,…,m)—第i個(gè)IMF分量的活動(dòng)性、移動(dòng)性和復(fù)雜性。

(5)為了把H矩陣中的信息和散布熵特征向量E中的信息拼接成混合特征向量,必須把H矩陣中的信息轉(zhuǎn)化成向量的形式。奇異值往往對(duì)應(yīng)著矩陣中隱含的重要信息,且重要性和奇異值大小正相關(guān)。奇異值由于具有穩(wěn)定性及比例不變性等良好性質(zhì),常被用來(lái)作為矩陣固有特征[13]。

故此處對(duì)H矩陣進(jìn)行奇異值分解,提取分解后的奇異值向量Sv。SVD的具體公式如下:

(15)

式中:S=diag(θ1,θ2,…,θq)—奇異值組成的對(duì)角陣,θ1≥θ2≥…≥θq,θi(i=1,2,…,q)—H矩陣的奇異值;U,V—左右正交矩陣;ui—矩陣U的第i列;vi—矩陣V的第i列。

其中：q=min(m,3)。

把S對(duì)角陣轉(zhuǎn)化成能夠代表H矩陣的奇異值特征向量Sv:

(16)

(6)把散布熵特征向量E和奇異值特征向量Sv拼接起來(lái),構(gòu)成能夠代表原信號(hào)信息特征的混合特征向量F:

F=[ESv]=[e1e2…emθ1θ2…θq]

(17)

該方法從多個(gè)方面提取信號(hào)的特征,得到的信息更加全面,能夠更好地突出不同信號(hào)之間的不同特征信息。

3 基于PSO-LSSVM的軸承故障診斷

3.1 最小二乘支持向量機(jī)模型

LSSVM是在原有支持向量機(jī)基礎(chǔ)上的一種改進(jìn)算法,在解決小樣本故障數(shù)據(jù)、非線(xiàn)性問(wèn)題時(shí)具有很大優(yōu)勢(shì)。LSSVM的具體算法如下:

設(shè)給定的訓(xùn)練樣本{(x1,y1),(x2,y2),…,(xn,yn)},其中,xi為輸入樣本,yi為輸出標(biāo)簽。

線(xiàn)性決策函數(shù)構(gòu)造如下:

f(xi)=ωTφ(xi)+β

(18)

式中:ω—權(quán)重向量;β—偏差量;φ(·)—核函數(shù)。

按照結(jié)構(gòu)最小化原理,可把LSSVM的優(yōu)化問(wèn)題轉(zhuǎn)化為以下表達(dá)式:

(19)

式中:ei—樣本的擬合誤差;γ—正則化參數(shù)。

為了解決上述問(wèn)題,筆者構(gòu)建拉格朗日函數(shù):

(20)

式中:λi—拉格朗日算子。

其最優(yōu)化條件為:

(21)

消去參數(shù)ei和ω,經(jīng)整理可得線(xiàn)性方程組:

(22)

式中:矩陣Ω=yiyjφT(xi)φ(xj)=yiyjK(xi,xj);K(·)—高斯核函數(shù);yT—標(biāo)簽矩陣;I—單位矩陣。

最后,LSSVM的決策函數(shù)為:

(23)

LSSVM將最優(yōu)化問(wèn)題轉(zhuǎn)換成線(xiàn)性方程組問(wèn)題,提高了其運(yùn)算速度。

3.2 整體流程

基于CEEMD的散布熵和Hjorth參數(shù)的混合特征故障診斷方法主要包括3個(gè)階段:故障特征提取、故障分類(lèi)模型構(gòu)建和故障診斷。

具體3個(gè)階段如下:

(1)利用CEEMD分解原信號(hào),篩選出相關(guān)性高的IMF,計(jì)算其散布熵特征和Hjorth參數(shù)特征,形成混合特征向量,構(gòu)建初始特征集;

(2)將初始特征集劃分為訓(xùn)練集和測(cè)試集兩部分,利用訓(xùn)練集樣本訓(xùn)練最小二乘支持向量機(jī)分類(lèi)器,構(gòu)建PSO-LSSVM模型;

(3)利用PSO-LSSVM模型對(duì)測(cè)試集樣本進(jìn)行故障診斷,識(shí)別故障類(lèi)型。

滾動(dòng)軸承故障診斷方法的流程圖如圖1所示。

圖1 滾動(dòng)軸承故障診斷方法流程

4 實(shí)驗(yàn)與結(jié)果分析

此處實(shí)驗(yàn)采用的是美國(guó)凱斯西儲(chǔ)大學(xué)電氣工程實(shí)驗(yàn)室的滾動(dòng)軸承數(shù)據(jù)[14]。該數(shù)據(jù)是使用安裝在驅(qū)動(dòng)端型號(hào)為SKF6205-2RS的深溝球軸承上采集得到的。

