張秋昕，周進(jìn)軍，陳鋒，呂淵，簡(jiǎn)紅英，張西良

基于DS–PCA模型的包裝設(shè)備滾動(dòng)軸承故障診斷方法研究

張秋昕1，周進(jìn)軍2，陳鋒2，呂淵1，簡(jiǎn)紅英1，張西良1

（1.江蘇大學(xué) 機(jī)械工程學(xué)院 儀器科學(xué)與工程系，江蘇 鎮(zhèn)江 212013； 2.江蘇僅一聯(lián)合智造有限公司，江蘇 丹陽(yáng) 212300）

針對(duì)包裝設(shè)備長(zhǎng)期連續(xù)工作的工作特性，對(duì)其滾動(dòng)軸承的常見(jiàn)失效故障進(jìn)行分析，提出一種基于DS–PCA模型的滾動(dòng)軸承故障診斷方法，構(gòu)建滾動(dòng)軸承DS–PCA故障診斷模型，實(shí)現(xiàn)包裝設(shè)備中滾動(dòng)軸承的在線故障診斷。先運(yùn)用DS證據(jù)理論對(duì)采集到的滾動(dòng)軸承徑向振動(dòng)數(shù)據(jù)和軸向振動(dòng)數(shù)據(jù)進(jìn)行融合，使得信息具有整體完備性，同時(shí)對(duì)采集信號(hào)進(jìn)行決策規(guī)則下的去噪處理，剔除干擾噪聲信息；然后利用主成分分析法（PCA）將融合后的振動(dòng)信號(hào)數(shù)據(jù)進(jìn)行與2的統(tǒng)計(jì)量計(jì)算，并通過(guò)對(duì)故障軸承振動(dòng)信號(hào)的與2統(tǒng)計(jì)量計(jì)算，確立故障時(shí)的經(jīng)驗(yàn)閾值；最后，依據(jù)實(shí)時(shí)統(tǒng)計(jì)量與經(jīng)驗(yàn)閾值對(duì)比，判斷滾動(dòng)軸承是否發(fā)生故障。通過(guò)對(duì)西儲(chǔ)大學(xué)公開(kāi)的滾動(dòng)軸承試驗(yàn)數(shù)據(jù)分析計(jì)算，得到滾動(dòng)軸承故障診斷準(zhǔn)確率達(dá)到94%。該方法滿足包裝設(shè)備故障診斷的要求，其應(yīng)用將有利于提升包裝企業(yè)的生產(chǎn)質(zhì)量和效率。

故障診斷；滾動(dòng)軸承；DS證據(jù)理論；主成分分析

計(jì)量充填包裝設(shè)備是具有卷膜牽引、縱封、橫封、切斷等一系列功能的機(jī)電一體化設(shè)備，能夠使被包裝產(chǎn)品品質(zhì)安全、外觀美觀，提高產(chǎn)品的附加值。因此，為保障其長(zhǎng)期連續(xù)工作，包裝設(shè)備對(duì)主要零部件的可靠性、穩(wěn)定性提出了更高的要求[1-2]。

滾動(dòng)軸承作為包裝設(shè)備中的關(guān)鍵部件，直接決定了包裝設(shè)備能否正常工作。并且，滾動(dòng)軸承常處在高溫高濕，以及含有高濃度酸性或者堿性包裝物粉塵、霧氣環(huán)境下，并長(zhǎng)時(shí)間受到循環(huán)交變載荷的作用，極易發(fā)生疲勞、磨損、剝落、腐蝕等失效故障，導(dǎo)致整個(gè)設(shè)備振動(dòng)加劇，若不及時(shí)更換失效軸承，則會(huì)產(chǎn)生包裝質(zhì)量波動(dòng)、充填定量精度下降、生產(chǎn)效率降低等問(wèn)題，嚴(yán)重時(shí)導(dǎo)致整個(gè)生產(chǎn)線停產(chǎn)，造成巨大經(jīng)濟(jì)損失[3-5]。

