戚建國(guó) ， 黃文靜 ， 李俊婷

（1.醫(yī)科達(dá)（北京）醫(yī)療器械有限公司，北京 100000；2.河北工業(yè)職業(yè)技術(shù)學(xué)院，河北 石家莊 050000）

0 引言

軸承作為機(jī)械系統(tǒng)轉(zhuǎn)動(dòng)與運(yùn)動(dòng)的核心部件之一，其整體性能優(yōu)劣對(duì)系統(tǒng)安全高效運(yùn)行有著至關(guān)重要的作用。由于機(jī)械本身存在零部件磨損，以及管理維護(hù)不及時(shí)或操作方法不當(dāng)?shù)惹闆r，在運(yùn)行中經(jīng)常會(huì)突發(fā)各種故障[1]。因此，積極發(fā)展軸承故障診斷技術(shù)，對(duì)提前預(yù)防事故發(fā)生具有非常重要的意義。

信號(hào)的特征提取和模式識(shí)別是軸承故障診斷的關(guān)鍵所在。特征提取的質(zhì)量直接決定了模式識(shí)別的準(zhǔn)確性，目前常采用短時(shí)傅里葉變換、小波變換、維格納-威爾分布、經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解等時(shí)頻分析方法[2]。但傳統(tǒng)的時(shí)頻分析方法存在端點(diǎn)效應(yīng)、模態(tài)混疊等問(wèn)題，而局部均值分解（Local Mean Decomposition,LMD）方法是一種自適應(yīng)時(shí)頻分析方法，可以將信號(hào)分離出包絡(luò)信號(hào)和純調(diào)頻信號(hào)，最后得到所有PF分量，可以獲得原始信號(hào)完整的時(shí)頻分布，突出信號(hào)的局部特征[3]。對(duì)于故障模式識(shí)別，就是將提取的故障特征向量進(jìn)行分類處理，獲得不同的工作狀態(tài)。模糊C均值聚類（FCM）依據(jù)隸屬度將數(shù)據(jù)集的元素分別賦予不同類別記號(hào)進(jìn)行聚類，聚類效果良好[4]。FCM聚類在圖像處理、模式識(shí)別和機(jī)械故障診斷等領(lǐng)域得到廣泛而有效的應(yīng)用。

1 滾動(dòng)軸承故障機(jī)理

旋轉(zhuǎn)機(jī)械的內(nèi)在結(jié)構(gòu)、制造裝配等內(nèi)部原因及快速運(yùn)轉(zhuǎn)等外部原因，使其軸承及底座或外殼系統(tǒng)發(fā)生異常，通常會(huì)對(duì)應(yīng)地表現(xiàn)為軸承的周期確定性信號(hào)，也就是振動(dòng)信號(hào)[5]。在軸承座上安裝傳感器，當(dāng)軸承的某些零件出現(xiàn)故障時(shí)即會(huì)發(fā)出信號(hào)，再利用信號(hào)提取和處理技術(shù)，對(duì)振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行分析處理，判斷軸承的故障類型。

大部分的滾動(dòng)軸承故障表現(xiàn)為外圈、內(nèi)圈或滾動(dòng)體故障。根據(jù)滾動(dòng)軸承的轉(zhuǎn)速和結(jié)構(gòu)可以求得不同部位所對(duì)應(yīng)的故障特征頻率，根據(jù)信號(hào)頻譜中的特征頻率再結(jié)合特征提取和模式識(shí)別技術(shù)，確定故障發(fā)生的部位、類型和原因等[6]。

2 故障特征提取

2.1 故障信號(hào)的時(shí)域特征指標(biāo)

軸承轉(zhuǎn)速為1 812 r/min，提取軸承的內(nèi)圈故障、外圈故障、滾動(dòng)體故障信號(hào)，采樣頻率為12 000 Hz，同時(shí)對(duì)比提取軸承正常工作時(shí)的信號(hào)數(shù)據(jù)。提取對(duì)象的信號(hào)特征指標(biāo)是進(jìn)行軸承故障識(shí)別的第一步驟。最簡(jiǎn)便的信號(hào)特征提取分析方法是提取信號(hào)的均值、標(biāo)準(zhǔn)差等時(shí)域特征指標(biāo)進(jìn)行時(shí)域分析[7]。對(duì)軸承正常、內(nèi)圈故障、外圈故障和滾動(dòng)體故障進(jìn)行分析，對(duì)信號(hào)進(jìn)行時(shí)域分析，如表1所示。但在實(shí)際中由于噪聲等干擾，時(shí)域分析方法容易忽略包含了豐富狀態(tài)信息的信號(hào)頻率特征，對(duì)于故障種類和損傷程度等無(wú)法做出精確判斷，需要進(jìn)一步的故障診斷處理。

表1 四種信號(hào)時(shí)域參數(shù)

2.2 故障信號(hào)的近似熵

近似熵用于描述時(shí)間序列的復(fù)雜程度，熵值的增加說(shuō)明了系統(tǒng)混亂無(wú)序的程度增加[8]。近似熵和系統(tǒng)混亂無(wú)序的程度是呈現(xiàn)正相應(yīng)的關(guān)系，即如果序列的自我相似度高、復(fù)雜程度小，則近似熵就越??；而序列的混亂無(wú)序程度越高，近似熵的熵值就越大[9]。經(jīng)過(guò)多年研究發(fā)展，近似熵已經(jīng)應(yīng)用到許多學(xué)科領(lǐng)域，提取信號(hào)的近似熵作為特征向量可以更準(zhǔn)確地衡量信號(hào)。

