隨機(jī)矩陣?yán)碚摵椭鞒煞址治鋈诤系臐L動(dòng)軸承性能退化評(píng)估方法

朱文昌,羅夢(mèng)婷,倪廣縣,王恒

(南通大學(xué)機(jī)械工程學(xué)院,226019,江蘇南通)

滾動(dòng)軸承作為旋轉(zhuǎn)機(jī)械的核心部件對(duì)旋轉(zhuǎn)設(shè)備的可靠運(yùn)行起著關(guān)鍵作用[1]。對(duì)軸承的早期故障檢測(cè)與性能退化評(píng)估,能夠有效避免故障發(fā)生,減少因設(shè)備失效帶來的損失,對(duì)安全生產(chǎn)具有重要的意義[2],是近年來機(jī)械故障診斷領(lǐng)域研究的熱點(diǎn)。

在對(duì)滾動(dòng)軸承進(jìn)行性能退化評(píng)估過程中,退化指標(biāo)的構(gòu)造非常重要。退化指標(biāo)應(yīng)具有如下特點(diǎn):①能夠準(zhǔn)確地表征滾動(dòng)軸承全壽命歷程中的不同運(yùn)行狀態(tài);②具有較好的泛化性、單調(diào)性能夠適應(yīng)不同工況。Boskoski等基于Jensen-Shannon散度指標(biāo)評(píng)估小波包變換中各小波包的相關(guān)關(guān)系[3];夏均忠等利用應(yīng)用累積和對(duì)Jensen-Renyi散度指標(biāo)進(jìn)行改進(jìn),提高了指標(biāo)的穩(wěn)定性及單調(diào)性[4];尹愛軍等通過同步抽取變換對(duì)滾動(dòng)軸承振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行時(shí)頻分析以獲得能量更加集中的時(shí)頻圖,采用復(fù)小波結(jié)構(gòu)相似性對(duì)時(shí)頻圖的評(píng)估值作為滾動(dòng)軸承性能退化指標(biāo)[5]。以上方法可對(duì)滾動(dòng)軸承退化狀態(tài)進(jìn)行表征,但對(duì)軸承早期微弱故障不敏感,對(duì)其全壽命歷程中的不同運(yùn)行階段刻畫不精確。Jiang等利用干擾屬性投影(NAP)可準(zhǔn)確提取軸承退化狀態(tài)特征,結(jié)合隱馬爾可夫模型(HMM)較高的辨別力,較好地反映了軸承性能的退化過程,但HMM參數(shù)訓(xùn)練中的初始狀態(tài)數(shù)都是依據(jù)傳統(tǒng)經(jīng)驗(yàn)設(shè)定[6];李玉慶等提取不同磨損量標(biāo)準(zhǔn)試件的振動(dòng)特征,進(jìn)行曲線擬合,建立損傷嚴(yán)重程度評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)曲線作為損傷程度的評(píng)估標(biāo)準(zhǔn),可精確評(píng)估軸承的損傷程度,但此方法目前僅在實(shí)驗(yàn)室條件下準(zhǔn)確率較高[7]。上述方法在軸承狀態(tài)刻畫準(zhǔn)確度方面有較大的突破,但在實(shí)際工況下的適用性還有待提高。