軸承運(yùn)行狀態(tài)監(jiān)測(cè)方法，主要有聽(tīng)音檢測(cè)法、溫度檢測(cè)法、油樣檢測(cè)法、光纖檢測(cè)法、聲發(fā)射檢測(cè)法、振動(dòng)檢測(cè)法等[6-7]。任何機(jī)械在輸入能量轉(zhuǎn)化為有用功的過(guò)程中，均會(huì)產(chǎn)生振動(dòng)；振動(dòng)的強(qiáng)弱與變化和故障有關(guān)，非正常的振動(dòng)增強(qiáng)表明故障趨于嚴(yán)重[8]。振動(dòng)檢測(cè)法通過(guò)在軸承座附近安裝加速度傳感器，在不停機(jī)的情況下采集振動(dòng)信號(hào)，分析設(shè)備狀態(tài)及振動(dòng)信號(hào)特征，實(shí)現(xiàn)故障診斷，具有不影響正常生產(chǎn)的優(yōu)勢(shì)及快速檢測(cè)出故障原因的特點(diǎn)，是適合包裝設(shè)備滾動(dòng)軸承故障診斷分析的方法之一[9-11]。

軸承工作狀態(tài)振動(dòng)檢測(cè)與故障診斷分析的研究越來(lái)越受到關(guān)注。不同的故障引起的振動(dòng)特征各異，同時(shí)振動(dòng)檢測(cè)法獲取的信號(hào)也可能包含周?chē)考ぷ鲿r(shí)產(chǎn)生的振動(dòng)干擾，因此，對(duì)故障引起的振動(dòng)信號(hào)分析，提取振動(dòng)信號(hào)特征，依據(jù)特征識(shí)別故障，是故障診斷研究的關(guān)鍵。

目前常用的振動(dòng)信號(hào)分析處理方法有短時(shí)傅里葉變換（STFT）、小波包變換時(shí)頻域分析和希爾伯特（Hilbert）變換等時(shí)頻分析方法。這類(lèi)方法兼具了時(shí)域與頻域分析法的優(yōu)點(diǎn)，能提升信號(hào)處理能力和擴(kuò)大特征提取范圍。本文選取的主成分分析法（PCA）也是屬于其中的一種，能將高維復(fù)雜數(shù)據(jù)進(jìn)行降維操作，簡(jiǎn)化整體的計(jì)算量，在短時(shí)間內(nèi)快速得到結(jié)果，與現(xiàn)有的其他信號(hào)處理診斷方法相比，其處理數(shù)據(jù)的范圍更廣[12-16]。

近年來(lái)，通過(guò)國(guó)內(nèi)外專(zhuān)家學(xué)者的不斷研究，軸承故障診斷的準(zhǔn)確率不斷提升，在相關(guān)研究中準(zhǔn)確率已經(jīng)達(dá)到90%以上，但是仍然存在著不少故障無(wú)法被準(zhǔn)確診斷出來(lái)。本文鑒于包裝生產(chǎn)企業(yè)迫切需求，結(jié)合計(jì)量充填包裝設(shè)備中滾動(dòng)軸承長(zhǎng)期連續(xù)工作特點(diǎn)及對(duì)其常見(jiàn)失效故障分析，選用振動(dòng)檢測(cè)法，通過(guò)加速度傳感器采集軸承座上振動(dòng)信號(hào)。采用DS–PCA理論盡可能地濾除振動(dòng)干擾信號(hào)，提取故障引起的振動(dòng)信號(hào)特征，構(gòu)建滾動(dòng)軸承DS–PCA故障診斷模型，基于模型和振動(dòng)信號(hào)特征閾值實(shí)現(xiàn)對(duì)滾動(dòng)軸承故障診斷識(shí)別。研究結(jié)果對(duì)確保包裝設(shè)備安全穩(wěn)定運(yùn)行，促進(jìn)包裝生產(chǎn)企業(yè)健康穩(wěn)定發(fā)展，具有十分重要的現(xiàn)實(shí)意義和經(jīng)濟(jì)社會(huì)價(jià)值。

