周海軍，王超偉，周國(guó)敬，周博

1 海軍裝備部裝備技術(shù)合作中心，北京100841

2 中國(guó)艦船研究設(shè)計(jì)中心，湖北武漢430064

3 鄭州航空工業(yè)管理學(xué)院，河南鄭州450046

0 引 言

離心泵在船舶、核電、水利機(jī)械中有著廣泛的應(yīng)用，其作用是將流體抽出或壓入容器，或?qū)⒁后w送到高處，它是現(xiàn)代工程領(lǐng)域廣泛使用的一類機(jī)電產(chǎn)品，表征了大部分機(jī)械電氣產(chǎn)品的主要特征，具有廣泛的代表性。作為疏排水和供油的重要設(shè)備，離心泵一旦發(fā)生故障，對(duì)設(shè)備整體會(huì)造成嚴(yán)重影響，而軸承作為離心泵中的重要部件，離心泵故障的30%以上往往是由軸承故障所產(chǎn)生的，因此對(duì)離心泵滾動(dòng)軸承進(jìn)行故障診斷具有重要意義［1-2］。

由于軸承振動(dòng)信號(hào)相對(duì)于電流、流量等信號(hào)會(huì)表現(xiàn)出非線性、非穩(wěn)態(tài)的特點(diǎn)，并且振動(dòng)信號(hào)中包含大量復(fù)雜、難以提取的信息，因而利用振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行診斷也是故障診斷研究中的難點(diǎn)。以往的信號(hào)處理方法更適用于平穩(wěn)信號(hào)或是線性信號(hào)，而滾動(dòng)軸承信號(hào)非平穩(wěn)、非線性的特點(diǎn)使得傅里葉變換存在一定的局限性［3］。針對(duì)上述問題，多種時(shí)頻聯(lián)合分析方法相繼產(chǎn)生，如短時(shí)傅里葉變換、Wigner-Ville 分布、小波變換、希爾伯特-黃變換（Hilbert-Huang transform，HHT）等，并且需要提前獲取分析信號(hào)的先驗(yàn)知識(shí)。其中HHT 作為一種新的自適應(yīng)時(shí)頻分析方法，雖然實(shí)現(xiàn)了信號(hào)的自適應(yīng)分解，但在分解過程中會(huì)產(chǎn)生擬合誤差、模態(tài)混疊及端點(diǎn)效應(yīng)等［4］；經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解（empirical mode decomposition，EMD）和局部均值分解（local mean decomposition，LMD）也有計(jì)算量大、頻率混淆和平滑次數(shù)的選擇等問題［5］。而局部特征尺度分 解（local characteristic-scale decomposition，LCD）則可以將復(fù)雜的信號(hào)分解為若干個(gè)內(nèi)稟尺度分量（intrinsic scale component，ISC），并且可避免過包絡(luò)、欠包絡(luò)、端點(diǎn)效應(yīng)、頻率混淆等情況的發(fā)生。因此，本文選用LCD 進(jìn)行信號(hào)的時(shí)頻分析［6］。

熵是一種不確定性的度量，能有效處理隨機(jī)性和偶然性的問題。近似熵由于是通過比較自身數(shù)據(jù)段來修正系數(shù)為零的情況，導(dǎo)致其對(duì)復(fù)雜、微小的波動(dòng)不敏感。樣本熵在近似熵的基礎(chǔ)上得到了發(fā)展，計(jì)算時(shí)不需要自身模板匹配［7］，故本文將樣本熵用于刻畫軸承時(shí)間序列復(fù)雜度，以彌補(bǔ)近似熵存在偏差的不足，從而更好地提取故障軸承信號(hào)中的特征，這對(duì)診斷準(zhǔn)確度的提取具有積極作用。

