基于ICEEMDAN的滾動軸承聲信號故障診斷方法

李 篪, 陳長征

(沈陽工業大學 機械工程學院, 遼寧 沈陽 110870)

滾動軸承故障是導致旋轉機械故障的最主要因素之一,因此針對軸承的健康監測和故障診斷多年來一直是重要的研究領域。振動分析是目前應用最廣泛的診斷手段,近年來,針對紅外測溫、超聲波等無損檢測手段的研究也得到了長足發展[1-3]。相較于其他檢測手段,基于聲信號的故障診斷具有遠距離非接觸式測量的優點,可以避免傳感器安裝、維護所導致的停機停產,因而具有十分廣泛的應用前景。

然而,由于傳播距離的增加,測量所接收到的聲信號中往往夾雜著大量的干擾成分,其中包括測量場所的環境噪聲,其他機械或非機械設備的振動噪聲,以及不同來源聲波的一次及多次反射聲等。單個測點采集到的聲信號只包含聲壓級這一有效信息,在測點選擇不當或是早期微弱故障等情況下,低聲壓級故障信號極易被高分貝噪聲淹沒,故障特征提取技術難度較大,這也是聲信號故障診斷方法較少在實際工程中應用的原因[4-6]。

經驗模態分解方法(EMD)的基本理念為基于局部特征時間尺度,將信號自適應拆分為若干本征內模分量(IMF)之和,并可通過各階IMF分析出原始信號中各頻率分量的特征,對于非線性非平穩信號具有較強的降噪和特征提取效果[7-8]。COLOMINAS等[9]提出的改進自適應噪聲完備經驗模態分解(ICEEMDAN)是一種較新的EMD優化方法,在提高分解效率的同時,解決了殘留噪聲和偽模態等問題,目前正逐漸被用于振動、聲發射等信號的分析。呂鳳霞、李銘、王浩楠等[10-12]采用峭度、相關系數等特征指標對ICEEMDAN所分解的信號分量進行篩選,結合優化后的支持向量機進行分類,在滾動軸承和行星齒輪箱上均獲得了較好的故障識別效果。但該方法應用于噪聲信號領域的研究尚不多見。

獨立分量分析(ICA)是一種常用的盲源分離技術,用于在多個源信號和傳輸通道參數均為未知的情況下,通過計算解混矩陣,對源信號進行恢復,對于聲信號中特有的雞尾酒會問題具有良好的解決效果?？焖買CA(FastICA)算法由HYVRINEN等[13]提出,利用固定點進行計算,經由批處理模式進行快速迭代以求解矩陣,具有收斂速度快、分離效果好等特點。許世林等[14]以峭度為重構指標,利用FastICA對變分模態分解的重構信號進行盲分離,成功提取出了管道腐蝕混合信號中的腐蝕聲發射時頻熵特征。LIU等[15]根據不同廣義高斯特征自適應作為迭代函數學習規則對FastICA進行優化,應用于水管道噪聲信號,解決了管道泄漏定位問題。高俊偉[16]將變分模態分解算法與FastICA算法相結合,對管道腐蝕中三類聲信號進行探討,實現了混合信號的分離。

綜上,本文提出了一種基于單通道聲信號的故障提取方法,該算法結合了ICEEMDAN與FastICA的算法優勢,可在提高算法運算效率的同時,實現精確度較高的盲源分離和故障特征提取結果。另外,考慮到環境噪聲對聲信號的影響較大,以及ICEEMDAN的自適應噪聲控制技術導致參數選擇敏感的特性,提出了一種針對聲信號的IMF選取系數,用于有效分析不同環境下的信號分量。算法的有效性分別于內外圈兩種故障模式下的滾動軸承實驗數據中得到了良好的驗證。

1 算法基本原理

1.1 ICEEMDAN算法原理

設原信號為x0,定義算子Ek(·)為信號EMD分解所得第k階QIMF分量,算子M(·)為所求信號的局部均值,w(i)[n]為所加入第i組高斯白噪聲,εk為所加入高斯白噪聲的權值系數,由每一次添加噪聲相對于原信號的信噪比決定。具體分解步驟如下:

1) 在原信號中加入第1組高斯白噪聲w(i)[n],得到的序列為

(1)

2) 得到的第1組殘差為

(2)

3) 計算第1階模態分量為

QIMF1=x0-r1

(3)

4) 繼續添加下一組白噪聲,計算第2組殘差為

r2=〈M(r1+ε1E2(w(i)[n]))〉

(4)

5) 以此類推,計算第k個殘留分量及第k階IMF分量為

rk=〈M(rk-1+εk-1Ek(w(i)[n]))〉

(5)

QIMFk=rk-1-rk

(6)

6) 迭代至rk為單調函數為止,分解結束,得到所有QIMF分量。

1.2 FastICA算法原理

假定觀測信號X(t)={x1(t),x2(t),…,xn(t)}T,源信號S(t)={s1(t),s2(t),…,sn(t)}T,其關系式為

X(t)=AS(t)