對(duì)軸承信息進(jìn)行實(shí)時(shí)采集與分析可實(shí)現(xiàn)設(shè)備狀態(tài)的準(zhǔn)確監(jiān)測(cè)。然而,監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)量過大產(chǎn)生的維度災(zāi)難對(duì)特征提取造成困難,同時(shí)采用傳統(tǒng)特征提取方法忽略了數(shù)據(jù)間整體的關(guān)聯(lián)性,易造成信息損失。因此,如何在大數(shù)據(jù)背景下對(duì)軸承狀態(tài)進(jìn)行有效評(píng)估就成為一個(gè)難題。隨機(jī)矩陣?yán)碚撟鳛榻y(tǒng)計(jì)分析的重要數(shù)學(xué)工具之一,常用于研究大維數(shù)據(jù)下的漸進(jìn)分布,已在頻譜感知、電網(wǎng)配電、金融統(tǒng)計(jì)等領(lǐng)域得到了成功應(yīng)用。許煒陽(yáng)等將隨機(jī)矩陣中的漸進(jìn)譜理論結(jié)合多用戶協(xié)作檢測(cè),提出一種精確的最大最小特征值差的協(xié)作感知算法,獲得了更好的檢測(cè)性能[8];安然等將隨機(jī)矩陣?yán)碚撝械膯苇h(huán)定理應(yīng)用于電網(wǎng)的無功優(yōu)化,通過構(gòu)造無功優(yōu)化隨機(jī)矩陣的方式來提取數(shù)據(jù)特征,實(shí)現(xiàn)定量描述某時(shí)刻系統(tǒng)狀態(tài)信息的目的[9];倪廣縣等基于隨機(jī)矩陣?yán)碚撝械腗-P定律,提出一種基于最大最小特征值之比的滾動(dòng)軸承異常檢測(cè)指標(biāo),與傳統(tǒng)方法相比可提早檢測(cè)出異常發(fā)生[10]。以上方法皆在大數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域取得良好的應(yīng)用效果,但只采用單一指標(biāo),未將單環(huán)定理與M-P律中的多指標(biāo)充分利用,對(duì)數(shù)據(jù)信息表征不充分。主成分分析(PCA)算法旨在研究數(shù)據(jù)的內(nèi)在聯(lián)系,可將同一空間中的多個(gè)指標(biāo)進(jìn)行轉(zhuǎn)換融合,融合后的綜合指標(biāo)中少數(shù)幾個(gè)主成分可涵蓋多指標(biāo)絕大部分特征,可更好地對(duì)數(shù)據(jù)信息進(jìn)行表征,目前已在數(shù)據(jù)降維、降噪等方面得到廣泛應(yīng)用[11]。

本文基于隨機(jī)矩陣?yán)碚搶?duì)滾動(dòng)軸承監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)協(xié)方差矩陣進(jìn)行特征提取,構(gòu)造多維特征指標(biāo),并結(jié)合PCA良好的數(shù)據(jù)融合性能,提出一種新的融合特征指標(biāo)用于滾動(dòng)軸承性能退化評(píng)估,應(yīng)用結(jié)果表明了該方法的有效性和可行性。

1 基于隨機(jī)矩陣?yán)碚摰臐L動(dòng)軸承多維特征建立

1.1 滾動(dòng)軸承健康監(jiān)測(cè)矩陣構(gòu)造

設(shè)軸承健康監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)維數(shù)為N、監(jiān)測(cè)時(shí)間為T、監(jiān)測(cè)節(jié)點(diǎn)數(shù)為M,在采樣時(shí)刻ti,設(shè)備第j個(gè)節(jié)點(diǎn)(如測(cè)點(diǎn))所監(jiān)測(cè)的第n個(gè)運(yùn)行狀態(tài)特征量定義為監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)子空間rjn(ti)。對(duì)節(jié)點(diǎn)j而言,監(jiān)測(cè)的所有N個(gè)特征量可以構(gòu)成一個(gè)列向量,即

rj(ti)=[rj1,rj2,…,rjN]T

(1)

將不同采樣時(shí)刻的監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)按照時(shí)間順序排列,構(gòu)成一個(gè)數(shù)據(jù)源矩陣

R=[rj(t1),rj(t2),…,rj(ti),…],j=1,2,…,M

(2)

式中:R即為對(duì)滾動(dòng)軸承監(jiān)測(cè)所得的數(shù)據(jù)源矩陣。

為了對(duì)特定時(shí)刻的數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)分析,采用時(shí)間窗方法對(duì)時(shí)間區(qū)間參數(shù)進(jìn)行設(shè)定,在數(shù)據(jù)源矩陣R中鎖定軸承特定時(shí)間段的數(shù)據(jù)信息。設(shè)時(shí)間窗口的規(guī)模為N×W,則在采樣時(shí)刻ti,對(duì)節(jié)點(diǎn)j構(gòu)成矩陣

Rj(ti)=[rj(ti-W+1),rj(ti-W+2),…,rj(ti)]

i=1,2,…,K;j=1,2,…,M

(3)

