朱文軒,張書維,王 琳
(江蘇安全技術職業(yè)學院 機械工程學院,江蘇 徐州 221011)
滾動軸承是旋轉機械中最為常見的零部件,大約有40%的機械故障是由滾動軸承故障引發(fā)的[1]。滾動軸承發(fā)生故障后,輕則會加劇設備的振動噪聲,影響工作人員的操作舒適性和加工精度,重則造成設備無法工作并引發(fā)安全事故。因此,研究滾動軸承的故障診斷方法對確保安全穩(wěn)定生產具有重大意義。
滾動軸承在運行時受到負載、摩擦和阻尼等非線性因素的影響,導致采集的振動信號表現(xiàn)出強烈的非線性和非平穩(wěn)性,如何從非線性的時間序列中提取出高質量的故障特征,成為滾動軸承故障診斷的關鍵[2-3]。
目前,由于理論解釋性好,特征提取性能優(yōu)異,基于熵理論的特征提取方法被廣泛應用于滾動軸承的故障診斷領域[4]。HAN Ming-hong等人[5]將局部均值分解和樣本熵相結合,進行了故障特征提取,有效分辨了軸承的不同故障狀態(tài);但是,樣本熵在分析長時間序列時,故障特征提取效率較為低下。隨后,楊云等人[6]提出了一種基于變分模態(tài)分解和排列熵的滾動軸承故障診斷模型,借此模型有效識別了軸承的故障;然而排列熵忽視了數(shù)據(jù)振幅之間的區(qū)別,導致了軸承故障信息的丟失。為此,陳劍等人[7]提出了基于改進固有時間尺度分解和模糊熵的滾動軸承故障診斷模型,借此模型對滾動軸承不同故障進行了準確分類;然而模糊熵的特征提取效率非常低下。為緩解上述熵的缺陷,ROSTAGHI M等人[8]提出了一種新的測量時間序列復雜度的方法——散布熵,其不僅能準確區(qū)分信號的幅值差異,而且可以顯著提高故障分析的效率。葉震等人[9]將模糊信息?;蜕⒉检叵嘟Y合,用于滾動軸承的故障診斷,有效識別了軸承的不同故障類型。
無論是排列熵、模糊熵還是散布熵,在特征提取階段均需要設置2個及以上的超參數(shù),削弱了算法的泛化性。為此,YANG Jia-wei等人[10]提出了一種新的測量時間序列復雜性的工具——注意熵(attention entropy,ATE)。與傳統(tǒng)熵值關注信號中全部數(shù)據(jù)的頻率分布不同,ATE僅關注了信號峰值點間隔的頻率分布情況,因此ATE具有參數(shù)少、運行效率高和對數(shù)據(jù)長度不敏感的優(yōu)點。
然而,ATE只提取了信號的單個尺度特征,滾動軸承的振動包含多個模態(tài)特征,僅開展單一尺度分析,無法全面提取滾動軸承的故障特征頻率信息[11]。為此,陳飛等人[12]359-360提出了多尺度注意熵(multiscale attention entropy,MATE)和時移多尺度注意熵(time-shifted multiscale attention entropy,TSMATE),并將其用于水電機組的故障診斷,有效提取了多個尺度的故障特征,從而準確區(qū)分了不同故障狀態(tài);然而MATE的粗?;幚泶嬖谳^大的缺陷,丟失了大量故障信息,且造成了較大的偏差。CHEN F等人[13]對粗?;M行了改進,提出了改進多尺度注意熵(improved multiscale attention entropy,IMATE),其有效區(qū)分了旋轉機械的故障狀態(tài);但是,上述基于粗?;幚淼淖⒁忪刂笜酥荒芴崛≌駝有盘栔械牡皖l故障特征,卻忽略了信號中同樣重要的高頻故障特征[14]。
為提取滾動軸承振動信號的低頻和高頻特征信息,朱可恒等人[15]通過層次分析進行了多尺度計算,提出了基于層次樣本熵的滾動軸承故障診斷方法,對滾動軸承故障進行了準確識別;然而傳統(tǒng)的層次分析面臨著和傳統(tǒng)粗?;幚眍愃频娜毕?即隨著分解層數(shù)的增加,層次序列的長度會顯著減少,使得分析誤差增大且丟失特征信息[16]。為此,柏世兵等人[17]對傳統(tǒng)的層次分析方法進行了改進,提出了一種改進的層次分析方法,并采用軸承的診斷結果驗證了改進方法的有效性;但其采用的熵值指標需要設置較多的超參數(shù)。
