基于EMD和排列熵的轴承异常检测方法研究

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Research on Abnormality Detection M ethod for Bearings Based onEM D and Permutation EntropyFeng Fu-zhou，Rao Guo-qiang，Zhang Li-xia，Si Ai-wei(Department of Mechanical Engineering，Academy of Armored Forces Engineering，Beijing 100072，China)Abstract：Firstly，abnorm al detection principle based on EMD and PE are introduced，and then abnormal signal is ex-tracted by EMD，embedding dimension and delay time in the perm utation entropy algorithm are determ ined by mutualinformation and false nearest neighbor(FNN)，finaly the whole life data of a rolling bearing is taken as an example，the moments coresponding to norm al，abnorm al and fault condition are successfully distinguished by the proposed mod-e1.The proposed method shares a high eficiency on computation，good adaptive characteristics and intuitionistic result，which gives a good application prospect for on-line abnorm ality detection。

Key words：roling beating；EMD；permutation entropy；abnorm ality detection排列熵算法是-种新的动力学突变检测算法，能够较好地反映时间序列数据的微小变化，其应用领域也正从医学、生物、图像处理等领域延伸到机械故障诊断中 。经验模式分解(EMD)赋予了瞬时频率合理的定义、物理意义和求法，初步建立了以瞬时频率为表征信号交变的基本量，以基本模式分量为时域基本信号的时频分析方法体系 J。通过 EMD可以实现振动信号不同频带的有效分离，然后利用排列熵算法对分解后的分量进行异常检测，可以有效提高异常检测的实际效果。

收稿日期：2012-06-12；修回日期：2012-08-16基金项目：国家自然科学基金资助项目(51075396)作者简介：冯辅周(1971-)，教授 ，研究方向为机电系统状态监测与故障诊断。E-mail：fengfuzhou###tsinghua.org.en。

1 EMD和排列熵异常检测原理EMD通过-种筛”的过程将任意信号分解为若干个本征模式函数(IMF)及-个余项之和，从而反映信号的内部特征。EMD不再受 Fourier变换的限制，可以根据被分析信号本身的特点，自适应选择基函数对信号进行分解，自动确定信号在不同频带的分辨率，因此在分辨率上消除了小波分析的基函数选择依赖性和分析结果的模糊不确定性，具有更准确的谱结构和自适应分解特性，比较适用于非线性、非平稳的信号分析。

排列熵是-种衡量-维时间序列复杂度的平均熵参数，在反映-维时间序列复杂度的性能方面与 LyaPunov指数相似，但与 LyaPunov指数、分形维数等复杂度参数相比，具有计算简单、抗噪声能力强等特点 J。该算法包括延迟时间和嵌入维《轴承)2013.No.2数2个参数，参数的选择仍然是人为主观或凭经验确定，在此引入相空间重构的方法来对排列熵模型参数进行自适应确定，异常检测总体流程如图 1所示。

] l帅分解I lIMF2 萋I i：图 1 自适应异常检测流程图2 轴承异常检测采用 NASA轴承试验台振动信号数据，试验装置和测点如图2所示。采样频率为20 kHz，设计了4个测点，每隔10 min采集-组数据，数据长度为20 480，共记录984组，每组数据对应-个数据文件，描述了轴承从正常工作状态到故障状态的全寿命过程信息。选取测点 l处的振动加速度信号进行分析处理，如图3所示。

图2 轴承试验装置和测点示意图. - 。 . 1 。。.眦凼I.Imam- - - 1 喇啊U 40 60 80 100 120 140 160时间/h图 3 测点 1振动信 号2.1 EMD分解从特征时间尺度出发，首先把信号中特征时间尺度最小的模态分量分离出来，然后分离特征时间尺度较大的模态函数，最后分离特征时间尺度最大的分量，因此可以把EMD方法看成是-组高通滤波器。

随着运行时间的延长，轴承出现异常，体现在振动信号中增加了某个频率成分，通过EMD分解可以将信号中不同频带的信号进行分离，而异常信息就有可能隐藏于某个分量当中，然后通过排列熵算法对包含异常信息的IMF分量进行分析，能够更好地检测 出异常突变情况。选取长度为1 024的振动信号，如图4所示，对该段信号进行EMD分解 ，结果如图5所示。试验轴承为外圈故障，异常信息主要集中在高频部分，因此，主要对IMF1分量进行分析。

o lo0 200 300 400 500 6O0 700 800 900 1采样点数图4 正常信号垂 I叵三三墨 匹巫至至 三歪习堇 l 至至至 至至至兰堇 监娅莹 巨 三三至三 三董 E三 王 乏 至三童 蘧E三三三三三三三 三至堇 E三三三三三三三三珊 禹图 5 EMD分解后 各分 量图2.2 熵参数优化确定延迟时间 和嵌入维数m是排列熵算法的主要参数 ，对于较好地实现异常检测有-定的影响。根据排列熵算法的基本流程，对于相空间重构进行研究，采用互信息和假近邻法分别确定 锻 m。

2.2.1 丁的确定自相关函数法仅能提取序列空间的线性相关性，然而互信息法包含了时间序列的非线性特征，并且计算结果远远优于自相关法，因此选去信息法确定延迟时间下。延迟时间取值是当互信息3 2 l O l 2 3 4 n n n- .量 爨-s.量 器冯辅周，等：基于EMD和排列熵的轴承异常检测方法研究函数第-次达到极小值点时对应的时间。对于IMF1分量 ，其延迟时间与互信息的关系如图6所示。

