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    基于證據(jù)融合算法的地鐵車輛軸承故障檢測方法研究

    2019-06-13 08:43:26劉建強(qiáng)孫康茗趙東明
    鐵道學(xué)報(bào) 2019年4期
    關(guān)鍵詞:譜峰均值軸承

    劉建強(qiáng),孫康茗,趙東明,張 雷,任 剛

    (1.北京交通大學(xué) 電氣工程學(xué)院,北京 100044;2. 中車唐山機(jī)車車輛有限公司 產(chǎn)品研發(fā)中心,河北 唐山 063035)

    近年來,我國經(jīng)濟(jì)飛速發(fā)展,人口迅猛增長,大城市原有的交通路網(wǎng)已無法滿足人們?nèi)找嬖鲩L的出行需求,簡單的擴(kuò)路增車并不能從根本上緩解運(yùn)能飽和所帶來的問題。城市軌道交通因其準(zhǔn)時(shí)、快速、運(yùn)量大等特點(diǎn)逐漸成為現(xiàn)代化交通體系中不可或缺的部分,其應(yīng)用能夠有效緩解大中型城市交通擁擠等問題。到目前為止,我國已有40個(gè)大中型城市計(jì)劃發(fā)展軌道交通事業(yè),計(jì)劃建設(shè)線路里程達(dá)4 000 km。15年后,我國將有50個(gè)大中型城市擁有軌道交通線路,總運(yùn)營里程將超過7 000 km。軸承作為地鐵車輛的重要組成部分,其故障必將產(chǎn)生較大的危害,嚴(yán)重威脅車輛運(yùn)行安全。如何準(zhǔn)確可靠地檢測軸承故障一直是軌道交通行業(yè)的重要研究方向。

    滾動軸承故障診斷主要方法有:振動診斷方法、溫度診斷方法、聲學(xué)診斷方法等[1]?;谡駝有盘柕脑\斷方法是目前應(yīng)用最廣泛的軸承故障診斷方法,診斷方式以單證據(jù)源診斷為主。單證據(jù)源診斷方法的準(zhǔn)確性一般較低,存在漏診、誤診的可能。證據(jù)融合理論為多證據(jù)源綜合診斷提供了方法依據(jù),文獻(xiàn)[2]對經(jīng)典D-S證據(jù)融合理論進(jìn)行了研究,闡述了經(jīng)典融合算法在處理高沖突證據(jù)源時(shí)產(chǎn)生的錯(cuò)誤結(jié)果及其原因。文獻(xiàn)[3]介紹了對于經(jīng)典融合理論進(jìn)行改進(jìn)的均值K系數(shù)法,雖然該方法在經(jīng)典融合理論的基礎(chǔ)上進(jìn)行了加權(quán)的修改,但中和結(jié)果存在對故障認(rèn)定概率偏低的缺點(diǎn),易發(fā)生漏診現(xiàn)象。文獻(xiàn)[4]介紹了改進(jìn)理論吸收法,該方法也是對經(jīng)典融合結(jié)果的加權(quán)處理,但由于采用高概率的證據(jù)進(jìn)行中和,其結(jié)果存在對故障認(rèn)定概率偏高的缺點(diǎn),易發(fā)生誤診現(xiàn)象。文獻(xiàn)[5]介紹了概率分配函數(shù)及其確定方法,但已有的概率分配函數(shù)均不能很好地對軸承參數(shù)的支持度進(jìn)行擬合,因此需要提出新的概率分配函數(shù)。

    本文推導(dǎo)了軸承的故障模型,選擇故障信息突出的故障特征參數(shù);對經(jīng)典融合理論進(jìn)行改進(jìn),提出更適合處理高沖突部分?jǐn)?shù)據(jù)的均值加權(quán)融合算法;為提取證據(jù)源的支持度用于融合,依據(jù)數(shù)據(jù)確定一套特殊的概率分配函數(shù);設(shè)計(jì)搭建軸承實(shí)驗(yàn)平臺,應(yīng)用提出的均值加權(quán)融合法與已有的均值K系數(shù)法及吸收法對同一概率分配函數(shù)求得的支持度進(jìn)行融合,對比實(shí)驗(yàn)結(jié)果,驗(yàn)證了本文所提方法的準(zhǔn)確性和有效性。

