基于聲學信號和SVM的滾動軸承故障識別實驗探討

王翠艷 李靜嬌

(石家莊鐵道大學1）河北石家莊050000 石家莊鐵路職業(yè)技術學院2）河北石家莊050043)

高速鐵路的發(fā)展對車輛走行部的安全提出了更高要求，滾動軸承作為鐵路車輛走行部的關鍵部件，對車輛安全性能起著非常重要的作用，國內(nèi)外學者針對滾動軸承運行的狀態(tài)監(jiān)測和早期故障診斷技術進行了相應研究?；谡駝有盘柕臋z測和診斷技術是旋轉機械設備監(jiān)測與診斷的傳統(tǒng)方法，至今仍是檢測系統(tǒng)中不可缺少的方法；除了采用振動信號來診斷滾動軸承的故障，在不同的條件下，針對不同的研究對象，鐵譜分析、紅外光譜分析、油液分析、光纖監(jiān)測等方法也均能有效地檢測出存在的故障。隨著短時傅里葉變換、小波變換、經(jīng)驗模態(tài)分解、盲源分離等各種現(xiàn)代信號處理方法的不斷發(fā)展，聲學故障診斷由于非接觸式測量、無須事先粘貼傳感器、可對移動目標進行在線監(jiān)測等優(yōu)點，更有利于檢修時間與成本的降低，可以更加科學合理安排檢修工作，將是未來列車滾動軸承檢測診斷的趨勢[1-3]。2001年N.Baydar，A.BaH將Wigner-Vnie分布理論引入聲學信號故障診斷，并證實了該方法檢測出機械部件局部早期故障有效性[4]。WenboLu.eta于2012年提出將近場聲全息技術和灰度共生矩陣相結合方法，來診斷滾動軸承的是否存在故障[5]。李靜嬌、陳恩利等人于2017年提出基于自適應Morlet小波變換和最小Shannon熵診斷滾動軸承聲學信號故障的新方法，有效地提取出軸承聲學信號的故障[6]。SVM作為一種快速可靠的分類算法，可用于線性、非線性分類、回歸問題，泛化錯誤率低，具有良好的學習能力，不僅可以解決小樣本情況下的機器學習問題，還能解決高維問題，避免神經(jīng)網(wǎng)絡結構選擇和局部極小點問題[7]。因此，探索基于聲學信號和SVM的滾動軸承故障識別實驗研究對于提高輪對關鍵部件早期故障非接觸動態(tài)監(jiān)測具有實際應用價值。

本文在以典型的軸承點蝕故障為研究對象，搭建了基于聲學信號的滾動軸承故障診斷實驗裝置，運用聲強法中的P-U測試方法采集了完好軸承及內(nèi)套、外套及滾珠三個不同位置的點蝕故障軸承聲學信號，采取小波包—Fast ICA的欠定盲源分離法對采集到的信號進行降噪預處理，進而計算得到奇異值譜熵、功率譜熵、小波包能量譜熵這三種熵值，實現(xiàn)了故障信號特征提取，將其作為特征向量輸入到SVM分類器中，通過樣本訓練判斷滾動軸承的故障類型，探索了基于聲學信號和SVM的滾動軸承故障識別方法，實驗證明該微弱聲學信號對于滾動軸承早期故障診斷具有一定效果。

1 實驗方案

基于聲學信號的滾動軸承故障診斷實驗裝置采用軟、硬件相結合的方式，硬件部分主要由以QPZZ-II型旋轉機械故障試驗臺為主的聲源系統(tǒng)，以WP201-404006型傳聲器、WA201-4040006型前置放大器及6通道DIC6B信號采集儀器為主構成的信號采集系統(tǒng)，以AWA622聲校準器為主校準系統(tǒng)三個部分組成，如圖1所示。軟件部分采用德國LANDTOP開發(fā)的Head Recorder采集軟件以及Artemis Suite數(shù)據(jù)分析軟件，可在聲學信號采集和后處理過程中實現(xiàn)實時顯示、濾波、信號存儲、分析處理、信號回放等。

圖1 滾動軸承故障識別實驗硬件部分圖

實驗所采用的軸承是型號為NU205EM深溝球軸承，外徑52 mm，內(nèi)徑25 mm，滾珠直徑7.2 mm，滾珠個數(shù)13個。實驗前，由特種加工設備加工出內(nèi)套、外套和滾珠單一點蝕故障的滾動軸承，其損傷直徑分別取0.6 mm、0.8 mm、1 mm。

