XJTU-SY 滚动 轴承 加速 寿命 试验 数据集 解读
雷亚国 韩天宇 王彪 李乃鹏 闫涛 杨军
西安 交通 大学 现代 设计 及 转子 轴承 系统 教育部 重点 实验室 浙江 长兴 昇阳 科技 有限 公司
机械 工程 学报 2019 ( 16 )

摘要 ： 预测 与 健康 管理 对 保障 机械 装备 安全 服役 、 提高 生产 效率 、 增加 经济 效益 至关重要 。 高 质量 的 全 寿命 周期 数据 是 预测 与 健康 管理 领域 的 基础性 资源 ， 这些 数据 承载 着 反映 装备 服役 性能 完整 退化 过程 与 规律 的 关键 信息 。 然而 ， 由于 数据 获取 成本 高 、 存储 与 传输 技术 有待 发展 等 原因 ， 典型 的 全 寿命 周期 数据 极其 匮乏 ， 严重 制约 了 机械 装备 预测 与 健康 管理 技术 的 理论 研究 与 工程 应用 。 为 解决 上述 难题 ， 西安 交通 大学 机械 工程 学院 雷亚国 教授 团队 联合 浙江 长兴 昇阳 科技 有限 公司 ， 选取 工业 场景 中 典型 的 关键 部件 — — 滚动 轴承 为 试验 对象 ， 开展 了 历时 两 年 的 滚动 轴承 加速 寿命 试验 ， 并 将 获取 的 试验 数据 — — XJTU - SY 滚动 轴承 加速 寿命 试验 数据 集 面 向 全球 学者 公开 发布 。 该 数据集 共 包含 3 种 工 况 下 15 个 滚动 轴承 的 全 寿命 周期 振动 信号 ， 采样 频率 高 、 数据 量 大 、 失效 类型 丰富 、 记录 信息 详细 ， 既 可 为 预测 与 健康 管理 领域 提供 新鲜 的 “ 数据 血液 ” ， 推动 故障 诊断 与 剩余 寿命 预测 等 领域 的 算法 研究 ， 又 可 助力 工业界 智能 化 运维 的 “ 落地生根 ” 。
基金 ： 国家 自然 科学 基金 ( 61673311 ) ; NSFC - 浙江 两化 融合 联合 基金 ( U1709208 ) 资助 项目
关键 词 ： 滚动 轴承 ; 加速 寿命 试验 ; 预测 与 健康 管理
作者 简介 ： * 雷亚国 ， 男 ， 1979年 出生 ， 博士 ， 教授 ， 博士 研究生 导师 。 主要 研究 方向 为 大数据 智能 故障 诊断 与 寿命 预测 、 机械 设备 健康 监测 与 智能 维护 、 机械 系统 建模 与 动态 信号 处理 。 E-mail : yaguolei@mail.xjtu.edu.cn ;
收 稿 日期 ： 2019-04-26

0 前言
随着 科学 技术 的 飞速 发展 ， 现代 机械 装备 逐渐 趋于 大型化 、 多元化 和 复杂化 ， 服役 环境 多种多样 ， 变 载荷 、 大 扰动 和 强 冲击 等 恶劣 工 况 屡见不鲜 ， 一旦 发生 故障 ， 会 造成 严重 的 经济 损失 甚至 人员 伤亡 [ 1 - 2 ] 。 因此 ， 对 机械 装备 开展 预测 与 健康 管理 ( Prognostics and health management , PHM ) ， 实时 进行 健康 评估 与 预测 ， 基于 预测 结果 订购 备件 ， 制定 预测 性 维护 策略 ， 对 保障 机械 装备 安全 服役 、 提高 生产 效率 和 增加 经济 效益 至关重要 。 