1 包裝設(shè)備及其加料系統(tǒng)滾動(dòng)軸承故障特點(diǎn)分析

1.1 包裝設(shè)備及其加料系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)特性分析

計(jì)量充填包裝設(shè)備在包裝粉末或液體產(chǎn)品時(shí)，往往需要連續(xù)不間斷的工作12 h以上，多列包裝機(jī)產(chǎn)量能達(dá)到每分鐘1 000袋；盡管工作環(huán)境溫度控制在25 ℃左右，但是軸承等運(yùn)動(dòng)零部件工作溫度最高將達(dá)到75 ℃；工作環(huán)境濕度往往在75%以上，大大超出正常工作濕度范圍；被包裝物粉塵濃度通常達(dá)到7.5 mg/m3，接近國(guó)家規(guī)定的工業(yè)生產(chǎn)中粉末濃度10 mg/m3的上限。設(shè)備連續(xù)工作強(qiáng)度高，工作環(huán)境較惡劣。

以計(jì)量充填包裝設(shè)備核心部分螺旋加料機(jī)構(gòu)為例，其結(jié)構(gòu)主要由電機(jī)、齒輪、傳動(dòng)軸、軸承、螺桿、螺桿套以及旋片組成。其中，電機(jī)是整個(gè)系統(tǒng)總的動(dòng)力來(lái)源，通過(guò)電機(jī)座固定在機(jī)架上，軸承端、傳動(dòng)軸等部件在滾動(dòng)軸承和齒輪的支撐導(dǎo)向作用下將電機(jī)的扭矩轉(zhuǎn)化為驅(qū)動(dòng)力，最終傳遞到螺桿上，帶動(dòng)旋片一起做周期性定向勻速運(yùn)動(dòng)，實(shí)現(xiàn)螺旋加料的功能。整體實(shí)物如圖1所示。

圖1 計(jì)量充填包裝設(shè)備加料系統(tǒng)實(shí)物

1.2 加料系統(tǒng)滾動(dòng)軸承故障特點(diǎn)分析

加料系統(tǒng)滾動(dòng)軸承故障的原因多而復(fù)雜，最常見(jiàn)滾動(dòng)軸承故障主要有：

1）疲勞。軸承在長(zhǎng)期高強(qiáng)度的周期性交變載荷作用下，導(dǎo)致軸承疲勞性的損壞，使接觸面產(chǎn)生細(xì)微裂紋。當(dāng)軸承回轉(zhuǎn)到裂紋處時(shí)，會(huì)發(fā)生一定振動(dòng)沖擊，振動(dòng)信號(hào)中會(huì)出現(xiàn)由此特征頻率下的瞬間分量。疲勞帶來(lái)的故障約占整體軸承故障的45%。

2）腐蝕。在對(duì)粉末狀或者液態(tài)產(chǎn)品包裝時(shí)，周?chē)h(huán)境中粉塵或者霧氣濃度、濕度相對(duì)處在一個(gè)較高的水平。長(zhǎng)時(shí)間連續(xù)不間斷工作，零部件表面將不可避免地吸附腐蝕物質(zhì)，對(duì)軸承表面產(chǎn)生腐蝕或銹蝕作用。當(dāng)軸承回轉(zhuǎn)到腐蝕處時(shí)，也會(huì)發(fā)生一定振動(dòng)沖擊。腐蝕帶來(lái)的故障約占整體軸承故障的35%。

3）磨損。在長(zhǎng)期工作過(guò)程中，光滑的軸承接觸表面因潤(rùn)滑不足或者潤(rùn)滑劑中的雜質(zhì)引起機(jī)械摩擦而產(chǎn)生凹槽的現(xiàn)象稱(chēng)為磨損。當(dāng)軸承回轉(zhuǎn)到磨損處時(shí)，同樣會(huì)發(fā)生一定振動(dòng)沖擊。磨損帶來(lái)的故障約占整體軸承故障的15%。

4）裂縫。由于設(shè)備組裝或者裝配不當(dāng)、潤(rùn)滑效果差或者局部接觸面上受到巨大的應(yīng)力等問(wèn)題，嚴(yán)重時(shí)將導(dǎo)致元件出現(xiàn)裂縫。當(dāng)軸承回轉(zhuǎn)到裂縫處時(shí)，會(huì)發(fā)生明顯振動(dòng)沖擊。元件裂縫帶來(lái)的故障約占整體軸承故障的5%以下。

