基于二维经验小波纹理域特征自适应提取的轴承故障诊断方法

2021-12-03李霖张西宁刘书语雷建庚常鸽

西安交通大学学报 2021年12期

李霖,张西宁,刘书语,雷建庚,常鸽

(西安交通大学机械制造系统工程国家重点实验室,710049,西安)

滚动轴承是应用最为广泛的基础零部件,在工业领域发挥着重要作用[1-3]。滚动轴承工作环境恶劣,寿命分散性大,故障频发。据统计,在所有机械故障中,超过30%是由滚动轴承损坏引起的[4]。滚动轴承一旦出现故障,轻则导致设备停产和经济损失,重则造成人员伤亡[5-6]。因此,针对滚动轴承故障诊断方法的研究引起了越来越多学者的关注[7-9]。由于振动信号对机械健康状况反映快,已广泛使用在故障诊断方法中[10]。为了更好地从振动信号中征提取特征,已经逐渐采用从高维尺度提取振动信号特征[11]。近年来,信号的二维表示在各种故障诊断研究中得到了广泛的研究[12]。通过这种高阶信号描述,将时域振动信号转换为二维振动信号矩阵,并从中提取纹理特征,与一维振动信号相比,可以获得出更丰富、更紧凑的特征和信息[13]。Khan等首先提出了一种基于变转速下振动信号二维分析的轴承故障诊断方法,利用纹理分析实现不同转速下的轴承故障诊断[13]。Kaya等通过二维振动信号获得灰度共生矩阵进而提取纹理特征,取得了较好的效果[14]。然而,文献[13-14]提出的方法是简单地直接提取纹理特征,无法提取纹理的多尺度特征。如此简单的纹理分析提取特征存在缺陷,对纹理图像的像素要求严苛,像素选择不当或故障十分微弱时该方法失效。随后,针对二维纹理图像的灰度像素有限对故障特征提取不利,Sun等提出了一种利用转换后的二维振动信号矩阵进行轴承故障诊断的方法,分类结果表明该方法能够较好检测到定转速下轴承故障[15]。然而,对实际变转速、变载荷或变故障程度的研究尚未展开,无法适应实际现场的复杂工况。

综上,二维振动信号特征提取方法还存在以下问题:一是像素的变化影响特征提取的性能,提取的特征无法应对滚动体保持架等较难诊断的情况,同时在面对微弱故障时也显得力不从心;二是研究工况尚且简单,在变转速、变载荷或变故障程度的复杂情况下方法的有效性有待提升。

本文提出了一种新的滚动轴承二维纹理域自适应特征提取方法,以适应不同故障类型、不同故障程度的复杂工况。首先提出一种二维纹理域构造方法,利用时域重排法将一维振动信号进行升维变换,得到二维振动信号纹理;然后利用二维经验小波变换将纹理图自适应分解为多个纹理分量,并从各个纹理分量提取纹理特征,克服有限像素对特征提取性能的限制;最后利用提取的纹理特征向量训练支持向量机,实现轴承故障诊断与分类。

1 二维张量经验小波变换

经验小波变换(EWT)[16]是2013年Gilles结合小波变换[17]与EMD[18]的优点提出的一种自适应信号分解方法,在一维信号处理中效果优于小波变换和EMD,逐渐在各个领域得到了广泛的应用[19-21]。2014年,Gilles将经验小波变换从一维推广到了二维,并通过实验验证了其在二维图像处理的效果同样优于二维小波变换、二维经验模态分解等方法[22]。

(1)

(2)

(3)

(4)

利用Brow沿着行方向对图像f进行滤波,分解得到NR个输出图像。对每个输出图像,再利用Bcol沿着列方向进行滤波,最终获得NR×NC个分量。

2 信号的纹理域表示

2.1 信号纹理域的构造

信号纹理域的表示是将信号从一维信号转换为二维矩阵信号的过程。信号的长度越长,包含的故障信息越多,但会导致纹理图像过大。因此,根据采样定理的限制,在进行纹理域转换时,信号的长度大于等于采样频率fs。对于长度为MN(MN>fs)的振动信号,首先将信号幅值变换至[0,255],然后等划分为N等分,并叠加成M×N的矩阵,从而构造二维振动信号纹理图,构造过程示意图如图1所示。

