田少寧，甄冬，李海洋，馮國金，谷豐收

(1.河北工業(yè)大學 機械工程學院，天津 300401；2.天津商業(yè)大學 機械工程學院，天津 300133；3.Centre for Efficiency and Performance Engineering, University of Huddersfield, Huddersfield, HD1 3DH, UK)

1 概述

滾動軸承作為旋轉(zhuǎn)機械中的關鍵部件，被廣泛應用于工業(yè)領域中的各種機械設備。由于復雜、惡劣的服役環(huán)境，導致滾動軸承容易出現(xiàn)各種失效，直接影響整個系統(tǒng)的安全運行[1-2]；因此，監(jiān)測滾動軸承的運行狀態(tài)，及早發(fā)現(xiàn)其故障類型，對于確保整個機械系統(tǒng)正常有效運行十分重要。目前，振動分析、聲發(fā)射分析、磨屑分析和油液分析等技術均已應用于滾動軸承的故障診斷[3]。振動分析可以有效反映滾動軸承系統(tǒng)的動態(tài)行為，捕捉到豐富的故障信息，一直受到學者們的廣泛關注。然而，由于背景噪聲和結構畸變的影響，振動信號往往表現(xiàn)出非平穩(wěn)和非線性特征[4]；如何從非平穩(wěn)非線性振動信號中有效地提取故障特征是滾動軸承故障診斷的關鍵。

近年來，非平穩(wěn)信號的自適應分析方法受到學者們的關注。這些方法可以根據(jù)信號的內(nèi)在特性自適應地將信號分解為多個模態(tài)分量，為滾動軸承周期性故障特征提取提供了新方向。例如：局部均值分解(LMD)將信號分解為一組調(diào)頻(FM)-調(diào)幅(AM)信號的乘積函數(shù)以獲得完整的時頻信號分布[5-7]，經(jīng)驗模態(tài)分解(EMD)通過信號在時間尺度上的動態(tài)特性自適應地將信號從高頻分解到低頻[8-9]，但兩者均存在端點效應和模態(tài)混疊，且分解誤差受采樣頻率的影響較大；集合經(jīng)驗模態(tài)分解(EEMD)是一種基于EMD的噪聲輔助分析方法，本質(zhì)是疊加高斯白噪聲的多個EMD[10-11]，在一定程度上改善了EMD的端點效應和模態(tài)混疊，但其仍基于遞歸分解原理，容易造成誤差積累，無法徹底解決模態(tài)混疊和端點效應的問題。

變分模態(tài)分解(Variational Mode Decomposition，VMD)是一種完全非遞歸的信號處理方法，與EEMD等遞歸篩選方法不同，VMD從根本上解決了EMD的端點效應和模態(tài)混疊，在旋轉(zhuǎn)機械故障診斷領域得到了廣泛的應用[12]。文獻[13]利用VMD將振動信號分解為不同的本征模態(tài)分量，并結合深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡實現(xiàn)了變工況下滾動軸承的故障分類；文獻[14]提出了結合VMD和快速譜峭度的故障診斷方法，實現(xiàn)了強噪聲下軸承故障特征的準確提取。常規(guī)VMD的參數(shù)通常根據(jù)經(jīng)驗或?qū)π盘柕南闰炛R確定，然而，由于受機械設備實際運行過程中多種不確定因素的影響，振動信號的先驗知識不易獲取，VMD參數(shù)選擇不當將導致信號分析結果出現(xiàn)不同程度的偏差。因此，一些方法被用于優(yōu)化VMD的模態(tài)個數(shù)K和懲罰因子α[15-17]，但均存在一些不足：鯨魚優(yōu)化算法(WOA)精度低、收斂速度慢，容易陷入局部最優(yōu)解；蝙蝠算法(BA)收斂速度快，但優(yōu)化精度不高；粒子群優(yōu)化(PSO)的精度和效率會隨著時間的推移而降低，且容易陷入局部最優(yōu)?；依莾?yōu)化(Grey Wolf Optimizer，GWO)[18]是一種仿生優(yōu)化算法，具有自適應收斂因子和信息反饋機制，可以在局部優(yōu)化與全局搜索之間取得平衡，在求解精度和收斂速度方面均有良好的表現(xiàn)。因此，本文引入GWO對VMD參數(shù)K和α進行優(yōu)化，構造自適應變分模態(tài)分解算法(AVMD)。

