一種采煤機截割部滾動軸承故障診斷方法

焦玉冰，李 杰，2，馬喜宏，2，郭肖亭，馮凱強

(1.中北大學 電子測試技術國家重點實驗室，太原 030051；2.中北大學 儀器科學與動態(tài)測試教育部重點實驗室，太原 030051)

0 引言

采煤機作為采煤過程中的一大重要機器，其機械結構復雜、零部件眾多[1]。在實際使用過程中，其故障類型和種類繁多，不同部件之間會互相影響，一旦某一部件發(fā)生故障，整個機體和采煤的正常工作將受到影響，停工停產(chǎn)損失經(jīng)濟，甚至會產(chǎn)生嚴重的安全隱患，造成安全事故發(fā)生，因此能夠在故障發(fā)生時，盡快對故障進行判別并做出及時反應是非常必要的[2]。在國內(nèi)井下煤礦智能化開采發(fā)展過程當中，不僅需要實現(xiàn)采煤機的無人化采煤和智能開采路線規(guī)劃，同時也需要實現(xiàn)采煤機機身故障的智能化判別，不再只憑借人為經(jīng)驗進行判斷[3]。采煤工人往往需要通過對采煤機的機身溫度和采煤過程中的電機聲音來判斷其工作狀態(tài)，當發(fā)現(xiàn)有故障發(fā)生時，停止運行采煤機后再進行進一步故障判別，這一步往往耗時耗力，故障判別率也不高，因此實現(xiàn)故障診斷的智能化對于無人化開采進程的發(fā)展具有重要意義[4]。截割滾筒作為采煤機一大關鍵部件，其內(nèi)部滾動軸承承擔著支撐滾動體，減少機械磨損的任務，在采煤過程中發(fā)揮著至關重要的作用，但由于其結構復雜，極易出現(xiàn)故障，并且在故障發(fā)生前期其故障特征不夠明顯，光憑借人為經(jīng)驗進行判斷十分困難，因此對采煤機截割部滾動軸承的故障診斷方法進行研究具有重要意義[5-7]。

滾動軸承故障可以通過軸承不同部位故障產(chǎn)生的振動頻率不同來區(qū)分，但在采煤機實際運行過程當中，由于采煤環(huán)境復雜，周圍擾動較大，采集到的振動信號包含大量的噪聲信息，因此在進行故障分類前需要對振動信號進行去噪處理[8]。信號去噪處理的方法主要為傅里葉變換法，但該方法只適用于平穩(wěn)信號，不適用于采煤機環(huán)境[9]。經(jīng)驗模態(tài)分解法(EMD，empirical mode decomposition)作為非平穩(wěn)信號下的主流信號處理方法，應用廣泛，但傳統(tǒng)EMD方法存在嚴重的模態(tài)混疊問題[10]。在經(jīng)驗模態(tài)分解法基礎上，Li等人提出了一種時變?yōu)V波經(jīng)驗模態(tài)分解法(TVF -EMD，time varying filtering based empirical mode decomposition)，該算法在分解信號前默認帶寬閾值ξ為0.1，B樣條階數(shù)n為5，但是單一參數(shù)選擇不適用于所有信號分解，因此為獲得更好的分解效果應對分解參數(shù)進行進一步優(yōu)化[11]。常見的優(yōu)化算法主要有粒子群算法、人工蟻群算法、遺傳算法和模擬退火算法等，但人工蟻群算法和遺傳算法作為群智能優(yōu)化算法，在優(yōu)化后期容易陷入局部最優(yōu)的問題，粒子群算法的全局搜索能力較差，求解能力不穩(wěn)定[12]。模擬退火算法的求解速度慢，而且精度也不高[13]。由于解決工程實際問題具有實時性和準確度高的要求，需要尋求一種求解速度快，準確度高的優(yōu)化方法。

