基于改进的快速时变滤波经验模态分解和自适应正弦余弦优化算法的滚动轴承故障诊断方法

《Machines》：A Fault Diagnosis Method for Rolling Bearings Based on Improved Speed Time-Varying Filtering Empirical Mode Decomposition and Adaptive Sine–Cosine Optimization Algorithm Lifeng Wang, Mingchen Lv, Wenming Cheng, Xiao Xu, Zejun Zheng and Dongli Song

　　

作为关键机械部件，滚动轴承的运行完整性对设备安全至关重要。然而，在强噪声干扰下，振动信号中的微弱故障特征难以提取。针对这一问题，研究人员提出了一种新型故障诊断方法，该方法集成了改进的快速时变滤波经验模态分解（ISTVF-EMD）与自适应正弦余弦优化算法（A-SCA），能够精确且高效地提取故障特征。该方法的核心理念在于通过设置最大分解层数限制来改进传统的时变滤波经验模态分解（TVF-EMD），有效解决了低信噪比（SNR）信号分解过程中分量过多和计算效率低下的问题。此外，研究人员采用多特征频率能量集中中心性（MCFECC）指标作为适应度函数，引导A-SCA自适应搜索ISTVF-EMD的最优带宽阈值和拟合阶数参数，从而提取出包含最丰富故障信息的分量。通过仿真和多个试验台案例验证，结果表明：所提方法不仅能显著增强包络谱中的故障特征频率及其谐波，成功诊断外圈、内圈和滚动体故障，而且与原始方法相比，ISTVF-EMD在保证甚至提升分解质量的同时，大幅缩短了计算时间。本文提出的方法为在强噪声干扰下实现滚动轴承的精确自适应故障诊断提供了一种有效解决方案。

**论文解读：基于ISTVF-EMD与A-SCA的滚动轴承故障诊断方法**

**研究背景与问题**

滚动轴承是旋转机械系统的核心部件，广泛应用于航空航天、轨道交通、机器人、电机和船舶等领域。其运行状态直接影响设备的安全性与可靠性。由于工作环境复杂多变，滚动轴承长期承受交变载荷，易发生疲劳剥落、点蚀和断裂等故障，导致性能退化甚至设备停机。因此，高效的滚动轴承故障诊断研究对保障设备稳定性和降低维护成本具有重要意义。振动加速度信号采集与分析是轴承状态监测和故障诊断的常用方法。然而，由于运行环境复杂，直接采集的振动信号常包含大量噪声干扰，无法直接评估轴承状态，需采用信号去噪与分解方法来抑制无关噪声，从而有效实现状态监测与故障诊断。现有研究主要采用先进的信号分解技术（如增强离散解析小波变换、雾凇优化变分模态分解、正弦经验模态分解）进行预处理，并结合智能优化算法（如改进麻雀搜索算法、麻雀搜索算法、雾凇优化算法）或自适应机制（如快速峭度图、谱相干故障能量因子）来优化模型参数或选择富含故障信息的频带与分量。然而，在强噪声干扰下，传统时变滤波经验模态分解（TVF-EMD）存在分解效率低、产生过多无用分量的问题，限制了其工程实用性。为此，研究人员开展了此项研究，旨在从信号分解与优化算法两个角度出发，提出一种能够自适应提取最优分解分量的故障诊断方法。论文发表在《Machines》。

**主要技术方法**

研究人员提出了一种基于改进快速时变滤波经验模态分解（ISTVF-EMD）和自适应正弦余弦优化算法（A-SCA）的故障诊断框架。ISTVF-EMD在传统TVF-EMD基础上引入最大分解层数限制，根据信号采样频率与最小分解带宽计算阈值，避免低信噪比（SNR）条件下产生过多窄带分量，从而提高计算效率。A-SCA针对不同维度设置不同的更新尺度，对带宽阈值B和B样条拟合阶数K进行二维空间优化搜索，并确保K在迭代中保持整数。多特征频率能量集中中心性（MCFECC）指标同时计算外圈、内圈、滚动体和保持架四种故障特征频率对应的能量集中度，并选取最大值作为适应度函数，用于评估分解分量的故障信息丰富度。通过A-SCA优化ISTVF-EMD的参数，提取最优分量后进行希尔伯特包络谱分析，实现故障特征频率识别。实验数据来源于西南交通大学轴箱轴承试验台和西安交通大学轴承试验台。

**研究结果**

**3. 仿真数据分析**
通过构建信噪比为-13 dB的模拟冲击信号（含121 Hz等预设故障特征频率），验证了所提方法在强噪声下的有效性。A-SCA优化后得到最优带宽阈值B=0.29613、拟合阶数K=9，其包络谱清晰显示121 Hz及其前五阶谐波。相比之下，标准SCA优化结果仅显示前三阶谐波，表明A-SCA具有更优的收敛效果。