依據(jù)以上分析，長(zhǎng)期運(yùn)行的計(jì)量充填包裝設(shè)備滾動(dòng)軸承產(chǎn)生的故障主要有疲勞、腐蝕和磨損等3類(lèi)。按照故障發(fā)生的位置看，滾動(dòng)軸承故障又可以被分為內(nèi)圈故障、外圈故障、滾珠及其支架故障3類(lèi)。

當(dāng)存在以上故障時(shí)，有缺陷的滾動(dòng)軸承支承點(diǎn)或區(qū)域在傳動(dòng)間隙及載荷上產(chǎn)生突變，產(chǎn)生一定幅度、一定頻率和相位的振動(dòng)信號(hào)，通過(guò)軸承座傳遞到設(shè)備機(jī)體中，同時(shí)機(jī)體中其他振動(dòng)源也會(huì)相應(yīng)地通過(guò)軸承座傳遞到滾動(dòng)軸承和傳動(dòng)軸上，形成復(fù)雜振動(dòng)信號(hào)。通過(guò)對(duì)勻速狀態(tài)下（轉(zhuǎn)速660 r/min）軸承座振動(dòng)信號(hào)采集和頻譜分析得到，其振動(dòng)信號(hào)包括設(shè)備及其滾動(dòng)軸承正常工作固有周期性微弱振動(dòng)信號(hào)，能量一般集中在低頻段100 Hz以下和高頻段2 000～5 000 Hz這2個(gè)區(qū)間，幅值很小，一般在50 mm/s2以下；軸承加工制造缺陷或者組裝不適等原因?qū)е路钦_擊引起固有規(guī)則性很強(qiáng)振動(dòng)信號(hào)，能量一般在低頻段100 Hz左右，幅值相對(duì)較大，一般在100 mm/s2左右；滾動(dòng)軸承長(zhǎng)期工作逐漸失效引起非正常沖擊且振動(dòng)漸變加劇的振動(dòng)信號(hào)，能量一般集中在高頻段2 000～5 000 Hz，幅值與失效程度有關(guān)，一般大于100 mm/s2。

為了能夠及時(shí)對(duì)包裝設(shè)備維護(hù)，更換可能發(fā)生故障的部件，保證生產(chǎn)企業(yè)的生產(chǎn)效率以及經(jīng)濟(jì)效益，對(duì)故障診斷結(jié)果的準(zhǔn)確率要求保持在90%以上。

2 包裝設(shè)備滾動(dòng)軸承故障診斷方法研究

如圖2所示，包裝設(shè)備滾動(dòng)軸承故障診斷方法總體方案主要分為通過(guò)同一采集對(duì)象上互相垂直的雙加速度計(jì)振動(dòng)傳感器進(jìn)行數(shù)據(jù)采集、DS證據(jù)理論數(shù)據(jù)融合以及PCA故障診斷等流程。

首先，雙傳感器振動(dòng)信號(hào)采集。在滾動(dòng)軸承上方安裝好軸向加速度計(jì)振動(dòng)傳感器，在側(cè)方安裝好徑向加速度計(jì)振動(dòng)傳感器，采集滾動(dòng)軸承的振動(dòng)信號(hào)。

其次，利用DS證據(jù)理論對(duì)采集信號(hào)進(jìn)行數(shù)據(jù)融合處理。將采集到的雙路信號(hào)（2個(gè)一維數(shù)組）數(shù)據(jù)融合成一個(gè)新的一維數(shù)據(jù)組，在融合過(guò)程中盡可能地保留每組中與故障特征有關(guān)的振動(dòng)信號(hào)。與直接將2組數(shù)據(jù)進(jìn)行故障診斷相比，一定程度上減輕了運(yùn)算工作量，去除了冗余數(shù)據(jù)干擾作用，提高了整體診斷準(zhǔn)確率。

