基于NAP和RMI的滚动轴承性能退化状态识别与评估_夏均忠.pdf

 振动与冲击 第 38 卷第 23 期JOURNAL OF VIBRATION AND SHOCKVol．38 No．23 2019 收稿日期2019 －04 －16修改稿收到日期2019 －05 －08 第一作者 夏均忠 男， 博士， 教授， 博士生导师， 1967 年生 通信作者 郑建波 男， 硕士生， 1995 年生 基于 NAP 和 RMI 的滚动轴承性能退化状态识别与评估 夏均忠，郑建波，白云川，吕麒鹏，杨刚刚 陆军军事交通学院 军用车辆工程系， 天津300161 摘要退化状态特征的提取是滚动轴承退化状态识别与评估的关键。干扰属性投影 Nuisance Attribute Projection， NAP 能克服传统方法无法准确提取退化状态特征的不足， 但在全寿命阶段上单调性和敏感性差， 将排列互相 关 Ranking Mutual Ination， RMI 用于 NAP 的优化， 从而准确评估轴承退化状态。应用优化正交匹配追踪 Optimized Orthogonal Matching Pursuit， OOMP 对振动信号降噪; 将 NAP 计算的特征向量 PE 值与参考 PE 值对比识别轴承退化状态; 应用 RMI 增强 PE 值对于信号细微变化的敏感性和全寿命阶段的单调性从而准确评估其退化状态。试验验证， 滚动轴承 性能退化状态识别率高， 能高精度、 分阶段评估轴承性能退化状态。 关键词滚动轴承; 性能退化; 干扰属性投影; 排列互相关 中图分类号TN911． 23; TB53文献标志码ADOI 10． 13465/j． cnki． jvs． 2019． 23． 005 Perance degradation status identification and assessment for rolling bearing based on NAP and RMI XIA Junzhong，ZHENG Jianbo，BAI Yunchuan，L Qipeng，YANG Ganggang Research Center of Military Vehicles Engineering ＆ Technology，Academy of Military Transportation，Tianjin 300161，China Abstract Extraction of degradation state features is the key for identification and uation of rolling bearing degradation status． Nuisance attribute projection NAPcan be used to overcome shortcomings of traditional s， and accurately extract characteristics of rolling bearing degraded status，but its monotonicity and sensitivity are poor in the whole life duration． Ranking mutual ination RMIcan be used for NAP’ s optimization to accurately uate bearing degradation status． Here，the optimized orthogonal match pursuing OOMPwas used to denoise vibration signals． The feature vector PE value calculated using NAP was compared with the reference PE value to identify bearing degradation status． RMI was used to enhance PE value’ s sensitivity to subtle changes in signals and its monotonicity in the whole life duration to accurately assess bearing degradation status． The tests showed that after using NAP and RMI， the recognition rate of rolling bearing perance degradation status is high;if using NAP and RMI，bearing perance degradation status can be uated with high precision and in stages． Key words rolling bearing;perance degradation;nuisance attribute projection NAP ;ranking mutual ination RMI 滚动轴承性能退化状态识别与评估的关键是提取 退化状态特征。