    1 軸承故障模型與故障特征參數(shù)選擇

    1.1 故障模型

    滾動軸承包括內(nèi)圈、外圈、滾動體和保持架四部分[6]。圖1為滾動軸承的典型結(jié)構(gòu)[7],圖中,d為滾動體直徑,D為滾動軸承節(jié)徑,α為接觸角(本文實(shí)驗(yàn)α=0°),rA為滾動體與滾動軸承外圈工作面的接觸點(diǎn)A點(diǎn)在軸承轉(zhuǎn)動過程中的回轉(zhuǎn)半徑,rB為滾動體與滾動軸承內(nèi)圈工作面的接觸點(diǎn)B點(diǎn)在軸承轉(zhuǎn)動過程中的回轉(zhuǎn)半徑。

    在列車實(shí)際運(yùn)行過程中,因轉(zhuǎn)向架軸承各類故障而產(chǎn)生的振動可具體反映出軸承損傷故障的類型,軸承故障引起的特殊振動是由車軸旋轉(zhuǎn)速度、軸承尺寸及軸承故障類型等共同作用決定的[8]。

    圖1 典型滾動軸承結(jié)構(gòu)

    1.2 特征參數(shù)選擇

    選擇合適的故障特征參數(shù)是準(zhǔn)確檢測轉(zhuǎn)向架軸承故障的第一步。信號處理后得到的參數(shù)主要分為時(shí)域參數(shù)與頻域參數(shù),而信號的時(shí)域參數(shù)通常含有較多的噪聲干擾,對故障診斷不利,因此選擇頻域參數(shù)進(jìn)行提取。通過比較故障軸承與無故障軸承的各頻域參數(shù),選擇其中數(shù)值差異較明顯的兩種故障特征參數(shù)進(jìn)行提取。本文提取待測試軸承的故障特征頻率譜峰比值與頻率均值進(jìn)行軸承故障的檢測與證據(jù)融合算法的對比。

    1.2.1 故障特征頻率譜峰比值

    列車運(yùn)行時(shí),滾動軸承一旦發(fā)生某種故障,其故障零件的沖擊會激發(fā)軸承其他零部件的固有高頻振動。這種沖擊使得振動信號某頻率處的能量幅值明顯高于其他頻率處,而這一特殊頻率可以被獲取來診斷該種故障的存在,我們稱此頻率為該型號軸承對應(yīng)該種類故障的故障特征頻率[9]。

    外圈故障的特征頻率fo為[10]

    ( 1 )

    內(nèi)圈故障的特征頻率fi為

    ( 2 )

    滾動體故障特征頻率fb為

    ( 3 )

    式中:fr為軸承內(nèi)圈旋轉(zhuǎn)頻率。

    振動信號通過小波變換、希爾伯特變換處理后得到振動數(shù)據(jù)的頻譜圖,再通過程序搜索得到頻譜圖中的譜峰。搜索譜峰時(shí)定義:比值=最大值/第二大值。搜索譜峰時(shí)中心頻率為故障特征頻率(誤差±1.5 Hz)及其倍頻,搜索帶寬為10 Hz。應(yīng)用該比值作為故障特征參數(shù)進(jìn)行后續(xù)證據(jù)融合。

    1.2.2 頻率均值

    頻率均值代表振動信號的能量平均水平。當(dāng)軸承發(fā)生故障時(shí),振動信號中不同頻率成分的大小以及頻率主能量譜峰位置將發(fā)生變化,信號包絡(luò)譜不同頻率成分的大小也將發(fā)生變化[11]。因此,理論上,頻率均值也可以作為檢測軸承故障與否的特征參數(shù)。

