基于融合信息熵距的滾動軸承故障診斷方法

關焦月，艾延廷，田 晶，王 帥，周海侖，孫 丹,高紅池

(1.沈陽航空航天工程大學 航空航天工程學部(院)， 沈陽 110136;2.中國人民解放軍75752部隊76分隊，廣東 佛山 528100)

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基于融合信息熵距的滾動軸承故障診斷方法

關焦月1，艾延廷1，田 晶1，王 帥1，周海侖1，孫 丹1,高紅池2

(1.沈陽航空航天工程大學 航空航天工程學部(院)， 沈陽 110136;2.中國人民解放軍75752部隊76分隊，廣東 佛山 528100)

針對機匣內滾動軸承故障，采用一種基于融合信息熵距的故障診斷方法進行診斷。通過航空發(fā)動機轉子系統(tǒng)試驗臺模擬滾動軸承的單一和耦合故障，采集其聲發(fā)射信號，利用時域的奇異譜熵、頻域的功率譜熵、時-頻域的小波能譜熵以及小波空間特征譜熵，計算融合信息熵距實現(xiàn)故障診斷。結果表明：融合信息熵距成功分辨出滾動軸承故障種類，提高了故障診的準確性，是一種行之有效的滾動軸承故障診斷方法。

滾動軸承故障；信息熵；信息熵距；聲發(fā)射信號；故障診斷；機匣

航空發(fā)動機是一種典型的旋轉機械，而滾動軸承是旋轉機械中的重要零部件之一，其應用廣泛且易損壞[1]。在航空發(fā)動機中，它的運行狀態(tài)直接影響著航空發(fā)動機的可靠性和壽命[2]。因此，對于軸承的狀態(tài)檢測和故障診斷十分重要[1-3]。針對滾動軸承，傳統(tǒng)上采用振動檢測法，且一般在軸承座上進行數(shù)據(jù)采集，而工程中滾動軸承大多處于機匣內部，傳播路徑較遠，而且大量的環(huán)境噪聲混入振動信號中，甚至湮沒故障信號，很難判別[4]。采用聲發(fā)射信號可以很好地解決上述問題，利用聲發(fā)射信號的寬頻譜、高頻率的特性，可以有效抑制干擾識別故障[5]。由于滾動軸承的故障成因多且復雜[6]，并且較滾動軸承的單一故障，滾動軸承的耦合故障更難判別，僅用單一的故障特征參數(shù)無法有效準確地進行故障診斷，故本文采用融合信息熵距的方法對滾動軸承故障進行診斷。信息熵具有可對系統(tǒng)的不確定性和復雜程度進行定量描述的特點，因此本文對滾動軸承故障的聲發(fā)射信號進行了分析，分別提取其在時域、頻域及時-頻域的信息熵特征，通過信息融合計算信息熵距實現(xiàn)故障的檢測和診斷[7]。

1 滾動軸承聲發(fā)射信號產生原理

聲發(fā)射是材料受到外力或內力作用產生變形或者裂紋擴展時，以彈性波的形式釋放應變能的現(xiàn)象[8-9]。聲發(fā)射信號來自故障本身，所以聲發(fā)射信號是故障的載體，通過分析和處理聲發(fā)射信號可對軸承進行檢測和診斷[10]。滾動軸承各組成部分(內圈、外圈、滾動體以及保持架)接觸面間的相對運動、碰摩以及由于失效、過載等原因，使軸承在運轉過程中產生故障(磨損、疲勞、腐蝕、斷裂、壓痕和膠合等形式)，金屬材料由于內部晶格的錯位滑移，會釋放應變能量和短暫的彈性應力波，即出現(xiàn)聲發(fā)射信號[10]。

2 聲發(fā)射信號的信息熵特征

2.1 信息熵的基本概念

信息熵是系統(tǒng)有序化程度的一個度量，系統(tǒng)越復雜越混亂，則信息熵值就越大，反之，系統(tǒng)越有序則信息熵值越小[11]。信息熵是物理熵的推廣，信息論之父香農借鑒了熱力學的概念，給出了計算信息熵的數(shù)學表達式，其數(shù)學定義如下：