但是由于振动信号受到噪声和异常值 的影响， 如何在复杂的实际工况中识别与评估其性能 退化状态一直是滚动轴承故障诊断领域研究的热点和 难点 ［1 ］。 Georgoulas 等 ［2 ］ 应 用 主 成 分 分 析 Principle Component Analysis，PCA 算法初步实现了故障特征降 维和退化状态识别， 但是 PCA 算法在反应状态相似性 方面精度较低， 无法准确反应轴承性能退化状态。 Cerrada 等 ［3 ］ 运 用 隐 半 马 尔 科 夫 模 型 Continuous Hidden Semi- Markov Model，CHSMM 对轴承退化状态 进行评估， 但在 CHSMM 模型中， 均假设其性能退化状 态函数符合高斯分布， 而性能退化状态的真实分布是 未知的， 这种假设导致了评估精度的降低。Tomoaki 等 ［4 ］运用反馈神经网络处理传统统计特征和经验模态 分解 EMD 的 IMF 能量熵来评估滚动轴承退化状态， 但传统统计特征和 EMD 能量熵不具有良好的单调性。 Boskoski 等 ［5 ］进一步扩展能量熵的概念， 提出基于 Shannon 熵的 JSD Jensen Shannon Divergence 作为指 标评 估 小 波 包 变 换 中 各 小 波 包 的 相 关 关 系。但 Shannon 熵对细微信号变化不够敏感， 无法准确地识别 ChaoXing 轴承早期性能退化。 Machlica 等 ［6 ］提出干扰属性投影 NAP 。NAP 是 一种用于消除语音识别、 人脸面部识别和图像识别中 干扰信号的技术。针对无法准确识别与评估轴承退化 状态的问题， 将 NAP 引入到轴承故障诊断领域。NAP 能够较为准确地提取轴承退化状态特征， 实现轴承退 化状态的识别， 但在全寿命阶段上性能退化的单调性 和敏感性不足， 仍无法精准地实现轴承退化状态评估。 因此应用排列互相关 RMI ［7 ］对其进行优化， 增强其 退化状态特征， 使其能准确反映轴承退化状态的趋势， 实现精确的轴承退化状态识别与评估。 本文提出一种基于 NAP 和 RMI 的轴承退化状态 识别与评估方法。采用优化正交匹配追踪 OOMP ［8 ］ 对振动信号进行降噪重构; 应用 NAP 计算信号特征向 量的 PE 值， 与拟定的参考 PE 值对比识别轴承退化状 态; 使用 RMI 对 NAP 进行优化， 增强 NAP 对轴承退化 状态识别的单调性和敏感性， 实现轴承退化状态评估。 1干扰属性投影 NAP 干扰属性投影 NAP 是一种用在人脸面部识别和 图像识别中的技术， 应用在滚动轴承故障诊断中可识 别轴承退化状态。NAP 的步骤如下所示 N 维特征空间下， 不同工况下的 n 个样本可以表 示为一个 N n 阶数据矩阵 F ［ f1， f2， ， fn］ ， NAP 特 征矩阵 F计算公式如下 F PF 1 P I －∑ d i 1 wiwT i 2 式中 P 为 N N 阶矩阵， I 代表 N N 的单位矩阵， i 代 表第 i 个 NAP 特征向量的基向量， wi代表第 i 个 NAP 特征向量， 参数 d 代表从原始特征空间中获取的基向 量数量。参数 d 可以通过实际工况和采样点数来确 定。参数 d 越大， 轴承退化状态识别效果越好， 但运算 时间变长， 效率变低。在滚动轴承退化状态评估中， 参 数 d 最优选择区间一般为［ 5， 10］ ［9 ］。 W 是一个权重矩阵， 代表每个特征向量的关系。 当 wi和 wj不同时， Wij为正数; 否则， W ij为零。权重矩 阵设置如下 Wij 1， 若 wi≠ wj时 0， { 其他 3 根据 NAP 的理论 投影效果是根据每个特征向量 投影的距离来判断， 每个特征向量投影之间距离之和 PE 越短， 投影效果越好。PE 的定义如下 PE ∑ ij WijPwi－ Pwj 2 4 P 在式 4 中的解可以转化为下式 FZ W FTwi λiwi i 1， 2， ， d 5 式中 矩阵 Z W diag WL－ W， diag 是特征 向量的对角矩阵， L 是特征矩阵的列向量。求式 5 中 wi的解， 即可求解投影矩阵 P。 2排列互相关 RMI Shannon 熵 ［10 ］是用来分析信号中不确定性的平均 尺度。在轴承振动信号中， 可去除信号的干扰成分。 其计算公式如下 SHp －∑ n i 1 p i ln p i 6 式中 p i表示概率密度函数， 且∑ n i 1 p i 1 。 Shannon 熵对细微信号变化不够敏感， 无法准确地识别 轴承早期性能退化， 为此， 需要一种新的方法来反应滚 动轴承退化状态。 排列互相关 RMI 是一种源自 Shannon 熵的信号 处理方法。RMI 将 Shannon 熵的鲁棒性与从单调数据 集中提取序数结构的能力相结合， 提高了识别微小信 号变化的敏感性。应用 RMI 对 NAP 进行优化， 能提高 NAP 在全寿命阶上的单调性和敏感性。 定义 F 为原始信号向量组， F为该向量组的特征 向量集合。且 wi∈F， wj∈F。