針對(duì)模式識(shí)別時(shí)，基分類器在訓(xùn)練過程中容易出現(xiàn)過度訓(xùn)練或者學(xué)習(xí)誤差較大的缺點(diǎn)，可以在集成學(xué)習(xí)中通過建立多棵決策樹，利用隨機(jī)選擇的訓(xùn)練數(shù)據(jù)對(duì)多棵決策樹進(jìn)行訓(xùn)練，生成多個(gè)可以進(jìn)行決策的基分類器，然后對(duì)基分類器進(jìn)行權(quán)值分配來達(dá)到提高診斷結(jié)果的目的［8］。因此，為了提高對(duì)滾動(dòng)軸承故障診斷的準(zhǔn)確度，本文將在提取故障特征的基礎(chǔ)上，利用隨機(jī)森林（random forest）作為分類器進(jìn)行故障診斷，從而完成泵組設(shè)備中滾動(dòng)軸承的故障診斷研究。

1 基于LCD-樣本熵與隨機(jī)森林分類的滾動(dòng)軸承故障診斷原理

本文所采用的離心泵滾動(dòng)軸承故障診斷方法包括小波降噪、時(shí)域分析及隨機(jī)森林等，其故障診斷流程如圖1 所示。圖中：ca 為高頻分量；cd 為低頻分量；X(i)和X(j)為小波降噪后的振動(dòng)信號(hào)。

由于在振動(dòng)信號(hào)采集過程中環(huán)境因素會(huì)對(duì)信號(hào)采集產(chǎn)生很大干擾，因此，首先采用小波降噪的方法對(duì)振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行降噪處理，然后采用LCD 對(duì)降噪后的振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行時(shí)頻分析，獲取各故障模式信號(hào)的ISC 分量，之后，提取各ISC 分量的樣本熵作為振動(dòng)信號(hào)的故障特征。進(jìn)行故障診斷時(shí)，利用提取的各故障模式ISC 分量的樣本熵對(duì)隨機(jī)森林進(jìn)行訓(xùn)練。隨機(jī)森林由若干棵分類回歸決策樹（classification and regression tree，CART）組合而成，并由決策樹進(jìn)行投票決策，如圖2 所示［9］。隨機(jī)森林是一種以決策樹為基礎(chǔ)學(xué)習(xí)器的集成學(xué)習(xí)算法，而決策樹是隨機(jī)森林的基礎(chǔ)分類器，其是一種由節(jié)點(diǎn)和有向邊構(gòu)成的樹狀結(jié)構(gòu)。訓(xùn)練時(shí)，在每一個(gè)非葉子節(jié)點(diǎn)針對(duì)某一屬性進(jìn)行分裂，迭代這一過程，直到每個(gè)葉子節(jié)點(diǎn)上的樣本均處于單一的類別或者每個(gè)屬性都被選擇過為止。葉子節(jié)點(diǎn)代表分類的結(jié)果，從根節(jié)點(diǎn)到葉子節(jié)點(diǎn)的完整路徑代表一種決策過程。決策樹的算法本質(zhì)上是節(jié)點(diǎn)如何進(jìn)行分裂的方法，常見的有ID3，C4.5P，CART 等。決策樹算法得到的結(jié)果一般是二叉樹，少數(shù)情況下也存在非二叉樹情況。決策樹構(gòu)造完成以后，因?yàn)闃颖炯性肼暫碗x群點(diǎn)的存在，得到的決策樹往往龐大而復(fù)雜，為了克服這一缺點(diǎn)，通常還要再對(duì)其進(jìn)行剪枝處理，以限制其規(guī)模，提高分類的準(zhǔn)確率。大而復(fù)雜的決策樹得到的分類結(jié)果是不準(zhǔn)確的，因?yàn)樵S多樹分枝反映的是樣本集中的異常數(shù)據(jù)。對(duì)模型中的各個(gè)子樹進(jìn)行評(píng)估，若滿足條件，則將該子樹轉(zhuǎn)化為一個(gè)葉子節(jié)點(diǎn)，再對(duì)整個(gè)分類器的性能進(jìn)行評(píng)估，看其是否提高了分類的準(zhǔn)確度。若得到了提高，則進(jìn)行此種轉(zhuǎn)化，若沒有提高，則進(jìn)行下一棵子樹的檢測(cè)。循環(huán)此過程，直到分類器得到比較滿意的分類效果。本文在此基礎(chǔ)上采用Bagging 的方式隨機(jī)抽取訓(xùn)練樣本對(duì)決策樹進(jìn)行訓(xùn)練，建立多棵決策樹，然后利用訓(xùn)練好的隨機(jī)森林對(duì)測(cè)試數(shù)據(jù)進(jìn)行診斷測(cè)試，從而獲得故障診斷結(jié)果。