將ti時(shí)刻平移時(shí)間窗鎖定的N×W個(gè)數(shù)據(jù)進(jìn)行規(guī)模重構(gòu),最終得到特征矩陣Xi∈Cp×q。

1.2 基于隨機(jī)矩陣的滾動(dòng)軸承退化特征提取

(4)

(5)

式中:上標(biāo)H表示共軛轉(zhuǎn)置;U為Haar酉矩陣。

(6)

(7)

(8)

(a)正常狀態(tài)

(9)

1.2.2 基于M-P律的矩陣特征提取 將1.1節(jié)中ti時(shí)刻所構(gòu)造出的特征矩陣Xi通過式(10)得到其協(xié)方差矩陣Bn

(10)

式中:σ2為ti時(shí)刻特征矩陣Xi的方差;q為矩陣Xi的列數(shù)。

當(dāng)特征矩陣Xi內(nèi)元素滿足獨(dú)立同分布,各元素滿足均值為0、方差為σ2,p和q趨于無窮,且其行列式之比c=p/q(c∈(0,1])保持不變時(shí),其協(xié)方差矩陣Bn特征值的經(jīng)驗(yàn)譜分布滿足M-P定律[14],所有特征值λ滿足

(11)

提取協(xié)方差矩陣Bn所有的特征值λ。由M-P律可知,Bn的特征值具有收斂性,λ分布在區(qū)間S=[a,b]內(nèi)[15]?；贛-P定律研究協(xié)方差矩陣特征值的分布特性,借鑒不同特征指標(biāo)在頻譜感知方面呈現(xiàn)出的良好應(yīng)用效果[16],最終構(gòu)建出節(jié)點(diǎn)j在采樣時(shí)刻ti時(shí)的12個(gè)指標(biāo),如表1所示。其中,λmin為協(xié)方差矩陣Bn的最小特征值,λmax為最大特征值,λvar為特征值方差,λmid為特征值中位數(shù),tr(·)為矩陣的跡。

表1 基于隨機(jī)矩陣的特征指標(biāo)構(gòu)造公式

2 基于PCA的滾動(dòng)軸承性能退化特征指標(biāo)融合

節(jié)點(diǎn)j在采樣時(shí)刻ti時(shí),共提取14個(gè)退化特征指標(biāo),構(gòu)成一行向量,如式(12)所示

pj(ti)=[pj,1,pj,2,…,pj,14]

(12)

將不同采樣時(shí)刻節(jié)點(diǎn)j采集到的特征值指標(biāo)按照時(shí)間順序構(gòu)成一個(gè)多指標(biāo)矩陣P

P=[pj(t1),pj(t2),…,pj(ti),…]

(13)

本文構(gòu)建出的多指標(biāo)矩陣P與單一指標(biāo)相比,所涵蓋的退化信息更全面,但會(huì)增加數(shù)據(jù)的復(fù)雜性和冗余度。為實(shí)現(xiàn)對(duì)信息的綜合利用,采用PCA算法對(duì)多指標(biāo)進(jìn)行主成分提取與信息融合。PCA作為一種數(shù)據(jù)降維、降噪工具[17],其算法原理是把高維上的多個(gè)指標(biāo)通過坐標(biāo)轉(zhuǎn)換成新的多元信息融合的綜合指標(biāo),使得綜合指標(biāo)中少數(shù)幾個(gè)主成分涵蓋多個(gè)指標(biāo)的絕大部分信息,不僅降低了數(shù)據(jù)的冗余度,而且達(dá)到了數(shù)據(jù)綜合利用的目的。具體實(shí)施步驟如下。

F=[IMF,1,IMF,2,…,IMF,14]

(14)

式中:IMF,i(i=1,2,3,…,14)為融合后第i個(gè)特征根對(duì)應(yīng)主成分?jǐn)?shù)據(jù)。

步驟3:根據(jù)特征根計(jì)算各主成分的貢獻(xiàn)率CRate(li),貢獻(xiàn)率越大即數(shù)據(jù)融合效果越好。

(15)

