基于聲信號的滾動軸承故障診斷研究

陳 劍,徐庭亮,黃 志,孫太華,李雪原,季 磊,楊惠杰

(1.合肥工業(yè)大學(xué) 噪聲振動研究所,合肥 230009;2.安徽省汽車NVH技術(shù)研究中心,合肥 230009)

在生產(chǎn)中,滾動軸承的健康狀況直接影響旋轉(zhuǎn)機械設(shè)備的正常運行。因此,利用軸承的狀態(tài)數(shù)據(jù)建立準(zhǔn)確的軸承故障診斷模型,具有重要工程實踐意義。軸承的振動主要是由滾動體與軸承內(nèi)外圈之間接觸力的改變而引起,并通過軸承座傳遞到整個機器,對此可以通過建立軸承動力學(xué)模型進(jìn)行振動機理研究。然而軸承振動產(chǎn)生了軸承的聲輻射信號,當(dāng)軸承振動時將振動能量以聲波的形式向外輻射,因此主要通過噪聲測試和信號處理的方式來對軸承聲輻射信號進(jìn)行研究。

目前,振動加速度信號和聲輻射信號就是最常見的軸承診斷研究的信號類型。振動信號具有信噪比高,物理意義明確,易于識別等優(yōu)點,是目前應(yīng)用最廣泛的源信號之一[1]。但在特殊條件下振動傳感器的安裝位置和數(shù)量受到限制[2],振動傳感器安裝困難;而聲信號可以把傳聲器放置在目標(biāo)軸承附近,實現(xiàn)非接觸測量[3]。因此,基于聲信號的非接觸式故障診斷越來越受到關(guān)注[4-5]。

當(dāng)軸承初期故障時,產(chǎn)生的故障信號具有更低的信噪比,對低信噪比故障信號可采用信息熵來提取故障特征,張思陽等[6]利用經(jīng)驗?zāi)Ｊ椒纸饨Y(jié)合樣本熵(sample entropy,SE)提取了復(fù)雜混亂的非連續(xù)性沖擊信號的故障特征。孟宗等[7]提出改進(jìn)的局部均值分解結(jié)合瞬時能量樣本熵提取齒輪故障特征的方法。胡愛軍等[8]利用固有時間尺度分解結(jié)合排列熵(permutation entropy,PE)有效增強了行星齒輪箱故障特征。但樣本熵計算耗時長,排列熵忽略了幅值的差異特性[9],因此張雄等[10]提出基于小波包散布熵(dispersion entropy,DE)和Meanshift概率密度估計的軸承故障識別方法,DE彌補了SE和PE的缺點,可以更好的提取出故障特征。

由于軸承運轉(zhuǎn)聲信號包含系統(tǒng)結(jié)構(gòu)聲、故障聲和環(huán)境噪聲,頻率成分復(fù)雜,雖然小波包變換(wavelet packet decomposition,WPD)具有全頻細(xì)分功能,可得到信號細(xì)節(jié)處的特征,與DE結(jié)合提高了軸承故障診斷的精度,但聲信號所包含的故障信號微弱,聲信號中的微弱特征提取更加困難。因此建立聲信號中的微弱特征提取方法顯得日趨重要。

短時能量(short-time energy,STE)具有信號能量突變定位功能,Yao等[11]利用信號短時能量檢測電弧聲信號穩(wěn)定性,引入短時能量可以增強信號脈沖能量特性,有助于提升基于聲信號的軸承故障診斷準(zhǔn)確率。

模式識別是故障診斷的主要方法之一,其中主要的問題是分類、聚類、回歸降維和模型建立。國內(nèi)外學(xué)者提出了多種故障分類識別的模型。Yan等[12]提出基于粒子群優(yōu)化(particle swarm optimization,PSO)支持向量機的分類模型對滾動軸承多故障狀態(tài)識別。唐秋華等[13]提出將遺傳算法(genetic algorithms,GA)與學(xué)習(xí)向量量化(learning vector quantization,LVQ)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合起來應(yīng)用于地質(zhì)分類,可以快速、準(zhǔn)確識別地質(zhì)類型。朱振杰等[14]引入狼群優(yōu)化算法優(yōu)化LVQ神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)權(quán)值得到最優(yōu)齒輪箱故障診斷模型。

