基于SSA-VMD的滾動軸承故障診斷技術(shù)

劉 均 趙喜民 程增喜

（1.東北石油大學(xué)電氣信息工程學(xué)院；2.徐州華潤電力有限公司）

滾動軸承是工業(yè)傳動機(jī)械設(shè)備的重要組成部分，研究表明，大部分機(jī)械設(shè)備故障都是由滾動軸承引起的，因此保障滾動軸承的安全穩(wěn)定運(yùn)行具有重要的意義。 同時，對機(jī)械設(shè)備滾動軸承進(jìn)行狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷，可以實(shí)時掌握設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)并根據(jù)設(shè)備的狀態(tài)采取相應(yīng)的維護(hù)措施，從而有效降低企業(yè)的機(jī)械設(shè)備維護(hù)成本［1，2］。

通常，機(jī)械設(shè)備的運(yùn)行條件比較復(fù)雜，使得滾動軸承故障特征信號表現(xiàn)為非平穩(wěn)、非線性特性，導(dǎo)致其難以被提取，另外，由于信號的信噪比較低，又進(jìn)一步影響了滾動軸承故障診斷的準(zhǔn)確率。 因此，為了提高滾動軸承故障診斷的準(zhǔn)確率，必須要將故障信號中的噪聲去除，提取其中的有效特征信號，以達(dá)到滾動軸承故障類型識別和運(yùn)行狀態(tài)監(jiān)測的目的。

1 滾動軸承故障診斷方法

1.1 傳統(tǒng)方法

傳統(tǒng)的滾動軸承故障診斷方法（如小波包變換分解法）存在小波基選擇困難的問題，并且不能自適應(yīng)地對振動信號進(jìn)行有效特征提取［3］。 經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解（EMD）是Huang N E 等提出的一種信號分析方法［4］。 EMD 可以自適應(yīng)地將滾動軸承振動信號分解成若干個本征模態(tài)函數(shù)之和。 但是EMD 方法分解出的本征模態(tài)函數(shù)（IMF）容易存在端點(diǎn)效應(yīng)和模態(tài)混淆現(xiàn)象，因此會出現(xiàn)無法準(zhǔn)確提取有效特征向量的現(xiàn)象，對信號分解的結(jié)果造成較大的負(fù)面影響，致使診斷準(zhǔn)確率下降。 鑒于EMD 方法的缺點(diǎn)，Zheng J D 等提出了變分模態(tài)分解方法（VMD）［5］。VMD 是一種新型的非平穩(wěn)信號處理方法，與EMD、小波包變換分解法等方法相比，VMD 具有分解層數(shù)少、效率高、沒有模態(tài)混疊并且能夠自適應(yīng)分解信號的優(yōu)點(diǎn)。

1.2 VMD 方法

VMD 通過對變分問題進(jìn)行求解來實(shí)現(xiàn)對信號的分解，通過迭代的方法更新出每個模態(tài)分量的中心頻率和帶寬，自適應(yīng)地對信號進(jìn)行分解［6］。VMD 方法是一種非遞歸的、自適應(yīng)的、準(zhǔn)正交的信號分解方法。 采用二次懲罰系數(shù)和拉格朗日乘數(shù)將約束問題轉(zhuǎn)換為非約束問題來求取最優(yōu)解，在求取非約束問題時采用交替方向乘子法，通過迭代得到信號分解的所有模態(tài)。 分解的所有模態(tài)中除了包含主要信號的模態(tài)以外還包含噪聲的模態(tài)。 在VMD 中一般采用局部重構(gòu)，即將與原信號相似的模態(tài)認(rèn)為是信號，與原信號相差大的模態(tài)認(rèn)為是噪聲， 將包含主要信號的模態(tài)進(jìn)行重構(gòu)，從而達(dá)到去噪的效果。 但是VMD 方法依然有一定的局限性，VMD 要求預(yù)先設(shè)定模態(tài)數(shù)K，當(dāng)K選擇合適時，VMD 方法可以很好地將原信號中的頻率成分分解出來， 但是當(dāng)K 值選擇不合適時，會出現(xiàn)欠分解或者過分解的現(xiàn)象。

1.3 SSA-VMD 算法

麻雀搜索算法 （Sparrow Search Algorithm，SSA）是一種優(yōu)于灰狼優(yōu)化算法、粒子群算法及引力搜索算法等的新型群智能優(yōu)化算法，具有尋優(yōu)能力強(qiáng)、收斂速度快及容易實(shí)現(xiàn)等優(yōu)點(diǎn)。 SSA 算法中有發(fā)現(xiàn)者、追隨者和警戒者，分別按照各自規(guī)則進(jìn)行位置更新，規(guī)則如下：

