基于改進集合經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解的滾動軸承故障診斷

李 萌

(長春大學(xué) 機械與車輛工程學(xué)院，長春 130022)

滾動軸承作為旋轉(zhuǎn)機械中最常見的零部件被廣泛地應(yīng)用于生產(chǎn)生活中，但它也是最容易損壞的機械元件之一。由于軸承長期在高溫、高速等惡劣條件下工作，致使整個旋轉(zhuǎn)機械中有超過30%的故障是由滾動軸承信號所引起的[1]。因此，滾動軸承故障診斷在整個機械生產(chǎn)設(shè)備系統(tǒng)中顯得尤為重要。

小波分析法和經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解(EMD)方法是目前軸承故障診斷最常用的兩種時頻分析法，由于小波分析法需要人為地選擇小波基函數(shù)，所以，EMD方法成為研究該非平穩(wěn)信號的首選，但EMD方法在分解過程中又會產(chǎn)生邊界效應(yīng)和模態(tài)混疊現(xiàn)象。為了消除EMD產(chǎn)生的邊界效應(yīng)和模態(tài)混疊現(xiàn)象，提出一種改進的自適應(yīng)白噪聲的完備集合經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解(CEEMDAN)結(jié)合能量特征的故障特征提取方法，再通過WOA-SVM來進行故障模式識別。

1 滾動軸承故障信號特征提取

EMD方法是一種處理滾動軸承非平穩(wěn)信號的方法，它是一個自適應(yīng)頻率的篩選過程，依次分離出高頻、次高頻和低頻固有模態(tài)分量。但是對原始信號進行分解時會產(chǎn)生兩方面不足：一方面是在樣條插值產(chǎn)生包絡(luò)線時，會產(chǎn)生邊界效應(yīng)；另一方面是在分解信號時會發(fā)生相同IMF分量出現(xiàn)不同頻率信號或者不同IMF分量出現(xiàn)相同頻率信號的現(xiàn)象，也叫模態(tài)混疊現(xiàn)象。

EEMD方法的分解效果雖然比EMD有了很大地改善，但是此方法增加集成的次數(shù)降低重構(gòu)誤差，使得提取信號特征的效率大大降低。在此基礎(chǔ)上，一種具有自適應(yīng)白噪聲的完備集合經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解方法(CEEMDAN)被提出[2]，它在分解過程中自適應(yīng)地添加高斯白噪聲序列，再通過計算唯一的余量信號來得到分解的各個固有模態(tài)分量，解決了EEMD分解后剩有殘余噪音和提取效率低的問題。

設(shè)原始信號為x(t)，第i次試驗中添加高斯白噪聲序列為ni(t)，則得到了添加第i次噪聲后的信號xi(t)：

xi(t)=x(t)+ni(t)i=1,2,…,I，

(1)

(2)

(2)計算當(dāng)k=1時分解后的余量信號r1(t)：

(3)

(4)

(4)分別對k=2,…,K重復(fù)步驟(3)，分解得到第k+1個IMF分量：

rk(t)=rk-1-IMFk(t)

(5)

(5)繼續(xù)執(zhí)行上述步驟直到獲得的余量信號再也不能分解為止，此時，IMF分量總個數(shù)為K，且最終的余量信號為：

(6)

因此，原始信號x(t)通過CEEMDAN分解得到各個分量表達式為：

(7)

由上述過程可知，CEEMDAN分解過程具有完整性，可以精確重構(gòu)信號，同時，通過調(diào)整高斯白噪聲標(biāo)準(zhǔn)差εk，可以在每一分解過程中選擇不同的信噪比達到自適應(yīng)的分解過程。

2 滾動軸承故障信號模式識別

鯨魚優(yōu)化算法(WOA)是一種元啟發(fā)式優(yōu)化算法，在2016年被Seyedali Mirjalili等人提出[6]。它與其他優(yōu)化算法相比，采用隨機或最佳搜索代理來模擬鯨魚覓食行為，并使用螺旋來模擬鯨魚泡泡網(wǎng)的攻擊體制，所以具有收斂速度快、調(diào)節(jié)參數(shù)少、結(jié)構(gòu)簡單等特點。WOA算法主要包含環(huán)繞包圍獵物、螺旋更新位置和全局搜索獵物等三個階段。

(1)環(huán)繞包圍獵物

鯨魚得到獵物群信息后將其包圍，假設(shè)最佳獵物個體在目標(biāo)群體附近，則鯨魚位置更新公式如下：

D=|C·X*(t)+X(t)|，

(8)

X(t+1)=X*(t)-A·D，

(9)

A=2a·r-a，

(10)

C=2·r，

(11)

(12)

式中：X(t)為鯨魚當(dāng)前位置，X*(t)為經(jīng)t次迭代后鯨魚的最佳位置，A和C為系數(shù)向量，r表示[0,1]的隨機向量，a表示從2到0的線性遞減因子。

(2)螺旋更新位置

當(dāng)鯨魚發(fā)現(xiàn)目標(biāo)獵物時，會以螺旋上升的方式捕食獵物，表達式為：

X(t+1)=D′·ebl·cos(2πl(wèi))+X*(t)，

(13)

D′=|X*(t)-X(t)|，

(14)

(15)