**4. 实验数据分析**
**4.1 西南交通大学轴箱轴承试验台数据**
**案例1（外圈故障，转速500 r/min）**：原始信号包络谱仅隐约可见一阶故障特征频率（110.56 Hz）。经ISTVF-EMD+A-SCA优化（B=0.055403，K=20），包络谱中清晰出现110 Hz及其前五阶谐波，成功增强外圈故障特征。
**案例2（滚动体故障，转速约850 r/min）**：原始信号包络谱仅显示保持架频率（9.97 Hz），滚动体特征频率（78.76 Hz）被噪声淹没。优化后（B=0.03526，K=27）包络谱中不仅出现保持架频率及其二阶谐波，还清晰呈现滚动体故障频率的前四阶谐波，并观察到因双点接触激发的二阶谐波调制现象，验证了滚动体故障诊断有效性。

**4.2 西安交通大学轴承试验台数据**
**案例3（外圈故障，转速2250 r/min）**：原始信号包络谱仅隐约可见一、二阶故障特征频率（107.9 Hz）。优化后（B=0.08847，K=25）包络谱中108 Hz及其前八阶谐波清晰可见，成功提取外圈故障特征。
**案例4（内圈故障，转速2250 r/min）**：原始信号包络谱存在转频调制边带，可见一、三阶内圈故障特征频率（184.38 Hz）及其边带。优化后（B=0.4502，K=30）包络谱中184 Hz及其前三阶谐波更为突出，调制边带更明显，有效增强内圈故障特征。

**5. 结果分析与讨论**
对比ISTVF-EMD与原始TVF-EMD的计算时间，对所有五组信号（一套仿真、四套实验），ISTVF-EMD的分解时间均显著缩短，且加速效果在群体智能优化参数搜索时更为突出。包络谱对比显示，在相同带宽阈值B和拟合阶数K下，ISTVF-EMD不仅保持或提升分解质量，还能在部分信号中获取更多有效谐波分量（如案例3）。

**6. 讨论**
从数学与物理层面，所提框架建立了“信号-分解参数-频率能量集中”映射链，MCFECC直接量化包络谱中冲击事件产生的谐波簇能量，将谱特征与故障机理（间歇冲击、调制、耦合摩擦）关联。与维度理论方法互补，更适用于强噪声下信号特征提取。通过多准则谱决策可区分转子不平衡与轴承故障。与深度学习相比，具有无监督/小样本适应性、强可解释性及低部署成本的优势。与HHT/EMD/VMD相比，ISTVF-EMD通过时变滤波和分解层数限制提高了低SNR下的稳定性和效率。MCFECC无需预设故障类型，通过频率族竞争机制自动识别最相关谱结构。在变载荷、变转速和多转子系统中，基于实时转速计算特征频率并独立优化，具备一定鲁棒性，但强耦合场景需多通道融合。低SNR仿真与实验验证了早期故障检测能力。

**结论翻译**
本研究提出了一种集成ISTVF-EMD、A-SCA参数优化和MCFECC能量集中指标的自适应轴承故障诊断框架。通过仿真分析和实验数据集验证，该方法展示了改进的分解稳定性和增强的弱故障特征提取能力。
(1) 低信噪比（-13 dB）下的仿真结果验证了方法的鲁棒性，理论特征频率的谐波梳结构仍清晰保留。与经典经验模态分解（EMD）相比，有效固有模态函数（IMF）数量从11个减少到6个，表明分解更紧凑且更具物理意义。同时，每段信号的平均计算时间从2.31秒降至1.42秒，证实了计算效率的提升。
(2) MCFECC指标的引入进一步增强了特征频率能量集中度。实验结果显示，包络谱中可清晰识别高达六阶的谐波分量，且故障特征频率周围的能量聚集显著强于传统分解策略。
(3) 在西南交通大学轴箱轴承试验台和西安交通大学轴承试验台上的验证进一步确认了框架的实际应用性。在转速500 r/min、径向载荷0.5 t条件下，提取的主导故障频率（61.6 Hz）与理论值（61.5 Hz）高度吻合，相对误差低于0.5%，表明频率定位精度高且物理一致性强。
(4) 总体而言，所提方法实现了稳定的自适应分解、低SNR条件下增强的弱故障可检测性以及准确的特征频率定位，同时保持了可接受的计算成本。这些结果表明，该框架为滚动轴承故障诊断提供了理论可解释性和实际应用性。未来工作将集中于将该方法扩展至更复杂的工况和多传感器融合场景，以进一步提高工业环境中的鲁棒性。