基于改進(jìn)AILF與JRD算法的軸承損傷量化評(píng)估研究*

張 震,劉保國(guó),周萬(wàn)春,黃傳金

(1.鄭州工程技術(shù)學(xué)院 機(jī)電與車輛工程學(xué)院,河南 鄭州 450000;2.河南工業(yè)大學(xué) 機(jī)械工程學(xué)院,河南 鄭州 450001)

0 引 言

軸承是現(xiàn)代旋轉(zhuǎn)機(jī)械中必不可少的機(jī)械零部件。由于其常處于大載荷、變加速等的惡劣工況下,極易發(fā)生故障,造成重大損失。因此,在線定量評(píng)估軸承的運(yùn)行狀態(tài)對(duì)于設(shè)備維修、提高生產(chǎn)效率等方面具有重要的意義[1]。

而提出一種軸承性能退化監(jiān)測(cè)算法,需要在系統(tǒng)的性能退化特征提取算法與性能退化評(píng)估方法兩個(gè)方面滿足特殊的要求。以下做細(xì)致分析：

(1)系統(tǒng)性能退化特征提取算法。在對(duì)軸承進(jìn)行全壽命周期監(jiān)測(cè)時(shí),測(cè)量得到的軸承振動(dòng)信號(hào)容易受到脈沖和隨機(jī)波動(dòng)的干擾,這就要求特征提取算法必須具有較好的濾噪性能,以及較好的魯棒性。

在進(jìn)行全壽命周期監(jiān)測(cè)時(shí),軸承的運(yùn)行速度和狀態(tài)是時(shí)刻變化的。為了使在線監(jiān)測(cè)系統(tǒng)具有良好的適用性,要求特征的提取方法是非參數(shù)化和自適應(yīng)性的。

在強(qiáng)噪聲工況下,張澤宇等人[2]采用小波變換(WPT)方法對(duì)軸承的信號(hào)特征進(jìn)行了提取,取得了良好的效果。但是,在對(duì)軸承進(jìn)行在線全壽命監(jiān)測(cè)時(shí),小波變換的結(jié)果與對(duì)小波基的選擇很重要;即使是在相同的機(jī)械中,故障的發(fā)展變化也會(huì)引起故障信號(hào)的性質(zhì)發(fā)生改變,從而迫使小波基被重新選擇,小波變換后受到Heisenberg測(cè)不準(zhǔn)原理的影響。

HUNG N E等人[3]提出了一種經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(EMD)方法,它能夠?qū)⑤S承的振動(dòng)信號(hào)自適應(yīng)地分解為不同頻段的本征固有模式;但是其模態(tài)混疊的現(xiàn)象十分嚴(yán)重。曹玲玲等人[4]使用集合經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(EEMD)方法,對(duì)軸承的故障信號(hào)特征進(jìn)行了提取,能夠較為準(zhǔn)確地識(shí)別軸承的故障;

盡管EEMD利用高斯白噪聲的均布性,在一定程度上解決了EMD算法的模態(tài)混疊缺陷,但是其端點(diǎn)效應(yīng)以及分解精度低的問(wèn)題并未得到根本的改善。盛肖煒等人[5]采用變分模態(tài)分解(VMD)方法,對(duì)軸承的振動(dòng)信號(hào)特征進(jìn)行了提取,并采用DBN對(duì)軸承的故障類型進(jìn)行了識(shí)別;但是,對(duì)于軸承全壽命故障監(jiān)測(cè)而言,VMD的分解層數(shù)k和懲罰因子需要根據(jù)經(jīng)驗(yàn)來(lái)設(shè)定,而隨著軸承故障的演化,這兩個(gè)變量也會(huì)隨之發(fā)生改變,在同一狀態(tài)下得到的軸承故障特征評(píng)估結(jié)果顯然不能令人信服。

