路俏俏, 黎敏, 陽建宏, 徐金梧, 胡軍

(1.北京科技大學 機械工程學院，北京 100083；2.鞍鋼股份有限公司，遼寧 鞍山 114021)

轉(zhuǎn)爐是煉鋼生產(chǎn)中的重點設(shè)備，耳軸軸承是轉(zhuǎn)爐傾動機構(gòu)的重要部分，支撐著爐體、液態(tài)金屬、鋼渣、托圈及其附件的全部質(zhì)量和懸掛減速機的質(zhì)量，耳軸軸承的工作狀態(tài)對保障生產(chǎn)的穩(wěn)定運行具有重要影響，一旦設(shè)備出現(xiàn)事故，將會嚴重影響生產(chǎn)，導致重大經(jīng)濟損失。所以，對轉(zhuǎn)爐耳軸軸承的監(jiān)測具有重大意義。耳軸軸承轉(zhuǎn)速在1 r/min左右，通常在-95°～190°范圍內(nèi)進行非連續(xù)性旋轉(zhuǎn)，大部分時間處于靜止狀態(tài)，只有在工序需要時進行時斷時續(xù)的旋轉(zhuǎn)[1]。針對耳軸軸承負載重、轉(zhuǎn)速低、非整周期旋轉(zhuǎn)且旋轉(zhuǎn)不連續(xù)等工作特點，傳統(tǒng)的振動檢測方法難以進行有效的診斷分析[2-3]。因此，需要針對低速重載設(shè)備，研究新的檢測技術(shù)和模式識別方法。

聲發(fā)射(Acoustic Emission, AE)是材料受外力作用產(chǎn)生變形、斷裂后，以瞬態(tài)彈性波形式釋放應變能的現(xiàn)象。對滾動軸承而言，在無故障的狀態(tài)下，軸承各組成部分接觸面間的相對運動、碰摩所產(chǎn)生的接觸應力會誘發(fā)聲發(fā)射信號。此外，由于潤滑不良造成的表面粗糙，以及由于溫度過高、載荷過大等原因而產(chǎn)生的磨損、裂紋、壓痕等故障也會使得滾動軸承在運轉(zhuǎn)過程中產(chǎn)生聲發(fā)射信號[4]。

在滾動軸承故障的早期，由于故障能量比較微弱，不能激起設(shè)備表面的振動，利用振動分析方法難以提取設(shè)備的早期故障。而聲發(fā)射信號來自于缺陷本身，只要有故障存在且處于不斷擴展狀態(tài)中，都會以應力波的方式釋放出能量，并能被高靈敏度的聲發(fā)射傳感器所接收[5-6]。因此，聲發(fā)射檢測技術(shù)能夠有效發(fā)現(xiàn)設(shè)備的早期故障，從而可以利用聲發(fā)射信號對軸承的狀態(tài)進行監(jiān)測與診斷分析。

1 軸承聲發(fā)射信號的模式識別方法

采集不同狀態(tài)下耳軸軸承的聲發(fā)射信號，首先計算聲發(fā)射特征值，然后利用主成分分析方法進行特征提取，再輸入到最小二乘支持向量機中進行故障識別，最終實現(xiàn)轉(zhuǎn)爐耳軸軸承的故障識別。

1.1 聲發(fā)射的特征值計算

為了客觀描述一個聲發(fā)射事件，通常需要計算多個特征值來刻畫聲發(fā)射的物理過程。常用的特征值主要包括：幅值、能量、上升時間、持續(xù)時間、振鈴計數(shù)、均方根值、平均電平等。特征值的計算示意如圖1所示。

圖1 聲發(fā)射特征值的計算示意

從圖1可以看出，幅值實質(zhì)上是一個聲發(fā)射信號的最大值；能量是信號檢波包絡(luò)線下的面積，是整個聲發(fā)射信號強弱的體現(xiàn)；上升時間是信號第一次越過門檻至最大振幅所經(jīng)歷的時間；而持續(xù)時間則是信號第一次越過門檻值，到幅值最終降至門檻所經(jīng)歷的時間，主要體現(xiàn)信號的衰減特征；振鈴計數(shù)表示越過門檻值的振蕩次數(shù)，可以粗略反映信號的強度和頻度；均方根值也稱為有效值，以另一種方式反映了信號的能量大??；平均電平即為信號的平均值。通過上述分析發(fā)現(xiàn)，可以通過計算不同的特征值來全面反映一個聲發(fā)射事件的本質(zhì)信息。