步驟4:將各主成分的貢獻(xiàn)率相加計(jì)算其累積貢獻(xiàn)率,將累積貢獻(xiàn)率大于90%的主成分IMF,i提取出來,用其平均值構(gòu)建出融合特征指標(biāo)pf,通過觀察融合指標(biāo)pf在不同運(yùn)行階段的變化上升趨勢(shì),對(duì)軸承的退化程度進(jìn)行評(píng)估。

本文利用滾動(dòng)軸承健康監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù),基于隨機(jī)矩陣?yán)碚摌?gòu)造多維退化特征,并通過PCA建立融合特征指標(biāo),實(shí)現(xiàn)對(duì)其性能退化定量評(píng)估,算法流程如圖2所示。

圖2 滾動(dòng)軸承性能退化融合指標(biāo)構(gòu)建算法流程圖

3 應(yīng)用研究

3.1 數(shù)據(jù)來源

本文數(shù)據(jù)來源于辛辛那提大學(xué)智能維護(hù)系統(tǒng)(IMS)中心的滾動(dòng)軸承全壽命試驗(yàn)數(shù)據(jù)庫(kù),4個(gè)型號(hào)為ZA-2115的雙列滾子軸承布置在同一主軸上,軸承徑向施加2 722 kg恒定載荷,電機(jī)轉(zhuǎn)速為2 000 r/min。試驗(yàn)共經(jīng)歷163.833 h,軸承1外圈發(fā)生故障完全失效時(shí)結(jié)束試驗(yàn)。由于振動(dòng)信號(hào)對(duì)軸承內(nèi)外圈故障較為敏感,故采用加速度傳感器每10 min對(duì)軸承振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行一次采集,采樣頻率為20 kHz,共采集數(shù)據(jù)文件984組。本文采用軸承1數(shù)據(jù)進(jìn)行分析與研究。

對(duì)軸承1數(shù)據(jù)根據(jù)式(2)構(gòu)造出監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)源矩陣R∈C20 480×984,利用1.1節(jié)所述平移時(shí)間窗對(duì)軸承數(shù)據(jù)進(jìn)行矩陣構(gòu)建,實(shí)現(xiàn)監(jiān)測(cè)矩陣R中鎖定特定時(shí)空斷面的數(shù)據(jù)信息。平移時(shí)間窗規(guī)模為Q∈C20 000×10,對(duì)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行鎖定并進(jìn)行特征矩陣構(gòu)造,在采樣時(shí)刻ti時(shí),節(jié)點(diǎn)j構(gòu)成特征矩陣Xi∈C400×500,分析其協(xié)方差矩陣特征值λ的概率密度分布F(λ),如圖3所示。由圖3可見:在軸承正常狀態(tài),其特征值整體分布有良好的漸進(jìn)收斂特性,符合M-P定律(如圖3a所示);隨著軸承進(jìn)入退化狀態(tài),特征值逐漸發(fā)散且整體呈增大的趨勢(shì),分布特性逐漸被破壞(如圖3b、c所示)。故可用M-P律對(duì)軸承特征值分布進(jìn)行研究,在滾動(dòng)軸承處于正常狀態(tài),其特征值整體分布收斂且穩(wěn)定,可使得特征值指標(biāo)變化呈現(xiàn)為一條穩(wěn)定直線。當(dāng)進(jìn)入異常狀態(tài),特征值分布發(fā)生變化,整體有變大的趨勢(shì),特征值指標(biāo)隨著退化的加劇而變化劇烈,可研究特征值收斂與發(fā)散實(shí)現(xiàn)對(duì)軸承正常與異常狀態(tài)的區(qū)分,且通過對(duì)特征值整體的變化對(duì)軸承退化程度進(jìn)行有效表征。

(a)正常狀態(tài)

3.2 軸承1退化融合特征指標(biāo)構(gòu)建

基于隨機(jī)理論中的單環(huán)定理與M-P律對(duì)不同采樣時(shí)刻所構(gòu)造出的矩陣Xi進(jìn)行特征指標(biāo)提取,構(gòu)造出14個(gè)無量綱特征指標(biāo),其幅值隨時(shí)間的變化趨勢(shì)如圖4所示。

