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基于 LCD 多尺度散布熵的数控机床故障诊断(三)

2019-07-08 08:46:26
四  故障诊断实例

1       数据来源

实验验证数据来源于某型数控机床,该机床常用的轴承型号 SKF6205 ,转速 1772 r/min ,采样频率 12 k Hz。本文通过两组实验来验证所提方法的有效性:

① 模拟轴承正常 ( N )  、 内圈(  IF )  、 外圈( OF )  、 滚动体 ( BF )  4  种不同类型故障( 损伤直径  0. 18 mm ) ;  

② 模拟轴承内圈损伤直径分别为  0. 18 mm  (  IF )  、0. 36 mm (  IF1 )  、0. 54 mm (  IF2 )  、0. 72 mm (  IF3 ) 的  4  种不同程度故障 。 每种故障类型截取  100  个样本( 30  个作为训练 样本, 70 个作为测试样本) ,样本长度为 2048 ,图  2  和 图  3  分别为不同类型故障和不同程度故障的时域波形 。





2       不同类型故障诊断结果分析

对轴承不同程度故障原始信号直接进行散布熵计算,表 1 为轴承不同状态下  10  个样本信号散布熵的平均值 。可以看出正常状态下的  DE  值明显大于其他 3 种状态,这是因为在正常状态下,振动信号分布相对均匀和不确定; 由于轴承工作时外圈相对固定,当外圈发生故障时振动信号冲击性和自相似性较强,因此  DE值较低; 而当发生内圈故障时其冲击频率比发生外圈故障时的冲击频率要大且由于内圈随轴转动振动信号 的不规则性更强,故其  DE  值要比具有外圈故障的要 大; 而当滚动体发生故障时滚动体既有自转又随轴转 动,振动波形冲击性与内圈和外圈故障相比也更为不规则,其振动信号要较具有内圈和外圈故障轴承的振动信号复杂且自相似性低,因此具有滚动体故障的滚动轴承的熵值要比具有内圈和外圈故障的  DE  值大 。 进一步观察可知,不同故障状态的  DE  也比较相近,这样在样本量较多的情况下,就极有可能出现误判的情况 。


以  IF  状态为例,对其振动信号进行  LCD  分解,结果如图  4  所示 。 从图  4  中可以看到, LCD  方法将信号分解成了  8  个  ISC  分量和  1  个余量 。 在对信号进行 LCD  分解后,就可以按照散布熵的计算步骤计算每个 ISC  分量的散布熵,在计算散布熵时  m  取  2 , c  取  6 ;  d  取  1。 表  2  给出了  4  种状态各  2  个样本  ISC  分量散布熵 。





由于  ISC  分量个数较多,前几个分量的散布熵对 轴承故障状态的区分度最好并不能完全确定,因此本文将不同数量的  ISC  分量散布熵分别输入  SVM  中进行识别,获得故障诊断准确率,根据最高识别率来确定有效  ISC  分量的个数,其中  SVM  的参数均设置为默认值,实验结果如图  5  所示 。 由图  5  看出,随  ISC  分量个 数增加,轴承故障识别率呈先升后降趋势,当  ISC  分量 个数取为  3  时,轴承故障总体识别率达到了最高的 98. 93% ,即在  280  个测试样本中,只有  3  个样本被错误识别 。



