基于信息融合与FastICA的轴承故障提取方法_刘朋.pdf

 振动与冲击 第 39 卷第 3 期JOURNAL OF VIBRATION AND SHOCKVol．39 No．3 2020 基金项目云南省应用基础研究计划项目重点项目 201601PE00008 ; 云南省中青年学术和技术带头人后备人才项目 2017HB015 收稿日期2018 －06 －28修改稿收到日期2018 －10 －29 第一作者 刘朋 男， 硕士生， 1993 年生 通信作者 刘韬 男， 博士， 副教授， 硕士生导师， 1980 年生 基于信息融合与 FastICA 的轴承故障提取方法 刘朋1，刘韬1，王思洪2，伍星1 1． 昆明理工大学 机电工程学院， 昆明650500; 2． 昆明云内动力股份有限公司， 昆明 650000 摘要针对振动传感器监测信号易受噪声干扰的问题， 提出一种基于 FastICA 算法与信息融合的轴承故障诊断 方法。算法对各通道测得的信号采用 FastICA 算法进行降噪处理， 采用自适应线性加权算法对降噪后信号进行数据层信 息融合， 最后基于谱峭度指标设计自适应带通滤波器， 进行特征提取。此方法解决了低信噪比条件下的轴承故障特征提 取问题。使用了仿真和实验轴承故障信号验证了算法的有效性。 关键词FastICA; 自适应线性加权融合; 谱峭度; 轴承故障 中图分类号TH212; TH213． 3文献标志码ADOI 10． 13465/j． cnki． jvs． 2020． 03． 034 Bearing fault diagnosis based on ination fusion and fast ICA LIU Peng1，LIU Tao1，WANG Sihong2，WU Xing1 1． School of Mechanical Engineering，Kunming University of Science and Technology，Kunming 650500，China; 2． Kunming Yunnei Power Co． ，Ltd． ，Kunming 650000，China Abstract Here，aiming at the problem of signals monitored by vibration sensors being easy to be interfered by noise，a bearing fault diagnosis based on fast ICA algorithm and ination fusion was proposed． Firstly，this used the fast ICA algorithm to de- noise signals measured at each channel． Then an adaptive linear weighted fusion algorithm was used to per data layer ination fusion for the de- noised signals． Finally，an adaptive band- pass filter was designed based on the spectral kurtosis index to extract features． This solved bearing fault feature extraction problems under the condition of low SNR．Simulated and actual test bearing fault signals were used to verify the effectiveness of the proposed ． Key wordsfast ICA;adaptive linear weighted fusion;spectral kurtosis;bearing faults 滚动轴承是工业领域中广泛使用的机械零部件， 由其产生的故障约占旋转机械故障的 30［1 ］。滚动轴 承故障主要源于接触交变应力导致的疲劳破坏， 在此 过程中会产生异常的冲击信号。