圖1 離心泵滾動(dòng)軸承故障診斷流程圖Fig.1 Fault diagnose flow chart of centrifugal pump antifriction bearing

圖2 隨機(jī)森林結(jié)構(gòu)圖Fig.2 Structure of random forest

2 軸承故障試驗(yàn)研究

本文采用50CL-30A 立式離心泵作為試驗(yàn)對(duì)象進(jìn)行故障診斷試驗(yàn)驗(yàn)證，試驗(yàn)平臺(tái)如圖3 所示。該離心泵使用6306 型滾動(dòng)軸承，待測(cè)軸承為驅(qū)動(dòng)端軸承。試驗(yàn)通過電火花加工技術(shù)對(duì)滾動(dòng)軸承的內(nèi)環(huán)、外環(huán)進(jìn)行單點(diǎn)故障注入，注入故障切槽的寬度為1 mm，利用砂輪對(duì)滾動(dòng)體打磨進(jìn)行單點(diǎn)故障注入，打磨深度為0.5 mm。試驗(yàn)過程中，控制離心泵組電機(jī)的轉(zhuǎn)速為2 950 r/min，試驗(yàn)數(shù)據(jù)通過構(gòu)建的16 通道的硬件采集系統(tǒng)采集，采樣頻率為20 000 Hz，采樣時(shí)間為每隔2.5 h 采集1 s 振動(dòng)數(shù)據(jù)，每種故障模式的振動(dòng)數(shù)據(jù)共采集7 次，形成7 組故障數(shù)據(jù)。

圖3 離心泵滾動(dòng)軸承故障診斷試驗(yàn)系統(tǒng)Fig.3 Fault diagnose experiment system of centrifugal pump antifriction bearing

離心泵組試驗(yàn)系統(tǒng)原理如圖3 所示。試驗(yàn)場(chǎng)地提供380 V 的交流電源，然后控制交流電機(jī)運(yùn)轉(zhuǎn)，電源與電機(jī)通過電纜連接，交流電機(jī)帶動(dòng)離心泵實(shí)現(xiàn)吸/排水過程；離心泵進(jìn)口通過DN50×1.096法蘭與DN40 過渡管路連接，出口通過DN40×1.096 法蘭與DN40 過渡管路連接，進(jìn)、出口處的DN40 過渡管路分別通過φ64.2SP 液壓軟管與DN80 管路相連并接入水箱。流量傳感器用于檢測(cè)離心泵組出口的流量。其中，離心泵組通過螺栓固定在T 型鋼結(jié)構(gòu)掛架上，掛架與基座通過螺栓固定。