在 F 中， wi和 wj的最 大和最小相关性分别定义为 RMI≥ wi， wj － 1 F ∑ n i 1 log ［ xi］ ≥ wi ［ xj］ ≥ wj F［ xi］ ≥ wi ∩ ［ xj］ ≥ wj 7 RMI≤ wi， wj － 1 F ∑ n i 1 log ［ xi］ ≤ wi ［ xj］ ≤ wj F［ xi］ ≤ wi ∩ ［ xj］ ≤ wj 8 式中 ［ xi］ ≥ wi { xi∈F xi≥wixi} ， ［ x 其j］ ≥ wj { xj∈F xi≥wjxj} 。 实际上， RMI 表示 wi和 wj之间单调相关的程度。 在轴承退化状态评估中， 性能退化程度越高， RMI 值越 大。为了便于统一量化， 把 RMI 值进行归一化处 理 ［11 ］， 见公式 9 。 RMI wi， wj RMI wi， wj－ RMI≤ wi， wj RMI≥ wi， wj－ RMI≤ wi， wj 9 式中 RMI wi， wj 表示归一化后的数据， RMI wi， wj 表示归一化前的数据。 3滚动轴承性能退化状态识别与评估流程 基于 NAP 和 RMI 的滚动轴承性能退化状态识别 与评估流程， 如图 1 所示。 1输入轴承不同故障严重程度试验数据或全寿 命试验数据; 43振 动 与 冲 击2019 年第 38 卷 ChaoXing 图 1轴承性能退化状态识别与评估流程图 Fig． 1Flowchart of perance degradation status identification and assessment 2应用 OOMP 实现信号降噪和重构; 3应用 NAP 计算不同时刻的 PE 值; 4采用不同故障严重程度的试验数据识别其退 化状态; 5应用 RMI 增强全寿命试验中的 PE 值， 实现性 能退化状态评估。 运用 OOMP 对信号进行降噪; 将不同故障严重程 度的试验数据计算出的 PE 值与参考 PE 值对比， 实现 轴承退化状态识别; 通过 RMI 增强识别轴承全寿命周 期的敏感性和单调性， 精确地实现滚动轴承性能退化 状态评估。 4试验验证 试验分为两部分 故障严重程度试验用于滚动轴 承性能退化状态识别， 全寿命试验用于退化状态评估。 4． 1性能退化状态识别 试验装置主要由变频器、 驱动电机、 负载滚筒、 UC213 型滚动轴承、 振动传感器、 转速传感器和信号采 集系统等组成， 如图 2 所示。 图 2试验装置示意图 Fig． 2Bearing test plat 实验对象为东莞市 TR 轴承有限公司生产的 UC213 型滚动轴承， 其主要技术参数见表 1。 表 1 UC213 轴承主要技术参数 Tab． 1The main parameters of bearing UC213 滚动体直径 d/mm节径 D/mm 滚动体数/Z 接触角 α/ 16． 6792． 5100 在轴承外圈上使用电火花加工直径 Ф 分别为 0． 5 mm、 1． 0 mm 和 1． 5 mm 的圆孔， 模拟其不同程度的点 蚀故障。滚动轴承在稳速状态下采集信号， 电动机转 速为 1 500 r/min， 采样时间为 1 s， 采样频率为 12 kHz， 每种技术状态分别采集10 组数据 前8 组用于参考 PE 值的选择， 后 2 组用于性能退化状态识别 。 选取轴承外圈四种技术状态 正常、 Ф0． 5 mm 点 蚀、 Ф1． 0 mm 点蚀和 Ф1． 5 mm 点蚀 信号进行退化状 态识别。其某一组数据的时域和频域如图 3 所示。从 图中可以看出， 由于信号在采集时受到噪声的干扰， 很 难从原始信号中识别其退化状态特征。 a正常信号 bФ0． 5 mm 点蚀 cФ1． 0 mm 点蚀 dФ1． 5 mm 点蚀 图 3外圈四种技术状态时域及频谱图 Fig． 3The time and frequency domain of four status 使用 OOMP 对原始信号进行降噪处理。然后对原 始信号和 OOMP 降噪后的时域信号分别使用 NAP 计 算 PE 值 由于信号采样时间较短， 取参数 d 5 ， 其结 果如图 4 所示。 图 4 中共有 32 组数据， 其中前 8 组为轴承正常信 号， 第 9 ～16 组为 Ф0． 5 mm 点蚀故障， 第 17 ～24 组为 Ф1． 0 mm 点蚀故障， 最后 8 组为 Ф1． 5 mm 点蚀故障。 由图可知， 经 OOMP 降噪后， 数据稳定性明 s 显增强。 随着点蚀严重程度的增加， PE 值也随之增大且点蚀严 重程度相同的 8 组数据， PE 值趋于稳定。因此将同一 退化状态的 8 组数据 PE 的均值拟定为识别故障严重 程度的参考值， 见表 2。 表 2不同故障严重程度 PE 参考值 Tab． 2The PE reference of four status with different fault severity 故障严重程度PE 值 正常1． 125 10 －9 Ф0． 5 mm 点蚀6． 851 10 －4 Ф1． 0 mm 点蚀2． 823 10 －3 Ф1． 5 mm 点蚀5． 246 10 －3 53第 23 期夏均忠等基于 NAP 和 RMI 的滚动轴承性能退化状态识别与评估 ChaoXing a未经 OOMP 降噪 b经过 OOMP 降噪 图 4外圈故障状态的 PE 值 Fig． 4The PE of the outer bearing fault state 运用每种技术状态剩余的两组数据对性能退化状 态进行识别。使用 OOMP 对其降噪和重构; 计算这两 组数据的 PE 值与参考 PE 值对比， 结果见表 3。 