基于振动图像纹理特征识别的轴承故障程度诊断方法研究

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Bearing fault severity assessment based on vibration imageGUAN Zhen-zhen，ZHENG Hai-qi，YE -hui(Ordnance Engineering Colege，Shijiazhuang 050003，China)Abstract： The knowledge about bearing fault degree identification is still not much up to now，while the abundantinformation included in vibration image has not yet been used fully.So，a method of fault degree identification of bearingusing vibration image was proposed.The original vibration signals were de-noised with EMD-morphology filter，and thenconvened to bispectrum contour image. By using gray-level CO-occurrence matrix and principal component analysis，character parameters for assessment of fault severity were acquired.At last the fault degree was diagnosed by supportvector machine.The results of experiments show that the method can diagnose the fault degree of bearing effectively，andit provides a new diagnosis approach for the fault degree identification of rotating machinery。

Key words：bearing；fault diagnosis；fault degree；vibration image轴承故障诊断多集中于故障分类研究，而对故障程度研究很少。轴承故障实为动态发展过程，工程应用中仅知道是否发生故障及故障类型对轴承的预防维护远不够，只有了解故障演化过程，掌握损伤严重程度，方可有效指导轴承维护，故轴承故障程度诊断研究不容忽视。

图像识别技术在身份验证等方面已成功应用，但在故障诊断方面应用、研究尚少。关于故障严重程度研究主要从振动信号本身出发，以时域或频域幅值、频率或能量作为故障特征参量研究 I4 J，而将振动信号转换为振动图像，利用图像识别技术进行故障诊断较少涉及 J，其原因是振动图像有用信息的提裙是崭新课题。本文针对轴承振动信号非线性、非平稳特征利用EMD-形态差值滤波器进行轴承振动响应信号降噪处理，以提取故障冲击，将滤波后信号转换为双谱等高线图，再利用灰度三角共生矩阵得到双谱图形的纹基金项 目：国家自然科学基金资助项 目(550775219)收稿 日期 ：2011-12-20 修改稿收到日期：2012-03-29第-作者 关贞珍 女，博士，讲师，1975年生理特征，应用主成份分析法从纹理特征参数中提取轴承故障程度特征参量，最后用支持向量机进行模式识别。实验结果证实此方法故障程度识别率较高，可为旋转机械故障程度识别提供新思路、新方法。

1 EMD-形态差值降噪处理轴承振动响应信号降噪-直是轴承故障诊断的重要研究课题。本文认为信号降噪有两种途径：① 抑制信号中的噪声成份，② 突显信号中的有用成份。而对轴承故障诊断，信号的有用成份即故障冲击成份。故在寻找与轴承振动信号非线性特征相适应的非线性滤波方法的同时，考虑采用既能抑制噪声成份又能突显故障冲击成份方法。EMD和数学形态降噪方法为发展较快的非线性降噪方法，已成功应用到旋转机械振动响应信号的降噪处理中。EMD降噪方法主要以抑制噪声为主，而数学形态学降噪方法可突显信号中的冲击成份，故本文将 EMD和形态滤波方法相结合，提出EMD-形态差值滤波方法，探索有效地轴承振动响应信号非线性滤波方法。

128 振 动 与 冲 击 2013年第 32卷1.1 EMD-形态差值滤波器构建EMD(经验模态分解)方法 在信号局部特征时间尺度基础上将信号分解为若干个固有模态(IMF)之和，每个 IMF为单分量幅值或频率的调制信号，突出数据的局部特征，对其进行分析可更好地把握原数据的特征信息，且每个 IMF所包含的频率成份不仅与采样频率有关，且随信号本身的变化而变化，为自适应的信号处理方法，信噪比较高。计算过程见文献[7]。

