基于支持向量机的车辆轴承故障检测方法研究

着较大的差异，在实际的使用过程中，有些机械零件没有达到使　用寿命就已经报废，而有些机械零件即使使用时间超过其规定　使用寿命却依然运行良好。　在车辆机械零件中，轴承是主要的承力单位，工作环境较差　且承受大负载，属于易损耗零件，由于实际生产或工作环境中，　轴承的生产精度不高，装配不当或者冲击载荷过大等影响，轴承　主要失效形式有疲劳损坏、磨损、腐蚀、破损好压痕，任意一种失　效形式的产生都将对轴承的寿命造成致命的影响。　以型号为６４０６的滚动轴承为例，利用Ｐｒｏ／Ｅ绘制三维模　型，然后对其做有限元分析，模型的内圈、外圈及滚动体的材料　选用轴承钢ＧＣｒｌ５，密度为７８３０　ｋ＃ｍ　，弹性模量为Ｅ＝２．０６ｘｌＯ　ＭＰａ，泊松比　＝０．３。轴承的外圈固定不动，内圈随轴旋转，内圈　由轴过盈配合不发生相对运用。当振动频率达到１５３８０　Ｈｚ时，　其主振形如图１所示。　从图中可以看出，当振动频率达到１５　３８０　Ｈｚ时，轴承内　圈发生严重损坏变形，由此可以看出低阶模态振型对滚动轴承　的振动影响较大，尤其在低阶固有频率下的时候，形状变化十分　明显。　当轴承发生微小损坏的时候，如轴承的表面出现点蚀、划　痕、凹陷，此时轴承每振动一次都会产生一次振动，并且这种振　动具有周期性，轴承的转速越大，振动周期越小，轴承损坏的尺　寸越大，振动的幅度也越大。所以，轴承出现损坏时，轴承的故障　特征频率为其工作产生的频率。令　表示轴的转动频率，单位　为ｄｍｉｎ，则根据轴承的几何尺寸和轴承的转动频率，可以计算　出故障特征频率。　滚动体通过轴承外圈损坏点的频率　：　牛（１一　（１）　滚动体通过轴承内圈上一损坏点的频率　：　＝孚（１＋　（２）　滚动体上一损坏点通过内圈或者外圈的频率　：　１一（　ｃ。ｓ　）　（３）　保持架故障频率／＝：　＝｝（１一告ｃｏｓ　（４）　式中　￣＿滚动体个数　滚动体直径，ＩＴＩｍ　一轴承的节径，ＩｌｌＩＩｌ　——轴承压力角，ｒａｄ　当轴承发生局部损坏时，轴承的其他元件会在工作时周期　性地撞击损坏处，冲撞会引起轴承其他部分被激励，从而产生一　系列冲击振动。实际工作环境中，轴承滚动体不是完全纯滚动而　且滚动体安装后也会存在误差，因此，谱峰的频率并不一定等于　其理论值。所以在根据滚动轴承的频谱图判断其故障时，需要在　理论值的附近寻找相对较接近的频率，然后根据寻找的频率对　其做出判断。　二、支持向量机（ＳＶＭ）理论基础　对于滚动轴承的故障监测可以看成是判断轴承的状态，把　．．监￡：壁斑．。　睦　童　轴承的状态分为正常与故障两种，那么滚动轴承故障监测就变　
成了依据其振动参数的一种模式识别，其识别结果只有两种一　
正常和故障，而支持向量机在模式识别方面所需样本相对较少　
且分类精度高。因此，采用支持向量机，对轴承状态进行识别并　
判断其故障特性。　
支持向量机是２０世纪９０年代初Ｖａｐｎｉｋ等人，根据统计学　
习理论和结构风险最小化为依据提出的一种新的机器学习方　
法，该方法善于解决样本数量少、非线性及高维分类等复杂样本　
分类情况。其优化目标是置信范围最小，约束条件是训练误差最　
小，具有凸二次优化的特点，因此找到的极值解一定是全局的最　
优解。其主要思想是把输入的参数样本经过非线性变换从而转　
换到另外一个特征空间，然后在这个新的空问中寻找样本的最　
优分类面。　
假设有共有Ｋ个样本　。和两个类别Ｙ　，ｉ＝１，２……Ｋ，Ｙ　∈Ｉ１，　