2 實驗工況與實驗數(shù)據(jù)

設置旋轉機械故障試驗臺電機旋轉速度為1 180 r/min，采樣頻率為24 kHz，采樣點數(shù)為24000，當系統(tǒng)運動狀態(tài)穩(wěn)定后開始采集實驗數(shù)據(jù)，由上述實驗裝置分別采集滾動軸承的內(nèi)套、外套、滾珠這三類不同故障損傷以及完好滾動軸承的聲學信號，同組故障條件實驗數(shù)據(jù)在相同的環(huán)境下一次采集得到實驗結果。滾動軸承狀態(tài)包括完好軸承和內(nèi)套、外套、滾珠點蝕損傷直徑分別為0.6 mm、0.8 mm、1 mm故障軸承，共計10種狀態(tài)類型，各狀態(tài)的滾動軸承包含60個樣本數(shù)據(jù)，測試數(shù)據(jù)集采集到樣本數(shù)據(jù)600個，隨機抽取每個故障類型中的40個實驗數(shù)據(jù)作為樣本數(shù)據(jù)進行分類訓練，余下20個用作測試樣本數(shù)據(jù)，滾動軸承各類型數(shù)據(jù)集見表1。

表1 滾動軸承各類型數(shù)據(jù)集

3 數(shù)據(jù)預處理與特征提取

滾動軸承聲學故障信號的信噪比非常低，是一種非線性非平穩(wěn)信號，先利用小波包—Fast ICA欠定盲源分離法對600個測試數(shù)據(jù)進行降噪處理，利用奇異值譜熵、功率譜熵以及小波包能量譜熵方法，分別求取10種狀態(tài)類型滾動軸承的熵值，每種故障狀態(tài)的聲學信號可產(chǎn)生60組3維向量，本文僅列舉每種故障狀態(tài)下3種特征向量的前3組數(shù)據(jù)，σ為方差，如表2所示。

表2 軸承各型故障的特征值

從表2中可發(fā)現(xiàn)，當故障軸承處于外套、內(nèi)套、滾珠不同部位且損傷程度相同時，其對應的各個熵值呈由小到大的排列順序，依次為外套、完好軸承、內(nèi)套、滾珠；當故障軸承處于不同損傷程度且具體部位相同時，其對應的各熵值隨著損傷程度的增大而減小，因此，基于Shannon熵的奇異值譜熵、功率譜熵、小波包能量譜熵這三種特征指標可作為滾動軸承故障診斷的特征向量。

4 基于SVM的軸承故障識別

為了更好的識別軸承故障狀態(tài)，將上述三種Shannon熵值作為特征向量輸入到非線性SVM分類器中，對軸承故障類別進行故障識別。將600個測試樣本按照表1所列方式進行劃分，對應10個故障類別標簽，每個樣本包含3個屬性，即前面所求的三種Shannon熵，奇異值譜熵、功率譜熵以及小波包能量譜熵，選擇600個樣本中的2/3作為訓練集，其余的1/3作為測試集，軸承數(shù)據(jù)集分類如圖2所示。

圖2 軸承數(shù)據(jù)集分類

圖3（a）為單獨使用奇異值譜熵對測試集樣本滾動軸承進行故障識別結果(160/200)，其識別正確率為80%；圖3(b)為單獨使用功率譜譜熵對測試集樣本滾動軸承進行故障識別結果(176/200)，其識別正確率為88%；圖3(c)為單獨使用小波包能量譜熵對測試集樣本滾動軸承進行故障識別結果(181/200)，其識別正確率為90.5%；圖3（d）為使用3個屬性聯(lián)合對測試集樣本滾動軸承進行故障識別結果(192/200)，其識別正確率為96%。實驗證明，聯(lián)合奇異值譜熵、功率譜熵以及小波包能量譜熵對于準確識別判斷不同故障類型的滾動軸承聲學信號具有一定效果。

圖3 不同譜熵下的故障識別結果

5 小結

本文對于滾動軸承內(nèi)外套和滾珠単一點蝕類故障識別進行初步探究，通過設計滾動軸承聲學信號的故障診斷實驗方案，實驗驗證了基于小波包—Fast ICA的欠定盲源分離算和Shannon熵的軸承聲學信號的故障診斷體系的可行性，對于磨損、膠合、斷裂、銹蝕、塑性變形等其它常見軸承故障仍需進一步深入研究探討。