馮文宗, 張 氫, 張建群, 孫遠韜, 秦仙蓉

(同濟大學 機械與能源工程學院,上海 201804)

滾動軸承是港口機械中不可或缺的部件,其正常運轉是維持港口生產運輸?shù)闹匾Ｕ稀Ｈ欢?軸承在發(fā)生故障的早期階段,產生的周期性沖擊信號較為微弱,易被強噪聲信號掩沒,傳統(tǒng)的譜分析方法難以實現(xiàn)故障識別,因此信號需要進行信號分解處理。

Huang等[1]提出了經驗模態(tài)分解方法(empirical mode decomposition,EMD),該方法能夠自適應完成信號分解。但是EMD存在模態(tài)分量有模態(tài)混疊和端點效應,且該方法的獨特的遞歸分解方式沒有可釋性。Gilles[2]提出了經驗小波變換(empirical wavelet transform,EWT),EWT通過小波提取對信號進行分解,該方法具有完備的理論基礎,且有效地抑制了模態(tài)混疊現(xiàn)象。但是該方法分解結果容易受到噪聲干擾,缺乏自適應性。為解決EMD的不足,Dragomiretskiy等[3]提出了變分模態(tài)分解(variational mode decomposition,VMD)。該方法以各個模態(tài)分量分解的頻率之和最小為目標,分解結果穩(wěn)定,既解決了EMD的模態(tài)混疊和端點效應問題,也克服了EWT的缺點。Sharma等[4]成功將VMD算法應用于齒輪箱的齒輪局部故障診斷,試驗結果表明VMD的故障檢測性能優(yōu)于EWT。然而,VMD在進行分解前需要進行初始參數(shù)設置,不同的初始參數(shù)設置組合對應著不同的信號分解結果,對后續(xù)分解信號的分析產生重大的影響。為此,眾多學者開展了優(yōu)選VMD參數(shù)研究,以期獲得VMD的良好自適應性;其關鍵是優(yōu)化目標的選取。

王奉濤等[5]提出了計算分量信號能量與原始信號總能量的分解數(shù)k的故障診斷方法,成功應用于滾動軸承內圈微弱故障特征提取。韓朋朋等[6]提出了以增強包絡譜為目標的優(yōu)化算法,在全壽命軸承退化數(shù)據中識別出軸承的早期故障。鄭圓等[7]提出了以最大譜峭度的方法確定分解層數(shù)k,該算法能在多振源信號中提取到微弱故障特征頻率。胡以懷等[8]提出了基于多尺度排列熵的VMD分解,并將分解信號輸入SVM的空壓機故障辨識方法,能有效地識別空壓機故障類型。張偉等[9]提出了一種基于峭度、功率譜和相關系數(shù)的復合影響指數(shù),能夠有效避免周期諧波、隨機沖擊和背景噪聲的干擾,但是在強噪聲干擾分解效果不太理想。

由上可見,大部分的優(yōu)化VMD的目標函數(shù)可以分為幾種類型:第一類是用來檢測信號的沖擊性(如峰度、峭度);第二類是檢測信號的循環(huán)平穩(wěn)性(如譜峭度,增強包絡譜);第三類是檢測信號的復雜程度(熵),以及前幾類指標的組合。軸承在失效的過程中,其產生的振動信號的沖擊性、循環(huán)平穩(wěn)性和復雜程度均會發(fā)生變化,所以上述目標函數(shù)能在一定程度上檢測到故障。然而這些目標函數(shù)不僅僅對會對故障敏感,實際工作環(huán)境中,復雜工況下的噪聲和其他組部件的強周期性脈沖振動干擾同樣會使這些目標函數(shù)發(fā)生變化。因而,在強背景噪聲下,采用上述目標函數(shù)誘導VMD分解極難獲得理想結果。

Antoni等[10]提出了一種統(tǒng)計指標IGGCS/GGS。該指標通過兩個嵌套的統(tǒng)計模型反映出信號的循環(huán)平穩(wěn)性和沖擊性。Ni等[11]提出了以IGGCS/GGS最大值為目標確定分解模態(tài)數(shù)k,再用故障特征幅度比(ratio of fault characteristic amplitude,RFCA)來確定懲罰參數(shù)α的VMD算法,該算法成功實現(xiàn)了微弱故障特征增強,但是忽略了分解模態(tài)數(shù)k與懲罰參數(shù)α存在參數(shù)耦合現(xiàn)象。