一
１１，其分类间隔为２／Ｉｋｏｌｌ。那么要使分类间隔最大，则等同于要　
求／１１￣１Ｖ最小，所以使分类间隔最大的优化问题可以转化为二次　
规划问题，其目标函数为：　

ｍｉｎＪ（ｔｏ，　）＝１／２ＩＩ６Ｄｌｌ　＋ｃ　，　（５）　
ｉ＝１　
约束条件为：　

ｓ．ｔ．　（　）＋６］≥１　。，ｉ＝１，２，３……　（６）　
（５）式中，Ｃ为指定常数，可以起到控制对错分样本惩罚度　
的作用，使得错分样本的比例与算法复杂度之间保持平衡。其中　
毒为松弛因子，　为非线性变换函数，由于分类样本可能存在线　
性不可分的情况，因此，为了保证分类的正确性，应该满足　。ｉ＞０　
（ｉ－１，２，３……　）。　
三、基于ＳＶＭ的滚动轴承故障检测　
基于ＳＶＭ的滚动轴承故障检测主要思想是对采集的振动　
信号进行分解，提取最具代表性的特征向量，然后输入到ＳＶＭ　
模式识别模型中，进行故障类型识别。　
样本参数为振动信号，利用正则化公式对其进行预处理：　

，
：　

也　（７）　

式中‘ｌ——样本的均值　
。一样本的标准差。　
检测数据可以看成是二元样本：　

＝
｛（　－　，Ｙｚ），（　，ｙ２）……（　．　，Ｙｉ）｝Ｙ；∈｛１，一１｝　（８）　
假设当Ｘｌｔ＝　。的时候ｙｉ＝１，表示轴承的故障状态，当　。　＝　
的时候ｙｉ＝一１表示轴承的正常状态。建立以下分类为两类的模　
式判别函数：　
ＩＷＶｘ／－ｂ＞１１，ｙｌ＝　ｆｑ、　
【ＷＴ．，￣ｉ＇－ｂ≤１．Ｙｉ＝一１　…　