由圖4可知:14個(gè)特征指標(biāo)反映了軸承1由正常到失效整個(gè)全壽命歷程,各指標(biāo)都呈現(xiàn)了一定趨勢(shì),但對(duì)早期異常敏感程度、軸承各階段劃分的準(zhǔn)確度及指標(biāo)單調(diào)性方面均未達(dá)到最佳,指標(biāo)p1、p2對(duì)軸承早期微弱故障較為敏感,但整體單調(diào)性差,對(duì)軸承各退化階段開始與結(jié)束表征不準(zhǔn)確;p3、p6、p13指標(biāo)有較好的單調(diào)性,但在軸承退化加劇時(shí)所呈現(xiàn)出的變化趨勢(shì)不明顯;其余指標(biāo)對(duì)軸承的退化過程反映較為劇烈,但數(shù)據(jù)存在冗余,總體上這14個(gè)指標(biāo)所含信息較為嘈雜,難以對(duì)軸承性能退化過程進(jìn)行很好的表征。因此,需要對(duì)不同指標(biāo)進(jìn)行主成分分析,降低冗余特征對(duì)退化指標(biāo)的干擾,同時(shí)保留這14個(gè)指標(biāo)中所需要的有效信息構(gòu)造出一個(gè)融合指標(biāo)用于對(duì)軸承退化歷程進(jìn)行表征。在對(duì)14個(gè)特征值指標(biāo)按照第2節(jié)所示方法進(jìn)行PCA融合后,計(jì)算各成分特征根數(shù)及其累計(jì)貢獻(xiàn)率,如表2所示?？梢杂^察到,融合后前3組主成分的貢獻(xiàn)率較大,其累計(jì)貢獻(xiàn)率已達(dá)到93.61%(大于90%),融合效果較好,在保證最少主成分的前提下基本可涵蓋軸承14個(gè)指標(biāo)中所有有用信息,故選取前3組主成分,利用其均值構(gòu)建出融合特征指標(biāo)pf用于對(duì)軸承退化歷程描述和狀態(tài)識(shí)別。

(a)指標(biāo)p1變化趨勢(shì)

表2 軸承1退化特征主成分分析結(jié)果

3.3 軸承1早期異常狀態(tài)檢測(cè)

圖5 本文基于PCA融合特征指標(biāo)的軸承1早期異常檢測(cè)

通過PCA處理后獲得融合指標(biāo)pf對(duì)軸承1進(jìn)行性能退化評(píng)估,結(jié)果如圖5所示,通過PCA坐標(biāo)變換使得各個(gè)特征指標(biāo)樣本部分散落于新坐標(biāo)軸的負(fù)半軸,使其縱坐標(biāo)出現(xiàn)負(fù)值,但指標(biāo)整體的單調(diào)性、對(duì)早期異常檢測(cè)的靈敏度與退化歷程的表征能力較各單一指標(biāo)而言有所加強(qiáng)。由圖5可見,該指標(biāo)在5 230 min前變化平緩、波動(dòng)較小,之后上升明顯,據(jù)此判斷軸承1的早期異常出現(xiàn)在5 230 min。為驗(yàn)證PCA融合特征指標(biāo)對(duì)滾動(dòng)軸承早期異常點(diǎn)的敏感程度,將檢測(cè)結(jié)果與其他算法進(jìn)行對(duì)比。文獻(xiàn)[10]利用最大最小特征值之比(α=λmax/λmin)指標(biāo)對(duì)軸承1進(jìn)行早期異常點(diǎn)檢測(cè),結(jié)果如圖6所示,較傳統(tǒng)峭度指標(biāo)可提前11 h檢測(cè)出軸承異常的發(fā)生,但此方法通過對(duì)軸承信號(hào)進(jìn)行頻域、時(shí)域特征的提取,破壞了數(shù)據(jù)整體的關(guān)聯(lián)性,造成部分有用信息損失,且單一特征值指標(biāo)對(duì)軸承退化信息表征不完整,使其未能及時(shí)檢測(cè)出軸承的早期異常。對(duì)比圖5、圖6可知,PCA融合特征指標(biāo)比文獻(xiàn)[10]采用最大最小特征值之比指標(biāo)提前了12.5 h檢測(cè)出軸承1的早期異常,驗(yàn)證了本文方法對(duì)軸承早期故障更為敏感。

