基于光纤传感的轴承异常状态识别研究

李丽萍

(西安邮电大学 教学质量监控与评估办公室， 陕西 西安 710121)

0 引言

轴承是一种重要的机械设备，广泛应用于电力行业、石化产业和制造业，轴承结构复杂，由于噪声、工作强度、振动以及制作工艺等因素的影响，轴承也是故障最频发的位置之一[1]。轴承一旦出现异常状态，即故障，会影响设备的正常工作，轴承异常状态不是瞬间发生的，因此轴承异常状态可以预知，采用有效的轴承异常状态识别方法可以揭示轴承异常状态的趋势变化，有利于提高轴承工作的稳定性，因此轴承异常状态识别研究具有理论意义和实际应用价值[2-4]。

针对轴承异常状态识别问题，许多学者进行了深入、广泛的研究，获得一定的研究成果，各种轴承异常状态识别方法层出不穷[5-7]。轴承异常状态识别包括两个关键问题：一个是轴承异常状态特征提取，另一个是轴承异常状态识别的分类器设计，如基于专家系统的轴承异常状态识别方法、基于神经网络的轴承异常状态识别方法、基于支持向量机的轴承异常状态识别方法、基于迁移学习理论的轴承异常状态识别方法等[8-10]，这些轴承异常状态识别方法均有各自的优势，同时也存在一定的不足，如支持向量机的轴承异常状态识别效率低、神经网络的轴承异常状态识别可靠性低等[11]。

光纤传感技术集成了光纤通信技术和传感器技术，可以对信号进行高精度采集和传输[12]，为了提高轴承异常状态识别正确率，提出了基于光纤传感技术的轴承异常状态识别方法，并与其他轴承异常状态识别进行了仿真对比测试，以验证本文方法的优越性。

1 光纤传感的轴承异常状态识别方法的具体设计

1.1 轴承异常状态信号的采集

轴承工作时，由于其结构特点，会产生一定的振动，因此轴承产生振动的因素有两个方面：一方面是内部因素，如轴承弹性相关的振动；一方面是外部因素，如轴承的表面磨损相关的振动。当轴承出现异常状态时，其振动信号会发生相应的变化，因此可以通过振动信号变化了解振动轴承状态变化。轴承振动信号的好坏直接影响轴承异常状态识别结果的好坏，由于光纤传感技术的抗干扰能力强，而且采集信号的精度高，因此本文采用光纤传感技术采集轴承振动信号，以克服当前轴承振动信号采集技术的不足。光纤中心波长与外界应变力存在一定的关系，光纤中心波长可以表示为式(1)。

γB=2neffΛ

(1)

式中，Λ为光栅周期；neff为光纤折射率。

光纤应变力发生变化，那么Λ和neff也相应发生改变，光中心波长可能会发生一定的漂移，中心波长漂移量为ΔγB，那么可以得到式(2)。

(2)

式中，μ为光纤应变力；oe为光纤弹光系数。

外界作用的发射应力波计算式为式(3)。

(3)

光纤传感器的波长变化如式(4)。

(4)

γB的变化趋势可以根据光纤传感的发射信号得到，轴承振动给光纤传感产生一定的应变力，从而获得波长偏移量，最后得到轴承振动信号。

1.2 经验模态分解算法提取轴承异常状态特征

不同的轴承异常状态具有不同的特征，因此需要从轴承异常状态信号中提取相应的特征。当前轴承异常状态特征提取方法很多，如傅里叶变换、小波分解，本文方法选择经验模态分解算法提取轴承异常状态特征。由于传统经验模态分解算法存在一定的缺陷，如模态混叠现象，对轴承异常状态特征提取产生不利影响，因此本文对经验模态分解算法进行相应的改进，具体过程如下。

(1) 第t个时间点，生成M个高斯白噪声序列mi(t)，i=1,2,…，M，采用经验模态分解算法对mi(t)进行分解，即式(5)。

(5)

(2) 高斯白噪声添加到轴承异常状态振动信号a(t)中，轴承异常状态的振动信号存在2种状态，具体如式(6)。

(6)

式中，λ0为噪声初始功率。

(3) 对Ai+(t)和Ai-(t)进行经验模态分解，得到第一阶的模态函数分量zi,1+(t)和zi,1-(t)，计算分量的平均值，产生轴承异常状态的振动信号第一阶模态函数分量，具体如式(7)。

(7)