(7)

式中,A為信號的混合矩陣。ICA方法在A和S(t)均為未知的情況下求解解混矩陣W,并通過W對源信號進行估測,可知

Y(t)=WX(t)

(8)

FastICA在ICA方法的基礎上,以負熵最大化為標準對Y(t)進行衡量,使所得估測信號結果在非高斯性上達到最大。具體步驟[17]如下:

1) 將觀測信號X(t)中心化和白化處理,可得矩陣Z(t),即

Z(t)=D-1/2ET

(9)

式中,D為X(t)中每一項xn(t)的協方差矩陣經特征分解所得特征值的對角矩陣。

2) 選擇一個初值化解混矩陣W,令

W(n+1)=E{Z(t)G[WT(n)Z(t)]}-

E{G′[WT(n)Z(t)]}W(n)

(10)

(11)

式中,G為一個非二次函數,以簡化形式近似表達負熵。

3) 持續進行步驟2),直到W(n+1)與W(n)的差值小于設定閾值,即W收斂。

4) 將所得W代入式(8),得到估測源信號。

2 ICEEMDAN-FastICA方法

首先對ICEEMDAN分解后的IMF分量進行選取,以保留信號的有效成分并最大程度去除干擾,一般可采用峭度或相關系數為準則進行選取。考慮到穩態及非穩態環境噪聲對聲信號測量結果產生影響的方式存在區別,本文綜合考慮上述兩種標準。設系數α、β,定義IMF的選取系數kr為

(12)

式中:K為IMF分量的峭度值;ρ為IMF分量與原信號的相關系數。系數β的作用是將峭度值進行歸一化,使之與相關系數一樣將分布限定在[-1,1]之間,其取值為一組IMFs中的最大峭度值。系數α決定兩種指標的權重,取值根據采集環境的實際情況,如環境噪聲越趨于非穩態噪聲,則α取值越低,反之亦然。將計算后的kr值從大到小進行排列,經過對不同工況的多組數據進行分析對比后顯示,多數情況下,前2個IMF分量的kr值往往明顯高于其余分量,表明其包含信號的主要特征成分。為防止分解系數選取誤差導致特征丟失,同時保證后續信號解混的計算效率,本文選取前3個IMF構成分量組用來還原原始信號特征。將所選取的IMF分量作為輸入矩陣,利用FastICA進行解混,并對所得解混信號進行頻域包絡譜分析,即可提取盲分離后的軸承故障聲信號。方法流程圖如圖1所示。

圖1 ICEEMDAN-FastICA方法流程Fig.1 Flow chart of ICEEMDAN-FastICA methodology

3 實驗驗證

3.1 實驗平臺設置

圖2為QPZZ-II旋轉機械故障模擬試驗臺。通過外圈故障與內圈故障兩種滾動軸承故障類型對所提出方法進行驗證。所用軸承型號為哈爾濱軸承N205EM,其參數如表1所示。電機轉速恒定在290 r/min,所對應兩種故障的故障頻率分別為25.375 Hz與37.46 Hz。

表1 哈爾濱軸承N205EM參數Tab.1 HRB N205EM bearing parameters

圖2 QPZZ-II試驗臺Fig.2 QPZZ-II test rig

實驗采用傳聲器型號為G.R.A.S.40ph,聲信號采集卡型號為NI PXIe-1082。采樣頻率為10 240 Hz,每次采樣時長為10 s。為驗證算法在不同測點的有效性,本文采取3個單通道測點。傳聲器與試驗臺位置關系如圖3所示(單位:mm),其中,故障軸承位于更換端軸承座中心,1號傳聲器正對故障軸承,距離相隔150 mm,2號與3號傳聲器相對位置已于圖中標出。

圖3 傳聲器與試驗臺位置關系圖Fig.3 Position relationship between microphones and test rig

3.2 實驗結果與分析

以軸承外圈故障為例,應用ICEEMDAN-FastICA算法對3個測點的聲信號進行分析。ICEEMDAN將測點1分解為11個IMF分量,其中前6個分量直觀具備特征意義,如圖4所示。

圖4 測點1外圈故障信號ICEEMDAN分解結果Fig.4 ICEEMDAN decomposition results for outer ring fault signals at measuring point 1

因實驗環境良好,本文在所提出IMF選取系數kr的計算中采用α系數取值為0.5,所得kr計算值如表2所示。其中IMF1、2、4為前3個信號特征意義最大的構成分量。結合圖4可以看出,IMF1與IMF2具備較明顯的信號特征,相比而言,IMF3與IMF4的kr值較為接近,但包含的信號特征均已不明顯,為提高效率,僅選取IMF4作為補充分量即可。