2019年 3月 发布 的 《 工业 大数据 标准化 白皮书 》 强调 指出 ， 结合 设备 状态 监测 技术 、 故障 诊断 技术 和 计算机 网络 技术 ， 开展 故障 预警 、 远程 监控 、 远程 运维 、 质量 诊断 等 大数据 分析 和 预测 ， 形成 “ 制造 + 服务 ” 的 新 模式 ， 是 未来 提升 制造业 生产力 和 竞争力 的 重要 因素 。 由此可见 ， 机械 装备 的 PHM 可 有效 降低 其 全 寿命 周期 成本 ， 提升 产品 附加值 ， 助力 工业 产业 转型 升级 。
机械 装备 全 寿命 周期 数据 是 PHM 领域 研究 的 基础性 资源 ， 这些 数据 承载 着 反映 装备 服役 性能 完整 退化 过程 与 规律 的 关键 信息 。 但是 ， 实际 中 机械 装备 全 寿命 周期 数据 通常 难以 获取 ， 主要 原因 如下 ： ( 1 ) 目前 我 国 工业界 开展 健康 监测 的 意识 不足 ： 监测 数据 的 采集 与 存储 存在 着 起步 晚 、 历时 短 、 机制 规范化 程度 不 高 等 问题 ， 对 数据 质量 把 控 不 严 ； ( 2 ) 学术界 开展 试验 难度 大 ： 搭建 机械 装备 加速 寿命 试验 平台 、 采集 全 寿命 周期 监测 数据 往往 需要 投入 大量 的 人力 和 物力 ； ( 3 ) 硬件 存储 、 数据 传输 技术 与 计算 能力 有待 进一步 提高 ： 机械 监测 的 数据 量 可 高 达 千万亿 字节 以上 [ 3 ] ， 使得 工业 现场 的 监测 数据 难以 完整 的 保存 并 实时 传输 至 远程 监测 平台 ； ( 4 ) 安全 与 商业 保密 因素 限制 ： 机械 装备 通常 被 禁止 持续 运行 到 失效 状态 ， 导致 全 寿命 周期 数据 不 完整 ， 只 能 获取 部分 截断 数据 ； 共享 意识 不足 与 商业 保密 的 限制 ， 使 生产 企业 往往 不 会 对 外 公开 其 所 存储 的 监测 数据 。 以上 多 重 困难 ， 造成 了 支撑 机械 装备 PHM 研究 的 全 寿命 周期 数据 不足 的 困境 。 加速 寿命 试验 和 仿真 试验 为 解决 这 一 数据 困局 提供 了 有效 的 解决 方案 ， 美国 国家 航空 航天局 艾姆斯 研究 中心 、 美国 辛辛那提 大学 智能 维护 系统 中心 、 法国 FEMTO-ST 研究所 、 美国 加州 大学 伯克利 分校 等 学术 机构 分别 公开 发布 了 航空 发动机 [ 4 ] 、 滚动 轴承 [ 5 - 6 ] 、 刀具 [ 7 ] 等 多 类 机械 装备 的 全 寿命 周期 数据 集 ， 以 推动 PHM 的 研究 与 发展 。 然而 仿真 试验 对 试验 因素 的 简化 过于 理想 ， 一些 加速 寿命 试验 未 对 样本 的 失效 原因 作 进一步 的 归类 、 整理 与 分析 ， 失效 信息 缺失 导致 学者 无法 深入 地 开展 分析 。 由此可见 ， 高 质量 全 寿命 周期 数据 的 匮乏 已 成为 制约 PHM 技术 学术 研究 与 工程 推广 的 瓶颈 。
滚动 轴承 被 称为 “ 工业 的 关节 ” ， 在 航空 航天 、 风力 发电 、 加工 制造 等 诸多 工业 场景 广泛 使用 ， 其 健康 状态 对 机械 装备 安全 服役 性能 起 着 十分 重要 的 作用 。 据 相关 统计 ， 旋转 机械 的 失效 案例 中 ， 其中 45% ～ 55% 是 由于 滚动 轴承 的 失效 而 导致 的 [ 8 ] 。 因此 ， 许多 学者 致力于 以 滚动 轴承 为 典型 代表 的 机械 装备 预测 与 健康 管理 领域 的 算法 研究 [ 9 - 10 ] 。