本文依據統(tǒng)計指標IGGCS/GGS存在的優(yōu)點,提出一種以統(tǒng)計指標IGGCS/GGS為目標函數(shù)VMD分解算法和一種基于統(tǒng)計指標IGGCS/GGS的故障指標故障頻率比(ratio of fault frequency,RFF)。該算法同時對模態(tài)數(shù)k與懲罰參數(shù)α在預設范圍內進行網格搜索,獲得最優(yōu)初始參數(shù)組合和對應最佳模態(tài)分量。對最佳模態(tài)分量進行RFF指標計算并依據閾值判定實現(xiàn)故障診斷。通過仿真信號、公開數(shù)據集和港口起重機故障軸承數(shù)據驗證。

1 變分模態(tài)分解和統(tǒng)計指標IGGCS/GGS

1.1 變分模態(tài)分解

變分模態(tài)分解能夠自適應地把原信號分解為一系列的一系列最小帶寬和的本征模函數(shù)(intrinsic mode function,IMF)。每一個IMF都是具有不同的中心頻率的調幅調頻信號。

假設分解原始信號f的所獲得的IMF數(shù)量為K。則構建的變分約束模型為

(1)

式中:f為原始信號;uk為第k個模態(tài)分量;ωk為第k個模態(tài)分量的中心頻率;*為卷積算子。

為了獲取變分約束模型的最優(yōu)解,引入二次懲罰因子α和拉格朗日算子λ(t),增廣拉格朗日函數(shù)表達式為

(2)

使用乘法交替方向法(alternate direction method of multipliers,ADMM)算法,不斷依次更新uk,ωk和λ,當滿足迭代終止條件時,才會結束整個循環(huán),最終得到K個IMF分量。

具體實施步驟如下:

步驟1初始化

步驟2更新計數(shù)

n←n+1

步驟4更新ωk

步驟5更新λ

步驟6判斷是否滿足收斂條件

若未滿足收斂條件,則跳轉至步驟2;

1.2 廣義高斯平穩(wěn)分布模型和廣義高斯循環(huán)平穩(wěn)分布模型

在軸承工作的過程中,部件間的相互作用會使產生的振動信號同時兼具有沖擊性和循環(huán)平穩(wěn)性。廣義高斯平穩(wěn)分布(generalized Gaussian stationary,GGS)模型可以很好的描述振動信號的沖擊性。廣義高斯平穩(wěn)分布模型的概率密度函數(shù)可以描述為

(3)

式中:P為概率密度分布;Γ(·)為Gamma函數(shù);β0為形狀參數(shù),較小的β0代表分布的沖擊性較大;η0為尺度參數(shù),控制信號的方差。

廣義高斯平穩(wěn)分布注重于振動信號的沖擊性,但是忽略了振動信號的循環(huán)平穩(wěn)性,Antoni等提出了一種廣義高斯循環(huán)平穩(wěn)分布模型(generalized Gaussian cyclostationary stationary,GGCS),其概率密度函數(shù)為

px[x(n+k×N);β1,η1(n)]=

(4)

式中:N為每個周期的樣本數(shù);n=0,1,…,N-1;k=0,1,…,K-1,K為信號中的基于N的循環(huán)周期數(shù);β1為形狀參數(shù);η1(n)為N維尺度參數(shù)。

與廣義高斯平穩(wěn)分布的尺度參數(shù)η0相對比,廣義高斯循環(huán)平穩(wěn)分布的尺度參數(shù)η1不是一個數(shù),而是N維數(shù)組。廣義高斯循環(huán)平穩(wěn)分布中一個周期的不同位置的點服從不同的分布,但是不同周期中的相同位置的點服從相同的分布。當廣義高斯循環(huán)平穩(wěn)分布中的尺度參數(shù)η1數(shù)組中所有值都相同時,可以將其視為一種廣義高斯平穩(wěn)分布。信號的循環(huán)平穩(wěn)性為信號的統(tǒng)計特性具有非平穩(wěn)性,但是隨著時間的變化統(tǒng)計特性會產生周期性平穩(wěn)變化。若信號服從廣義高斯平穩(wěn)分布模型,即x(n)～Px[x(n);β0,η0],則信號中每一個點都服從廣義高斯平穩(wěn)分布模型的概率密度函數(shù)且相互獨立。其統(tǒng)計特性不會隨著時間或者周期的變化而變化,因此該信號不具有循環(huán)平穩(wěn)特性,只具有沖擊性。若信號服從廣義高斯循環(huán)分布模型,即x(n)～Px[x(n+k×N);β1,η1(n)],則信號中的點的分布會隨時間而變化,但每個周期中對應的點具有相同的分布,因此該信號具有循環(huán)平穩(wěn)性。故高斯循環(huán)平穩(wěn)模型既能夠表達振動信號的沖擊性,也能夠有效的描述振動信號的循環(huán)平穩(wěn)性,

