煤机设备轴承故障诊断方法

杨春才， 李向磊， 吕晓伟

（国能包头能源有限责任公司 万利一矿，内蒙古 鄂尔多斯 017099）

0 引言

滚动轴承是煤机设备的基础零部件，也是煤机设备最易损的零部件之一。在煤矿应用场景下，煤机设备滚动轴承早期故障特征非常微弱，且易受载荷、工况等因素的影响，常淹没在背景噪声中，给轴承故障诊断造成一定难度[1-2]。

众多学者就如何提取煤机设备轴承故障特征，进而实现故障诊断进行了深入研究。文献[3]针对采煤机截割滚筒滚动轴承故障诊断问题，提出了基于人工蚁群-模拟退火优化算法的时变滤波经验模态分解法，并进行了测试验证。文献[4]针对煤机设备故障特征提取受变工况、变载荷等因素制约的问题，构建了差分振子检测器，实现了多故障特征频率的检测。文献[5]将局部特征尺度分解（Local Characteristic-scale Decomposition，LCD）方法应用于通风机轴承故障诊断中，取得了良好效果。文献[6]针对煤机设备工作环境噪声大、轴承早期故障特征微弱导致难以提取的问题，提出一种阶次分析与自适应随机共振相结合的故障信号提取方法。文献[7]针对矿用通风机轴承故障诊断精度不高的问题，利用小波方法进行信号降噪，采用核主元分析进行特征筛选，之后输入深度置信网络进行故障识别。

奇异值分解（Singular Value Decompostion，SVD）因具有较强的降噪能力而广泛应用于故障诊断领域[8-15]，如文献[16]提出了基于SVD 的掘进机振动信号特征提取方法，取得了较好的现场应用效果。但现有研究大多采用单一算法处理煤机设备轴承故障信号，故障特征提取精度和故障诊断准确性有待进一步提高。

本文将LCD 和SVD 融合，提出了一种煤机设备轴承故障诊断方法。其先采用LCD 对煤机设备轴承振动信号进行初步滤波降噪处理，再利用SVD 对信号进行增强降噪，采用Hilbert 包络解调对轴承故障特征进行提取，进而实现故障诊断。

1 轴承振动信号LCD 原理

煤机设备轴承振动信号LCD 原理如图1 所示[17-18]。该过程循环操作，可将振动信号分解为若干个内凛尺度分量（Intrinsic Scale Component，ISC）之和。

图1 煤机设备轴承振动信号LCD 原理Fig. 1 Local characteristic-scale decomposition（LCD） principle of vibration signal of coal machine bearing

如何快速、准确地选择合适的ISC 是LCD 方法的关键。香农熵在故障诊断领域常被用来描述信号中信息的聚敛程度，香农熵越小，表示信息越聚敛，反之越分散。香农熵在选择分解分量方面表现出色，在工程领域应用广泛[19-21]，因此，采用香农熵作为ISC 筛选标准，即分别计算分解出的ISC 香农熵，以香农熵最小的ISC 作为有效分量进行进一步分析。

2 轴承振动信号SVD 原理

对煤机设备轴承振动信号ISC 进行等时间间隔采样，得到X=[x1，x2，···，xn，···，xN]，xn为第n个采样点信号，N为采样点数。构造Hankel 矩阵A（也称重构吸引子矩阵），每行有n个采样点信号，x1，x2，···，xn为A第1 行元素，x2，x3，···，xn+1为A第2 行元素，以此连续取m行，m≥2 且m+n-1=N，得

SVD 定义：对于实矩阵A∈Rm×n，存在一对正交矩阵U和V，使得

式中：S∈Rm×n； σi为矩阵A的奇异值，i=1，2，···，q，q=min(m,n) ，σ1≥σ2≥···≥σq≥0。

奇异值的大小表征其对应分量蕴含的信息量，奇异值越大，表明其对应分量蕴含的信息越多。因此，可通过去除较小奇异值对应的分量，实现信号降噪处理。

为表征奇异值之间的差异，构建奇异值差分谱。将所有奇异值按从大到小的顺序排列，计算相邻2 个奇异值之间的差值：

bi组成的序列B=[b1,b2,···,bq-1]称为奇异值差分谱。若相邻2 个奇异值变化梯度较大，则在差分谱中产生1 个峰值bk，表明奇异值序列在k处存在最大突变。

