摘要：針對公交車輛軸承故障易發且其早期故障難以檢測的問題，提出了一種基于多尺度排列熵(MPE)與隱馬爾可夫模型(HMM)的軸承故障診斷方法。該方法首先對采集的滾動軸承振動信號進行經驗模態分解(EMD)，分解完成后得到一系列固有模態函數(IMF)，選取合適的IMF對信號進行重構，待計算信號多尺度排列熵(MPE)值后再輸入已訓練收斂的隱馬爾模型(HMM)庫進行故障類型判別，試驗結果驗證了該方法的有效性和可行性。

　　關鍵詞：公交車輛;軸承;狀態監測;故障診斷

　　0引言

　　隨著公交車輛作為現代公共交通中不可或缺的一環，其能否安全穩定地運行會對整個公交集團安全運行能力帶來考驗，同時如果公交車輛發生故障，將會導致車輛拋錨、損壞等故障，嚴重的可能對乘客的生命財產安全造成威脅，故公交車輛安全運營事關重大[1-3]。在公交車輛自身發生的故障中，軸承故障占有一定的比例，而軸承早期故障的發生往往難以察覺，只能待其出現且造成車輛運行受較大影響時才能被發現，而此時為時已晚[4-5]。

　　因此，分析與掌握公交車輛軸承早期故障，并及時更換以便排除隱患是緩解公交車輛安全穩定運行的一項重要任務。國內外已開展了深入研究。LiY等[6]運用分層符號動態熵(SYDE)和二叉樹支持向量機(BT-SVM)的方法對滾動軸承早期故障進行了診斷，取得了很好的試驗效果。

　　張立智等[7]針對傳統深度學習方法在滾動軸承故障診斷中分類準確度相對較低的問題，應用一種基于深度卷積模型(DCNN)和支持向量機(SVM)相結合的診斷模型進行故障類型判別，結果表明準確率達到99.25%，提高了故障診斷準確率。上述文獻雖解決了軸承故障問題，但對于公交車輛軸承的研究較少，因而對于公交車輛特定工況下的運輸狀況無法進行細致檢測。

　　針對公交車輛軸承故障易發且早期故障難以發現的問題，提出了一種基于MPE[8]與HMM[9]的軸承故障診斷方法，該方法首先對軸承早期故障信號進行EMD[10]分解，從而濾除掉噪聲信號，然后從動力學角度求取重構后的信號排列熵值，最后對輸入隱馬爾可夫模型進行故障類型判別。

　　1軸承故障特征提取與判別

　　首先，由于該方法充分考慮了采集的軸承振動信號具有噪聲大、故障特征信號難以提取的問題，故應用EMD分解能夠濾除噪聲信號，因其分解得到的IMF具有信號不同頻帶的特征，然后選取合適的IMF從而得到新的信號;然后，對各新信號進行MPE處理能夠從動力學角度分析故障特征，待選取不同嵌入維數下的排列熵之后，進行標量量化并輸入HMM模型進行故障類型判別，得到的對數似然概率最大值即為所對應的故障類型。

　　2試驗研究

　　為驗證所提出方法的有效性，采集一款型號為BJ6856C6B最大承載可達13000kg公交車輛，運用控制變量法預先對該車軸承故障進行設置，由于公交軸承故障大都以內圈故障以及滾子故障存在，故本實驗只驗證這兩種故障診斷狀態識別效果。首先，采集軸承無故障情況下的振動信號，采樣頻率為50k，采樣點數為8192，然后用同樣的方法采集僅有內圈故障的軸承信號;最后采集僅有滾子故障的軸承信號，每類信號采集20組。其中，正常狀態原始信號、內圈故障信號以及滾子故障信號。

　　待采集完成后，分別對以上3種狀態信號進行EMD分解，為簡化闡述過程只展示主要故障的內圈故障處理結果。經EMD分解后的內圈故障分解如圖3所示。從圖中可以看出內圈故障經EMD分解后得到若干個固有模態函數，這些函數分量代表了不同頻段的原始信號特征，但由于噪聲信號以及分解誤差的影響其中夾雜了虛假信號，故需要去除這些虛假信號，根據經驗，選取IMF1-IMF4的信號分量并對其進行重構;在對重構后的內圈故障信號求取MPE。

　　不同的嵌入維數下的排列熵值不同，而在一定的范圍內嵌入維數越高其排列熵值越大，即信號之間的相關性越低。故選取嵌入維數為4~7的排列熵值作為特征向量進行標量量化后輸入HMMs模型庫進行故障類型識別。

　　在HMM模型庫中，內圈故障的20組數據輸入后得到的對數似然概率比其他2種狀態的概率都要大，僅第6組數據的概率值小于2組概率值，綜合20種數據，故障識別率達到了95%。基于MPE-HMM的軸承故障診斷方法對內圈故障軸承的識別率達到了95%，對正常狀態軸承的識別達到了90%，而對于滾子故障狀態的識別較低為80%，究其原因主要為滾子由保護架鑲嵌在軸承的內圈上，其在內圈中的滾動時發生故障主要體現在內圈故障中。

　　3結論

　　本文提出了一種基于MPE-HMM的公交車輛軸承故障診斷方法，經過試驗驗證該方法能夠有效地對具有內圈故障以及滾子故障的軸承進行判斷識別，故障識別準確率達到了80%以上，表明了該方法的有效性以及實際應用的可能性，將來有望在公交場站維修服務站點得到應用，從而省卻大量人力物力，乃至徹底消除車輛運行過程中可能發生的故障對交通安全造成的影響。

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