改进CEEMD-SVM的轴承故障识别方法及其应用.pdf
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1、第 20 卷 第 8 期2023 年 8 月铁道科学与工程学报Journal of Railway Science and EngineeringVolume 20 Number 8August 2023改进CEEMD-SVM的轴承故障识别方法及其应用谢素超1,2,3,李雅鑫1,2,3,谭鸿创1,2,3(1.中南大学 轨道交通安全教育部重点实验室,湖南 长沙 410075;2.中南大学 轨道交通安全关键技术国际合作联合实验室,湖南 长沙 410075;3.中南大学 轨道交通列车安全保障技术国家地方联合工程研究中心,湖南 长沙 410075)摘要:由于现场条件限制,用于列车轴承故障诊断的故障数据
2、样本量较少且多为不平衡数据集,为了及时准确地识别轴承故障,提出一种基于互补经验模态分解-支持向量机(Complementary ensemble empirical modal decomposition-support vector machine,CEEMD-SVM)的故障识别方法并将其用于轴承不平衡数据集识别。采用CCEMD分解信号,得到不同频率的本征模态函数(Intrinsic mode function,IMF),对IMF分量进行相关性筛选处理后再重构,实现降噪处理。计算降噪后信号的时频域特征值以及能量,选取贡献度较大的特征值作为特征向量构成训练集和测试集,输入改进后的支持向量机分类
3、器及AFSA-SVM分类器中进行学习和测试,分别在2个数据集中构造了小样本平衡和不平衡数据组进行了3组实验,用于测试该方法的鲁棒性和泛化性能。研究结果表明:在只含有单种类型故障时,CEEMD-AFSA-SVM 的识别准确率能够达到100%。当有复合故障时,识别准确率达到99.8%,且在训练样本仅占10%时也能达到99%以上的识别精度,识别精度超过了深度学习网络。对不平衡样本集的平均识别精度达到99.3%,优于其他模型。研究成果为列车轴承故障识别提供一种简单有效的方法,可应用于列车故障智能诊断。关键词:滚动轴承;故障诊断;互补集合经验模态分解;不平衡数据集;支持向量机中图分类号:TH133.3;
4、U279 文献标志码:A 开放科学(资源服务)标识码(OSID)文章编号:1672-7029(2023)08-3192-11Bearing fault identification method based on complementary ensemble empirical modal decomposition-support vector machine and its applicationXIE Suchao1,2,3,LI Yaxin1,2,3,TAN Hongchuang1,2,3(1.Key Laboratory of Traffic Safety on Track,Mini
5、stry of Education,Central South University,Changsha 410075,China;2.Joint International Research Laboratory of Key Technology for Rail Traffic Safety,Ministry of Education,Central South University,Changsha 410075,China;3.National&Local Joint Engineering Research Center of Safety Technology for Rail V
6、ehicle,Central South University,Changsha 410075,China)Abstract:Due to the nature of the field,the sample size of fault data used for the train bearing fault diagnostics is small and frequently unbalanced.To quickly and precisely identify bearing faults,a complementary empirical 收稿日期:2022-08-17基金项目:国
7、家自然科学基金资助项目(51775558);湖南省优秀青年科学基金资助项目(2019JJ30034)通信作者:谢素超(1983),男,湖南长沙人,教授,博士,从事列车结构分析及故障诊断研究;E-mail:DOI:10.19713/ki.43-1423/u.T20221619第 8 期谢素超,等:改进CEEMD-SVM的轴承故障识别方法及其应用modal decomposition-support vector machine(CEEMD-SVM)-based fault detection system was developed and deployed for bearing imbala
8、nce datasets identification.The IMF components were filtered for correlation and then reassembled to achieve the noise reduction method.The noise-reduced signals energy,time,and frequency domain eigenvalues were computed,and the eigenvectors with the highest contribution were chosen as the training
