CN112183259B - 一种基于ceemd与峭度加权平均阈值去噪的滚动轴承故障诊断方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种基于CEEMD与峭度加权平均阈值去噪的滚动轴承故障诊断方法，属于轴承故障诊断技术领域。首先采集的轴承振动加速度信号，对采集到的信号进行CEEMD分解，获得若干个IMF分量；对各IMF分量进行小波阈值去噪，并使用去噪后的分量信号进行重构，得到滤波重构信号，通过频谱分析来识别轴承故障特征频率。加权平均阈值去噪是软、硬阈值根据权重线性结合的去噪方法，可以有效结合软硬阈值去噪的优点。本发明通过计算各分量峭度值的大小来确定加权平均阈值去噪方法中的硬、软阈值权重，从而得到更好的去噪效果。
Description
技术领域
本发明涉及一种基于CEEMD与峭度加权平均阈值去噪的滚动轴承故障诊断方法，属于轴承故障诊断技术领域。
背景技术
滚动轴承是旋转机械中最为重要的机械零件之一，广泛应用于化工、冶金、电力、航空等各个重要部门，同时它也是最易损坏的元件之一。轴承性能与工况的好坏直接影响到与之相关联的轴以及安装在转轴上的齿轮乃至整台机器设备的性能，其缺陷会导致设备产生异常振动和噪声，甚至造成设备损坏。因此，对滚动轴承故障进行诊断，尤其是对于早初期故障的分析，避免事故的发生，在生产实际中尤为重要。
经验模态分解(EMD)是一种时频分析新方法，能够较好的处理非线性和非平稳信号，且自适应性较强，将信号分解为一系列从高频到低频排列的固有模态函数(IMF)和一个残差，但是它也有不足之处，如模态混叠、端点效应等。互补集合经验模态分解(CEEMD)方法是将两对相反的白噪声添加到原始信号中，分别进行EMD分解并将结果进行平均而得到最终的IMF，该方法进一步地减小了模态混叠问题，同时使分解结果更彻底。然而，在分解得到的IMF分量中通常含有噪声，使用小波阈值去噪可以有效地去除噪声而保留原始IMF信号，从而更好地改善了信号的信噪比和均方误差。小波阈值去噪过程中阈值函数的选择尤为重要。由Donoho和Johnstone提出的硬阀值和软阈值去噪方法在实际中得到了广泛地应用，也取得了较好的效果，但硬阈值函数的不连续导致重构信号容易出现伪吉布斯效应；软阈值函数虽然连续性较好,但估计值与实际值之间总是存在恒定的偏差。因此，阈值函数的选取很大程度的影响了去噪的效果。
峭度系数表示序列的分布特性，序列分布越集中则峭度系数越大。在振动信号中，信号的峭度系数越大，表示信号中的冲击成分越多，反之，则信号中的冲击成分越少。滚动轴承的故障信号中包含较多的冲击成分。因此，本发明提出一种基于峭度值的加权平均阈值去噪方法：对峭度系数大的IMF分量增加硬阈值权重可以有留更多的故障信号成分，而对峭度系数小的IMF分量增加软阈值权重可以增加信号的连续性。
发明内容
本发明要解决的技术问题是提供一种基于CEEMD与峭度加权平均阈值去噪的滚动轴承故障诊断方法，可以提高故障诊断的正确率，解决上述问题。
本发明的技术方案是：一种基于CEEMD与峭度加权平均阈值去噪的滚动轴承故障诊断方法，首先采集的轴承振动加速度信号，对采集到的信号进行CEEMD分解，获得若干个IMF分量；对各IMF分量进行小波阈值去噪，并使用去噪后的分量信号进行重构，得到滤波重构信号，通过频谱分析来识别轴承故障特征频率。
具体步骤为：
Step1：采集轴承的振动信号。
Step2：对振动信号进行CEEMD分解，得到若干IMF分量信号。
Step3：计算各IMF分量信号的峭度值。
Step4：通过各IMF分量信号的峭度值确定小波加权平均阈值滤波的软硬阈值权重，并使用小波加权平均阈值滤波对各IMF分量信号降噪。
Step5：使用降噪后的分量重构信号，得到滤波重构信号，通过频谱分析识别轴承故障特征频率。
所述Step2中对振动信号进行CEEMD分解的具体步骤为：
Step2.1：在振动信号x(t)中分别添加一对随机高斯白噪声n(t)，得到两个信号：
Step2.2：利用EMD算法将x1(t)和x2(t)进行分解，得到两组IMF分量，即IMF1和IMF2，计算每一组IMF分量的平均值，CEEMD方法分解的结果为