表 3性能退化状态识别结果 Tab． 3The result of perance degradation status identification 试验数据实际 PE 值参考 PE 值误差率识别结果 正常状态 第一组 1． 421 10 －9 1． 125 10 －9 26． 31正常 正常状态 第二组 9． 653 10 －10 1． 125 10 －9 14． 19正常 Ф0． 5 mm 第一组 7． 340 10 －4 6． 851 10 －4 7． 13 Ф0． 5 mm 点蚀 Ф0． 5 mm 第二组 4． 926 10 －4 6． 851 10 －4 28． 09 Ф0． 5 mm 点蚀 Ф1． 0 mm 第一组 2． 414 10 －3 2． 823 10 －3 14． 49 Ф1． 0 mm 点蚀 Ф1． 0 mm 第二组 2． 733 10 －3 2． 823 10 －3 3． 19 Ф1． 0 mm 点蚀 Ф1． 5 mm 第一组 4． 398 10 －3 5． 246 10 －3 16． 16 Ф1． 5 mm 点蚀 Ф1． 5 mm 第二组 5． 004 10 －3 5． 246 10 －3 4． 61 Ф1． 5 mm 点蚀 从表 3 中可以看出， 8 组数据均被识别成功。虽然 存在一定的误差率， 也能够证明 NAP 可用于轴承性能 退化状态识别。 4． 2性能退化状态评估 数据来源于辛辛那提的轴承全寿命试验［12 ］。试验 装置主要由变频器、 驱动电机、 负载滚筒、 振动传感器、 转速传感器和信号采集系统等组成。负载为 3 721． 55 kg， 驱动电机转速为 3 000 r/min， 采样频率为 20 kHz。 试验过程从正常轴承到完全损坏为止; 每隔 10 分钟采 集1 秒; 共经历163 小时50 分钟。共获取984 组数据。 应用 NAP 计算原始信号每个时刻的 PE 值， 如图 5 所示 由于采样时间较长， 包含的故障信息较为丰富， 取 d 9 。可以看出由于受到噪声的干扰， 随着故障严 重程度的增加， PE 值单调性不强。 图 5重构信号的 PE 值 Fig． 5The PE of reconstruct signal 应用 OOMP 对原始振动信号进行降噪和重构， 然 后再应用 NAP 计算其每个时刻的 PE 值， 其结果如图 6 所示。 图 6重构信号的 PE 值 Fig． 6The PE of reconstruct signal 对比图 5 和图 6， 可以看出虽然直接应用 NAP 处 理原始信号也有一定的效果， 但受噪声影响较大， 稳定 性很差。应用 OOMP 对信号进行重构后， 减少了噪声 干扰， 增加了稳定性和单调性。但仍能发现图 6 中 PE 值的稳定性和单调性较差， 不能准确反应轴承性能退 化状态。 应用排列互相关 RMI 对重构信号的 PE 值进行 优化， 其结果如图 7 所示。 从 图7中可以看出， 经过RMI优化处理后， PE值 63振 动 与 冲 击2019 年第 38 卷 ChaoXing 图 7 RMI 处理得到的 PE 值 Fig． 7The PE using RMI 的敏感性和单调性有了明显提升， 基本符合轴承全寿 命退化状态趋势。 根据 PE 值曲线的增长趋势和突变情况， 把轴承退 化状态分为四个阶段。突变时间点分别为 t1 543、 t2 749、 t3 865， 即第一阶段 t 0 ～ 542 为健康状态， 第二阶段 t 543 ～748 为轻微故障， 第三阶段 t 749 ～864 为严重故障， 第四阶段 t 865 ～984 为致命故 障 其中 t 的单位为 10 min 。针对不同阶段的 PE 值， 采用多项式拟合的方法分析其性能退化趋势， 结果 见图 8。 图 8多项式拟合后的 PE 值 Fig． 8The PE of fitting with polynomial 从图 8 中可以看出， 由于第一阶段的 PE 值趋近于 0， 不需要拟合， 其余三个阶段都需要多项式拟合。随 着故障严重程度的增加， PE 值变化的斜率也在增大。 这说明在全寿命周期上， 随着时间变化， 轴承性能退化 程度逐渐增大。这证明了 NAP 与 RMI 相结合方法的 准确性和优越性。 5结论 论文研究了 NAP 的含义; 在不同故障严重程度试 验中， 应用 NAP 准确识别了轴承退化状态; 在轴承全寿 命试验中， 引入 RMI 对 NAP 优化后对 PE 值进行函数 拟合。证明了 NAP 与 RMI 相结合在退化状态识别与 评估方面的优越性。 1干扰属性投影 NAP 能准确提取轴承故障特 征， 将计算的 PE 值与拟定的参考 PE 值对比， 实现了轴 承退化状态的识别， 充分证明了 NAP 可应用于轴承性 能退化状态识别。 2应用排列互相关 RMI 对 NAP 进行优化， 增 强了 NAP 对信号细微变化的敏感性和全寿命阶段上的 单调性， 验证了将 NAP 与 RMI 相结合能更精确、 单调 性地评估轴承性能退化状态。 参 考 文 献 ［1］ 夏均忠，于明奇，黄财，等． 基于 VMD 和 Infogram 的滚动 轴承故障特征提取［ J］ ． 