在損傷識別方面,極限學習機(ELM)具有較高效率,同時還具有較強的分類性能,因此被廣泛應用于滾動軸承的故障識別領域[18]。但是ELM的輸入層權重和隱含層偏置需要人為設定,為此,筆者引入基于灰狼算法(GWO)優(yōu)化的極限學習機(GWO-ELM)代替原始的ELM,進行特征樣本的識別。
綜上所述,為了實現(xiàn)在較少參數(shù)下提取非線性、非平穩(wěn)振動信號的故障特征,筆者將增強的層次分析和注意熵相結合,提出增強層次注意熵(EHATE);并在此基礎上,提出一種基于EHATE和GWO-ELM的滾動軸承故障診斷方法(其中,EHATE方法用于提取滾動軸承振動信號的低頻和高頻特征信息,而GWO-ELM用于進行滾動軸承的故障識別);利用3組滾動軸承數(shù)據(jù)集對該方法進行實驗驗證和分析,并開展多個方面的對比研究。
目前,排列熵、模糊熵、散布熵等指標被廣泛用于軸承的故障診斷領域,但這些方法的多個參數(shù)需要預先設置,算法的泛化性較差。同時,為了實現(xiàn)信號的多維度分析,以粗?;幚頌榇淼亩喑叨确椒捌涓倪M方法應用廣泛,但這些方法無法提取信號的高頻特征,遺漏了大量故障信息。
為此,筆者充分考慮了這些方法的缺陷,提出了增強層次注意熵(EHATE),其不僅避免了算法在特征提取過程中需要設置大量參數(shù)的缺陷,而且能夠提取信號的高頻特征。
和傳統(tǒng)的熵值方法相比,注意熵(ATE)對分析數(shù)據(jù)的長度不敏感,且不需要設置任何的超參數(shù),優(yōu)勢較為顯著,其實現(xiàn)過程如圖1所示。
圖1 注意熵的示意圖Fig.1 The diagram of attention entropy
ATE的計算過程可總結如下:
1)若振動信號中的每個數(shù)據(jù)點都被假定為一個系統(tǒng),其狀態(tài)的變化可以視為系統(tǒng)對環(huán)境的調整。峰值點可以準確反映局部狀態(tài)的上下邊界的變化情況,因而將局部峰值點定義為核心點;
2)按照{min-min}、{min-max}、{max-min}和{max-max}4種不同策略給定核心點,并獲取相鄰核心點的間隔;
3)求解相鄰核心點間隔香農熵,公式如下:
(1)
式中:p(x)為x出現(xiàn)的概率;b為間隔點種類個數(shù);
4)將4種不同策略求解得到的香農熵均值定義為該振動信號的注意熵。
ATE只是從單個尺度描述信號的復雜性,無法全面地表征信號的固有特性。為此,COSTA M等人[19]提出了多尺度熵的概念,將時間序列分割為多個長度較短的子序列,實現(xiàn)了從多個尺度分析信號的固有特性目的。然而,基于粗?;幚淼亩喑叨扔嬎惴椒ㄖ皇翘崛⌒盘柕牡皖l特征,忽略了信號的高頻特征。為此,JIANG Ying等人[20]對時間序列進行層次化處理,提出了平均算術符和差分算術符的概念,對信號進行多尺度分析的同時還提取了信號的低頻和高頻特征。但隨著分解層數(shù)的增加,信號的長度會縮短,導致其可靠性下降。此外,傳統(tǒng)層次分析對信號長度有特殊要求,限制了算法的廣泛應用。
為此,筆者將層次熵和注意熵相結合,使用移動平均和移動差分過程來取代原始的層次分解過程,提出增強層次注意熵(EHATE),以緩解傳統(tǒng)層次熵層次分解不徹底和參數(shù)難以準確設置等問題。
EHATE的原理如下:
1)對于信號{x(i),i=1,2,…,L},定義平均算術符Q0和差分算術符Q1如下:
(2)