根據(jù)圖3 所示位置關(guān)系，通過螺栓將掛架、電機(jī)、離心泵連接起來，然后將掛架側(cè)面與基座用螺栓固定。將各傳感器與診斷系統(tǒng)相連，完成試驗(yàn)系統(tǒng)的安裝，如圖4 所示。離心泵故障診斷系統(tǒng)現(xiàn)場(chǎng)測(cè)試設(shè)備如圖5 所示，主要包括傳感器系統(tǒng)、數(shù)據(jù)采集及預(yù)處理模塊、診斷主機(jī)系統(tǒng)。其中離心泵分別連接進(jìn)水管和出水管，流量計(jì)通過法蘭連接在出水管路上，其他傳感器（振動(dòng)傳感器、電流傳感器和軸心軌跡檢測(cè)傳感器）均直接安裝在離心泵設(shè)備（包括電機(jī)、離心泵外殼，主軸等）上?；贚abVIEW 開發(fā)的離心泵綜合故障診斷系統(tǒng)軟件以可執(zhí)行程序（.exe）的方式安裝在診斷主機(jī)系統(tǒng)中；數(shù)據(jù)采集及預(yù)處理模塊（包括電源模塊、電荷放大器模塊、輸入輸出端子等）起著數(shù)據(jù)預(yù)處理及轉(zhuǎn)接的作用，用于數(shù)據(jù)融合、信號(hào)輸入輸出等，采集的4 種傳感器信號(hào)通過4 個(gè)輸入端子輸入轉(zhuǎn)接模塊儀表箱，再通過相應(yīng)的4 個(gè)輸出端子將信號(hào)輸出并接入到診斷主機(jī)系統(tǒng)（包括電源、信號(hào)前置放大、濾波、數(shù)據(jù)采集及A/D 轉(zhuǎn)換等模塊）的輸入端子，最終實(shí)現(xiàn)信號(hào)的全方位分析及診斷。

3 診斷方法驗(yàn)證

首先，將采集到的每種故障模式的7 組數(shù)據(jù)進(jìn)行整合，按時(shí)間順序?qū)⑵浣M合成一個(gè)數(shù)據(jù)列，通過降采樣處理后，數(shù)據(jù)采樣頻率改為10 000 Hz。之后，利用小波降噪方法降低試驗(yàn)過程中由振動(dòng)傳感器所采集故障信號(hào)中的噪聲，提高所采集數(shù)據(jù)的信噪比。在本方法中，選取db1 小波函數(shù)強(qiáng)制降噪，每種故障模式的時(shí)域數(shù)據(jù)降噪后的對(duì)比如圖6 所示。

圖4 離心泵滾動(dòng)軸承故障診斷試驗(yàn)系統(tǒng)安裝圖Fig.4 The installation diagram of fault diagnose experiment system of centrifugal pump antifriction bearing

圖5 離心泵滾動(dòng)軸承故障診斷設(shè)備Fig.5 Fault diagnose equipment of centrifugal pump antifriction bearing

將每種故障模式數(shù)據(jù)進(jìn)行分段處理，每段數(shù)據(jù)長(zhǎng)度選取為10 000 個(gè)點(diǎn)，通過滑移取值獲得100 組數(shù)據(jù)；然后，利用LCD 對(duì)每段數(shù)據(jù)進(jìn)行分解，分解層數(shù)設(shè)定為5 層，每種故障模式任意一段數(shù)據(jù)的LCD 分解結(jié)果如圖7 所示。從圖中可以看出，信號(hào)經(jīng)LCD 分解5 層之后，每種故障模式振動(dòng)型號(hào)的時(shí)域特征值已比較明顯。因此，對(duì)于開展后續(xù)的信號(hào)處理分析來說，采用5 層分解進(jìn)行故障診斷完全足夠。

圖6 離心泵滾動(dòng)軸承故障振動(dòng)信號(hào)降噪Fig.6 Signal noise reduction of centrifugal pump antifriction bearing for fault vibration

圖7 故障數(shù)據(jù)LCD 分解結(jié)果Fig.7 LCD decompose results of fault data

所有故障模式數(shù)據(jù)分解結(jié)束之后，提取LCD分解的每組信號(hào)的樣本熵作為故障特征，生成每種故障模式的5 維特征，正常狀態(tài)、內(nèi)環(huán)故障、滾動(dòng)體故障、外環(huán)故障的故障特征分別為100 組，如表1 所示。表1 中，各故障模式為5 維特征，為了更加直觀地對(duì)所提取的特征進(jìn)行表示，取4 種故障模式的三維特征繪制成三維散點(diǎn)圖，如圖8 所示。從圖8 中可以看出，滾動(dòng)軸承不同故障模式的特征具有很好的可分性。

