基于振动信号的轴承早期异常状态识别方法研究

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Research on Bearing Early Abnormal State Recognition M ethod Based onVibration SignalsSun Lei ，Jia Yun-xian ，Liu Feng ，Li Hua。，Teng Hong-zhi(a.Department of Equipment Command and Management；b.Research Department；C.Information Management Center ofTraining Department，Ordnance Engineering Colege，Shijiazhuang 050003，China)Abstract：Aiming at the problem of bearing early abnormal state recognition，a method for recognition of early abnormalstate is proposed based on vibration signals and HSMM -DBN.The merits and basic procedure from hidden semi-Markov model to dynamic Bayesian network are studied，and the bearing experiment data are analyzed by using the a-bore method.The results show that the method is able to effectively extract early abnormal state of bearing fault，whichprovides a new efective method for abnormal state recognition of mechanical equipment。

Key words：roling beating；fault diagnosis；hidden semi-Markov model(HSMM)；dynamic Bayesian networks(DBN)；abnormal state recognition轴承是旋转机械中的关键部件，其故障是旋转机械停机的主要原因之- J，尤其对于大型关键机械设备，-旦出现故障将导致严重损失和后果，而对轴承开展早期异常状态识别可以有效减少或避免多种故障的发生。因此准确识别轴承早期异常状态将会对改善旋转机械设备的可靠性、适用性和安全性起到关键作用 。

针对上述问题，首先研究了隐半马尔科夫模型(Hidden Semi-MarkOV Models，HSMM)转换为动态 贝 叶斯 网络 (Dynamic Bayesian Networks，DBN)的优点和基本过程；在此基础上，提出了基收稿日期：2012-11-14；修回日期：2013-01-28作者简介：孙磊(1985-)，河北石家庄人，男，博士研究生，讲师，主要研究方向为装备维修理论及其应用、故障诊断与预测等。E-mail：waterprison###163.con。

于振动信号和 HSMM-DBN的早期异常状态识别模型，不进行特征提取，直接利用振动信号实现装备早期异常状态识别的方法；最后使用轴承试验公开数据 J，从识别轴承正常状态和识别早期异常状态 2个方面，验证了该模型的可行性与有效性，为机械设备异常状态识别提供-种新的有效方法。

l 基于 HSMM-DBN的轴承早期异常状 态识别方法1.1 转换过程分析动态贝叶斯网络是以静态贝叶斯网络为基础4 ，将原来的网络结构与时间信息相结合，而形成具有处理时序数据能力的新的随机模型。

隐马尔科夫模型是-个双重随机过程 ]。其《轴承)2013.No.7中，-个随机过程用以描述状态转移的马尔科夫链，属于基本过程，其中的状态不能直接观测，即隐状态；另-个随机过程用以描述观测值与状态之间的对应关系。

随着设备构造的复杂化，表达设备降状态的参数呈指数增加，模型相应的计算复杂度也逐渐提高，给设备的故障诊断和剩余寿命预测增加了难度。动态贝叶斯网络作为图模型的-种，近年来受到了越来越多的关注～ HSMM转换为DBN可以在-定程度上降低计算复杂度，能够更有效地进行故障诊断和预测，并具有减少模型参数，缩短推理时间，适合处理拓扑结构节点多、耦合度低的问题等优点 。

文献[7]对 HSMM转换为 DBN(或 HSMM的DBN表达)的过程进行了研究，下文研究将其应用于机械故障诊断和预测领域。HSMM转换为 DBN具体形式如图 1所示。