式中:Q0(x)為信號x(i)的低頻分量;Q1(x)為信號x(i)的高頻分量;
(3)
3)構造向量{γ1,γ2,…,γk},則整數(shù)e可以定義如下:
(4)
式中:γm為第m層的平均或差分運算符;
4)基于向量{γ1,γ2,…,γk},則信號x(i)的層次分量定義為:
(5)
5)求解每個層次分量的注意熵,則增強層次注意熵可以定義為:
EHATE(x,k)=ATE(Xk,e)
(6)
在EHATE中,需要預先輸入的參數(shù)是層次分解層數(shù)k,同時信號x(i)的長度L也需要合理的設置。通常來說,參數(shù)k設定為3或4,當小于3時,所提取的特征數(shù)量太少,無法體現(xiàn)信號在多個尺度上的復雜性,導致信號固有特性表征的不夠全面;反之當k大于4時,會導致特征的數(shù)量過多,如k=5時,特征的數(shù)量達到了32個,這不僅增加了特征提取時間,而且增加了特征冗余度[21]。
因此,筆者將k設置為3,后續(xù)將就k的取值對算法性能的影響做進一步分析。
信號長度L對EHATE性能的影響較小,但長度通常不小于1 024,否則樣本中包含的峰值點較少,無法準確表征信號的趨勢和固有特性。
在陳飛等人[12]361-362的研究中,對不同長度1/f噪聲的TSMATE和MATE性能進行了研究,結果表明TSMATE對數(shù)據(jù)長度不敏感。
為此,筆者在前人工作的基礎上,對不同長度白噪聲(white gaussian nosie,WGN)和1/f噪聲的EHATE、層次注意熵(hierarchical attention entropy,HATE)和MATE進行了分析。
3種方法的噪聲分析結果隨長度的變化如圖2所示。
圖2 EHATE、HATE和MATE的分布情況Fig.2 Distribution of EHATE, HATE and MATE
在圖2中,對比2種不同長度噪聲的EHATE、HATE和MATE的結果發(fā)現(xiàn),隨著數(shù)據(jù)長度的減小,HATE和MATE的波動逐漸變大,特別是在節(jié)點較大的時候熵值發(fā)生了突變(以數(shù)據(jù)長度L=256的WGN噪聲信號為例,在層次節(jié)點為5、6和7時,HATE熵值變化非常劇烈)。
此外,不同長度噪聲信號的HATE和MATE值分布的差異過大,對于同一節(jié)點,WGN和1/f噪聲的HATE和MATE波動的最大幅值分別達到了0.626、0.481、0.790和0.445。
以上結果證明,在分析同一種信號時,短信號的分析結果和長信號的HATE和MATE分析結果存在較大的差異。
而不同長度噪聲信號的EHATE的分布差異較小,在各個節(jié)點上僅存在較小的波動,WGN和1/f噪聲的EHATE的最大波動幅值僅為0.393和0.471,說明EHATE在分析不同長度的信號時能產生一致的熵值分布;并且,隨著節(jié)點的增加,EHATE值重疊得更加緊密,表明EHATE對信號長度有著較強的魯棒性。
為了進一步評估EHATE、HATE和MATE的分析穩(wěn)定性,筆者首先構造了50組長度為2 048的WGN和1/f噪聲信號,隨后利用3種方法計算這50組噪聲信號的熵值,并提取其標準差,結果如圖3所示。
圖3 WGN和1/f信號的EHATE,HATE和MATE分析標準差Fig.3 Analysis standard deviations of EHATE, HATE and MATE for WGN and 1/f signals
由圖3可知:在尺度大于2后,EHATE的標準差就小于HATE和MATE方法的標準差,趨于一個較小的水平。對于1/f信號而言,HATE和MATE的標準差隨著節(jié)點的增加而逐漸增大,特別是在節(jié)點為7時,HATE和MATE的標準差達到了最大,表明這2種方法的分析誤差在節(jié)點數(shù)較大時會比較大,結果不夠穩(wěn)定。
