基于EMD算法的軸承故障診斷研究

劉繼

[摘要]文章將小波包與EMD算法結(jié)合進(jìn)行軸承故障診斷研究。該方法能夠突出表現(xiàn)軸承在故障狀態(tài)下的振動(dòng)信號(hào)產(chǎn)生的數(shù)據(jù)特征并將其有效地提取出來，克服了快速傅立葉變換的局限性。并采用該方法分別對(duì)實(shí)驗(yàn)所得的軸承滾動(dòng)體故障信號(hào)進(jìn)行處理，提取故障特征，取得了良好的效果。此方法可以較好地解決滾動(dòng)軸承故障診斷問題，更加有效和準(zhǔn)確。

[關(guān)鍵詞]EMD；小波包；故障診斷

[DOI]10.13939/j.cnki.zgsc.2016.02.063

1引言

機(jī)械故障診斷是通過研究故障與征兆（特征向量）之間的關(guān)系來判斷設(shè)備故障的。滾動(dòng)軸承的運(yùn)行狀態(tài)對(duì)制造裝備的精度、可靠性及使用壽命往往有直接影響，其缺陷一般會(huì)導(dǎo)致制造裝備產(chǎn)生異常振動(dòng)和噪聲，嚴(yán)重時(shí)甚至?xí)苯訐p壞設(shè)備。目前，為保障制造裝備的安全高效運(yùn)行，對(duì)制造裝備的滾動(dòng)軸承等旋轉(zhuǎn)部件實(shí)施狀態(tài)監(jiān)測(cè)與故障診斷，已經(jīng)成為現(xiàn)代化制造企業(yè)的企業(yè)資產(chǎn)管理和視情維修的一項(xiàng)重要內(nèi)容。[1]-[3]

隨著經(jīng)濟(jì)建設(shè)的發(fā)展和電氣化程度的提高，電機(jī)設(shè)備已被廣泛應(yīng)用于工業(yè)生產(chǎn)的各個(gè)領(lǐng)域，異步電動(dòng)機(jī)尤其是鼠籠式異步電動(dòng)機(jī)以其結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單、制造成本低廉、可靠性高、使用壽命長(zhǎng)、維修方便等特點(diǎn)廣泛應(yīng)用于工農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中的風(fēng)機(jī)、泵類、傳動(dòng)系統(tǒng)等設(shè)備的驅(qū)動(dòng)上，在生產(chǎn)、生活等領(lǐng)域中占有極其重要的地位。電機(jī)的正常工作對(duì)保證生產(chǎn)制造過程中的安全、高效、敏捷、優(yōu)質(zhì)及低耗運(yùn)行意義非常重大。電機(jī)的故障和停止運(yùn)行，不僅會(huì)損壞電機(jī)本身，而且會(huì)影響整個(gè)生產(chǎn)系統(tǒng)的正常工作，甚至?xí)＜叭松戆踩?，造成巨大的?jīng)濟(jì)損失和惡劣的社會(huì)影響，因此對(duì)電機(jī)故障的診斷要求十分迫切。目前，對(duì)生產(chǎn)設(shè)備的維護(hù)主要是進(jìn)行定期維護(hù)和故障后維修，這種傳統(tǒng)的維修模式容易造成維修過量和維修不足，從而導(dǎo)致維修成本增加，降低設(shè)備使用壽命，嚴(yán)重時(shí)將導(dǎo)致發(fā)生嚴(yán)重的停機(jī)或損壞事故，因此需要對(duì)設(shè)備進(jìn)行有效的在線監(jiān)測(cè)和故障診斷。通過對(duì)電機(jī)常見故障的診斷和分析，可以及早發(fā)現(xiàn)故障和預(yù)防故障的進(jìn)一步惡化，減少突發(fā)事故造成的停產(chǎn)損失，防止對(duì)人員和設(shè)備安全的威脅，并為實(shí)現(xiàn)狀態(tài)檢修創(chuàng)造條件。為了將因電動(dòng)機(jī)故障造成的損失降低到最小的程度，人們迫切希望能對(duì)電動(dòng)機(jī)的早期故障進(jìn)行檢測(cè)，這對(duì)于人們及早發(fā)現(xiàn)故障，預(yù)防故障的進(jìn)一步惡化，及時(shí)進(jìn)行故障定位、決策和維修，都是十分重要的。[4]-[5]