圖1 不同的參數(shù)下GGCS和GGS模型的仿真信號Fig.1 Simulation signals of GGCS and GGS models with different parameters

1.3 統(tǒng)計指標IGGCS/GGS

假設H1和假設H0分別代表振動信號服從不同的概率密度函數(shù)。

(5)

為了判斷兩個假設中哪一種假設能更加準確地描述測量信號,采用廣義似然比(generalized likelihood ratio,GLR)來判斷信號服從何種假設,廣義似然比可以表示為

(6)

由于廣義似然比難以求取,對式(6)等式兩邊取對數(shù)可得對數(shù)似然比

LH1(x)-LH0(x)

(7)

依據對數(shù)似然比,Antoni等提出了一種統(tǒng)計指標IGGCS/GGS。在統(tǒng)計指標IGGCS/GGS中,假設H0表示振動信號服從廣義高斯平穩(wěn)分布,H1表示振動信號服從廣義高斯循環(huán)平穩(wěn)分布。統(tǒng)計指標IGGCS/GGS可以定義為

(8)

式中:l為振動信號長度;LGGS為服從廣義高斯平穩(wěn)分布的極大似然;LGGCS為服從廣義高斯循環(huán)平穩(wěn)分布的極大似然。LGGS和LGGCS的求解公式分別為

LGGCS=llnβ1-lln2-

(9)

(10)

對1.2節(jié)的不同參數(shù)下的GGCS和GGS模型的仿真信號進行統(tǒng)計指標IGGCS/GGS估計,結果如圖2所示,圖中橫坐標為預估的周期點數(shù)循環(huán)周期點數(shù)N,搜索區(qū)間為[1 004,1 044]?？梢院苊黠@觀察到,三個GGCS模型在循環(huán)周期點數(shù)N=1 024時,其統(tǒng)計指標IGGCS/GGS數(shù)值最大。信號的統(tǒng)計指標IGGCS/GGS值越大表示該信號更可能服從廣義高斯循環(huán)平穩(wěn)分布,越小表示該信號更可能服從廣義高斯平穩(wěn)分布。

圖2 GGCS和GGS模型的仿真信號在不同循環(huán)周期 點數(shù)統(tǒng)計指標IGGCS/GGS值Fig.2 Statistical indicators IGGCS/GGS values for the simulated signals of GGCS and GGS models at different cycle points

2 所提的算法

2.1 基于統(tǒng)計指標IGGCS/GGS引導的變分模態(tài)分解算法

故障軸承在工作過程中會產生周期性沖擊信號成分,該信號成分既具有循環(huán)平穩(wěn)性,又具有沖擊性,會更加符合廣義高斯循環(huán)平穩(wěn)分布。信號的統(tǒng)計指標IGGCS/GGS值越大表示該信號更服從廣義高斯循環(huán)平穩(wěn)分布,越有可能包含軸承故障信息成分?；诮y(tǒng)計指標IGGCS/GGS和故障成分特點,本文提出一種追蹤可疑故障頻率的基于統(tǒng)計指標IGGCS/GGS的變分模態(tài)分解算法,流程圖如圖3所示。具體實施步驟為:

步驟1確定可疑故障頻率ff和統(tǒng)計指標IGGCS/GGS相關參數(shù)。根據旋轉頻率fr估算可疑故障頻率ff(共nmax個),計算出在采樣頻率fs下故障頻率ff對應的周期點數(shù)N0,N0=round(fs/ff),round為取整函數(shù)。因為計算N0與實際N0略有差異,本文建議設置一個檢索區(qū)間Q,在[N0-Q,N0+Q]中尋找IGGCS/GGS最大的點作為實際循環(huán)周期點數(shù)N。本文中Q為設定為8。

步驟2確定VMD初始參數(shù)組合k和α的檢索區(qū)間。本文中k檢索區(qū)間為[2,12],α的檢索區(qū)間為[1 000,4 000][12]。n=1。