雖然,在節(jié)點數(shù)小于2時,EHATE的標準差大于MATE方法的標準差,但總體上,通過構造平均和差分算術符,使得EHATE具有提取信號低頻和高頻特征的能力,因而優(yōu)于MATE。
2.1.1 極限學習機
極限學習機(ELM)為單隱層的神經網絡,若有N個隨機樣本(xi,yi)|xi∈Rm,yi∈Rn,則包含L個隱藏層節(jié)點的ELM模型可表示如下:
(7)
式中:βj為鏈接第j個隱藏層節(jié)點與模型輸出節(jié)點的輸出權重矢量;g(x)為隱藏層神經元的激活函數(shù);ωj為鏈接模型輸出節(jié)點與第j個隱藏層節(jié)點的輸入權重矢量;bj為第j個隱藏層節(jié)點的偏置;yi為樣本的模型輸出,yi=[yi1,yi2,…,yin]T。
(8)
上式變?yōu)榫仃囆问?如下:
(9)
此時,輸出權重矩陣β=[β1,β2,…,βL]T可定義如下:
β=H+T
(10)
式中:H+為隱藏層輸出矩陣H的廣義逆矩陣。
2.1.2 優(yōu)化流程
極限學習機的分類性能優(yōu)異,并且效率高,但是其2個核心參數(shù)需要人為設置,這導致算法容易過擬合或欠擬合,降低算法的性能。為此,筆者引入了基于灰狼算法優(yōu)化的極限學習機,進行特征的識別。
其優(yōu)化流程如下:
1)對原始數(shù)據(jù)進行歸一化預處理,并將樣本隨機地劃分出訓練樣本和測試樣本;
2)設置GWO算法的種群規(guī)模和迭代次數(shù),將ELM的輸入權重和隱藏層閾值設置為優(yōu)化目標,適應度函數(shù)設置為故障識別的平均錯誤率,通過不斷地迭代,以搜索錯誤率最小時所對應的參數(shù);
3)計算灰狼個體的適應度函數(shù),并不斷更新參數(shù),如果迭代過程中符合終止條件,則輸出對應的最優(yōu)參數(shù),否則繼續(xù)執(zhí)行迭代;
4)將迭代得到的最優(yōu)參數(shù)代入至ELM模型中,并利用樣本對ELM進行訓練和測試,輸出測試樣本的故障識別結果。
GWO-ELM的詳細理論以及參數(shù)設置可參考欒孝馳等人[22]的研究。
基于前面的分析,EHATE只需要輸入2個參數(shù),分別是信號數(shù)據(jù)長度L和分解層數(shù)k。對于信號數(shù)據(jù)長度,分析結果表明EHATE的魯棒性較強,對于數(shù)據(jù)長度不敏感,為此筆者設置數(shù)據(jù)長度L=2 048。在該數(shù)據(jù)長度下,2種噪聲信號的EHATE、HATE和MATE分析結果表明,EHATE的分析穩(wěn)定性優(yōu)于另外2種方法。
因此,鑒于EHATE所需參數(shù)少、性能優(yōu)異的優(yōu)點,結合已被證明具有優(yōu)異性能的GWO-ELM分類器,筆者提出一種基于EHATE和GWO-ELM的滾動軸承故障診斷方法。
具體診斷流程如下所示:
1)利用振動加速度計采集滾動軸承的不同工況下的振動信號,將其作為原始的數(shù)據(jù)樣本;
2)將每個工況的振動信號樣本平均分割成長度為2 048的50組樣本,其中25組樣本作為訓練樣本,剩余25組樣本作為測試樣本;
3)利用EHATE提取訓練和測試樣本的前8個熵值,構造故障特征;
4)將訓練樣本的故障特征輸入至GWO-ELM模型進行訓練,待訓練完畢后輸入測試樣本,以進行故障識別;
5)根據(jù)GWO-ELM的輸出標簽對滾動軸承樣本的故障類型和故障程度進行診斷,并進行模型有效性的評估。
為了驗證EHATE+GWO-ELM方法的有效性,并評估該模型對2個參數(shù)的敏感性,筆者分別利用江南大學[23]、東南大學[24]和印度某大學的滾動軸承數(shù)據(jù)集[25]進行實驗驗證。