3 基于LCD-SVD 的轴承故障诊断方法

基于LCD-SVD 的煤机设备轴承故障诊断流程如图2 所示，具体步骤如下。

图2 基于LCD-SVD 的煤机设备轴承故障诊断流程Fig. 2 Fault diagnosis flow ofcoal machine bearing based on LCD and singular value decompostion（SVD）

1） 利用LCD 方法对煤机设备轴承振动信号进行分解，得到有限个数的ISC。

2） 计算各ISC 的香农熵，找到熵值最小的ISC。

3） 使用SVD 方法对熵值最小的ISC 进行分解。

4） 构建SVD 信号的奇异值差分谱，得到最大突变分量，进行信号重构。

5） 利用Hilbert 包络解调法对重构信号进行处理，得到信号解调谱。

6） 提取故障特征频率，判断轴承故障。

4 工程应用

某煤矿提升机在运行过程中，其减速机有异响。采用在线监测系统采集该减速机运行状态数据。在线监测系统由振动加速度传感器、转速传感器、数据采集仪、服务器等组成，如图3 所示。传感器和数据采集仪布置在提升机运行现场，采集信号通过工业环网传送至值班室服务器进行处理与分析。

图3 提升机在线监测系统组成Fig. 3 Composition of on-line hoist monitoring system

减速机输入轴轴承型号为162250D，采样频率为4 000 Hz，采样点个数为2 048。系统采集的振动信号如图4 所示，信号对应的转速为1 075 r/min。

图4 减速机轴承振动信号时域波形及其幅值谱Fig. 4 Temporal waveform and amplitude spectrum of vibration signal of reducer bearing

为分析该减速机异响原因，采用LCD 方法对原始振动信号进行分解，去掉残余分量，取前6 个ISC（ISC1—ISC6），如图5 所示。

图5 轴承振动信号LCD 结果Fig. 5 LCD results of vibration signal of bearing

计算ISC1—ISC6 的香农熵，见表1。

表1 ISC1—ISC6 香农熵Table 1 The Shannon entropy of ISC1-ISC6

根据香农熵最小原则，选择ISC1 进行SVD，得到相应的奇异值和差分谱，如图6 所示。

图6 ISC1 的SVD 信号奇异值及其差分谱（前100 个点）Fig. 6 Singular value and its difference spectrum of SVD signal of ISC1 （former 100 points）

从图6 可看出，在第2 个和第10 个奇异值处有突变，形成局部最大值。因此，将前10 个分量进行重构，最大限度地保留信号中的有用信息。重构的ISC1 时域波形如图7 所示。

图7 重构的ISC1 时域波形Fig. 7 Temporal waveform of reconstructed ISC1

对重构信号进行Hilbert 包络解调，包络谱如图8 所示。从图中可清晰地看出故障特征频率（445.3 Hz）及其倍频，其与该减速机轴承外圈故障特征频率（466 Hz）一致，即可判断该减速机轴承存在外圈故障。

图8 重构的ISC1 包络谱Fig. 8 Envelope spectrum of reconstructed ISC1

为便于对比，对ISC1 直接进行Hilbert 包络解调，包络谱如图9 所示。与图8 相比，图9 中的Hilbert包络谱没有显著的特征频率信息。

图9 ISC1 包络谱Fig. 9 Envelope spectrum of ISC1

矿方在定期检修中，发现该减速机轴承外圈断裂，如图10 所示，验证了分析结果的准确性。

图10 故障轴承Fig. 10 Faulty bearing

5 结论

1） 提出的煤机设备轴承故障诊断方法采用LCD 和SVD 融合方法对煤机设备轴承振动信号进行降噪，以增大信号信噪比，再用Hilbert 包络解调提取轴承故障特征，提高了故障诊断准确性。

2） 工程应用表明，该方法能够准确提取出轴承故障特征频率，帮助煤矿企业判断煤机设备轴承故障，进而开展设备检修工作。