最后，將原本的一維數(shù)組轉(zhuǎn)化為×維的多維數(shù)組，可以看成個(gè)一維數(shù)組，代表著個(gè)變量，其中每個(gè)數(shù)組都包含著個(gè)數(shù)據(jù)，然后得到平方預(yù)測(cè)誤差（）與Hotelling–2的統(tǒng)計(jì)量，與某故障下統(tǒng)計(jì)量理論安全上限即閾值對(duì)比，若高于該安全閾值，則該故障存在，若低于該安全閾值，則該故障不存在。

對(duì)于安全閾值計(jì)算需要針對(duì)不同位置不同類(lèi)型的故障分別計(jì)算，先利用大量已知的正常數(shù)據(jù)計(jì)算，確立上限閾值；然后根據(jù)不同位置不同類(lèi)型的某故障選取發(fā)生該故障類(lèi)型下的信號(hào)，進(jìn)行大量重復(fù)計(jì)算，確立該故障下的下限閾值；最后，在該故障下的下限閾值與正常數(shù)據(jù)的上限閾值中尋找到發(fā)生該故障的閾值。

2.1 基于DS證據(jù)理論振動(dòng)信號(hào)數(shù)據(jù)融合方法

基于DS證據(jù)理論雙路振動(dòng)信號(hào)數(shù)據(jù)融合處理方法如下：

1）假設(shè)識(shí)別框架為U，在靠近電機(jī)的軸承固定塊上分別按徑向和軸向安裝傳感器進(jìn)行振動(dòng)信號(hào)數(shù)據(jù)采集，而采集到的2個(gè)振動(dòng)信息對(duì)整個(gè)命題而言其信任函數(shù)分別為軸向函數(shù)1()和徑向函數(shù)2()，其中單個(gè)振動(dòng)信號(hào)數(shù)據(jù)組的元素分別記為1,2, …,X和1,2, …,Y。

圖2 包裝設(shè)備滾動(dòng)軸承故障診斷方法總體方案

利用DS證據(jù)理論處理后的數(shù)據(jù)信息兼具了完備性與獨(dú)立性的特點(diǎn)，在后續(xù)的診斷操作當(dāng)中，不會(huì)存在信息缺失，同時(shí)也不會(huì)存在信息之間相互影響導(dǎo)致模態(tài)混淆，增強(qiáng)了診斷結(jié)果的準(zhǔn)確性。

2.2 基于PCA（主成分分析法）故障診斷方法

故障診斷基本原理：在設(shè)備及其滾動(dòng)軸承正常運(yùn)行的情況下，通過(guò)對(duì)滾動(dòng)軸承正常振動(dòng)數(shù)據(jù)的采集，構(gòu)建起一個(gè)主元模型；接著針對(duì)實(shí)時(shí)采集數(shù)據(jù)與主元模型數(shù)據(jù)之間的偏離狀況以及偏離程度，對(duì)設(shè)備滾動(dòng)軸承運(yùn)行狀態(tài)是否出現(xiàn)某種故障狀況進(jìn)行判定。若偏離程度越低，意味著設(shè)備滾動(dòng)軸承運(yùn)行整體穩(wěn)定，存在故障的可能性越低；若偏離程度越高，則表示數(shù)據(jù)整體與設(shè)備滾動(dòng)軸承正常運(yùn)行時(shí)數(shù)據(jù)差異性較大，設(shè)備滾動(dòng)軸承可能存在故障的風(fēng)險(xiǎn)也相應(yīng)較高。

倘若滿足以下條件，則說(shuō)明系統(tǒng)正常

這里T和Q值，用來(lái)當(dāng)作2統(tǒng)計(jì)量與統(tǒng)計(jì)量的閾值。

當(dāng)通過(guò)2和統(tǒng)計(jì)量來(lái)對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行故障診斷，一般會(huì)有3種不同的結(jié)果：第1種是故障存在，即2和統(tǒng)計(jì)量值均要比發(fā)生該故障時(shí)控制限閾值來(lái)得高；第2種是運(yùn)行正常，即和2統(tǒng)計(jì)量值均小于相對(duì)應(yīng)的控制限閾值，在閾值范圍內(nèi)；第3種是無(wú)法直接確定故障出現(xiàn)與否，即2統(tǒng)計(jì)量值比控制限閾值大，而統(tǒng)計(jì)量值卻未超過(guò)控制限閾值[17]，在這種情況下需要將二者結(jié)合計(jì)算混合檢測(cè)統(tǒng)計(jì)量及其閾值大小，再次進(jìn)行對(duì)比，若混合檢測(cè)統(tǒng)計(jì)量小于混合閾值，則故障不存在，反之故障存在。