江南大學的滾動軸承數(shù)據(jù)集包含4種不同的工況,分別是健康(Nor)、內圈故障(IR)、外圈故障(OR)和滾動體故障(BA);數(shù)據(jù)的采樣頻率為50 kHz;軸承的轉速包含600 r/min、800 r/min和1 000 r/min 3種,筆者選擇800 r/min下的數(shù)據(jù)進行實驗。訓練樣本為100組,測試樣本為100組。
4種軸承樣本的振動信號的時域波形如圖4所示。
圖4 滾動軸承振動信號的波形Fig.4 Waveform of vibration signal of rolling bearing
由圖4可以發(fā)現(xiàn):不同振動信號中所包含的沖擊成分不一致,具有較大的差異性,但無法直接根據(jù)波形確定區(qū)分準則。
筆者利用EHATE提取滾動軸承振動信號的故障特征,隨后將故障特征輸入至GWO-ELM模型中,進行故障識別,得到滾動軸承故障診斷結果,如圖5所示。
從圖5(a)可以發(fā)現(xiàn):EHATE特征曲線在各個節(jié)點都具有相同的趨勢,無法直接根據(jù)特征曲線來分辨樣本的故障類型。
圖5 EHATE故障特征和對應的故障識別結果Fig.5 EHATE fault characteristics and corresponding fault identification results
而從圖5(b)可以發(fā)現(xiàn):EHATE+GWO-ELM方法取得了100%的識別準確率,證明該方法可以有效地識別滾動軸承的不同故障類型。
隨后,為了驗證EHATE方法的特征提取性能對數(shù)據(jù)長度L和分解層數(shù)k2個不同參數(shù)的敏感性,筆者對不同參數(shù)組合下EHATE+GWO-ELM方法的分類結果進行了評估,結果如圖6所示。
由圖6可知:隨著數(shù)據(jù)長度和分解層數(shù)的增加,EHATE+GWO-ELM方法的分類準確率也隨之增加,表明這2個參數(shù)對算法的性能影響是正向的。當數(shù)據(jù)長度大于2 048后,即使分解層數(shù)為1,準確率也能夠達到90%以上;當分解層數(shù)為2時,準確率也達到了98%;當分解層數(shù)為3時,準確率達到了100%,證明該方法僅需要常規(guī)的參數(shù)設置(L=2 048,k=3)即可獲得較為可靠的故障識別結果。
為了評估EHATE+GWO-ELM方法的優(yōu)越性,筆者利用HATE、MATE、TSMATE、精細復合多尺度樣本熵(refined composite multiscale sample entropy,RCMSE)、精細復合廣義多尺度模糊熵(refined composite generalized multiscale fuzzy entropy,RCGMFE)、層次排列熵(hierarchical permutation entropy,HPE)、增強層次散布熵(enhanced hierarchical dispersion entropy,EHDE)進行對比,將上述方法提取的故障特征輸入至GWO-ELM中進行故障識別,并重復10次,同時統(tǒng)計每種方法的特征提取時間和平均分類準確率,結果如表1所示。
表1 不同故障特征提取方法的診斷結果對比
Table 1 Comparison of diagnosis results of different fault feature extraction methods
