基于S時頻熵的球軸承性能退化特征指標提取方法

程道來，賈玉琛，潘玉娜

(上海應用技術大學 a.機械工程學院；b.軌道交通學院，上海 201418 )

滾動軸承是旋轉機械的重要組成部分，其運行狀態直接關系到機械系統的整體使用壽命。因此，對軸承進行可靠、全面的性能退化評估是設備狀態監測領域的研究熱點[1]。性能退化評估對特征提取提出了完全區別于故障模式識別的新要求，即要求特征盡可能保持與性能退化過程的一致性以及對早期退化的敏感性[2]。目前對性能退化評估的研究多集中在評估方法上，而對特征提取的研究相對較少。

滾動軸承的振動信號往往具有非平穩性，通過有效的時頻分析能夠準確、全面挖掘蘊含其中的故障信息。S變換[3-4]作為小波變換和短時Fourier變換的繼承和發展，省略了窗函數選擇的同時也改善了窗寬固定的缺陷，在故障診斷領域得到了廣泛應用[5-7]。信息熵作為一種度量信號復雜程度的方法，已經在性能退化評估中得到應用并取得了一定的效果[8]。基于此，提出了一種新的滾動軸承退化指標——S時頻熵。通過對滾動軸承加速疲勞全壽命周期內的數據進行分析，并與有效值進行對比以驗證該方法的可行性及有效性。

1 S時頻熵

1.1 S變換

連續S變換的定義為[9-10]

(1)

式中：f為頻率；τ為時窗函數中心點。由(1)式可知，S變換中的窗函數寬度與頻率成反比，即低頻段的時窗較寬，而高頻段的時窗較窄，故S變換具有多分辨率的性質。

為滿足在計算機中對數字信號進行快速處理的要求，將連續S變換通過快速Fourier變換離散化得到離散S變換，可表示為

(2)

1.2 S時頻熵

信息熵可用來度量信息的不確定性。已知一個信源由離散隨機變量X={x1,x2,…,xn}組成，其概率分布函數為pi=P(xi)(i=1,2,…,n)，則該信源的信息熵為

(3)

信息熵描述了信源中各個分量概率分布的均勻程度。各個分量分布越均勻，信息熵值越大，反之，信息熵值越小。信息熵的大小僅僅依賴各分量的概率分布，其取值范圍為0～lnN，為消除信源中分量長度的影響，對(3)式進行歸一化處理得

(4)

歸一化處理后信息熵的取值范圍為[0,1]，有利于對信號進行定量分析和比較。

對于滾動軸承的振動信號，S變換相對于小波變換具有完整的相位信息，同時彌補了短時Fourier變換時頻窗函數固定的缺陷，能夠精細刻畫信號的時頻分布狀態；信息熵則可以定量度量某空間信息分布的均勻程度。因此，S時頻熵有機結合了S變換和信息熵的優勢，可實現信號在精確時頻空間上分布均勻性的定量度量。

軸承正常運轉時的振動接近隨機信號，每個時刻的頻率成分分布較均勻，S時頻熵取值較大；隨著損傷的出現，振動信號中出現沖擊成分，導致各個時刻的頻率成分分布出現明顯差異，S時頻熵的取值減小。因此，有望通過S時頻熵的變化反映軸承的性能退化過程。

2 試驗驗證

采用軸承全壽命周期數據[8]對S時頻熵方法進行驗證。軸承型號為6307，轉速為3 000 r/min，徑向載荷為11.13 kN，采樣頻率為25.6 kHz，采用加速度傳感器每隔1 min采集一組長度為20 480的數據。數據采集從軸承正常狀態一直持續到壽命結束。第1套軸承(記為B1)共采集了2 469組數據，第2套軸承(記為B2)共采集了1 062組數據。這2組均不包括磨合期數據(試驗設備開機啟動預熱，逐步增加載荷，數據波動不穩定的初始階段)，最終失效形式均為內圈嚴重點蝕。