本文主要是将  LCD  和散布熵结合,提出  LCD  多 尺度散布熵的特征提取方法,为说明本文方法的有效 性,本文首先从纵向对比的角度来进行对比 。 纵向对比包括  2  部分:  
① 在  DE  和  SVM  不变的情况下,将 LCD  换成  EMD ,以此来验证  LCD  相比于  EMD  的优 势;
 ② 在  LCD  和  SVM  不变的情况下,将  DE  换成样本熵(  Sam E ) 和排列熵 (  PE ) ,以此来验证  DE  相比于 Sam E  和  PE  的优势 。 表  3  为纵向对比的实验结果 。 从表  3  中 可 以 看 出,原 始 信 散 布 熵 的 识 别 率 为 92. 14% ,这说明散布熵对轴承故障具有较好的区分效 果,但它只在单个尺度对轴承故障信号的复杂度进行 度量,而忽略了深层次信息,并没有达到更高的诊断精 度,这说明了进行多尺度分析的必要性; 在保持  DE  不 变的情况下,将  LCD  换成  EMD  后,平均识别率降低了 1. 69% ,即正确识别的个数少了  5  个,这说明  ISC  分量 相比于  IMF  分量包含的故障信息更多,更能够体现信 号的本质; 在保持  LCD  不变的情况下,将  DE  分别换成 Sam E  和  PE  后的平均故障识别率依次降低了  4. 65% 和  3. 67% ,即正确识别个数减少了  12  和  10  个,这说明 DE  相比于  Sam E  和  PE  更能够描述信号的不规则性和 复杂度,更能够对轴承的故障状态进行表征 。 以上分 析表明, LCD  和  DE  的结合能够实 现轴承故障的较高精度诊断 。



其次,从横向对比的角度说明本文方法的有效性, 横向对比主要是将本文方法和目前已经公开发表的相关文献诊断结果进行对比 。 各方法的横 向对比结果如表  4  所示,平均识别率为轴承所有样本的总体识别率,时间为所有样本特征提取所消耗总时间(  Windows7  旗舰版 、4 GB  内存 、Matlab R2013a  环境下)  。 从表  4  中可以看出,对比本文方法、 三者的识别率基本相当( 本文方法高  1. 13% ) ,但是散布熵的计算较模糊熵 和排列熵简单,因此本文方法的时间消耗最少; 由于  LCD  方法相比于  EMD  和  LMD  更优且运算速度更快,同时散布熵比近似熵和样本熵的计算更为简单且能更好刻画信号的复杂度信息,本文方法无论在识别精度和消耗时间上均占优; 由于基本尺度熵的计算较散布熵更为简单,而  LCD  较  LMD  运算速度更快,识别精度更高 。 通过对表  4  分析可知,


3       不同程度故障诊断结果分析

不同程度故障诊断实际上就是对轴承的不同退化状态进行识别,是实现轴承故障预测的一个重要环节 。 首先对轴承不同类型故障原始信号直接进行散布熵计算,表  5  为  4  种状态下  10  个样本信号散布熵的平均值,从中可以看出,随着故障程度的加深, 4  种状态的 DE  值逐渐减少,这是因为随着故障程度的加深,信号的信息分布程度和不确定性逐渐减少,换言之,就是随着故障程度的增加,信号的自相似性较强,因此符号熵值逐渐降低 。 和不同程度故障诊断一样,直接通过原始信号的  DE  值进行不同程度故障的判定,同样可能出现误判的情况 。



利用  LCD  对  4  种状态进行分解,然后计算  ISC  分 量的散布熵并输入  SVM  中进行识别,根据识别准确率与  ISC  分量个数的关系曲线确定在  ISC  分量个数为  2 时得到了最高的分类准确率  100% ,图  6  给出了  2  个 ISC  分量散布熵值在二维空间的分布图 。 从图  6  中可以看出,所提特征将轴承  4  种状态进行了有效地分离,所有样本均没有存在交叉混叠的情况 。 和不同类型故障一样,表  6  还给出了不同程度故障的纵向对比结果 。 从表  6  中同样可以得到和不同类型故障诊断相似的结论,即  LCD  和散布熵的结合同时可以实现不同程度故障的高精度诊断 。





为进一步本文验证本文方法对不同程度故障诊断的有效性,从表  7  中可以看出,本文方法平均识别率均为  100% ,即所有样本均为全部正确识别。

五  结论

本文将  LCD  和散布熵结合,有效地提出取了反映轴承不同故障类型和不同故障程度的  LCD  多尺度散 布熵特征 。 实验结果表明,基于  LCD  多尺度散布熵的故障特征对轴承不同了些和不同程度故障具有很好的区分度,提升了  SVM  识别的准确率,在诊断精度和运算时间上相比于其他一些方法具有一定的优势 。 本文 的研究成功为轴承的故障诊断提供了新思路 。








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