步驟3以IGGCS/GGS為目標函數(shù)對VMD初始參數(shù)組合進行網格搜索。對信號進行基于可疑故障頻率ffn的VMD初始參數(shù)組合k和α在檢索區(qū)間中進行網格搜索,依據經驗,本文設定k和α的步長分別為1和100。目標函數(shù)為VMD分解后所有模態(tài)分量(IMFs)的IGGCS/GGS中的最大值。獲取基于可疑故障頻率ffn最優(yōu)VMD初始參數(shù)組合kop和αop。

步驟4計算最優(yōu)模態(tài)分量IMFop和最優(yōu)周期點數(shù)Nopn。對信號進行kop和αop的VMD分解,獲得kop個IMFs,選取模態(tài)分量中IGGCS/GGS值最大的模態(tài)分量最為最優(yōu)模態(tài)分量IMFop。選取IMFop的最大IGGCS/GGS的循環(huán)周期點數(shù)N為最優(yōu)周期點數(shù)Nopn。

步驟5計算其RFF指標,判斷是否發(fā)生故障。感覺IMFop計算其RFF指標(見2.2節(jié)),并根據閾值判斷是否發(fā)生可疑故障頻率ffn下故障。

步驟6判斷是否滿足循環(huán)條件。若n

2.2 故障指標故障頻率比指標RFF

在使用IGGCS/GGS指標完成對基于可疑故障頻率ff的VMD的參數(shù)優(yōu)化后,可以獲得IGGCS/GGS指標的最優(yōu)周期點數(shù)Nop。本文針對本文所提出的VMD優(yōu)化方法,提出了一種故障指標故障頻率比,具體公式為

(11)

式中:HES(n)為信號x(t)的包絡譜,HES(n)=|FFT|Hilbert(x(t))||;k′為倍頻數(shù);

故障指標RFF通過故障頻率及其倍頻頻帶譜線和其周圍譜線的均方的比值進行判斷,故障指標RFF的值能夠反應出其中特定信號譜線在包絡譜中是否明顯。其原理為若信號中包含目標故障信息,則故障頻率及其倍頻頻帶所包含的能量會相比較周圍譜線所包含能量相比會更大。故障的生成是一個連續(xù)的過程,隨著故障不斷地擴大,故障頻率及其倍頻頻帶所包含的能量也會不斷地增大。本文經過多次試驗嘗試,發(fā)現(xiàn)在大部分正常信號RFF值會小于1.9,大部分故障信號的RFF值會大于2.2。因此在本文推薦設置故障閾值為2,并在后續(xù)試驗中設定故障閾值為2。當RFF>2時,則判定該信號在存在此故障頻率下的故障。RFF<2時,則判定該信號暫未存在此故障頻率下的故障。

3 試驗驗證與分析

3.1 仿真信號分析

為了驗證本文所提出方法的可行性,建立滾動軸承故障模型[13]模擬旋轉機械運行中的外圈故障產生的沖擊信號。為了模擬機械系統(tǒng)的復雜工況,對滾動軸承故障模型添加強烈高斯白噪聲,滾動軸承故障模型仿真信號為

式中:A0為故障沖擊振幅,A0=0.5;fr為轉頻,fr=25 Hz;C為衰減系數(shù)/阻尼系數(shù),C=800;fBPFO為外圈故障頻率,fBPFO=120 Hz;T1為外圈故障周期T,T1=1/fBPFO;τκ為第K次沖擊相對于周期T1的微小波動,服從0均值正態(tài)分布,標準差為轉頻的0.005%;n(t)為高斯白噪聲成分,本模型中信噪比設為-16 dB;采樣頻率fs=25 600 Hz,采樣時長為1.28 s。分析點數(shù)為32 768點。

滾動軸承故障模型原始仿真信號和添加噪聲后的仿真信號時域波形、頻譜和包絡譜,如圖4所示。從圖4(a)中可以看出,從原始仿真信號時域中能夠較好地觀測到周期性的外圈故障沖擊,在頻譜和包絡譜上也能清晰的觀測到旋轉頻率、外圈故障頻率和外圈故障頻率倍頻。但在圖4(b)中周期性故障沖擊被噪聲完全淹沒,頻譜和包絡譜上旋轉頻率和外圈故障頻率成分無法進行有效區(qū)分。