本文對基于聲信號的軸承故障診斷問題,提出一種基于小波包短時能量散布熵特征提取和LVQ神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類的方法。首先利用小波包對聲信號分解得到各時頻子帶,再計算各子帶的短時能量,突出各子帶的脈沖能量特性。接著計算出子帶短時能量序列的散布熵,構(gòu)建特征矩陣;進(jìn)而利用t-分布隨機鄰域嵌入(t-distribution stochastic neighbor embedding,t-SNE)對特征進(jìn)行降維聚類。最后采用回溯搜索算法(backtracking search algorithm,BSA)優(yōu)化后的LVQ神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行故障識別。通過試驗驗證了該方法對不同類型故障軸承的診斷效果,并與其他方法進(jìn)行對比,說明了該方法的優(yōu)勢。

1 滾動軸承特征提取方法

1.1 短時能量

短時能量常用于語音信號處理,由于它對信號幅度和頻率變化的良好敏感性,其信號短時能量分布在時域分析中具有重要作用。當(dāng)滾動軸承產(chǎn)生故障時,傳聲器拾取的信號能量值會發(fā)生改變,并且不同故障其故障特征不同,其頻率帶內(nèi)的信號能量值也不同。因此強噪聲條件下滾動軸承聲信號的短時能量可作為診斷的輔助特征參數(shù)。假設(shè)存在非平穩(wěn)信號f(t)。

第k個時間窗內(nèi)的短時能量Ek計算公式為

(1)

式中：k=1,2,…;W(·)為矩形窗函數(shù),窗函數(shù)的選取決定了短時能量的特性,定義矩形窗的窗長為L,則窗函數(shù)表達(dá)式為

(2)

短時能量是基于加窗函數(shù)的思想,用固定窗長的窗函數(shù)將信號截取,對每一段截取的信號進(jìn)行計算。如圖1所示,圖1(a)為滾子故障聲信號經(jīng)小波包分解后某頻段系數(shù)重構(gòu)信號,圖1(b)為對應(yīng)于圖1(a)的短時能量分布。

(a) 某頻段系數(shù)重構(gòu)信號

1.2 散布熵

DE是用于量化聲信號時間序列的不規(guī)則性和不確定性的算法。對于長度為N的一維時間序列x={xn}n=1,2,…,N,散布熵的主要計算步驟如下。

步驟1正態(tài)累計變換,利用正態(tài)分布函數(shù)將一維時間序列x映射到y(tǒng)={yn}n=1,2,…,N,yn∈(0,1),計算公式如下

(3)

式中：n=1,2,…,N;μ和σ2為時間序列x的期望和方差。

步驟2線性變換,利用線性變換算法進(jìn)一步將序列{yn}n=1,2,…,N映射到z={zn}n=1,2,…,N,zn∈[1,c],即有

(4)

步驟3創(chuàng)建嵌入子序列,定義m為嵌入維數(shù),d為時延,可得時延嵌入子序列

(5)

式中,i=1,2,…,N-(m-1)d。

(6)

步驟5計算散布熵,由香農(nóng)熵理論可得,一維時間序列{xn}n=1,2,…,N的散布熵為

ln[P(πυ0υ1…υm-1)]

(7)

由于SDE(x,m,c,d)∈[0,ln(cm)],為了便于進(jìn)行后續(xù)數(shù)據(jù)處理,所以進(jìn)行歸一化如下

(8)

信號序列的不規(guī)則度越大,散布熵值越大;反之,散布熵值越小。選取周期信號f(t)=sin(280πt),分別加入信噪比為15 dB和5 dB的高斯白噪聲,分別求得3個信號的歸一化散布熵值為 0.457 8,0.715 9和0.892 2,因此信號序列的不規(guī)則度越大,散布熵值越大;反之,散布熵值越小。其中嵌入維數(shù)m、時延d和類別個數(shù)c的選擇影響著算法的效率和準(zhǔn)確率。本文經(jīng)過分析采集到的滾動軸承聲信號,再結(jié)合文獻(xiàn)[15]中對散布熵參數(shù)選取的研究,最終取d=1,m=2,c=8。

