分析小波變換數(shù)據(jù)描述應(yīng)用.doc

1、分析小波變換數(shù)據(jù)描述應(yīng)用設(shè)備維修體制正在由傳統(tǒng)的事后維修或定期維修向預(yù)知維修轉(zhuǎn)變。如何實(shí)現(xiàn)傳統(tǒng)維修方法到預(yù)知維修的轉(zhuǎn)變 , 關(guān)鍵是要能夠?qū)υO(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)做出正確的評(píng)價(jià)。設(shè)備性能退化評(píng)估是近幾年提出的一種新思維 , 它淡化了對(duì)故障分類的概念 , 從評(píng)估的角度強(qiáng)調(diào)故障大小對(duì)設(shè)備性能和壽命的影響, 指導(dǎo)現(xiàn)場(chǎng)的根據(jù)設(shè)備性能和壽命的情況 , 確定按需維修的方案。滾動(dòng)軸承是旋轉(zhuǎn)機(jī)械中應(yīng)用最廣泛的機(jī)械零件 , 本文中介紹了一種對(duì)軸承的性能進(jìn)行評(píng)估的方法正交小波變換 - 支持向量數(shù)據(jù)描述方法 (OWT-SVDD),通過(guò)滾動(dòng)軸承內(nèi)圈不同點(diǎn)蝕下的試驗(yàn)數(shù)據(jù)驗(yàn)證OWT-SVDD評(píng)估方法的有效性。1 正交小波變換多尺度

2、分析在信號(hào)處理中的應(yīng)用表示為 j=1 即得到的從 V0 到 Vm-1各個(gè)尺度上 f(t) 的相應(yīng)局部細(xì)節(jié)信息 , 上述分解過(guò)如圖 1。2 支持向量數(shù)據(jù)描述支持向量數(shù)據(jù)描述 (SVDD)是由等人于近幾年研究發(fā)展起來(lái)的一種單值分類方法,其理論基礎(chǔ)源于提出的統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論(statisticallearningtheory,SLT)。數(shù)據(jù)描述的基本思想是把要描述的對(duì)象作為一個(gè)整體, 建立一個(gè)封閉而緊湊的區(qū)域 。假定有n 個(gè)要描述的數(shù)據(jù)xi,i=1, ,n, 也就是構(gòu)建單值分類器的學(xué)習(xí)樣本。 SVDD的目標(biāo)是要尋找到一個(gè)最小體積的超球體 , 使所有的 xi 都包含在該球體內(nèi)。超球半徑 R 可由任一支持向

3、量 xk 按下式求出對(duì)于一個(gè)新樣本 z, 判斷它是否屬于目標(biāo)樣本 , 就是要看該樣本到分類面超球體中心 a 的距離是否大于超球體半徑 R。即有如下的判別函數(shù) n 若公式 (4) 成立 , 則判斷樣本 z 屬于目標(biāo)樣本 , 即 z 和訓(xùn)練樣本屬同類別 , 否則判斷其為非目標(biāo)樣本 , 即 z 和訓(xùn)練樣本屬非同類別。根據(jù)提出的理論 , 可以用核函數(shù) K(xi,xj) 來(lái)替代內(nèi)積運(yùn)算 xi?xj, 實(shí)現(xiàn)低維空間向高維空間的映射 , 從而使原空間的非線性分類問(wèn)題轉(zhuǎn)化為高維空間的線性分類問(wèn)題。3 軸承壽命預(yù)測(cè)評(píng)估方法應(yīng)用正交小波變換支持向量數(shù)據(jù)描述對(duì)軸承壽命進(jìn)行預(yù)測(cè)評(píng)估的步驟如圖 2 所示。1) 對(duì)正常狀

4、態(tài)下的樣本利用正交小波變換分解 , 進(jìn)行特征提取 , 提取前5 層細(xì)節(jié)信號(hào)中每層的峰峰值組成特征向量, 作為SVDD訓(xùn)練的輸入向量 , 構(gòu)造SVDD分類模型。 2) 對(duì)待測(cè)樣本利用正交小波變換對(duì)其進(jìn)行分解, 提取前 5 層細(xì)節(jié)信號(hào)中每層的峰峰值 , 作為測(cè)試樣本的輸入向量, 求出測(cè)試樣本到SVDD分類模型中心的距離 Rz, 根據(jù) HI=R2z-R2 計(jì)算其至超球面的距離 , 判斷其是否屬于正常狀態(tài)。置 HI=, 越大 , 表明偏離正常狀態(tài)越遠(yuǎn), 退化程度越嚴(yán)重。4 試驗(yàn)分析試驗(yàn)在軸承實(shí)驗(yàn)臺(tái)上進(jìn)行。試驗(yàn)臺(tái)由一臺(tái)電機(jī)帶動(dòng)一臺(tái)水泵組成。電機(jī)運(yùn)行負(fù)荷固定為。診斷對(duì)象為電機(jī)兩端安裝的滾動(dòng)軸承 , 試驗(yàn)所

