基于多維數據驅動的大型回轉支承剩余壽命在線預測方法技術

本發明專利技術公開了一種基于多維數據驅動的大型回轉支承剩余壽命在線預測方法，該方法首先對回轉支承進行全壽命疲勞試驗，獲取其整個試驗周期的多組振動加速度信號監測數據；然后利用聚類經驗模態分解(EEMD)將振動信號分解成多個本征模態分量(IMF)，并利用主成分分析(PCA)選擇能反應出回轉支承性能退化的若干IMF進行信號重構，以達到濾波消噪的目的；接著，將不同時期的多維加速度信號與試驗初期的信號進行PCA，得到一維的連續SPE(C-SPE)，并以此反應出多維加速度振動信號的變化情況，再計算出C-SPE的多個時域特征，建立起回轉支承的性能退化模型。本方法人工干預過程少，預測結果更接近工程實際。

【技術實現步驟摘要】
基于多維數據驅動的大型回轉支承剩余壽命在線預測方法
本專利技術屬于振動信號處理及設備健康監測領域，涉及一種基于多維數據驅動的大型回轉支承剩余使用壽命在線預測方法。
技術介紹
大型回轉支承作為核心回轉連接件常用于風力發電機、挖掘機、起重機等大重型設備中，其嚴重的故障會導致巨大的損失。因此，實現回轉支承在線剩余壽命預測，對制定有效的主動維護或更換策略、提高生產效率有重要的意義。大型回轉支承一般工作在背景噪聲大，轉速低且載荷重的工況下，各部件產生的非平穩隨機信號中的故障通過頻率可低至1Hz且能量很低，這導致其振動信號的有效信息被完全淹沒在背景噪聲下，一般的降噪方法很難達到理想效果。此外，大型回轉支承直徑可達800-5000mm，如此龐大的部件必須采用多個加速度傳感器獲取不同方向、不同位置的振動信息，才能完整反應出回轉支承的運行狀況，這就產生了多維的原始信號。如果直接計算出這些信號各自的時域、頻域、時頻域特征，將帶來幾十維至上百維的特征向量，使得壽命預測模型建模時耗過長且精度很差。因此，常見的設備性能退化模型建立方法并不適用于大型回轉支承。綜上所述，基于數據驅動的大型回轉支承壽命預測的關鍵在于振動信號降噪、數據降維以及性能退化模型的建立。聚類經驗模態分解(EEMD)非常適用于分析非平穩信號，首先向原始信號中添加均勻白噪聲，然后通過包絡算法，將一組信號分解成多個本征模態分量(IMF)，不同的IMF代表此信號在同一時間序列上不同的頻域范圍。主成分分析(PCA)則通過降維處理，將多維數據矩陣投影到主元子空間和殘差子空間中，從而用互不相關的幾個主元代表所有變量的變化情況。此外，PCA引入的統計量T2和平方預測誤差(SPE)可以用于判斷不同的多維數據之間的差異，其閾值報警功能可以用于處理多變量多樣本的監測數據。最小二乘支持向量機(LS-SVM)作為一種高效的分類、回歸工具，近年來被廣泛應用在故障分類、壽命預測中。然而，常見的回轉支承振動信號故障處理方法中使用EEMD只是將信號進行分解，然后分析各個IMF的能量，很少對IMF進行濾波、選擇以重構信號，國外學者提出的EEMD-MSPCA能夠有效地進行濾波消噪，但是其效果嚴重依賴于多個經驗參數，技術人員通常無法獲得這些參數的最優選擇。另一方面，PCA也是主要用于故障診斷，以信號的T2或者SPE是否超過其閾值來判斷設備是否出現異常，并沒有更深入的研究和應用。因此，實現大型回轉支承在線剩余壽命預測，需要充分研究并利用EEMD和PCA的優勢，對多維加速度信號進行自適應的降噪、重構、降維、特征提取等，最終獲得回轉支承性能退化模型，建立起準確的在線剩余壽命預測模型。
技術實現思路