圖4 仿真信號的波形和譜圖Fig.4 Waveform and spectrum of the simulated signal

使用本文提出的方法對加噪后的仿真信號進行研究。首先估計仿真信號的旋轉頻率fr=25 Hz,對應轉速下軸承的外圈故障率估算為fBPFO=120 Hz。對應的循環(huán)周期點數(shù)N計算為fs/fBPFO=213。設置檢索區(qū)間Q=8,則循環(huán)周期點數(shù)N檢索區(qū)間為[205,221]。對VMD參數(shù)k和α在區(qū)間[2,12]和[1 000,4 000]上進行基于IGGCS/GGS最大值網格搜索。搜索結果如圖5所示。獲得VMD最優(yōu)初始參數(shù)組合k=11,α=2 800。

圖5 IGGCS/GGS最大值網格搜索結果圖Fig.5 Graph of IGGCS/GGS maximum grid search results

對故障模擬信號進行基于最優(yōu)初始參數(shù)組合的VMD分解,最優(yōu)模態(tài)分量為IMF9。根據IMF9的計算RFF故障指標,得到RFF=2.702,大于設定閾值2,故判定該軸承發(fā)生了外圈故障。IMF9包絡譜如圖6所示,明顯觀測到旋轉頻率、外圈故障頻率和其倍頻,證明故障指標RFF的準確性。

圖6 基于最優(yōu)參數(shù)VMD分解后VMF9的頻譜與包絡譜Fig.6 Frequency spectrum and envelope spectrum of VMF9 after VMD decomposition based on optimal parameters

3.2 試驗數(shù)據集信號分析

為了驗證說明本文所提出方法對實際信號的有效性,選取XJTU-SY滾動軸承加速壽命試驗[14]中的Bearing3_1數(shù)據集作為研究對象。如圖7所示,該試驗臺主要由交流電動機、電動機轉速控制器、轉軸、支撐軸承、液壓加載系統(tǒng)和測試軸承等組成。試驗臺的軸承想好為LDK-UER204滾動軸承。Bearing3_1數(shù)據集實在工況3(1 200 r/min,10 kN)下進行測試,其總壽命周期為42 h 18 min,最終失效位置為軸承外圈。全壽命周期中共有2 538組數(shù)據。信號分為兩個通道:通道1為水平方向振動加速度傳感器采集到的信號;通道2為豎直方向振動加速度信號采集到的信號。因為該試驗臺液壓加載系統(tǒng)是在水平方向為試驗軸承添加工作載荷,通道1信號對軸承失效更加敏感,所以選取通道1信號為研究對象。

圖7 XJTU-SY滾動軸承加速壽命試驗試驗臺示意圖Fig.7 Schematic diagram of XJTU-SY rolling bearing accelerated life test bench

使用均方根(root mean square,RMS)指標來分析軸承壽命退化趨勢,對全壽命周期中2 538組數(shù)據進行均方根統(tǒng)計指標計算,結果如圖8所示。明顯觀測到圖8中第2 385組信號樣本后增長速度明顯上升。在軸承故障發(fā)生后,信號的均方根統(tǒng)計指標會有明顯的上升[15],故判定軸承在第2 385組處產生故障。選取第2 401組數(shù)據通道1信號作為本文的研究對象。根據軸承型號和試驗臺工況計算出試驗臺軸承的故障特征頻率,結果如表1所示。該信號時域波形和包絡譜如圖9所示。在圖中可以明顯觀測到,外圈故障頻率123.3 Hz及其倍頻,說明試驗臺中軸承外圈已經發(fā)生故障。

表1 LDK UER204軸承特征頻率相關估計值

圖8 全壽命振動信號RMS值Fig.8 RMS value of full life vibration signal

圖9 第2 401組數(shù)據通道1信號時域波形和包絡譜Fig.9 Time domain waveform and envelope spectrum of the signal of data channel 1 of group 2 401

考慮到實際工況中存在強干擾,對試驗信號添加-10 dB高斯白噪聲和強周期脈沖信號。強周期脈沖信號時域波形和包絡譜如圖10(a)所示,其頻率為100 Hz。圖10(b)為添加強干擾噪聲后的信號譜圖,難以識別出旋轉頻率及故障頻率。

對強干擾噪聲后的第2 401組數(shù)據通道1信號用本文的所提出的算法進行分析,對其挑選出的最佳模態(tài)分量進行故障指標RFF分析,其結果如表2所示。由表2可知,第2 401組數(shù)據中除了軸承外圈故障頻率的RFF值大于設定閾值2,其余軸承故障頻率的RFF值都小于設定閾值。判定第2 401組數(shù)據存在外圈軸承故障,診斷結果與數(shù)據集實際結果契合。