此外，如何區(qū)分有效模態(tài)分量和選擇故障敏感信號分量仍然是一個棘手的問題。文獻[19]利用峭度指標篩選出敏感的本征模態(tài)函數(shù)(IMF)進行包絡分析；文獻[20]選擇包絡熵最小的本征模態(tài)函數(shù)作為最佳分量來提取軸承故障特征：這些研究僅側重于分析單個或幾個獨立的本征模態(tài)函數(shù)以提取故障特征，忽略了每個本征模態(tài)函數(shù)在揭示故障時均會表現(xiàn)出一定程度的有效性。相關峭度(CK)是一種基于峭度的統(tǒng)計參數(shù)，能夠更有效地反應旋轉(zhuǎn)機械的周期性故障脈沖特征。因此，本文引入CK指數(shù)，對經(jīng)AVMD處理得到的IMF分量進行加權重構，以降低重構信號中的隨機噪聲并避免遺漏包含重要故障信息的IMF分量。值得注意的是，重構信號中仍然包含耦合頻率和干擾分量。

調(diào)制信號雙譜(Modulation Signal Bispectrum，MSB)是在傳統(tǒng)雙譜分析的基礎上提出的一種先進信號解調(diào)方法[21]，能夠有效抑制信號中的隨機噪聲并解調(diào)信號固有的調(diào)制成分，已廣泛應用于旋轉(zhuǎn)機械的故障診斷領域：文獻[22]通過分析電動機的電流信號提出了一種基于MSB的齒輪故障檢測方法，可清楚地檢測電動機齒輪故障及其磨損程度；文獻[23]利用MSB對行星齒輪箱軸承故障進行研究，在經(jīng)過WAE-EMD濾波的振動信號中準確提取了軸承故障特征。因此，本文對重構信號進行MSB處理以進一步抑制信號中的干擾頻率分量。

針對上述問題，本文提出了一種基于AVMD和MSB的滾動軸承故障診斷方法，采用AVMD將振動信號自適應地分解為一系列IMF，基于CK指數(shù)對所有IMF進行加權重構并通過MSB進一步抑制殘余噪聲和干擾分量，準確提取軸承故障特征頻率。

2 理論分析

2.1 自適應變分模態(tài)分解

針對常規(guī)VMD的不足，引入GWO算法對VMD參數(shù)K和α進行優(yōu)化，適應度函數(shù)在算法尋優(yōu)過程中起關鍵作用，為VMD的參數(shù)優(yōu)化選擇合適的適應度函數(shù)非常重要。

包絡熵[24]是在信息熵基礎上提出的一種新型指標，能夠有效判斷信號的稀疏特性，其原理是計算信號經(jīng)包絡解調(diào)后所得包絡信號的信息熵。在確定的參數(shù)K和α下，信號經(jīng)VMD處理所得各IMF分量包絡熵的平均值定義為平均包絡熵，可表示為

(1)

(2)

(3)

本文采用最小平均包絡熵作為適應度函數(shù)，即

(4)

AVMD算法的詳細實施步驟如下：

1)初始化GWO各項參數(shù)，設置灰狼種群數(shù)量為10，最大迭代次數(shù)為10，參數(shù)K和α的范圍分別為[2，10]和[100，5 000]，隨機產(chǎn)生個體灰狼的位置。

2)個體灰狼位置對應參數(shù)[K，α]的不同組合，作為VMD的輸入得到一系列IMF分量，通過(1)式計算IMF分量的平均包絡熵并根據(jù)上述計算結果更新狼群中適應度最好的3匹灰狼α，β和δ的位置。

3)計算參數(shù)收斂因子a，系數(shù)向量A和C，并更新每個灰狼的位置。

4)返回步驟2進行循環(huán)迭代，直到達到最大迭代次數(shù)，輸出最優(yōu)參數(shù)組合[K，α]。

5)基于最優(yōu)參數(shù)組合[K，α]，利用AVMD將信號分解為一系列IMF分量。

2.2 調(diào)制信號雙譜

2.2.1 MSB算法

調(diào)制信號雙譜是在常規(guī)雙譜分析基礎上提出的一種考慮邊頻帶的信號解調(diào)方法，其能夠抑制信號中的噪聲和干擾頻率，解調(diào)信號中的固有調(diào)制成分。離散時間信號x(t)進行相應離散傅里葉變換X(f)后的調(diào)制信號雙譜可表示為