(QO H )Il 9 国图 1 HSMM -DBN图 1中，Q 为状态 的驻留时间，根据系统当前状态，Q 从 中获得-个值，然后它的值逐渐减小为 0。当 Q 0时，系统转入下-个状态，并且 Q 重新设置为下-个状态的驻留时间，这个过程-直循环到系统的终止状态。这个过程的条件概率分布可表示为P( l fli，Q d)f8(i√)， 0， (1)A(i， )， d0P(Q d l Qo d， k)：fP (d )， d0i6(d，，d-1)， d>0。 (2)为了更有概括性，可以引入开关节点 F ，当驻留时间变为0时，节点打开，表示系统可以转入下-个状态，与此同时，Q 的取值变为下-个状态的驻留时间。条件概率分布为P(x I 川 i，F cl厂)(3) d， k，F- l0)f6(d ，d-1)， d>0 ，其他， d0P(Q d l Q d， k，F - 1)P (d )， (5)P(F 1 f d) (d，0)。 (6)通过以上分析可以得到，驻留时间 的重置次数、节点 的转移次数和 F 的打开次数是相等的，由此便实现了HSMM向DBN的转换。

1.2 识别方法在 HSMM-DBN的基础上，针对轴承早期异常状态识别问题，将当前监测得到的振动信号与试验开始阶段的振动信号进行对 比，分析 HSMM参数 lnP(y I A )的变化，将其作为分析评价指标，其中A 表示正常状态下 i通道的模型参数，0表示正常状态。如果待分析信号各通道对数似然概率值均没有变化或者变化不大，则认为轴承的状态没有发生变化；如果通过计算发现该参数变化较大，则认为轴承出现早期异常状态，具体模型框架如图2所示。

图2 早期异常状态识别框架基于振动信号和 HSMM-DBN的早期异常状态识别模型要求用于模型训练的振动信号与待识别振动信号的工况条件必须相同，这样才能保证分析结果的准确性。该模型的基本步骤如下。

(1)模型训练～试验开始阶段轴承的状态作为初始状态，选择典型工况，用开始阶段状态监测获取的，经过预处理的典型工况下的各通道振动信号直接作为模型训练数据，得到各 自对应的HSMM分类器参数( 。)，其中 表示转速工况类型。

(2)早期异常状态识别～状态监测在典型，D 0 1 Q 二-广 厂 d：D Q 。

/ ( 6 rJlL 孙磊，等：基于振动信号的轴承早期异常状态识别方法研究工况下获取的待识别振动信号经过预处理后，作为观测值输入到训练好的 HSMM-DBN分类器中，将 HSMM参数 lnP(Y l A； )的变化作为分析评价指标 ，如果没有明显变化，则说明轴承的状态未 发 生 改 变，可 以 继 续 运 行；如 果 参 数lnP(Y ； )变化大，则说明轴承状态与开始运行阶段的状态相比发生了变化，即识别出早期异常状态，为避免严重故障发生，应立即停机检查。

2 试验验证2.1 试验设置试验台监测的轴承用于支撑电动机的转轴，驱动端轴承型号为6205，风扇端轴承型号为6203。

风扇端和驱动端的轴承座上方各安装-个加速度传感器；振动加速度信号由数据记录仪采集得到；驱动端和风扇端轴承的故障采样频率均为 12kHz；包括 1 730，1 750，1 772及 1 797 r/min共 4种转速工况。使用电火花加工单点损伤作为试验台轴承预置故 障，损 伤直径 分别 为 0.177 8，0.355 6，0.533 4，0.711 2和 1.016 mm。

2.2 试验结果分析首先，分析该模型能否将原始振动信号作为HSMM模型的输人参数，从而实现异常状态识别，即验证模型的可行性。试验过程中轴承预置损伤的直径由小到大，即故障程度由轻到重。若该方法能 够很 好 地 识别 试 验 中设 置 的轻 度故 障(0.177 8 mm，即早期异常状态)，则说明该模型有效。模型的有效性可从-小-大”2个方面进行分析：(1)正常状态时，通过分析该模型参数的变化幅度，并与传统分析方法进行对比，参数变化幅度斜的方法稳定性好，虚警率低。