1.3 基于小波包短時能量散布熵的特征提取步驟

WPD是一種比小波分解更為精細(xì)的分解方法,它兼顧了信號高頻和低頻成分的分解,有利于對信號細(xì)節(jié)特征的提取。小波包分解和重構(gòu)算法參見文獻(xiàn)[16]。小波包短時能量散布熵特征提取的步驟如下。

步驟1對信號進(jìn)行I層小波包分解得到各層的小波包分解系數(shù),其中第I層有2I個頻帶的小波包分解系數(shù)υIJ,J=0,1,…,2I。再對第I層各頻帶的小波包分解系數(shù)進(jìn)行重構(gòu),得到各個分解節(jié)點處的信號序列VIJ(t),J=0,1,…,2I。

步驟2將步驟1得到的第I層各節(jié)點時間序列代入式(1)中得到各頻帶的短時能量分布

(9)

步驟3將步驟2中得到的各節(jié)點短時能量分布序列EIJ代入到式(8),可得歸一化散布熵

(10)

當(dāng)滾動軸承在發(fā)生故障時,會在軸承運轉(zhuǎn)聲信號中輻射故障聲信號,這些變化會對各頻帶內(nèi)信號的能量分布產(chǎn)生較大的影響。利用各頻帶內(nèi)信號短時能量的散布熵構(gòu)造出特征向量,流程如圖2所示。本文小波包短時能量散布熵(WPD-STE-DE)構(gòu)造的特征向量為[SNDEI0,SNDEI1,SNDEI2,…,SNDEI2I]。

圖2 聲信號特征提取流程圖

2 基于聲信號的滾動軸承故障診斷方法

2.1 學(xué)習(xí)矢量神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(LVQ)

LVQ網(wǎng)絡(luò)是一種有監(jiān)督的競爭性學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)。該網(wǎng)絡(luò)包括輸入層、競爭層和線性輸出層;輸入層通過權(quán)值與競爭層相連,輸入層和競爭層采用全連接,競爭層和輸出層采用部分連接,如圖3所示。

圖3 LVQ神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)圖

輸入層神經(jīng)元的個數(shù)等于訓(xùn)練樣本的維數(shù)。對于輸入向量Q={Pk,tk}k=1,2,…,n,其中Pk為輸入樣本,tk為目標(biāo)分類向量。輸入的樣本向量Pk=(p1,p2,…,pN),N為樣本向量維數(shù),其等于輸入神經(jīng)元個數(shù)。設(shè)輸入層神經(jīng)元j和競爭層神經(jīng)元i之間的權(quán)值為wij,LVQ算法步驟如下。

步驟1初始化輸入層與競爭層之間的權(quán)值wij以及學(xué)習(xí)率α(1>α>0)。

步驟2將樣本向量P=(p1,p2,…,pN)送入輸入層,計算競爭層神經(jīng)元與輸入的樣本向量之間的距離,假設(shè)競爭層神經(jīng)元的個數(shù)為S,則

(11)

步驟3選擇與輸入的樣本向量距離最小的競爭層神經(jīng)元,即min{dis1,dis2,…,disS},并將與之相連的線性輸出層神經(jīng)元的類標(biāo)簽記為classi。

步驟4設(shè)輸入的樣本向量對應(yīng)類別為classx,若classi=classx表明分類正確,則權(quán)值調(diào)整如下

wij(k+1)=wij(k)+α[P-wij(k)]

(12)

否則,權(quán)值調(diào)整如下

wij(k+1)=wij(k)-α[P-wij(k)]

(13)

雖然與其他神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相比,LVQ神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)簡單,只需要計算輸入向量與競爭層之間的距離就可以進(jìn)行準(zhǔn)確的分類。但是LVQ神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對初始權(quán)重十分敏感,優(yōu)良的初始權(quán)重可以提升LVQ神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的分類能力。本文采用回溯搜索優(yōu)化算法來解決初始權(quán)值選優(yōu)問題。

2.2 回溯搜索算法優(yōu)化模型參數(shù)