自適應(yīng)局部迭代濾波(ALIF)[6]算法以FP(Fokker-Planck)方程的基礎(chǔ)解系作為濾波函數(shù),以代替EMD和EEMD算法中的均值濾波器,能夠自適應(yīng)地分解各個(gè)頻段的固有模態(tài)函數(shù)(IMF),提高了分解的收斂速度和分解精度,克服了EMD和EEMD算法中的端點(diǎn)效應(yīng)。但是,由于隨機(jī)信號(hào)的影響,采用FP濾波器進(jìn)行自適應(yīng)迭代濾波時(shí)采用的ALIF算法容易陷入迭代爆炸,即在有限次自適應(yīng)迭代中,信號(hào)無(wú)法收斂。

(2)性能退化評(píng)估方法。在工程實(shí)例中,難以獲得各個(gè)型號(hào)軸承的大量失效數(shù)據(jù),以便于PNN、SVM等機(jī)器學(xué)習(xí)方法進(jìn)行先驗(yàn)學(xué)習(xí)。因此,實(shí)用的在線監(jiān)測(cè)手段需要能夠?qū)υ缙诠收献銐蛎舾?同時(shí)不受工況改變的影響,具有較強(qiáng)的魯棒性;并且,對(duì)于故障的演化具有較好的量化性能評(píng)估指標(biāo)。

通常,健康的軸承產(chǎn)生高斯分布的振動(dòng)特征。當(dāng)滾動(dòng)軸承出現(xiàn)損傷時(shí),軸承損傷缺陷會(huì)激發(fā)軸承和機(jī)器產(chǎn)生高頻的共振沖擊,從而導(dǎo)致振動(dòng)信號(hào)呈非高斯分布狀態(tài),而且缺陷引起的周期性脈沖信號(hào)的能量隨著缺陷的發(fā)展而增加[7]。

近年來(lái),通過(guò)描述信號(hào)頻帶間能量變化,以進(jìn)行軸承故障診斷的時(shí)頻統(tǒng)計(jì)指標(biāo)能量熵引起了業(yè)界的廣泛關(guān)注[8,9]。YANG Y等人[10]采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和能量熵相結(jié)合的方式,對(duì)軸承的故障類型進(jìn)行了辨識(shí)。但是,目前能量熵僅能實(shí)現(xiàn)故障類型的識(shí)別,不能進(jìn)行量化評(píng)估。

JRD作為一種評(píng)估能量熵的擴(kuò)展,能夠通過(guò)特征敏感分量的能量系數(shù)變化規(guī)律,量化軸承的損傷程度。SINGH J等人[11]使用EMD作為特征提取算法,使用頻帶間JRD評(píng)估軸承的損傷,取得了較好的效果;但其算法還存在精度不高、單調(diào)性不強(qiáng)等問(wèn)題。羅亭等人[12]和夏均忠等人[13]對(duì)該方法做出了相應(yīng)改進(jìn);但特征信號(hào)提取方法對(duì)外界工況變化過(guò)于敏感,影響了其實(shí)際使用效果。

綜上所述,目前在故障特征提取算法方面,存在特征提取方法自適應(yīng)程度不高,分解頻帶模態(tài)混疊嚴(yán)重,難以滿足對(duì)軸承全過(guò)程損傷進(jìn)行量化的要求。受上述種種原因的影響,軸承故障損傷量化結(jié)果的單調(diào)性不高。

因此,筆者把具有PCA特性的奇異值分解作為AILF算法的前置濾波單元,通過(guò)恰當(dāng)選擇嵌入維數(shù)和截?cái)嚅撝?在保證信號(hào)穩(wěn)定性的情況下提高重構(gòu)信號(hào)的信噪比;然后,使用具有自適應(yīng)性的ALIF算法對(duì)信號(hào)進(jìn)行本征模態(tài)分解;最后,將各頻帶能量間的JRD值作為量化指標(biāo),對(duì)軸承的故障損傷程度進(jìn)行評(píng)估。

1 理論基礎(chǔ)

1.1 奇異值分解的PCA特性

奇異值分解是指:

設(shè)從振動(dòng)傳感器采集滾動(dòng)軸承故障信號(hào)x(t)經(jīng)離散化后為X=[x1,x2,…,xl],使用Hankel矩陣算子相空間重構(gòu)軌跡矩陣X,即:

Xi=[xi,xi+λ,…,xi+(m-1)λ]T
X=[X1,X2,…,Xn]
i=1,2,…,nn=l-(m-1)λ

(1)

式中:λ—延遲時(shí)間;m—嵌入維數(shù)。

對(duì)于軌跡矩陣X∈Rm×n,無(wú)論其行列是否相關(guān),必定存在一正交矩陣U=[u1,u2,…,un]∈Rm×n和V=[v1,v2,…,vn]∈Rm×n,使得下式成立,即:

(2)

式中:S—矩陣Y的奇異值對(duì)角陣;Ai—矩陣X的子空間。

在使用SVD進(jìn)行降噪時(shí),式(2)可以轉(zhuǎn)化為:

(3)

式中:δi—矩陣X的特征值;P—截?cái)嚅撝怠?/p>

恰當(dāng)選擇延遲時(shí)間λ、嵌入維數(shù)m、截?cái)嚅撝祊,對(duì)于軸承故障信號(hào)PCA至關(guān)重要[14]。

對(duì)于延遲時(shí)間λ,為了保證軌跡矩陣X兩個(gè)行向量之間具有最高的相似度,以提高軌跡矩陣的復(fù)共線性,筆者選擇延遲時(shí)間λ=1。

嵌入維數(shù)m的選擇是兩個(gè)因素之間的權(quán)衡(即分解的精度和速度)。前者需要一個(gè)盡可能寬的窗口;而后者需要較小的嵌入維數(shù),以便其能夠獲得較高的運(yùn)算速度,但其分解精度較差。

在振動(dòng)分析中,可以根據(jù)所需的最小頻率分辨率對(duì)嵌入維數(shù)施加一個(gè)下限,可表達(dá)為:

(4)

式中:fs—采樣頻率;f—理論軸承故障頻率。

截?cái)嚅撝档倪x擇方法是奇異值分解的研究重點(diǎn)。奇異值差分譜、奇異熵增量法、奇異值增量曲率法和奇異值累積法均在特定方面具有較好效果,但上述方法的使用初衷在于最大限度地提高其信噪比(甚至不惜丟失信號(hào)的次要特征)。

將上述這些方法用于提取嚴(yán)重故障無(wú)疑是適用而且有效的。但在進(jìn)行軸承損傷量化評(píng)估,特別是對(duì)軸承的退化性能進(jìn)行監(jiān)測(cè)時(shí),由于軸承的故障是一個(gè)從健康狀態(tài)到損傷逐漸擴(kuò)張的過(guò)程,在軸承故障萌生期,采用上述方法很容易將軸承故障特征舍去,從而造成對(duì)軸承退化性能監(jiān)測(cè)的失效。

根據(jù)數(shù)據(jù)分析與監(jiān)測(cè)的理論,通常75%的成分能夠保證信號(hào)重構(gòu)的完整性,即:

(5)

1.2 ALIF算法

ALIF算法將EMD和EEMD所使用的均值濾波器改進(jìn)為采用Fokker-Planck方程的基礎(chǔ)解系,作為濾波函數(shù)的濾波器,改善了EMD和EEMD受到干擾擾動(dòng)劇烈的狀況,實(shí)現(xiàn)了IMF的自適應(yīng)分解,提高了其濾波精度。

因?yàn)锳LIF算法與EMD和EEMD的自適應(yīng)濾波方法大致相同,所以筆者只介紹FP濾波器的相關(guān)理論。

FP濾波器的具體表述如下:

假設(shè)h(a)和g(x)為光滑可導(dǎo)函數(shù),其在(a,b)內(nèi)滿足:

h(a)=g(b)=0,h(x)>0

(6)

其中:g(a)<0

由此可得Fokker-Planck方程的一般形式:

(7)

(8)

此時(shí),可求得ω(x)為自適應(yīng)迭代濾波的濾波函數(shù)。如果以ω(x)作為FP濾波器函數(shù),可使導(dǎo)入信號(hào)獲得自適應(yīng)的頻帶分解IMF。