(2)出现早期异常状态时，分析该模型参数的变化幅度，并与传统分析方法进行对比，参数变化幅度大”的方法更易于识别早期异常状态。

2.2.1 轴承正常状态模型识别研究将轴承正常状态的振动信号分为 11组，其中1组用于训练 HSMM-DBN模型，其他 10组数据作为被识别研究对象，截取每组振动信号的测量点数为 20 000。分别用 HSMM-DBN和传统分析方法计算各参数值。模型训练时间和识别轴承内圈早期异常状态(0.177 8 mm)的时间见表 1。对于 HSMM-DBN，模型训练仅需要 1次，每次识别异常状态时问，即模型计算参数 lnP(Y I A。)的时间很短。

表 1 模型计算时间由于衡量设备工作状态的诸多参数数据单位不同，用简单的统计方法进行数据处理后，数量级差距较大，缺乏可比性，很难对各种异常状态识别参数进行对比。因此采用归-化方法分别对各参数进行归-化处理，即，X i1 n 。

归-化后，再对各参数进行方差分析，部分参数归-化后方差的对 比如图 3所示O由图可得：正常状态时，基于振动信号和HSMM-DBN的早期异常状态识别方法中的指标lnP(Y I A )的方差是所识别分析参数中方差最小的，说明该模型应用于状态识别时，在正常状态下模型参数变化小，稳定性好。

转速/(r·rain )图3 正常状态各参数归-化后 对比图2.2.2 轴承早期异常状态模型识别研究选取轴承正常状态(1～10)与内圈、外圈、球早期异常状态(0.177 8 mm)共 13种状态，分别在4种转速工况下输入异常状态识别模型后得到的对数似然概率值见表 2。轴承正常状态与内圈、外圈和球早期异常状态在各工况下部分识别参数归- 化对比图如图4～图6所示。

从图4～图6早期异常状态识别各参数归-化对比图中可以看出：(1)对于参数峭度值，当轴承内圈出现早期异常状态时，其变化幅度较大，但对于其他2种早期异常状态，峭度值变化不大；(2)对于参数均方根值，当球出现早期异常状态时，其变化幅度较大，当轴承内、外圈出现早期· 62· 《轴承)2013.No.7表 2 模型识别轴承振动信号对数似然概率值25L50.5- 2l 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11状态转速1 797 r/minl四籁状态转速1 772 r/nfin转速1状75态0 r/rain 转速1状73态0vin 状态转速1 797 r/min状态转速l 750 r/min状态转速l 772 r/min状态转速1 730 r/rain图6 球早期异常状态识别参数归-化对比图(3)对于参数频带 1E，当内圈、球出现早期异常状态时，其变化幅度较大，而外圈出现早期异常状态时，频带 1E基本没有发生变化；(4)基于振动信号和 HSMM-DBN的早期异常状态识别模型参数 lnP(Y l A。)在轴承 3类早期异常状态及 4种工况下，变化都比较明显。

根据上述分析可以得出结论：出现早期异常状态时，传统的特征提取方法得到的特征参数仅针对-类或几类故障模式效果较明显，对于其他类型的故障状态识别效果不佳，这是由于传统的时域分析和能量分析方法适用范围有限，仅能反映部分特征变化；而基于振动信号和 HSMM -DBN的早期异常状态识别模型能够很好地识别各类早期异常状态。

图4 内圈早期异常状态识别参数归-化对比图 3 结束语8。4邋糕- f -i。

状态转速l 797 r/min状态转速1 772 r/min状态 状态转速1 750 r/I血 转速1 730 r/n-tin图5 外圈早期异常状态识别参数归-化对比图异常状态时，其变化幅度相对较校从图5中还可以观察到参数均方根值在不同转速工况下，变化幅度差距较大，说明该参数受工况影响；提出了-种基于振动信号和 HSMM-DBN的早期异常状态识别模型，研究了不进行特征提取，直接利用振动信号实现装备早期异常状态识别的方法，该方法能够有效识别轴承故障的早期异常状态。并通过分析轴承试验数据，证明基于振动信号和 HSMM-DBN的方法可以有效识别各类早期异常状态，且速度较快，为机械设备异常状态识别提供了-种新的有效方法。下-步的研究方向是针对变工况轴承的特点，研究具有自适应能力的异常状态识别模型。