轴承振动响应信号经 EMD滤波后，部分噪声已得到抑制，但由于 EMD自身算法的缺陷，分解产生的第- 阶 IMF频率范围较宽，会影响轴承故障诊断精度。

为提高诊断精度，需对信号进行降噪处理。本文考虑到形态差值滤波可提取信号的冲击成份，将 EMD降噪处理后第-阶IMF应用形态差值算法提取轴承故障冲击成份。

数学形态学滤波方法为非线性滤波方法，即用具有-定形状的结构元素去度量和提取信号中的对应形状，将有用信号与背景剥离。数学形态学基本运算包括腐蚀、膨胀、形态开和形态闭运算，该四种运算均可提取信号形态信息。采用的变换不同，提取的形态信息也不同。目前应用较多的形态变换方式为基于形态开 -闭和形态闭 -开构建的各种级联形态滤波器，多用于抑制信号中的冲击成份。故本文用能提取信号冲击成份的形态差值滤波器。

在形态学中，f·g-f被称为黑 Top-Hat变换，用于提取信号中的负脉冲；f-f。g被称为白Top-Hat变换，用于提取信号中的正脉冲，将两者做差值即得到形态差值滤波器：(fg--厂)-(1厂-f。g)I厂·g-f。g (1)形态差值滤波器可用于同时提取信号的正、负脉冲，以凸显信号中故障冲击成份，因形态差值滤波后所得信号为负值，便于观察，本文将信号反取，即得数值为正的滤波后信号。

形态滤波效果不仅撒于形态变换形式，与结构元素关系密切，为完整地提取滚动轴承振动信号中脉冲成份，本文设计自适应多尺度形态差值滤波器，最小结构元素长度取2，最大结构元素的确定采用粗大误差统计方法，即将正常轴承振动信号及噪声信号近似作为随机信号，当轴承出现故障，即振动信号中存在瞬时冲击时，冲击信号对正常轴承振动信号则属于粗大误差，发现振动信号中的粗大误差等同于发现故障冲击成份〖虑噪声影响，为不遗漏故障冲击信号，本文将粗大误差范围扩大，即将信号残差大于3.5倍标准偏差的测量值记录为故障冲击，记录故障冲击所对应的采样时间序号，将所有采样时间序号间隔相加并进行平均即可得形态滤波的最大结构元素，最后将每个尺度下形态差值滤波结果求和平均即得最终滤波信号。

1.2 滤波实例本实验在某单级齿轮箱振动试验台上进行，试验过程中拾取轴承座处振动加速度传感器的振动信号，轴承型号6206，采用线切割方法植入裂纹故障，信号经B&K3560信号分析仪采集到计算机中，采样频率为 12800 Hz，轴频 为 18.7 Hz，由轴承参数计算轴承内圈故障特征频率为：. 5.42fr：101 Hz。

图 1(a)为原始振动响应信号及信号滤波后频谱图。由图1(b)看出，原始信号经小波滤波后得到轴承内圈故障特征频率的 1倍频和 2倍频。由图 1(c)看出，原始信号经 EMD-形态差值滤波后得到内圈故障特征频率的 1倍频、2倍频、3倍频和 4倍频，且故障频率能量更突出，证实 EMD-形态差值滤波方法在轴承振动信号降噪处理中是有效的。

00馨- 0- 0采样序列号 ×102(a)原始信号；Hz fHz(b)小波滤波后频谱 (c)EMD.形态差值滤波后频谱图图 1 内圈故障轴承滤波效果图Fig.1 Filter result of vibration signal with inner fault2 双谱图像纹理特征参量提取2.1 双谱定义用图像识别技术进行轴承故障程度诊断应将振动信号转换为图形信息。目前应用较多的图形主要有二维幅频和相频特性曲线、轴心轨迹图、小波图及振动三维谱图等。但轴承系统发生故障时，系统会表现出非线性特征，即二次相位耦合。对非线性耦合现象，仅用基于二阶统计量的分析方法如 自相关、功率谱、包络谱处理很难将故障信息提出来，主要因为二阶统计量是 相位盲”，不提供任何相位信息。基于高阶统计量的高阶谱 ，不仅提供幅值信息，且可提供相位信息，为分析非线性系统主要手段之-。在高阶谱中，双谱阶数最低 ，计算简单，且包含高阶谱所有特性。故本文用双谱实现降噪后信号到振动图像的转换。

