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第45卷 第3期 2019年3月 工矿自动化 Industry and Mine Automation Vol. 45 No. 3 Mar. 2019 文章编号671-251X201903-0066-05 DOI 10. 13272/j. issn. 1671-251x. 2018080013 矿用带式输送机驱动滚筒轴承振动信号降噪方法 杨祥1， 田慕琴1， 李璐1， 宋建成1， 张林锋1， 吴静坤 太原理工大学矿用智能电器技术国家地方联合工程实验室， 山 西 太 原 030024; 2.太原理工大学煤矿电气设 智 制 山西省重点实验室，山 西 太 原 030024 摘要 针对现有振动信号降噪方法中经验模态分解存在模态混叠、 独立分量分析要求采集的振动信号数 不少于源信号数等问题， 提出了 一种基于集合经验模态分解（ EEMD和快速独立分量分析（ FastICA的矿 用带式输送机驱动滚筒轴承振动信号降噪方法。首先， 通 过 EEMD算法对采集的振动信号进行分解， 得到 若干不同尺度的包含故障特征频率的本征模态函数（ IMF分量； 然后， 基于相关系数对IM F分量进行重构， 得到特征信号和虚拟噪声信号， 将重构的特征信号和虚拟噪声信号组成输入矩阵， 并 作 为 FastICA算法的 输入； 最后， 利 用 FastICA算法实现信号与噪声分离， 达到信号降噪的目的。实验结果验证了该方法的可行 性和有效性。 关键词 矿用带式输送机； 驱动滚筒轴承；滚筒轴承故障诊断； 振动信号降噪 集合经验模态分解 快 分量分析 中图分类号TD67/634. 1 文献标志码A 网络出版地址 Fttp //kns. cnki. net/kcms/detail/32. 1627. TP. 20190301. 1332. 002. html Vibration signal denoising for drive roller bearing of mine-used belt conveyor YANG Xiang1’2，TIAN Muqin1’2，LI Lu1’2，SONG Jiancheng1’ 2， ZHANG Linfeng1’ 2， WU Jingkun1’ 2 1. National 2. Shanxi Key Laboratory of Mining Electrical Equipment and Intelligent Control’ Taiyuan University of Technology’ Taiyuan 030024 ’ China Abstract EMD has modal aliasing and ICA requires the number of collected vibration signal should not be less than the number of source signal. In view of the above problems that existed in existing vibration signal denoising ’ a vibration signal denoising for drive roller bearing of mine-used belt conveyor was proposed which was based on EEMD and FastICA. Firstly’ collected vibration signal is decomposed by EEMD algorithm’ so as to obtain several IMF components at different scales that containing faults characteristic frequency. Then’ the IMF components are reconstructed based on correlation coefficient to obtain characteristic signal and virtual noise signal’ which are ed into matrix as of FastICA algorithm. Finally’ FastICA algorithm is used to separate signal and noise to achieve purpose of signal denoising. The experimental results verify feasibility and effectiveness of the . 收稿日期 2018-08-06;修回日期 2019-02-22;责任编辑盛男。 基金项目山西省科技重大专项计划基金资助项目（ 20131101029。 作者筒介杨祥“993 男 ， 湖北黄同人， 硕士研究生，主要研究方向为矿用智能电器技术， E-mail86963849qq. com。 引用格式杨 祥 ， 田慕琴，李 璐，等 .矿 用 带 式 输 送 机 驱 动 滚 筒 轴 承 振 动 信 号 降 噪 方 法 工 矿 自 动 化 ，2019,4536-70. YANG Xiang,TIAN M uqinLI Lu， t al. Vibration signal denoising m ethod for drive roller bearing of m ine-used belt conveyor[J] . Industry and M ine Automation, 2019,45 3 ； 66-70. 