目前，已有許多學者對滾動軸承故障診斷方法進行了研究。李巍華等人提出支持向量機引入群智能的算法，實現(xiàn)了處理多分類、高維和非線性的問題，但是該方法太過依賴于相關參數(shù)的選擇[14]。李卉等人提出了優(yōu)化狀態(tài)估計方法進行故障診斷，實現(xiàn)了準確率較高的判別，但是由于滾動軸承在運行過程中記錄到的數(shù)據(jù)量極大，會影響診斷效率，不適用于工程使用[15]。胡耀斌等人將神經(jīng)網(wǎng)絡引入故障診斷工作中，孫旺旺等人對傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡方法進行改進，都能夠?qū)崿F(xiàn)識別率極高的故障診斷，張旭輝等人運用深度遷移學習方法對軸承進行故障診斷，對模擬故障數(shù)據(jù)進行訓練獲取故障診斷模型，并在不同設備之間進行遷移學習[16-18]。但是基于神經(jīng)網(wǎng)絡的智能方法需要輸入大量的故障數(shù)據(jù)進行訓練，實際很難獲取投入使用采煤機裝備的各類故障數(shù)據(jù)，由于實際工程中故障診斷有實時性和數(shù)據(jù)量小的要求，因此需要尋求一種快速并準確的故障診斷方法[19]。

為了尋求一種可以用于實際工程的軸承故障診斷方法，并且減少人為干預的影響，基于上述問題提出了一種基于人工蟻群-模擬退火優(yōu)化的時變?yōu)V波經(jīng)驗模態(tài)分解的去噪方法，并引入譜峭度理論設定帶通濾波器參數(shù)以突出信號的峭度特征，對信號進行平方包絡并畫包絡譜圖，最后對計算所得故障頻率與包絡譜峰值對應頻率進行對比，以此對軸承故障進行分類識別，并以實際工程中測得信號進行試驗驗證。

1 軸承故障分類

滾動軸承作為采煤機截割滾筒中一種重要零部件，其主要功能是支撐機械旋轉(zhuǎn)體，降低運動過程中的摩擦系數(shù)，確保其旋轉(zhuǎn)精度[20]。滾動軸承一般由內(nèi)圈、外圈、滾動體和保持架四部分構成，其結構如圖1所示。

圖1 滾動軸承結構圖

滾動軸承常見的故障主要可以分為以下幾種：

1)表面金屬剝落[21]。由于軸承的內(nèi)圈、外圈和滾動元件的滾道表面承受周期性脈動載荷，產(chǎn)生周期性接觸應力。當應力循環(huán)達到一定次數(shù)時，內(nèi)圈、外圈和滾動件的接觸面發(fā)生疲勞剝落。特別是當滾動軸承負荷過大時，會加重脫落現(xiàn)象。

2)塑性變形[22]。由于滾動軸承的滾道和滾動體承受較大的靜載荷或沖擊載荷，工作表面上的局部應力超過了材料的屈服極限，使得其工作面出現(xiàn)了不均勻的凹坑，使得滾動軸承發(fā)生了塑性變形。

3)出現(xiàn)裂紋[23]。由于滾動軸承的裝配配件過緊，滾動軸承的內(nèi)圈或外圈軌道松動，滾動軸承包容部件變形，安裝滾動軸承的表面處理差，導致軸承的內(nèi)圈和外圈產(chǎn)生裂紋。

4)保持架斷裂[24]。由于潤滑不足、座圈歪斜等原因，在滾動軸承運行過程中會導致保持架發(fā)生斷裂，此故障方式也是保持架最常見的一種故障。

由于截割部軸承內(nèi)圈、外圈和滾動體在采煤機運行過程中發(fā)生故障一般難以察覺，磨損程度更高，也更易發(fā)生故障，而保持架發(fā)生故障一般為斷裂，故障發(fā)生更易察覺[25]。因此主要對采煤機截割滾筒的內(nèi)圈故障、外圈故障和滾動體故障3種類型展開研究。