為實現上述目標，本專利技術充分融合利用了EEMD良好的非平衡信號處理能力和PCA對高維數據的降維、差異判斷的優良性能，提出了一種基于多維數據驅動的大型回轉支承剩余壽命在線預測方法。本專利技術的技術方案是：提出了一種基于多維數據驅動的大型回轉支承剩余壽命在線預測方法，該方法首先對回轉支承進行全壽命疲勞試驗，獲取其整個試驗周期的多組振動加速度信號監測數據；然后利用聚類經驗模態分解(EEMD)將振動信號分解成多個本征模態分量(IMF)，并利用主成分分析(PCA)選擇能反應出回轉支承性能退化的若干IMF進行信號重構，以達到濾波消噪的目的。接著，將不同時期的多維加速度信號與試驗初期的信號進行PCA，得到一維的連續SPE(C-SPE)，并以此反應出多維加速度振動信號的變化情況，再計算出C-SPE的多個時域特征，建立起回轉支承的性能退化模型。最后利用LSSVM建立起回轉支承剩余壽命與性能退化模型的關系模型，從而建立起回轉支承的剩余壽命預測模型。回轉支承加裝在線監測系統后，獲取到的多維振動信號便可按照此方法進行降噪、重構、特征提取，最終實現在線剩余壽命預測，其具體實現步驟如下：1)獲取多維加速度信號。對全新的回轉支承進行滿載荷的疲勞壽命試驗，直至其完全失效卡死，使用均布在回轉支承定圈內側的K(K≥4)組加速度傳感器采集回轉支承內外圈滾道的相對軸向、徑向振動信號，保存多維加速度傳感器的全壽命試驗數據a1,a2,…,ak,…,aK；2)EEMD分解。選擇步驟1)中保存的某一組加速度數據ak(k∈[1,K])，按照試驗的天數N將其分成N段，然后對每段進行EEMD分解，得到N個IMF矩陣，每個矩陣的列數J等于每段信號分解的IMF的個數，行數I等于此段信號的采樣點數；3)IMF初步選擇。將第1天的IMF矩陣中的第j(j∈[1,J])階IMF拆分成多維矩陣M1j，同時將第n(n∈[1,N])天的IMF矩陣中的第j階IMF拆分成多維矩陣Mnj，將Mnj與M1j進行PCA，以M1j為基礎樣本得到Mnj的平方預測誤差向量SPEnj，求其均值并減去SPE的控制線Scl，得到其差值ERRnj，ERRnj即反應出加速度ak的第n天的第j階IMF與第一天的同階IMF之間的差異。需要指出的是，由于白噪聲的均勻性，包含大量噪聲的高頻段IMF在不同時段不會有太大變化，而包含低頻有效信息的IMF在性能退化的不同階段會有較大變化。因此ERRnj越大，說明此階IMF越能更有效地反應出回轉支承性能退化的趨勢；重復以上步驟，將j從1取到J，獲取第n天各階IMF與第1天對應IMF的差異值ERRnj,如前所述，ERRnj越大的IMF越能反應出回轉支承性能退化趨勢，因此更應該作為當天加速度信號重構的IMF。為量化這一過程，設權值為α(α∈(0,1))，當ERRnj最大的h(h∈[1,J])個IMF累加之和占所有ERRnj累加之和的比例超過α時，此h個IMF即作為第n天加速度ak的重構元素；4)IMF最終確定。由于回轉支承性能退化過程中的隨機性，如：不同的階段不同的部件(內圈、外圈或滾珠)產生故障時會產生不同頻率的沖擊，這使得不同天數里面重構加速度ak所需要的IMF可能是不同的。為統一加速度ak重構時使用的IMF，將n從1取到N，重復步驟3)，得到所有N天內重構加速度ak所需要的IMF序列，這些IMF序列中會有若干重復出現的，也會有個別偶爾出現的，將出現次數之和占所有IMF序列個數的比例超過α的H(H∈[1,J])個IMF作為回轉支承全壽命試驗過程中加速度ak信號重構的依據；5)信號降噪與重構。從每天的IMF矩陣中選擇步驟4)中確定的若干個IMF進行累加，便可得到當天的ak重構信號。需要指出的是，此處重構不僅是選擇了能反應回轉支承性能退化過程的IMF，更是將背景噪聲所在的高頻IMF舍去，間接達到了消噪的效果；6)多維加速度信號重構。將k從1取到K，重復步驟2)-5)，即可獲得多維加速度全壽命周期信號的重構信號；7)數據降維與特征提取。將每天重構后的a1,a2,…,aK信號組成矩陣，即可得到N個K維的加速度信號矩陣，然后將第n(n∈[1,N])天的矩陣與第1天的矩陣進行PCA，便可以以一維向量SPE反應出K維加速度矩陣相對第1天的變化趨勢，既保留了多維數據的特征信息，又達到了降維的目的。將n從1到N計算出的SPE連接起來，便得到回轉支承整個壽命周期中的性能退化特征：連續SPE(C-SPE)；8)建立回轉支承性能退化模型。步驟7)中建立的C-SPE是不具有頻域特性的，因此計算其1本文檔來自技高網...

