INTRODUCTION OF WORK
推荐阅读 | 幅值调制双谱：一种微弱调制特征提取方法及其在滚动轴承故障诊断中的应用
The amplitude modulation bispectrum: A weak modulation features extracting method for bearing fault diagnosis.
导读
2024年5月24日，北京工业大学智能诊断与检测课题组胥永刚教授团队，提出了名幅值调制双谱的振动信号处理方法，并将其成功应用于滚动轴承的故障诊断中。研究成果以“The amplitude modulation bispectrum: A weak modulation features extracting method for bearing fault diagnosis”为题发表于工程领域一区SCI期刊《Reliability Engineering and System Safety》上，博士杨苗蕊为第一作者，张坤老师为唯一通讯作者。
摘 要
滚动轴承作为齿轮箱中的重要零部件，其特征信息常受到其他零件运行的干扰，导致振动信号中的故障特征微弱，诊断难度较大。本文提出的幅值调制双谱(Amplitude Modulation Bispectrum, AMB)是一种基于微弱调制特征提取的滚动轴承故障诊断方法。针对轴承故障信息微弱难以提取的问题，该方法通过对信号频域幅值进行重配置，有效调节了信号种不同分量的占比，突出了故障特征信息。在利用先进的解调手段解决信号中复杂调制成分的基础上，还提出了一种针对二维数据的故障信息量化评价指标，以此对双谱解调结果进行优化处理，使结果中的有效信息更加清晰。利用仿真和实验信号证实了此方法在滚动轴承故障诊断中的有效性，并与其他方法进行了对比分析，结果表明了此方法的优越性。
论文创新点
1
2
3
部分图文一览
基本原理
针对轴承故障信息微弱且包含复杂调制成分的振动信号，本文提出了基于幅值调制双谱(AMB)的滚动轴承故障诊断方法。此方法主要分为两个步骤——幅值重配置和故障信息提取。
01
幅值重配置是指对信号频谱中的幅值进行重配置，以此实现调节信号中各分量的比例，解决信号中故障信息微弱难以识别的问题。
02
故障信息提取则是先利用调制信号双谱从幅值重配置图中初步提取出不同的分量，得到初始解调双谱，从而实现对信号中复杂调制成分的解调。
为了能最大限度地利用每个初始解调双谱中的故障信息，本文提出的新指标——双谱信噪比(BSNR)，量化评价初始解调双谱中的故障信息，从而构造权重系数。通过分配不同的权重系数，得到加权解调双谱，最终融合为幅值调制双谱，完成对信号的故障信息提取，实现了对轴承故障的诊断。算法流程如图1所示。
1 图1 幅值调制双谱算法流程图（原文Fig.5）
基于傅里叶变换的幅值重配置方法
本文采用了基于傅里叶变换的幅值重配置方法，调整不同分量的在信号中占比，从而有助于后续的故障信息提取。
为了实现对信号中不同分量比例的调节，在频域中引入了Magnitude Order(MO)的概念，对信号幅值谱中的各频率幅值进行重配置，从而构建出信号的幅值重配置图。
1 图2 仿真信号的幅值重配置结果（原文Fig.6）
幅值重配置图以三维图的形式展示了信号频谱中各频率的幅值随MO的变化情况。当MO=1.5时，幅值重配置的归一化幅值谱中的低频段频率成分占主导地位，说明此时原信号中的齿轮运行特征被增强，占有较大比例。而当MO=-1.5时，幅值重配置的归一化幅值谱在1500Hz附近出现了较大峰值。此现象表示经重配置后，原信号中的轴承外圈故障特征占据了主导地位。
基于BSNR的故障信息提取方法
为了量化评价各个初始解调双谱中包含的故障信息，设计了名为BSNR的评价指标。
1 图3 (a)BSNR计算方法示意图; 仿真信号在不同MO下初始解调双谱的(b)BSNR和 (c)权重。（原文Fig.7）
利用权重融合双谱，得到最终的AMB：
1 图4 仿真信号的AMB（原文Fig.8）
实验测试
Case 1
Case 1中对Spectra Quest实验台上采集到的滚动轴承故障信号进行了处理。从分析结果中可以看出，AMB可以有效且准确地提取信号的故障特征频率，从而实现信号的故障诊断。
1 图5 Case 1中的实验台（原文Fig.14）
1 图6 Case 1中的原始信号（原文Fig.15）
1 图7 Case 1中信号的AMB（原文Fig.18）
为了进行对比分析，利用调制信号双谱和谱幅值调制对此信号进行了处理。
1 图8 Case 1中信号的调制信号双谱（原文Fig.19）
1 图9 Case 1中信号的谱幅值调制结果（原文Fig.20）
经调制信号双谱处理，结果中只出现了轴承的转频信息。谱幅值调制的最大平方包络谱中干扰成分较多，故障特征频率并不突出。
通过对比可知，相比与调制信号双谱和谱幅值调制，AMB能够提取出信号中隐含的故障信息，成功实现对于滚动轴承内圈故障的诊断。
Case 2
在Case 2中，利用无锡厚德仪表技术研究院有限公司开发的HD-FD-H-03P转子齿轮综合故障模拟实验台采集了6205滚动轴承的外圈故障信号。测试结果表明，AMB可以有效地对具有外圈故障的滚动轴承故障信号进行故障诊断，且结果中故障特征频率突出，诊断效果较好。
1 图10 Case 2中的实验台（原文Fig.21）
1 图11 Case 2中的原始信号（原文Fig.22）
1 图12 Case 2中信号的AMB（原文Fig.25）
为了进行对比分析，利用调制信号双谱和谱幅值调制对此信号进行了处理。
1 图13 Case 2中信号的调制信号双谱（原文Fig.26）
1 图14 Case 2中信号的谱幅值调制结果（原文Fig.27）
MSB结果中的干扰成分较多，故障特征频率并不突出。谱幅值调制的最大平方包络谱中中并未出现故障信息。
通过对比可知，相比与调制信号双谱和谱幅值调制，AMB能够提取出信号中隐含的故障信息，成功实现对于滚动轴承外圈故障的诊断。
推荐阅读：
无寿命标签下的RUL概率预测：一种融合贝叶斯深度学习和随机过程的方法
CBAM增强残差卷积域自适应网络在跨机滚动轴承剩余使用寿命预测中的应用
基于因果路径的层次图卷积注意力网络在复杂机电系统故障检测中的应用
用于预测和健康管理的类ChatGPT大型基础模型：综述和路线图
