頡潭成，韓一村，徐彥偉，馬君達(dá)

(河南科技大學(xué) 機(jī)電工程學(xué)院，河南 洛陽 471003)

軸承在復(fù)雜工況下的故障信號(hào)表現(xiàn)出非平穩(wěn)、非線性、噪聲干擾大等特點(diǎn)[1]，如果采用單一傳感器進(jìn)行故障診斷，微弱的故障信號(hào)常常會(huì)被淹沒，造成系統(tǒng)的誤判或錯(cuò)判[2]。信息融合技術(shù)能夠綜合利用多傳感器的信息資源，將各種傳感器在時(shí)間和空間上的冗余信息按照某種準(zhǔn)則進(jìn)行組合，達(dá)到對(duì)目標(biāo)的準(zhǔn)確描述[3]。振動(dòng)和聲發(fā)射傳感器檢測(cè)屬于不同的技術(shù)檢測(cè)手段，兩者之間具有一定相關(guān)性和互補(bǔ)性，基于此，利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)融合這2種檢測(cè)方法，進(jìn)行軸承故障診斷的研究。

1 基于信息融合的故障診斷方法

信息融合的常用算法主要有DS證據(jù)理論、專家系統(tǒng)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、Kalman濾波等。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以將不確定的復(fù)雜形態(tài)通過學(xué)習(xí)轉(zhuǎn)化為系統(tǒng)可接納的形式，具有更強(qiáng)的適應(yīng)能力，因此，根據(jù)振動(dòng)和聲發(fā)射傳感器的特點(diǎn)，采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行多傳感器的數(shù)據(jù)融合，具體步驟如圖1所示。首先選取合適的振動(dòng)和聲發(fā)射傳感器采集故障信息；其次運(yùn)用小波降噪對(duì)所采集的信號(hào)進(jìn)行預(yù)處理；然后對(duì)降噪后的信號(hào)進(jìn)行包絡(luò)解調(diào)，并從解調(diào)頻譜圖中選取輸入特征，建立軸承故障診斷的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)[4]；最后在訓(xùn)練學(xué)習(xí)達(dá)到要求誤差范圍后，使用該信息融合系統(tǒng)進(jìn)行故障診斷。

圖1 信息融合的故障診斷過程

2 信息融合模型的建立

2.1 輸入輸出向量的設(shè)計(jì)

在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，特征向量元素的類型代表了軸承的故障類型，試驗(yàn)中軸承故障分為外圈、內(nèi)圈、鋼球3種，因此設(shè)振動(dòng)信號(hào)的特征能量分別為e1,e2,e3，聲發(fā)射信號(hào)的特征能量分別為e′1,e′2,e′3，則輸入層的特征向量為

E=[e1,e2,e3，e′1,e′2,e′3]。

軸承的工作狀態(tài)可分為正常、外圈故障、內(nèi)圈故障和鋼球故障4種類型，因此選取神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸出層的神經(jīng)元個(gè)數(shù)為4，則BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出向量設(shè)定為

T=[1000,0100,0010,0001]T,

其中，1000代表正常軸承，0100代表鋼球故障，0010代表內(nèi)圈故障，0001代表外圈故障。

2.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的選取

根據(jù)之前選定的輸入輸出層神經(jīng)元個(gè)數(shù)以及柯爾莫哥洛夫定理，隱含層神經(jīng)元的個(gè)數(shù)選為9，建立3層軸承故障診斷神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，結(jié)構(gòu)為6-9-4。由于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)選取的激活函數(shù)必須滿足連續(xù)且可導(dǎo)的條件，因此選用Sigmoid函數(shù)作為隱含層神經(jīng)元函數(shù)，其表達(dá)式為

(1)

式中：β為大于0的常數(shù)，其取值決定了網(wǎng)絡(luò)收斂速度和曲線平滑度。

2.3 網(wǎng)絡(luò)輸入特征的選擇

輸入特征選擇的原則是找出一種能夠表現(xiàn)不同故障類型的特征值[5]，而軸承故障信號(hào)的包絡(luò)解調(diào)譜可清晰地反映能量在頻域上的分布，因此選擇頻譜中故障特征頻率處的能量值作為軸承的輸入特征值。具體步驟為：1)對(duì)軸承故障信號(hào)進(jìn)行降噪[6-7]預(yù)處理，選取sym8小波對(duì)信號(hào)進(jìn)行3層小波分解并重構(gòu)，對(duì)得到的降噪信號(hào)進(jìn)行Hilbert變換，獲得故障信號(hào)的包絡(luò)解調(diào)頻譜；2)計(jì)算解調(diào)后信號(hào)的理論特征頻率段能量值，由于軸承的實(shí)際故障特征頻率與理論故障特征頻率誤差基本在2 Hz，因此以理論特征頻率為中心，選取區(qū)間為[-2,+2]來計(jì)算能量特征值，若X(ω) 為故障解調(diào)后的頻域信號(hào)，則信號(hào)段的能量[8]為

