基于MCKD和VMD關聯維數的軸承故障特征提取AR模型*

申 童，劉復秋宣，高學亮，岳曉峰

（長春工業大學機電工程學院，長春 130012）

0 引言

滾動軸承廣泛應用于旋轉機械設備中，其運行狀態直接影響設備的性能和安全。據統計，引起旋轉機械故障的原因中，滾動軸承所占比重在70%以上[1]。受限于工作環境，振動測試傳感器采集到的沖擊成分往往比較微弱，導致滾動軸承早期故障特征淹沒在噪聲中，難以被準確提取和識別。因此，滾動軸承早期故障診斷一直是研究的重點和難點[2－4]。

針對上述問題，常用的時頻分析方法有經驗模態分解（Empirical Mode Decomposition，EMD）、總體平均經驗模態分解（Ensemble Empirical Mode Decomposition，EEMD）、局部經驗模態分解（Local Mode Decomposi?tion，LMD）等。徐卓飛等[5]把EMD和主成分分析相結合，利用統計學特性，分析了振動信號時域特征和故障模式之間關系；董文智等[6]提出了EEMD能量熵和支持向量機相結合的方法，通過計算能量熵值判斷是否發生故障，并把特征向量輸入到支持向量機中，有效地進行了軸承故障分類；張淑清等[7]提出了LMD近似熵和模糊C結合的方法，通過近似熵值做特征提取向量，并用FCM模糊聚類對故障進行準確識別分類。雖然這些方法能為軸承故障診斷特征提取提供一定的參考，但EMD存在著端點效應、算法效率低的問題，EEMD雖有所改善，仍擺脫不了計算效率差、模態混疊的狀況，LMD存在著統計偏移和最佳結構元素選擇問題[8]。這些問題都影響了對軸承故障特征準確度的辨識。2014年Dragomiretskiy等[9]提出一種自適應的信號處理方法——變分模態分解（Variational Mode Decomposition，VMD），該方法將信號分量的獲取過程轉移到變分框架內，采用一種非遞歸的處理策略，通過構造并求解約束變分問題實現對原始信號的分解，具有堅實的數學理論基礎。最大相關峭度解卷積（Maximum Correlated Kurtosis Deconvolution，MCKD）是McDonald等[10]在2012年以最小熵解卷積為背景，提出的一種具有良好去噪能力、凸顯故障特征的新方法。該方法通過相關峭度評價指標，不斷迭代實現解卷積，從而凸顯被噪聲淹沒的連續脈沖序列[11]。

基于上述分析，針對滾動軸承早期微弱故障難以提取的問題，為增強軸承振動信號中的沖擊成分，降低噪聲影響，本文提出一種基于MCKD和VMD關聯維數的滾動軸承故障診斷AR模型，首先利用MCKD對故障信號進行降噪，再通過VMD對降噪后的信號進行分解，重構信號建立AR模型，獲取自回歸參數，最后通過計算自回歸參數的關聯維數對滾動軸承故障進行診斷。

1 MCKD算法

MCKD算法通過計算尋找一適用的長度為l的濾波器f(l)，使分析信號中沖擊成分的相關峭度值最大，從而恢復其自身特性，濾除信號x內噪聲干擾成分，相關峭度可定義為：

為獲取能夠使MCKM(T)最大的一個最優濾波器，令：

式中：T為信號中沖擊成分的周期；M為位移數；f為濾波器內向，f＝[f1.f2.….fL]T。

對上述問題進行優化求解并轉化為矩陣形式，最終濾波器系數可表示為：

將上式所得濾波器系數組合f代入公式（2），即可獲得采集信號x中的故障沖擊成分y。

2 VMD算法

VMD方法根據模態分解個數K將原始信號f（x）分解為K個中心頻率為ωk(t)的模態函數uk(t)，該方法將IMF分量重新定義為一具有限帶寬的調幅－調頻信號。

式中：Ak(t)≥0為uk(t)的瞬時幅值；ωk(t)為uk(t)的瞬時頻率；φk(t)為非遞減相位函數。為估算出每個IMF分量的帶寬，首先對每個模態函數uk(t)進行Hilbert變換，得到邊際譜；然后向各模態解析信號內添加指數項，將uk(t)頻譜變換至基帶上；最后計算解析信號梯度的平方L2范數，從而獲得模態函數的帶寬。