特征提取方法參數(shù)設置平均準確率/%標準差特征提取時間/sEHATEk=398.201.1493.52HATEk=372.102.9231.17MATEs=896.002.113.92TSMATEs=896.700.9512.71RCMSEm=2;r=0.2;t=1;s=885.803.9966.10RCGMFEm=2;r=0.2;n=2;t=1;s=872.802.20122.55HPEm=5;t=1;k=368.402.6857.13EHDEm=3;c=6;t=1;k=398.501.08108.88
由表1可知:在準確率方面,EHDE的平均準確率最高,達到了98.50%,EHATE的準確率次之,為98.20%,相差較小;在特征提取時間方面,MATE的效率最高,為3.92 s,對應的平均準確率為96%;在標準差方面,TSMATE的標準差最小,為0.95,對應的準確率為96.70%。雖然EHDE的準確率高于EHATE,但其特征提取效率低于EHATE,同時其需要額外設置3個參數(shù),該算法對參數(shù)的敏感性較強。而MATE和TSMATE方法不僅具有較高的準確率,同時特征提取的效率也較高。
綜合上述對比結果,雖然EHATE的特征提取時間增加了,但在準確率和穩(wěn)定性等多個指標上都優(yōu)于其他方法。此外,最關鍵的是EHATE設置的參數(shù)少,這提高了該方法的泛化性。雖然MATE、TSMATE、HATE方法都只需要設置一個參數(shù),但EHATE方法的準確率明顯高于這幾種方法。
綜合來看,該方法的性能是比較優(yōu)秀的。
為了進一步驗證EHATE+GWO-ELM方法的有效性,筆者利用東南大學提供的滾動軸承數(shù)據(jù)進行實驗。實驗平臺如圖7所示。
圖7 東南大學滾動軸承故障模擬實驗臺Fig.7 Rolling bearing fault simulation test bench in Southeast University
在該實驗平臺中,振動傳感器布置在行星齒輪箱表面,以5 120 Hz的頻率采集滾動軸承的振動信號,筆者利用模擬器將系統(tǒng)的轉速和負載調整至20 Hz和0 V,將健康軸承(NOR)分別替換為存在滾珠故障(BA)、內圈故障(IR)、外圈故障(OR)、內圈&外圈故障(IO)的軸承,以此來模擬系統(tǒng)不同狀態(tài)下的運行情況。
訓練樣本為125組,測試樣本為125組,5種軸承樣本的振動信號的時域波形如圖8所示。
圖8 滾動軸承振動信號的波形Fig.8 Waveform of vibration signal of rolling bearing
由圖8可以發(fā)現(xiàn):振動信號波形比較復雜,缺乏顯著的規(guī)律,有必要采用EHATE+GWO-ELM方法進行樣本的故障識別。
筆者利用EHATE提取滾動軸承振動信號的故障特征,隨后,將故障特征輸入至GWO-ELM模型中進行故障識別,診斷結果如圖9所示。
由圖9可知:EHATE熵值特征在各個節(jié)點上具有比較好的區(qū)分度,證明利用EHATE提取振動信號的低頻和高頻故障特征,能夠較好地區(qū)分滾動軸承的不同故障狀態(tài)。
圖9(b)的GWO-ELM故障識別結果也驗證了EHATE+GWO-ELM方法的良好性能,僅IO樣本出現(xiàn)了一個被錯誤識別的樣本,其他樣本都被準確地識別出來,總的準確率為99.2%,證明該方法能夠準確地識別滾動軸承樣本的故障類型。
為了進一步驗證EHATE方法的性能對數(shù)據(jù)長度L和分解層數(shù)k的參數(shù)敏感性,筆者對不同參數(shù)組合下EHATE+GWO-ELM方法的性能進行了評估,如圖10所示。
圖10 不同參數(shù)組合下EHATE+GWO-ELM方法的診斷準確率Fig.10 The diagnostic accuracy of the EHATE+GWO-ELM method under different parameter combinations