2 0 1 9 年 第 3 期杨 祥 等 矿 用 带 式 输 送 机 驱 动 滚 筒 轴 承 振 动 信 号 降 噪 方 法 67 Key words mine-used belt conveyor; drive roller bearing； fault diagnosis of roller bearing； vibration signal denoising ； ensemble empirical mode decomposition； fast independent component analysis 〇 引言 煤矿井下带式输送机长期运行在高速和重载的 状态下， 驱动滚筒轴承是易损部件[1]。因此， 矿用带 式输送机驱动滚筒轴承故障准确诊断对矿用带式输 送机连续稳定运行和煤矿安全生产具有重要意义。 由于煤矿井下环境恶劣， 采集的带式输送机驱 动滚筒轴承振动信号中包含大量背景噪声， 轴承运 行状态的特征信息可能被噪声淹没， 导致故障诊断 结果不准确。因此， 对带式输送机驱动滚筒轴承振 动信号进行降噪处理是准确诊断驱动滚筒轴承故障 的前提-“]。许多学者在振动信号降噪方面做了大 量研究。包广清等-]将小波阈值降噪原理应用于经 验 模 态 分 解 （ Empirical Mode Decomposition， EMD中，提出了一种EMD分解阈值降噪方法，但 未考虑EMD存在的模态混叠问题。贾瑞生等-]提 出 了 基 于 EM D 及 独 立 分 量 分 析 （ Independent ComponentAnalysis，ICA的降噪方法，但 ICA 要 求采集的振动信号数不少于源信号数， 然而实际应 用中采集的振动信号数往往小于源信号数。本文提 出 了 一 种 基 于 集 合 经 验 模 态 分 解 （ Ensemble Empirical Mode Decomposition， EEMD 和 快 速 ICAFastlCA的矿用带式输送机驱动滚筒轴承振 动信号降噪方法。该 方 法 首先通过EEMD算法对 振动信号进行分解； 然后对分解得到的分量基于相 关系数进行重构， 将重构信号组成输人矩阵并作为 FastICA算法的输人； 最后， 利 用 FastICA算法实现 信号与噪声分离， 达到信号降噪的目的。 1相关算法原理 1 9 EEMD算法 EEMD算法在原信号中加人高斯白噪声后， 采 用 EMD算法对信号进行分解-10]。该算法利用高 斯白噪声在频谱上均勻分布的特点， 使不同尺度的 信号自动分布到合适的参考尺度上， 保证信号的连 续性， 从而抑制模态混叠现象-112]。 EEMD算法步骤如下。 “ 将具有不同幅度和功率谱密度的高斯白噪 声/11“1 1，2 , 2，〜，〜为分解次数4 1，2,2, L ， L 为采样点数） 添加到原信号 “ 中， 得到待分 解信号 ， “ ） “ ; ， “ ） （ 1 “ 对 待 分 解 信 号 进 行 EMD分解 “ C t rtt 2 1 式 中 为 第 “ 1，2,，K，K 为本征模函数 Intrinsic ModeFunction, IMF分量个数） 个 IMF 分量r“ 为残差。 “ 重复步骤（ 1、 （ 2N 次 。 “ 对得到的多个IM F分量分别进行总体平 均运算， 以消除多次添加高斯白噪声的影响， 得到最 终 的 IM F分 量 c 及残差r“ CjO 1 c r“t - - 最 终 得 到 原 信 号 的 EEMD分解结果 c “ rtt 5 1 1 9 FastICA 算法 盲源分离是在源信号和混合通道参数均未知的 情况下， 根据原信号的统计特性， 仅由观测信号恢复 出源信号各独立分量的过程-316]。本文应用基于 负熵准则的FastIC A 算 法 ， 该算法具有盲源分离速 度快、 效果好等优点[1718]。 随机变量的负熵为 J H g au ss Hy 6 式中* 为随机变量的微分熵; g a u S s为 和 具有 相同协方差矩阵的高斯随机变量， 其 均 值 为 0,方差 为单位矩阵。 Hy |/yln/yd；y 7 式 中 /为概率密度函数。 由于根据式（ 7计算微分熵需要知道概率密度 函数， 而实际采集的振动信号的概率密度函数不可 知 ， 所以采用负熵近似计算公式 J y {E[ygauS s ] E[y]}z 式中 [ ]为 均 值 运 算 函 数 ;为非线性函数， 取 g y tanha1， y， 叱 1 。 负熵越大， 非高斯性越强， 当非高斯性达到最大 时， 表明对各独立分量的分离已完成。 FastICA 算 步 。 1 对观测信号矩阵X 进行中心化处理， 使其 均值为0。 2 对观测信号矩阵进行白化Z VX，Z 为白 化向量， V 为白化矩阵。 3 初始化迭代次数 1， 选择需要估计的独 68 工 矿 自 动 化2 0 1 9 年 第 4 5 卷 500 mm， 滚动体接触角为％。结合滚筒轴承故障特 征 频 率 计 算 公 式 [19]， 可 得 外 圈 故 障 频 率 / 9.70 Hz， 内圈故障频率/12.60HZ， 滚动体故障 频 率 /4.01Hz。振动传感器安装在驱动滚筒轴 承座的轴向和纵向， 采 样 频 率 为 2 000 H z 采样点 数 为 8 000。 采集的带式输送机一级驱动滚筒轴承振动信号 时域波形及包络谱如图2 所示， 可看出采集的振动 信号杂乱、 故障特征频率不明显， 被淹没在强背景噪 声中。因此， 需要对采集的振动信号进行降噪处理。 首先， 利 用 EEMD算法对采集的振动信号进行分 解 ， EEMD分解过程中加入的白噪声幅值为采集的 振 动 信号幅值的0. 2 倍 ， 分 解 次 数 N 100,得到 10个不同尺度的包含故障特征频率的IM F分 量 ， 如 图 3 所示。