3 滾動(dòng)軸承故障診斷方法驗(yàn)證與應(yīng)用試驗(yàn)

3.1 驗(yàn)證與應(yīng)用試驗(yàn)方案

試驗(yàn)方案如下：

2）選取大量的故障下訓(xùn)練樣本數(shù)據(jù)，根據(jù)上述兩式進(jìn)行故障診斷訓(xùn)練計(jì)算，尋求故障狀況下統(tǒng)計(jì)量的上限閾值數(shù)據(jù)。

3）一般正常上限閾值往往會(huì)低于故障上限閾值，可以依據(jù)這2個(gè)上限值對(duì)閾值范圍進(jìn)行初步劃定。

4）結(jié)合式（8）和式（9）計(jì)算出閾值范圍，重新確定出具有滾動(dòng)軸承某故障下的閾值。整體的閾值確立試驗(yàn)方案如圖3所示。

閾值確立完成后，仍要繼續(xù)使用大量的正常數(shù)據(jù)與故障數(shù)據(jù)進(jìn)行閾值準(zhǔn)確性驗(yàn)證試驗(yàn)。通過(guò)診斷結(jié)果的準(zhǔn)確率（即診斷結(jié)果是否與輸入的樣本數(shù)據(jù)標(biāo)識(shí)類(lèi)型一致），觀察是否滿足設(shè)計(jì)要求。其閾值公式驗(yàn)證方案如圖4所示。

由于當(dāng)前缺乏成熟的全面故障診斷訓(xùn)練樣本數(shù)據(jù)，而西儲(chǔ)大學(xué)的滾動(dòng)軸承振動(dòng)數(shù)據(jù)是經(jīng)過(guò)長(zhǎng)時(shí)間現(xiàn)實(shí)工況運(yùn)行后采集到的，并處于勻速狀態(tài)，與包裝設(shè)備加料系統(tǒng)中的滾動(dòng)軸承運(yùn)行狀態(tài)一致，主要有內(nèi)圈、外圈、滾珠故障數(shù)據(jù)以及正常狀況時(shí)的數(shù)據(jù)，與包裝機(jī)可能出現(xiàn)的故障情況類(lèi)似。所以選用西儲(chǔ)大學(xué)官網(wǎng)中滾動(dòng)軸承相關(guān)的數(shù)據(jù)[18]進(jìn)行故障診斷參數(shù)訓(xùn)練和部分和部分應(yīng)用驗(yàn)證。

3.2 系統(tǒng)驗(yàn)證試驗(yàn)結(jié)果分析

3.2.1 樣本正常狀況下的故障診斷驗(yàn)證試驗(yàn)

選擇多組正常狀況下的樣本振動(dòng)數(shù)據(jù)作為故障診斷時(shí)的數(shù)組進(jìn)行故障診斷驗(yàn)證試驗(yàn)，分別記錄它們?cè)谠\斷程序運(yùn)行完成之后產(chǎn)生的統(tǒng)計(jì)量正常閾值。因?yàn)椴煌瑺顩r下滾動(dòng)軸承的振動(dòng)頻率不盡相同，從而會(huì)導(dǎo)致閾值的差異性。所以要多次重復(fù)上述操作，然后進(jìn)行統(tǒng)計(jì)量與閾值對(duì)比，觀察診斷結(jié)果與樣本實(shí)際狀況是否一致，若一致則表示診斷正確，若不一致則診斷錯(cuò)誤，記錄下正確與錯(cuò)誤的次數(shù)。記錄表格如表1所示。