    將軸承的振動信號經(jīng)過小波變換與希爾伯特變換,計(jì)算得到頻譜的頻率均值為

    ( 4 )

    式中:umf為頻率均值;s(n)為振動信號包絡(luò)譜,其中n=1~N,N為包絡(luò)譜譜線數(shù)。

    特征參數(shù)確定后,應(yīng)用合理的融合公式對振動信號的兩故障特征參數(shù)進(jìn)行融合,以提高軸承故障檢測的準(zhǔn)確率。

    2 改進(jìn)型證據(jù)融合算法

    證據(jù)融合指對同一概率框架下的不同證據(jù)源進(jìn)行融合,通過考慮多種證據(jù)對事件的支持程度來綜合判斷事物發(fā)生的概率[12]。實(shí)際工程中,應(yīng)用D-S證據(jù)融合理論對事物進(jìn)行綜合多方面的考慮,從而提高診斷的準(zhǔn)確率。

    2.1 經(jīng)典融合理論

    設(shè)U表示X所有可能取值的一個(gè)集合,且所有在U內(nèi)的元素間互不相容,則稱U為X取值的識別框架。假設(shè)某識別框架下有兩個(gè)證據(jù)源,相應(yīng)的兩個(gè)概率分配函數(shù)為m1、m2,Ai和Bj分別是對應(yīng)的焦元,若?A?H(H為該識別框架下所有的子集所構(gòu)成的集合)且滿足m(A)>0,則D-S融合公式為[13]

    ( 5 )

    ( 6 )

    式中:K為沖突度,代表不同證據(jù)之間存在的沖突程度。

    通過式( 5 )與式( 6 )可以看出,經(jīng)典D-S證據(jù)理論將高沖突證據(jù)源的支持度平均分配給了非空集事件。而這也正是經(jīng)典D-S證據(jù)理論的缺陷所在,因?yàn)楫?dāng)證據(jù)源之間存在較高沖突度時(shí),即K無限接近于1時(shí),常會導(dǎo)致融合結(jié)果出現(xiàn)違反常理的現(xiàn)象。因此,需要對經(jīng)典融合算法進(jìn)行改進(jìn)以應(yīng)對高沖突證據(jù)源。

    2.2 基于經(jīng)典融合理論的改進(jìn)算法

    已有對于D-S證據(jù)理論的改進(jìn),主要從兩個(gè)方面入手:一是從證據(jù)源本身入手,在證據(jù)源層面減少高沖突的出現(xiàn);二是從證據(jù)理論的融合方法入手,通過中和或其他分配方法來消除數(shù)據(jù)高沖突時(shí)融合結(jié)果的不合理情況[14]。

    由于軸承振動數(shù)據(jù)離散性較大,故障信息不會持續(xù)顯現(xiàn),因此不同組別數(shù)據(jù)間的沖突在所難免。已有的加權(quán)調(diào)整改進(jìn)算法主要有均值K系數(shù)法與吸收法兩種,但都存在各自的問題。借鑒這兩種算法,本文提出一種融合結(jié)果更加準(zhǔn)確的改進(jìn)融合算法,命名為均值加權(quán)融合法。下面分別對這三種融合算法的公式與原理進(jìn)行介紹。

    2.2.1 已有的均值K系數(shù)法與吸收法

    (1)均值K系數(shù)法

    該算法的主要思想為當(dāng)證據(jù)沖突過大時(shí),利用兩組概率數(shù)據(jù)的平均值對偏離實(shí)際的經(jīng)典結(jié)果進(jìn)行中和,中和的分配系數(shù)分別為沖突度K與1-K。其公式為

    ( 7 )