振动信号 (n)的三阶累积量即二阶自相关数学期望值定义为：C( ；， 2)E[ (n) (n7-1) (n7.2)] (2)第5期 关贞珍等：基于振动图像纹理特征识别的轴承故障程度诊断方法研究 129对应的三阶累积量谱即双谱为：B(W1， 2)∑ ∑c(r ， ：)exp[-j(w z z)] (3)其中：下。，丁 为时延，OJ ，∞ 为频率变量， 为虚数单位。求解随机信号双谱只能在某种最佳”准则条件下对其进行估计，双谱估计方法主要有间接法和直接法。

仍采用 1.2节装置实验台，分别在正常轴承上用线切割方法植入外圈裂纹故障、内圈裂纹故障、内外圈裂纹故障，每种故障取三种故障程度，即轻微故障(I)：故障裂纹宽0.5 mm，深 0.5 mm；中等故障(Ⅱ)：故障裂纹宽 1 mm，深 1 mm，严重故障(m)：故障裂纹宽 1.5 mm，深 1.5 mm。图2～图4为实验台上测得的6206型故障滚动轴承采样频率 2.56 kHz，600 r/min时振动响应信号及双谱图分析结果。

(c)严重故障图2 外圈故障轴承振动响应信号及双谱图Fig.2 Time series and bispectrum figureof measured signals with outer fault由图2～图4看出，轴承处于不同故障程度时，双谱等高线图存在明显差异，随故障程度的增加，双谱线由周围向中心故障特征频率区域聚集，即双谱等高线图上二次相位耦合范围减小，能量分布更集中，即随故障程度的增加，故障冲击能量更突出，故障特征频率明显占优势。双谱等高线图在轴承故障程度区分上的可应用性在三图上被直观证实。

(a)轻微故障；料：。0三釜4， 堕堕兰 . 0州州 l。 41厦 ： I：之馨故障(c)严重故障图3 内圈故障轴承振动响应信号及双谱图Fig.3 Time series and bispeetrum figureof measured signals with inner ring fault(c)严重故障图4 内、外圈故障轴承振动响应信号及双谱图Fig.4 Time series and bispeetrum figure ofmeasured signals with inner fault and outer fault之 邋蛩I A，运 馨130 振 动 与 冲 击 2013年第 32卷2.2 灰度共生三角矩阵由以上分析知，双谱等高线可明显区分轴承故障不同的损伤程度，为计算机智能识别，本文采用图像纹理特征定量表达方法。Haralick等 提出的灰度共生矩阵反映图像灰度级分布，描述灰度级在空间上的依赖关系，通过选取不同角度和距离，能灵活描述纹理更细微的特征。但灰度共生矩阵计算量大，耗时较长。

李玉兰 分析了灰度共生矩阵元素的计算过程，发现其中存在重复计数现象，因而提出灰度共生三角阵概念，与灰度共生矩阵相比，灰度共生三角阵中非零元素减少，从而减少运算次数，缩短运算时间。本文选用灰度共生三角阵表达图像的纹理特征。文献[8]定义描述图像纹理特征的 14个二阶统计函数为：能量、对 比度、相关度、熵、差分矩、逆差分矩、和平均、和方差、和熵、差方差、差熵、相关信息测度 1、相关信息测度 2、最大相关系数。分别对图2～图4中不同程度故障的双谱图进行灰度特征值计算，将计算结果归-化后数据统计如图5所示(横坐标 1-14分别对应上述 14个纹理特征参量，纵坐标为归-化后数值)，由图 5看出，随故障程度的增加，双谱图形 14个特征参数有规律变化，可基于 14个特征参量对轴承进行故障程度诊断(b)内矧故障 (c)内、外 敞障图5 双谱图形纹理特征参量统计Fig.5 Statistics of bispectrum texture parameters表 1 主成份特征值及贡献率Tab.1 Eigenvalue and contribution rate of principal components2.3 故障特征参量提取14个纹理特征参量虽能提供轴承损伤程度信息，且该特征之间有-定冗余度，对模式识别而言特征维数过大，需寻找-个或几个特征参量使其包含信息既不重叠又较丰富，用较少指标对轴承损伤程度进行分析评价，以减少工作量，提高评价的准确性。主成份分析方法 叫为实现此目标奠定了有效的数学基础，该方法将多指标转化为少数几个综合指标，找-种空间变换方式，使经标准化的原始变量线性组合成若干个向量，使其之间相互正交，且第-个向量能反映样本问自变量最大差异。即，样本集在该向量上投影坐标按样本问自变量差异大小确定，其它向量所反映的差异程度依次降低，这些向量称为主成份 。

