基于光纖傳感的軸承異常狀態(tài)識(shí)別研究

李麗萍

(西安郵電大學(xué) 教學(xué)質(zhì)量監(jiān)控與評(píng)估辦公室， 陜西 西安 710121)

0 引言

軸承是一種重要的機(jī)械設(shè)備，廣泛應(yīng)用于電力行業(yè)、石化產(chǎn)業(yè)和制造業(yè)，軸承結(jié)構(gòu)復(fù)雜，由于噪聲、工作強(qiáng)度、振動(dòng)以及制作工藝等因素的影響，軸承也是故障最頻發(fā)的位置之一[1]。軸承一旦出現(xiàn)異常狀態(tài)，即故障，會(huì)影響設(shè)備的正常工作，軸承異常狀態(tài)不是瞬間發(fā)生的，因此軸承異常狀態(tài)可以預(yù)知，采用有效的軸承異常狀態(tài)識(shí)別方法可以揭示軸承異常狀態(tài)的趨勢變化，有利于提高軸承工作的穩(wěn)定性，因此軸承異常狀態(tài)識(shí)別研究具有理論意義和實(shí)際應(yīng)用價(jià)值[2-4]。

針對(duì)軸承異常狀態(tài)識(shí)別問題，許多學(xué)者進(jìn)行了深入、廣泛的研究，獲得一定的研究成果，各種軸承異常狀態(tài)識(shí)別方法層出不窮[5-7]。軸承異常狀態(tài)識(shí)別包括兩個(gè)關(guān)鍵問題：一個(gè)是軸承異常狀態(tài)特征提取，另一個(gè)是軸承異常狀態(tài)識(shí)別的分類器設(shè)計(jì)，如基于專家系統(tǒng)的軸承異常狀態(tài)識(shí)別方法、基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的軸承異常狀態(tài)識(shí)別方法、基于支持向量機(jī)的軸承異常狀態(tài)識(shí)別方法、基于遷移學(xué)習(xí)理論的軸承異常狀態(tài)識(shí)別方法等[8-10]，這些軸承異常狀態(tài)識(shí)別方法均有各自的優(yōu)勢，同時(shí)也存在一定的不足，如支持向量機(jī)的軸承異常狀態(tài)識(shí)別效率低、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的軸承異常狀態(tài)識(shí)別可靠性低等[11]。

光纖傳感技術(shù)集成了光纖通信技術(shù)和傳感器技術(shù)，可以對(duì)信號(hào)進(jìn)行高精度采集和傳輸[12]，為了提高軸承異常狀態(tài)識(shí)別正確率，提出了基于光纖傳感技術(shù)的軸承異常狀態(tài)識(shí)別方法，并與其他軸承異常狀態(tài)識(shí)別進(jìn)行了仿真對(duì)比測試，以驗(yàn)證本文方法的優(yōu)越性。

1 光纖傳感的軸承異常狀態(tài)識(shí)別方法的具體設(shè)計(jì)

1.1 軸承異常狀態(tài)信號(hào)的采集

軸承工作時(shí)，由于其結(jié)構(gòu)特點(diǎn)，會(huì)產(chǎn)生一定的振動(dòng)，因此軸承產(chǎn)生振動(dòng)的因素有兩個(gè)方面：一方面是內(nèi)部因素，如軸承彈性相關(guān)的振動(dòng)；一方面是外部因素，如軸承的表面磨損相關(guān)的振動(dòng)。當(dāng)軸承出現(xiàn)異常狀態(tài)時(shí)，其振動(dòng)信號(hào)會(huì)發(fā)生相應(yīng)的變化，因此可以通過振動(dòng)信號(hào)變化了解振動(dòng)軸承狀態(tài)變化。軸承振動(dòng)信號(hào)的好壞直接影響軸承異常狀態(tài)識(shí)別結(jié)果的好壞，由于光纖傳感技術(shù)的抗干擾能力強(qiáng)，而且采集信號(hào)的精度高，因此本文采用光纖傳感技術(shù)采集軸承振動(dòng)信號(hào)，以克服當(dāng)前軸承振動(dòng)信號(hào)采集技術(shù)的不足。光纖中心波長與外界應(yīng)變力存在一定的關(guān)系，光纖中心波長可以表示為式(1)。

γB=2neffΛ

(1)

式中，Λ為光柵周期；neff為光纖折射率。

光纖應(yīng)變力發(fā)生變化，那么Λ和neff也相應(yīng)發(fā)生改變，光中心波長可能會(huì)發(fā)生一定的漂移，中心波長漂移量為ΔγB，那么可以得到式(2)。

(2)

式中，μ為光纖應(yīng)變力；oe為光纖彈光系數(shù)。

外界作用的發(fā)射應(yīng)力波計(jì)算式為式(3)。

(3)