式中：D′為鯨魚到目標(biāo)獵物的最佳距離，b為常數(shù)，l為[-1,1]的隨機數(shù)，p為[0,1]的隨機數(shù)。

(3)全局搜索獵物

鯨魚也可以通過隨機搜索來進行全局搜索獵物，當(dāng)系數(shù)向量A的絕對值大于等于1時，可以用隨機搜索獵物來代替最佳位置搜索獵物，以便于找到更為合適的取值，其表達式為：

X(t+1)=Xrand(t)-A·D，

(16)

D=|C·Xrand(t)-X(t)|，

(17)

式中：Xrand(t)為鯨魚群中隨機選擇的一個個體的位置。

通過上述WOA算法便可以優(yōu)化SVM中的懲罰因子c和核函數(shù)g，解決傳統(tǒng)人工試驗過程繁瑣，診斷效率低等問題，提高SVM識別的正確率。

WOA-SVM具體算法流程如圖1所示。

圖1 WOA-SVM算法流程圖

3 實驗及結(jié)果分析

3.1 仿真信號建立及模態(tài)分解

針對CEEMDAN分解方法是否有效解決EEMD分解中存在的模態(tài)混疊現(xiàn)象和重構(gòu)誤差大的問題，構(gòu)建一組仿真信號S如圖2所示，其中，S=x1(t)+x2(t),x1(t)=5cos(100πt),x2(t)為強度0.2的高斯白噪聲，取1 024個采樣點。

圖2 仿真信號波形圖

對仿真信號S分別進行集合經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解(EEMD)和自適應(yīng)噪聲的完備集合經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解(CEEMDAN)，由于仿真信號大部分的信息都集中在前幾個IMF分量中，且為了清晰地呈現(xiàn)各個分量信號的特征，取前六個IMF分量示意圖，如圖3、圖4所示。

圖3 EEMD分解示意圖

圖4 CEEMDAN分解示意圖

在EEMD分解之前，我們設(shè)定加入白噪聲的標(biāo)準(zhǔn)差為0.2，加入白噪聲次數(shù)為100次，最大迭代次數(shù)為1 000次。由EEMD分解示意圖可知，雖然IMF1和IMF3基本上恢復(fù)了仿真信號中的白噪聲和余弦信號，有效地緩解了EMD的模態(tài)混疊現(xiàn)象，但是在IMF2中依然存在一定的模態(tài)混疊現(xiàn)象。

由圖4可知，分解后的IMF分量按照從高頻到低頻的方式排列，故CEEMDAN方法克服了EEMD殘余的模態(tài)混疊現(xiàn)象，可以用來分解信號；且從圖5來看，CEEMDAN分解的各IMF分量重構(gòu)誤差與EEMD的比值約有10-15倍，重構(gòu)誤差幾乎等于零，故CEEMDAN方法有效地克服了EEMD模態(tài)混疊現(xiàn)象和重構(gòu)誤差大的問題。

圖5 重構(gòu)誤差示意圖

3.2 滾動軸承故障診斷實例

為了進一步驗證該方法的有效性，采用6310型向心球軸承在滾動軸承故障診斷臺上進行故障模擬實驗，如圖6所示。在信號采集過程中，電機轉(zhuǎn)速為1 350 r/min，采樣頻率為10.24 KHz。對滾動軸承的正常、內(nèi)圈故障信號和外圈故障信號分別進行采樣，每種狀態(tài)下各取40組數(shù)據(jù)，每組數(shù)據(jù)有1 024個樣本點。將數(shù)據(jù)集分為訓(xùn)練樣本和測試樣本，首先選取正常狀態(tài)軸承、內(nèi)圈故障狀態(tài)軸承和外圈故障狀態(tài)軸承的各前20組數(shù)據(jù)作訓(xùn)練樣本，最后選取它們的后20組作測試樣本。

圖6 滾動軸承故障診斷試驗臺

對經(jīng)過CEEMDAN方法分解后的三種滾動軸承狀態(tài)的信號分別進行能量特征提取，并進行歸一化處理后得到的部分WOA-SVM故障診斷樣本如表1和表2所示。

表1 支持向量機部分故障診斷樣本表(訓(xùn)練集)

表2 支持向量機部分故障診斷樣本表(測試集)

用訓(xùn)練樣本分別訓(xùn)練支持向量機和參數(shù)優(yōu)化后的支持向量機，再用測試樣本分別測試訓(xùn)練得到的兩種支持向量機，測試是否優(yōu)化參數(shù)后的支持向量機準(zhǔn)確率更高，得到的實驗結(jié)果如表3所示。

表3 診斷結(jié)果對照表

由表3可知，在運算時間相差不大的情況下，通過鯨魚優(yōu)化算法優(yōu)化支持向量機的參數(shù)可以有效地提高支持向量機的故障診斷準(zhǔn)確率。

4 結(jié)語

EMD作為常用的模式識別方法，存在嚴重的模態(tài)混疊現(xiàn)象。我們采用一種基于EEMD改進的算法CEEMDAN，不但可以抑制模態(tài)混疊現(xiàn)象，而且能夠精確地重構(gòu)原始信號；再結(jié)合WOA-SVM進行模式識別，得到優(yōu)于SVM的故障診斷識別率，從而驗證了該方法的有效性。