BMS(fc,fx)=EX(fc+fx)X(fc-fx)X*(fc)X*(fc)，

(5)

式中：BMS(fc,fx)為信號x(t)的調(diào)制信號雙譜；E為期望算子；fc為載波頻率；fx為調(diào)制頻率；(fc+fx)，(fc-fx)分別為上、下邊帶頻率。

對fc的幅值進行量綱一化處理，得到更精確量化的幅值，進而提高MSB的性能。量綱一化處理后的MSB邊帶估計器(MSB-SE)定義為

(6)

式中：BMS(fc,0)為fx=0時的平方功率譜。MSB-SE的結果如圖1所示。

圖1 MSB-SE的分析結果

2.2.2 MSB檢測器

由圖1的MSB-SE結果可知，用于檢測故障的最佳頻率處于fc特定值范圍內(nèi)。因此，計算fx增量方向上有效MSB幅值的平均值以獲取fc切片，結果如圖2所示，其B(fc)定義為

(7)

式中：Δf為fx的頻率分辨率。

圖2 MSB切片的結果

基于圖2的MSB切片結果，對其中標有“*”的幾個MSB切片進行平均以得到更可靠的MSB檢測器，可表示為

(8)

式中：N為所選切片的總數(shù)(圖2示例情況為3)，切片數(shù)目由峰值決定。圖3所示為MSB檢測器的分析結果。

圖3 MSB檢測器的結果

3 基于AVMD-MSB的故障診斷方法

本文提出了一種基于AVMD-MSB的故障診斷方法，從具有強非線性和非平穩(wěn)特征的振動信號中準確提取滾動軸承故障特征，該方法的流程如圖4所示，具體實施步驟如下：

圖4 基于AVMD-MSB的滾動軸承故障診斷流程圖

1)應用AVMD將軸承振動信號自適應地分解為一系列IMF分量。

2)計算每個IMF分量的相關峭度Kck，即

(9)

對所有IMF分量進行加權重構可得

(10)

式中：Ts為解卷積周期；M為位移數(shù)；Ii為第i個IMF分量。

3)將MSB應用于重構信號，進一步抑制殘余噪聲并解調(diào)耦合頻率。

4)選擇MSB切片構建最優(yōu)MSB檢測器。

5)利用最優(yōu)MSB檢測器提取軸承故障特征頻率。

4 案例分析

為驗證AVMD-MSB在處理真實軸承振動信號時的有效性，分別對電機軸承內(nèi)圈故障和支承軸承滾動體故障案例進行分析。

4.1 電機軸承內(nèi)圈故障

電機軸承試驗臺如圖5所示，通過人工模擬內(nèi)圈故障，試驗軸承型號為6008，安裝于電動機驅(qū)動端的軸承座上，由垂直安裝在電動機外殼上的振動傳感器獲取試驗軸承的振動信號。轉(zhuǎn)速1 470 r/min時所采集電機軸承內(nèi)圈故障振動信號如圖6所示，采樣頻率為96 kHz，數(shù)據(jù)長度為1 920 000。

(a) 電機軸承試驗臺

(b) 內(nèi)圈故障

圖6 電機軸承內(nèi)圈故障信號及其包絡譜

由圖6可知，內(nèi)圈故障特征頻率(fi=65.17 Hz)及其諧波被大量的背景噪聲和干擾分量淹沒，說明僅依靠包絡分析不能有效識別電機軸承內(nèi)圈故障。

采用AVMD-MSB做進一步分析，結果如圖7所示：首先，AVMD將電機軸承內(nèi)圈故障信號自適應地分解為7個IMF分量，其中K和α的全局最優(yōu)解為[7，1 253]；然后，計算每個IMF分量的相關峭度值并根據(jù)(10)式對所有IMF分量進行加權重構，得到重構信號；最后，采用MSB從重構信號中提取內(nèi)圈故障特征頻率，結果表明電機軸承內(nèi)圈故障特征頻率fi及其諧波均可被清晰識別。