    該算法計(jì)算思想簡單,當(dāng)沖突增大時(shí)通過削弱經(jīng)典結(jié)果比重、增加均值比重來改善最終結(jié)果的合理性;但當(dāng)K值大于0.5但尚未接近1時(shí),該方法分配給平均值的權(quán)重要大于經(jīng)典結(jié)果的權(quán)重,這時(shí)對于經(jīng)典算法結(jié)果的削弱過大,必然會降低融合結(jié)果的準(zhǔn)確性。

    (2)吸收法

    該算法的思想同樣為利用特殊系數(shù)對經(jīng)典的融合結(jié)果進(jìn)行中和。其公式為

    ( 8 )

    通過式( 8 )可以看出,吸收法在均值K系數(shù)法的基礎(chǔ)上對中和所用到的參數(shù)及分配系數(shù)進(jìn)行修改完善。該算法根據(jù)證據(jù)的基本概率分配對沖突進(jìn)行分配,這樣必然造成原本概率分配比較大的證據(jù)獲得的沖突概率也大,這樣的修改可以提升融合結(jié)果的合理性與準(zhǔn)確性。但由于該算法采用較大的概率值對結(jié)果進(jìn)行中和,當(dāng)兩個(gè)證據(jù)源均支持無故障且概率值較大時(shí),其中和結(jié)果可能因?qū)τ泄收系闹С指怕蔬^大而產(chǎn)生誤診。

    2.2.2 均值加權(quán)融合法

    均值加權(quán)融合法的計(jì)算公式為

    ( 9 )

    通過計(jì)算發(fā)現(xiàn),這兩個(gè)系數(shù)可以在一定范圍內(nèi)適當(dāng)調(diào)整經(jīng)典結(jié)果與均值結(jié)果的權(quán)重,能夠避免經(jīng)典融合算法在證據(jù)源高沖突時(shí)的缺陷,同時(shí)也可以在沖突度較低時(shí)維持經(jīng)典結(jié)果一定的權(quán)重,避免了在不當(dāng)情況下過分削弱經(jīng)典結(jié)果權(quán)重導(dǎo)致最終結(jié)果的失真。應(yīng)用這兩個(gè)系數(shù)來調(diào)節(jié)融合結(jié)果中經(jīng)典結(jié)果與均值的關(guān)系,從而實(shí)現(xiàn)對最終融合結(jié)果的合理化調(diào)整。

    3 軸承故障特征參數(shù)的概率分配函數(shù)推導(dǎo)

    特征參數(shù)與融合公式確定后,需要應(yīng)用合適的概率分配函數(shù)計(jì)算數(shù)據(jù)對各元素的支持度,再將支持度代入證據(jù)融合公式中,求得總的元素支持度并判斷出軸承是否存在故障。

    特征參數(shù)的概率分配函數(shù)是指在某一框架內(nèi),一種證據(jù)對框架內(nèi)不同元素的支持度的求解方法。應(yīng)用這一函數(shù),可以將特征參數(shù)的值轉(zhuǎn)化為支持度,其確定與推導(dǎo)是證據(jù)融合算法的基礎(chǔ),是確保融合結(jié)果有效、可靠的重要保障。本文結(jié)合軸承振動數(shù)據(jù)的特點(diǎn)對兩種特征參數(shù)的概率分配函數(shù)進(jìn)行確定。

    定義證據(jù)融合的框架由有故障、不確定和無故障三種元素組成,分別推導(dǎo)概率分配函數(shù)計(jì)算故障特征頻率譜峰比值、頻率均值對識別框架各元素的支持度,為進(jìn)一步的證據(jù)融合提供依據(jù)。

    3.1 設(shè)置特征頻率譜峰比值的概率分配函數(shù)

    通過對比故障軸承與正常軸承的譜峰比值,確定譜峰比值對于框架內(nèi)各元素的標(biāo)準(zhǔn)值,譜峰比值的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)見表1(無故障數(shù)據(jù)記錄三種程序處理后的最小值,保留4位小數(shù))。