但在实践中发现， 在 损伤初期， 微弱的冲击信号被湮没于噪声信号中， 严重 干扰了对滚动轴承故障的诊断。如何在系统耦合及环 境噪声条件下提取出滚动轴承得故障特征是目前机械 故障诊断学科中的重要研究内容之一。 现代滚动轴承故障监测与诊断中多采用多测点、 多通道同步采集方式。原始采集信号易受到无关振源 所产生振动的干扰，各传感器采集的信号常为多振动 源信号相互调制后的混合信号。同时， 此类信号大多 数为非平稳信号。如何从该类信号中提取出故障特征 信息， 在滚动轴承故障特征提取中显得尤为重要。 独立成分分析Independent Component Analysis， ICA技术作为一种降噪方法， 为机械设备故障诊断提 供了一个崭新的思路， 并已取得了初步的应用。季忠 等 ［2 ］探讨了在旋转机械振动信号采集过程中， 采用基 于独立分量分析方法的降噪措施的可行性; 唐先广 等 ［3 ］提出了基于独立分量分析与希尔伯特- 黄变换的 方法提取轴承故障; Venkataramani 等 ［4 ］讨论了采用 ICA 和谱分析结合的方法对语音信号进行降噪的方 法。Huang 等 ［5 ］提出一种结合盲分离和谱峰的特征提 取方法来分离独立噪声的方法。 数据层信息融合直接在采集到的原始数据层上进 行的融合， 消除传感器测量中的干扰及不确定性， 获得 更准确、 更可靠的测量结果。袁小宏等 ［6 ］在分析现在 诊断信息利用不足的基础上提出信息融合诊断的思 想， 并提出了一个信息融合诊断的一般过程， 讨论了诊 断中信息融合利用的研究方法和技术手段; 谭逢友 等 ［7 ］论证了信息融合技术在机器故障诊断分析中的有 ChaoXing 效性; Al- Raheem 等 ［8 ］对数据融合的现状进行了总结， 并讨论了现有各种方法的优点及存在的挑战。 目前， 机械信号的故障特征提取通常采用某些降 噪方法对信号进行预处理， 然后再应用信号处理方法 进行故障特征信息提取。但在对源信号进行降噪处理 时， 信号中的某些微弱信息容易衰减或丢失， 而这些微 弱信息可能是故障诊断的关键。信息融合的方法可以 将各传感器得到的信息进行综合， 对有限次测量的数 据进行融合处理， 获得更准确、 更可靠的测量结果。 基于以上研究分析， 本文提出基于 FastICA 与信息 融合的故障轴承诊断算法。首先， 通过 FastICA 算法对 信号进行降噪; 然后， 采用数据层信息融合方法， 将多 个传感器的信号进行融合; 最后， 采用谱峭度指标设计 滤波器对融合后的信号进行滤波， 进行故障特征提取， 解决了当故障信号较弱时诊断结果不准确的问题。通 过仿真信号及实测信号验证算法的有效性。 1基础理论 1． 1机械系统振动信号混合模型 同一机器内部的不同振源混合可建模为线性卷积 混叠模型 ［9 ］。滚动轴承的故障信号经过机械系统的混 合可以表示为 xi∑ n j 1 aijsj t ni t ，i 1， 2， ， m 1 式中 s 为源信号; a 为系统混合矩阵; n 为外加噪声 向量。 在实际中， 当机械设备体积较小时， 振动信号的混 合符合线性瞬时混合假设。一般认为设备是否符合线 性瞬时混合模型与机械设备的尺寸与刚度有关［10 ］。 本文所采用的混合模型如图 1 所示。 图 1机械系统振动信号混合模型 Fig． 1Mechanical system vibration signal mixing model 1． 2FastICA 算法 在工业现场， 可能存在多台机械设备同时运转， 且 每台设备中又存在多个零部件协同工作， 不同的设备 及同一设备中不同的零部件都有可能是一个“源” 。每 一个 “源” 都会对系统会产生一个激励， 传感器采集到 的信号实际是各个“源” 对整个系统共同作用的结果。 利用 ICA 算法可以提取不同激振力产生的不同的振动 信号成分， 将信号与随机噪声分离， 达到降噪的目的。 为了在 ICA 算法中使用非高斯性， 必须定义随机 变量的非高斯性定量化指标， 峭度和负熵就是两个可 操作的度量指标 ［11 ］。 ICA 估计最经典的非高斯性度量是峭度指标， 对 均值为零， 方差为 1 的随机变量， 其峭度值为 Kurt x E x4－ 3 2 但直接以峭度对外部非常敏感， 样本中的某个不 适当的值都会使峭度变大， 因此鲁棒性不强。 