滾動(dòng)軸承故障信號(hào)經(jīng)ALIF分解后,能夠自適應(yīng)分解為n階頻帶信號(hào)。FP濾波器的引入能夠使分解的IMF具有更好地分離偶發(fā)信號(hào)的能力,實(shí)際應(yīng)用時(shí)具有較好的適用性。但是FP函數(shù)屬于迭代微分收斂,當(dāng)信號(hào)平穩(wěn)時(shí),其收斂速度較快;當(dāng)有隨機(jī)信號(hào)摻入時(shí),伴隨信噪比減小,收斂速度下降迅速,ALIF算法容易陷入迭代爆炸(即信號(hào)無(wú)法在有限次自適應(yīng)迭代中收斂)。

因此,必須在故障信號(hào)進(jìn)入AILF算法前設(shè)置前置濾波單元,以提高信噪比,提高運(yùn)算速度,減少迭代爆炸可能性。

1.3 JRD概念

能量熵能夠?qū)饬款l帶間能量細(xì)微變化Rényi熵的延伸概念進(jìn)行描述。近年來(lái),能量熵在軸承故障診斷領(lǐng)域獲得了廣泛關(guān)注。

能量熵以頻帶能量為其準(zhǔn)則。ALIF分解的n階軸承故障信號(hào)的IMF,即其具體定義可表示為:

(9)

式中:ci(t)—ALIF的i階IMF;r(t)—ALIF的殘余分量。

各頻帶的能量可表示為:

(10)

式中:ei—故障軸承信號(hào)相同長(zhǎng)度各頻帶的能量。

設(shè)故障軸承信號(hào)相同長(zhǎng)度各頻帶的能量為E={e1,e2,…,en},其概率P={p1,p2,…,pn},此時(shí),基于Rényi熵的能量熵定義為:

(11)

式中:a—參數(shù)變量,此處選為0.5;pi—故障軸承信號(hào)相同長(zhǎng)度各頻帶的能量概率。

基于能量熵的JRD距離是反應(yīng)故障軸承與健康軸承頻帶概率分布相似性的一種度量單位。

JRD的距離越大,說(shuō)明故障軸承與健康的軸承的差異性越大,故障程度越嚴(yán)重。

此處,筆者首先定義故障軸承p與健康軸承p′頻帶概率的能量散度為:

(12)

則能量散度的JRD距離為:

(13)

(14)

通過(guò)對(duì)上式展開(kāi)化簡(jiǎn),并進(jìn)行非參數(shù)估計(jì),可以得到:

(15)

式(15)中,能量散度JRD距離具有正定、連續(xù)、對(duì)稱等符合距離一般認(rèn)知的性質(zhì)。因此,JRD能夠較好地對(duì)軸承的受損狀態(tài)進(jìn)行量化,并達(dá)到預(yù)測(cè)其壽命的目的。

2 軸承損傷量化評(píng)估步驟

如前文分析,在隨機(jī)噪聲較大的情況下,采用FP濾波器的ALIF算法易陷入迭代爆炸;且在對(duì)軸承進(jìn)行損傷量化及壽命預(yù)測(cè)時(shí),隨機(jī)噪聲還會(huì)影響軸承壽命預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性。因此,需要選取合適的有效IMF,以便進(jìn)行軸承故障的診斷與其壽命預(yù)測(cè)。

為了選擇有效的IMF、均方根[15]、峭度[16],Teager能量算子[17]等通常被用作判斷依據(jù),以便提取出有效的IMF,并提高其信號(hào)的信噪比。但是上述這些指標(biāo)的閾值需要依賴人為經(jīng)驗(yàn)來(lái)進(jìn)行判定,閾值的選擇是否恰當(dāng)將直接影響軸承壽命預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性。

為消除迭代爆炸,并減少經(jīng)驗(yàn)因素的影響,筆者提出一種改進(jìn)的ALIF,即將具有PCA性質(zhì)的奇異值分解[18],作為ALIF的前置濾波單元,并提取信號(hào)x(t)中的主要成分,再使用相同數(shù)目的IMF進(jìn)行JRD計(jì)算。