2 時變?yōu)V波經(jīng)驗模態(tài)分解理論

經(jīng)驗模態(tài)分解算法是指對多變量振動信號進行分解，利用該方法可以分解出若干不同的特征信號分量，得到若干特征時間尺度的固有模態(tài)函數(shù)(IMF，intrinsic mode function)。IMF指的是原始信號被EMD分解后得到的各層信號分量，得到IMF有兩個約束條件：

1)在整段數(shù)據(jù)中，極值點和零交叉點的數(shù)量必須相等或相差不超過一個；

2)任意時刻由局部最大值點形成的上包絡線和由局部最小值點形成的下包絡線的平均值為零[26]。

對一組振動信號y(t)進行EMD分解，主要可分為以下幾個步驟：

1)求取信號y(t)的平均值c(t)和信號在某范圍內(nèi)的極值，分別構造該信號的上包絡線u(t)和下包絡線v(t)，設信號值與平均值的差值C(t)=y(t)-c(t)；

2)判斷C(t)是否符合IMF的兩個約束條件，如果符合則獲得一個IMF分量ci(t)，其中i代表第i個分量，否則重復以上步驟，直至C(t)符合其約束條件；

3)求取剩余信號d(t)=y(t)-ci(t)，判斷剩余信號還是否需要進行下一步分解，若需要則重復以上步驟，否則停止。

雖然經(jīng)驗模態(tài)分解法可以適用于采煤機非平穩(wěn)的環(huán)境，但是該方法存在模態(tài)混疊的問題，而且容易受到噪聲干擾，不適用于采煤機截割滾筒滾動軸承的故障問題。而時變?yōu)V波經(jīng)驗模態(tài)分解法，是通過充分利用瞬時幅度和頻率信息自適應而進行設計的，提高了EMD方法的分離性能和穩(wěn)定性，并且提高了算法在噪聲干擾下的魯棒性。TVF-EMD法主要可分為以下三步：

1)計算局部截止頻率：

將一組信號y(t)經(jīng)過希爾伯特變換得到y(tǒng)’(t)，可得其瞬時幅值A(t)和瞬時頻率φ’(t)，然后分別取其局部最值，求最大值于最小值之差得到η1(t)和η2(t)，其次利用時變?yōu)V波器獲得輸入信號的瞬時均值a(t)及瞬時包絡e(t)，可得

(1)

2)重構信號：

根據(jù)計算所得的局部截止頻率，對原始信號進行重構，可得

(2)

其中：h(t)為經(jīng)過重構后的信號。

3)計算截止準則：

首先，計算每階分量的瞬時頻率可得

(3)

(4)

(5)

然后，計算Loughlin瞬時帶寬可得

BLoughlin(t)=

(6)

其中：a’(t)和e’(t)分別表示瞬時均值和瞬時包絡的導數(shù)，最后計算截止準則可得

(7)

在TVF-EMD法中給定帶寬閾值ξ，如果θ(t)≤ξ，則認為y(t)為一個IMF分量，否則將h(t)以極值點劃分為X段，每段步長為x。采用B樣條插值法對信號y(t)進行逼近，得到逼近結果為x(t)，令y1(t)=y(t)-x(t)，重復以上步驟。

其中帶寬閾值ξ直接影響分解效果，B樣條階數(shù)n直接影響時變?yōu)V波器性能，數(shù)值的選取對最后故障診斷效果有極大影響，因此其數(shù)值的選擇是非常關鍵的[27]。

3 基于人工蟻群-模擬退火算法的TVF-EMD法

為了更好地選取TVF-EMD方法分解過程中的參數(shù)，引入人工蟻群-模擬退火算法對參數(shù)進行優(yōu)化。蟻群算法本質(zhì)上是一種正反饋機制，但初始迭代過程中產(chǎn)生的信息素非常有限，因此求解速度較慢，而且在后期容易陷入局部最優(yōu)的問題，因此在蟻群算法的基礎上引入模擬退火算法[28]。退火算法以一定概率接受最優(yōu)解，因此有效改善了蟻群算法陷入局部最優(yōu)的問題，而且能對蟻群額外提供信息素，使整個優(yōu)化過程收斂速度加快，并且蟻群算法可以解決模擬退火沒有反饋機制，求解精度不高的問題。