(1)

式中，μ(Ai)為集合Ai的測度，i=1,2,…,n[12]。

2.2 聲發(fā)射信號的時域信息熵特征

設任意一個測點的聲發(fā)射信號為{xi}，i=1,2，…，N，其中N為采樣點數(shù)，利用時延嵌陷技術，將信號映射到嵌入空間，設空間的長度為M，可以得到一個M×N矩陣A，即

對A進行奇異值分解，可得聲發(fā)射信號的奇異譜值{σi}，1≤i≤M。于是可定義時域中聲發(fā)射信號的奇異譜熵Ht為：

(2)

(3)

2.3 聲發(fā)射信號的頻域信息熵特征

∑x2(t)Δt=∑|X(ω)|2Δω

(4)

因此，S={S1,S2,…,SN}可以看作是對原始信號的一種劃分。由此可定義其功率譜熵Hf為：

(5)

(6)

2.4 聲發(fā)射信號的時-頻域信息熵特征

設具有有限能量的函數(shù)f(t)在小波變換前后能量守恒，即：

(7)

(8)

(9)

3 滾動軸承故障模擬試驗

本次實驗采用型號為NU202的滾動軸承，在多測點、多轉速的情況下，多次模擬6種典型故障：滾動體故障、內圈故障、外圈故障、正常狀態(tài)、內圈-滾動體故障、外圈-滾動體故障。實驗系統(tǒng)如圖1所示。在機匣和軸承座上分布了4個傳感器即4個測點，轉速范圍限定在800 r/min到2 000 r/min之間，采樣的轉速間隔設定在100 r/min。將采集到的聲發(fā)射信號進行分組，對每組信號分別進行計算，得到每種故障的四種信息熵值，利用融合信息熵距判斷滾動軸承的故障。

圖1 航空發(fā)動機轉子系統(tǒng)試驗臺

4 基于信息熵距的滾動軸承故障診斷方法

4.1 信息熵點的確定及信息熵距的定義

假設把每一種信息熵(奇異譜熵、功率譜熵、小波空間特征譜熵、小波能譜熵)都看作是一個維度，則4種信息熵就組成了一個四維空間，而對任一種故障均可求出其4種信息熵值(U1,U2,U3,U4)，即四維空間里的一個確定點μ[13]。對于滾動軸承的每種故障來說，都可求其4種信息熵，即可得到相應的4個信息熵帶。每種故障的信息熵帶都會在一個較小的數(shù)值范圍內變化，通過求取每種故障熵帶的平均值，就能得到其相應的信息熵中心，稱之為信息熵點[13-14]。表1為實驗得到的滾動軸承6種典型故障的熵點。

定義任意一種未知故障熵點μa與第i種故障熵點μi在四維空間里的距離di為信息熵距，簡稱熵距，其定義為：

(10)

其中，i表示故障類別(i=1,2,3,4,5)；j表示信息熵類別(j=1,2,3,4)；Saj表示未知故障μa的第j種信息熵值；Sij表示第i種故障μi的第j種信息熵值[13-14]。由于信息熵距di的大小明確顯示了未知故障與第i種故障的接近程度，即信息熵距di越小，發(fā)生第i種故障的可能性就越大[14]。故在滾動軸承故障模擬實驗中，軸承處于多轉速多測點的狀態(tài)，每種故障都會得到一條信息熵距曲線，將未知故障的熵距曲線與典型故障熵距曲線相對比，未知故障曲線接近哪條典型故障曲線，就可將其診斷為該故障。

表1 滾動軸承典型故障信息熵點

4.2 滾動軸承故障診斷實例分析

通過航空發(fā)動機轉子系統(tǒng)試驗臺，模擬6種典型故障(滾動體故障、內圈故障、外圈故障、內圈-滾動體故障、外圈-滾動體故障)并采集其聲發(fā)射信號作為樣本，同樣模擬該6種故障作為未知故障，將其與樣本進行對比,進行故障類型診斷。對這些聲發(fā)射信號進行分析計算，每種故障得到4種信息熵點，6種典型故障樣本信息熵點如表1所示。代入公式(10)，可以得到未知故障與每種典型故障的熵距曲線圖，如圖2～7所示。