而另一个非高斯性度量负熵的问题在于计算非常 困难， 需要估计概率密度函数， 其定义为 J x H xgauss－ H x 3 Hyvrinen 等 ［12 ］提出的 FastICA 算法， 迭代方式 如下 1 α W E xg WTx αW 4 该迭代方法具有较高的准确性和较低的计算复杂 度 ［13 ］。FastICA 通过定点迭代方案寻求预白化数据的 正交旋转， 使旋转分量的非高斯性最大化。FastICA 是 进行 ICA 估计的一种在计算上非常有效的算法， 快速 稳健。 1． 3自适应线性加权信息融合［14 ］ 数据层融合是最低层次的融合， 直接对传感器的 观测数据进行融合处理， 然后基于融合后的结果进行 特征提取和判断决策。这种融合方式的主要优点是 只有少量的数据损失， 并能提供其他层次融合所不能 提供的细微信息， 具有最高的精度。 相对其他数据融合算法， 自适应线性加权算法的 优点在于计算量较小， 速度较快。假设有 n 个传感器， 对应每个传感器有各自不同的加权因子， 算法的思想 是在总均方误差最小的条件下， 根据各传感器所得到 的测量值以自适应的方式寻找各个传感器所对应的最 优加权因子， 使融合后的 X 值达到最优。 X ∑ n p 1 WpXp 5 ∑ n p 1 Wp 1 6 根据多元函数求极值理论， 可求出总均方误差最 小时所对应的加权因子为 W* p σ2 p∑ n i 1 1 σ2 [] i 7 当估计真值 X 为常量时， 则可以根据各个传感器 历史数据的均值来进行估计。设 Xp k 1 k∑ k i 1 Xp i ，p 1， 2， ， m 8 此时的估计值为 X ∑ n p 1 WpXp k 9 最佳加权因子 W* p 决定各个传感器的方差， σ2p一 般不是已知的， 可以根据各个传感器所提供的测量值， 152第 3 期刘朋等基于信息融合与 FastICA 的轴承故障提取方法 ChaoXing 依据相应的算法， 将它们求出。 σ2p E［ V2p］ Rpp－ Rpq 10 采用各个传感器的测量值可以求出 Rpp与 Rpq的时 间域的估计值， 从而可以估计出各个传感器的方差 σ2p， 进而估计融合以后的信号。 1． 4谱峭度 峭度指标作为时域分析中的一种无量纲参数指 标， 对信号的瞬时特征非常敏感， 被广泛应用于机械设 备的故障诊断 ［15 ］。其基本思想是计算频域内每条谱线 的峭度值， 此时谱峭度既能检测瞬态信号， 又能够准确 定位瞬态信号在频域中所处的位置。Antoni 等 ［16 ］给出 的谱峭度定义表达式如下 Kik 〈ci k n 4〉 〈ci k n 2〉2 － 2 11 本文采用 Fast Kurtogram 算法 ［17 ］。 Fast Kurtogram 算法通过构建一系列 1/3二叉树 结构带通滤波器组实现谱峭度的快速计算。由于 Fast Kurtogram 算法的原理基于树状多重滤波结构。该算法 首先描述二叉树结构的情况， 然后扩展到更丰富的 1/3 二叉树结构。优化后的自适应带通滤波器如下 { f0， Δf0， c0 n } argmax{ Kik} 12 式中 f0、 Δf0、 c0 n 分别表示中心频率、 带宽和复包络。 1． 5基于 FastICA 和信息融合的轴承故障特征提取 基于 FastICA 和信息融合的滚动轴承故障提取算 法流程如下 1基于 FastICA 算法对轴承故障信号进行降噪。 按照 FastICA 算法的步骤对传感器采集信号进行 处理， 得到由原始信号经过降噪后的信号。 2基于自适应线性加权算法的信息融合。 通过式 5～ 10 将 FastICA 算法重构后的信号 进行数据层信息融合。经过信息融合后的信号可以在 保证传感器信号在所携带信息尽可能不丢失的情况下 使数据处理所需要的运算尽可能减少。 3基于谱峭度的故障特征提取。 根据谱峭度指标设计滤波器， 将经过信息融合后 的信号进行滤波并进行包络谱分析， 实现对滚动轴承 故障的辨识。 2仿真实验 2． 1仿真数据说明 参考文献［ 18］ 得到的轴承故障仿真信号如下 x t∑ M i 1 Ais t － iT － τi n t 13 Ai A0cos 2πQt φA CA 14 s t e －Btsin 2πf nt φw 15 图 2算法流程图 Fig． 