混合特征量提取與FCM聚類在軸承故障模式識別中的應用*

戚建國 ， 黃文靜 ， 李俊婷

（1.醫科達（北京）醫療器械有限公司，北京 100000；2.河北工業職業技術學院，河北 石家莊 050000）

0 引言

軸承作為機械系統轉動與運動的核心部件之一，其整體性能優劣對系統安全高效運行有著至關重要的作用。由于機械本身存在零部件磨損，以及管理維護不及時或操作方法不當等情況，在運行中經常會突發各種故障[1]。因此，積極發展軸承故障診斷技術，對提前預防事故發生具有非常重要的意義。

信號的特征提取和模式識別是軸承故障診斷的關鍵所在。特征提取的質量直接決定了模式識別的準確性，目前常采用短時傅里葉變換、小波變換、維格納-威爾分布、經驗模態分解等時頻分析方法[2]。但傳統的時頻分析方法存在端點效應、模態混疊等問題，而局部均值分解（Local Mean Decomposition,LMD）方法是一種自適應時頻分析方法，可以將信號分離出包絡信號和純調頻信號，最后得到所有PF分量，可以獲得原始信號完整的時頻分布，突出信號的局部特征[3]。對于故障模式識別，就是將提取的故障特征向量進行分類處理，獲得不同的工作狀態。模糊C均值聚類（FCM）依據隸屬度將數據集的元素分別賦予不同類別記號進行聚類，聚類效果良好[4]。FCM聚類在圖像處理、模式識別和機械故障診斷等領域得到廣泛而有效的應用。

1 滾動軸承故障機理

旋轉機械的內在結構、制造裝配等內部原因及快速運轉等外部原因，使其軸承及底座或外殼系統發生異常，通常會對應地表現為軸承的周期確定性信號，也就是振動信號[5]。在軸承座上安裝傳感器，當軸承的某些零件出現故障時即會發出信號，再利用信號提取和處理技術，對振動信號進行分析處理，判斷軸承的故障類型。

大部分的滾動軸承故障表現為外圈、內圈或滾動體故障。根據滾動軸承的轉速和結構可以求得不同部位所對應的故障特征頻率，根據信號頻譜中的特征頻率再結合特征提取和模式識別技術，確定故障發生的部位、類型和原因等[6]。

2 故障特征提取

2.1 故障信號的時域特征指標

軸承轉速為1 812 r/min，提取軸承的內圈故障、外圈故障、滾動體故障信號，采樣頻率為12 000 Hz，同時對比提取軸承正常工作時的信號數據。提取對象的信號特征指標是進行軸承故障識別的第一步驟。最簡便的信號特征提取分析方法是提取信號的均值、標準差等時域特征指標進行時域分析[7]。對軸承正常、內圈故障、外圈故障和滾動體故障進行分析，對信號進行時域分析，如表1所示。但在實際中由于噪聲等干擾，時域分析方法容易忽略包含了豐富狀態信息的信號頻率特征，對于故障種類和損傷程度等無法做出精確判斷，需要進一步的故障診斷處理。

表1 四種信號時域參數

2.2 故障信號的近似熵

近似熵用于描述時間序列的復雜程度，熵值的增加說明了系統混亂無序的程度增加[8]。近似熵和系統混亂無序的程度是呈現正相應的關系，即如果序列的自我相似度高、復雜程度小，則近似熵就越??；而序列的混亂無序程度越高，近似熵的熵值就越大[9]。經過多年研究發展，近似熵已經應用到許多學科領域，提取信號的近似熵作為特征向量可以更準確地衡量信號。

提取軸承正常、內圈故障、外圈故障和滾動體故障四種信號的近似熵直方圖如圖1所示。由圖可以看出，不同信號的近似熵值不同，說明四種不同信號的復雜程度越高，近似熵的熵值就越大，信號越復雜。

圖1 四種信號近似熵直方圖

2.3 故障信號LMD分解后各個PF分量的能量

局部均值分解算法（Local Mean Decomposition，LMD）是一種新的自適應時頻分析方法，由Jonathan S. Smith等提出，被廣泛應用于處理各種信號非線性問題中[10]。局部均值分解（Local Mean Decomposition,LMD）方法是依據信號本身的信息進行自適應分解，分離出包絡信號和純調頻信號，然后兩者相乘不斷循環得到具有真實物理意義的PF分量，其每一瞬時頻率都有明確的物理含義。LMD分析方法能夠有效地處理復雜信號，很好地表現信號的局部特征，得到完整的時頻分布。

對滾動軸承進行故障診斷時，噪聲等干擾會在一定程度上影響軸承振動信號的特性分析，因此先對信號進行小波消噪，再進行LMD分解。以軸承內圈故障信號為例，小波消噪后LMD分解結果如圖2所示，內圈信號被分解為3個PF分量。

圖2 軸承內圈故障LMD分解

同樣，對軸承正常、外圈故障和滾動體故障信號經過小波消噪后進行LMD分解。LMD分解后，得到正常信號和滾動體故障信號被分成了3個PF分量，而外圈故障信號被分解為4個PF分量。綜合考慮，均選擇四種信號的前3個PF分量作為分析對象。

利用LMD分解后各個PF分量的能量組成特征向量，可以對原始信號進行細化處理。假設LMD分解后得到了k個PF分量，按照式（1）計算可得其PF分量的能量。

根據以上步驟計算的四種信號能量特征向量圖如圖3所示。

圖3 四種信號能量直方圖

2.4 混合特征量提取

為針對故障信號的復雜性，引入小波優化局部均值分解LMD算法，求取LMD分解后PF分量的能量，再與故障信號的時域特征指標、近似熵共同組成

特征向量，這樣可以分別描述系統的多角度信息，從不同方向作為模式識別的輸入向量輸入到FCM中進行模式識別，更加深入地分析信號，更好地進行軸承故障診斷。四種信號組成的特征參數如表2所示。

表2 四種故障信號特征參數

3 FCM聚類

從軸承的四種狀態信號分別取25組，共100組構成數據樣本空間。對這100組樣本空間進行混合特征提取，組成特征參數后輸出到FCM聚類分析，得到聚類結果如圖4所示。

圖4 四種信號的FCM聚類

從圖中可以看出，選取的100組樣本被分為了四類，即可區分三種故障和正常信號，說明同一類型故障的25組不同樣本圍繞聚類中心被緊致地聚為一類，FCM聚類算法有良好的模式識別分類效果。

4 結論

局部均值分解（Local Mean Decomposition，LMD）方法具有良好的自適應性，通過小波消噪后再分解可以實現對復雜故障信號的準確分解分析。采用多特征量提取故障信號的時域特征指標、近似熵并提取LMD分解后PF分量的能量，這三種特征信號共同組成故障特征向量，混合特征提取可以從不同的方面反映滾動軸承故障信號。結合FCM聚類分析法，從已有故障樣

本中求得診斷標準，利用同類型故障信號特征的相似性，可以對多種故障信號進行分類處理。通過實驗證明，將混合特征量提取與FCM聚類應用于軸承故障模式識別中，可以有效進行軸承故障診斷。