基于声学信号和SVM的滚动轴承故障识别实验探讨

王翠艳 李静娇

(石家庄铁道大学1）河北石家庄050000 石家庄铁路职业技术学院2）河北石家庄050043)

高速铁路的发展对车辆走行部的安全提出了更高要求，滚动轴承作为铁路车辆走行部的关键部件，对车辆安全性能起着非常重要的作用，国内外学者针对滚动轴承运行的状态监测和早期故障诊断技术进行了相应研究。基于振动信号的检测和诊断技术是旋转机械设备监测与诊断的传统方法，至今仍是检测系统中不可缺少的方法；除了采用振动信号来诊断滚动轴承的故障，在不同的条件下，针对不同的研究对象，铁谱分析、红外光谱分析、油液分析、光纤监测等方法也均能有效地检测出存在的故障。随着短时傅里叶变换、小波变换、经验模态分解、盲源分离等各种现代信号处理方法的不断发展，声学故障诊断由于非接触式测量、无须事先粘贴传感器、可对移动目标进行在线监测等优点，更有利于检修时间与成本的降低，可以更加科学合理安排检修工作，将是未来列车滚动轴承检测诊断的趋势[1-3]。2001年N.Baydar，A.BaH将Wigner-Vnie分布理论引入声学信号故障诊断，并证实了该方法检测出机械部件局部早期故障有效性[4]。WenboLu.eta于2012年提出将近场声全息技术和灰度共生矩阵相结合方法，来诊断滚动轴承的是否存在故障[5]。李静娇、陈恩利等人于2017年提出基于自适应Morlet小波变换和最小Shannon熵诊断滚动轴承声学信号故障的新方法，有效地提取出轴承声学信号的故障[6]。SVM作为一种快速可靠的分类算法，可用于线性、非线性分类、回归问题，泛化错误率低，具有良好的学习能力，不仅可以解决小样本情况下的机器学习问题，还能解决高维问题，避免神经网络结构选择和局部极小点问题[7]。因此，探索基于声学信号和SVM的滚动轴承故障识别实验研究对于提高轮对关键部件早期故障非接触动态监测具有实际应用价值。

本文在以典型的轴承点蚀故障为研究对象，搭建了基于声学信号的滚动轴承故障诊断实验装置，运用声强法中的P-U测试方法采集了完好轴承及内套、外套及滚珠三个不同位置的点蚀故障轴承声学信号，采取小波包—Fast ICA的欠定盲源分离法对采集到的信号进行降噪预处理，进而计算得到奇异值谱熵、功率谱熵、小波包能量谱熵这三种熵值，实现了故障信号特征提取，将其作为特征向量输入到SVM分类器中，通过样本训练判断滚动轴承的故障类型，探索了基于声学信号和SVM的滚动轴承故障识别方法，实验证明该微弱声学信号对于滚动轴承早期故障诊断具有一定效果。

1 实验方案

基于声学信号的滚动轴承故障诊断实验装置采用软、硬件相结合的方式，硬件部分主要由以QPZZ-II型旋转机械故障试验台为主的声源系统，以WP201-404006型传声器、WA201-4040006型前置放大器及6通道DIC6B信号采集仪器为主构成的信号采集系统，以AWA622声校准器为主校准系统三个部分组成，如图1所示。软件部分采用德国LANDTOP开发的Head Recorder采集软件以及Artemis Suite数据分析软件，可在声学信号采集和后处理过程中实现实时显示、滤波、信号存储、分析处理、信号回放等。

图1 滚动轴承故障识别实验硬件部分图

实验所采用的轴承是型号为NU205EM深沟球轴承，外径52 mm，内径25 mm，滚珠直径7.2 mm，滚珠个数13个。实验前，由特种加工设备加工出内套、外套和滚珠单一点蚀故障的滚动轴承，其损伤直径分别取0.6 mm、0.8 mm、1 mm。

2 实验工况与实验数据

设置旋转机械故障试验台电机旋转速度为1 180 r/min，采样频率为24 kHz，采样点数为24000，当系统运动状态稳定后开始采集实验数据，由上述实验装置分别采集滚动轴承的内套、外套、滚珠这三类不同故障损伤以及完好滚动轴承的声学信号，同组故障条件实验数据在相同的环境下一次采集得到实验结果。滚动轴承状态包括完好轴承和内套、外套、滚珠点蚀损伤直径分别为0.6 mm、0.8 mm、1 mm故障轴承，共计10种状态类型，各状态的滚动轴承包含60个样本数据，测试数据集采集到样本数据600个，随机抽取每个故障类型中的40个实验数据作为样本数据进行分类训练，余下20个用作测试样本数据，滚动轴承各类型数据集见表1。

表1 滚动轴承各类型数据集

3 数据预处理与特征提取

滚动轴承声学故障信号的信噪比非常低，是一种非线性非平稳信号，先利用小波包—Fast ICA欠定盲源分离法对600个测试数据进行降噪处理，利用奇异值谱熵、功率谱熵以及小波包能量谱熵方法，分别求取10种状态类型滚动轴承的熵值，每种故障状态的声学信号可产生60组3维向量，本文仅列举每种故障状态下3种特征向量的前3组数据，σ为方差，如表2所示。

表2 轴承各型故障的特征值

从表2中可发现，当故障轴承处于外套、内套、滚珠不同部位且损伤程度相同时，其对应的各个熵值呈由小到大的排列顺序，依次为外套、完好轴承、内套、滚珠；当故障轴承处于不同损伤程度且具体部位相同时，其对应的各熵值随着损伤程度的增大而减小，因此，基于Shannon熵的奇异值谱熵、功率谱熵、小波包能量谱熵这三种特征指标可作为滚动轴承故障诊断的特征向量。

4 基于SVM的轴承故障识别

为了更好的识别轴承故障状态，将上述三种Shannon熵值作为特征向量输入到非线性SVM分类器中，对轴承故障类别进行故障识别。将600个测试样本按照表1所列方式进行划分，对应10个故障类别标签，每个样本包含3个属性，即前面所求的三种Shannon熵，奇异值谱熵、功率谱熵以及小波包能量谱熵，选择600个样本中的2/3作为训练集，其余的1/3作为测试集，轴承数据集分类如图2所示。

图2 轴承数据集分类

图3（a）为单独使用奇异值谱熵对测试集样本滚动轴承进行故障识别结果(160/200)，其识别正确率为80%；图3(b)为单独使用功率谱谱熵对测试集样本滚动轴承进行故障识别结果(176/200)，其识别正确率为88%；图3(c)为单独使用小波包能量谱熵对测试集样本滚动轴承进行故障识别结果(181/200)，其识别正确率为90.5%；图3（d）为使用3个属性联合对测试集样本滚动轴承进行故障识别结果(192/200)，其识别正确率为96%。实验证明，联合奇异值谱熵、功率谱熵以及小波包能量谱熵对于准确识别判断不同故障类型的滚动轴承声学信号具有一定效果。

图3 不同谱熵下的故障识别结果

5 小结

本文对于滚动轴承内外套和滚珠単一点蚀类故障识别进行初步探究，通过设计滚动轴承声学信号的故障诊断实验方案，实验验证了基于小波包—Fast ICA的欠定盲源分离算和Shannon熵的轴承声学信号的故障诊断体系的可行性，对于磨损、胶合、断裂、锈蚀、塑性变形等其它常见轴承故障仍需进一步深入研究探讨。