實(shí)驗(yàn)軸承數(shù)據(jù)信息如下:采樣頻率12 kHz,電機(jī)轉(zhuǎn)速1 730 r/min;故障軸承采用電火花加工出單點(diǎn)損傷,滾動(dòng)體、內(nèi)圈和外圈的故障直徑各取3種,外圈滾道的故障在6點(diǎn)鐘位置。

正常信號(hào)和不同故障程度的故障信號(hào)共10種,每種數(shù)據(jù)取50個(gè)樣本,共500個(gè)樣本。其中,訓(xùn)練集的樣本數(shù)為400,測(cè)試集的樣本數(shù)為100,樣本長(zhǎng)度為2 048。

數(shù)據(jù)集的故障類(lèi)別描述如表1所示。

表1 滾動(dòng)軸承10種故障類(lèi)別的數(shù)據(jù)集狀態(tài)

滾動(dòng)軸承的振動(dòng)信號(hào)中,每種狀態(tài)典型樣本的振動(dòng)圖像如圖2所示(其中,橫軸代表采樣點(diǎn)1～2 048,縱軸表示幅值)。

圖2 滾動(dòng)軸承的振動(dòng)信號(hào)

首先,在10種狀態(tài)下,各樣本信號(hào)先經(jīng)CEEMD分解得到各個(gè)IMF分量,然后計(jì)算出與各自原始信號(hào)相關(guān)系數(shù)的平均值,如圖3所示。

圖3 10種狀態(tài)各個(gè)IMF分量與原信號(hào)的相關(guān)系數(shù)

圖3中,幾乎所有前3個(gè)IMF分量與原始信號(hào)的相關(guān)系數(shù)都在0.1以上,說(shuō)明前3個(gè)IMF分量與原始信號(hào)相關(guān)性較強(qiáng),涵蓋了信號(hào)中的主要故障信息。

綜上所述,筆者選取前3個(gè)IMF分量,分別計(jì)算其散布熵和Hjorth參數(shù),并對(duì)Hjorth參數(shù)矩陣奇異值進(jìn)行分解,把得到的三維奇異值向量和三維散布熵特征向量拼接成混合特征向量,共可得到10個(gè)特征集,從而完成對(duì)滾動(dòng)軸承的特征提取。

為了說(shuō)明DE算法的優(yōu)越性,筆者將DE與PE進(jìn)行對(duì)比,即采用兩種算法,分別計(jì)算信號(hào)的前3個(gè)IMF分量的熵值;然后以IMF1的熵值為橫坐標(biāo)值,以IMF2的熵值為縱坐標(biāo)值,以IMF3的熵值為豎坐標(biāo)值,繪制成特征散點(diǎn)分布圖。

其中,3D散布熵特征散點(diǎn)分布圖如圖4所示。

圖4 3D散布熵特征散點(diǎn)分布圖

3D排列熵特征散點(diǎn)分布圖如圖5所示。

圖5 3D排列熵特征散點(diǎn)分布圖

從圖4和圖5中的坐標(biāo)跨度可以看出:不同故障類(lèi)別DE特征之間的類(lèi)別距離相對(duì)較大,在不同故障之間有更好的區(qū)分度;而不同故障類(lèi)別的PE特征之間聚集現(xiàn)象更明顯,只有正常信號(hào)與所有故障之間的區(qū)分較大。

為了驗(yàn)證Hjorth參數(shù)矩陣奇異值分解形成的奇異值特征向量與故障之間的相關(guān)性,筆者計(jì)算了每個(gè)奇異值特征與故障標(biāo)簽之間的最大信息系數(shù)。

最大信息系數(shù)[15]是用來(lái)捕捉每個(gè)特征與標(biāo)簽之間的任意關(guān)系(包括線(xiàn)性和非線(xiàn)性關(guān)系)的過(guò)濾方法,它返回每個(gè)特征與目標(biāo)之間的互信息量的估計(jì)量,這個(gè)估計(jì)量的取值在[0,1]之間(其中,0表示2個(gè)變量獨(dú)立,1表示2個(gè)變量完全相關(guān))。3個(gè)奇異值特征與故障標(biāo)簽之間的最大信息系數(shù)分別為0.919 6、0.741 8、0.958 0,均大于0.5,說(shuō)明Hjorth參數(shù)和故障之間有很好的相關(guān)性。

為進(jìn)一步驗(yàn)證3個(gè)奇異值與故障之間的相關(guān)性,筆者分別使用1～3個(gè)奇異值特征進(jìn)行故障診斷,其識(shí)別準(zhǔn)確率如表2所示。

