馬家威 王業(yè)矗 劉 雋 王升安 姜英姿

（徐州工程學(xué)院 江蘇徐州）

在車輛系統(tǒng)中旋轉(zhuǎn)機械是其最常見的機械設(shè)備也是其關(guān)鍵性設(shè)備，對整個車輛系統(tǒng)的安全起著至關(guān)重要的作用。如果旋轉(zhuǎn)機械出現(xiàn)故障，可能會導(dǎo)致整個車輛系統(tǒng)癱瘓，造成巨大的經(jīng)濟損失與人員傷亡。因此，選取最常見的軸承零件作為研究對象，利用模式識別技術(shù)對其進(jìn)行故障診斷。

一、車輛系統(tǒng)故障分析

圖1 滾動軸承的有限元分析

對于車輛機械系統(tǒng)而言，根據(jù)故障產(chǎn)生的部位不同可以分為3個部分：機械零部件故障；控制系統(tǒng)故障和潤滑油品質(zhì)下降引起的故障。在這3種故障中，相對易發(fā)生且難檢測的當(dāng)屬于機械零部件故障。機械零部件的使用壽命一般具有離散性，同樣的機械零件，即使材料、工藝、生產(chǎn)設(shè)備等都相同，使用壽命也存在著較大的差異，在實際的使用過程中，有些機械零件沒有達(dá)到使用壽命就已經(jīng)報廢，而有些機械零件即使使用時間超過其規(guī)定使用壽命卻依然運行良好。

在車輛機械零件中，軸承是主要的承力單位，工作環(huán)境較差且承受大負(fù)載，屬于易損耗零件，由于實際生產(chǎn)或工作環(huán)境中，軸承的生產(chǎn)精度不高，裝配不當(dāng)或者沖擊載荷過大等影響，軸承主要失效形式有疲勞損壞、磨損、腐蝕、破損好壓痕，任意一種失效形式的產(chǎn)生都將對軸承的壽命造成致命的影響。

以型號為6406的滾動軸承為例，利用Pro/E繪制三維模型，然后對其做有限元分析，模型的內(nèi)圈、外圈及滾動體的材料選用軸承鋼GCr15，密度為7830 kg/m3，彈性模量為E=2.06×105MPa，泊松比μ=0.3。軸承的外圈固定不動，內(nèi)圈隨軸旋轉(zhuǎn)，內(nèi)圈由軸過盈配合不發(fā)生相對運用。當(dāng)振動頻率達(dá)到15380 Hz時，其主振形如圖1所示。

從圖中可以看出，當(dāng)振動頻率達(dá)到15 380 Hz時，軸承內(nèi)圈發(fā)生嚴(yán)重?fù)p壞變形，由此可以看出低階模態(tài)振型對滾動軸承的振動影響較大，尤其在低階固有頻率下的時候，形狀變化十分明顯。

當(dāng)軸承發(fā)生微小損壞的時候，如軸承的表面出現(xiàn)點蝕、劃痕、凹陷，此時軸承每振動一次都會產(chǎn)生一次振動，并且這種振動具有周期性，軸承的轉(zhuǎn)速越大，振動周期越小，軸承損壞的尺寸越大，振動的幅度也越大。所以，軸承出現(xiàn)損壞時，軸承的故障特征頻率為其工作產(chǎn)生的頻率。令f0表示軸的轉(zhuǎn)動頻率，單位為r/min，則根據(jù)軸承的幾何尺寸和軸承的轉(zhuǎn)動頻率，可以計算出故障特征頻率。

滾動體通過軸承外圈損壞點的頻率fi：

滾動體通過軸承內(nèi)圈上一損壞點的頻率fj：

滾動體上一損壞點通過內(nèi)圈或者外圈的頻率fb：

保持架故障頻率fc：

式中 N——滾動體個數(shù)

d——滾動體直徑，mm

D——軸承的節(jié)徑，mm

φ——軸承壓力角，rad

當(dāng)軸承發(fā)生局部損壞時，軸承的其他元件會在工作時周期性地撞擊損壞處，沖撞會引起軸承其他部分被激勵，從而產(chǎn)生一系列沖擊振動。實際工作環(huán)境中，軸承滾動體不是完全純滾動而且滾動體安裝后也會存在誤差，因此，譜峰的頻率并不一定等于其理論值。所以在根據(jù)滾動軸承的頻譜圖判斷其故障時，需要在理論值的附近尋找相對較接近的頻率，然后根據(jù)尋找的頻率對其做出判斷。