SSA 算法實(shí)現(xiàn)的具體步驟如下：

a. 初始化麻雀數(shù)量、定義相關(guān)參數(shù)；

b. 對適應(yīng)度進(jìn)行排序，找到當(dāng)前最佳適應(yīng)度個體和最差適應(yīng)度個體；

c. 用式（1）更新適應(yīng)度靠前的麻雀（發(fā)現(xiàn)者）位置；

d. 用式（2）更新適應(yīng)度靠后的麻雀（追隨者）位置；

e. 用式（3）隨機(jī)更新部分麻雀（警戒者）位置；

f. 到當(dāng)前更新后的位置；

g. 如果新位置優(yōu)于舊位置，則更新舊位置；

h. 重復(fù)進(jìn)行步驟c～g；

i. 輸出最佳適應(yīng)度值和麻雀個體。

利用VMD 進(jìn)行信號分解時， 必須預(yù)先設(shè)置參數(shù)，其中模態(tài)數(shù)K和懲罰因子α對信號的分解結(jié)果具有很大影響，特別是模態(tài)數(shù)K。由于實(shí)際環(huán)境的復(fù)雜程度無法確定， 如果模態(tài)數(shù)K取值不當(dāng)會使分解結(jié)果與預(yù)想中的結(jié)果有較大差異，因此筆者提出一種SSA-VMD 算法， 利用SSA 在分解前對模態(tài)數(shù)K值進(jìn)行尋優(yōu)，使之達(dá)到最優(yōu)值，然后再進(jìn)行VMD 信號分解。

2 實(shí)驗(yàn)與結(jié)果分析

為了驗(yàn)證SSA-VMD 算法對信號降噪的有效性，選用美國凱斯西儲大學(xué)的滾動軸承數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)驗(yàn)研究。 實(shí)驗(yàn)選擇SKF6205-2RS 型深溝球軸承，采樣頻率12 kHz，電機(jī)轉(zhuǎn)速1 750 r/min，故障點(diǎn)深度0.274 9 mm，故障直徑0.177 8 mm。

2.1 降噪實(shí)驗(yàn)

2.1.1 傳統(tǒng)VMD 方法

首先利用傳統(tǒng)VMD 方法對原始外圈信號進(jìn)行分解并重構(gòu)來與其進(jìn)行對比，其中K 值經(jīng)過中心頻率法確定為6。

將圖1 所示原始信號通過VMD 方法分解后運(yùn)用相關(guān)系數(shù)法進(jìn)行重構(gòu)降噪，圖2 為運(yùn)用傳統(tǒng)VMD 方法對故障信號降噪后的圖形。

圖1 原始故障信號

圖2 傳統(tǒng)VMD 方法對故障信號降噪后的圖形

計算得到重構(gòu)后的軸承振動信號的信噪比SNR=10.2177。

2.1.2 SSA-VMD 算法

利用SSA 算法對VMD 分解過程中的模態(tài)數(shù)K 進(jìn)行尋優(yōu)得到K 值為7。

利用VMD 方法對圖1 所示原始振動信號進(jìn)行降噪，將原始信號進(jìn)行分解，分解后的模態(tài)分量中包含與原始信號相關(guān)性較大的模態(tài)分量，也包含與原始信號相關(guān)性較小的模態(tài)分量，利用相關(guān)系數(shù)法將相關(guān)性小于0.3 的模態(tài)分量作為噪聲去除，將剩余的模態(tài)進(jìn)行重構(gòu)從而完成原始信號的降噪處理。 圖3 為運(yùn)用SSA-VMD 算法對原始故障信號降噪后的圖形。

圖3 SSA-VMD 算法對故障信號降噪后的圖形

計算得到重構(gòu)后的軸承振動信號的信噪比SNR=11.5796。

2.2 診斷實(shí)驗(yàn)

將分解后有效的特征信號運(yùn)用相關(guān)系數(shù)法進(jìn)行重構(gòu)，再用PCA 方法進(jìn)行降維處理，將高維度空間的數(shù)據(jù)映射到低維度空間，將各參數(shù)指標(biāo)作為SVM 的輸入向量。 滾動軸承故障主要分為內(nèi)圈故障、滾動體故障和外圈故障3 種，再加入正常狀態(tài)下的振動信號一共4 種狀態(tài)信號， 將這4種狀態(tài)信號作為模型輸出， 對模型進(jìn)行訓(xùn)練，得到能夠?qū)υ撦S承進(jìn)行故障診斷的分類模型，然后再對測試樣本進(jìn)行測試， 進(jìn)行故障診斷性能分析。實(shí)驗(yàn)共計使用100 組數(shù)據(jù)，每組1 024 個采樣點(diǎn)，隨機(jī)選取其中80 組作為訓(xùn)練集，剩余的20組作為測試集，得到不同K 值下的4 種狀態(tài)信號的診斷結(jié)果如圖4 所示 （其中標(biāo)簽1 代表正常狀態(tài)，標(biāo)簽2代表內(nèi)圈故障，標(biāo)簽3 代表滾動體故障，標(biāo)簽4 代表外圈故障）。

圖4 不同K 值下的4 種狀態(tài)信號的診斷結(jié)果

不同K 值下的故障識別準(zhǔn)確率見表1。 由表1 可知，當(dāng)SSA 算法尋優(yōu)找到K=7 時，滾動軸承故障識別準(zhǔn)確率最高，為96.25%。

表1 故障識別率

3 結(jié)束語

筆者提出一種基于SSA-VMD 的滾動軸承故障診斷技術(shù)，其中SSA 算法能夠自動尋優(yōu)找到合適的K 值，提高VMD 信號分解的有效性，從而保證滾動軸承故障診斷的準(zhǔn)確率。 在實(shí)際的電機(jī)振動信號中，由于所處的環(huán)境不同會伴隨著不同的噪聲信號，通過本課題的研究，能夠降噪、分解出有效的故障信號， 對故障信號進(jìn)行準(zhǔn)確分類，結(jié)果可作為滾動軸承故障診斷的可靠判據(jù)。