【技術保護點】
一種基于多維數據驅動的大型回轉支承剩余壽命在線預測方法，其特征在于，包括獲取全壽命疲勞試驗振動信號，基于EEMD?PCA的信號分解、消噪及重構，多維振動信號的降維及C?SPE特征的提取，基于C?SPE及時域特征建立回轉支承性能退化模型，基于LSSVM剩余壽命預測模型的建立與訓練，以及回轉支承在線剩余壽命預測方法，其主要步驟如下：(1)獲取多維加速度信號：對全新的回轉支承進行滿載荷的疲勞壽命試驗，直至其完全失效卡死，使用K(K≥4)組加速度傳感器采集回轉支承內外圈滾道的相對軸向、徑向振動信號，保存多維加速度傳感器的全壽命試驗數據；(2)EEMD分解：選擇一組加速度數據ak(k∈[1,K])，按照試驗的天數N將其分成N段，然后對每段進行EEMD分解，得到N個IMF矩陣，此矩陣的列數J等于分解的IMF的個數，行數I等于此段信號的采樣點數；(3)IMF初步選擇：將第1天的IMF矩陣中的第j(j∈[1,J])階IMF拆分成多維矩陣M1j，同時將第n(n∈[1,N])天的IMF矩陣中的第j階IMF拆分成多維矩陣Mnj，將Mnj與M1j進行PCA，以M1j為基礎樣本得到Mnj的平方預測誤差向量SPEnj，求其均值并減去SPE的控制線Scl，得到其差值ERRnj，ERRnj即反應出加速度ak的第n天的第j階IMF與第一天的同階IMF之間的差異；需要指出的是，由于白噪聲的均勻性，包含大量噪聲的高頻段IMF在不同時段不會有太大變化，因此其ERR較小，而包含低頻有效信息的IMF在性能退化的不同階段會有較大變化；因此ERRnj越大，說明此階IMF越能更好地反應出回轉支承性能退化的趨勢；重復以上步驟，將j從1取到J，獲取第n天各階IMF與第1天對應IMF的差異值ERRnj,如前所述，ERRnj越大的IMF越能反應出回轉支承性能退化趨勢，因此更應該作為當天加速度信號重構的IMF。為量化這一過程，設權值為(α∈(0,1))，當ERRnj最大的h(h∈[1,J])個IMF累加之和占所有ERRnj累加之和的比例超過α時，此h個IMF即作為第n天加速度ak的重構元素；(4)IMF最終確定：由于回轉支承性能退化過程中的隨機性，如：不同的階段不同的部件(內圈、外圈或滾珠)產生故障時會產生不同頻率的沖擊，這使得不同天數里面重構加速度ak所需要的IMF可能是不同的。為統一加速度ak重構時使用的IMF，將n從1取到N，重復步驟(3)，得到所有N天內重構加速度ak所需要的IMF序列，這些IMF序列中會有若干重復出現的，也會有個別偶爾出現的，將出現次數之和占所有IMF序列個數的比例超過α的H(H∈[1,J])個IMF作為回轉支承全壽命試驗過程中加速度ak信號重構的依據；(5)信號降噪與重構：從每天的IMF矩陣中選擇步驟(4)中確定的IMF進行累加，便可得到當天的ak重構信號；需要指出的是，此處重構不僅是選擇了能反應回轉支承性能退化過程的IMF，更是將背景噪聲所在的高頻IMF舍去，間接達到了消噪的效果；(6)多維加速度信號重構：將k從1取到K，重復步驟(2)?(5)，即可獲得多維加速度全壽命周期信號的重構信號；(7)數據降維與特征提取：將每天重構后的a1,a2,…,aK信號組成矩陣，即可得到N個K維的加速度信號矩陣，然后將第n(n∈[1,N])天的矩陣與第1天的矩陣進行PCA，便可以以一維向量SPE反應出K維加速度矩陣相對第1天的變化趨勢，既保留了多維數據的特征信息，又達到了降維的目的；將n從1到N計算出的SPE連接起來，便得到回轉支承整個壽命周期中的性能退化特征：連續SPE(C?SPE)；(8)建立回轉支承性能退化模型：步驟(7)中建立的C?SPE是不具有頻域特性的，因此計算其10個時域指標，并連同C?SPE本身建立起回轉支承的性能退化模型；(9)建立回轉支承剩余壽命預測模型：若試驗中回轉支承的轉速是v(r/min)，則當試驗進行到第n(n∈[1,N])天時，回轉支承已經運行了n×24×60×v轉，其剩余壽命為(N?n)×24×60×v轉，而第n天的C?SPE及其時域特征已經從步驟(1)?(8)中獲得，因此將C?SPE及其時域特征作為輸入，將剩余壽命作為輸出，便可利用LS?SVM建立起回轉支承剩余壽命預測模型；(10)回轉支承在線剩余壽命預測：回轉支承剩余壽命預測模型建立后，同型號的回轉支承在實際使用時，可將其多維加速度信號進行EEMD分解，然后按照步驟(4)確定的IMF序列進行信號重構，再按照步驟(7)得到當天的C?SPE，計算其時域特征并代入到步驟(9)建立的模型中，便可在線預測回轉支承的剩余使用壽命。...