5、用的軸承分別用電腐蝕法在軸承內(nèi)圈制作出不同程度的點(diǎn)蝕故障 , 這些點(diǎn)蝕的深度分別為 , 。試驗(yàn)時(shí) , 采集這些不同故障程度的軸承振動(dòng)信號(hào)作為診斷參數(shù) , 采樣頻率 12kHz。在上述 4 種故障程度情況下各采集 50 組, 每組數(shù)據(jù)采集長(zhǎng)度 512 點(diǎn)。首先 , 在沒(méi)有進(jìn)行特征提取的條件下 , 直接用原始的采樣數(shù)據(jù) , 建立支持向量數(shù)據(jù)描述模型 , 按照點(diǎn)蝕故障程度從小到大 , 對(duì)各種故障等級(jí)的軸承性能退化的進(jìn)行評(píng)估。采集軸承正常情況下 70 組樣本作為描述 SVDD模型的訓(xùn)練樣本 , 對(duì)采集到的 4 種不同情況下的故障樣本進(jìn)行測(cè)試 , 觀察 HI 的變化如圖 3 所示。觀察圖 3 結(jié)果 ,

6、沒(méi)有進(jìn)行特征提取的 SVDD設(shè)備狀態(tài)評(píng)估方法 , 點(diǎn)蝕為時(shí) , 前 50 個(gè)點(diǎn)對(duì)應(yīng)的測(cè)試結(jié)果 HI 的值為左右 , 且 HI 變化幅度較小 , 基本穩(wěn)定在左右。觀察樣本點(diǎn)數(shù) 51100, 點(diǎn)蝕程度為時(shí) ,HI 突然下降為左右 , 且 HI 變化仍然較大 , 出現(xiàn)震蕩現(xiàn)象。觀察樣本點(diǎn) 101150, 點(diǎn)蝕程度為時(shí) ,HI 再次突變到左右 ,HI 的值又處于穩(wěn)定狀態(tài) , 變化不大。觀察樣本點(diǎn) 151200,點(diǎn)蝕為程度時(shí) ,HI 的值為 , 且更加穩(wěn)定。從 HI 這樣的變化情況來(lái)看 , 看不出它與軸承點(diǎn)蝕故障程度變化之間的關(guān)系 , 也就是說(shuō) , 這樣的情況下 ,HI 的值并不能表征軸承性能的退化程度

7、。 下面我們?cè)偻ㄟ^(guò)正交小波變換提取特征之后進(jìn)行評(píng)估分析。同樣的試驗(yàn)條件下 , 內(nèi)圈點(diǎn)蝕分別為 , 各采集 50 組,每組數(shù)據(jù)采集512 個(gè)點(diǎn)。取正常情況下70 組樣本通過(guò)正交小波變換特征提取后的向量作為描述SVDD分類模型的訓(xùn)練樣本對(duì)上述4 種情況下的點(diǎn)蝕信號(hào)進(jìn)行正交小波特征提取后樣本進(jìn)行測(cè)試, 步驟如本文第 3 節(jié)所示。得出 HI 的變化如圖 4所示。圖 4 中 , 軸承內(nèi)圈點(diǎn)蝕故障開(kāi)始 , 前 50 個(gè)樣本點(diǎn) HI 一直保持在左右平穩(wěn)的幅度。第 51100 樣本點(diǎn)的故障為點(diǎn)蝕 ,HI幅度開(kāi)始不穩(wěn)定 , 偏離的平衡位置 , 并有一個(gè)急速擴(kuò)大的趨勢(shì)。 第 101150樣本點(diǎn)的故障為點(diǎn)蝕 ,HI

8、 有了一個(gè)突然增大的變化 , 表明軸承性能開(kāi)始惡化。第151200 樣本 , 故障為點(diǎn)蝕 ,HI 進(jìn)一步增大 ,表明軸承性能進(jìn)一步退化。點(diǎn)蝕深度大于時(shí),HI更大 , 表明軸承狀態(tài)更加惡化。在這樣的情況下可以明顯看出,HI的值是隨著軸承點(diǎn)蝕故障的加劇而呈現(xiàn)增大的趨勢(shì) , 也就是說(shuō) HI 的值可以明顯的表征軸承性能的退化程度。圖 3 和圖 4 對(duì)比可知 , 以正交小波變換提取的特征向量來(lái)建立的SVDD分類模型 , 可更有效地對(duì)軸承性能狀態(tài)進(jìn)行評(píng)估 , 計(jì)算出來(lái)的健康評(píng)估參數(shù)HI 意義更加明確 , 可更好地對(duì)軸承退化過(guò)程進(jìn)行監(jiān)測(cè)。5 結(jié)論提出一種用于軸承性能退化評(píng)估的新方法正交小波變換 - 支持向量數(shù)據(jù)描述法 , 給出了狀態(tài)評(píng)估的定量健康指標(biāo) HI 。該指標(biāo)能夠敏感的反映了軸承性能的退化程度 , 為生產(chǎn)和設(shè)備管理提供了科學(xué)的依據(jù)。該方法結(jié)合了 SVDD 能夠在只有一類正常樣本的情況下進(jìn)行分類和正交小波變換能夠處理非平穩(wěn)信號(hào) , 對(duì)特征向量降低維數(shù)處理的特點(diǎn)。 應(yīng)用于軸承的性能退化評(píng)估中 , 達(dá)到了預(yù)期的評(píng)估目的。本文把支持向量數(shù)據(jù)描述和正交小波變換應(yīng)用于非平穩(wěn)信號(hào)的處理中 , 進(jìn)而對(duì)設(shè)備狀態(tài)進(jìn)行評(píng)估 , 與以往的狀態(tài)評(píng)估不同點(diǎn)在于它從性能退化的角度對(duì)軸承的