    表1 各故障類型的特征頻率譜峰比值采樣數(shù)據(jù)

    表1(續(xù))

    由表1數(shù)據(jù)設(shè)置特征頻率譜峰比值的標(biāo)準(zhǔn)值,見表2,其中元素“不確定”的標(biāo)準(zhǔn)值為“有故障”與“無故障”標(biāo)準(zhǔn)值的中間值。

    表2 特征頻率譜峰比值的標(biāo)準(zhǔn)值

    當(dāng)測得的比值接近某一標(biāo)準(zhǔn)值時(shí),需要概率天平向?qū)?yīng)的元素傾斜,即測得值與標(biāo)準(zhǔn)值之差越小時(shí),相應(yīng)的支持度越大,因此,選擇反比例函數(shù)對這一規(guī)律進(jìn)行擬合。設(shè)定參數(shù)時(shí)應(yīng)使函數(shù)較大程度地?cái)M合支持度與自變量的關(guān)系,選擇0.08這一參數(shù)調(diào)節(jié)自變量與標(biāo)準(zhǔn)值的差值及支持度間的關(guān)系,能夠使自變量在任意范圍內(nèi)變化時(shí),函數(shù)合理地分配三種元素對應(yīng)的概率,同時(shí)保證自變量等于標(biāo)準(zhǔn)值時(shí)該函數(shù)有意義。根據(jù)這一標(biāo)準(zhǔn)定義概率分配函數(shù)為

    (10)

    式中:a為實(shí)驗(yàn)測得的特征頻率譜峰比值數(shù)據(jù)。

    計(jì)算過程中發(fā)現(xiàn),當(dāng)測得值超過1.8時(shí),“有故障”的支持度繼續(xù)增加。但由于反比例函數(shù)的性質(zhì),當(dāng)自變量超過1.8時(shí)函數(shù)值會變小,與實(shí)際情況相違背,此時(shí)擬合出現(xiàn)差錯(cuò),因此對式(10)進(jìn)行補(bǔ)充。應(yīng)用分段函數(shù)來繼續(xù)擬合越過標(biāo)準(zhǔn)值后的支持度,對比有故障和無故障軸承的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù),以使得該分段函數(shù)能夠正確的擬合支持度與故障特征參數(shù)(自變量)的關(guān)系為標(biāo)準(zhǔn)來設(shè)定參數(shù)。此外,當(dāng)自變量接近1.8時(shí)概率值存在突變。然而這樣的突變并不符合現(xiàn)實(shí)中概率值隨自變量的變化關(guān)系,為確保反比例函數(shù)的突變點(diǎn)不會影響最終支持度,將函數(shù)的分段點(diǎn)設(shè)置在突變點(diǎn)前0.05個(gè)單位的位置,即1.75處。

    綜上,特征頻率譜峰比值對于“有故障”這一元素的概率分配函數(shù)為

    (11)

    當(dāng)a≤1.75時(shí),三種元素的支持度均由反比例函數(shù)進(jìn)行擬合,此時(shí)只需要修改式(10)中的標(biāo)準(zhǔn)值,但通過該方法得到的支持度概率之和并不一定為100%,因此還需要對結(jié)果進(jìn)行歸一化以得到最終的真實(shí)支持度;當(dāng)a>1.75時(shí),為確定“不確定”及“無故障”的支持度,對去除“有故障”部分支持度的概率進(jìn)行再次分配。

    (12)

    式中:fA(a)′為該情況下證據(jù)對于元素“不確定”的支持度;fA(a)″為該情況下證據(jù)對于元素“無故障”的支持度。

    3.2 設(shè)置頻率均值的概率分配函數(shù)

    與特征頻率譜峰比值的概率分配函數(shù)設(shè)置類似,確定頻率均值對于框架內(nèi)各元素的標(biāo)準(zhǔn)值,頻率均值的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)見表3。