該算法能夠減少運(yùn)行的時(shí)間,并獲得更加穩(wěn)定的參考數(shù)值。

軸承損傷評(píng)估算法的步驟如下:

(1)x(t)信號(hào)導(dǎo)入,SVD算法前置濾波,使用式(4,5)作為嵌入維數(shù)和截?cái)嚅撝档拇_定方法,得到重構(gòu)信號(hào)x′(t);

(2)初始化IMF數(shù)量。j=1,IMF={ };

(16)

(17)

(5)判斷是否達(dá)到內(nèi)循環(huán)停止條件,波動(dòng)量是否SD<μ,若小于則停止,并進(jìn)入外循環(huán)狀態(tài);否則,繼續(xù)進(jìn)行步驟(2,3),直到達(dá)到停止條件:

(18)

式中:SD—ALIF波動(dòng)量。

(6)判斷余量r(x)是否為趨勢(shì)項(xiàng),即其僅有一個(gè)局部極值。若滿足,則外循環(huán)停止;不滿足,則繼續(xù)進(jìn)行步驟(2～4),即:

(19)

式中:r(x)—AILF趨勢(shì)項(xiàng)。

(7)以上步驟重復(fù)n次,則原始信號(hào)被分解為n階頻帶IMF和一個(gè)余量r(x)之和;

(8)使用式(8)計(jì)算n階頻帶能量,并參照式(15)計(jì)算JRD距離;

(9)依據(jù)JRD值對(duì)軸承損傷狀態(tài)進(jìn)行評(píng)估。

3 軸承損傷量化評(píng)估實(shí)驗(yàn)

目前,美國(guó)凱斯西儲(chǔ)大學(xué)(Case Western Reserve University)軸承數(shù)據(jù)中心的軸承數(shù)據(jù)經(jīng)常被用來(lái)作為軸承故障的驗(yàn)證數(shù)據(jù)。

該信號(hào)取自實(shí)驗(yàn)系統(tǒng)的驅(qū)動(dòng)端的振動(dòng)信號(hào),采樣頻率為12 000 Hz。

試驗(yàn)采用電火花加工技術(shù)在滾動(dòng)軸承上布置單點(diǎn)損傷。

軸承的型號(hào)是6205—2RS JEM SKF,為深溝球軸承;軸承的滾動(dòng)體個(gè)數(shù)n=9,內(nèi)圈直徑為25 mm,外圈直徑為52 mm,厚度為15 mm,滾動(dòng)體直徑為7.94 mm,節(jié)徑為39.04 mm。

在軸承損傷尺寸上,分為0.007″、0.014″、0.021″3種;損傷類型為內(nèi)圈、外圈、滾動(dòng)體,該數(shù)據(jù)分別在驅(qū)動(dòng)段施加0 HP,1 HP,2 HP加載力,速度波動(dòng)1 730 r/min-1 797 r/min。

在各個(gè)工況的軸承損傷階段,筆者各選取3個(gè)數(shù)據(jù)集進(jìn)行計(jì)算(數(shù)據(jù)類型滿足驗(yàn)證需求)。

工況分類如表1所示。

表1 工況分類

軸承故障損傷階段分類如表2所示。

表2 故障損傷階段分類

采用EEMD特征提取方法和筆者提出的SVD+AILF特征提取方法,獲得的前6階特征提取結(jié)果,如圖1所示。

圖1 特征提取結(jié)果

在圖1(a)中,采用EEMD特征提取方法時(shí),在第5和第6階存在明顯的模態(tài)混疊效應(yīng);

在圖1(b)中,筆者提出了改進(jìn)的AILF方法,其在克服模態(tài)混疊、保證頻帶一致性方面表現(xiàn)更好。

如果單純使用AILF方法進(jìn)行自適應(yīng)迭代,需要25階方能達(dá)到收斂要求;而使用SVD的前置濾波后,只需要12階即可達(dá)到收斂要求。