光纖傳感器的波長變化如式(4)。

(4)

γB的變化趨勢可以根據(jù)光纖傳感的發(fā)射信號(hào)得到，軸承振動(dòng)給光纖傳感產(chǎn)生一定的應(yīng)變力，從而獲得波長偏移量，最后得到軸承振動(dòng)信號(hào)。

1.2 經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解算法提取軸承異常狀態(tài)特征

不同的軸承異常狀態(tài)具有不同的特征，因此需要從軸承異常狀態(tài)信號(hào)中提取相應(yīng)的特征。當(dāng)前軸承異常狀態(tài)特征提取方法很多，如傅里葉變換、小波分解，本文方法選擇經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解算法提取軸承異常狀態(tài)特征。由于傳統(tǒng)經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解算法存在一定的缺陷，如模態(tài)混疊現(xiàn)象，對(duì)軸承異常狀態(tài)特征提取產(chǎn)生不利影響，因此本文對(duì)經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解算法進(jìn)行相應(yīng)的改進(jìn)，具體過程如下。

(1) 第t個(gè)時(shí)間點(diǎn)，生成M個(gè)高斯白噪聲序列mi(t)，i=1,2,…，M，采用經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解算法對(duì)mi(t)進(jìn)行分解，即式(5)。

(5)

(2) 高斯白噪聲添加到軸承異常狀態(tài)振動(dòng)信號(hào)a(t)中，軸承異常狀態(tài)的振動(dòng)信號(hào)存在2種狀態(tài)，具體如式(6)。

(6)

式中，λ0為噪聲初始功率。

(3) 對(duì)Ai+(t)和Ai-(t)進(jìn)行經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解，得到第一階的模態(tài)函數(shù)分量zi,1+(t)和zi,1-(t)，計(jì)算分量的平均值，產(chǎn)生軸承異常狀態(tài)的振動(dòng)信號(hào)第一階模態(tài)函數(shù)分量，具體如式(7)。

(7)

(4) 計(jì)算a(t)和軸承異常狀態(tài)的振動(dòng)信號(hào)第一階模態(tài)函數(shù)分量之間的差，得到相應(yīng)的殘余分量為式(8)。

p1(t)=a(t)-Z1(t)

(8)

(5) 將pj(t)加入到xi,j(t)中，產(chǎn)生相應(yīng)的殘余分量Bi+(t)與Bi-(t)，即有式(9)。

(9)

(6) 采用Bi+(t)和Bi-(t)分別代替Ai+(t)和Ai-(t)，不斷重復(fù)上述步驟，直到滿足經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解終止條件。

(7) 軸承異常狀態(tài)振動(dòng)信號(hào)的全部模態(tài)函數(shù)可以表示為式(10)。

(10)

1.3 軸承異常狀態(tài)振動(dòng)信號(hào)識(shí)別的分類器設(shè)計(jì)

通過經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解算法提取了軸承異常狀態(tài)識(shí)別特征，然后采用隱馬爾可夫模型設(shè)計(jì)軸承異常狀態(tài)識(shí)別的分類器，具體步驟如下。

(1) 確定軸承異常狀態(tài)的類型，將軸承異常狀態(tài)特征作為隱馬爾可夫模型的輸入，通過隱馬爾可夫模型學(xué)習(xí)和訓(xùn)練建立軸承異常狀態(tài)識(shí)別的分類器。

(2) 對(duì)于待識(shí)別的軸承異常狀態(tài)，采用光纖傳感技術(shù)采集其振動(dòng)信號(hào)，并采用經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解算法提取特征，將特征輸入到軸承異常狀態(tài)識(shí)別的分類器中，并輸出識(shí)別結(jié)果，根據(jù)軸承異常狀態(tài)識(shí)別結(jié)果制定相應(yīng)的處理措施。

綜合上述可知，基于光纖傳感的軸承異常狀態(tài)識(shí)別流程如圖1所示。

圖1 基于光纖傳感技術(shù)的軸承異常狀態(tài)識(shí)別流程

2 仿真測試

2.1 測試對(duì)象

為測試基于光纖傳感的軸承異常狀態(tài)識(shí)別方法的有效性，選擇一個(gè)電機(jī)作為測試對(duì)象，該電機(jī)的軸承轉(zhuǎn)速工況分為3種，分別為550 r/min、1 100 r/min和2 200 r/min，該軸承存在5種異常狀態(tài)，它們分別為輕度磨損、中度磨損、點(diǎn)蝕磨損、細(xì)小裂紋和金屬脫落。為增強(qiáng)實(shí)驗(yàn)的說服力，對(duì)于每一種類型軸承異常狀態(tài)，采集不同的樣本數(shù)據(jù)。為了測試本文設(shè)計(jì)的軸承異常狀態(tài)識(shí)別方法的優(yōu)越性，選擇文獻(xiàn)[10]和文獻(xiàn)[11]的軸承異常狀態(tài)識(shí)別方法進(jìn)行對(duì)比實(shí)驗(yàn)。