在 上述 背景 下 ， 西安 交通 大学 机械 工程 学院 雷亚国 教授 团队 与 浙江 长兴 昇阳 科技 有限 公司 ( 以下 简称 “ 昇阳 科技 ” ) 成立 了 “ 机械 装备 健康 监测 联合 实验室 ” ( 以下 简称 “ 联合 实验室 ” ) ， 协同 开展 了 历时 两 年 的 滚动 轴承 加速 寿命 试验 ， 并 将 获取 的 试验 数据 — — XJTU - SY 轴承 数据 集 面向 全球 学者 公开 发布 ， 旨在 积极 推进 全 寿命 周期 数据 的 共享 开放 ， 推动 机械 装备 PHM 技术 的 理论 研究 与 工程 应用 。 此 次 公开 发布 的 数据集 包含 了 3 种 工 况 下 的 15 个 滚动 轴承 的 全 寿命 周期 振动 信号 ， 且 明确 标注 了 每 个 轴承 的 失效 部位 ， 为 PHM 领域 的 研究 提供 了 数据 支撑 。
1 数据 采集 与 存储
1.1 试验 平台
如 图 1 所 示 ， 本 次 试验 所 用 的 轴承 加速 寿命 测试 平台 由 联合 实验室 设计 ， 昇阳 科技 加工 制造 。 该 平台 由 交流电 动机 、 电动机 转速 控制器 、 转轴 、 支撑 轴承 、 液压 加载 系统 和 测试 轴承 等 组成 ， 可以 开展 各 类 滚动 轴承 或 滑动 轴承 在 不同 工 况 下 的 加速 寿命 试验 ， 获取 测试 轴承 的 全 寿命 周期 监测 数据 。 试验 平台 可 调节 的 工 况 主要 包括 径向 力 和 转速 ， 其中 径向 力 由 液压 加载 系统 产生 ， 作用 于 测试 轴承 的 轴承 座上 ， 转速 由 交流 电机 的 转速 控制器 来 设置 与 调节 。 试验 轴承 为 LDK UER204 滚动 轴承 ， 其 相关 参数 见 表 1 。 试验 共 设计 了 3 类 工 况 ， 如 表 2 所 示 ， 每 类 工 况 下 有 5 个 轴承 。
图 1 轴承 加速 寿命 试验 台
表 1 LDK UER204 轴承 参数
表 2 轴承 加速 寿命 试验 工 况
1.2 数据 采集
如 图 1 所 示 ， 为了 获取 轴承 的 全 寿命 周期 振动 信号 ， 两 个 PCB 352C33 单向 加速度 传感器 分别 通过 磁 座 固定 于 测试 轴承 的 水平 和 竖直 方向 上 。 试验 中 使用 DT9837 便携式 动态 信号 采集 器 采集 振动 信号 。 采样 参数 设置 如 图 2 所 示 ， 试验 中 设置 采样 频率 为 25.6 kHz ， 采样 间隔 为 1 min ， 每 次 采样 时 长 为 1.28 s 。
图 2 振动 信号 的 采样 设置
1.3 数据 存储
在 每 一 次 采样 中 ， 将 获取 的 振动 信号 存放 在 一 个 csv 文件 内 。 其中 ， 第一 列 为 水平 方向 的 振动 信号 ， 第二 列 为 竖直 方向 的 振动 信号 。 各 个 csv 文件 按 采样 时间 先后 顺序 命名 ， 即 1 . csv , 2 . csv ， … ， N . csv ， 其中 N 为 采样 总 次数 。