1.2 基于主成分分析的特征提取

由于各個聲發(fā)射特征值之間存在一定程度的相關(guān)性，且高維數(shù)據(jù)的輸入會增加分類器識別算法的復雜度，降低識別正確率，算法時間也將大幅延長。因此，需要對多維數(shù)據(jù)進行特征提取。主成分分析法是一種多變量分析方法，主要目的是對多變量數(shù)據(jù)進行最佳綜合簡化，即在保證數(shù)據(jù)信息丟失最小的原則下，對高維數(shù)據(jù)進行降維處理，把原來存在內(nèi)在關(guān)聯(lián)的變量變?yōu)椴幌嚓P(guān)的若干新變量，而這些新的變量將攜帶盡可能多的原始數(shù)據(jù)信息，從而實現(xiàn)數(shù)據(jù)的特征提取。

假設(shè)X是一個n×m的數(shù)據(jù)矩陣，其中的每一列對應一個聲發(fā)射特征值，每一行對應一個聲發(fā)射樣本。首先，將X進行標準化處理為E，即按列分別減去均值除以標準差；其次，計算標準化數(shù)據(jù)E矩陣的協(xié)方差矩陣ETE；再求取協(xié)方差矩陣ETE的特征值λ1≥λ2≥…≥λm和對應的特征向量P1,P2,…,Pm；然后計算特征能量

(1)

如果當前h個特征值的和超過全部m個特征值總和的80%，則認為所對應的前h個特征向量保留了原信號中的絕大部分信息，則計算得到主成分為

tj=E·Pj,j=1,2,…,h。

(2)

將這h個主成分tj構(gòu)成新的特征值矩陣Xn×h，并作為分類特征輸入到分類器中進行模式識別。

1.3 基于最小二乘支持向量機的特征識別

支持向量機(Support Vector Machine，SVM)是目前有效解決小樣本、非線性和高維數(shù)據(jù)問題的新型機器學習方法。假設(shè)給定線性可分的樣本集(Xi,yi)，i=1,2,...,n，n表示樣本的個數(shù)，yi∈{-1,1}。以兩類分類問題來說明SVM的核心思想。首先要獲得一個最優(yōu)分類面，不僅能將兩類樣本正確區(qū)分，而且要使分類間隔最大，即需滿足

yi[(w·Xi)+b]≥1，

(3)

支持向量機的訓練速度慢和難以大規(guī)模運算是制約其發(fā)展和推廣的重要原因。作為經(jīng)典支持向量機方法的發(fā)展和改進，最小二乘支持向量機(Least Squares SVM，LS-SVM)采用等式約束替代不等式約束，求解過程變成解一組等式方程，避免了求解耗時的二次規(guī)劃問題，求解速度大大加快[7]。

LS-SVM以最小二乘線性系統(tǒng)為損失函數(shù)，代替SVM采用的二次規(guī)劃方法。通過求解線性方程組保證‖w‖2最小化，獲得最優(yōu)分類面，即需滿足

(4)

式中：φ(Xi)為非線性變換函數(shù)；允許錯分的松弛變量ηi∈Rn；γ為可調(diào)正則化參數(shù)，控制對超出誤差樣本的懲罰。為求解上述優(yōu)化問題，把約束優(yōu)化問題變成無約束優(yōu)化問題，定義Lagrange函數(shù)

b+ηi-yi}。

(5)

分別求L對αi，w，b，ηi的偏導數(shù)，聯(lián)立求解方程后，可得到最優(yōu)分類函數(shù)

(6)

式中：K(X,Xi)為核函數(shù)，常用的核函數(shù)有線性核、高斯核、徑向基核等，核函數(shù)的選擇與分類效果密切相關(guān)。

(6)式實質(zhì)上可以看作是一個分類模型。首先利用大量樣本進行訓練，目的是要獲得模型中的各個系數(shù)。當新來一組待識別的樣本集時，進行相應的特征值計算和PCA特征提取后，可以直接輸入分類模型中，實現(xiàn)聲發(fā)射信號的模式識別。具體流程如圖2所示。

