浅析LMD和支持向量机在旋转机械故障诊断中的应用*

李艳辉，于如信

（江苏师范大学，江苏 徐州 221116）

0 引言

由于旋转机械设备长期运行及工作环境的恶劣，其零部件难免会出现劣化，加上现阶段旋转机械正往大型化、自动化等方向发展，设备之间的联系也越来越紧密[1]，一旦旋转机械出现故障，有可能会导致机器不能运行，轻则造成经济损失，重则危及人员安全。因此，加强对旋转机械运行状态的研究势在必行，并且具有重要的经济与社会意义[2]。

针对旋转机械振动信号其非平稳、非线性、多调制、多分量等特点[3]，本研究提出了基于LMD的能量值和支持向量机相结合的旋转机械故障诊断方法。利用LMD信号处理方法进行故障特征提取，然后将提取的特征输入到支持向量机分类器中进行训练及测试，最终实现故障诊断。

1 旋转机械故障诊断研究现状

由于机械故障存在多种故障类型，对应的故障诊断技术和方法也相应产生。现阶段，随着科学技术的发展，应用在旋转机械故障诊断的方法较多，此处对几种常见的振动方法进行阐述和分析。

1.1 冲击波方法

冲击波方法是目前旋转机械局部损伤诊断一种实用的方法，其作用机理是当旋转机械内部零件接触时，会产生低频的冲击波，并在一定程度上引起传感器共振[4-6]。冲击波方法从某种意义上处理了滤波中心频率以及宽带方面的缺陷，但它依然有一些不足之处，在实际背景噪声强或与其他振动相互作用时，该方法的效果就比较差，很难体现出它的优势和作用。

1.2 共振解调法

共振解调法常见的类型包括高频谐振、包络分析等方法[7-9]，是对于解决振动冲击过程中产生较高频率比较有用的方法。在机械内部产生损坏或者故障时，会产生间歇高频冲击脉冲信号，通过对检测到的信号峰值进行滤波提取，能够分析出旋转机械的主要故障。不过，因为包络信号在很多情况下会出现和频、差频之类的现象，从而让包络分析比正常情况下复杂并且不容易正确识别，此时的包络分析法无法评估出故障的严重性。

随着科技的进步与发展，机器设备的结构越来越复杂，对旋转机械的故障诊断技术的要求越来越高。现阶段，对于旋转机械故障的诊断主要采用人工智能技术、知识工程等对旋转机械参数及信号进行实时监测与诊断[10-12]。当然，智能诊断也存在一些现实中较为突出的问题，其主要缺点是运行速度较慢，很难实现旋转机械实时故障监测的需求。在某些旋转机械的早期信号监测中，故障信号的智能诊断技术起到了很好的监测效果，但在实时监测和及时故障提醒方面还有一定的研究空间。

基于目前研究状况，本研究提出将LMD方法应用到旋转机械故障分析与处理中。LMD是一种非常适合于分析非平稳信号，尤其是多分量的调幅-调频信号的方法，这与课题组研究的旋转机械运行过程中产生的振动是相似的。

2 LMD和支持向量机

2.1 局部均值分解（LMD）

局部均值分解（Local Mean Decomposition，简称LMD）是由Jonathan S.Smith提出来的信号分析方法[13-14]。LMD信号处理方法能够有效克服端点效应，避免发生模态混叠情况，降低迭代次数。LMD对非平稳信号处理有较好性能，LMD的端点效应比以往的EMD要小，能够让信号在处理后将所有特征保留下来。同时，LMD相较于EMD算法迭代次数更少，整个数据段的干扰等级更轻，所以LMD更适合用于分解旋转机械故障特征信号。

2.2 支持向量机（SVM）

支持向量机（Support Vector Machines，简称SVM）是 由V.N.Vapnik、A.Y.Chervonenkis、C.Cortes等 人 提出的由模式识别中广义肖像算法（generalized portrait algorithm）发展而来的分类器。此分类方法专门应用于小样本情况，适合处理小样本、非线性等问题，能解决故障诊断等模式识别问题。支持向量机分类效果受到C和G两个参数的影响[15]，因此，可以把旋转机械振动信号的LMD能量值通过支持向量机实现对故障的识别和分类。

3 实验研究

为了进一步验证本课题组所提出方法的合理性和有效性，选取滚动轴承进行实验验证，实验过程如下：

1）搭建实验装置。实验以旋转机械中的滚动轴承为例，进行旋转机械故障诊断研究。模拟试验在QPZZ-Ⅱ振动实验台上进行。压电式加速度传感器型号为KD1001L，传感器灵敏度为10 mV/g。采用ADA16-8/2（LPCI）采集卡。实验对象选取4只N205型号滚动轴承（1只为正常轴承，3只分别为外圈缺陷、内圈缺陷、滚珠缺陷的故障轴承）。

2）采集实验样本数据。设置调速电机的转速为1 450 r/min。在滚动轴承空载运转的情况下，分别对正常状态、外圈缺陷、内圈缺陷和滚珠缺陷这4种滚动轴承运行工作状态的振动信号进行采集。在运行过程中，将实验仪器的采样频率设置为4 000 Hz，为了能够使数据满足使用要求，选择采样点数为4 096。以上述设置参数，分别对4种状态下的轴承采集20组振动信号。

3）对采集的实验旋转机械振动信号进行LMD分解。将每组信号的PF分量作为分析对象，计算出各分量的能量值。

4）利用支持向量机方法对实验旋转机械进行状态识别和故障分类。将上一步骤得到的能量值通过支持向量机进行分类和测试，根据测试的结果判断该方法的有效性及诊断精度。

4 结语

为了对旋转机械的故障进行有效的判断和诊断，课题组提出了基于LMD和支持向量机的旋转机械故障诊断方法，并通过滚动轴承进行实验验证。实验表明，LMD和支持向量机相结合的方法能够对小样本情况下的滚动轴承故障进行识别和分类，实现故障诊断。但目前研究只针对旋转机械中的一种——滚动轴承，且是在小样本数据情况下。因此，该方法的有效性还需进一步研究验证。