2 数据 样本 描述
2.1 数据 概览
表 3 给出 了 每 一 个 测试 轴承 的 详细 信息 ， 包括 其 对应 的 工 况 、 数据 样本 总数 、 基本 额定 寿命 L 10 、 实际 寿命 和 失效 位置 。
表 3 XJTU- SY 轴承 数据集 信息 一览表
根据 ISO 281 - 2007 [ 11 ] 与 国家 标准 GB/T 6391-2010 [ 12 ] ， 滚动 轴承 的 基本 额定 寿命 为 一 组 同 型号 轴承 在 同 一 条件 下 运转 ， 其 可靠度 为 90% 时 ， 所 能 达到 或 超过 的 寿命 ， 计算式 为
式 中 ， L 10 为 基本 额定 寿命 ， C 为 额定 动 载荷 ， n 为 轴承 的 工作 转速 ， ε 为 寿命 指数 ， 测试 轴承 为 球 轴承 ， 参考 标准 取 为 3 , P 为 当 量 动 载荷 ， 当 轴承 只 承受 径向 载荷 时 ， 可 由 式 ( 2 ) 计算 得到
式 中 ， f P 为 载荷 系数 ， F r 为 径向 载荷 ， 当 无 冲击 或 轻微 冲击 时 ， f P 取 值 范围 为 1 . 0 ～ 1 . 2 。
2 . 2 轴承 失效 形式 与 振动 信号 分析
图 3 给出 了 典型 失效 类型 的 轴承 图片 ， 从中 可以 看出 ， 测试 轴承 的 失效 原因 包括 内 圈 磨损 、 保持 架 断裂 、 外圈 磨损 、 外圈 裂 损 等 。 在 3 种 试验 工 况 下 各 选取 1 个 测试 轴承 样本 ， 绘制 其 全 寿命 周期 内 水平 、 竖直 方向 振动 信号 ， 如 图 4 所 示 。
图 3 典型 失效 类型 的 轴承 图片
图 4 部分 轴承 全 寿命 周期 振动 信号
当 机械 装备 出现 故障 时 ， 可能 会 在 时 域 、 频 域 和 时 频 域 都 有 不同 程度 的 体现 。 以 轴承 1 ＿ 1 为 例 ， 该 轴承 在 试验 结束 时 出现 了 外圈 裂 损 ， 因 载荷 施加 在 水平 方向 ， 该 方向 的 振动 信号 能够 包含 更 多 的 退化 信息 ， 故 选取 水平 方向 振动 信号 作 频谱 与 包 络 谱 分析 ， 如 图 5 所 示 ， 除了 一 倍 转频 成分 34 . 38 Hz 外 ， 频谱 和 包 络 谱 出现 108. 6 Hz 及其 倍 频 的 频率 成分 ， 该 频率 接近 外圈 故障 特征 频率 理论 值 107.91 Hz 。
图 5 轴承 1 ＿ 1 频谱 与 包 络 谱 分析
在 轴承 运行 的 全 寿命 周期 内 ， 通常 利用 信号 处理 方法 分别 从 时 域 、 频 域 和 时 频 域 提取 特征 [ 13 ] ， 以 反映 从 正常 状态 到 严重 故障 的 退化 过程 。 选取 轴承 3 ＿ 1 水平 方向 的 振动 信号 为 例 ， 提取 3 个 典型 特征 ， 如 图 6 所 示 ， 可以 看出 随着 运行 时间 的 推移 ， 特征 幅 值 呈现 递增 的 趋势 ， 较 好 地 反映 了 轴承 的 退化 过程 。
图 6 轴承 3 ＿ 1 特征 提取
3 数据 质量 保证 和 质量 控制
3.1 试验 台 的 可靠 设计