2.2 測試結(jié)果與分析

2.2.1 軸承異常狀態(tài)的識(shí)別效率對(duì)比

訓(xùn)練和識(shí)別時(shí)間是衡量軸承異常狀態(tài)識(shí)別效率的關(guān)鍵指標(biāo)，對(duì)于不同轉(zhuǎn)速的軸承，統(tǒng)計(jì)不同方法的軸承異常狀態(tài)訓(xùn)練和識(shí)別時(shí)間(秒，s)，結(jié)果如表1所示。

表1 不同方法的軸承異常狀態(tài)訓(xùn)練和識(shí)別時(shí)間/s

對(duì)表1的軸承異常狀態(tài)訓(xùn)練和識(shí)別時(shí)間進(jìn)行對(duì)比和分析可以發(fā)現(xiàn)，文獻(xiàn)[10]的軸承異常狀態(tài)訓(xùn)練和識(shí)別時(shí)間較少，而本文方法的軸承異常狀態(tài)訓(xùn)練和識(shí)別時(shí)間最短，加快了軸承異常狀態(tài)識(shí)別速度，改善了軸承異常狀態(tài)識(shí)別效率。

2.2.2 軸承異常狀態(tài)的識(shí)別正確率比

對(duì)于3種轉(zhuǎn)速的軸承，統(tǒng)計(jì)它們不同軸承異常狀態(tài)的識(shí)別正確率，并對(duì)它們進(jìn)行求平均，最后得到軸承異常狀態(tài)識(shí)別正確率，如表2所示。

表2 不同方法的軸承異常狀態(tài)識(shí)別正確率對(duì)比/%

對(duì)表2的軸承異常狀態(tài)識(shí)別率進(jìn)行比較可以發(fā)現(xiàn)，本文方法的軸承異常狀態(tài)識(shí)別正確率要遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于文獻(xiàn)[10]和文獻(xiàn)[11]方法，獲得了更優(yōu)的軸承異常狀態(tài)識(shí)別結(jié)果，對(duì)比結(jié)果證明了本文軸承異常狀態(tài)識(shí)別方法的優(yōu)越性。

2.2.3 軸承異常狀態(tài)的誤識(shí)率和漏識(shí)率對(duì)比

為了進(jìn)一步比較不同方法的軸承異常狀態(tài)識(shí)別結(jié)果的優(yōu)劣，統(tǒng)計(jì)不同方法的軸承異常狀態(tài)的誤識(shí)率和漏識(shí)率，結(jié)果如圖2、圖3所示。

圖2 不同方法的軸承異常狀態(tài)的誤識(shí)率對(duì)比

圖3 不同方法的軸承異常狀態(tài)的漏識(shí)率對(duì)比

對(duì)圖2和圖3的誤識(shí)率和漏識(shí)率進(jìn)行分析可知，本文方法的軸承異常狀態(tài)誤識(shí)率和漏識(shí)率遠(yuǎn)遠(yuǎn)低于文獻(xiàn)[10]和文獻(xiàn)[11]方法，獲得了理想的軸承異常狀態(tài)識(shí)別結(jié)果，軸承異常狀態(tài)整體識(shí)別效果更佳。

3 總結(jié)

針對(duì)當(dāng)前軸承異常狀態(tài)識(shí)別過程存在的誤差大、時(shí)間長等不足，為了延長軸承的使用壽命，使軸承能夠正常的工作，本文提出基于光纖傳感技術(shù)的軸承異常狀態(tài)識(shí)別方法。首先針對(duì)信號(hào)采集難題，引入光纖傳感技術(shù)實(shí)現(xiàn)軸承異常狀態(tài)信號(hào)的采集，然后針對(duì)軸承異常狀態(tài)信號(hào)的噪聲干擾問題，對(duì)信號(hào)進(jìn)行了預(yù)處理，獲得有用的軸承異常狀態(tài)信號(hào)，最后為了解決軸承異常狀態(tài)識(shí)別的分類器設(shè)計(jì)問題，引入了隱馬爾可夫模型構(gòu)建軸承異常狀態(tài)識(shí)別的分類器，提高了軸承異常狀態(tài)識(shí)別正確率，降低了軸承異常狀態(tài)的誤識(shí)率和漏識(shí)率，為軸承異常狀態(tài)識(shí)別提供了一種新的研究工具。