圖3 閾值確立試驗(yàn)方案

圖4 閾值公式驗(yàn)證方案

表1 樣本正常狀態(tài)下得到的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)量對(duì)照

Tab.1 Comparison of data statistics obtained from normal samples

注：加*數(shù)據(jù)表示正常狀況下該統(tǒng)計(jì)量超過(guò)其閾值。

上述表格中帶*的應(yīng)用樣本N20的統(tǒng)計(jì)量大于其閾值，故診斷為“故障”，這與其樣本狀態(tài)“正?！辈环?，因此，此時(shí)出現(xiàn)了診斷錯(cuò)誤。

重復(fù)上述試驗(yàn)10次，發(fā)現(xiàn)100組樣本數(shù)據(jù)中診斷正確的有96組，錯(cuò)誤的有4組，最終得到正常狀況下的故障診斷準(zhǔn)確率為96%。

3.2.2 樣本故障狀態(tài)下的故障診斷驗(yàn)證試驗(yàn)

選擇多組故障狀況下的樣本振動(dòng)數(shù)據(jù)，進(jìn)行故障診斷驗(yàn)證試驗(yàn)，分別記錄診斷程序運(yùn)行完成之后所產(chǎn)生的統(tǒng)計(jì)量值與對(duì)應(yīng)發(fā)生故障的閾值，進(jìn)行統(tǒng)計(jì)量與閾值對(duì)比。觀察診斷結(jié)果與樣本故障狀態(tài)是否一致，若一致則表示診斷正確，若不一致則診斷錯(cuò)誤。記錄下正確與錯(cuò)誤的次數(shù)，記錄表格如表2所示。

上述表格中帶*的滾珠故障14的2統(tǒng)計(jì)量和統(tǒng)計(jì)量分別小于其發(fā)生故障時(shí)的閾值，則應(yīng)該被診斷為“正?！?，但與其樣本為“故障”狀況不符，因此，此時(shí)出現(xiàn)了診斷錯(cuò)誤。

為避免數(shù)據(jù)存在偶然性，重復(fù)上述試驗(yàn)10次，在100組樣本數(shù)據(jù)中診斷正確的有92組，錯(cuò)誤的有8組，最終得到樣本故障狀況下的故障診斷準(zhǔn)確率為92%。

接著，對(duì)各100組正常組與故障組樣本的診斷結(jié)果綜合觀察，診斷錯(cuò)誤共12組，診斷正確有188組，總體故障診斷的準(zhǔn)確率為94%，滿足了故障診斷總準(zhǔn)確率達(dá)到90%以上的目標(biāo)；驗(yàn)證得到閾值公式滿足滾動(dòng)軸承故障診斷的要求，該診斷方法能夠有效地判別出故障發(fā)生。

3.3 故障診斷應(yīng)用試驗(yàn)結(jié)果分析

為了對(duì)具體包裝設(shè)備的滾動(dòng)軸承進(jìn)行故障診斷應(yīng)用試驗(yàn)，分別對(duì)滾動(dòng)軸承的內(nèi)圈、外圈和滾珠及支撐架存在故障樣件分別進(jìn)行試驗(yàn)，觀察其統(tǒng)計(jì)量和閾值之間的變化規(guī)律，分別記錄如表3、表4和表5所示。試驗(yàn)數(shù)據(jù)來(lái)源：選用的樣本是驅(qū)動(dòng)端滾動(dòng)軸承的振動(dòng)數(shù)據(jù)集，采樣頻率為2 000 Hz，試驗(yàn)滾動(dòng)軸承型號(hào)是6205–2RSJEMSKF。

表2 樣本故障狀態(tài)下得到的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)量對(duì)照

Tab.2 Comparison of data statistics obtained from failed samples

注：加*數(shù)據(jù)表示故障狀況下該統(tǒng)計(jì)量小于超過(guò)其閾值。

表3 內(nèi)圈故障樣本數(shù)據(jù)得到的統(tǒng)計(jì)量對(duì)照

Tab.3 Comparison of data statistics obtained from samples with inner ring fault

表4 外圈故障樣本數(shù)據(jù)得到的統(tǒng)計(jì)量對(duì)照

Tab.4 Comparison of data statistics obtained from samples with outer ring fault

表5 滾珠及其支架故障樣本數(shù)據(jù)得到的統(tǒng)計(jì)量對(duì)照

Tab.5 Comparison of data statistics obtained from samples with ball and bracket faults

