基于二維經驗小波紋理域特征自適應提取的軸承故障診斷方法

李霖,張西寧,劉書語,雷建庚,常鴿

(西安交通大學機械制造系統(tǒng)工程國家重點實驗室,710049,西安)

滾動軸承是應用最為廣泛的基礎零部件,在工業(yè)領域發(fā)揮著重要作用[1-3]。滾動軸承工作環(huán)境惡劣,壽命分散性大,故障頻發(fā)。據(jù)統(tǒng)計,在所有機械故障中,超過30%是由滾動軸承損壞引起的[4]。滾動軸承一旦出現(xiàn)故障,輕則導致設備停產和經濟損失,重則造成人員傷亡[5-6]。因此,針對滾動軸承故障診斷方法的研究引起了越來越多學者的關注[7-9]。由于振動信號對機械健康狀況反映快,已廣泛使用在故障診斷方法中[10]。為了更好地從振動信號中征提取特征,已經逐漸采用從高維尺度提取振動信號特征[11]。近年來,信號的二維表示在各種故障診斷研究中得到了廣泛的研究[12]。通過這種高階信號描述,將時域振動信號轉換為二維振動信號矩陣,并從中提取紋理特征,與一維振動信號相比,可以獲得出更豐富、更緊湊的特征和信息[13]。Khan等首先提出了一種基于變轉速下振動信號二維分析的軸承故障診斷方法,利用紋理分析實現(xiàn)不同轉速下的軸承故障診斷[13]。Kaya等通過二維振動信號獲得灰度共生矩陣進而提取紋理特征,取得了較好的效果[14]。然而,文獻[13-14]提出的方法是簡單地直接提取紋理特征,無法提取紋理的多尺度特征。如此簡單的紋理分析提取特征存在缺陷,對紋理圖像的像素要求嚴苛,像素選擇不當或故障十分微弱時該方法失效。隨后,針對二維紋理圖像的灰度像素有限對故障特征提取不利,Sun等提出了一種利用轉換后的二維振動信號矩陣進行軸承故障診斷的方法,分類結果表明該方法能夠較好檢測到定轉速下軸承故障[15]。然而,對實際變轉速、變載荷或變故障程度的研究尚未展開,無法適應實際現(xiàn)場的復雜工況。

綜上,二維振動信號特征提取方法還存在以下問題:一是像素的變化影響特征提取的性能,提取的特征無法應對滾動體保持架等較難診斷的情況,同時在面對微弱故障時也顯得力不從心;二是研究工況尚且簡單,在變轉速、變載荷或變故障程度的復雜情況下方法的有效性有待提升。

本文提出了一種新的滾動軸承二維紋理域自適應特征提取方法,以適應不同故障類型、不同故障程度的復雜工況。首先提出一種二維紋理域構造方法,利用時域重排法將一維振動信號進行升維變換,得到二維振動信號紋理;然后利用二維經驗小波變換將紋理圖自適應分解為多個紋理分量,并從各個紋理分量提取紋理特征,克服有限像素對特征提取性能的限制;最后利用提取的紋理特征向量訓練支持向量機,實現(xiàn)軸承故障診斷與分類。

1 二維張量經驗小波變換

經驗小波變換(EWT)[16]是2013年Gilles結合小波變換[17]與EMD[18]的優(yōu)點提出的一種自適應信號分解方法,在一維信號處理中效果優(yōu)于小波變換和EMD,逐漸在各個領域得到了廣泛的應用[19-21]。2014年,Gilles將經驗小波變換從一維推廣到了二維,并通過實驗驗證了其在二維圖像處理的效果同樣優(yōu)于二維小波變換、二維經驗模態(tài)分解等方法[22]。

(1)

(2)

(3)

(4)

利用Brow沿著行方向對圖像f進行濾波,分解得到NR個輸出圖像。對每個輸出圖像,再利用Bcol沿著列方向進行濾波,最終獲得NR×NC個分量。

2 信號的紋理域表示

2.1 信號紋理域的構造

信號紋理域的表示是將信號從一維信號轉換為二維矩陣信號的過程。信號的長度越長,包含的故障信息越多,但會導致紋理圖像過大。因此,根據(jù)采樣定理的限制,在進行紋理域轉換時,信號的長度大于等于采樣頻率fs。對于長度為MN(MN>fs)的振動信號,首先將信號幅值變換至[0,255],然后等劃分為N等分,并疊加成M×N的矩陣,從而構造二維振動信號紋理圖,構造過程示意圖如圖1所示。

圖1 二維振動信號紋理圖構造示意圖

2.2 不同故障類型和不同故障程度的紋理域比較

圖2為正常軸承、外圈故障、內圈故障、滾動體故障、保持架故障的對應紋理圖,其中4種故障類型軸承分輕微故障和嚴重故障兩種。可以看出,不同故障類型軸承,類與類之間的紋理域特征表現(xiàn)出了很大的差異性。同一類故障類型,故障程度越強,紋理域特征越明顯。在時域、頻域和時頻域中不易診斷的滾動體和保持架故障,轉到紋理域中,其紋理特征與正常軸承之間的差異明顯。因此,二維振動信號紋理域對于表征滾動軸承故障模式有獨特的優(yōu)勢。

(a)正常

3 紋理域特征自適應提取方法

傳統(tǒng)紋理特征提取方法與本文提出的方法的流程比較見圖3。傳統(tǒng)的直接從紋理域提取紋理特征方法(見圖3a)存在缺陷,提取的特征過于粗糙,無法兼顧紋理細節(jié)和紋理宏觀,這是由于紋理像素的限制。為解決紋理像素對紋理域提取的限制和影響,本文提出一種新的二維紋理域信號特征自適應提取方法,包含如下幾個步驟。