2Algorithm flowchart 式中 Ai为周期是 1/Q 的调制幅值， Q 为旋转周期， C A 为幅值随机常数。s t 为点蚀故障引起的冲击， T 为冲 击周期， B 为冲击信号的衰减系数， fn为系统的固有频 率。随机变量 τi表示第 i 次冲击相对于平均周期 T 的 微小滑动， n t 为随机噪声。为了简化计算， φA和 φw 取零。 2． 2仿真数据分析 设定仿真信号采样频率 fs为 25． 6 kHz， 共振频率 fn为 7 kHz， 内圈故障特征频率为 107． 32 Hz， 外圈故障 特征频率为72． 69 Hz， 阻尼比 B 为400， 滑移量 τi取0， 数据长度为 23 900 点。仿真得到的轴承外圈故障和轴 承内圈故障信号的时域波形分别如图 3 a 和图 3 b 所示。 为了验证算法对多源复合故障识别能力， 将上述 两个故障信号进行线性混合， 生成复合故障信号。将 内圈及外圈的仿真信号组成一个 2 n 的矩阵 S， 并随 机生成一个 2 2 的随机混合矩阵 A， 将矩阵 A 与矩阵 S 相乘， 得到一个 2 n 的内外圈复合故障的模拟观测 信号。混合过程为 X AS， 随机矩阵如下 0． 917 20． 757 2 0． 285 80． [] 753 7 混合后的复合故障信号如图 4 所示。 252振 动 与 冲 击2020 年第 39 卷 ChaoXing a b 图 3内圈及外圈仿真信号时域波形 Fig． 3Inner and outer of bearings simulation signal time domain wave a b 图 4复合故障仿真信号时域波形 Fig． 4Complex fault simulation signal time domain wave 由于实际工程信号通常伴随有大量的噪声干扰， 为研究低信噪比条件下， 算法对信号多元复合故障的 特征提取能力， 对复合故障信号分别添加了 －15 dB 的 高斯白噪声。 图5 a 与图5 b 为图4 a 与图4 b a b 图 5叠加白噪声后的混合信号 Fig． 5White noise superimposed mixed signal 分别叠加 －15 dB 的高斯白噪声后得到的混合信号， 从 图中可以发现仿真信号已经完全被噪声湮没。 对叠加白噪声混合信号直接进行包络谱分析的结 果如图6 所示。从图6 a 中可以发现由于随机噪声的 干扰， 低频带存在大量无法识别的频率分量， 轴承的内 圈故障和外圈故障特征频率被干扰和湮没， 无法有效 识别出轴承故障。 a b 图 6模拟复合故障信号叠加白噪声后的包络谱 Fig． 6The envelope spectrum of composite complex fault signals with white noise 此处先将混合噪声的复合信号采用 FastICA 算法 进行降噪， 处理后的时域波形图如图 7 a 及图 7 b 所 示。而图 7 c 则给出了将 FastICA 算法预处理后信号 进行自适应线性加权算法融合后的结果。 a b c 图 7降噪后的仿真信号与经过数据融合的仿真信号 Fig． 7Noise- reduced simulation signal and data fusion simulation signal 图 8 a 及图 8 b 为仿真信号 1 通道和 2 通道经 过 FastICA 降噪后的包络谱， 对比图 6 可以发现， 经过 352第 3 期刘朋等基于信息融合与 FastICA 的轴承故障提取方法 ChaoXing FastICA 算法处理后， 信号的信噪比有所提升， 随机噪 声的频率分量受到了抑制， 但由图8 a 可知， 轴承故障 特征频率依然被湮没， 无法有效检测出内圈和外圈的 故障特征频率; 虽然在图 8 b 中能够观察到复合故障 的内圈故障特征频率， 但外圈故障仍然被噪声湮没。 图 8 c 则是利用本文提出的算法对 FastICA 预处理信 号融合得到的包络谱。