(2)

式中:e為信號(hào)段的能量;ω1和ω2分別為頻段區(qū)間的上、下限。

由于振動(dòng)和聲發(fā)射傳感器采集的信號(hào)之間具有不同的單位和量級(jí)，差別較大，為了減小網(wǎng)絡(luò)收斂時(shí)間，需要對(duì)其進(jìn)行量綱一化處理[9]，計(jì)算式為

(3)

2.4 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)率取0.01，訓(xùn)練步長(zhǎng)選擇200，學(xué)習(xí)誤差為0.000 1，訓(xùn)練函數(shù)為train，在MATLAB神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱中的訓(xùn)練程序如下：

net.trainParam.show=200；∥設(shè)置網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練步長(zhǎng)為200

net.trainParam.lr=0.01；∥設(shè)置網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)率為0.01

net.trainParam.epochs=1000；∥設(shè)置最大訓(xùn)練步長(zhǎng)為1 000

net.trainParam.goal=1e-4；∥設(shè)置網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練誤差為0.000 1

[net,tr]=train(net,p,T)；∥輸出網(wǎng)絡(luò)結(jié)果

其中，p為訓(xùn)練樣本，T為輸出目標(biāo)。設(shè)置好上述參數(shù)，選取在總體中分布程度較高的樣本對(duì)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練，達(dá)到所要求的0.000 1誤差后，就可以實(shí)現(xiàn)對(duì)軸承的故障診斷。

3 信息融合的試驗(yàn)驗(yàn)證

試驗(yàn)選取BVT-5軸承振動(dòng)試驗(yàn)臺(tái)，加速度傳感器型號(hào)為L(zhǎng)C0151T，搭配LC0201-5信號(hào)調(diào)理器調(diào)理信號(hào)電路，選取PCI8510采集卡采集振動(dòng)信號(hào)；聲發(fā)射系統(tǒng)選擇PCI-8聲發(fā)射采集儀，聲發(fā)射傳感器探頭選取寬帶差分聲發(fā)射傳感器WD，2種傳感器同時(shí)開始采集數(shù)據(jù)。

3.1 試驗(yàn)參數(shù)

試驗(yàn)軸承為6203型深溝球軸承，內(nèi)、外徑分別為17和40 mm，鋼球個(gè)數(shù)為8，鋼球直徑為6.747 mm，在生產(chǎn)質(zhì)檢線上隨機(jī)挑選內(nèi)、外圈及鋼球上有不同程度壓痕和劃傷的軸承進(jìn)行試驗(yàn)。參照滾動(dòng)軸承振動(dòng)測(cè)量方法，試驗(yàn)轉(zhuǎn)速為1 800 r/min，軸向加載70 N，根據(jù)軸承故障理論特征頻率計(jì)算公式[10]計(jì)算得軸承內(nèi)、外圈及鋼球的特征頻率分別為147，97和122 Hz。

3.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練

用于訓(xùn)練的樣本在總體樣本中的分布程度越高，訓(xùn)練樣本容納的信息量越大，樣本的質(zhì)量就越高。分別選取正常、外圈故障、內(nèi)圈故障、鋼球故障的軸承各3套作為網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練樣本。根據(jù)(2)式計(jì)算出這12套樣本軸承的振動(dòng)和聲發(fā)射信號(hào)能量特征值，結(jié)果見表1。根據(jù)(3)式對(duì)表1中數(shù)據(jù)進(jìn)行量綱一化處理，得到信息融合的輸入向量，將訓(xùn)練樣本輸入網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練，網(wǎng)絡(luò)模型經(jīng)過17步訓(xùn)練就達(dá)到了訓(xùn)練目標(biāo)誤差0.000 1的要求。