要實現(xiàn)兩個參數(shù)的自助優(yōu)化，需要定義目標函數(shù)，確定合理的優(yōu)化算法。為解決這一難題，提出一種將樣本熵(sample entropy，量符號記為Se)作為目標函數(shù)的人工蟻群-模擬退火參數(shù)優(yōu)化方法。樣本熵值Se可由下式得到

(8)

其中：N代表數(shù)據(jù)量，v代表維數(shù)，r代表相似容限，B表示任意一個時間序列t與模板的匹配概率。其中維數(shù)與相似容限由人為設定，不過其取值并不影響樣本熵值的變化趨勢，信號生成新模式的概率越低，熵值越低，表明序列本身具有更高的近似值[29]。

人工蟻群-模擬退火算法以蟻群系統(tǒng)為基礎，引入模擬退火算法機制，假設螞蟻數(shù)量為m，蟻群搜索限制在edge中，蟻群尋找最優(yōu)值的迭代次數(shù)為n，初始化蟻群a0隨機分布在可行域中，τi表示螞蟻所在隨機解Fi上的信息素濃度，初始時刻信息素濃度τ0由初代蟻群求得的函數(shù)值D0表示，T0為模擬退火初始溫度，Tmin為退火過程的最低溫度，r為降溫系數(shù)。此算法中函數(shù)值越小，蟻群信息素濃度越高[30]。

引入轉(zhuǎn)移概率參數(shù)p0，與狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率進行比較以確定蟻群的轉(zhuǎn)移狀態(tài)，狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率可由下式確定

pi=|(max(τ0)-τi)/max(τ0)|

(9)

轉(zhuǎn)移狀態(tài)Tij可由下式確定，小于轉(zhuǎn)移概率參數(shù)的蟻群按照先驗知識只進行局部搜索，其余蟻群進行全局搜索，此操作避免了整個尋優(yōu)過程陷入局部最優(yōu)

(10)

蟻群系統(tǒng)中信息素的更新不再對所有螞蟻進行，而是只對每一次循環(huán)中最優(yōu)的螞蟻釋放信息素，此操作使得整個尋優(yōu)過程速度加快，信息素以下式進行更新

τj=(1-ρ)τi+ρΔτi

(11)

(12)

其中：ρ∈(0，1)為信息揮發(fā)因子，Δτi為最優(yōu)螞蟻決定的相關參數(shù)，通過以上方法完成矩陣A的優(yōu)化收斂。當蟻群完成一輪搜索后，以當前最優(yōu)螞蟻為基準加入隨機振蕩以產(chǎn)生新解Dk，若新解值更小則接受該解，否則按照一定概率接受。其接受概率為

(13)

其中：ΔD=Dk-Fk表示新解與最優(yōu)螞蟻的差，Tk為當前的溫度，當完成模擬退火內(nèi)層循環(huán)后進行和降溫操作，降溫公式為

Tk=Tk-1·r

(14)

基于人工蟻群-模擬退火算法的TVF-EMD法的總體流程圖如圖2所示。

圖2 算法流程圖

將人工蟻群算法和模擬退火算法相結合，模擬退火算法以一定的概率接受人工蟻群算法的結果，避免了產(chǎn)生局部最優(yōu)的問題，而且兩種算法相結合，使蟻群信息素濃度提升使整個求解速度進一步加快，并且能夠解決單個算法精度不高的問題。

4 滾動軸承故障診斷方法

引入譜峭度理論對采煤機截割滾筒進行故障診斷，譜峭度法具有較強的故障診斷能力。根據(jù)前一節(jié)利用基于人工蟻群-模擬退火算法的TVF-EMD法得到的信號，去除其低頻部分并合成新的信號，新的合成信號高頻成分更加突出，并且提高了原始信號的峭度特點，能夠使故障判斷結果更加準確。