为了保证两类模式的距离最大，则需要保证　（　）＝　
（Ｗ　Ｗ）的极值最小，利用Ｌａｇｒａｎｇｅ数乘法进行极值求解，构造　
Ｌａｇｒａｎｇｅ函数：　

Ｌ（Ｗ，ｂ，ａ）＝　（　）一∑ｑ｛［ｗＴｘ／－ｂｋ　一１｝　（１０）　
厶　ｉ＝１　
（下转９０页）　

设蚤管理与维铬２０１５№６　圈　
的位置发生左右变化，不可避免地存在气体泄漏，　
填料密封冷却润滑的回油管线也会因密封填料环　
泄漏而承压，见图３。　
四、改造方案　
原设计中回油收集箱为封闭空间，无呼吸口和　
放空管线，油箱设计为非承压设备，压力聚集升高　
可能造成油箱系统部件憋压引发爆炸事故，故对回　
油箱进行外接至放空管线的改造。从油箱引出１条　
排放管线至附近的管线放空，避免回油箱因长期泄　
漏压力积累或因填料突然失效造成大量泄漏而憋　
压。　
五、实施　
Ｉ．油箱压力引出点和压力进放空管网点的选取　
根据现场设备情况，原机组回油箱上预留有２　
个１／４英寸孔径接头螺纹孔，并已用堵头封住。利用预留孔作为　
油箱压力泄放的引压点，将堵头拆除更换为１／４英寸的短接头　
用于对接后面管线的连接配管。按就近选取进入点以减少施工　
量的原则，将进人放空管线的点选在压缩机组橇内，即确定压缩　机出口管线安全阀泄压后１条３英寸的放空管线作为放空接入　点。配管改造施工如图４所示。　２．引压用１／４英寸连接管线的配管弯管、切管施工及管线接　头和阀门安装施工　由于选用的连接管线为ｌ／４英寸ＳＳ３１６管线，连接头为ＯＤ　卡套接头，油箱至放空点加一１／４英寸球阀用于隔离油箱和放　空管线，所用材料管径较小，仅用仪表常用弯管器、切管器及其　他常用工具即可完成施工安装。根据实配管线走向和长度，在管　线中间设置了２个管卡固定不锈钢管线，保证细长管线配管连　接后的刚度。　３．在机组原有放空管线上接入排放管线时的开孔焊接及焊　缝探伤　图４机组改造配管及取压点示意图　在已有放空管线上接入１／４英寸小管径的管线，需对原管　线开孔焊接１个１／４英寸螺纹接头。因放空管线压力较低，在征　得第三方认证机构ＢＶ的同意后采用氩弧焊焊接将ｌ／４英寸不　锈钢接头焊接在以后的３英寸放空管线上，焊接后采用ＰＴ渗　
透检测对焊缝进行质量检测合格。　
４．连接管线试压　
完成改造配管连接后，根据管网运行压力，对管线进行０．７　
ＭＰａ试压，并用中性发泡溶剂进行漏点的检测。试压未见漏点，　
管线连接合格。　
六、改造效果　
改造后避免油箱因填料长期泄漏压力聚集或填料失效泄漏　
憋压造成结构损坏；改善了密封环槽后部承受压力累积的情况；　
可以根据放空情况监控活塞杆填料密封泄漏情况。改造后机组　
运行正常，放空点排放正常，未见油箱憋压，有效避免了憋压爆　
裂的安全事故隐患，保证了机组的正常运行和平台的安全生产。　
［编辑李渡］　

（上接８５页）　
令　为Ｌａｇｒａｎｇｅ乘子，ｂｏ是分类阈值，且：　
６。＝—　１　
Ｌ　。Ｔ　（１）＋ＷＴｘ　（一１）】　（１１）　

则分类规则函数为：　
，）－ｓｇｎ【∑ｙ．ｑ。（　）一６　０］　（１２）　
四、算例　
选用美国凯斯西储大学电气工程实验室所采集的数据验证　
以上方法的可行性。轴承的型号ＳＫＦ６２０５，采样频率１２０００　Ｈｚ，　
轴承转速１５００　ｒ／ｒａｉｎ。对滚动轴承的内圈故障采集数据，以验证　
判别模型的合理性。　利用ＭＡＴＬＡＢ编写支持向量机程序并将数据带入，得到支　持向量机的训练结果与测试结果。在支持向量机的训练结果中，　内圈故障１０个样本正确识别出９个，训练结果准确分类率为　９０％，在分类结果中，内圈故障ｌＯ个样本正确识别８个，正确识　别准确率为８０％，结果表明支持向量机对轴承的故障检测具有　良好的效果。　囫　设备管理与维修２０１５№６　五、结论　针对车辆机械故障产生的主要原因，着重研究滚动轴承在车　辆工作过程中的损坏情况，利用ＰｒｏＥ分析得低阶模态振型对滚　动轴承的振动影响较大，尤其在低阶固有频率下，形状变化十分　明显。将轴承的状态分为两类，分别是正常与故障，利用支持向量　机对其进行模式识别，以振动信号作为样本数据，计算结果表明，　支持向量机在轴承故障检测中具有良好的分类效果与准确性。　［编辑利文］　２０１５年５期，总第　
３７３期第６８页，作者江　
忠木撰写的《数控重型　
卧式车床的安装》一文　
中图１应更正为右图　
所示，特向作者及读者　
致歉。　

更正