滚动轴承作为旋转机械的核心零部件，是旋转机械健康监测与管理的关键对象，其从正常运行到最终失效通常要经历不同的性能退化过程．在运行过程中及时准确地监测到早期微弱故障及性能退化规律，并跟踪其退化的演化过程从而有针对性的制定维护计划，对滚动轴承的状态维修具有重要意义[1]．在滚动轴承性能退化监测评估中，最为关键的是退化特征的提取和退化特征指标的评估．在退化特征指标的提取方面，文献[2]通过计算振动信号的相对均方根实现性能退化指标的提取，文献[3]通过基本尺度熵提取性能退化特征．这些方法都是通过单一指标实现退化特征提取，但是不同的指标对于性能退化过程的敏感度不同，导致仅仅依靠单一指标进行性能退化过程监测评价取得的效果不太理想．文献[4]通过时域、频域和小波包节点奇异值组成多维特征．上述大量统计特征指标组成的高维特征可能造成有效指标被淹没，同时降低了后续评估模型的计算效率．为了解决该问题，文献[5]提出通过主成分分析(PCA)进行高维特征的约减，文献[6]提出通过线性嵌入(LLE)进行高维特征的约减，文献[7]提出通过改进的NPE进行维数约减．这些方法中，PCA是通过求解数据集的最大协方差，求得最大协方差矩阵的特征值来保留特征的全局结构信息．LLE和NPE的核心是构造投影矩阵，使得映射前后的信息误差最小，保留了特征的局部结构信息．而性能退化过程中的信息不仅存在于原始特征的全局结构中而且存在于局部结构中．在滚动轴承的性能退化特征指标提取方面，还鲜有同时考虑全局和局部的退化特征提取方法．在退化特征的评估方面，一些典型的机器学习方法，如BP神经网络、支持向量机(SVM)、相关向量机(RVM)等被应用于滚动轴承的性能退化评估[8]．但是，这些方法都需要一定的滚动轴承故障数据作为训练，然而实际设备运行中，很少拥有故障数据样本，因此在只有正常运行数据的情况下实现滚动轴承的故障监测与性能退化评估更有工程意义．为了满足这一需求，高斯混合模型(GMM)、连续隐马尔可夫(CHMM)和自组织特征映射(SOM)等方法被应用于滚动轴承的性能退化评估[9]，但这类评估方法需要大量训练样本，且在特征维数较高的情况下问题更加突出．文献[10]提出了支持向量数据描述方法(SVDD)，能在小样本下较好地解决单分类问题，已有学者们将其应用于滚动轴承的性能退化评估[11-12]．基于以上分析，本研究提出基于GLNPE-SVDD的滚动轴承早期故障监测与性能退化评估方法．该方法在多维特征提取的基础上，通过GLNPE算法[13]实现多维特征的全局和局部特征提取，再与SVDD相融合实现早期故障监测与性能退化评估．1 性能退化评估方法1.1　特征提取在对滚动轴承进行早期故障监测与性能退化评估前，先对正常振动信号和全寿命周期振动信号进行时域、频域[14]和时频域特征提取构成35维特征集Fe=[T,F,TF]，其中：提取时域特征T=[t1,t2,⋯,t10]为方差、均方值、均方根值、偏度、峭度、波性指标、裕度指标、脉冲指标、峰度因子和峰度，t1，t2和t3主要与故障的严重程度有关，t4～t9主要反映振动信号的分布情况，用来检测故障的冲击性特征；提取频域特征F=[f1,f2,⋯,f5]为均方频率、频率中心、均方根频率、频率标准差和峭度频率，f1为振动信号在频域中的平均能量，f2～f5为振动信号中主频带的位置变化．频域信号与轴承的转速密切相关，当发生故障时产生周期性冲击，振动信号能量增强，振动信号更加复杂．最后，在时频域通过选择模态混叠和端点效应较小的变分模态分解(VMD)[15]对振动信号进行自适应分解，提取5个分解分量IMF的能量、能量熵、奇异值和奇异值熵构成时频域特征TF=[tf1,tf2,⋯,tf20]．根据文献[11]，当分解分量为5时分解效果较好，分解个数增加将会出现过分解.1.2　性能退化评估实现将原始特征通过GLNPE算法提取后输入SVDD模型融合得到性能退化指标D，并根据其进行滚动轴承性能退化评估．SVDD[10]是一种有效的单值类方法，首先，通过非线性映射将正常样本映射到高维内积空间，并在特征空间中寻找一个包含全部或大部分样本且体积最小的超球体；然后，将测试样本与获得最小超球体中心之间的距离看作是测试样本偏离正常状态时的退化指标D．当D小于获得的最小超球体半径R时，表示滚动轴承处于正常运行状态；超过R时，表示滚动轴承处于退化状态．D值越大，表示性能的退化程度越严重．根据SVDD原理区分正常状态和退化状态，可有效实现滚动轴承的性能退化程度评估．早期故障监测与性能退化评估分为离线建模和在线监测两个阶段．对滚动轴承正常运行下的多维特征进行GLNPE提取并作为模型的训练样本，将训练好的模型进行在线监测即可实现滚动轴承早期故障监测与性能退化评估，实现流程如图1所示．10.13245/j.hust.210103.F001图1早期故障监测与性能退化评估实现流程2 实验验证2.1　数据描述选择美国辛辛那提大学公布的滚动轴承振动测试全寿命周期数据，验证基于GLNPE-SVDD的滚动轴承性能退化评估方法的有效性．图2为滚动轴承全寿命实验装置简图．