普图6 互信.g-随时间延迟的变化曲线从图6可知，当r1时互信息第-次取得极小值，因此延迟时间r1。

2.2.2 m的确定伪近邻点法表示空间数据点统计概率，其受噪声的影响相对较校确定嵌入维数的方法是：对实测时间序列，计算虚假最近邻点的比例，然后增加m，直到伪近邻点的比例小于5%或伪近邻点不再随着 m的增加而减少时，此时对应的 m为最小嵌入维数。对于IMF1分量，已知 1，计算得到的嵌入维数和伪近邻率之间的关系如图7所示 。。。判据是指判断某-空间点是否为伪近邻点的边界阈值，为了减小单-判据的不确定影响，在此选择两种判据方法作为判断是否为伪近邻点的标准。图中判据方法 1选择的阈值为 15，判据方法 2选择的阈值为 2，为了综合两种判据的效果，引入了联合判据作为tn的选择依据，如图7所示，因此可确定m 4。该方法存在的不足是需要主观选择判据阈值。

；ll 2 3 4 5 6 7 8嵌入维数图7 伪近邻率随嵌入维数的变化曲线2.3 排列熵异常检测对于试验测得的每组数据，首先将其分为20段，每段长度为 1 024，按照异常检测的总体思路求出每段排列熵值，然后取 20段的平均排列熵值作为-组数据的-个特征值，求出轴承全寿命每组数据的特征值，结果如图8所示。排列熵曲线在起始阶段有-个逐渐减小的过程 ，然后在-个较为平坦的区间内振荡，紧接着排列熵值出现了不同程度的下降和上升 ，变化速度越来越快。

壤图 8 排 列熵 变化 曲线图3所示的轴承原始振动信号在 117 h左右信号幅值发生了明显的突变，对应的实际试验情况是此时轴承外圈出现了故障，但是在故障发生之前，信号没有发生明显的变化。通过排列熵特征胸分析可知，特征值曲线在88.83 h以前基本在- 个相对较为稳定的区段内波动，表示轴承运行正常；在 88.83 h，特征值发生了明显的向下跳变，表明轴承异唱始发生；在 88.83～108.2 h特征值出现整体下降，下降过程非常明显；在108.2-1 16.5 h段排列熵曲线出现-个稍微上升的变化，但是也基本上保持稳定；在 116.5～118 h，排列熵曲线又发生明显的下降，下降幅度比较大，特征值达到最低，表明轴承故障已经发生。排列熵值的变化是由轴承运行过程中外圈从发生异常到产生故障而引起的，因此，排列熵特征对于轴承运行状态的判断具有很好的表征意义。

3 结束语将 EMD和排列熵算法相结合应用于轴承异常检测，实现了轴承运行过程中的正常、异常与故障等状态发生时刻的有效检测与区分。该方法的主要优势有：(1)异常检测的效果更加突出、明显；(2)计算过程比较简单，算法适应性好，检测效果直观明显，尤其对于机械设备在平稳运行过程中的异常在线监测，具有很好的应用前景。

量 Z鱼兰CN41-1148/TH轴承 2013年2期Bearing 2013，No.256-58立式凝结水泵电动机变频时的振动问题与减振方法郭玉杰 ，王晓东 ，高宇。，叶海庭(1.河南电力试验研究院，郑州 450052；2.大唐信阳发电有限责任公司，河南 信阳 464100)摘要：通过对某型立式凝结水泵电动机变频时的振动测试发现，个别转速下振动较大，认为振动原因是转子 -轴承 -外壳系统共振。现场采取了加固减振的处理方法，实施后振动明显改善，可以安全运行。

关键词：电机轴承；电动机；凝结水泵；变频；振动中图分类号：TH133.33；TM621 文献标志码：B 文章编号：1000-3762(2013)02-0056-03近年来，随着变频调速技术的日益成熟，大多数电厂把凝结水泵变频改造作为-项重要的汽轮机专业节能技术措施。电厂凝结水泵的作用是将凝汽器中的凝结水输送到除氧器中。传统的凝结水泵是定速运行，属于节流调节方式，水泵工作转速在 1 500 r/min左右，不随汽轮发电机组有功负荷、除氧器水位变化而变化。

凝结水泵变频调节主要是通过降低电动机的运行转速，从而降低能耗达到节能效果，是变频调速方式。其在运行中根据汽轮发电机组的有功负收稿 日期：2012-05-23；修回日期：2012-08-O1作者简介：郭玉杰 (1968-)，男，高级工程师，主要从事汽轮发电机组振动故障测试诊断与现场处理。

某型超临界660 MW汽轮发电机组配套的凝结水泵投产后变频运行中出现了比较严重的振动问题，表现在某-转速区域振动异常增大，类似汽轮发电机组柔性转子的临界转速，导致无法变频运行。

l 振动测试分析电厂立式凝结水泵-般布置在汽轮机房零米以下，通过联轴器与布置在零米基础上部的电动机连接，如图1所示。依据国家标准的有关规定，对于垂直的机器，能得到最大的振动测量读数的位置应作为传感器放置的方向，因此凝结水泵振动测量位置应靠近电动机上部轴承附近。径向振动测量方向需要互为垂直的两个方向。