BSA不同于其他的種群迭代進(jìn)化算法,它引入了初始種群Pop和歷史種群HisPop,利用歷史種群提供的經(jīng)驗來指導(dǎo)進(jìn)化階段中的搜索方向,并構(gòu)建了試驗種群。而且BSA只需要調(diào)節(jié)變異控制參數(shù)F,因此BSA具有結(jié)構(gòu)簡單,迭代效率高以及較強的全局優(yōu)化能力等優(yōu)點。BSA的步驟一般包括初始化、選擇Ⅰ、變異、交叉和選擇Ⅱ,具體步驟參考文獻(xiàn)[17],結(jié)合文獻(xiàn)本文BSA算法中變異控制參數(shù)F=8·randn,randn服從標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布。

2.3 BSA-LVQ神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類方法

BSA-LVQ神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)主要利用BSA獲得LVQ神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的最佳初始向量,提高收斂速度和收斂能力。BSA-LVQ神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)步驟如下。

步驟1建立網(wǎng)絡(luò),輸入向量Q={Pk,tk}k=1,2,…,n,設(shè)定競爭層神經(jīng)元的個數(shù)為S,初始化輸入層神經(jīng)元j和競爭層神經(jīng)元i之間的權(quán)值為wij以及學(xué)習(xí)率α(1>α>0)。

步驟2BSA參數(shù)初始化,通過均勻分布函數(shù)隨機產(chǎn)生與輸入樣本個數(shù)和維數(shù)相同的初始種群Pop和歷史種群HisPop;取進(jìn)化迭代計數(shù)器t=0以及誤差ε,確定變異控制參數(shù)F。

步驟3確定適應(yīng)度函數(shù),隨機個體與輸入層樣本之間的平均距離

(14)

式中：D(t)為平均距離;M為種群大小,則個體的適應(yīng)度為

(15)

同時計算ΔD=|D(t)-D(t-1)|<ε,若成立,則結(jié)束迭代,轉(zhuǎn)至步驟5。

步驟4BSA迭代尋優(yōu),根據(jù)步驟3中的適應(yīng)度,依次對種群進(jìn)行選擇Ⅰ、交叉、變異、選擇Ⅱ,再令t=t+1,形成t代種群,最后回到步驟3。

步驟5LVQ網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練,經(jīng)過BSA的尋優(yōu)計算,獲得最佳初始權(quán)值向量w。設(shè)定最大訓(xùn)練步數(shù)epoch,期望誤差ω,然后經(jīng)過多次循環(huán)訓(xùn)練,競爭層神經(jīng)元具有穩(wěn)定的權(quán)重向量,此時網(wǎng)絡(luò)具有準(zhǔn)確分類的能力。

將特征提取算法與訓(xùn)練好的LVQ神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合,得到基于聲信號的軸承工況分類模型。該模型流程圖如圖4所示。

圖4 故障診斷方法流程圖

3 試驗驗證

3.1 試驗設(shè)備及數(shù)據(jù)描述

試驗采用合肥工業(yè)大學(xué)軸承試驗平臺,如圖5(a)所示,試驗平臺主要包括軸承試驗機、冷區(qū)站、加載站、潤滑泵站等構(gòu)成。試驗軸承型號采用NU1010EM的單列圓柱滾子軸承,為模擬軸承故障,對軸承的外圈、滾動體、內(nèi)圈分別做激光或線切割加工處理,加工出單點故障和復(fù)合故障,故障尺寸均為0.2 mm,如圖6所示。數(shù)據(jù)采集過程中,利用左右兩個傳聲器放置在距離主軸箱側(cè)面5 cm的距離以拾取主軸箱軸承輻射聲信號,如圖5(b)所示。由于采用的傳聲器具有全指向性,并且試驗過程中加入了隔聲罩,因此傳聲器在距離主軸箱側(cè)面一定距離內(nèi)不會影響采集到的聲品質(zhì)。試驗中采集正常軸承和故障軸承在不同工況下的聲信號,信號采樣頻率設(shè)置為20 480 Hz,試驗臺工作載荷為4 kN,工作轉(zhuǎn)速2 000 r/min。采集6種軸承故障狀態(tài)下的聲信號,1號傳聲器采集的數(shù)據(jù)中,每種故障選取60組數(shù)據(jù),每組樣本數(shù)據(jù)長度為4 096個采樣點,每種故障隨機選取35組數(shù)據(jù)為訓(xùn)練樣本,剩余25組數(shù)據(jù)為測試樣本。具體樣本數(shù)據(jù)信息如表1所示。

