混合特征量提取与FCM聚类在轴承故障模式识别中的应用*

戚建国 ， 黄文静 ， 李俊婷

（1.医科达（北京）医疗器械有限公司，北京 100000；2.河北工业职业技术学院，河北 石家庄 050000）

0 引言

轴承作为机械系统转动与运动的核心部件之一，其整体性能优劣对系统安全高效运行有着至关重要的作用。由于机械本身存在零部件磨损，以及管理维护不及时或操作方法不当等情况，在运行中经常会突发各种故障[1]。因此，积极发展轴承故障诊断技术，对提前预防事故发生具有非常重要的意义。

信号的特征提取和模式识别是轴承故障诊断的关键所在。特征提取的质量直接决定了模式识别的准确性，目前常采用短时傅里叶变换、小波变换、维格纳-威尔分布、经验模态分解等时频分析方法[2]。但传统的时频分析方法存在端点效应、模态混叠等问题，而局部均值分解（Local Mean Decomposition,LMD）方法是一种自适应时频分析方法，可以将信号分离出包络信号和纯调频信号，最后得到所有PF分量，可以获得原始信号完整的时频分布，突出信号的局部特征[3]。对于故障模式识别，就是将提取的故障特征向量进行分类处理，获得不同的工作状态。模糊C均值聚类（FCM）依据隶属度将数据集的元素分别赋予不同类别记号进行聚类，聚类效果良好[4]。FCM聚类在图像处理、模式识别和机械故障诊断等领域得到广泛而有效的应用。

1 滚动轴承故障机理

旋转机械的内在结构、制造装配等内部原因及快速运转等外部原因，使其轴承及底座或外壳系统发生异常，通常会对应地表现为轴承的周期确定性信号，也就是振动信号[5]。在轴承座上安装传感器，当轴承的某些零件出现故障时即会发出信号，再利用信号提取和处理技术，对振动信号进行分析处理，判断轴承的故障类型。

大部分的滚动轴承故障表现为外圈、内圈或滚动体故障。根据滚动轴承的转速和结构可以求得不同部位所对应的故障特征频率，根据信号频谱中的特征频率再结合特征提取和模式识别技术，确定故障发生的部位、类型和原因等[6]。

2 故障特征提取

2.1 故障信号的时域特征指标

轴承转速为1 812 r/min，提取轴承的内圈故障、外圈故障、滚动体故障信号，采样频率为12 000 Hz，同时对比提取轴承正常工作时的信号数据。提取对象的信号特征指标是进行轴承故障识别的第一步骤。最简便的信号特征提取分析方法是提取信号的均值、标准差等时域特征指标进行时域分析[7]。对轴承正常、内圈故障、外圈故障和滚动体故障进行分析，对信号进行时域分析，如表1所示。但在实际中由于噪声等干扰，时域分析方法容易忽略包含了丰富状态信息的信号频率特征，对于故障种类和损伤程度等无法做出精确判断，需要进一步的故障诊断处理。

表1 四种信号时域参数

2.2 故障信号的近似熵

近似熵用于描述时间序列的复杂程度，熵值的增加说明了系统混乱无序的程度增加[8]。近似熵和系统混乱无序的程度是呈现正相应的关系，即如果序列的自我相似度高、复杂程度小，则近似熵就越小；而序列的混乱无序程度越高，近似熵的熵值就越大[9]。经过多年研究发展，近似熵已经应用到许多学科领域，提取信号的近似熵作为特征向量可以更准确地衡量信号。

提取轴承正常、内圈故障、外圈故障和滚动体故障四种信号的近似熵直方图如图1所示。由图可以看出，不同信号的近似熵值不同，说明四种不同信号的复杂程度越高，近似熵的熵值就越大，信号越复杂。

图1 四种信号近似熵直方图

2.3 故障信号LMD分解后各个PF分量的能量

局部均值分解算法（Local Mean Decomposition，LMD）是一种新的自适应时频分析方法，由Jonathan S. Smith等提出，被广泛应用于处理各种信号非线性问题中[10]。局部均值分解（Local Mean Decomposition,LMD）方法是依据信号本身的信息进行自适应分解，分离出包络信号和纯调频信号，然后两者相乘不断循环得到具有真实物理意义的PF分量，其每一瞬时频率都有明确的物理含义。LMD分析方法能够有效地处理复杂信号，很好地表现信号的局部特征，得到完整的时频分布。

对滚动轴承进行故障诊断时，噪声等干扰会在一定程度上影响轴承振动信号的特性分析，因此先对信号进行小波消噪，再进行LMD分解。以轴承内圈故障信号为例，小波消噪后LMD分解结果如图2所示，内圈信号被分解为3个PF分量。

图2 轴承内圈故障LMD分解

同样，对轴承正常、外圈故障和滚动体故障信号经过小波消噪后进行LMD分解。LMD分解后，得到正常信号和滚动体故障信号被分成了3个PF分量，而外圈故障信号被分解为4个PF分量。综合考虑，均选择四种信号的前3个PF分量作为分析对象。

利用LMD分解后各个PF分量的能量组成特征向量，可以对原始信号进行细化处理。假设LMD分解后得到了k个PF分量，按照式（1）计算可得其PF分量的能量。

根据以上步骤计算的四种信号能量特征向量图如图3所示。

图3 四种信号能量直方图

2.4 混合特征量提取

为针对故障信号的复杂性，引入小波优化局部均值分解LMD算法，求取LMD分解后PF分量的能量，再与故障信号的时域特征指标、近似熵共同组成

特征向量，这样可以分别描述系统的多角度信息，从不同方向作为模式识别的输入向量输入到FCM中进行模式识别，更加深入地分析信号，更好地进行轴承故障诊断。四种信号组成的特征参数如表2所示。

表2 四种故障信号特征参数

3 FCM聚类

从轴承的四种状态信号分别取25组，共100组构成数据样本空间。对这100组样本空间进行混合特征提取，组成特征参数后输出到FCM聚类分析，得到聚类结果如图4所示。

图4 四种信号的FCM聚类

从图中可以看出，选取的100组样本被分为了四类，即可区分三种故障和正常信号，说明同一类型故障的25组不同样本围绕聚类中心被紧致地聚为一类，FCM聚类算法有良好的模式识别分类效果。

4 结论

局部均值分解（Local Mean Decomposition，LMD）方法具有良好的自适应性，通过小波消噪后再分解可以实现对复杂故障信号的准确分解分析。采用多特征量提取故障信号的时域特征指标、近似熵并提取LMD分解后PF分量的能量，这三种特征信号共同组成故障特征向量，混合特征提取可以从不同的方面反映滚动轴承故障信号。结合FCM聚类分析法，从已有故障样

本中求得诊断标准，利用同类型故障信号特征的相似性，可以对多种故障信号进行分类处理。通过实验证明，将混合特征量提取与FCM聚类应用于轴承故障模式识别中，可以有效进行轴承故障诊断。