基于LabVIEW与MATLAB的改进VMD轴承故障诊断方法研究*＊

逯全波 王海宝 陈 根 岳以翛 郑 岩

(重庆三峡学院重庆市轻合金材料与加工工程技术研究中心，重庆404020)

VMD是一种新的处理信号方法，目前，关于该方法的应用还比较少。与EMD和LMD相比，VMD可以有效消除模态混叠现象，且对噪声和采样具有较好鲁棒性［1］。

一些学者对VMD进行研究，并将它应用于故障诊断。Zhang等提出了一种基于VMD的滚动轴承故障诊断新方法，通过失效机理分析，建立了不同位置缺陷滚动轴承故障信号计算模型，并利用FFT和包络分析法对故障模型的仿真振动信号进行了研究，该方法能够成功地诊断滚动轴承故障［2］。Jiang等提出基于VMD的振动信号多共振频带自适应检测方法，来对轴承的早期缺陷进行检测［3］。由于惩罚参数和分量数量影响VMD算法分解效果，Yi等把VMD和粒子群优化算法相结合提取滚动轴承故障特征［4］。Lv等利用VMD和经免疫遗传算法优化的多核支持向量机来对机械故障进行诊断，与传统的故障诊断模型相比，该方法大大提高了对机械故障进行诊断的准确性［5］。Yang等提出了基于VMD的转子轴承振动信号分析方法，实验结果显示其对壳体振动故障具有良好的诊断能力［6］。王晓龙等利用VMD和1.5维谱对轴承早期故障进行诊断，并提取出微弱故障特征频率［7］。但是以上方法的VMD存在模态混叠现象，在一定程度上影响诊断效果。

由于VMD对机械故障诊断具有重要的应用价值［8］，因此，尝试利用镜像延拓对其模态混叠进行抑制，并在LabVIEW中通过MATLAB Script节点将改进的VMD引入到轴承故障检测中［9］，实现故障信号的可视化分析，为LabVIEW增加新信号处理模块——VMD模块。

1 VMD算法原理

VMD具有自适应和准正交性，是处理信号的新方法，它可以通过解决约束变分问题，将给定的信号分解成不同尺度的IMFs(Intrinsic Mode Functions，本征模态分量)。每个IMF是有限带宽，还有就是它在中心频率 wk附近［10］。

VMD的主要过程归结如下:

步骤2:更新mk和wk;

步骤3:更新β，n=n+1;

其中，mk是时域信号，wk是第k个IMF的中心频率，β是拉格朗日乘子。

2 LabVIEW和MATLAB结合实现改进VMD功能

结合MATLAB在数据处理方面的能力和LabVIEW图形化编程的优点，开发出轴承故障检测系统，实现VMD的信号处理功能［11］。

VMD在分析处理滚动轴承故障信号时，由于其两端容易受到外界因素的影响而造成误差，即端点效应［12］。针对VMD存在端点效应问题，利用镜像延拓来进行抑制。改进算法步骤如图1所示。

具体延拓过程为:

(1)找出滚动轴承故障信号x(t)所有极值点，t=1，2，…，T。

(2)将对称延拓应用于滚动轴承故障信号的极值点，获取新极值点。

(3)修正延拓后新信号为 x'(i)，i=1，2，…，t。

(4)利用滚动轴承故障信号左端的值当作对称面，实现镜像延拓，获得滚动轴承故障新信号y(i)。

为了与MATLAB进行连接，LabVIEW提供一个MATLAB Script节点调用程序，该节点使用MATLAB语言编写。MATLAB Script节点位于LabVIEW函数选板＞＞数学＞＞脚本与公式中。MATLAB Script节点通过输入端将信号输入到改进VMD算法，程序运行完之后，经过三个输出端输出模态分量。

3 故障诊断试验结果与分析

3.1 试验与结果

如图2所示，故障诊断试验平台包括1台0.75 kW的三相异步电动机，2个联轴器，1台减速机、1个磁粉制动器、1个压电式加速度计和1个光电转速传感器，故障轴承安装在减速机的轴承座内。

故障诊断系统上位机的前面板如图3所示，包括原始信号显示、VMD分解和频域分析3个模块。传感器采集到的信号传输到DAQ数据采集卡，采集卡将信号进行A/D转换传递到上位机系统，然后进行数据的显示、分析、处理和存储。具体故障诊断过程如下:

(1)通过读取测量文件VI调用轴承故障数据，实现在波形图上显示故障信号。

(2)MATLAB Script节点对故障信号进行VMD分解获得模态分量U。

(3)选取包含故障信息较多的模态分量进行信号重构。

(4)对重构信号进行包络谱分析，诊断轴承故障类型。

使用信号采集系统收集外圈故障和内圈故障信号，其中，转速 n取600 r/min，采样频率 f为 1 kHz。滚动轴承基本参数如表1所示，根据这些参数可得轴承故障特征频率理论值:内圈87 Hz。采用改进VMD对故障信号进行分解，当模态数K取值不同时，它们的中心频率就有差异，两者之间的关系如图4和图5所示。

表1 滚动轴承基本参数

当K取值从5开始时，中心频率出现接近的情况，这是出现过分解现象。因此，试验所取的K值为5，数据保真度约束的平衡参数α采用默认值2 000，双上升的时间步长τ取为0.1，内圈故障信号以及经改进VMD分解后的结果如图6和图7所示，各模态分量显示的依次是从高频到低频成分。3.2 试验结果分析

图6内圈故障原始信号时域图中含有的背景噪声大，故障信息淹没在噪声中。而从图7中可以看出，改进VMD处理后的模态分量与原始信号相比，消除了部分噪声，这是VMD中维纳滤波器在起作用。内圈故障信号改进VMD分解结果中的U3、U4和U5中存在明显故障冲击成分，因此，选择这3个模态分量进行信号重构，并对重构信号做包络谱分析，包络谱分析的结果如图8所示。

作为对比试验分析，EMD的分量也都取前5个，分解结果如图9所示。从图9中可以看出IMF1、IMF2和IMF3含有故障特征信息较多，对它们进行信号重构，重构信号的包络图如图10所示。

从图8可以看出，经过改进VMD处理后的内圈故障信号在87 Hz频率处有明显的故障冲击特征，与内圈故障特征频率的理论值基本相符，两者的微小误差并未影响到故障识别，其中174 Hz为内圈故障频率的二倍频。而在图10中，EMD处理后的重构信号包络谱分析结果不理想，87 Hz及其倍频未被解调出来。因此，所提出的改进VMD算法分解性能优于EMD算法。

4 结语

将LabVIEW和MATLAB通过MATLAB Script节点相结合实现改进VMD应用于轴承故障检测系统，并在故障诊断实例中验证该系统的应用价值。故障信号经过改进VMD分解后得到模态分量，对含有故障冲击成分多的模态分量进行重构，在重构信号的包络谱中可以发现故障特征频率，成功识别出故障类型。试验结果表明，该系统界面形象直观，对于处理轴承故障具有优势，而且改进VMD算法在信号分解方面的性能优于EMD算法，适合应用于中小型机电设备传动系统的轴承故障检测。