然后， 按式（ 9计 算 各 IM F分量与采 集 的 振 动 信 号 的 相 关 系 数 ， 分 别 为 0. 888 9, 0.362 2，0.172 8， 0.0115， 0.0010， 0.018 6, 0. 009 8,0. 010 7,0. 015 6,0. 013 8。之 后 ， 将相关 “ 时域波形 0.10 | 0-05 \ m 50100 150 频率/Hz 200250 b 包络谱 图2驱动滚筒轴承振动信号时域波形及包络谱 Fig. 2 Time domain wave and envelope spectrum of vibration signal of drive roller bearing 0 0.2 0.4 0.6 0.8 1.0 时间/s 0 0.2 0.4 0.6 0.8 1.0 时间/s 〇 , 5 〇 0.2 0.4 0.6 0.8 1.0 〇2 〇 0.2 0.4 0.6 0.8 1.0 时间/s 时间/s 0.2「 图3驱动滚筒轴承振动信号各IM F分量 Fig. 3 IMF components of vibration signal of drive roller bearing 立分重个数rn。 4 选 取 第 次 迭 代 时 的 初 始 权 向量Wp 随机 5 赋 值 m [Z g WTZ ] [ WTZ]W V其 中 ，（ ） 为 g 的一阶导数。 / 一 1 Wp 更新 Wp Wp WTW0 W.。 7令 WV Wp IIW pll 8 判 断 Wp是否收敛， 若 Wp不收敛， 返回步 骤5。 9 令 p p 1，若 p m，返回步骤（ 4，否则 结束。 2基 于 EEMD和 FastICA的振动信号降噪方法 基 于 EEMD和 F a-IC A 的振动信号降噪方法 原理如图1 所示， 具体步骤如下 1 对 原 信 号 进 行 EEM D分 解 ， 得到 K 个 不 同 尺 度 的 包 含 故 障 特 征 频 率 的 IM F分量 q O，2 ， ，cn ， ，cK n〈K。 2 计 算 各 IM F分量与原信号的相关系数 * c ⑴ ） [ 一 ][〇 一 ] 9 [⑴ 一 ]2 八/ [ ⑴ 一一]2 式中 1 c■ c。 ]- 3将相关系数大于0. 1 的 IM F分量和剩余 IM F分量分别进行重构， 得到特征信号和虚拟噪声 信号。 将特征信号和虚拟噪声信号组成输入矩 阵 ， 作 为 Fa- IC A 算法的输入， 利 用 Fa- IC A 算法 得到去噪后信号和噪声信号， 实现原信号的有效 降噪。 图 3 实验验证 山西晋城某煤矿212主运带式输送机一级驱动 滚筒轴承型号为SKF23176,轴承转速为64 r/min， 滚珠个数为21， 滚 动 体 直 径为65 mm， 轴承节径为 1基 于EEMD和FastICA的振动信号降噪方法原理 Fig. 1 Principle of vibration signal denoising based on EEMD and FastICA 实验验证 山西晋城某煤矿212主运带式输送机一级驱动 原信号 2 0 1 9 年 第 3 期杨 祥 等 矿 用 带 式 输 送 机 驱 动 滚 筒 轴 承 振 动 信 号 降 噪 方 法 69 b 噪 声信号 图4去噪后信号和噪声信号时域波形 Fig. Time domain wave of denoised signal andnoise signal 对去噪后信号进行包络解调分析， 如 图 5 所示。 可看出去噪后信号包络谱无毛刺， 且故障特征频率 清晰可见； 频谱的极值出现在驱动滚筒轴承内圈故 障频率/ 的 2 倍频、 3 倍 频 和 6 倍频附近， 因此， 判 断该驱动滚筒轴承可能存在内圈故障。检修后发现 轴承内圈存在严重划痕， 与理论分析结果相符， 表明 本文所提降噪方法可有效滤除信号中的噪声成分， 有利于驱动滚筒轴承运行状态特征信息提取和故障 准确识别。 图5去噪后驱动滚筒轴承振动信号包络谱 Fig. 5 Envelope spectrum of vibration signal of drive roller bearing after denoising 4结语 提出了一种基于EEMD和FastICA的矿用带 式输送机驱动滚筒轴承振动信号降噪方法。首先， 采 用EEMD算法对原始振动信号进行分解， 得到若 干不同尺度的包含故障特征频率的IM F分量， 使频 率相近的振动信号分量分离，解决了 EM D分解中 模态混叠的问题； 然后， 将EEMD分解的信号基于 相关系数进行重构， 并将重构信号组成的矩阵作为 Fa-ICA算法的输入， 有效解决了盲源分离原信号 数不足的问题； 最 后 ， 利 用Fa-IC A算法将信号与 噪声分离，实现原始振动信号的有效降噪。实验结 果表明， 该方法有效滤除了原始振动信号中包含的 系数大于0. 1 的IM F分量（1Q进行重构得到特 征信号， 将剩余IM F分量（4进行重构得到虚 拟噪声信号， 并将重构信号组成输入矩阵。最后， 利 用Fa-IC A算 法 得 到 去 噪后信号和噪声信号， 如 图 4 所示， 实现信号与噪声分离。 a去噪后信号 噪声， 使得驱动滚筒轴承运行状态特征信息更加明 显 ， 有利于提高故障诊断的准确性。 参 考 文 献 （ References -1 .冷军发， 郭松涛， 荆双喜， 等.基于最小熵解卷积的带 式输送机传动滚筒轴承故障诊断[Q ].河南理工大学 学报（ 自然科学版） ， 2015， 344 514-519. 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