    表3 各故障類型的頻率均值采樣數(shù)據(jù)

    表3(續(xù))

    通過表3可以看出:滾動體故障的頻率均值數(shù)據(jù)普遍小于外圈故障與內(nèi)圈故障,更接近于無故障數(shù)據(jù)。因此從頻率均值這一故障參數(shù)的角度來看,不能用相同的標(biāo)準(zhǔn)值來檢測滾動體故障與其他兩種故障??紤]表3各故障數(shù)據(jù)與無故障數(shù)據(jù)之間的差別,頻率均值的概率分配函數(shù)標(biāo)準(zhǔn)值見表4。

    表4 頻率均值的標(biāo)準(zhǔn)值

    結(jié)合上文所述選擇函數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)及參數(shù)設(shè)定的規(guī)則,我們設(shè)定3個(gè)函數(shù)對不同故障時(shí)頻率均值所代表的概率分配函數(shù)進(jìn)行擬合。由于參數(shù)數(shù)量級改變,將函數(shù)的分段點(diǎn)設(shè)置在突變點(diǎn)前0.5個(gè)單位的位置。

    外圈故障頻率均值的概率分配函數(shù)為

    (13)

    內(nèi)圈故障頻率均值的概率分配函數(shù)為

    (14)

    滾動體故障頻率均值的概率分配函數(shù)為

    式中:b為實(shí)驗(yàn)測得的頻率均值數(shù)據(jù)。

    該部分對于“不確定”及“無故障”兩元素的支持度確定方法與3.1節(jié)方法類似,此處不再贅述。

    應(yīng)用上述譜峰比值與頻率均值的概率分配函數(shù),將待測軸承的上述兩種參數(shù)轉(zhuǎn)換為其對各元素的支持度,代入證據(jù)融合公式中,可進(jìn)行證據(jù)融合計(jì)算分析。

    4 實(shí)驗(yàn)對比分析

    為了對比上述三種改進(jìn)算法的優(yōu)劣,應(yīng)用同一概率分配函數(shù)提取相同數(shù)據(jù)組的各元素支持度,再分別進(jìn)行證據(jù)融合并比較結(jié)果的準(zhǔn)確率。

    設(shè)計(jì)搭建軸承故障診斷測試平臺,該實(shí)驗(yàn)平臺由變頻器、電機(jī)、聯(lián)軸器、套軸、軸承座、加速度傳感器和診斷主機(jī)等部分組成。圖2為實(shí)驗(yàn)平臺的原理示意圖,圖3為實(shí)驗(yàn)平臺實(shí)物圖。

    圖2 實(shí)驗(yàn)平臺原理示意圖

    圖3 實(shí)驗(yàn)平臺實(shí)物圖

    實(shí)驗(yàn)平臺通電后,電機(jī)運(yùn)行并帶動軸承的內(nèi)圈轉(zhuǎn)動,進(jìn)而產(chǎn)生診斷所需的振動信號,加速度傳感器對這些信號進(jìn)行采集并轉(zhuǎn)換為模擬電壓信號,最后輸出給硬件裝置進(jìn)行數(shù)字化處理。

    分別采集無故障軸承、外圈故障軸承、內(nèi)圈故障軸承及滾動體故障軸承的振動數(shù)據(jù),無故障軸承數(shù)據(jù)作為對照;提取振動數(shù)據(jù)的特征頻率譜峰比值與頻率均值;分別應(yīng)用對應(yīng)的概率分配函數(shù)對某一證據(jù)對于各元素的支持度進(jìn)行計(jì)算;應(yīng)用三種改進(jìn)算法進(jìn)行證據(jù)融合,通過比較最終檢測結(jié)果的漏診率與誤診率,對比本文提出的均值加權(quán)融合法與已有的兩種算法的準(zhǔn)確性與可靠性。

    4.1 特征參數(shù)提取與融合算法的實(shí)現(xiàn)