將軸承1早期異常點(diǎn)后融合指標(biāo)變化趨勢(shì)與圖6所示單一指標(biāo)相比,當(dāng)軸承退化過程中承受沖擊時(shí),融合特征指標(biāo)變化趨勢(shì)更為平滑,證明采用平移時(shí)間窗建立出的特征指標(biāo),可降低數(shù)據(jù)頻繁波動(dòng)對(duì)整體趨勢(shì)變化產(chǎn)生的干擾,有效提高了指標(biāo)的穩(wěn)定性。

圖6 文獻(xiàn)[10]基于最大最小特征值之比算法的軸承1早期異常檢測(cè)

3.4 軸承1性能退化評(píng)估

利用PCA融合特征指標(biāo)對(duì)軸承1運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行劃分和性能評(píng)估,如圖7所示,采用傳統(tǒng)方法對(duì)退化指標(biāo)曲線的變化趨勢(shì)與變化幅度分析進(jìn)而對(duì)軸承退化狀態(tài)進(jìn)行劃分,在5 230 min之前為正常狀態(tài);5 230 min后,軸承1開始進(jìn)入不同程度的退化狀態(tài)。5 230～6 260 min為早期退化狀態(tài),此階段性能指標(biāo)有明顯的上升趨勢(shì);6 260～7 880 min與7 880～9 320 min分別表征中期和嚴(yán)重退化狀態(tài),軸承1的指標(biāo)曲線存在明顯的周期性波動(dòng);9 320 min時(shí)為軸承的嚴(yán)重故障點(diǎn),此后指標(biāo)急劇上升,意味著軸承1進(jìn)入故障狀態(tài)并即將失效。為驗(yàn)證本文方法的有效性,與文獻(xiàn)[18]中基于HDP-CHMM算法得到的性能退化評(píng)估結(jié)果進(jìn)行比較,HDP-CHMM算法獲得的早期異常點(diǎn)為5 760 min,嚴(yán)重故障點(diǎn)為9 300 min,與本文方法的結(jié)果接近。因此,可證明融合特征指標(biāo)對(duì)軸承1全壽命歷程中的不同運(yùn)行狀態(tài)可進(jìn)行有效表征。

圖7 本文基于隨機(jī)矩陣融合指標(biāo)的軸承1性能退化評(píng)估結(jié)果

考慮到數(shù)據(jù)變化的不穩(wěn)定性,傳統(tǒng)方法過多依賴退化指標(biāo)變化的趨勢(shì)與幅度,使得軸承狀態(tài)劃分缺少科學(xué)性。本文結(jié)合軸承故障機(jī)理與故障頻域信息對(duì)軸承1狀態(tài)識(shí)別與劃分的有效性進(jìn)行分析,降低了僅依據(jù)軸承數(shù)據(jù)變化趨勢(shì)導(dǎo)致狀態(tài)劃分不準(zhǔn)確的風(fēng)險(xiǎn)。課題組前期研究結(jié)果表明[19],軸承1的早期異常為外圈早期故障,當(dāng)軸承1進(jìn)入中期退化狀態(tài),此時(shí)外圈表面缺陷剛剛形成,小的剝落或者裂紋出現(xiàn),振動(dòng)幅值上升,隨后滾動(dòng)體連續(xù)運(yùn)轉(zhuǎn)將缺陷撫平,幅值又會(huì)下降,融合指標(biāo)呈現(xiàn)周期性變化,此現(xiàn)象被稱為愈合現(xiàn)象[20]。如圖7所示,融合指標(biāo)曲線在6 260 min后開始下降,進(jìn)入波動(dòng)狀態(tài),此波動(dòng)一直持續(xù)到9 320 min,此期間存在兩個(gè)變化趨勢(shì)較相似的波動(dòng)周期(6 260～7 880 min與7 880～9 320 min),且在7 880～9 320 min中融合特征的幅值較上一階段有所增加,表明軸承損傷進(jìn)一步加劇。因此,將這兩個(gè)周期分別確定為軸承1的中期與嚴(yán)重退化階段,此階段中融合指標(biāo)所呈現(xiàn)出的變化能反映軸承外圈的故障發(fā)展歷程;在9 320 min后,軸承損傷擴(kuò)展到更廣的區(qū)域而無法愈合,振動(dòng)不斷加劇,軸承發(fā)生故障,即將完全失效。