在 设计 轴承 加速 寿命 试验 台 时 ， 应 确保 试验 台 中 其他 部件 的 寿命 远远 高于 测试 轴承 的 寿命 ， 故 在 设计 过程 中 需 充分 考虑 转轴 的 抗 弯 强度 和 抗 疲劳 性能 、 支撑 轴承 类型 ( 推荐 使用 重载 轴承 ， 如 单 排 或 双 排 滚子 轴承 ) 、 电机 及 液压 系统 的 可靠性 等 。 试验 台 加工 完成 后 ， 应对 其 整体 振动 性能 进行 测试 。 若 振动 过 大 ， 则 需 采用 地 脚 螺栓 固定 试验 台 ， 或 将 其 固定 于 铸铁 平台 上 。 此外 ， 由于 轴承 失效 时 振动 幅 值 过 大 ， 为了 避免 出现 传感器 松动 的 现象 ， 影响 数据 质量 ， 试验 中 应 选择 大 吸力 磁 座 或 直接 通过 螺丝 固定 加速度 传感器 。 同时 ， 试验 中 也 应 使用 磁 环 来 抑制 高频 噪声 的 干扰 。
3 . 2 失效 阈 值 的 确定
为 观察 轴承 从 正常 状态 到 轻微 故障 再 到 严重 故障 这 一 完整 的 退化 过程 ， 试验 中 使用 相对 法 确定 轴承 的 失效 阈 值 ， 即 当 轴承 水平 或 竖直 方向 振动 信号 的 最 大 幅 值 超过 10×A h 时 认为 轴承 已经 完全 失效 并 立刻 终止 试验 ， 其中 A h 为 轴承 在 正常 运行 阶段 的 最 大 幅 值 。
通过 分析 各 轴承 的 振动 幅 值 ， 可以 发现 利用 相对 阈 值 法 判断 失效 时 ， 部分 轴承 的 振动 幅 值 可 高达 50 g ( g 为 重力 加速度 ) 。 因此 ， 学者 在 进行 相关 研究 时 ， 可 根据 具体 的 研究 问题 适当 调整 失效 阈 值 。
3.3 采样 策略 的 合理 设置
试验 中 ， 振动 信号 的 采样 频率 基于 采样 定理 确定 [ 14 ] ， 而 采样 间隔 和 采样 时 长 则 根据 采集 仪器 、 存储 设备 等 硬件 条件 确定 。 在 硬件 条件 允许 的 情况 下 ， 应 设置 较 小 的 采样 间隔 ， 以 获取 足够 多 的 数据 样本 ， 进而 为 后续 的 研究 提供 丰富 的 数据 基础 。
3 . 4 轴承 失效 形式 的 多样性
轴承 的 失效 可能 由 内 圈 故障 、 外 圈 故障 、 保持架 故障 或 滚动 体 故障 引起 。 为了 获取 完整 的 轴承 失效 形式 ， 每 一 种 工 况 下 各 对 5 个 轴承 进行 加速 寿命 测试 。 由 表 3 和 图 4 可 见 ， XJTU - SY 轴承 数据 集中 包含 多 种 失效 类型 和 不同 退化 趋势 。 就 失效 类型 而 言 ， 测试 轴承 的 失效 部件 涵盖 了 外圈 、 内 圈 、 保持 架 和 滚动 体 ， 故障 类型 有 外圈 磨损 、 外圈 裂 损 、 内 圈 磨损 、 保持 架 断裂 等 。 就 退化 趋势 而 言 ， 不同 测试 轴承 的 全 寿命 周期 振动 数据 既 有 缓慢 退化 型 ， 又 有 突然 失效 型 。
4 数据 价值
XJTU-SY 数据 集 是 国内 首次 面向 全球 公开 发布 的 滚动 轴承 加速 寿命 试验 数据 ， 在 充分 分析 国外 研究 机构 发布 数据 集 特点 的 基础 上 ， 进一步 优化 了 试验 设计 ， 发布 的 全 寿命 周期 数据 记录 内容 详实 、 信息 丰富 ， 有助于 从业 人员 充分 了解 与 挖掘 机械 装备 的 退化 规律 ， 具有 较 高 的 理论 研究 与 工程 应用 价值 。