圖7 AVMD-MSB對電機軸承內(nèi)圈故障振動信號的分析結果

為更好地突出AVMD-MSB處理結果的優(yōu)越性，采用AVMD-Envelope和常規(guī)VMD-MSB進行對比分析，將VMD參數(shù)K設置為6，α設置為2 000[26-27]來處理上述電機軸承內(nèi)圈故障振動信號，結果如圖8所示：經(jīng)過AVMD-Envelope后，雖然能檢測出軸承內(nèi)圈故障特征頻率及其部分諧波，但存在較多的背景噪聲和干擾分量；經(jīng)過常規(guī)VMD-MSB處理后，盡管可以識別軸承內(nèi)圈故障特征頻率及其部分諧波，但故障特征頻率與干擾頻率的幅值對比不明顯；結果表明僅依靠經(jīng)驗或先驗知識選擇VMD參數(shù)的分解效果并不理想。

4.2 支承軸承滾動體故障

在如圖9所示的圓柱滾子軸承試驗臺進行支承軸承滾動體故障試驗，該試驗臺由交流電動機、聯(lián)軸器、中間軸、支承軸承和發(fā)電機組成。試驗軸承型號為N406，在滾子表面使用電火花加工模擬深度為0.1 mm，寬度為0.18 mm的缺陷。采樣頻率為96 kHz，數(shù)據(jù)長度為960 000。由垂直安裝在軸承座上的振動傳感器獲取滾動體故障振動信號，結果如圖10所示，滾動體故障特征頻率fb(48.3 Hz)及其諧波被大量的噪聲和干擾分量淹沒，不能有效識別故障特征信息。

圖8 AVMD-Envelope和常規(guī)VMD-MSB對電機軸承內(nèi)圈故障振動信號的分析結果

(a) 圓柱滾子軸承試驗臺

(b) 滾動體故障

圖10 支承軸承滾動體故障信號

采用AVMD-MSB分析支承軸承滾動體故障振動信號，通過AVMD將信號自適應地分解為8個IMF分量，其中K和α的全局最優(yōu)解為[8，1 341]，計算每個IMF分量的相關峭度并根據(jù)(10)式進行加權重構，得到重構信號，由MSB進一步處理重構信號以增強信號中的故障脈沖并提取故障特征頻率，結果如圖11所示，可以清楚地識別出滾動體故障特征頻率fb及其高次諧波。由于滾動體自旋一周與內(nèi)外圈各接觸一次，故其偶數(shù)倍諧波的幅值較高。

圖11 AVMD-MSB對支承軸承滾動體故障振動信號的

同樣，將4.1節(jié)所述AVMD-Envelope和常規(guī)VMD-MSB用于支承軸承滾動體故障振動信號分析，結果如圖12所示：經(jīng)AVMD-Envelope分析后，盡管能識別故障特征頻率fb及其偶數(shù)倍諧波，但較為微弱的奇數(shù)倍諧波則被較多的背景噪聲和干擾成分所掩蓋；常規(guī)VMD-MSB雖然能檢測出故障特征頻率fb及其諧波，但故障特征頻率和干擾頻率的幅值對比度不夠明顯；僅依靠經(jīng)驗或先驗知識選擇VMD參數(shù)的分解效果并不理想。

圖12 AVMD-Envelope和常規(guī)VMD-MSB對支承軸承

4.3 小結

為了進一步證明AVMD-MSB的優(yōu)勢，選用特征頻率增強系數(shù)(Enhancement Coefficient Characteristic Frequency，ECCF)進行性能評估，ECCF值越大表明該方法在抑制噪聲的同時保留了更多的故障特征信息，其定義為

(11)

由表1可知，AVMD-MSB的ECCF值遠高于2種對比方法，能夠更準確地識別軸承的內(nèi)圈故障以及滾動體故障。

表1 基于ECCF的評價結果

5 結論

本文提出了一種基于AVMD-MSB的滾動軸承故障診斷方法，從具有非線性和非平穩(wěn)特征的振動信號中提取故障信息。通過2組不同故障軸承案例的研究，得出以下結論：

1)AVMD能利用GWO算法自適應地選擇VMD參數(shù)K和α，減少了僅憑先驗知識或經(jīng)驗選擇參數(shù)帶來的誤差。

2)AVMD與MSB的結合可以有效抑制信號中的隨機噪聲，顯著增強信號的故障脈沖，準確提取滾動軸承故障分量。

3)相對于AVMD-Envelope和常規(guī)VMD-MSB，AVMD-MSB能夠更精確地檢測出軸承故障特征，具有較強的魯棒性和較高的靈敏度。

綜上所述，AVMD-MSB在診斷具有單一故障的滾動軸承方面具有良好的性能，但對復合故障軸承的診斷能力有待進一步研究和發(fā)掘。