圖2 聲發(fā)射信號的模式識別流程

2 試驗驗證

利用美國PAC公司的SAMOS聲發(fā)射儀對某鋼廠容量均為260 t的A，B兩個轉(zhuǎn)爐從動側(cè)的耳軸軸承進行聲發(fā)射信號采集。軸承以1 r/min左右的速度做非整周期、非勻速旋轉(zhuǎn)。將聲發(fā)射傳感器分別安裝在軸承座承載區(qū)的45°方向，如圖3所示。采樣頻率500 kHz，連續(xù)采集30 s內(nèi)空爐搖爐狀態(tài)下聲發(fā)射信號。利用A,B爐各600個聲發(fā)射樣本進行訓練，各300個聲發(fā)射樣本用于測試。參與訓練的樣本的各個特征值曲線如圖4、圖5所示。

圖3 轉(zhuǎn)爐耳軸軸承測點布局圖

圖4 A爐訓練樣本的特征值曲線

圖5 B爐訓練樣本的特征值曲線

從圖中可以看出，B爐的特征值普遍高于A爐的特征值，可以初步判斷A爐的狀態(tài)優(yōu)于B爐的狀態(tài)。但當新來一組樣本時，該如何判斷其狀態(tài)的好壞是進行故障診斷的關(guān)鍵。因此，需要研究分類識別的算法來進行故障診斷。首先，利用主成分分析方法對圖中的9個特征值進行特征提取，當取h=3時，可滿足(1)式的要求，將9個特征值融合為3個綜合參量，這3個綜合參量保留了原信號中80%以上的信息，可將它們輸入到分類器中進行模式識別。

為了評價分類識別的效果，需要定義一個評價指標以反映分類器對數(shù)據(jù)集分類識別的平均性能。用總體正確率表示為

(7)

式中：TA為A類樣本中被準確識別為A類的樣本個數(shù)；FA為A類樣本中被誤識別為B類的樣本個數(shù)；TB和FB以此類推。

為驗證本文方法的有效性，設(shè)計了3個試驗，見表1。

表1 轉(zhuǎn)爐耳軸軸承分類識別結(jié)果

比較試驗1與試驗2的結(jié)果可以看出：運用LS-SVM新的模式識別方法，核函數(shù)為線性核時，可以將傳統(tǒng)SVM方法的總體正確率從71.39%提高到80%，且運行時間縮短為原來的10%，當使用高斯核函數(shù)時，也有類似的結(jié)論。

比較試驗3和試驗2的結(jié)果可以看出：利用PCA方法進行特征提取后，再輸入到LS-SVM分類器中進行模式識別，總體正確率進一步提高到97.8%。更重要的是，在試驗3中可以看出：通過PCA降維處理后的數(shù)據(jù)，使用線性核函數(shù)與使用高斯核函數(shù)的總體正確率非常接近。而在試驗1和試驗2中，使用不同的核函數(shù)的總體正確率卻有近10%的差距，說明使用PCA進行特征提取后，不必再使用復雜的高斯核函數(shù)，使用線性核函數(shù)就可同樣得到較高的總體正確率，這樣不僅降低了算法的復雜度，也縮短了算法的運行時間。

經(jīng)過現(xiàn)場油液分析的驗證，A爐耳軸軸承處于正常狀態(tài)，而B爐耳軸軸承存在磨損現(xiàn)象。為進一步說明方法的有效性，以線性核函數(shù)為例，給出了利用試驗3的方法對兩類樣本分類的結(jié)果，見表2。

表2 試驗3的分類結(jié)果

從表2可以看出，對正常狀態(tài)的樣本分類正確率為99%，對磨損狀態(tài)的樣本分類正確率為96.6%，說明所設(shè)計的分類器能夠較準確地識別出兩種不同的軸承狀態(tài)。

3 結(jié)論

(1)針對轉(zhuǎn)爐耳軸軸承低速、重載、非整周期、間歇旋轉(zhuǎn)的工作特點，采用聲發(fā)射技術(shù)對耳軸軸承進行狀態(tài)監(jiān)測是一種新監(jiān)測技術(shù)的有益嘗試，可以為具有類似工作特點的設(shè)備提供參考。

(2)將PCA特征提取方法和LS-SVM分類方法相結(jié)合，對正常和磨損狀態(tài)下的轉(zhuǎn)爐耳軸軸承進行故障識別，在使用線性核函數(shù)數(shù)時，總體正確率可達到97.8%，且算法復雜度低，運算速度快，可為轉(zhuǎn)爐耳軸軸承的在線監(jiān)測與故障診斷提供有力支持。