由圖10可知:在數(shù)據(jù)長度較小時,EHATE+GWO-ELM方法的準確率較低,即使特征數(shù)量增加到32個,準確率也僅為85.6%。
而當數(shù)據(jù)長度為4 096時,即使特征的數(shù)量只有2個,準確率也達到了84%,這證明數(shù)據(jù)長度是影響算法性能的主要因素,若同時增加數(shù)據(jù)長度和特征的數(shù)量,則準確率會得到顯著提高。
當數(shù)據(jù)長度為2 048,分解層數(shù)為3時,該方法的準確率已經可以達到99.2%,證明此時該方法能夠有效地識別滾動軸承的故障類型,同時進一步證明了該方法在常規(guī)的參數(shù)設置下能夠獲得較為可靠的故障識別結果。
為了進一步評估EHATE+GWO-ELM方法的優(yōu)越性,筆者利用前面的7種方法進行同樣的對比,結果如表2所示。
表2 不同故障特征提取方法的診斷結果對比
由表2可知:TSMATE的平均準確率最高,達到了99.28%,同時標準差也只有0.79,優(yōu)于EHATE方法,證明時移粗?;幚硪材軌蛴行У靥崛L動軸承振動信號中的故障信息。除了TSMATE方法之外,EHATE方法的準確率最高,同時穩(wěn)定性也較高,證明了該方法的有效性。
綜合來看,EHATE+GWO-ELM方法的準確率比較高,雖然效率不高,特征提取的時間僅少于EHTE和RCGMFE,但由于其對參數(shù)不敏感,因此具有相對均衡的性能。
為更進一步驗證EHATE+GWO-ELM方法在診斷滾動軸承不同故障類型和不同嚴重程度中的有效性,筆者利用印度Sant Longowal工程技術學院提供的滾動軸承數(shù)據(jù)集進行實驗。
滾動軸承實驗平臺如圖11所示。
圖11 滾動軸承實驗平臺Fig.11 Rolling bearing test platform
實驗中,滾動軸承的型號為NU205E的滾子軸承,筆者利用加速度計,以70 kHz的頻率采集其在運行時的振動信號(其中,滾動軸承的轉速為2 050 r/min,負載為200 N)。
為了模擬存在不同軸承故障時系統(tǒng)的運行狀態(tài),筆者將正常軸承替換為不同故障類型和不同故障程度的軸承,進行振動測量實驗。
實驗中,共有4種類型的軸承,分別是正常軸承、滾珠故障軸承、內圈故障軸承和外圈故障軸承。對于3種故障類型的軸承,存在4種故障程度,分別是輕度、中度、重度和超重度,因此,總共有13種故障類型的軸承樣本。
樣本的詳細信息如表3所示。
表3 滾動軸承樣本的故障信息
13種軸承樣本的振動信號的時域波形如圖12所示。
由圖12可以發(fā)現(xiàn):由于故障狀態(tài)較多,且波形成分復雜,缺乏顯著的規(guī)律,無法通過人為觀察來判斷樣本的狀態(tài),有必要采用EHATE+GWO-ELM方法進行樣本的故障識別。
圖12 滾動軸承振動信號的波形Fig.12 Waveform of vibration signal of rolling bearing
筆者利用EHATE提取滾動軸承樣本的故障特征,隨后將故障特征輸入至GWO-ELM中,進行故障識別,結果如圖13所示。
圖13 EHATE故障特征和對應的故障識別結果Fig.13 EHATE fault characteristics and corresponding fault identification results
由圖13(a)可知:不同樣本的熵值特征曲線具有類似的趨勢,并且由于樣本類型較多,曲線互相重疊,難以直接根據(jù)波形判斷樣本的狀態(tài)。