(a)傳統(tǒng)方法

(1)將一維時域信號轉換到二維紋理域,獲得二維紋理圖像。

(2)利用二維經驗小波變換對紋理圖進行自適應分解,獲得不同頻帶的紋理分量。

(3)對每個分量提取紋理特征,本文選擇5種經典紋理特征,分別是熵、對比度、相關性、能量、同質性[23],將各個分量的紋理特征合并構成紋理域特征向量。

(4)訓練支持向量機,并進行分類識別。

4 滾動軸承實驗及數(shù)據(jù)集構建

滾動軸承振動測試實驗臺由交流電機、滾動軸承安裝架、滾動軸承和加載裝置等部分組成,實驗臺如圖4所示。

圖4 軸承實驗臺

實驗中待測軸承為6308深溝球軸承,分為正常軸承(ZC)、外圈故障(O)、內圈故障(I)、滾動體故障(B)和保持架故障(C)5種類別。對于故障軸承,每種故障包含4種故障程度,分別為輕微、中等、嚴重、最嚴重。其中,內圈和外圈剝落加工采用的是激光燒傷,輕微、中等、嚴重、最嚴重的損傷直徑分別為0.5、1、2、3 mm,損傷深度約為20道(200 μm)。圖5和圖6分別為外圈、內圈不同損傷程度的圖片。滾動體缺陷樣本采用砂輪機磨削制作。保持架故障采用線切割完成。滾動體和保持架加工完成后如圖7和圖8所示。

(a)輕微

(a)輕微

(a)輕微

(a)輕微

實驗所用傳感器為IMI601A11加速度計,信號采樣頻率為10 240 Hz,采樣持續(xù)2 s。實驗中軸承外圈相對于實驗臺固定不動,內圈實驗轉速約為1 200 r/min。5種軸承類別各采集數(shù)據(jù)200個樣本,同一故障類別下4種不同故障程度各采集50個數(shù)據(jù)樣本,一共是1 000個數(shù)據(jù)樣本,每個樣本長度為20 480。

5 方法驗證及結果分析

由一維時域轉換到紋理域的處理過程中,需要預先設定紋理矩陣大小,為了使紋理圖長、寬接近,考慮到信號長度為20 480,故設定轉換后的矩陣為128×160。此外,在本文方法中,設定二維經驗小波分解參數(shù)為行方向與列方向濾波器的數(shù)目均為3,這樣設定的原因是分別在行和列方向自適應地建立低通、帶通、高通濾波器對紋理進行濾波,以獲得由低頻到高頻的各個紋理分量。

分別利用傳統(tǒng)方法和本文方法提取紋理特征,最后采用五折交叉驗證,訓練支持向量機模型,以下是兩種方法的結果對比。

圖9和圖10分別是兩種方法的分類結果混淆矩陣。從圖9可以看出,對于不同嚴重程度故障的軸承數(shù)據(jù),直接提取紋理特征的傳統(tǒng)方法已經無法實現(xiàn)準確的分類,分類準確率十分低下,5種軸承類別均性能低劣,總體驗證集準確率僅有19.8%。從圖10可以看出,本文提出的方法與傳統(tǒng)方法形成了鮮明對比,5種軸承狀態(tài)的識別均達到了較高的準確率,驗證集準確率從原來的19.8%提升至98.1%。

圖9 傳統(tǒng)紋理域特征提取方法分類結果混淆矩陣

圖10 本文提出方法方法分類結果混淆矩陣

圖11和圖12是改進前后方法對于5種軸承狀態(tài)診斷的接收算子特征(ROC)曲線[24-25]。ROC曲線顯示了5種軸承類別的分類性能,曲線左上角越接近(0,1),則性能越好。曲線下面積AUC(相對值)是衡量分類器整體質量的一個指標,曲線下的面積越接近1,分類器的性能越好。

(a)正常

(a)正常

從圖11的ROC曲線可以看出,紋理域的傳統(tǒng)特征提取方法在變故障程度條件下,5種軸承狀態(tài)的ROC曲線都接近45°直線,分類性能較差。這反映出在變故障程度條件下,傳統(tǒng)的紋理域特征方法已經受限于像素的影響,提取的特征無法有效識別軸承的狀態(tài)。

從圖12的ROC曲線可以看出,本文方法和傳統(tǒng)方法形成了鮮明對比,5種軸承狀態(tài)的ROC曲線左上角都十分接近(0,1)點,曲線下面積都等于最大值1,這顯示模型的預測效果很好。本文方法解決了紋理域特征提取中受像素影響導致的特征提取失敗的問題,在變故障條件下軸承故障分類性能優(yōu)良,驗證了方法的有效性。

6 結 論

(1)本文提出了一種二維紋理域構造方法,將信號從時域轉換到紋理域,構造的二維振動信號紋理域對于不同故障類型、不同故障程度的滾動軸承,均有較強的故障征兆預測能力,驗證了所提二維紋理域的有效性。

(2)采用二維經驗小波變換對振動信號紋理進行自適應分解,再對每個紋理分量提取紋理特征,最后合并各個紋理特征,組成特征向量。由此提取的特征可以兼顧紋理域的細節(jié)和整體特征,獲得的故障信息更完整,解決紋理域特征提取受紋理像素限制的不利影響。

(3)在不同故障類型、不同嚴重程度的復雜條件下,開展?jié)L動軸承振動實驗并進行了方法驗證。與不經過2D經驗小波變換處理相比,本文方法的識別準確率從19.8%提升至98.1%,驗證了本文方法的有效性。本文方法適用于變故障類型和變故障程度復雜條件下的滾動軸承故障診斷。