2EMD方法

經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｊ椒纸馐敲绹鴮W(xué)者Norden E.Huang提出的一種自適應(yīng)的信號(hào)分析方法?；贓MD的時(shí)頻分析方法的最大特色是通過信號(hào)的EMD分解，使非平穩(wěn)信號(hào)平穩(wěn)化，從而使瞬時(shí)頻率有意義，更加直觀。

IMF函數(shù)的獲得方法如下：

（1）找出信號(hào)x（t）的局部極值點(diǎn)。

因此，EMD方法可以把任何一個(gè)信號(hào)x（t）分解成k 個(gè)基本模態(tài)分量和一個(gè)冗余量之和，y1（t），y2（t）， …， yk（t）分別包含了信號(hào)從高到低不同頻率段的成分，每一個(gè)頻率段所包含的頻率成分都是不同的，而且不是等帶寬的，隨信號(hào)本身的變化而變化。因此EMD方法是一個(gè)自適應(yīng)的信號(hào)分解方法。

基本模式分量的兩個(gè)限定條件只是一種理論上的要求，在實(shí)際的篩選過程中，很難保證信號(hào)的局部均值絕對(duì)為零。如果完全按照上述兩個(gè)限定條件判斷分離出的分量是否為基本模式分量，很可能需要過多的重復(fù)篩選，從而導(dǎo)致基本模式分量變成具有恒定幅度的純粹的頻率調(diào)制信號(hào)。為了保證基本模式分量保存足夠的反映物理實(shí)際的幅度與頻率調(diào)制，我們必須確定一個(gè)篩選過程的停止準(zhǔn)則。篩選過程的停止準(zhǔn)則可以通過限制兩個(gè)連續(xù)的處理結(jié)果之間的標(biāo)準(zhǔn)差Sd的大小來實(shí)現(xiàn)，一般取0.2～0.3時(shí)篩選結(jié)束。

仿真模擬，可以看出經(jīng)過整理后的月份均價(jià)數(shù)據(jù)[單位時(shí)間（月）內(nèi)通過北京環(huán)境交易所碳權(quán)交易數(shù)據(jù)]圖像具有說服力，說明成交價(jià)格對(duì)成交量是有一定的影響的，其影響力大致延遲一個(gè)月左右。我們可以看出，在成交量和成交價(jià)格之間的平均絕對(duì)誤差走勢(shì)，因此成交量就會(huì)出現(xiàn)嚴(yán)重的影響成交價(jià)格現(xiàn)象，進(jìn)而說明其實(shí)際碳權(quán)交易內(nèi)在聯(lián)系，并對(duì)其在滿足誤差的前提下進(jìn)行預(yù)測(cè)如下：

接著將數(shù)據(jù)組采用分位點(diǎn)法擴(kuò)大，利用MATLAB對(duì)樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)，以全體數(shù)據(jù)為預(yù)測(cè)樣本檢驗(yàn)，可以看出網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練所得的誤差很小，達(dá)到目標(biāo)值。通過對(duì)樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練后誤差降低到了0.005。從預(yù)測(cè)輸出和期望輸出的情況來看，BP網(wǎng)絡(luò)在一定程度上實(shí)現(xiàn)了對(duì)北京環(huán)境交易所碳權(quán)交易數(shù)據(jù)的判斷，且誤差基本上控制在2%以內(nèi)，實(shí)驗(yàn)精度令人滿意，說明提取的數(shù)據(jù)可以進(jìn)行預(yù)測(cè)和評(píng)價(jià)。

3結(jié)論

通過上面的分析，我們發(fā)現(xiàn)碳排放權(quán)交易中，成交價(jià)格和成交量有著密切的聯(lián)系，而成交量與國家政策息息相關(guān)，碳排放權(quán)交易的開展需要全民的生產(chǎn)、消費(fèi)觀念的徹底轉(zhuǎn)變。由于當(dāng)前我國沒有強(qiáng)制減排的要求，所以，面對(duì)碳排放權(quán)交易這一新生市場(chǎng)，很多廠商缺乏參與意識(shí)，或僅僅是被動(dòng)參與，導(dǎo)致“有市場(chǎng)無交易”情形的頻現(xiàn)。碳在未來就相當(dāng)于資產(chǎn)，面對(duì)發(fā)達(dá)國家即將推行的“碳壁壘”“碳關(guān)稅”，每位廠商都應(yīng)加快低碳技術(shù)的學(xué)習(xí)、引入，走低碳發(fā)展之路，建設(shè)、完善碳排放權(quán)交易機(jī)制。

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