表2 ICEEMDAN各IMF kr系數值Tab.2 kr coefficient value for each IMF of ICEEMDAN

為觀察算法效果,本文選取集合經驗模態分解(EEMD)與FastICA相結合,進行算法對比分析。以測點1外圈故障信號為例,如圖5所示,EEMD分解為12個IMF分量,其中僅IMF1信號特征明顯,而具備直觀特征意義的僅有IMF1～5,顯然其分解結果相較ICEEMDAN包含更多冗余分量。表3為EEMD分解后kr計算值,IMF1數值明顯高于其他,而IMF2～4分別不大,從數據上也得出了同樣的結論。

表3 EEMD各IMF kr系數值Tab.3 kr coefficient value for each IMF of EEMD

圖5 測點1外圈故障信號EEMD分解結果Fig.5 EEMD decomposition results for outer ring fault signals at measuring point 1

將所選取3個分量作為3組輸入矩陣進行FastICA算法解混,即可得到降噪分離信號。測點2與測點3信號依據同樣方法進行處理。圖6為3個測點外圈故障聲信號的包絡譜分析,每組均包含原信號、EEMD+FastICA及ICEEMDAN+FastICA的對比。

圖6 外圈故障各測點信號包絡對比Fig.6 Envelope comparison for outer ring fault signals at each measuring point

由圖6可知,除正對故障部件的測點1原信號中可以明顯看出故障頻率基頻外,測點1的故障頻率諧波,以及測點2與測點3原信號中的各關鍵頻率點均無法清晰辨認,其中測點2因為距離最遠,故障特征已幾乎完全被噪聲掩蓋。經EEMD+FastICA算法處理后,3個測點的故障頻率及諧波均顯示出較大程度的提升,然而由頻譜可見噪聲干擾并未徹底消除,特別是有效特征最弱的測點3信號,只在低次諧波部分具備了較好的特征分離效果,高次諧波仍有被掩蓋的現象。與此同時,由圖6可知,處理后的波形在軸頻及其諧波頻率處并未能產生明顯的抑制作用,如測點1信號,在濾波后軸頻分量甚至有所增強,幾乎與故障頻率基頻相近,這就極易導致對其他類型故障,如轉子不平衡、不對中,軸彎曲等情況的誤判。經ICEEMDAN+FastICA處理后,3個測點的信號均顯示出良好的故障特征分離效果,可精準定位到7倍頻,且信號幅值也得到了較大的提升。其中,處理后的故障頻率的基頻和二倍頻基本呈現出較準確的倍數關系,相較原信號及對比算法,高次諧頻的頻率對應值也更為準確。此外,軸頻分量均得到較大抑制,推測為ICEEMDAN所分解IMF分量冗余低,分解更高效的緣故。濾波后的軸頻與故障頻率峰值也呈現出了更合理的對應關系。綜上可知,與對比算法相比,所提出算法具備更好的噪聲及干擾分量抑制效果,以及一定的頻率校準作用。

內圈故障信號包絡對比如圖7所示。與外圈故障信號相類似,ICEEMDAN+FastICA算法的處理效果仍然顯著高于其他兩種算法,主要體現在故障頻率及諧頻的提取、干擾分量的抑制及頻率校準方面。然而,可以看出內圈故障的信號成分比外圈故障更復雜,處理后的降噪與分離效果比外圈故障有所下降,這是由于內圈故障撞擊聲為移動聲源,固定測點捕捉聲源信號分散,弱化了有效信息的緣故。通過對3個測點的信號進行對比可以發現,因為測點1正對聲源移動范圍中心,而測點3距離最近,這兩個測點所拾取的故障信號均呈現出了較高的信噪比,此時EEMD+FastICA算法處理已經可以顯示出較好的濾波效果,相比所提出新算法,僅在高次諧波的提取與頻率校準上稍微遜色。但在測點2信號拾取效果較差的情況下,所提出算法則顯示出遠遠高出對比算法的濾波效率。由此可見,ICEEMDAN+FastICA具備更強的魯棒性。

圖7 內圈故障各測點信號包絡對比Fig.7 Envelope comparison for inner ring fault signals at each measuring point

4 結束語

EMD類算法將聲信號自適應分解為不同中心尺度的IMF分量,有效將信號的頻率成分區分開,得以高度篩除噪聲,保留特征分量。其中,ICEEMDAN因具備分解效率高、殘留分量較少等優勢,對于信噪比較低的聲信號更為適用。同時通過拆分后的多通道IMF分量實現對原單通道信號的升維,以解決FastICA盲源分離時可能出現的欠定問題。

本文針對恒定轉速下的軸承內外圈故障,涵蓋了定點及移動聲源兩種類型的故障沖擊聲信號特點,對算法進行驗證,并對比分析了原信號、EEMD+FastICA、ICEEMDAN+FastICA三種處理方法的信號包絡譜。實驗結果表明,所提方法降噪效果良好,可對不同測點采集的單通道聲信號進行高度有效的故障特征提取,為基于聲信號的旋轉機械故障診斷提供了一種行之有效的新方法。然而,實際工程中的工作環境嚴重嘈雜,且大型旋轉機械設備往往具備更復雜的運行狀態,該方法的適用性仍有待于在未來的研究中近一步得到驗證。