提取軸承正常、內(nèi)圈故障、外圈故障和滾動(dòng)體故障四種信號(hào)的近似熵直方圖如圖1所示。由圖可以看出，不同信號(hào)的近似熵值不同，說(shuō)明四種不同信號(hào)的復(fù)雜程度越高，近似熵的熵值就越大，信號(hào)越復(fù)雜。

圖1 四種信號(hào)近似熵直方圖

2.3 故障信號(hào)LMD分解后各個(gè)PF分量的能量

局部均值分解算法（Local Mean Decomposition，LMD）是一種新的自適應(yīng)時(shí)頻分析方法，由Jonathan S. Smith等提出，被廣泛應(yīng)用于處理各種信號(hào)非線性問(wèn)題中[10]。局部均值分解（Local Mean Decomposition,LMD）方法是依據(jù)信號(hào)本身的信息進(jìn)行自適應(yīng)分解，分離出包絡(luò)信號(hào)和純調(diào)頻信號(hào)，然后兩者相乘不斷循環(huán)得到具有真實(shí)物理意義的PF分量，其每一瞬時(shí)頻率都有明確的物理含義。LMD分析方法能夠有效地處理復(fù)雜信號(hào)，很好地表現(xiàn)信號(hào)的局部特征，得到完整的時(shí)頻分布。

對(duì)滾動(dòng)軸承進(jìn)行故障診斷時(shí)，噪聲等干擾會(huì)在一定程度上影響軸承振動(dòng)信號(hào)的特性分析，因此先對(duì)信號(hào)進(jìn)行小波消噪，再進(jìn)行LMD分解。以軸承內(nèi)圈故障信號(hào)為例，小波消噪后LMD分解結(jié)果如圖2所示，內(nèi)圈信號(hào)被分解為3個(gè)PF分量。

圖2 軸承內(nèi)圈故障LMD分解

同樣，對(duì)軸承正常、外圈故障和滾動(dòng)體故障信號(hào)經(jīng)過(guò)小波消噪后進(jìn)行LMD分解。LMD分解后，得到正常信號(hào)和滾動(dòng)體故障信號(hào)被分成了3個(gè)PF分量，而外圈故障信號(hào)被分解為4個(gè)PF分量。綜合考慮，均選擇四種信號(hào)的前3個(gè)PF分量作為分析對(duì)象。

利用LMD分解后各個(gè)PF分量的能量組成特征向量，可以對(duì)原始信號(hào)進(jìn)行細(xì)化處理。假設(shè)LMD分解后得到了k個(gè)PF分量，按照式（1）計(jì)算可得其PF分量的能量。

根據(jù)以上步驟計(jì)算的四種信號(hào)能量特征向量圖如圖3所示。

圖3 四種信號(hào)能量直方圖

2.4 混合特征量提取

為針對(duì)故障信號(hào)的復(fù)雜性，引入小波優(yōu)化局部均值分解LMD算法，求取LMD分解后PF分量的能量，再與故障信號(hào)的時(shí)域特征指標(biāo)、近似熵共同組成

特征向量，這樣可以分別描述系統(tǒng)的多角度信息，從不同方向作為模式識(shí)別的輸入向量輸入到FCM中進(jìn)行模式識(shí)別，更加深入地分析信號(hào)，更好地進(jìn)行軸承故障診斷。四種信號(hào)組成的特征參數(shù)如表2所示。

表2 四種故障信號(hào)特征參數(shù)

3 FCM聚類

從軸承的四種狀態(tài)信號(hào)分別取25組，共100組構(gòu)成數(shù)據(jù)樣本空間。對(duì)這100組樣本空間進(jìn)行混合特征提取，組成特征參數(shù)后輸出到FCM聚類分析，得到聚類結(jié)果如圖4所示。

圖4 四種信號(hào)的FCM聚類

從圖中可以看出，選取的100組樣本被分為了四類，即可區(qū)分三種故障和正常信號(hào)，說(shuō)明同一類型故障的25組不同樣本圍繞聚類中心被緊致地聚為一類，F(xiàn)CM聚類算法有良好的模式識(shí)別分類效果。

4 結(jié)論

局部均值分解（Local Mean Decomposition，LMD）方法具有良好的自適應(yīng)性，通過(guò)小波消噪后再分解可以實(shí)現(xiàn)對(duì)復(fù)雜故障信號(hào)的準(zhǔn)確分解分析。采用多特征量提取故障信號(hào)的時(shí)域特征指標(biāo)、近似熵并提取LMD分解后PF分量的能量，這三種特征信號(hào)共同組成故障特征向量，混合特征提取可以從不同的方面反映滾動(dòng)軸承故障信號(hào)。結(jié)合FCM聚類分析法，從已有故障樣

本中求得診斷標(biāo)準(zhǔn)，利用同類型故障信號(hào)特征的相似性，可以對(duì)多種故障信號(hào)進(jìn)行分類處理。通過(guò)實(shí)驗(yàn)證明，將混合特征量提取與FCM聚類應(yīng)用于軸承故障模式識(shí)別中，可以有效進(jìn)行軸承故障診斷。