图1 二维振动信号纹理图构造示意图

2.2 不同故障类型和不同故障程度的纹理域比较

图2为正常轴承、外圈故障、内圈故障、滚动体故障、保持架故障的对应纹理图,其中4种故障类型轴承分轻微故障和严重故障两种。可以看出,不同故障类型轴承,类与类之间的纹理域特征表现出了很大的差异性。同一类故障类型,故障程度越强,纹理域特征越明显。在时域、频域和时频域中不易诊断的滚动体和保持架故障,转到纹理域中,其纹理特征与正常轴承之间的差异明显。因此,二维振动信号纹理域对于表征滚动轴承故障模式有独特的优势。

(a)正常

3 纹理域特征自适应提取方法

传统纹理特征提取方法与本文提出的方法的流程比较见图3。传统的直接从纹理域提取纹理特征方法(见图3a)存在缺陷,提取的特征过于粗糙,无法兼顾纹理细节和纹理宏观,这是由于纹理像素的限制。为解决纹理像素对纹理域提取的限制和影响,本文提出一种新的二维纹理域信号特征自适应提取方法,包含如下几个步骤。

(a)传统方法

(1)将一维时域信号转换到二维纹理域,获得二维纹理图像。

(2)利用二维经验小波变换对纹理图进行自适应分解,获得不同频带的纹理分量。

(3)对每个分量提取纹理特征,本文选择5种经典纹理特征,分别是熵、对比度、相关性、能量、同质性[23],将各个分量的纹理特征合并构成纹理域特征向量。

(4)训练支持向量机,并进行分类识别。

4 滚动轴承实验及数据集构建

滚动轴承振动测试实验台由交流电机、滚动轴承安装架、滚动轴承和加载装置等部分组成,实验台如图4所示。

图4 轴承实验台

实验中待测轴承为6308深沟球轴承,分为正常轴承(ZC)、外圈故障(O)、内圈故障(I)、滚动体故障(B)和保持架故障(C)5种类别。对于故障轴承,每种故障包含4种故障程度,分别为轻微、中等、严重、最严重。其中,内圈和外圈剥落加工采用的是激光烧伤,轻微、中等、严重、最严重的损伤直径分别为0.5、1、2、3 mm,损伤深度约为20道(200 μm)。图5和图6分别为外圈、内圈不同损伤程度的图片。滚动体缺陷样本采用砂轮机磨削制作。保持架故障采用线切割完成。滚动体和保持架加工完成后如图7和图8所示。

(a)轻微

实验所用传感器为IMI601A11加速度计,信号采样频率为10 240 Hz,采样持续2 s。实验中轴承外圈相对于实验台固定不动,内圈实验转速约为1 200 r/min。5种轴承类别各采集数据200个样本,同一故障类别下4种不同故障程度各采集50个数据样本,一共是1 000个数据样本,每个样本长度为20 480。

5 方法验证及结果分析

由一维时域转换到纹理域的处理过程中,需要预先设定纹理矩阵大小,为了使纹理图长、宽接近,考虑到信号长度为20 480,故设定转换后的矩阵为128×160。此外,在本文方法中,设定二维经验小波分解参数为行方向与列方向滤波器的数目均为3,这样设定的原因是分别在行和列方向自适应地建立低通、带通、高通滤波器对纹理进行滤波,以获得由低频到高频的各个纹理分量。

分别利用传统方法和本文方法提取纹理特征,最后采用五折交叉验证,训练支持向量机模型,以下是两种方法的结果对比。

图9和图10分别是两种方法的分类结果混淆矩阵。从图9可以看出,对于不同严重程度故障的轴承数据,直接提取纹理特征的传统方法已经无法实现准确的分类,分类准确率十分低下,5种轴承类别均性能低劣,总体验证集准确率仅有19.8%。从图10可以看出,本文提出的方法与传统方法形成了鲜明对比,5种轴承状态的识别均达到了较高的准确率,验证集准确率从原来的19.8%提升至98.1%。