表1 360組樣本的工況及故障類型

(a) 軸承試驗平臺總體結(jié)構(gòu)

(a) 內(nèi)圈故障

3.2 特征向量提取及降維聚類

對原始聲信號數(shù)據(jù)各取一組樣本,其時域波形如圖7所示。為適應(yīng)短時能量散布熵特征選擇所需的特征數(shù)量要求以及尺度函數(shù)與小波函數(shù)的平滑性,對6種故障類別中每組樣本信號分別采用db8小波進(jìn)行4層小波包分解,每組樣本信號得到16個小波包節(jié)點系數(shù),對系數(shù)進(jìn)行重構(gòu),得到16個重構(gòu)信號,最后計算16個重構(gòu)信號的短時能量散布熵。

(a) 正常軸承

將提取的散布熵進(jìn)行歸一化處理作為特征向量共16維。為了初步驗證本文方法所提取的特征參數(shù)的有效性,利用t-SNE對樣本特征進(jìn)行降維聚類,得到散點圖如圖8所示,從圖8可以看出雖然存在部分重疊,但總體小波包短時能量散布熵特征具有很好的聚類性能。

圖8 t-SNE特征可視化

3.3 BSA-LVQ分類模型建立與診斷效果驗證

由WPD-STE-NDE特征提取方法對360組樣本特征提取得到360×16的特征全集矩陣。其中210組樣本為訓(xùn)練集,150組樣本為測試集。建立BSA-LVQ分類模型,將訓(xùn)練集中210組的樣本作為輸入,輸出目標(biāo)向量t為6種軸承故障狀態(tài),參考唐秋華等和朱振杰等的研究設(shè)定LVQ神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的競爭層神經(jīng)元個數(shù)為40,學(xué)習(xí)率α為0.1,網(wǎng)絡(luò)期望誤差為0.008,最大訓(xùn)練步數(shù)為100。初始種群數(shù)為150,種群最大迭代次數(shù)為500。設(shè)定誤差ε為0.001,當(dāng)|D(t)-D(t-1)|<ε時,種群迭代結(jié)束。

為了驗證BSA優(yōu)化LVQ初始權(quán)值的優(yōu)越性,本文和GA,PSO算法進(jìn)行了對比,其中GA算法中交叉概率設(shè)為0.2,變異概率設(shè)為0.05,PSO算法中學(xué)習(xí)因子設(shè)為1,計算結(jié)果如圖9所示。

圖9 誤差迭代曲線對比圖

從圖9可以看出,BSA-LVQ神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在收斂速度和收斂性能上都優(yōu)于GA-LVQ,PSO-LVQ以及標(biāo)準(zhǔn)LVQ神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),BSA-LVQ神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計算到第3步時,期望誤差就達(dá)到網(wǎng)絡(luò)收斂要求,而標(biāo)準(zhǔn)LVQ神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在計算至設(shè)定的訓(xùn)練步數(shù)時,還處在振蕩狀態(tài),未達(dá)到期望誤差。GA-LVQ神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和PSO-LVQ神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分別在第21步和第10步才達(dá)到收斂要求,并且GA和PSO優(yōu)化初始權(quán)值的速度和性能要低于BSA,優(yōu)化對比結(jié)果如圖10所示。圖10中BSA計算到447代時就達(dá)到種群迭代停止條件,而GA和PSO優(yōu)化過程陷入了局部最優(yōu)。因此,本文采用BSA-LVQ分類模型進(jìn)行分類識別,其分類結(jié)果如表2所示。

表2 各模型分類準(zhǔn)確率對比

圖10 各優(yōu)化算法迭代過程

表2中總準(zhǔn)確率是誤判個數(shù)與測試集樣本個數(shù)的比值,用來評價模型的整體效果。從表2可以看出,由于BSA優(yōu)秀的優(yōu)化性能,使得應(yīng)用BSA-LVQ神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行軸承分類識別,總分類準(zhǔn)確率達(dá)到97.33%,遠(yuǎn)優(yōu)于其他3種方法,分類準(zhǔn)確率有了較大提高,取得優(yōu)秀的分類效果。