通过对比图 6 a 和图 6 b 可 以发现， 虽然还存在一些噪声干扰， 但内圈故障频率 107 Hz、 外圈的故障频率 72． 7 Hz 被突显出来， 并且可 以观察到转频 15 Hz 频率分量。 a b c 图 8降噪信号包络与融合信号包络 Fig． 8Noise- reduced signal envelope and fusion signal envelope 为了进一步降低噪声对信号的干扰， 更有效地提 取轴承的故障特征频率， 这里将设计一个自适应带通 滤波器对融合后的信号进行滤波。由于谱峭度方法具 有较好的中心频率和带宽选择能力， 因此本文采用该 方法来自适应选择融合后信号的共振带， 然后进行滤 波和包络计算。 作为比较， 也给出了未经信息融合的两通道信号 的谱峭度图， 结果如图 9 及图 10 所示。从图 9 中可以 得到， 1 通道经过处理得到的最优滤波中心频率和带宽 分别为 fc 7 000 Hz、 Bw 400 Hz。从图 10 中可以得 到， 2 通道经过处理得到的最优滤波中心频率和带宽分 别为 fc7 000 Hz、 Bw400 Hz。用该参数及谱峭度指 标设计自适应带通滤波器， 结果如下 图 9融合前 1 通道谱峭度图 Fig． 9The 1 channel signal spectral kurtosis before fusion 图 10融合前 2 通道谱峭度图 Fig． 10The 12channel signal spectral kurtosis before fusion 从图 11 a 可以看出轴承内圈故障特征频率 107 Hz、 外圈的故障特征频率 72． 6 Hz， 但内圈故障边带不 明显， 且有许多无法解释的峰值; 从图 11 b 中可以发 现主轴旋转频率 15 Hz、 内圈故障 107 Hz 及其边带， 但 外圈故障特征频率被湮没。 a b 图 11两个通道仿真信号滤波后包络谱 Fig． 11Two channel simulation signals filtered envelope spectrum 452振 动 与 冲 击2020 年第 39 卷 ChaoXing 从图 12 可以看出， 算法得到的最优滤波中心频率 和带宽分别为 fc 6 800 Hz、 Bw 800 Hz。图 13 为以 图 12 得到的参数及谱峭度指标设计带通滤波器进行 滤波并做包络谱后的结果。可以较为明显的看到主轴 的旋转频率 15 Hz、 轴承外圈的故障频率 72． 6 Hz、 轴承 内圈的故障频率 107 Hz 及其边带。 图 12融合信号谱峭度图 Fig． 12The fusion signal spectral kurtosis 图 13融合信号滤波后包络谱 Fig． 13Fusion signal filtered envelope spectrum 为验证算法增强信噪比的能力， 分别计算 FastICA 降噪后融合与未经融合、 滤波与未经滤波信号的信噪 比， 即图8 a 、 图8 b 、 图8 c 、 图11 a 、 图11 b 和 图 13 的信噪比。计算方法为 主轴旋转频率、 外圈故 障频率与内圈故障频率幅值的和与谱总值的比值， 即 SNR fr fo fi 谱总值 16 表 1各阶段数据信噪比 Tab． 1SNR at each stage 图片编号8 a8 b8 c11 a 11 b13 SNR0．007 4 0．011 1 0．017 2 0．023 6 0．036 6 0．038 9 从表格可以发现， 图 8 c 的信噪比明显高于 图 8 a 和图 8 b ， 即经过 FastICA 算法降噪且经过自 适应线性加权算法融合后的数据信噪比明显高于未经 融合的单通道数据; 图 13 的信噪比明显高于图 11 a 和图 11 b ， 即采用谱峭度指标设计自适应带通滤波 器滤波后信号的信噪比明显高于单通道数据的信 噪比。 仿真结果表明本文提出的方法可以增强信号的信 噪比， 并对低信噪比条件下的多源复合故障特征具有 较好的归纳降噪能力， 且鲁棒性较强， 能有效提取出轴 承多源复合故障的特征频率。 3实验验证 3． 1实验数据分析 实验数据来源于 ABLT- 1A 型轴承实验台采集的滚 动轴承全寿命疲劳实验自然失效故障数据。 