振动与冲击，2017，36 22 111- 117． XIA Junzhong， YU Mingqi， HUANG Cai， et al． Fault feature extraction of rolling element bearing based on VMD and Infogram［J］ ．Journal of Vibration and Shock，2017，36 22 111- 117． ［2］ GEORGOULAS G，MUSTAFA M O，TSOUMAS I P，et al． Principal component analysis of the start- up transient and hidden markov modeling for broken rotor bar fault diagnosis in asynchronousmachines ［J ］ ．ExpertSystemswith Applications， 2013， 40 17 7024- 7033． ［3］ CERRADA M ，SNCHEZ R V，LI C，et al． A review on data- driven fault severity assessment in rolling bearings［J］ ． Mechanical Systems and Signal Processing，2018，99 169- 196． ［4］ TOMOAKI N，TAKAYUKI N，DAICHI M，et al． Segmenting continuous motions with hidden semi- markov models and gaussian processes［ J］ ． Frontiers in Neurorobotics， 2017， 11 4 67- 75． ［5］ BOSKOSKI P，GASPERIN M，PETELIN，D，et al． Bearing fault prognostics using Rnyi entropy based features and Gaussian process models ［J］ ．Mechanical Systems and Ssignal Processing， 2018， 52/53 327- 337． ［6］ MACHLICA L， ZAJC Z．Factor analysis and nuisance attribute projection revisited［J］ ． Interspeech，2012 1570- 1573． ［7］ SCHAFFERNICHT E ，MLLER C，DEBES K，et al． Forward feature selection using residual mutual ination ［ C］ ． European Symposium on Esann． DBLP， 2012． ［8］ ZHANG X，LIU Z，MIAO Q，et al． Bearing fault diagnosis using a whale optimization algorithm- optimized orthogonal matching pursuitwithacombinedtime- frequencyatom dictionary［J］ ． Mechanical Systems and Signal Processing， 2018， 107 29- 42． ［9］ HUANG W，CHENG J，YANG Y．Rolling bearing fault diagnosis andperancedegradationassessmentunder variable operation conditions based on nuisance attribute projection［J］ ． Mechanical Systems and Signal Processing， 2019， 114 165- 188． ［ 10］ 闫晓玲，董世运，徐滨士． 基于最优小波包 Shannon 熵的 再制造电机转子缺陷诊断技术［J］ ． 机械工程学报， 2016， 52 4 7- 12． YAN Xiaoling，DONG Shiyun，XU Binshi． Flaw diagnosis technology for remanufactured motor rotor based on optimal wavelet packet Shannon entropy［J］ ． Journal of Mechanical Engineering， 2016， 52 4 7- 12． ［ 11］ KUMAR V， BAWA V S．No reference image quality assessment metric based on regional mutual ination among images［ P］ ． 2019． ［ 12］ Center forIntelligentMaintenanceSystems ［EB/OL］ ． http / /www． imscenter． net/， 2018． 73第 23 期夏均忠等基于 NAP 和 RMI 的滚动轴承性能退化状态识别与评估 ChaoXing