提取了滾動(dòng)軸承的故障特征之后，選取隨機(jī)森林作為分類器進(jìn)行故障診斷。賦予軸承正常狀態(tài)、內(nèi)環(huán)故障、外環(huán)故障、滾動(dòng)體故障數(shù)據(jù)的特征標(biāo)簽分別為1，2，3，4，并隨機(jī)抽取每種故障模式數(shù)據(jù)的30%作為訓(xùn)練數(shù)據(jù)，訓(xùn)練隨機(jī)森林，隨機(jī)森林中樹的數(shù)量設(shè)定為100 棵。將隨機(jī)森林訓(xùn)練完成之后，對(duì)所有故障數(shù)據(jù)的所有特征進(jìn)行故障診斷，隨機(jī)森林診斷結(jié)果與測(cè)試數(shù)據(jù)標(biāo)簽的對(duì)比如圖9 所示。經(jīng)計(jì)算，在滾動(dòng)軸承的故障診斷方面，采用本文方法準(zhǔn)確率高達(dá)99.75%。同時(shí)，本文還利用BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分別對(duì)離心泵組軸承3 種構(gòu)件（內(nèi)環(huán)、外環(huán)、滾動(dòng)體）試驗(yàn)采集的7 組數(shù)據(jù)進(jìn)行了訓(xùn)練測(cè)試，顯示故障診斷準(zhǔn)確率為95%。對(duì)比結(jié)果表明，本文所研究的基于LCD-樣本熵與隨機(jī)森林的診斷方法與傳統(tǒng)的診斷方法相比診斷的準(zhǔn)確度更高。

表1 各故障模式的樣本熵特征Table 1 Sample entropy characteristics of each failure mode

圖8 各故障模式的特征圖Fig.8 Characteristic diagram of each fault mode

圖9 故障診斷結(jié)果Fig.9 Results of fault diagnose

對(duì)于泵組的其他組成部分，需開展面向測(cè)試性的故障模式影響及危害性分析（T-FMECA），分析其故障特征信號(hào)并根據(jù)特征信號(hào)的特點(diǎn)選擇相應(yīng)的診斷方法。若振動(dòng)信號(hào)也為其主要特征信號(hào)，可采用本文方法；若為其他信號(hào)，例如主軸典型故障模式（主軸彎曲和主軸不對(duì)中），可采用位移傳感器擬合軸心軌跡的方法進(jìn)行故障檢測(cè)及診斷。

4 結(jié) 語(yǔ)

本文對(duì)離心泵組中重要組件——滾動(dòng)軸承典型故障模式的故障表征信號(hào)（振動(dòng)）進(jìn)行了信號(hào)處理分析，依此開展了基于LCD-樣本熵與隨機(jī)森林的故障診斷方法，并建立了相應(yīng)的綜合故障診斷系統(tǒng)，然后在此基礎(chǔ)上運(yùn)用試驗(yàn)方法對(duì)上述技術(shù)方法進(jìn)行了試驗(yàn)驗(yàn)證，結(jié)果顯示可以有效解決機(jī)電設(shè)備的綜合故障診斷問題，為實(shí)現(xiàn)裝備基于狀態(tài)的維修及提高設(shè)備的測(cè)試性、安全性、可靠性等通用質(zhì)量特性奠定了基礎(chǔ)，切實(shí)提升了裝備的整體可用度水平，能保證平臺(tái)執(zhí)行任務(wù)的成功性和

安全性。后續(xù)，可在機(jī)電設(shè)備綜合故障診斷數(shù)據(jù)采集及監(jiān)測(cè)技術(shù)的基礎(chǔ)上進(jìn)一步建立并完善相應(yīng)的專家系統(tǒng)，為未來進(jìn)一步實(shí)現(xiàn)泵組監(jiān)測(cè)及診斷的集成化、智能化和網(wǎng)絡(luò)化提供技術(shù)支撐。