    為了檢測與對比均值加權(quán)融合算法的準(zhǔn)確性與可靠性,編寫程序在實(shí)驗(yàn)平臺上對整套算法進(jìn)行驗(yàn)證,其流程如圖4所示。

    圖4 證據(jù)融合算法流程

    為模擬地鐵車輛軸承真實(shí)工作情況,使用廣州地鐵公司提供的有局部故障的軸承進(jìn)行實(shí)驗(yàn),設(shè)置鋼架承受的壓力為1 t。軸承型號為BC1B 326441A/HB1,在計(jì)算故障特征頻率時(shí)主要參數(shù)為D=176 mm,d=26 mm,z=18,α=0°。

    實(shí)驗(yàn)過程中,為增強(qiáng)數(shù)據(jù)的普遍性,分別采集軸承內(nèi)圈旋轉(zhuǎn)頻率為6 Hz和9 Hz時(shí)的振動數(shù)據(jù),通過將軸承參數(shù)代入式( 1 )~式( 3 )對故障特征頻率進(jìn)行計(jì)算。

    最終決策部分,決策元素的概率值與其他元素對應(yīng)的概率之差需要大于某一值時(shí),才可以被判定為“結(jié)果支持該元素”。因此設(shè)定:若最大概率大于第二大概率值0.3以上則輸出最大概率對應(yīng)的元素為結(jié)果,否則輸出不確定。最終決策標(biāo)準(zhǔn)值設(shè)置的大小代表了故障檢測系統(tǒng)的靈敏度,需考慮實(shí)際情況,根據(jù)故障診斷的需要進(jìn)行設(shè)置??紤]到實(shí)驗(yàn)室現(xiàn)有軸承的故障程度及目前故障診斷的靈敏度需求,設(shè)置該決策標(biāo)準(zhǔn)值為0.3。依據(jù)這一準(zhǔn)則,應(yīng)用本文提出的均值加權(quán)融合法與均值K系數(shù)法、吸收法分別測試3個(gè)故障軸承與正常軸承,對比融合結(jié)果。

    對于本文部分參數(shù)的確定,基于目前有限的實(shí)驗(yàn)平臺條件,通過人為總結(jié)得到相關(guān)參數(shù)是較方便且不失準(zhǔn)確性的方式。

    4.2 三種算法的結(jié)果對比為

    4.2.1 故障檢測準(zhǔn)確率

    為增加數(shù)據(jù)的普遍性,提高說服力,分別采集外圈故障軸承在內(nèi)圈旋轉(zhuǎn)頻率為6 Hz與9 Hz時(shí)的數(shù)據(jù)各20組、內(nèi)圈故障軸承在內(nèi)圈旋轉(zhuǎn)頻率為6 Hz與9 Hz時(shí)的數(shù)據(jù)各20組、滾動體故障軸承在內(nèi)圈旋轉(zhuǎn)頻率為9 Hz時(shí)的數(shù)據(jù)20組,共100組數(shù)據(jù)。按前文所述方法進(jìn)行故障特征提取與證據(jù)融合,并按決策標(biāo)準(zhǔn)值為0.3進(jìn)行最終決策,記錄能夠正確診斷出故障的數(shù)據(jù)組。三種算法在檢測不同種類故障軸承工作在不同頻率時(shí)的診斷結(jié)果如圖5所示。

    通過圖5可以看出,共100組故障軸承的振動數(shù)據(jù)中,均值加權(quán)融合法與吸收法均可以檢測出90組故障,其準(zhǔn)確率為90%;均值K系數(shù)法僅能夠檢測出83組故障數(shù)據(jù),其準(zhǔn)確率為83%。這說明,相對于均值K系數(shù)法,均值加權(quán)融合法與吸收法更加適合進(jìn)行證據(jù)融合。