表2 第2 401組數(shù)據通道1信號各故障分析結果

為了驗證RFF的準確性,取基于軸承外圈故障下的分解結果進行驗證。算法所得到的最優(yōu)初始參數(shù)組合為kop=12和αop=2700,最佳模態(tài)分量為IMF12,對應最佳周期點數(shù)Nop=207,最佳估算頻率為123.67 Hz。對最佳模態(tài)分量進行包絡譜分析,結果如圖11所示。從譜圖上可以很明顯看出,故障特征頻率的及其倍頻,因此提出的算法能夠有效的抑制強周期脈沖信號的干擾,實現(xiàn)微弱故障提取和故障診斷。

圖11 第2 401組數(shù)據通道1信號(-10 dB) 最佳模態(tài)分量包絡譜Fig.11 Best modal component envelope spectrum of the signal of data channel 1 (-10 dB) of group 2 401

本文采用另一種的算法[16]與本文提出算法進行對比。該算法采用包絡熵和包絡譜峭度作為目標函數(shù)對信號進行變分模態(tài)分解,之后選擇樣本熵最小值作為最優(yōu)模態(tài)分量。對相同信號進行最優(yōu)初始參數(shù)組合求解。其最終優(yōu)化結果是最優(yōu)初始參數(shù)組合為kop=6和αop=1 845,最佳模態(tài)分量為IMF6,最佳模態(tài)分量包絡譜如圖12所示。在包絡譜中能夠提取出強周期干擾信號頻率及其倍頻,但是未能有效提取出實際故障特征。

3.3 港口起重機實際數(shù)據驗證

為了驗證說明本文在實際運轉情況下的問題,對南沙某港港口起重機起升機構的實際信號[17]進行分析研究。該港口起重機起升機構主要由電機、齒輪箱和卷筒組成,通過電機驅動齒輪箱,齒輪箱帶動卷筒上線纜運動實現(xiàn)港口集裝箱升降。該起重機傳動系統(tǒng)實物圖和示意圖分別如圖13所示,圖13(b)中數(shù)字表示振動加速度信號采集器位置分布。采樣頻率為51 200 Hz。

圖13 港口起重機抬升機構Fig.13 Harbor crane lifting mechanism

日常巡檢中發(fā)現(xiàn)驅動電機處發(fā)出異響,疑似電機端軸承發(fā)生故障。軸承型號為斯凱孚公司的23232 CC/W33。取港口起重機起升機構通道2中的一段平穩(wěn)信號作為研究對象,信號時域波形和包絡譜如圖14所示,電機軸的旋轉速度約為1 180 r/min。依據該軸承型號和轉速估算軸承的故障特征頻率,結果如表3所示。

表3 23232 CC/W33軸承特征頻率Tab.3 23232 CC/W33 bearing characteristic frequency

對信號使用本文的所提出的算法進行分析,對其挑選出的最佳模態(tài)分量進行故障指標RFF分析,其結果如表4所示。由表可知,通道2信號中除了軸承外圈故障頻率的RFF值大于設定閾值2,其余軸承故障頻率的RFF值都小于設定閾值。判定通道2信號存在外圈軸承故障。

表4 港口起重機抬升機構通道2信號各故障分析結果

經過維護檢測后發(fā)現(xiàn)軸承外圈發(fā)生故障,故障軸承如圖15所示,這驗證了所提RFF指標的有效性。其分解信號的包絡譜圖如圖16所示,其故障頻率及其二倍頻和三倍頻較為明顯。

圖15 故障軸承部位Fig.15 Faulty bearing part

圖16 港口起重機抬升機構通道2信號 最佳模態(tài)分量包絡譜Fig.16 Best modal component envelope spectrum of channel 2 signal of port crane lifting mechanism

4 結 論

通過本文的研究,得到以下結論:

(1)提出了基于一種基于統(tǒng)計指標IGGCS/GGS為目標函數(shù)VMD初始參數(shù)組合優(yōu)化的方法,通過多個試驗可以證明,用該方法分解的得到最優(yōu)模態(tài)分量能夠實現(xiàn)強噪聲情況下的故障特征提取。

(2)提出了一種基于統(tǒng)計指標IGGCS/GGS的故障指標RFF,該指標與上述算法結合能夠有效的實現(xiàn)微弱故障診斷。

需要指出的是,盡管所提方法能夠有效地診斷微弱故障,但是所提方法需要對可疑故障頻率進行預先設定,不能自適應檢索故障頻率。未來,將嘗試解決這一問題。