故障類型可以通過對比不同的故障頻率進行區(qū)分，故障頻率可由以下幾項故障頻率經(jīng)驗公式進行計算。

內(nèi)圈故障頻率：fi=0.6Zfr

(15)

外圈故障頻率：fo=0.4Zfr

(16)

滾動體故障頻率：

(17)

其中：Z表示滾動體個數(shù)，fr表示軸承轉(zhuǎn)頻。

利用譜峭度理論進行故障診斷可以分為以下幾個步驟：

1)對經(jīng)過處理的信號生成快速峭度圖；

2)取圖中峭度最大處對應的中心頻率和帶寬為帶通濾波器的參數(shù)，對信號進行帶通濾波；

3)對濾波后信號進行平方包絡，通過傅里葉變換求包絡譜；

4)對包絡譜峰值與故障診斷頻率進行對比，確定故障狀態(tài)。

5 試驗驗證

為了驗證所提方法的有效性，在采煤機機身進行故障診斷試驗驗證。將振動傳感器安裝在采煤機滾筒軸承的徑向位置，利用單軸振動傳感器采集采煤機截割滾筒各故障數(shù)據(jù)，設置其采樣頻率為12 kHz，采樣時間為10 s，振動傳感器安裝位置如圖3(a)所示，所用振動傳感器如圖3(b)所示。

圖3 試驗傳感器安裝圖

將本文人工蟻群-模擬退火優(yōu)化方法中參數(shù)的尋優(yōu)范圍設定為 0.1≤ξ≤1，5≤n≤20，對TVF-EMD算法進行優(yōu)化，選取最小樣本熵值所對應的參數(shù)組合來處理信號。以電機轉(zhuǎn)速1 979 r/min，故障尺寸0.177 8 mm外圈故障振動數(shù)據(jù)為例進行優(yōu)化迭代，熵值隨迭代次數(shù)的變化情況如圖4所示，最終根據(jù)該優(yōu)化方法尋得ξ和n的最優(yōu)參數(shù)組合為ξ=0.19，n=6。

圖4 樣本熵值變化情況圖

針對TVF-EMD方法中兩項參數(shù)選取存在的過于盲目的根本性問題，在本文所提出的人工蟻群-模擬退火優(yōu)化算法中得已解決。

分別針對不同電機轉(zhuǎn)速和不同故障尺寸的故障數(shù)據(jù)進行采集，分別采三組不同故障的振動信號。首先，對采集到的原始振動信號進行分解處理，如圖5所示為電機轉(zhuǎn)速1 979 r/min，故障尺寸0.177 8 mm外圈故障振動數(shù)據(jù)的分解圖。

圖5 原始振動信號分層圖

IMF的各個分量分別代表了原始信號中的各頻率分量，并按照從高頻到低頻的順序依次排列。從圖5可以看出，通過基于人工蟻群-模擬退火的TVF-EMD法將原始信號自適應分解為18個IMF分量，可以明顯分辨出不同層中信號特征的區(qū)別。去掉殘余分量，并且去除信號中部分低頻干擾成分，合成新的信號，以便進行后續(xù)故障診斷操作。為了驗證該分解方法的性能，對原始信號與處理后信號的快速峭度圖進行對比，如圖6所示。

圖6 快速峭度圖對比

由圖6對比可以看出，經(jīng)過所提分解方法處理后數(shù)據(jù)的最大峭度值達到了12.6，較之前原始數(shù)據(jù)的最大峭度值4.6提高了近三倍，由此可知該分解方法有效提高了振動信號的峭度特征。以處理后信號快速峭度圖峭度最大處對應的中心頻率和帶寬來設定帶通濾波器參數(shù)，對經(jīng)過處理后的信號再進行一次濾波，以進一步突出振動信號的峭度特征。