觀察圖2至圖7可知：未知故障屬于哪種典型故障，其信息熵距曲線在圖中一般都在最下面的位置，與坐標軸更為接近，即與該典型故障的信息熵點越接近。從圖中還可以看出，3條曲線都會有重疊的地方，這說明在單一轉速下無法準確判斷滾動軸承的故障類型，采用多轉速、多測點的方法能夠清晰、明確地判斷出故障的種類。結合表1中的信息熵點值可知，每種故障的同一個信息熵點值很接近，利用信息熵距的方法，可以清楚直觀地從信息熵距圖中分辨出信息熵點如此接近的故障種類。

圖2 未知故障1(滾動體)與典型故障的信息熵距圖

圖3 未知故障2(內圈)與典型故障的信息熵距圖

圖4 未知故障3(外圈)與典型故障的信息熵距圖

圖5 未知故障4(正常軸承)與典型故障的信息熵距圖

圖6 未知故障5(內圈-滾動體)與典型故障的信息熵距圖

圖7 未知故障6(內圈-外圈)與典型故障的信息熵距圖

5 結論

本文采用信息融合的思想，針對機匣內的滾動軸承單一和耦合故障進行診斷，分別在時域、頻域及時-頻域提取了聲發(fā)射信號的奇異譜熵、功率譜熵、小波空間特征譜熵及小波能譜熵4種信息熵特征。通過實例計算及分析表明：

(1)聲發(fā)射方法可以通過機匣成功采集到滾動軸承的故障信號，規(guī)避了環(huán)境噪聲混入振動信號湮沒故障信號而難以判別的缺點。

(2)信息熵可以將信號的不確定性定量地顯示出來，很好地反映了聲發(fā)射信號的變化規(guī)律，分辨故障的嚴重程度，是滾動軸承故障診斷的有效指標。

(3)融合信息熵距的滾動軸承故障診斷方法全面、直觀，通過繪制多轉速下故障的信息熵距曲線圖，可以成功地分離出滾動軸承的單一故障和耦合故障及其類型，提高了滾動軸承故障診斷的準確性。

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(責任編輯：宋麗萍 英文審校：劉敬鈺)

Diagnosis method for rolling bearing faults based on integration of information entropy distance

GUAN Jiao-yue1，AI Yan-ting1，TIAN Jing1，WANG Shuai1,ZHOU Hai-lun1,SUN Dan1,GAO Hong-chi2

(1.Faculty of Aerospace Engineering,Shenyang Aerospace University,Shenyang 110136;2.PLA Unit 75752 Element 76,Foshan Guangdong 528100,China)

For the rolling bearing faults in casing,a fault diagnosis method based on the integration of information entropy distance was adopted.Firstly,the rolling bearing single and coupling fault were simulated on aero-engine rotor test stand,and the acoustic emission signals were collected.Then four information entropies—singular spectrum entropy in time domain,power spectrum entropy in frequency domain,wavelet energy spectral entropy in frequency-time domain and wavelet space characteristics spectral entropy were used to calculate the integration of information entropy distance to realize fault diagnosis.Results show that the method of integration of information entropy distance is practical in successfully distinguishing the rolling bearing faults and effectively improving the accuracy of fault diagnosis.

rolling bearing faults;information entropy;information entropy distance;acoustic emission signals;faults diagnosis;casing

2014-12-31

國家自然科學基金(項目編號：11302133)

關焦月(1985-)，女，遼寧沈陽人，碩士研究生，主要研究方向：航空發(fā)動機結構、強度及故障診斷技術，E-mail:guanjiaoyue@126.com； 艾延廷(1963-)，男，沈陽人，教授，主要研究方向：航空發(fā)動機整機振動、航空發(fā)動機試驗技術，E-mail:ytai@163.com。

2095-1428(2015)04-0014-05

V211

A

10.3969/j.issn.2095-1248.2015.04.003