Step2.3：将Step2.2中得到的每个IMF分量记为ci(t)，振动信号x(t)经CEEMD方法分解为
其中rn(t)为残差分量。
所述IMF分量ci(t)的峭度值为：
式中，vi为ci(t)的均值，σ为ci(t)的标准差，ti为ci(t)中元素个数。
所述Step4中小波加权平均阈值滤波具体为：
Step4.1：对各IMF分量ci(t)进行小波分解，得到不同分解层的小波系数ωj,k。
Step4.2：计算小波分解层阀值λ，
其中σ为噪声标准方差，N为信号长度。
Step4.3：利用下式对小波系数ωj,k处理：
式中，μi为通过峭度值计算所得到的硬阈值权重系数，(1-μi)则为软阈值权重系数。
权重系数μi为：
Step4.4：使用处理得到的系数矩阵
进行小波重构得到降噪后的IMF分量信号。
本发明的有益效果是：本发明采用峭度值计算加权平均滤波方法中软、硬阈值所占权重，增加去噪后信号的连续性，并且含有更多的故障信息。
附图说明
图1是本发明的步骤流程图；
图2是本发明实施例中内圈故障信号的分解图；
图3是本发明实施例中处理后的信号频谱图。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施方式，对本发明作进一步说明。
如图1所示，一种基于CEEMD与峭度加权平均阈值去噪的滚动轴承故障诊断方法，具体步骤为：
Step1：采集轴承的振动信号。
Step2：对振动信号进行CEEMD分解，得到若干IMF分量信号。
Step3：计算各IMF分量信号的峭度值。
Step4：通过各IMF分量信号的峭度值确定小波加权平均阈值滤波的软硬阈值权重，并使用小波加权平均阈值滤波对各IMF分量信号降噪。
Step5：使用降噪后的分量重构信号，得到滤波重构信号，通过频谱分析识别轴承故障特征频率。
所述Step2中对振动信号进行CEEMD分解的具体步骤为：
Step2.1：在振动信号x(t)中分别添加一对随机高斯白噪声n(t)，得到两个信号：
Step2.2：利用EMD算法将x1(t)和x2(t)进行分解，得到两组IMF分量，即IMF1和IMF2，计算每一组IMF分量的平均值，CEEMD方法分解的结果为
Step2.3：将Step2.2中得到的每个IMF分量记为ci(t)，振动信号x(t)经CEEMD方法分解为
其中rn(t)为残差分量。
所述IMF分量ci(t)的峭度值为：
式中，vi为ci(t)的均值，σ为ci(t)的标准差，ti为ci(t)中元素个数。
所述Step4中小波加权平均阈值滤波具体为：
Step4.1：对各IMF分量ci(t)进行小波分解，得到不同分解层的小波系数ωj,k。
Step4.2：计算小波分解层阀值λ，
其中σ为噪声标准方差，N为信号长度。
Step4.3：利用下式对小波系数ωj,k处理：
式中，μi为通过峭度值计算所得到的硬阈值权重系数，(1-μi)则为软阈值权重系数。
硬阈值方法可以很好的保留信号边缘等局部特征，但是得到的小波系数估计值连续性差，信号重构后可能会产生一些振荡。软阈值处理后的小波系数虽相对平滑，但存在绝对值较大的小波系数高频信息损失的问题，影响重构信号的逼近效果。
峭度系数表示序列的分布特性，序列分布越集中则峭度系数越大。在振动信号中，信号的峭度系数越大，表示信号中的冲击成分越多，反之，则信号中的冲击成分越少。滚动轴承的故障信号中包含较多的冲击成分，因此对峭度系数大的IMF分量增加硬阈值权重可以有留更多的故障信号成分，而对峭度系数小的IMF分量增加软阈值权重可以增加信号的连续性。所以，基于峭度值的权重系数μi为：
Step 4.4：使用处理得到的系数矩阵
进行小波重构得到降噪后的IMF分量信号。
本用例中数据取自美国凯斯西储大学轴承数据中心提供的滚动轴承故障数据。该数据可以在其中心网站http://www.eecs.case.edu/laboratory/bear ing/download.htm上获取。实验装置的驱动端轴承型号为SKF6205-2RSJEM,风扇端轴承型号为SKF6203-2RSJEM。在风扇端和驱动端轴承座上各放置了加速度传感器来采集振动信息。加速度传感器，可以采集滚动轴承正常、内圈、滚动体和外圈的运行状态信息。振动加速度信号由16通道数据记录仪采集,驱动端轴承故障采样频率取12KHz,电机负载为2马力时转速为1750rpm。