表2 基于不同數(shù)量奇異值特征的準(zhǔn)確率

從表2中可以看出:使用奇異值在1～3個(gè)特征數(shù)量,其識(shí)別準(zhǔn)確率單調(diào)遞增,說(shuō)明每個(gè)奇異值特征都與故障信息相關(guān)。

在不同故障狀態(tài)下,滾動(dòng)軸承的三維奇異值特征散點(diǎn)圖,如圖6所示。

圖6 3D奇異值特征散點(diǎn)分布圖

由圖6可知:不同故障狀態(tài)下,特征的分布有明顯的差異,而且坐標(biāo)跨度比三維PE特征散點(diǎn)圖大,故可以說(shuō)明,將奇異值序列作為特征向量，可以較為明顯地區(qū)分開(kāi)不同的故障狀態(tài)。

筆者將每種故障混合特征樣本數(shù)據(jù)隨機(jī)打亂,分成400個(gè)訓(xùn)練集和100個(gè)測(cè)試集,用訓(xùn)練集訓(xùn)練PSO-LSSVM模型,用測(cè)試集來(lái)進(jìn)行驗(yàn)證。為了使診斷結(jié)果可視化,筆者采用混淆矩陣來(lái)表現(xiàn)每一類(lèi)故障的分類(lèi)情況,并利用精確度P和召回率R[16]對(duì)其進(jìn)行評(píng)估。

在故障測(cè)試集上,滾動(dòng)軸承的分類(lèi)結(jié)果如圖7所示(分類(lèi)錯(cuò)誤的個(gè)數(shù)為0,即所有故障狀態(tài)的精確度和召回率都是100%)。

圖7 軸承測(cè)試樣本分類(lèi)歸一化混淆矩陣

從以上分析中可知,基于散布熵和Hjorth參數(shù)的混合特征能夠較好地反映不同的故障狀態(tài)。

為了對(duì)基于散布熵和Hjorth參數(shù)(表示的是Hjorth參數(shù)矩陣分解的奇異值向量)的混合特征方法在故障分類(lèi)方面的優(yōu)勢(shì)進(jìn)行評(píng)估,筆者將該方法與只用單一排列熵、散布熵和Hjorth參數(shù)矩陣奇異值特征方法進(jìn)行比較,并將其與基于排列熵和Hjorth參數(shù)的混合特征進(jìn)行比較,結(jié)果如表3所示。

表3 不同方法的診斷結(jié)果

由表3可以看出:

基于CEEMD散布熵和Hjorth參數(shù)的混合特征方法的診斷準(zhǔn)確率最高,達(dá)到了100%,利用排列熵和Hjorth參數(shù)矩陣奇異值的混合特征方法的準(zhǔn)確率略低;同時(shí),利用單一特征的診斷準(zhǔn)確率均低于利用混合特征的準(zhǔn)確率,證明了CEEMD相對(duì)于EEMD算法的優(yōu)越性;筆者提出的Hjorth參數(shù)矩陣特征提取算法,在不同的信號(hào)分解算法中都保持了較高的準(zhǔn)確率,受到的影響也較小。

以上分析結(jié)果充分驗(yàn)證了筆者采用的混合特征在軸承故障診斷中的有效性和準(zhǔn)確性。

5 結(jié)束語(yǔ)

筆者提出了一種基于CEEMD散布熵和Hjorth參數(shù)的混合特征滾動(dòng)軸承故障診斷方法;首先提取出了故障軸承振動(dòng)信號(hào)多個(gè)物理方面的特征信息,然后構(gòu)建起了PSO-LSSVM故障診斷模型,實(shí)現(xiàn)了對(duì)滾動(dòng)軸承的故障診斷,最后通過(guò)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了該混合特征提取方法在對(duì)滾動(dòng)軸承多狀態(tài)故障進(jìn)行診斷時(shí)的可行性和優(yōu)越性。

研究結(jié)果表明:

(1)利用CEEMD算法和相關(guān)系數(shù)法提取敏感IMF,可以提取出與故障信息相關(guān)的IMF,解決EMD分解中的模態(tài)混疊問(wèn)題;

(2)把振動(dòng)信號(hào)的散布熵和Hjorth參數(shù)混合特征用于故障診斷,能夠從多個(gè)維度反映軸承故障的特征,解決單一物理特征診斷精度低的問(wèn)題;

(3)對(duì)比分析結(jié)果表明,該方法的診斷結(jié)果優(yōu)于基于單一特征的故障診斷方法。

在今后的研究中,筆者將在考慮更多影響模型的因素的基礎(chǔ)上,針對(duì)支持向量機(jī)進(jìn)行更深入的理論研究。同時(shí),由于粒子群優(yōu)化算法的初始參數(shù)設(shè)置基于個(gè)人經(jīng)驗(yàn),不同初始參數(shù)是否會(huì)影響故障的識(shí)別效果,還有待于筆者做進(jìn)一步的研究。