由上述表格可以得出，不同部位發(fā)生故障狀況下，2統(tǒng)計(jì)量變化不明顯，而統(tǒng)計(jì)量差異明顯。以統(tǒng)計(jì)量為觀察數(shù)據(jù)，滾珠故障統(tǒng)計(jì)量與閾值通常在100左右，外圈故障統(tǒng)計(jì)量與閾值通常在2 000左右，內(nèi)圈故障統(tǒng)計(jì)量與閾值通常在500左右。統(tǒng)計(jì)得到故障診斷準(zhǔn)確率為94%。

4 結(jié)語(yǔ)

本文針對(duì)計(jì)量充填包裝設(shè)備難以準(zhǔn)確進(jìn)行滾動(dòng)軸承故障診斷的問(wèn)題，綜合DS證據(jù)理論與PCA（主成分分析法）方法，研究了一種基于DS–PCA模型的滾動(dòng)軸承故障診斷方法。通過(guò)相應(yīng)試驗(yàn)，證實(shí)了該方法的實(shí)用性與有效性。該方法的應(yīng)用可以使企業(yè)有能力對(duì)包裝設(shè)備滾動(dòng)軸承進(jìn)行故障診斷，并依據(jù)閾值大小的規(guī)律可以對(duì)故障類(lèi)型進(jìn)行初步判別，有助于提升企業(yè)的生產(chǎn)效率和經(jīng)濟(jì)效益，降低企業(yè)的生產(chǎn)成本，具有較大應(yīng)用推廣價(jià)值。

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Fault Diagnosis Method of Rolling Bearings of Packaging Equipment Based on DS-PCA Model

ZHANG Qiu-xin1, ZHOU Jin-jun2, CHEN Feng2, LYU Yuan1, JIAN Hong-ying1, ZHANG Xi-liang1

(1. Department of Instrument Science and Engineering, School of Mechanical Engineering, Jiangsu University, Jiangsu Zhenjiang 212013, China; 2. Jiangsu Joyea United Intelligent Manufacturing Co., Ltd., Jiangsu Danyang 212300, China)

The work aims to propose a rolling bearing fault diagnosis method based on DS-PCA model to analyze the common failure faults of rolling bearings caused by the long-term continuous working characteristics of packaging equipment and construct a DS-PCA fault diagnosis model to realize the online fault diagnosis of rolling bearings in packaging equipment. Firstly, DS evidence theory was used to fuse the collected radial vibration data and axial vibration data of rolling bearings to make the information have overall completeness. At the same time, the collected signals were denoised under the decision rules to eliminate the interference noise information. Then, the principal component analysis (PCA) was used to calculate the Q and2statistics of the fused vibration signal data, and the empirical threshold was established by calculating the Q and2statistics of the vibration signal of the failed bearings. Finally, according to the comparison between the real-time statistics and empirical threshold, it was judged whether the rolling bearings had failure. Through the analysis and calculation of the experimental data of rolling bearings published by Case Western Reserve University, the accuracy of rolling bearing fault diagnosis reached 94%. The method meets the requirements of packaging equipment fault diagnosis, and its application will help improve the production quality and efficiency of packaging enterprises.

fault diagnosis; rolling bearing; DS evidence theory; PCA

TS206.5

A

1001-3563(2023)09-0224-08

10.19554/j.cnki.1001-3563.2023.09.028

2022?07?06

江蘇僅一聯(lián)合智造有限公司委托項(xiàng)目（20200495）

張秋昕（1998—），男，碩士生，主攻軸承故障診斷。

張西良（1964—），男，教授，博導(dǎo)，主要研究方向?yàn)楝F(xiàn)代測(cè)試系統(tǒng)與儀器。

責(zé)任編輯：曾鈺嬋