分别对轴承内圈故障、外圈故障、内外圈故障的轻微故障程度(I)、中等故障程度(I)和严重故障程度(m)实验样本(每类故障每种程度样本取 50个)进行双谱图纹理特征提劝主成份分析。表 1为前 5个主成份特征值及方差贡献率。本文用累计贡献率 95%以上的少数几个主成份代表原绝大多数信息。由表 1看出，各类故障各种程度实验样本前 4个主成份的累计贡献率均达95%以上，且不含原始变量的重叠信息。

由此将原始 14个纹理特征参量转换成 4个指标作为第 5期 关贞珍等 ：基于振动图像纹理特征识别的轴承故障程度诊断方法研究轴承故障程度诊断的特征参量。

3 故障程度模式识别采用支持向量机模式识别方法对轴承故障损伤程度进行识别，其核函数用高斯径向基核函数，用多分类算法中的-对多算法，需构造 9个 SVM，选取900组样本进行实验，外圈故障、内圈故障、内外圈故障的每种程度样本各 100组，5O组样本用于训练，50组样本用于诊断，诊断结果见表2。

表2 轴承故障状态诊断结果Tab.2 Result of fault level diagnosis由表 2看出，三种故障类别中，外圈故障诊断正确率最高，内、外圈复合故障诊断率最低，其原因为外圈故障振动信号至振动加速度传感器的传播路径最短，噪声干扰小，振动双谱图中纹理特征参量更能反映故障特征；内圈故障振动信号至振动加速度传感器的传播路径稍长，噪声干扰稍大，故障诊断率稍低；内、外圈复合故障中振动信号含内、外圈故障冲击成份，且两种故障冲击成份在不同时刻相互叠加，使双谱图纹理特征更复杂，增加了纹理特征参量的表征难度，因此故障诊断率最低。另外，同种故障类别中，轻微程度故障诊断率稍低，严重程度故障诊断率最高，原因为轻微故障中，故障冲击能量小，冲击故障特征易淹没在周围噪声信号中，双谱图纹理特征中故障特征成份比例减少；相反，轴承发生严重故障时，故障周期长，冲击幅值大，故障冲击能量在整个信号能量中占据主体，双谱图纹理特征更明显，且以故障特征成份为主体，特征参数能更清晰显示故障成份，故障诊断率稍高。

4 结 论本文利用振动图像识别技术对轴承故障不同损伤程度进行诊断研究，结论如下：将图像识别技术应用到轴承故障程度识别中，提出机械故障程度诊断新方法。

(2)构建EMD-形态差值滤波器，有效实现了轴承振动响应信号的降噪处理。

(3)将振动响应信号转换为双谱等高线图，针对用灰度三角共生矩阵提取表征纹理特征的 14个统计参量及存在冗余现象，提出利用主元分析算法进行降维处理，获得 4个纹理特征主成份，实现了滚动轴承故障程度特征参数提龋(4)利用支持向量机模式识别技术分别对轴承外圈故障、内圈故障、内、外圈故障中轻微故障、中等故障、严重故障进行故障模式识别，实现了基于非线性和图像识别的轴承故障程度智能诊断系统，并取得较好诊断效果。