基于时序可拓的滚动轴承性能退化评估方法研究.pdf

:./.基于时序可拓的滚动轴承性能退化评估方法研究雷 兵李汉平(江西工程职业学院江西 南昌)摘 要:针对滚动轴承性能退化方法研究问题提出了基于时序可拓的滚动轴承性能退化方法研究 首先利用自回归 模型提取振动信号的特征然后将所得的特征进行最值归一化处理再用 比对归一化处理后的特征进行打分降维最后将降维后的特征向量输入到可拓学模型中进而对轴承性能进行定性定量评估通过实验并且用包络谱分析验证结论的准确性实验表明所提的方法能有效发现早期故障关键词:滚动轴承可拓学 比性能退化评估中图分类号:.文献标识码:文章编号:()():.().:引 言滚动轴承是机械设备中重要且容易损坏的零部件其运行时工况复杂轴承的性能会出现不同程度的退化若能对其运行退化程度进行定量评估便可提前做好相应的维修措施减少经济损失目前轴承性能退化评估方法种类很多已经成为学者的研究热点 周建民、尹文豪等采用 能量比与模糊 均值模型的方法得到了性能退化曲线 张龙等采用 模型结合多元状态估计方法进行了轴承性能退化评估实验表明该方法有效可检测早期故障 王发令等采用 能量比结合 的方法对轴承性能退化进行评估实验结果显示该方法检测早期故障的能力更强 刘杰等使用改进的 与综合特征指标方法对轴承进行评估为轴承性能评估提供了心得思路 潘玉娜、魏婷婷等提出采用深度置信网络结合连续隐马尔科夫的方法对轴承进行评估实验表明该方法有效 周建民、熊文豪等提出一种基于 符号熵结合 的轴承性能退化评估方法实验结果显示该方法能反映轴承退化规律 吴义岚将主成分分析与支持向量数据描述相结合有效地描述了轴承性能的退化程度 赵聪聪、赵颖慧等提出可拓学结合 的方法对轴承进行监测实验表明该方法可行、有效刘玉梅等提出了一种可拓学结合经验模态分解的模型成功地对轴承进行性能退化评估 张全德等采用自组织神经网络对轴承状态进行评估实验显示该方法对早期故障更敏感、更稳健 李巍华等采用连续半隐马尔科夫模型对轴承性能退化进行评估实验表明该模型可有效刻画轴承退化性能以上的研究方法对轴承性能退化评估取得了较好效果如 模型的系数和残差方差对设备的状态变化规律非常敏感可拓学能对事物进行定性定量描述 但这些方法也存在些不足 算法模型对异常情况很敏感训练时经常出现学习问题由于其数据描述边界间隔为 使得学习器鲁棒性较低而且隐马尔科夫模型在训练和测试过程中的计算较为复杂 基于以上原因笔者提出 模型结合可拓机械研究与应用 年第 期(第 卷总第 期)研究与试验收稿日期:基金项目:江西省教育厅科学技术研究项目:基于卷积神经网络的滚动轴承故障智能诊断方法研究(编号:)江西开放大学校级科研项目:滚动轴承故障可拓神经网络智能诊断与性能退化评估(编号:)作者简介:雷 兵()男江西抚州人硕士研究方向:故障诊断学的方法实现对轴承性能退化的定性和定量评估 理论基础.滚动轴承振动信号自回归()模型 模型是时序方法中应用最广泛的模型其参数对系统状态最为敏感可以表征系统状态的客观规律 设取序列()阶数 则 阶的 模型可描述为:()()()()式中:为模型第 项系数()为 模型残差.可拓学相关理论可拓学理论是以物元、可拓集合和关联函数为基础的解决矛盾问题的工具物元是可拓学的逻辑细胞用来描述事物的基本元素用一个有序三元数组()表示其中:代表事物 代表事物特征 代表事物特征对于 的量值 一般事物有多个特征常用 维物元描述即:()()经典域是各特征关于所对应特征取的数值范围根据文中研究的内容设轴承 有 类不同运行态各类状态均以 个特征参数表示则其第 个状态 的经典域 表示如式()所列:()()式中:、分别代表 取值范围的上限和下限节域包涵了所有经典域的集合如式()所列为物元模型:()()式中:为轴承不同健康状态类型 代表轴承不同健康状态类型 的特征代表 关于 的取值范围包涵了 轴承各类不同健康状态类型的量域可拓集合的另一个关键概念就是关联函数关联函数可定量描述事物的特征具有某种性质变化的程度 设轴上任意元素 与区间 的距离定义如式()所列 设经典域为 节域为 且 则关联函数如式()所列:()()()()()()()()式中:()为点 到 的距()为点 到 的距 式()中当关联函数()时代表 属于 的程度当()时代表 属于 的程度且不属于 的程度.