9、set and the test set.The AFSA-SVM classifier and the enhanced support vector machine classifier were inputs for learning and testing.To verify the methods robustness and generalization capabilities,three sets of experiments using small sample balanced and unbalanced data sets produced in two data se
10、ts,respectively,were carried out.When just one type of defect was present,the findings demonstrate that the CEEMD-AFSA-SVM can reach 100%recognition accuracy.When there were compound defects,the identification accuracy increased to 99.8%,and when just 10%of the training samples were used,it still ou
11、tperformed deep learning networks by more than 99%.The imbalanced sample sets average recognition accuracy is 99.3%,which is higher than that of other models.The studys findings have produced an easy-to-use technique for locating railway bearing defects that may be used for train fault intelligent d
12、iagnostics.Key words:rolling bearing;fault diagnosis;complementary ensemble empirical modal decomposition;unbalanced datasets;support vector machine 伴随智能运维技术的完善,软硬件设施的发展,多种新技术被引入到铁路系统当中。列车故障检测和维护扩展到了系统协同工作、大数据融合和智能维护领域。基于数据驱动的健康监测系统成为列车故障检测系统未来的发展方向12。轴承作为列车走行部中关键零部件,其工作状态直接影响列车的安全,研究轴承故障识别,提高识别效率对于
13、实现实时故障检测,建立列车智能健康监测系统有重要意义。在列车轴承故障诊断中常使用振动信号作为媒介,而振动传感器采集到的列车轴承振动信号往往是多种信号的调制、叠加,而且实际使用的数据多为不平衡数据集,这对轴承故障特征提取和故障识别带来较大困难3。在常用的信号分析方法中,傅里叶变换适用于平稳线性信号分析,小波分析在数据驱动的故障诊断方法当中自适应性不高4。经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)克服了小波基函数自适应低的问题。VAN 等4将非局域(Non-local Means,NLM)方法和EMD相结合对轴承信号进行分解,组合时域上的数据构建特征集,构建了
14、59维的特征向量,增加了分类器的学习负担。集合经验模态分解(Ensemble Empirical Mode Decomposition,EEMD)5,通过白噪声掩盖信号本身噪声,解决了EMD分解过程中模式混叠的现象。姚德臣等6采用EEMD分解小波降噪后的信号,将IMF分量的多尺度排列熵构成特征向量,使用 SA-SVM对进行分类有较好的效果。李笑梅等7利用EEMD对信号进行分解后提取IMF的能量值作为特征向量,利用径向基函数神经网络中实现列车轴承故障分类。但当故障信号噪声比较大时,为减少残余噪声,需要较高的迭代次数8。互补经验模态分解(Complementary Ensemble Empiric
15、al Mode Decomposition,CEEMD)解决了残余噪声问题且其迭代次数远小于EEMD9。LIU等10使用CEEMD对轴承故障信号进行分解,将IMF分量的能量矩作为特征向量,使用 LDWPSO-PNN 进行分类识别。CHEN等11对高速列车齿轮箱内的齿轮故障信号进行 CEEMD 分解,对不同故障的齿轮状态进行诊断。支持向量机(Support Vector Machine,SVM)在小样本分类中有较好分类效果,适用于现场样本量较少的学习情况。为提高分类精度,有学者采用遗传算法、粒子群算法、最小二乘法1213等进行SVM参数优化,或者将仿生智能优化算法引入到SVM参数优化中1416。
16、张龙等17提出了一种基于多尺度熵和粒子群优化的SVM机车轴承故障识别方法,识别精度达到了99.5%以上。针对分类数据集不平衡现象,RICHHARIYA 等18将一元学习同SVM相结合,并通过欠采样和过采样解决数据不3193铁 道 科 学 与 工 程 学 报2023 年 8月平衡问题。孟宗等19通过数据滑动取样构造平衡数据集,并使用深度卷积网络进行故障特征提取和故障种类识别。基于上述分析,将CEEMD应用于振动信号的自适应分解,并根据相关性系数准则筛选分解后的IMF分量,提取能够有效表征轴承的冲击和磨损状态的特征。采用人工鱼群优化过后的SVM分类器进行故障类型识别,通过实验验证了该方法在小样本复
17、杂种类的轴承故障识别中有较好的分类能力,且在不平衡数据集中展现出较强的鲁棒性。1 轴承故障特征提取1.1信号分解为降低噪声影响提取出包含异常信息的振动频段,采用CEEMD对轴承的振动信号进行分解。已知原始信号为x(t)(如图1所示),在原始信号中附加互补高斯白噪声n(t),获得2n组新的信号。采用EMD对x+i(t)和x-i(t)进行分解得到2n组的IMF分量并求平均:x+i(t)=x(t)+n+i(t)(1)x-i(t)=x(t)+n-i(t)(2)imfj=12(imf+i+imf-i)(3)得到imfj为x(t)经过 CEEMD 后的各阶本征模态函数,其中 j 为信号分解为本征模态函数的