表1 軸承信號(hào)的能量特征值

3.3 實(shí)際故障診斷

訓(xùn)練結(jié)束后，隨機(jī)挑選30套未知狀態(tài)的軸承作為檢測(cè)對(duì)象，將其輸入網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行診斷，并將診斷結(jié)果與人工實(shí)際判斷結(jié)果進(jìn)行對(duì)比，檢測(cè)結(jié)果見表2。由表可知，采用信息融合的方法對(duì)滾動(dòng)軸承進(jìn)行故障診斷，診斷結(jié)果與人工實(shí)際判斷結(jié)果基本相符，其中只有1個(gè)內(nèi)圈故障未能診斷，診斷正確率達(dá)到了96.7%。

表2 信息融合檢測(cè)結(jié)果

4 對(duì)比試驗(yàn)分析

為了對(duì)比單一的振動(dòng)檢測(cè)、聲發(fā)射檢測(cè)與信息融合診斷的診斷效果，將上述試驗(yàn)中30套軸承的振動(dòng)和聲發(fā)射信號(hào)進(jìn)行包絡(luò)解調(diào)，對(duì)比該軸承故障的理論特征頻率對(duì)其進(jìn)行識(shí)別診斷；由于頻率大于1 000 Hz后的幅值都比較小，選取低通濾波器(低截止頻率為1 000 Hz)對(duì)包絡(luò)譜濾波，不同故障振動(dòng)信號(hào)及聲發(fā)射信號(hào)經(jīng)Hilbert變換后的包絡(luò)頻譜如圖2所示。

從振動(dòng)信號(hào)(圖2左)和聲發(fā)射信號(hào)(圖2右)的包絡(luò)頻譜圖中可以發(fā)現(xiàn)，外圈及鋼球故障信號(hào)分別在92 Hz和122 Hz及其倍頻處均存在明顯的尖峰值，該頻率非常接近軸承的理論特征頻率。內(nèi)圈故障的振動(dòng)信號(hào)中不能發(fā)現(xiàn)其特征頻率，而聲發(fā)射信號(hào)在147 Hz及其倍頻處存在明顯的波峰，與內(nèi)圈故障的理論特征頻率接近。

圖2 降噪后不同故障信號(hào)的包絡(luò)頻圖

2種單一方法的檢測(cè)結(jié)果見表3。由表可知:振動(dòng)檢測(cè)的總體正確率為73.3%，但內(nèi)圈故障診斷正確率只有20%，這可能是由于振動(dòng)傳感器安裝在軸承外圈上，內(nèi)圈故障點(diǎn)離傳感器測(cè)量點(diǎn)較遠(yuǎn)，且相對(duì)位置不固定，傳遞路徑較復(fù)雜，導(dǎo)致振動(dòng)信號(hào)完全淹沒在背景噪聲中的結(jié)果；聲發(fā)射檢測(cè)的總體正確率達(dá)到了86.7%，相對(duì)振動(dòng)監(jiān)測(cè)方法對(duì)內(nèi)圈故障診斷的正確率由20%提升到了75%，說明對(duì)于識(shí)別內(nèi)圈微弱故障信號(hào)，聲發(fā)射技術(shù)有其獨(dú)特的優(yōu)越性。但與信息融合技術(shù)相比，2種單一檢測(cè)方法的總體正確率仍遜色不少。

表3 滾動(dòng)軸承振動(dòng)檢測(cè)結(jié)果

5 結(jié)束語

1)基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)信息融合的方法對(duì)滾動(dòng)軸承故障診斷的正確率達(dá)到了96.7%，在同樣的工況下，振動(dòng)檢測(cè)的正確率只有73.3%，聲發(fā)射檢測(cè)的正確率為86.7%，與單一診斷方法相比，信息融合方法的正確率明顯高，說明基于信息融合的診斷方法用于滾動(dòng)軸承的故障診斷可行、有效。

2)聲發(fā)射檢測(cè)比振動(dòng)檢測(cè)的正確率高，但聲發(fā)射系統(tǒng)的成本高，而且聲發(fā)射傳感器探頭與被測(cè)物件之間需隔絕空氣，安裝及固定相對(duì)復(fù)雜。信息融合系統(tǒng)雖然成本也較高，但系統(tǒng)診斷的準(zhǔn)確率高，且穩(wěn)定性好。

3)本研究?jī)H局限于軸承的單一故障，在實(shí)際惡劣的工況環(huán)境下，軸承可能同時(shí)發(fā)生多種故障，而且相互干擾，這種耦合故障還需要進(jìn)一步研究。