归一化数据归一化是一种对数据进行无量纲处理的手段将有波函数性质的物理数值变换成有某种相对关系的相对值缩小量值间的落差的方法其主要目的是消除数据属性值之间的差别本文采用常用的最值归一法其也称线性归一化或离差归一化让数据值在区间范围变化函数公式为式():()式中:是归一化处理前的样本数据是归一化处理后的样本数据 是样本数据的最大值 是样本数据的最小值.比 判别理论在模式识别领域应用广泛它是将特征向量投影到最佳方向而得到的最大类间距 比在 准则的基础上进行改进其核心思想为同一维度特征类间离散度和类内离散度的比值具有去除冗余信息等的功能设 类模式共有 个样本其中第 类模式的所有样本的第 个特征可用集合()表示则 类模式的所有 个样本的第 个特征构成的集合为 计算该特征在 和 中的平均值分别为()和 则可以分别利用式()和式()计算该特征的类间和类内离散度 定义第 个特征的 比为式()该值越大表明该特征的分类性能越优()()()()()()()()()()()可拓性能退化评估方法滚动轴承时序可拓性能退化评估方法流程如图 所示其步骤如下:采集轴承振动信号采用最研究与试验 年第 期(第 卷总第 期)机械研究与应用小二乘法和 准则分别计算模型系数选择模型阶数后利用 模型提取振动信号自回归系数和残差作为特征将提取的特征进行最值归一化处理采用 比的方法对特征进行选择选择若干个比值较大的特征作为最终输入的特征向量从轴承全寿命数据中选取健康状态和异常状态的振动信号作为训练样本集以构建轴承的运行状态物元模型通过建立训练样本的经典域和节域进而建立轴承整个运行状态的经典域和节域物元模型采用综合关联度计算轴承当前状态与其健康和异常状态之间的综合关联度并根据综合关联度的大小及正负对轴承性能退化进行定性定量评估图 性能退化评估流程图 实验数据处理与分析文中所用轴承实验数据由美国辛辛那提大学的智能维护系统()中心提供 如图 所示为所选的试验台以及传感器放置图图 试验台 轴承全寿命数据采集试验台的轴承型号为美国 双列滚柱轴承 个滚动轴承分别安装在同一个输出轴上不同位置由交流电机带动轴旋转转速始终保持 /传感器放置时需在每个轴承的水平方向和垂直方向分别安装一个加速度传感器 实验数据由 数据采集卡 采集数据长度为 点采样频率为 每组采样时间为 每间隔 采样一次.特征参数提取文中选取轴承全寿命振动信号中前 个样本数据作为健康状态样本集轴承全寿命振动信号中后 个样本数据作为异常状态样本集构成 个样本的训练集 对两类不同状态样本使用()准则定阶所定阶数为 阶 则 模型分别提取两类样本 个自回归系数和 个残差方差因此各原始信号的特征向量由 个特征组成将各特征向量进行最值归一化处理图 为经最值归一化处理后各训练样本的 个特征分布从图中可以看到两类轴承训练样本的振动信号信息有严重交叉冗余图 训练样本最值归一化处理后的 个特征分布 由于图 中两类轴承状态的特征信息出现交叉冗余且特征数量较多、计算量增大因此使用 比的方法对各个特征进行打分、降维获得最终的特征图 为 个特征的 比值从图中可以看出第 个特征的 比值上下震荡较大第 个特征的 比值中除第、个特征的 比值突变其余的都在小范围波动图 各特征 比 在选择特征时特征数量不宜选太多也不宜选太少一般选取若干个 比值较大特征文中选择图 虚线以上的第、个共七个特机械研究与应用 年第 期(第 卷总第 期)研究与试验征组成特征向量作为最终的特征向量.构建经典域物元和节域物元将可拓学应用于轴承性能退化评估的关键之一在于构建精确的经典域与节域根据正态分布理论的 原理构建训练样本集经典域处于正态分布中的.的训练样本集特征参数经典域在变化范围中表 为由训练样本集构建的各特征参数经典域表 各特征参数的经典域.根据表 构建的经典域物元模型可以得出轴承运行状态的节域物元模型 如式()所示:.()式中:为训练样本的集合 表示特征向量由 个特征构成为训练样本特征向量的总取值范围左右区间代表同一特征下所有运行状态样本的最小值与最大值.