二、支持向量機（SVM）理論基礎(chǔ)

對于滾動軸承的故障監(jiān)測可以看成是判斷軸承的狀態(tài)，把軸承的狀態(tài)分為正常與故障兩種，那么滾動軸承故障監(jiān)測就變成了依據(jù)其振動參數(shù)的一種模式識別，其識別結(jié)果只有兩種--正常和故障，而支持向量機在模式識別方面所需樣本相對較少且分類精度高。因此，采用支持向量機，對軸承狀態(tài)進(jìn)行識別并判斷其故障特性。

支持向量機是20世紀(jì)90年代初Vapnik等人，根據(jù)統(tǒng)計學(xué)習(xí)理論和結(jié)構(gòu)風(fēng)險最小化為依據(jù)提出的一種新的機器學(xué)習(xí)方法，該方法善于解決樣本數(shù)量少、非線性及高維分類等復(fù)雜樣本分類情況。其優(yōu)化目標(biāo)是置信范圍最小，約束條件是訓(xùn)練誤差最小，具有凸二次優(yōu)化的特點，因此找到的極值解一定是全局的最優(yōu)解。其主要思想是把輸入的參數(shù)樣本經(jīng)過非線性變換從而轉(zhuǎn)換到另外一個特征空間，然后在這個新的空間中尋找樣本的最優(yōu)分類面。

假設(shè)有共有K個樣本xi和兩個類別yi，i=1，2……K，yi∈{1，-1}，其分類間隔為2/||ω||。那么要使分類間隔最大，則等同于要求/||ω||2最小，所以使分類間隔最大的優(yōu)化問題可以轉(zhuǎn)化為二次規(guī)劃問題，其目標(biāo)函數(shù)為：

約束條件為：

（5）式中，C為指定常數(shù)，可以起到控制對錯分樣本懲罰度的作用，使得錯分樣本的比例與算法復(fù)雜度之間保持平衡。其中ξi為松弛因子，Φ為非線性變換函數(shù)，由于分類樣本可能存在線性不可分的情況，因此，為了保證分類的正確性，應(yīng)該滿足ξi≥0（i=1，2，3……K）。

三、基于SVM的滾動軸承故障檢測

基于SVM的滾動軸承故障檢測主要思想是對采集的振動信號進(jìn)行分解，提取最具代表性的特征向量，然后輸入到SVM模式識別模型中，進(jìn)行故障類型識別。

樣本參數(shù)為振動信號 ，利用正則化公式對其進(jìn)行預(yù)處理：

式中 μ——樣本的均值

σ——樣本的標(biāo)準(zhǔn)差。

檢測數(shù)據(jù)可以看成是二元樣本：

假設(shè)當(dāng)x1′=ω1的時候yi=1，表示軸承的故障狀態(tài)，當(dāng)x1′=ω2的時候yi=-1表示軸承的正常狀態(tài)。建立以下分類為兩類的模式判別函數(shù)：

令ai為Lagrange乘子，b0是分類閾值，且：

則分類規(guī)則函數(shù)為：

四、算例

選用美國凱斯西儲大學(xué)電氣工程實驗室所采集的數(shù)據(jù)驗證以上方法的可行性。軸承的型號SKF6205，采樣頻率12000 Hz，軸承轉(zhuǎn)速1500 r/min。對滾動軸承的內(nèi)圈故障采集數(shù)據(jù)，以驗證判別模型的合理性。

利用MATLAB編寫支持向量機程序并將數(shù)據(jù)帶入，得到支持向量機的訓(xùn)練結(jié)果與測試結(jié)果。在支持向量機的訓(xùn)練結(jié)果中，內(nèi)圈故障10個樣本正確識別出9個，訓(xùn)練結(jié)果準(zhǔn)確分類率為90%，在分類結(jié)果中，內(nèi)圈故障10個樣本正確識別8個，正確識別準(zhǔn)確率為80%，結(jié)果表明支持向量機對軸承的故障檢測具有良好的效果。

五、結(jié)論

針對車輛機械故障產(chǎn)生的主要原因，著重研究滾動軸承在車輛工作過程中的損壞情況，利用ProE分析得低階模態(tài)振型對滾動軸承的振動影響較大，尤其在低階固有頻率下，形狀變化十分明顯。將軸承的狀態(tài)分為兩類，分別是正常與故障，利用支持向量機對其進(jìn)行模式識別，以振動信號作為樣本數(shù)據(jù)，計算結(jié)果表明，支持向量機在軸承故障檢測中具有良好的分類效果與準(zhǔn)確性。