实验数据采集系统采用 NI- 9234 采集卡采集振动 信号，振 动 传 感 器 型 号 为 DH112，采 样 频 率 为 51 200 Hz。 实验转速为 3 000 r/min， 转频 fr50， 加载向径载 荷 FR11． 8 N， 实验轴承型号为 GB6205， 轴承滚动体 数为 z 9， 滚动体直径为 d 7． 5， 滚动体节圆直径为 D 39 mm， 接触角为 β 0。表 2 为轴承各种故障特 征频率的理论计算。 表 2滚动轴承各种故障所对应的特征频率 Tab． 2The characteristic frequency corresponding to various failures of rolling bearings 故障类型特征频率/Hz 内圈268． 269 外圈181． 731 滚动体125． 192 保持架20． 192 每隔 7 分钟采集 10 s 信号。实验数据采集持续约 17 天， 采集程序基于 NI LabVIEW 编写。实验结束后 拆下轴承在其外圈处可以清楚的看到内圈的裂纹， 如 图 14 所示。 ABLT- 1A 型轴承实验台如图 14 所示。 图 14ABLT- 1A 型轴承实验台和失效轴承 Fig． 14ABLT- 1A bearing test bench and failure bearing 图 15全寿命实验变化趋势 Fig． 15Lifetime experiment trend 552第 3 期刘朋等基于信息融合与 FastICA 的轴承故障提取方法 ChaoXing 由图 15 的轴承全寿命曲线的变化可以看出， 轴承 的全寿命数据大致可分为 4 个阶段 正常、 早期故障、 严重退化和失效。 3． 2实验数据分析 选取第 16 170 min 采集的轴承早期故障信号， 采 样时间 1 s 的信号进行分析。 图 16 a 及图 16 b 给出了两个通道的实测信号 的时域波形。将两个通道采集的信号直接进行包络分 析得到的结果如图 17 a 及图 17 b 所示。从图 17 a 中可以发现比较明显的主轴旋转频率， 但内圈故障 十分微弱; 从图 17 b 中可以发现内圈故障特征频率， 但其他成分非常复杂， 存在许多干扰频率， 轴承故障的 微弱信息已经被噪声淹没。 a b 图 16早期故障信号时域波形 Fig． 16Early fault signal time domain wave a b 图 17早期故障信号包络谱 Fig． 17Early failure signal envelope spectrum 图 18 为原始信号经过 FastICA 算法降噪后的结 果。图 19 为两通道全寿命早期故障信号经过 FastICA 算法降噪后的包络谱。对比图 17 a 和图 19 a 可以 发现， 图 19 b 的峰值更加明显; 对比图 17 b 和图 19 b 可以发现， 内圈故障的特征频率更加明显， 干扰频 率减少， 但频率干扰依旧严重。经过 FastICA 处理后的 信号信噪比得到了增强。 a b 图 18降噪后信号的时域波形 Fig． 18Time- domain wave of the noise- reduced signal a b 图 19降噪后信号的包络谱 Fig． 19The envelope of the signal after noise reduction 图 20 给出了经过融合算法处理后的时域波形及 其包络。从包络谱中可以发现主轴的旋转频率及内圈 故障频率得到了明显增强， 但存在许多干扰频率， 仍需 要进行后续的处理。 a b 图 20融合后信号时域波形及其包络谱 Fig． 20Time- domain waves and their envelope spectra after fusion 652振 动 与 冲 击2020 年第 39 卷 ChaoXing 从图 21 及图 22 给出了第 1 通道和第 2 通道的谱 峭度图， 从图中可以发现， 1 通道的最优滤波中心频率 和带宽为 fc2 800 Hz、 Bw800 Hz， 2 通道的最优滤波 中心频率和带宽为 fc2 400 Hz、 Bw1 600 Hz。 