為了驗證不同電機轉(zhuǎn)速下所提故障診斷方法的有效性，對同一軸承不同轉(zhuǎn)速下的振動信號進行故障類型判斷。選取滾動體數(shù)量為9的軸承進行振動信號的采集，并對各故障類型數(shù)據(jù)進行故障判別，對信號進行平方包絡，后畫其包絡譜圖。如圖7為電機轉(zhuǎn)速為1 772 r/min各故障數(shù)據(jù)的包絡譜圖，圖8為電機轉(zhuǎn)速為1 750 r/min各故障數(shù)據(jù)的包絡譜圖，圖9為電機轉(zhuǎn)速為1 730 r/min各故障數(shù)據(jù)的包絡譜圖。

圖7 電機轉(zhuǎn)速為1 772 r/min的各故障數(shù)據(jù)圖

圖8 電機轉(zhuǎn)速為1 750 r/min的各故障數(shù)據(jù)圖

圖9 電機轉(zhuǎn)速為1 730 r/min的各故障數(shù)據(jù)圖

如圖7～9所示，不同故障類型的包絡譜圖峰值所在頻率具有較大的區(qū)分度，而且電機轉(zhuǎn)速改變會導致故障頻率的變化，因此故障頻率的大小與電機轉(zhuǎn)速有關。不同電機轉(zhuǎn)速的故障頻率的理論值與實際值對比如表1所示。

表1 不同電機轉(zhuǎn)速故障頻率理論值與實際值對比

由表1可知，不同故障類型的故障頻率具有較強區(qū)分度，可以通過其包絡譜圖幅值所對應的頻率值和理論計算頻率值對比來判別其故障類型，而且電機轉(zhuǎn)速會影響軸承的故障頻率。由于不同故障類型的理論故障頻段之間具有較強區(qū)分度，根據(jù)實際所得故障頻率值所落入的故障頻段，來判別其故障類型，由此可得表1試驗中9組數(shù)據(jù)的判斷正確率為100%。同時，對同一軸承同一轉(zhuǎn)速下不同故障尺寸的故障類型進行試驗判別，選取滾動體數(shù)量為9的軸承各故障類型數(shù)據(jù)進行故障判別，分別選取故障尺寸為0.177 8 mm、0.355 6 mm和0.711 2 mm的軸承，在電機轉(zhuǎn)速為1 772 r/min的條件下采集故障振動數(shù)據(jù)。不同故障尺寸的故障頻率理論值與實際值如表2所示。

表2 不同故障尺寸故障頻率理論值與實際值對比

由表2可知，故障尺寸不影響滾動軸承的故障頻率，可以通過其包絡譜圖幅值所對應的頻率值和理論計算頻率值對比來判別其故障類型，同表1的故障判別方法可得表2試驗中9組數(shù)據(jù)的判斷正確率為88.9%，其中一組滾動體故障判斷有誤，其計算所得理論故障頻率與實際值差異較大，此次故障判別無效，三組數(shù)據(jù)中內(nèi)圈故障和外圈故障判別無誤。經(jīng)過試驗驗證表明，所提出的故障診斷方法能夠用于實際工程使用，在不同電機轉(zhuǎn)速和不同故障尺寸條件下均可適用，且達到了較高的故障判別率，相較于現(xiàn)有的故障診斷方法，其判斷計算過程簡單便捷，可以達到工程實用的要求。

6 結束語

針對采煤機截割滾筒軸承的故障診斷問題，提出了一種基于人工蟻群-模擬退火的自適應時變?yōu)V波經(jīng)驗模態(tài)分解法，利用優(yōu)化的方法解決了傳統(tǒng)時變?yōu)V波經(jīng)驗模態(tài)分解法中參數(shù)選取的問題，去除了信號中的低頻干擾，以快速峭度圖參數(shù)構建帶通濾波器，以進一步突出信號中的高頻成分，然后對經(jīng)過處理后的數(shù)據(jù)進行平方包絡并畫包絡譜圖，根據(jù)包絡譜幅值最大值點所對應的頻率和計算所得的故障頻率進行對比來判斷故障類型。通過工程試驗驗證了所提出的方法故障判別準確率高，判斷過程簡單便捷，在工程領域中具有實用性和有效性。