由圖13(b)可知:EHATE方法的GWO-ELM診斷準確率為96.92%,出現(xiàn)了10個被錯誤識別的樣本,有5種類型的樣本出現(xiàn)了錯誤樣本(即:4個BA2樣本被錯誤識別為BA4,2個BA3樣本被錯誤識別為BA2,1個BA4樣本被錯誤識別為BA2,1個IR3樣本被錯誤識別為IR4,1個OR3樣本被錯誤識別為IR3,1個OR3樣本被錯誤識別為IR4),剩余8個類型的樣本都被準確地分類。
根據(jù)該診斷結果,可以驗證EHATE+GWO-ELM方法能夠較為有效地識別滾動軸承不同故障類型和故障程度,具有一定的應用潛力。
同樣地,筆者對EHATE方法在不同參數(shù)設置下的特征提取性能進行了研究,結果如圖14所示。
圖14 不同參數(shù)組合下所提方法的診斷準確率Fig.14 The diagnostic accuracy of the proposed method under different parameter combinations
由圖14可知:當數(shù)據(jù)長度不小于1 024,分解層數(shù)不小于3層時,EHATE+GWO-ELM方法能夠取得了不低于90%的分類準確率;同時隨著參數(shù)的增加,準確率隨之增加,但特征提取的時間也隨之顯著提高,因此需要在效率和性能之間進行綜合考慮。
當數(shù)據(jù)長度為2 048,分解層數(shù)為3時,該方法的準確率為96.92%;而當數(shù)據(jù)長度為4 096,分解層數(shù)為4時,準確率達到了100%,然而此時特征提取時間是前者的7倍。
因此,該方法只需要采用常規(guī)的參數(shù)組合,即可以獲得較高的性能和效率。
同樣的,筆者對前述7種方法進行了多次實驗,取平均準確率和特征提取時間進行對比,結果如表4所示。
表4 不同故障特征提取方法的診斷結果對比
由表4可知:EHATE的平均分類準確率最高,達到了95.26%,其次是TSMATE方法,為89.23%;而EHATE方法的標準差也最小,為0.88;特征提取效率最高的是MATE方法,為15.39 s,而EHATE方法的效率為370.07 s。
綜合準確率、穩(wěn)定性和效率3個方面而言,EHATE+GWO-ELM方法的綜合性能最優(yōu)。因此,該方法能夠穩(wěn)定且有效地診斷滾動軸承的不同故障類型和故障程度。
此外,EHATE方法由于僅需設置較少的參數(shù),更適合用于故障特征提取階段。
鑒于常規(guī)滾動軸承故障診斷方法面臨準確率不高、穩(wěn)定性差和參數(shù)設置較多的缺陷,筆者提出了一種基于EHATE和GWO-ELM的滾動軸承故障診斷方法,并利用3種滾動軸承故障數(shù)據(jù)集對該方法進行了實驗和分析。
研究結論如下:
1)EHATE方法由于僅需要設置數(shù)據(jù)長度和分解層數(shù)2個參數(shù),其相較于其他方法對參數(shù)不敏感,采用常規(guī)的參數(shù)設置即可以獲得良好的故障識別結果;當樣本的數(shù)據(jù)長度為N=2 048,而分解層數(shù)k=3時,準確率能夠達到95%以上;
2)EHATE的性能優(yōu)異,能夠有效地反映信號的復雜度特性,仿真信號的分析結果驗證了EHATE優(yōu)于HATE和MATE;
3)基于EHATE和GWO-ELM的故障診斷方法能夠有效地診斷滾動軸承的不同故障類型,識別準確率分別達到了100%、99.2%和96.92%,而多次實驗的平均識別準確率分別為98.2%、99.12%和95.26%,在識別穩(wěn)定性和識別準確率方面優(yōu)于其他7種對比方法,更適合用于滾動軸承的故障診斷。
雖然EHATE方法取得了不錯的故障識別結果,但是其特征提取效率有待提高。后續(xù)筆者將對粗粒化方式進行優(yōu)化,以進一步提高特征提取的效率。