图 21融合前 1 通道谱峭度图 Fig． 21The 1 channel signal spectral kurtosis before fusion 图 22融合前 2 通道谱峭度图 Fig． 22The 2 channel signal spectral kurtosis before fusion 图 23 a 与图 23 b 为轴承早期故障信号经过 FastICA 降噪后采取图 21 及图 22 中参数， 以谱峭度指 标设计自适应带通滤波器进行特征提取后的结果。从 图中可以发现图 23 a 中的频率干扰比较严重， 而图 23 b 中故障频率的边带不明显。 从图 24 中可以得到， 最优滤波中心频率和带宽分 别为 fc2 666． 7 Hz、 Bw1 066． 7 Hz。 图 25 为采取图 24 中得到的参数， 以谱峭度为指 标设计自适应带通滤波器对两个通道的信号进行融 合， 并滤波进行特征提取的结果。从图 25 中可以明显 发现主轴的旋转频率 50 Hz、 内圈故障特征频率 268 Hz 及其比较明显的边带。 为验证算法增强信噪比的能力， 分别计算图 19 a 、 图 19 b 、 图 20 b 、 图 23 a 、 图 23 b 和图 25 的信噪比， 计算方法为 各个主轴旋转频率、 外圈故障 a b 图 23两个通道实验信号滤波后包络谱 Fig． 23Two channel experimental signals filtered envelope spectrum 图 24融合信号谱峭度图 Fig． 24The fusion signal spectral kurtosis 图 25融合信号滤波后包络谱 Fig． 25Fusion signal filtered envelope spectrum 频率与内圈故障频率幅值的和与谱总值的比值， 即 SNR fr fi 谱总值 17 表 3各阶段数据信噪比 Tab． 3SNR at each stage 图片编号19 a 19 b 20 b 23 a 23 b25 SNR0．016 6 0．032 3 0．022 0 0．033 5 0．027 9 0．033 7 从表格可以发现， 图 20 b 的信噪比介于图 19 a 和图19 b 之间， 通过图20 b 可以发现内圈故障的特 征频率被突显出来， 但随着特征的增强， 产生了一些干 752第 3 期刘朋等基于信息融合与 FastICA 的轴承故障提取方法 ChaoXing 扰频率， 对信噪比产生了一定的影响; 图 25 的信噪比 高于图 23 a 和图 23 b ， 即采用谱峭度指标设计自适 应带通滤波器滤波后信号的信噪比高于单通道数据的 信噪比。 3． 3算法对比 Chirplet 变换的特征提取技术 Chirplet 这种方法能在低信噪比下提取信号的特 征， 但也存在局限性， 即当信号中包含有多个分量时， 幅值相对较小的分量有可能会被忽略。当信号各分量 的时频分布结构较为复杂时， 对信号的检测效果将会 受到很大影响。 对于本文的实验数据， 从图 26 中只能看到旋转频 率对应的 50 Hz， 没有明显的其他频率分量， 所以 Chirplet 分解并不能有效的诊断轴承早期故障。 图 26Chirplet 变换的时频分布 Fig． 26TF distribution of a chirplet 经 验 小 波 分 解 Empirical Wavelet Trans， EWT ［19 ］ EWT 方法的关键在于频带划分的方法， 但目前的 频带划分方法， 在所分析的信号频带较宽且冲击分较 多时， EWT 方法会将频带划分为许多个分量， 产生许多 本征模态， 如何选取分量进行信号的重构存在一定 问题。 图27 a 可以看到主轴的旋转频率， 无其他频率分 量; 图 27 b 中为算法对频带进行划分， 共 36 个频带。 a b 图 27经验小波分解的频带划分 Fig． 27Frequency band division of empirical wavelet trans 对于本文的实验数据， 当前的 EWT 方法并不能有效的 诊断轴承早期故障。 随机共振法 在随机共振方法中， 参数取值需要综合考虑信号 幅值大小以及势阱势垒的高度， 通过实验最终确定， 参 数的选择对结果有很大的影响。 