則受約束變分問題模型為：

式中：{uk}={u1.u2.….uk}，為VMD分解所得各IMF分量；{ωk}={ω1.ω2.???.ωk}，為各IMF分量的中心頻率；δ(t)為脈沖函數。

引入二次懲罰因子和拉格朗日乘法算子求解上述約束變分問題的最優解，通過乘法算子交替方向法交替更新和λn+1以獲取擴展拉格朗日表達式的鞍點。求模態函數取值問題則可表達為：

則求得的模態分量uk及中心頻率ωk分別為：

對于給定判定精度e>0，當滿足式（8）時分解迭代停止，并由此得到最終模態分量及對應中心頻率ωk。

3 VMD關聯維數的AR模型

設信號經VMD分解所得K個IMF分量，其中對故障特征敏感的IMF分量為p個，將p個IMF分量形成重構信號z(t)，對其建立AR模型AR(m)：

式中：φk(k=1.2.···.m)、m分別為重構信號z(t)的AR(m)模型參數和階數；e(t)為模型殘差，關聯維數計算時，采用G－P算法[12]。

設距離閾值為r，C(r)為距離rij小于r的點對數在所有點對數中的比例：

式中：N為總相點數；θ(x)為Heaviside函數。

C(r)為關聯積分，是空間中兩點間距rij＜r概率，選擇恰當r的范圍，使C(r)隨著r的變化為：

式中：D為關聯維數，可由下式求得：

分別以lnr和lnC(r)為橫、縱坐標，則lnC(r)－lnr變化曲線的斜率對于逐漸增大的嵌入維數n逐漸收斂于一個值，則該值就是關聯維數D。

4 試驗研究

為了驗證所提出的方法，本文采用的是美國凱斯西儲大學的軸承信號集數據。其振動采集實驗平臺驅動端電機負載為1 HP，電動機轉速為1 772 r/min，采樣頻率為12 kHz，采取故障較為微弱的0.007 in的軸承內圈、外圈和滾動體故障信號進行分析與驗證，信號分析時長選取1 s，軸承型號為6205－2RS。

圖1所示為一隨機內圈故障信號頻譜，其振動信號頻譜中存在較多高頻干擾噪聲，軸承故障特征頻率難以辨別，且低頻特征噪聲影響更明顯。

圖1 內圈故障信號頻譜

為提升信號的信噪比，增強故障特征差異，本文對上述滾動軸承振動信號進行MCKD降噪，降噪后內圈故障的振動信號如圖2所示。不同狀態下滾動軸承振動信號經MCKD降噪后，信號內的絕大多數噪聲成分得到有效濾除，信號內的沖擊成分得以增強。MCKD降噪后信號的頻譜如圖3所示。對比圖2和圖3可知，經MCKD去噪后，內圈故障振動信號頻譜內低頻區域沖擊成分的譜線峰值明顯增多。

圖2 MCKD降噪后內圈故障振動信號

圖3 MCKD降噪后內圈故障信號頻譜

采用VMD方法對上述MCKD降噪信號進行分解，分解過程中，模態分解個數K＝6，懲罰因子α＝2 400，分解所得各IMF分量和其頻譜如圖4所示。由圖可知，VMD分解結果中，各IMF分量間未出現明顯的模態混疊問題，表明參數選取方法具有較好的適用性。