S時頻熵方法的具體步驟如下：

1)由于將整組數據進行S變換對計算機硬件要求過高，所以將每組數據分為10小組，即每小組2 048個數據。

2)對每小組數據進行S變換并取模，得到S變換時頻矩陣。

3)求取每個S變換時頻矩陣的時頻熵值。

4)將10個小組S時頻熵值的均值作為該時刻的S時頻熵。

分析常用的時域指標發現，有效值對軸承早期微弱故障階段及后期故障加劇階段的反應最具代表性，因此，選取有效值與S時頻熵在全壽命周期中的變化情況進行對比分析。

B1全壽命周期內有效值的變化情況如圖1所示(圖1b為圖1a的局部放大圖)。從圖中可以看出：有效值指標在1 298 min左右有非常微弱的上升，這可能是由于早期微弱故障出現后產生的振幅上升引起的現象，之后保持穩定；在2 308 min開始出現比較明顯的上升，可能是軸承故障開始加劇，在2 338 min左右出現大幅的上升后保持穩定；在失效時刻又大幅上升，整個壽命周期內取值范圍為0.05～0.13 V。

圖1 B1全壽命周期有效值指標Fig.1 Full life cycle RMS index of B1

B1的S時頻熵在全壽命周期內的變化情況如圖2所示。從圖中可以看出：在1 296 min左右，S時頻熵出現較明顯的上升之后保持穩定，與有效值反映出早期微弱故障的階段相對應，但在時間上有所提前且S時頻熵的增幅更為明顯，熵值增加是因為早期微弱故障使信號頻率成分增加，從而導致S變換矩陣各元素分布更均勻；在2 304 min左右，S時頻熵開始出現明顯下降并在2 337 min出現大幅下降，與其有效值所反映的故障加劇階段相對應；在失效時刻又出現較大降幅，整個壽命周期內取值范圍為0.95～0.98。

圖2 B1全壽命周期S時頻熵指標Fig.2 Full life cycle S-time-frequency entropy index of B1

對B2組數據進行了同樣的對比分析，結果如圖3和圖4所示。從圖中可以看出，S時頻熵與有效值所反映的故障階段基本對應，S時頻熵在時間上有所提前且增幅更加明顯，充分驗證了該指標的有效性。

圖3 B2全壽命周期有效值指標Fig.3 Full life cycle RMS index of B2

圖4 B2全壽命周期S時頻熵指標Fig.4 Full life cycle S-time-frequency entropy index of B2

綜上可知：

1)盡管B1和B2的工況相同，但二者的有效值取值范圍差別非常大，而S時頻熵取值范圍則差異非常小,即S時頻熵取值范圍可以更穩定地反映相近工況下的不同軸承數據，有利于在實際工程中對相近工況下的不同軸承進行故障診斷。

2)B1和B2的S時頻熵在初始退化時都有一定的上升，這是由于初始損傷引起頻率成分的增加，導致S變換矩陣各元素分布更均勻。

3)相對于有效值，S時頻熵對軸承初始退化階段的表現更加明顯，且反映時間有所提前。

綜上可知，S時頻熵可以作為性能退化評估框架下現有指標的有益補充。

3 結束語

從性能退化評估時特征指標相對匱乏這一研究現狀出發，以深溝球軸承為研究對象，根據其振動信號的非平穩性，利用S變換獲得信號精細的時頻分布，然后利用歸一化的信息熵計算時頻矩陣的復雜程度。通過對深溝球滾動軸承加速疲勞試驗全壽命周期內的數據進行分析與對比，結果表明，S時頻熵對深溝球軸承性能退化過程的反映相對有效值具有一定的優勢，可以作為性能退化評估框下現有指標的有益補充。

然而，目前只在退化評估框架下對深溝球軸承的特征指標進行了研究，豐富了退化評估框架下的特征指標,對于整體退化評估框架下的特征群還有待進一步研究。在后續的研究中，將以其他型號的軸承為對象，研究S時頻熵的性能表現，從而不斷完善特征指標，使性能退化評估結果更加全面和可靠。