    圖5 三種算法的診斷結(jié)果對比

    4.2.2 故障檢測誤診率

    通過上述準(zhǔn)確率數(shù)據(jù)并不能分辨出均值加權(quán)融合法與吸收法間的優(yōu)劣,這是因?yàn)槲辗ㄒ愿怕手抵休^大的部分來對經(jīng)典結(jié)果進(jìn)行中和,其可以保障有故障軸承的檢測準(zhǔn)確率,因此考慮對比兩種算法對于無故障軸承的誤診率。

    分別采集內(nèi)圈旋轉(zhuǎn)頻率為6 Hz與9 Hz時(shí)的振動數(shù)據(jù)各25組,分別應(yīng)用均值加權(quán)融合法程序與吸收法程序?qū)ζ溥M(jìn)行診斷(每種程序包含檢測三種故障的子程序)。其中正常輸出無故障結(jié)果的部分不再贅述,兩種算法的誤診部分曲線如圖6所示。

    圖6 均值加權(quán)融合法與吸收法的誤診情況對比

    通過圖6可以看出:50組無故障數(shù)據(jù),均值加權(quán)融合法檢測出1組故障,誤診率為2%;吸收法檢測出4組數(shù)據(jù),誤診率為8%。因此,均值加權(quán)融合法的誤診率明顯小于吸收法。

    綜上所述,在證據(jù)融合的準(zhǔn)確率方面,均值加權(quán)融合法與吸收法的診斷準(zhǔn)確率達(dá)到了90%,明顯優(yōu)于均值K系數(shù)法的83%;在證據(jù)融合的誤診率方面,均值加權(quán)融合法的診斷誤診率為2%,小于吸收法的8%。因此,相比于均值K系數(shù)法與吸收法,本文提出的均值加權(quán)融合法更加適合進(jìn)行證據(jù)融合。

    雖然受到實(shí)際條件的制約,本文所提出的方法還未能進(jìn)行現(xiàn)場試驗(yàn)驗(yàn)證,但本文所使用的軸承全部是來自廣州地鐵公司提供的實(shí)際地鐵用軸承,且實(shí)驗(yàn)平臺模擬了列車實(shí)際載荷及運(yùn)行工況,實(shí)驗(yàn)結(jié)果在一定程度上證明本文提出的診斷方法具有一定的實(shí)際應(yīng)用價(jià)值,可以用于地鐵車輛轉(zhuǎn)向架軸承故障診斷。

    5 結(jié)束語

    準(zhǔn)確判斷轉(zhuǎn)向架軸承故障的出現(xiàn)及確定故障位置是確保地鐵車輛安全運(yùn)行的關(guān)鍵條件。本文對地鐵車輛轉(zhuǎn)向架軸承的故障模型進(jìn)行分析,對經(jīng)典證據(jù)融合理論進(jìn)行改進(jìn),提出均值加權(quán)融合算法。該算法提取軸承振動信號的特征頻率譜峰比值與頻率均值,設(shè)置對應(yīng)的概率分配函數(shù)分配上述兩種特征參數(shù)對不同元素的支持度。設(shè)計(jì)搭建軸承實(shí)驗(yàn)平臺,在平臺上應(yīng)用本文提出的均值加權(quán)融合法、已有的均值K系數(shù)法與吸收法在概率分配函數(shù)相同的情況下,分別進(jìn)行軸承外圈、內(nèi)圈和滾動體的故障檢測對比。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,與均值K系數(shù)法、吸收法相比,本文提出的均值加權(quán)融合法具有更低的漏診率與誤診率。均值加權(quán)融合法能夠提高證據(jù)融合在轉(zhuǎn)向架軸承故障診斷應(yīng)用時(shí)的準(zhǔn)確率,配合根據(jù)實(shí)驗(yàn)結(jié)果總結(jié)得到的決策標(biāo)準(zhǔn)值,大幅度提升軸承故障診斷時(shí)的準(zhǔn)確率,最大程度上避免漏診與誤診。

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