10.13245/j.hust.210103.F002图2滚动轴承全寿命实验装置简图如图2所示，交流电机以2 000 r/min的恒定转速带动转轴旋转，4个型号为ZA-2115的轴承分别通过弹簧机构被施加了2 700 kg的径向载荷，通过在每个轴承的水平和垂直方向都安装一个型号为PCB353B33的振动传感器，采集水平和竖直方向的振动信号，使用NI公司型号为DAQ-Card-6062E的数据采集卡进行振动信号采集，采样频率为20 kHz，每间隔10 min采集一个样本，每次采集时间为1.024 s．采集轴承1外圈从正常运行到完全失效全寿命过程的数据，共982个样本，每个样本包含2.048×104个数据点．2.2　性能退化评估首先，将常用的均方根值作为指标进行滚动轴承的性能退化评估，退化指标曲线如图3所示，图中：N为样本序号；s为均方根．10.13245/j.hust.210103.F003图3RMS退化指标曲线根据图3，选择前200组数据为正常运行状态样本，SVDD模型中的核参数通过试验确定为0.5[11]．提取正常运行状态下样本的原始特征为训练样本，经过GLNPE与SVDD模型进行融合，得到最小超球体的半径R=0.027．再将全寿命样本提取出的特征经过GLNPE和SVDD测试，得到所有样本到球心距离，即性能退化指标D的变化趋势如图4所示．10.13245/j.hust.210103.F004图4所有样本性能退化指标的变化趋势由图4可知：整个退化过程总体上可以分为正常、轻度、严重和失效四个状态．N≤520时属于正常状态，因为距离值在最小超球体的半径之内；520N≤558时，轴承处于早期微弱故障阶段，信号及其微弱以及噪声干扰导致很难发现；558N≤723时出现了轻微的小幅波动，轴承开始处于加速退化状态，还属于轻微退化阶段；723N≤966时波动幅度增加之后有减少又增加，随意性增加，处于严重退化状态；N966时距离值大幅增加，已经处于失效状态．2.3　评估验证为了验证以上实验结果，选取N=200，520，558，723，966的样本进行包络谱分析，结果如图5所示，图中：A为加速度包络谱幅值；g为重力加速度；f为频率；f0为轴承外圈特征故障频率．10.13245/j.hust.210103.F005图5不同样本的包络谱分析如图5(a)所示，N=200时样本外圈故障特征频率无法清晰地被观察到，说明本文方法将前200组样本作为正常状态样本是正确的；在图5(b)中可以观察到230.5 Hz处较为微弱的故障特征频率，说明轴承外圈发生了早期故障；图5(c)外圈故障特征频率以及二、三倍频较为清晰地突显出来，说明性能退化进入了加速衰退阶段；图5(d)轴承外圈故障特征频率以及二、三、四倍频相比前期更加清晰，说明故障进入了严重退化阶段；图6(e)故障特征频率和其二、三、四倍频突显之外，其余加载的频率成份有所增加，这是进入失效阶段之后裂缝增加导致的，说明开始进入失效阶段．10.13245/j.hust.210103.F006图6原始特征直接输入SVDD融合的性能退化曲线与文献[16]相比，本文结果提前83个样本发现了早期微弱故障．与文献[17]中通过将原始高维特征集输入果蝇优化算法优化小波SVDD模型相比，提前14个样本发现了早期故障．与文献[11]中通过变分模态分解之后，提取模态分量奇异值、时域、频域和时频域高维特征集直接进行SVDD评估相比，提前152个样本监测到早期故障．2.4　对比分析为了进一步分析本文方法的有效性，提取原始特征直接输入SVDD进行融合的性能退化曲线如图6所示．由图6可知：在融合刚开始就出现了异常点，融合后的退化指标超过了最小超求体的半径，这不符合实际情况；同时，在轴承第704个样本第一次监测到初始故障，这比本文方法迟了184个样本．在第704个样本之后，距离值出现了大幅波动，表明已经进入了严重退化阶段，对早期故障监测不足．通过PCA和NPE与SVDD分别对原始特征进行融合，得到的性能退化曲线如图7和8所示．10.13245/j.hust.210103.F007图7PCA与SVDD对原始特征融合的性能退化曲线由图7可知：经过PCA处理后，消除了异常点的影响，整体性能相比原始特征提取后直接进行SVDD得到的D有了一定的提升．但初始故障的监测能力仍然不足，在723个样本才监测到故障．然而由于考虑得到全局特征的作用，在723个样本之前出现了一定的微小波动，表明进入微弱故障，但实质上未监测到．由图8可知：NPE与SVDD进行融合得到性能退化指标D相比直接输入SVDD进行融合，消除了异常值的影响，整体性能有了一定的提升．但也面临早期故障监测不足的能力，在第722个样本监测到发生了初始故障，实质上根据本文方法得知此时已经进入了严重退化阶段．由于NPE局部特征的提取，在第722个样本之前出现了较小的波动，表明通过NPE局部特征的提取对于特征挖掘具有一定的作用．10.13245/j.hust.210103.F008图8NPE与SVDD对原始特征融合的性能退化曲线以上分析表明：GLNPE与SVDD相结合的方法在滚动轴承的早期故障监测与性能退化评估方面具有较好的效果，在鲁棒性和早期监测方面具有较明显的优势．3 结语基于GLNPE与SVDD的滚动轴承早期故障监测与性能退化评估方法具备以下特点：相比单一的局部或全局提取方法，提高了退化特征的指标性能；实现了滚动轴承早期故障监测与性能退化的有效评估；可以克服实际生产中滚动轴承故障样本较难获取的问题，仅通过正常样本数据即可实现滚动轴承的早期故障监测，对于进行滚动轴承的在线健康监测和自适应预警具有一定的指导意义．