(4) 计算a(t)和轴承异常状态的振动信号第一阶模态函数分量之间的差，得到相应的残余分量为式(8)。

p1(t)=a(t)-Z1(t)

(8)

(5) 将pj(t)加入到xi,j(t)中，产生相应的残余分量Bi+(t)与Bi-(t)，即有式(9)。

(9)

(6) 采用Bi+(t)和Bi-(t)分别代替Ai+(t)和Ai-(t)，不断重复上述步骤，直到满足经验模态分解终止条件。

(7) 轴承异常状态振动信号的全部模态函数可以表示为式(10)。

(10)

1.3 轴承异常状态振动信号识别的分类器设计

通过经验模态分解算法提取了轴承异常状态识别特征，然后采用隐马尔可夫模型设计轴承异常状态识别的分类器，具体步骤如下。

(1) 确定轴承异常状态的类型，将轴承异常状态特征作为隐马尔可夫模型的输入，通过隐马尔可夫模型学习和训练建立轴承异常状态识别的分类器。

(2) 对于待识别的轴承异常状态，采用光纤传感技术采集其振动信号，并采用经验模态分解算法提取特征，将特征输入到轴承异常状态识别的分类器中，并输出识别结果，根据轴承异常状态识别结果制定相应的处理措施。

综合上述可知，基于光纤传感的轴承异常状态识别流程如图1所示。

图1 基于光纤传感技术的轴承异常状态识别流程

2 仿真测试

2.1 测试对象

为测试基于光纤传感的轴承异常状态识别方法的有效性，选择一个电机作为测试对象，该电机的轴承转速工况分为3种，分别为550 r/min、1 100 r/min和2 200 r/min，该轴承存在5种异常状态，它们分别为轻度磨损、中度磨损、点蚀磨损、细小裂纹和金属脱落。为增强实验的说服力，对于每一种类型轴承异常状态，采集不同的样本数据。为了测试本文设计的轴承异常状态识别方法的优越性，选择文献[10]和文献[11]的轴承异常状态识别方法进行对比实验。

2.2 测试结果与分析

2.2.1 轴承异常状态的识别效率对比

训练和识别时间是衡量轴承异常状态识别效率的关键指标，对于不同转速的轴承，统计不同方法的轴承异常状态训练和识别时间(秒，s)，结果如表1所示。

表1 不同方法的轴承异常状态训练和识别时间/s

对表1的轴承异常状态训练和识别时间进行对比和分析可以发现，文献[10]的轴承异常状态训练和识别时间较少，而本文方法的轴承异常状态训练和识别时间最短，加快了轴承异常状态识别速度，改善了轴承异常状态识别效率。

2.2.2 轴承异常状态的识别正确率比

对于3种转速的轴承，统计它们不同轴承异常状态的识别正确率，并对它们进行求平均，最后得到轴承异常状态识别正确率，如表2所示。

表2 不同方法的轴承异常状态识别正确率对比/%

对表2的轴承异常状态识别率进行比较可以发现，本文方法的轴承异常状态识别正确率要远远高于文献[10]和文献[11]方法，获得了更优的轴承异常状态识别结果，对比结果证明了本文轴承异常状态识别方法的优越性。

2.2.3 轴承异常状态的误识率和漏识率对比

为了进一步比较不同方法的轴承异常状态识别结果的优劣，统计不同方法的轴承异常状态的误识率和漏识率，结果如图2、图3所示。

图2 不同方法的轴承异常状态的误识率对比

图3 不同方法的轴承异常状态的漏识率对比

对图2和图3的误识率和漏识率进行分析可知，本文方法的轴承异常状态误识率和漏识率远远低于文献[10]和文献[11]方法，获得了理想的轴承异常状态识别结果，轴承异常状态整体识别效果更佳。

3 总结

针对当前轴承异常状态识别过程存在的误差大、时间长等不足，为了延长轴承的使用寿命，使轴承能够正常的工作，本文提出基于光纤传感技术的轴承异常状态识别方法。首先针对信号采集难题，引入光纤传感技术实现轴承异常状态信号的采集，然后针对轴承异常状态信号的噪声干扰问题，对信号进行了预处理，获得有用的轴承异常状态信号，最后为了解决轴承异常状态识别的分类器设计问题，引入了隐马尔可夫模型构建轴承异常状态识别的分类器，提高了轴承异常状态识别正确率，降低了轴承异常状态的误识率和漏识率，为轴承异常状态识别提供了一种新的研究工具。