圖4 MCKD降噪后內圈故障信號的VMD分解結果及各IMF分量頻譜

為有效選取包含主要內圈故障特征信息的模態分量，進一步降低噪聲成分的影響，分別計算各IMF分量的峭度和MCKD去噪后信號間的互信息熵，結果如表1所示。由表可知，IMF1和IMF3的峭度和互信息熵值較大，因此選取上述IMF分量對內圈故障信號進行重構，重構后信號的時域波形和頻譜如圖5~6所示。由圖可知，內圈故障重構信號中的高、低頻域內沖擊成分譜線峰值得以明顯增強。

表1 內圈故障信號各IMF分量的峭度和互信息熵

圖5 內圈故障重構信號的時域波形

按上述步驟分別對正常軸承、外圈故障軸承和滾動體故障軸承信號進行重構，所得重構信號時域波形和頻譜如圖7~8所示。對比圖5和圖7，圖6和圖8可知，重構信號中的沖擊成分得到更加有效地突顯，信號頻譜中低頻域內沖擊成分的譜線峰值更加明顯，為后續信號特征的準確提取提供了保證。

圖6 內圈故障重構信號的頻譜

圖7 不同狀態下滾動軸承重構信號時域波形

圖8 不同狀態下滾動軸承重構信號頻譜

對圖6和圖8中不同狀態下滾動軸承重構信號建立AR模型，采用最終預測誤差準則確定模型階數n，并通過時延相圖法獲取AR模型自回歸參數的相空間。在此基礎上，計算其關聯維數，結果如圖9所示。其中，嵌入維數取值范圍為5～15。由此可知，不同狀態下滾動軸承重構信號的關聯維數除在個別嵌入維數上有所重疊外，具有較好的區分度。其中在嵌入維數為6～10區域內區分效果較為理想，說明可采用本文方法可實現對滾動軸承早期故障診斷。未經降噪處理的滾動軸承信號關聯維數如圖10所示，經MCKD去噪后的滾動軸承信號關聯維數如圖11所示。對比圖9～11可知，不同狀態下滾動軸承振動信號的關聯維數較為接近，難以實現故障類型的有效區分和診斷。

圖9 不同狀態重構信號AR模型自回歸參數序列的關聯維數

圖10 不同狀態下滾動軸承原始振動信號的關聯維數

圖11 不同狀態下MCKD去噪后滾動軸承振動信號AR模型自回歸參數的關聯維數

采用所提方法對不同狀態下滾動軸承的各10組振動信號進行MCKD降噪，并進行VMD重構，計算重構信號AR模型自回歸參數序列的關聯維數。

結合圖10的分析，選擇嵌入維數為6～10時關聯維數的分布曲線對滾動軸承故障進行診斷，不同狀態下各組信號的關聯維數如圖12所示。由圖可知，在指定嵌入維數上，軸承外圈故障、內圈故障、滾動體故障經MCKD降噪和VMD重構的滾動軸承振動信號的關聯維數具有良好的區分度，說明滾動軸承經MCKD去噪后，信號內的噪聲干擾成分得到濾除，VMD重構實現了信號的非線性化，所建立AR模型的自回歸參數序列包含了信號的自身特征信息，強化了特征差異，保證了關聯維數計算的準確性，可以據此對滾動軸承的障類型進行診斷。

圖12 不同狀態下滾動軸承信號的關聯維數

5 結束語

針對滾動軸承早期故障特征微弱，特征信息難以提取的問題，本文提出了一種基于MCKD和VMD關聯維數的滾動軸承故障診斷AR模型。該模型采用MCKD對滾動軸承振動信號進行降噪處理，提升了信號的信噪比；根據峭度和互信息熵值對故障特征敏感的IMF分量進行信號重構，根據建立的AR模型，計算出在指定嵌入維數上自回歸參數的關聯維數。實驗分析結果表明，所提出的AR模型在指定嵌入維數上可強化滾動軸承早期微弱故障特征差異，故障診斷結果準確有效。