实验通过电火花加工的方式分别为驱动端轴承外圈制造点蚀损伤,模拟不同损伤程度的故障，在损伤直径分别从小到大(0.007英寸.0.014英寸.0.021英寸和0.028英寸)时进行测试。本用例选择点蚀损伤直径最小即0.007英寸时采集的数据进行分析，以仿真轴承发生早期故障时对其进行诊断的情况。
利用本发明提出的方法对轴承进行故障诊断，具体步骤如下：
Step1：对轴承外圈故障信号进行CEEMD分解，得到若干个IMF分量，参阅图2。
Step2：计算各IMF分量的峭度值，如下表所示：
| 信号 | 原信号 | IMF1 | IMF2 | IMF3 | IMF4 | IMF5 | IMF6 | IMF7 | IMF8 |
| 峭度值 | 7.7295 | 6.6656 | 11.8762 | 6.8468 | 3.3858 | 3.4211 | 3.3060 | 3.9280 | 2.8397 |
表1：外圈故障信号各分量峭度值
Step3：根据峭度值计算权重系数μ，结果如下表所示：
| 信号 | IMF1 | IMF2 | IMF3 | IMF4 | IMF5 | IMF6 | IMF7 | IMF8 |
| μ | 0.379 | 0.365 | 1.000 | 0.151 | 0.031 | 0.048 | 0.000 | 0.193 |
表2：各分量权重系数μ
Step4：对分解后信号进行小波阈值去噪处理并重构信号，作出处理后信号频率图，参阅图3。根据理论计算得出，外圈频率故障特征应为：107.36Hz，处理结果途中显示了故障特征频率及其背频，说明了本发明的有效性。
以上结合附图对本发明的具体实施方式作了详细说明，但是本发明并不限于上述实施方式，在本领域普通技术人员所具备的知识范围内，还可以在不脱离本发明宗旨的前提下作出各种变化。
Claims (1)
1.一种基于CEEMD与峭度加权平均阈值去噪的滚动轴承故障诊断方法，其特征在于：
Step1：采集轴承的振动信号；
Step2：对振动信号进行CEEMD分解，得到IMF分量信号；
Step3：计算各IMF分量信号的峭度值；
Step4：通过各IMF分量信号的峭度值确定小波加权平均阈值滤波的软硬阈值权重，并使用小波加权平均阈值滤波对各IMF分量信号降噪；
Step5：使用降噪后的分量重构信号，得到滤波重构信号，通过频谱分析识别轴承故障特征频率；
所述Step2中对振动信号进行CEEMD分解的具体步骤为：
Step2.1：在振动信号x(t)中分别添加一对随机高斯白噪声n(t)，得到两个信号：
Step2.2：利用EMD算法将x1(t)和x2(t)进行分解，得到两组IMF分量，即IMF1和IMF2，计算每一组IMF分量的平均值，CEEMD方法分解的结果为
Step2.3：将Step2.2中得到的每个IMF分量记为ci(t)，振动信号x(t)经CEEMD方法分解为
其中rn(t)为残差分量；
所述IMF分量ci(t)的峭度值为：
式中，vi为ci(t)的均值，σ为ci(t)的标准差，ti为ci(t)中元素个数；
所述Step4中小波加权平均阈值滤波具体为：
Step4.1：对各IMF分量ci(t)进行小波分解，得到不同分解层的小波系数ωj，k；
Step4.2：计算小波分解层阀值λ，
其中σ为噪声标准方差，N为信号长度；
Step4.3：利用下式对小波系数ωj，k处理：
式中，μi为通过峭度值计算所得到的硬阈值权重系数，(1-μi)则为软阈值权重系数；
权重系数μi为：
Step 4.4：使用处理得到的系数矩阵
进行小波重构得到降噪后的IMF分量信号。
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| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
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| GR01 | Patent grant | ||
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