全寿命轴承性能退化评估本文将轴承的运行状态分成两类():健康状态()及包涵全部故障种类的异常状态()式()变成式()形式:()()()()()()式中:()为测试样本集与训练样本集物元模型 的关联度为轴承特征指标的取值范围为特征参数的节域 为点与区间的距离 因此训练本物元关联函数的综合关联度如式()、()所示:()()()()()()本文将每一个特征的 比值与七个特征的 比值总和之比当做权重公式()的 代表第 个特征的权重系数()表示第 个特征的 比值 由式()()计算轴承全寿命数据与训练样本集的综合关联度图 为画出的轴承性能退化曲线图 轴承性能退化评估曲线 由图 可以看出第 个样本之间曲线阶跃突变轴承运行处在磨合阶段第 个样本点之间曲线趋势为正常上下波动轴承运行处于健康状态第 个样本点之间曲线快速下降然后上下波动略上升轴承运行已处于早期故障阶段其中轴承出现早期故障在第 个样本点处第 个样本点之间曲线先快速下降后又上下波动再上升轴承运行处于故障恶化阶段第 个样本点轴承出现深度恶化第 个样本点之间曲线上下波动后到 个点处阶跃突变上升轴承运行处于深度恶化阶段第 个样本点以后曲线急剧下降轴承运行已完全损坏失效 包络谱分析为验证文中提出的方法选择第 个样本点为初始故障点采用 和 包络解调方法进行验证 首先用 分别将第 个、第 个样本分解成若干个简单的固有模态函数()然后用 包络解调对这两个样本的 进行分析研究显示 分量是振动信号中频率最高且最详细的振动信号 图 为第 个、第 个样本包研究与试验 年第 期(第 卷总第 期)机械研究与应用络解调的结果从图()中可以看到频率为 时有明显的谱峰其 倍频和 倍频时也存在显著的谱峰而根据公式()()和表 的轴承参数计算轴承理论外圈故障频率()为.包络解调频率与理论外圈故障频率两者非常接近存在显著的谐波频率特性 图()是 个样本的包络解调结果图上无明显的谱峰而第 个样本点之前的样本也都无明显的谱峰 由此可推断第 个样本点处出现早期故障分析结果和实验结果一致图 两个样本的包络解调表 型号 滚柱轴承参数尺寸参数值尺寸参数值滚柱数目/每列接触角/().滚柱直径/.实验转速/(/)节径/.载荷/.()()()式中:为内外圈相对转频 为内外圈相对转速为滚柱数目 为滚柱直径 为节径 为接触角 结 语文中提出利用时序可拓学对轴承性能进行退化评估首先用 模型提取轴承健康状态下和异常状态下训练样本集的特征参数然后将每个特征参数进行最值归一化处理再将归一化处理后的特征用 比方法进行选择从训练样本的各信号选出 个 比值较大的特征组成特征向量以构建物元经典域和节域最后利用轴承全寿命数据与其训练样本集之间的关联度对轴承性能退化程度进行定性定量评估并用经验模态分解()和 包络解调的方法验证所提方法结果表明该方法合理且有效参考文献:廖爱华吴义岚丁亚琦.结合 和 的轨道车辆轴承性能退化评估.铁道科学与工程学报():.周建民尹文豪游 涛等.基于 能量比 的滚动轴承退化状态定量评估.机床与液压():.张 龙吴荣真周建民等.滚动轴承性能退化的时序多元状态估计方法.振动、测试与诊断():.王发令周建民张臣臣等.基于 能量比和 的动轴承性能退化评估.机床与液压():.刘 杰苏宇涵邓锐苗等.基于 和综合特征指标的滚动轴承性能退化评估.电子测量与仪器学报():.潘玉娜魏婷婷程道来.结合 和 的滚动轴承性能退化评估.机械科学与技术():.周建民熊文豪尹文豪等.结合 符号熵与 的滚动轴承性能退化评估.机械科学与技术():.赵聪聪赵颖慧白 杨等.基于可拓学和 的轴箱轴承故障监测.振动与冲击():.():.张全德陈果林桐等.基于自组织神经网络的滚动轴承状态评估方法.中国机械工程():.李巍华李 静张绍辉.连续隐半马尔科夫模型在轴承性能退化评估中的应用.振动工程学报():.周建民尹文豪游 涛等.基于 能量比 的滚动轴承退化状态定量评估.机床与液压():.刘玉梅赵聪聪熊明烨等.可拓学在高速轨道车辆齿轮箱运行状态监测中的应用.北京理工大学学报():.汤荣志段会川孙海涛.训练数据归一化研究.山东师范大学学报(自然科学版)():.王新志陈伟祝明坤.样本数据归一化方式对 高程转换的影响.测绘科学():.熊国良甄灿壮张龙等.基于 多尺度排列熵的轴承故障智能识别 聚类方法.噪声与振动控制():.雷 兵.滚动轴承可拓智能诊断与性能退化评估.南昌:华东交通大学.周建民李家辉尹文豪等.基于 和 的滚动轴承性能退化评估.电子测量与仪器学报():.张家宾张金春李日华等.基于可拓学的故障诊断及预防方法研究.广东工业大学学报():.():.郭慧娟.基于异常检测算法的滚动轴承性能退化评估.南昌:华东交通大学.机械研究与应用 年第 期(第 卷总第 期)研究与试验