图 28 a 为随机共振方法求解以后的波形， 图 28 b 为图 28 a 的包络谱， 从图中只能看到主轴的旋转 频率 50 Hz， 没有其他频率分量。所以， 对于本文的实 验数据， 随机共振方法并不能有效的诊断轴承早期 故障。 a b 图 28随机共振算法求解的波形及其包络谱 Fig． 28Waves and envelope spectrum solved by stochastic resonance algorithm 实验表明， 本文提出的算法诊断结果与理论计算 一致。对低信噪比条件下的故障特征具有较好的提取 能力， 且鲁棒性较强。 4结论 采用 FastICA 算法对数据进行降噪， 提高信号的信 噪比; 信息融合算法可以从多传感器的数据中获得对 被测对象更为精确的描述， 得到更加符合实际的结果。 本文将两种结果相结合， 提出基于 FastICA 与自适应线 性加权融合算法的轴承故障特征提取方法， 实现在多 传感器数据综合利用下， 对轴承故障进行分离提取， 适 用于较低信噪比条件下的滚动轴承故障诊断。仿真和 测试实验验证了本方法的有效性。 参 考 文 献 ［1］ 陈进． 机械设备故障诊断技术及其应用［ M］ ． 上海上海 高教电子音像出版社， 2003． ［2］ 季忠，金涛，杨炯明， 等． 基于独立分量分析的消噪方法 在旋转机械特征提取中的应用［J］ ． 中国机械工程， 2005， 16 1 50- 53． JI Zhong，JIN Tao，YANG Jiongming，et al． Application of denoising based on independent component analysis in 852振 动 与 冲 击2020 年第 39 卷 ChaoXing featureextractionofrotatingmachinery［J］ ．China Mechanical Engineering， 2005， 16 1 50- 53． ［3］ 唐先广，郭瑜，丁彦春． 基于独立分量分析与希尔伯特- 黄变换的轴承故障特征提取［J］ ． 振动与冲击，2011，30 10 45- 49． TANG Xianguang， GUOYu， DINGYanchun．Rolling element bearing fault feature extraction based on HHT and independent compoment analysis ［J］ ． Journal of Vibration and Shock， 2011， 30 10 45- 49． ［4］ VENKATARAMANI Y．A noise reduction techniqueof speech signalusingICAandspectralanalysis ［J］ ． InternationalJournalofElectronics， 2007， 94 12 1171- 1179． ［5］ HUANG H， OUYANG H， GAO H， et al．A feature extraction for vibration signal of bearing incipient degradation［J］ ．Measurement Science Review，2016，16 3 149- 159． ［6］ 袁小宏，屈梁生． 机械故障诊断中的信息融合利用问题研 究［ J］ ． 振动、 测试与诊断， 1999， 19 3 188- 192． YUAN Xiaohong，QU Liangsheng． Application of ination fusion technology in mechanical fault diagnosis［ J］ ． Journal of Vibration， Measurement＆Diagnosis， 1999， 19 3 188- 192． ［7］ 谭逢友，卢宏伟，刘成俊， 等． 信息融合技术在机械故障 诊断中的应用［ J］ ． 重庆大学学报 自然科学版 ，2006， 29 1 15- 18． TAN Fengyou