采用EMD+JRD與筆者所提出的SVD+ALFD+JRD算法,在外圈故障工況A下,各損傷階段量化評(píng)估故障結(jié)果如圖2所示。

圖2 外圈故障工況A兩種算法損傷量化結(jié)果

由圖2可知:兩種算法均能較好地對(duì)不同階段的軸承故障損傷進(jìn)行行量化,但采用后者在不同數(shù)據(jù)集的波動(dòng)較小。

采用EMD+JRD與SVD+ALFD+JRD算法,分別在內(nèi)圈故障工況A下,各損傷階段量化評(píng)估故障結(jié)果如圖3所示。

圖3 內(nèi)圈故障工況A兩種算法損傷量化結(jié)果

圖3結(jié)果與圖2類似,由此可以證明,在同工況、同損傷階段,采用SVD+ALFD+JRD算法得到的數(shù)據(jù)集的波動(dòng)性更低、魯棒性更強(qiáng);同時(shí),該結(jié)果也證明,在同樣的故障狀態(tài)下,SVD+ALFD+JRD算法獲得的結(jié)果更加穩(wěn)定。

由圖2(b)和圖3(b)可知,外圈故障的JRD區(qū)間在(0.22,2.26),內(nèi)圈故障的JRD區(qū)間在(0.14,0.18)均表現(xiàn)出了較強(qiáng)的分類特性,這說(shuō)明JRD值同樣可以作為故障分類的指標(biāo)。

在內(nèi)圈故障3種工況下,采用EEMD+JRD與SVD+ALFD+JRD算法,得到的各損傷階段量化評(píng)估故障結(jié)果如圖4所示。

圖4 內(nèi)圈故障3種工況兩種算法的故障損傷量化結(jié)果

在圖4中,在分工況下,SVD+ALFD+JRD算法在各損傷階段JRD積聚性更強(qiáng),證明了該算法對(duì)工況變化具有更好的穩(wěn)定性,能夠較好應(yīng)對(duì)實(shí)際生產(chǎn)中速度與加載力變化對(duì)于量化評(píng)估結(jié)果的影響。

定義相同狀態(tài)不同樣本區(qū)間的波動(dòng)率為ε,則:

(14)

在3種工況下,采用對(duì)比方法與SVD+ALFD+JRD算法在3個(gè)損傷階段的JRD值和波動(dòng)率,如表3所示。

表3 3種工況JRD與波動(dòng)率

表3中,對(duì)比算法的JRD值波動(dòng)率較大,并且出現(xiàn)了JRD混淆的狀況,即其他階段的JRD值進(jìn)入本階段的JRD區(qū)間(如工況A、I損傷階段,1數(shù)據(jù)集的JRD值進(jìn)入了Ⅱ損傷階段的JRD區(qū)間)。

JRD的混淆會(huì)影響軸承故障損傷的估計(jì)精度,甚至產(chǎn)生誤報(bào)。而SVD+ALFD+JRD算法的魯棒性較強(qiáng),未出現(xiàn)上述狀況。

4 加速壽命實(shí)驗(yàn)

西安交通大學(xué)雷亞國(guó)教授團(tuán)隊(duì)提供的軸承加速全壽命周期數(shù)據(jù)[19],豐富了軸承性能退化研究領(lǐng)域的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)。該數(shù)據(jù)也是通過(guò)人為制造軸承故障,然后記錄下軸承在整個(gè)壽命周期內(nèi)的振動(dòng)變化狀況。在使用該數(shù)據(jù)實(shí)驗(yàn)時(shí),僅采用ALIF進(jìn)行迭代時(shí),多數(shù)數(shù)據(jù)都都陷入了迭代爆炸。

加速實(shí)驗(yàn)RMS值和SVD+ALFD+JRD算法JRD結(jié)果如圖5所示。

圖5 加速壽命實(shí)驗(yàn)故障損傷量化結(jié)果

圖5(a)中,在整個(gè)性能退化過(guò)程中,JRD值均呈現(xiàn)出明顯遞次上升的趨勢(shì),且該趨勢(shì)可分為4個(gè)階段:

(1)0 min～17 min階段?？梢钥闯鋈藶楣收蠐p傷的損傷故障突然出現(xiàn),又快速呈現(xiàn)光滑,該階段可稱為微弱退化期Ⅰ;

(2)17 min～81 min階段。故障損傷進(jìn)一步擴(kuò)張,JRD值出現(xiàn)了階段性增加,然后保持了較長(zhǎng)時(shí)間,這階段稱為故障損傷發(fā)展期Ⅱ;而在Ⅱ之中,又在AB階段出現(xiàn)了較為明顯的變化,基本與RMS方法的Ⅱ期和Ⅲ期分界相同,且略有提前;

(3)81 min～115 min階段。故障損傷急劇惡化,JRD值再次出現(xiàn)階段性增長(zhǎng),保持一段時(shí)間,為故障損傷惡化期Ⅲ;

(4)115 min之后階段,進(jìn)入完全失效期Ⅳ。

在圖5(b)中,RMS方法Ⅰ、Ⅱ兩期差別極小,無(wú)法明確分辨故障損傷的發(fā)展變化,說(shuō)明對(duì)于故障損傷的微弱變化,RMS方法的靈敏度較低。

性能退化對(duì)比實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明,SVD+ALFD+JRD算法可以靈敏地表現(xiàn)故障損傷的發(fā)展變化,具有良好的故障損傷量化效果。

5 結(jié)束語(yǔ)

在對(duì)軸承損傷進(jìn)行量化評(píng)估時(shí),在特征提取算法方面以及評(píng)估指標(biāo)方面存在一系列問(wèn)題,為此,筆者提出了一種以改進(jìn)的自適應(yīng)局部迭代濾波(ALIF)算法作為性能退化特性提取算法,以頻帶間能量JRD距離作為評(píng)估指標(biāo)的軸承損傷量化評(píng)估算法。

筆者首先分析了具有實(shí)用性軸承性能退化狀態(tài)識(shí)別算法的要求,對(duì)比了目前流行的性能特征提取算法和退化評(píng)估算法的優(yōu)劣勢(shì),提出了改進(jìn)的ALFD與JRD性能退化識(shí)別算法;通過(guò)不同損傷程度的數(shù)據(jù),驗(yàn)證了該算法相較于對(duì)比算法,在評(píng)估數(shù)據(jù)穩(wěn)定性和對(duì)外界工況變化魯棒性方面具有優(yōu)勢(shì)。具體結(jié)論如下:

(1)SVD+ALFD算法能夠較大程度地提取數(shù)據(jù)的PCA,減少隨機(jī)噪聲模態(tài)混疊,保證頻帶一致性,并提高迭代分解的收斂速度;

(2)改進(jìn)的ALFD與JRD性能退化識(shí)別算法減少了人為經(jīng)驗(yàn)的影響,保證了算法的自適應(yīng)性;與對(duì)比算法相比,SVD+ALFD+JRD算法在評(píng)估數(shù)據(jù)穩(wěn)定性和工況變化魯棒性方面具有優(yōu)勢(shì);

(3)在加速壽命退化實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)中,SVD+ALFD+JRD算法表現(xiàn)出對(duì)于故障損傷變化的良好量化效果,能夠靈敏地描述故障損傷變化的全過(guò)程;

雖然SVD+ALFD+JRD算法能把速度波動(dòng)控制在10%以內(nèi),但其未考慮潤(rùn)滑等因素對(duì)結(jié)果的影響,這需要在筆者后續(xù)的研究中再進(jìn)行探討;

同時(shí),與軸承的故障識(shí)別和分類相比,包括SVD+ALFD+JRD算法在內(nèi)的相關(guān)算法,故障軸承的損傷量化技術(shù)只是一個(gè)趨勢(shì),相距于真正的量化還有差距,這需要后續(xù)專家、學(xué)者就損傷量與量化指標(biāo)之間的關(guān)系進(jìn)行深入研究。