【技術特征摘要】
1.一種基于多維數據驅動的大型回轉支承剩余壽命在線預測方法，其特征在于，包括獲取全壽命疲勞試驗振動信號，基于EEMD-PCA的信號分解、消噪及重構，多維振動信號的降維及C-SPE特征的提取，基于C-SPE及時域特征建立回轉支承性能退化模型，基于LSSVM剩余壽命預測模型的建立與訓練，以及回轉支承在線剩余壽命預測方法，其主要步驟如下：(1)獲取多維加速度信號：對全新的回轉支承進行滿載荷的疲勞壽命試驗，直至其完全失效卡死，使用K(K≥4)組加速度傳感器采集回轉支承內外圈滾道的相對軸向、徑向振動信號，保存多維加速度傳感器的全壽命試驗數據；(2)EEMD分解：選擇一組加速度數據ak(k∈[1,K])，按照試驗的天數N將其分成N段，然后對每段進行EEMD分解，得到N個IMF矩陣，此矩陣的列數J等于分解的IMF的個數，行數I等于此段信號的采樣點數；(3)IMF初步選擇：將第1天的IMF矩陣中的第j(j∈[1,J])階IMF拆分成多維矩陣M1j，同時將第n(n∈[1,N])天的IMF矩陣中的第j階IMF拆分成多維矩陣Mnj，將Mnj與M1j進行PCA，以M1j為基礎樣本得到Mnj的平方預測誤差向量SPEnj，求其均值并減去SPE的控制線Scl，得到其差值ERRnj，ERRnj即反應出加速度ak的第n天的第j階IMF與第一天的同階IMF之間的差異；需要指出的是，由于白噪聲的均勻性，包含大量噪聲的高頻段IMF在不同時段不會有太大變化，因此其ERR較小，而包含低頻有效信息的IMF在性能退化的不同階段會有較大變化；因此ERRnj越大，說明此階IMF越能更好地反應出回轉支承性能退化的趨勢；重復以上步驟，將j從1取到J，獲取第n天各階IMF與第1天對應IMF的差異值ERRnj,如前所述，ERRnj越大的IMF越能反應出回轉支承性能退化趨勢，因此更應該作為當天加速度信號重構的IMF;為量化這一過程，設權值為(α∈(0,1))，當ERRnj最大的h(h∈[1,J])個IMF累加之和占所有ERRnj累加之和的比例超過α時，此h個IMF即作為第n天加速度ak的重構元素；(4)IMF最終確定：由于回轉支承性能退化過程中的隨機性，如：不同的階段不同的部件(內圈、外圈或滾珠)產生故障時會產生不同頻率的沖擊，這使得不同天數里面重構加速度ak所需要的IMF可能是不同的;為統一加速度ak重構時使用的IMF，將n從1取到N，重復步驟(3)，得到所有N天內重構加速度ak所需要的IMF序列，這些IMF序列中會有若干重復出現的，也會有個別...

【專利技術屬性】
技術研發人員：黃筱調，封楊，陳捷，王華，洪榮晶，
申請(專利權)人：南京工業大學，南京工大數控科技有限公司，
類型：發明
國別省市：江蘇;32