18、阶次,j=1,2,m。已知IMF分量同原始信号具有互相关关系,计算其同原始信号的相关性系数并进行排序:rj=cov()imfjx(t)imfx(t)(4)提取相关性系数大于 0.5 的 IMF 分量,记作IMF=imf1imf2imfi。对比重构和原始信号可以看出,经过CEEMD分解后,基于相关性重构本征模态函数的重构信号除去了一些异常高幅值的振动。重构信号与原始信号时域图形重合度较高,较好地保留了原始信号的信息20。1.2构建轴承故障特征集按列车轴承故障形式,可将故障分为磨损类故障以及表面损伤故障。磨损类故障轴承,其振动为无规则随机的振动。表面损伤类故障,常表现为一个能量较大的宽频冲击,覆盖
19、在原有轴承固有的振动信号当中引起谐振。在轴承故障信号中,不同的故障形式引起的冲击程度不同,将能量作为特征向量的一个要素,提取特征故障特征如下:F1=|imf1+imf2+imfi|2(5)在轴承故障早期,时域指标对于轴承故障状态变化表现出较好的灵敏性,无量纲的时频域函数能够直观地表达出轴承在运转过程中的状态信息。其中峰值因子可以表征信号当中是否含有尖峰,峭度因子描述随机变量分布,裕度因子表征部件当中的磨损状态。因此将上述3个时域指标作为特征向量因子。N为信号长度:RMS=1N1N(x(t)2(6)峰值因子:F2=Nmax|x(t)RMS(7)峭度因子:F3=1N(x(t)-x)/N()1N(x
20、(t)-x)2/N2(8)裕度因子:F4=max|x(t)RMS(9)虽然时频域的特征计算简单且直观,但稳定图1原始信号以及重构信号Fig.1Original signal and reconstructed signal3194第 8 期谢素超,等:改进CEEMD-SVM的轴承故障识别方法及其应用性不高,故加入频域特征进行补充。对重构信号进行短时快速傅里叶变换并计算其频率均方根:F5=1Nx(t)42x(t)2(10)T=(F1F2F3F4F5)为上述5种指标构成的故障特征向量。从轴承故障振动信号特征出发,分析其较明显的时频域特征,耦合其中较为敏感且具有一定稳定性的指标构成特征向量,有利于实
21、现高效的故障识别。2 轴承故障特征提取2.1故障分类优化模型在轴承故障类型识别阶段,常使用机器学习,深度学习模型,比如KNN,PNN和SVM等实现轴承的故障分类。由于SVM在小样本学习有较好的效果,被广泛应用于轴承的故障识别。为提高SVM参数寻优速度和质量,使用人工鱼群算法对传统SVM进行优化改进。人工鱼群算法是一种基于鱼群觅食行为的新型仿生种群全局智能搜索算法。在一个全局范围内寻找最优解时其有较好的找寻能力以及收敛速度。使用该算法对SVM参数寻找过程进行优化,流程图如图2所示。2.2故障识别方法基于上述分析,采用 CEEMD和 SVM 实现轴承的故障特征提取和特征分类,构建了一种基于互补经验
22、模态分解支持向量机(CEEMD-SVM)轴承故障识别方法,具体流程如下:1)对原始信号进行 CEEMD 分解获得 IMF 分量:imf1 imf2 imf3 imfn;2)根据相关性原理,计算各个IMF分量同原始信号的相关性系数,选取相关性较大的IMF分量,对其进行重构,根据1.2节的方法计算特征向量并进行归一化处理;图2轴承故障识别流程图Fig.2Bearing failure identification flow chart3195铁 道 科 学 与 工 程 学 报2023 年 8月3)从各个不同状态的轴承特征集中随机提取部分数据集构成平衡和不平衡训练集分别用于模型训练;4)剩余的数据集
23、构成测试集测试分类器效果。3 实验结果及分析为验证所提出的轴承故障方法的可行性,泛化性能和优越性,分别使用美国西储大学的轴承故障数据以及实验室机械故障综合仿真测试平台的轴承故障数据进行故障识别实验。3.1实验1数据来自凯斯西储大学,采用6205-2RS JEM SKF深沟球轴承,采样频率为 12 kHz。按照轴承故障状态分为内圈故障、外圈故障、滚子故障以及正常状态4种情况。对列车轴承故障类型进行识别时,用于训练的各种状态的特征集样本量较小,所以在进行轴承故障分类仿真测试时训练样本量少于测试样本量。实验时设置每种故障数据集中包含40组特征向量,其中10组为训练集30组为测试集。首先使用CEEMD
24、对信号进行自适应分解,图3为轴承内圈故障的原始信号,对其进行傅里叶变换得到频谱图(图4),4 0005 000 Hz以及1 0002 000 Hz内存在幅值较大频段,可判断出在此频段内存在冲击能量。使用 CEEMD 对信号进行分解得到 10 个模态分量如图5所示,对imf1 imf2 imf3 imf4进行快速傅里叶变化得到频谱图(图6),可以看出高频信号存在于前几阶IMFs中。基于相关性对IMF进行筛选,相关性系数如图7所示。imf1 imf2 imf3与原始信号相关性较高,其余同原始信号的相关性并不高。因此提取前3阶IMF重构后计算特征向量。由于特征元素之间的数量级差别较大,所以对数据进行
25、归一化处理。图8可以看出选取的5个特征向量能够将不同状态的轴承分离。特征向量集随机分为测试集和训练集输入AFSA-SVM分类器中进行分类测试。如图9所示,得到了精度较高的分类结果(120/120),验证了所提出的诊断方法的有效性。3.2实验2使用中南大学轨道交通安全教育部重点实验室数据进行实验测试。实验室机械故障综合仿真测试试验台,如图 10 所示。测试轴承的型号为MBER-12K,滚子数为 8,球直径为 0.312 5 mm,使用EDM点蚀技术得到故障直径为1mm的故障轴承进行实验。电动机转速为2 000 r/min,采样频率为32 kHz。采集了正常状态、内圈故障、外圈故障、滚子故障以及复
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