Chinese Journal of Ship Research
基于随机森林的离心泵滚动轴承故障诊断
加筋板承受中拱弯矩 σx 作用，底板承受横hg
向水压力P。加筋板模型的功能函数为
（6）式中：G < 0为结构失效；σ 为加筋板的极限承载U
G = σ - σx U hg
能力，即在横向压力、纵向弯矩组合载荷下的极限强度，调用有限元模型计算； σx 为加筋板在中hg Shu 等［13 ］提出拱状态下的实际承载压力，可根据的经验公式进行计算。X M + X X M msw m sw mwv m mwv nl wv σ = x hg Z v 3以上各式中参数含义如表 所示。
（7）
4本算例对比了文献［ ］的改进蒙特卡罗法（BP-MC）4 13 MCS ［ ］和文献［ ］采用 以及结合二阶响MC模拟（RS-MC）计应面的 算的加筋板的失效概AK-MCS（U）法，AK-MCS（H）法以率。同时，采用AK-MCS（UH）及 法对其进行求解，计算结果如4表 所示。全裕度，因此失效概率非常小。在此情况下，难以进行可靠性评估，尤其是当单次有限元模型仿真耗时较长时，计算成本将非常庞大。船舶结构极限强度可靠性分析具备以上特点，为此本文提出AK-MCS了改进 法，并将其应用于组合载荷作用下的船底板架极限强度可靠性分析，得到如下主要结论： 1 AK-MCS ）改进 法具有较高的求解精度和效率。以非线性振荡器数学模型为例，验证了该AK-MCS方法的可行性。可见，改进 法的计算结MC果与 法结果一致，且显著减少了调用功能函数的次数和计算时间，在保证求解精度的同时提高了计算效率。2 AK-MCS ）改进 法在船舶板架极限强度可MC靠性研究中具有良好的适用性和高效性，与5%，与法计算结果相比，计算误差只有 文中其他MC方法相比最接近于 法的计算结果，且调用有32%，有效降低了限元模型次数比原方法减少了计算成本。AK-MCS本文所提改进 方法具有较好的继承性，适用于其他行业的高可靠度工程结构问题，也可以与智能优化算法结合进行可靠性优化设计。
参考文献：
［
邱志平，陆强华. 结构可靠性分析的改进 神经网络蒙特卡洛模拟方
进展——第六届全国随机振动理论与应用学术会议论文摘要集. 天津：中国振动工程学会随机振动专
摘 要：［目的］离心泵组出现故障后会给所在平台任务完成及战备完好性的提升带来较大影响。为解决离心泵组常见的故障检测与定位问题，提出一种离心泵滚动轴承故障诊断方法。［方法］首先使用局部特征尺度分解用随机森林对离心泵滚动轴承进行故障诊断，最后结合故障诊断试验，基于离心泵组中所注入的轴承故障的监测数据分析验证上述方法的正确性。［结果］试验结果表明，该方法能有效诊断出离心泵滚动轴承的故障模式。［结论］对离心泵组相应故障诊断方法的研究可为提高机电设备诊断能力奠定基础，为泵组故障预测与健康管
理系统的建立提供技术支持。关键词：离心泵；故障诊断；局部特征尺度分解；随机森林
1 100841海军装备部 装备技术合作中心，北京2 430064中国舰船研究设计中心，湖北 武汉3 450046郑州航空工业管理学院，河南 郑州
0引言
离心泵在船舶、核电、水利机械中有着广泛的应用，其作用是将流体抽出或压入容器，或将液体送到高处，它是现代工程领域广泛使用的一类机电产品，表征了大部分机械电气产品的主要特征，具有广泛的代表性。作为疏排水和供油的重要设备，离心泵一旦发生故障，对设备整体会造成严重影响，而轴承作为离心泵中的重要部件，离心泵故30%以上往往是由轴承故障所产生的，因此对障的离心泵滚动轴承进行故障诊断具有重要意义［1-2］。由于轴承振动信号相对于电流、流量等信号会表现出非线性、非稳态的特点，并且振动信号中包含大量复杂、难以提取的信息，因而利用振动信号进行诊断也是故障诊断研究中的难点。以往的信号处理方法更适用于平稳信号或是线性信号，而滚动轴承信号非平稳、非线性的特点使得傅里叶变换存在一定的局限性［3］。针对上述问题，多种时频联合分析方法相继产生，如短时傅里叶变换、Wigner-Ville -黄变分布、小波变换、希尔伯特换（Hilbert-Huang transform，HHT）等，并且需要提HHT前获取分析信号的先验知识。其中 作为一种新的自适应时频分析方法，虽然实现了信号的自适应分解，但在分解过程中会产生拟合误差、模解（empirical态混叠及端点效应等［4］；经验模态分mode decomposition，EMD）和 解（local局部均值分mean decomposition，LMD）也有计算量大、频率混淆和平滑次数的选择等问题［5］。而局部特征尺度local characteristic-scale decomposition，分解（ LCD）则可以将复杂的信号分解为若干个内禀尺intrinsic scale component，ISC度分量（ ），并且可避免过包络、欠包络、端点效应、频率混淆等情况LCD的发生。因此，本文选用 进行信号的时频分析［6］。熵是一种不确定性的度量，能有效处理随机性和偶然性的问题。近似熵由于是通过比较自身数据段来修正系数为零的情况，导致其对复杂、微小的波动不敏感。样本熵在近似熵的基础上得到了发展，计算时不需要自身模板匹配［7］，故本文将样本熵用于刻画轴承时间序列复杂度，以弥补近似熵存在偏差的不足，从而更好地提取故障轴承信号中的特征，这对诊断准确度的提取具有积极作用。针对模式识别时，基分类器在训练过程中容易出现过度训练或者学习误差较大的缺点，可以在集成学习中通过建立多棵决策树，利用随机选
2 轴承故障试验研究
50CL-30A本文采用 立式离心泵作为试验对3象进行故障诊断试验验证，试验平台如图 所6306示。该离心泵使用 型滚动轴承，待测轴承为驱动端轴承。试验通过电火花加工技术对滚动轴承的内环、外环进行单点故障注入，注入故障切槽1mm的宽度为 ，利用砂轮对滚动体打磨进行单点0.5 mm。试验过程中，控制故障注入，打磨深度为 2 950 r/min，试验数据通离心泵组电机的转速为