分別提取軸承1早期退化狀態(tài)(5 230～6 260 min)、中期和嚴(yán)重退化狀態(tài)(6 260～9 320 min)的振動(dòng)數(shù)據(jù)進(jìn)行頻譜分析,如圖8a所示,當(dāng)滾動(dòng)軸承開始退化時(shí),受故障頻率影響,產(chǎn)生幅值較大的頻率成分f0=985.4 Hz,約為外圈故障頻率fe(236.73 Hz)的4倍,但早期退化狀態(tài)時(shí)其高頻段幅值較小;當(dāng)進(jìn)入中期和嚴(yán)重退化狀態(tài)后,高頻段的幅值較前一階段有較大的增長(zhǎng),頻譜圖高頻段出現(xiàn)了如圖8b所示的等間隔邊頻帶Δf=231 Hz(接近外圈故障特征頻率)。結(jié)合軸承故障機(jī)理分析,軸承1在此階段經(jīng)歷了“損傷-愈合-再損傷”的過程,性能退化加劇,滾動(dòng)體與外圈頻繁沖擊,瞬態(tài)沖擊能量較大,激勵(lì)起軸承1的固有頻率(5 172 Hz)并出現(xiàn)調(diào)制現(xiàn)象,產(chǎn)生了以軸承固有頻率為中心頻率、以外圈故障頻率為調(diào)制頻率的邊頻帶。在運(yùn)行了9 320 min后,軸承1損傷嚴(yán)重?zé)o法愈合。因此,本文提出的融合指標(biāo)對(duì)軸承1中期和嚴(yán)重退化狀態(tài)的劃分和評(píng)估,實(shí)現(xiàn)了對(duì)其經(jīng)歷的兩次“損傷-愈合-再損傷”變化過程的描述,較為精準(zhǔn)地描述了軸承1的實(shí)際退化歷程。

(a)早期退化狀態(tài)

4 結(jié) 論

(1)利用平移時(shí)間窗對(duì)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)源矩陣不同時(shí)間段的數(shù)據(jù)進(jìn)行鎖定采集,構(gòu)造出的矩陣包含當(dāng)前時(shí)刻信息與歷史信息,降低了因數(shù)據(jù)頻繁波動(dòng)而對(duì)整體趨勢(shì)變化產(chǎn)生的干擾,提高了退化指標(biāo)的穩(wěn)定性。

(2)利用IMS軸承壽命數(shù)據(jù),對(duì)滾動(dòng)軸承1研究結(jié)果表明,本文融合特征指標(biāo)比最大最小特征值指標(biāo)可提前12.5 h檢測(cè)出軸承早期異常的發(fā)生;通過與HDP-CHMM算法檢測(cè)出的早期異常點(diǎn)與嚴(yán)重故障點(diǎn)進(jìn)行比較,證明了融合特征指標(biāo)可對(duì)軸承的退化歷程進(jìn)行有效評(píng)估,為設(shè)備的退化評(píng)估程度提供了一種可行的量化指標(biāo);結(jié)合軸承1的故障機(jī)理與軸承故障信號(hào)的頻域分析,驗(yàn)證了基于融合特征指標(biāo)劃分軸承全壽命運(yùn)行狀態(tài)的有效性和合理性。

(3)本文所提出的方法可實(shí)現(xiàn)對(duì)滾動(dòng)軸承性能退化歷程的有效評(píng)估,通過數(shù)據(jù)變化研究了軸承失效過程和失效機(jī)理,但未能結(jié)合具體試驗(yàn)與材料組織變化進(jìn)行深入探究,在后續(xù)工作中將針對(duì)此不足開展相關(guān)試驗(yàn),做進(jìn)一步研究。