為了驗證BSA-LVQ神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的泛化性和穩(wěn)定性,本文在2號傳聲器采集的數(shù)據(jù)中,選取每種故障25組數(shù)據(jù),每組樣本數(shù)據(jù)長度為4 096個采樣點,建立了測試集Ⅱ,利用BSA-LVQ神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行分類,得到的分類結(jié)果如表3所示。表3中故障標(biāo)簽與表1對應(yīng),其總準(zhǔn)確率為96.67%,和表2對比可以得出該模型具有較好的泛化性和穩(wěn)定性。

表3 測試集Ⅱ分類準(zhǔn)確率

本文最后研究了小波包分解層數(shù)I和短時能量窗長L選取對模型分類準(zhǔn)確率的影響,結(jié)果如圖11所示,當(dāng)窗長范圍在[50,150]時,小波包分解層數(shù)為2層、3層、4層、5層,BSA-LVQ神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的平均總分類準(zhǔn)確率分別為88.67%,96.46%,97.98%,94.71%,因此4層小波包分解的總分類準(zhǔn)確率遠(yuǎn)高于其他3種情況。而當(dāng)分解層數(shù)一定時,窗長的變化對總分類準(zhǔn)確率的影響不大,一直在均值附近振蕩。其中當(dāng)窗長為115時,4種層數(shù)的總分類精度都處在較高水平,所以本文采用4層小波包分解,短時能量窗長選取115。

為了驗證加入短時能量提取的特征可以提高分類準(zhǔn)確率,本文設(shè)計了對比試驗,結(jié)果如表4所示,利用小波包分別與樣本熵、模糊熵(fuzzy entropy,FE)結(jié)合,將提取的特征輸入到BSA-LVQ分類模型中,再與加入短時能量后得到的分類結(jié)果對比,從表4可以看出,當(dāng)未加入短時能量時,小波包散布熵提取的特征用于模型得到的總準(zhǔn)確率為94%,而加入短時能量后總準(zhǔn)確率提高到97.33%,同樣另外3種特征提取方法也證明了加入短時能量可以有效提高了分類精度。

表4 故障診斷結(jié)果對比

為了驗證模型診斷性能,選取了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型、SVM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型、LVQ神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型和BSA-LVQ神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對相同的數(shù)據(jù)集進(jìn)行訓(xùn)練,得到的計算結(jié)果如圖12所示。由圖12可知,4種模型前100次訓(xùn)練中BSA-LVQ神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)只經(jīng)過7次訓(xùn)練就達(dá)到了期望精度,說明該模型有較高的診斷性能,其中診斷的總準(zhǔn)確率如表5所示。

表5 4種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型診斷性能對比

圖12 4種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對比圖

從表5可以看出：BSA-LVQ神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型比其他3種模型具有更高的分類準(zhǔn)確率;其中LVQ的分類準(zhǔn)確率低于SVM,而經(jīng)過BSA優(yōu)化后的LVQ神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類性能優(yōu)于SVM。

4 結(jié) 論

(1) 針對滾動軸承輻射聲信號的低信噪比特性,本文將短時能量加入小波包散布熵中,利用短時能量對信號幅度和頻率變化的敏感性,再結(jié)合散布熵,有效地從聲信號中挖掘出故障特征。本文還設(shè)計了對比試驗驗證加入短時能量后可提高分類準(zhǔn)確率。

(2) 將BSA與LVQ神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合有效解決了LVQ神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對初值敏感的問題,采用回溯搜索算法優(yōu)化LVQ神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的初始值,得到最優(yōu)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)權(quán)值向量,通過試驗分析對比了GA-LVQ,PSO-LVQ以及標(biāo)準(zhǔn)LVQ神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),結(jié)果表明BSA-LVQ可加快網(wǎng)絡(luò)迭代收斂,提高分類準(zhǔn)確率,對滾動軸承故障特征進(jìn)行準(zhǔn)確的分類識別。