( 1 ) 对比 L 10 与 真实 寿命 ， 验证 预测 性 维护 的 必要性 。 由 表 3 的 基本 额定 寿命 L 10 与 真实 寿命 对比 可以 看出 ， 因 受到 材料 、 加工 工艺 和 热处理 等 诸多 随机 因素 的 影响 ， 同 一 厂家 、 同 一 批次 生产 的 滚动 轴承 的 L 10 寿命 与 真实 寿命 存在 较 大 偏差 ， 因此 针对 具体 的 机械 装备 开展 剩余 寿命 预测 是 个性 问题 ， 基于 大 样本 条件 并 依赖 概率 统计 数据 计算 得到 的 理论 寿命 难以 满足 个体 装备 的 健康 状态 评估 要求 。 上述 现象 充分 说明 了 针对 单个 机械 装备 开展 健康 监测 与 预测 性 维护 的 重要性 ， 若 仅 根据 理论 寿命 制定 维护 决策 ， 当 理论 寿命 高于 真实 寿命 时 ， 容易 出现 意外 停机 ， 发生 生产 事故 ； 当 理论 寿命 低于 真实 寿命 时 ， 容易 导致 滚动 轴承 被 过早 更换 ， 降低 生产 效率 ， 带来 资源 浪费 ， 导致 生产 成本 上升 。
( 2 ) 拓宽 数据 应用 范围 ， 提供 信息 更为 丰富 。 目前 ， 已 有 一些 研究 机构 开展 了 滚动 轴承 的 疲劳 寿命 试验 和 加速 寿命 试验 ， 并 公开 发布 了 试验 数据 ， 其中 最 具 代表性 的 为 美国 辛辛那提 大学 IMS 中心 发布 的 轴承 数据集 [ 5 ] 和 法国 FEMTO - ST 研究所 发布 的 轴承 数据 集 [ 6 ] 。 表 4 对 三 种 数据 集中 的 振动 信号 进行 了 详细 对比 。 由 表 4 可知 ， IMS 轴承 数据集 仅 在 转速 和 径向 载荷 均 为 恒定 值 的 单一 工 况 下 获得 ， 样本 量 少 ， 而 FEMTO -ST 轴承 数据集 缺少 详细 的 故障 位置 信息 ， 且 采样 时 长 仅 为 0.1 s ， 频率 分辨率 较 低 。 上述 不足 限制 了 这些 数据集 的 应用 范围 。 本 数据集 在 给出 全 寿命 周期 振动 数据 的 基础 上 ， 提供 了 多样 的 工 况 类型 ， 明确 列出 了 各 失效 轴承 的 故障 位置 ， 频率 分辨率 较 高 ， 这 使得 数据集 的 应用 场景 得到 拓宽 ， 可 广泛 用于 机械 装备 的 健康 监测 、 故障 诊断 与 剩余 寿命 预测 。
表 4 三 种 数据集 对比
( 3 ) 为 PHM 提供 新鲜 数据 血液 ， 助 推 智能化 运维 “ 落地生根 ” 。 众所周知 ， 研究 机械 装备 的 故障 诊断 与 剩余 寿命 预测 方法 ， 特别 是 基于 深度 学习 理论 的 相关 算法 ， 需要 大量 的 数据 用于 训练 ， 而 实际 中 该 类 数据 难以 获得 ， 因此 ， 数据 困局 在 PHM 的 研究 中 尤为 突出 。 本 数据集 以 滚动 轴承 这 一 常见 的 关键 机械 零部件 为 试验 对象 ， 公开 了 15 组 轴承 全 寿命 周期 振动 信号 ， 且 信号 采样 频率 高 、 数据量 大 、 失效 类型 丰富 ， 为 PHM 技术 的 研究 提供 了 数据 支撑 。 除 可以 供 相关 领域 学者 用于 学术 研究 外 ， 也 可以 为 企业 开展 滚动 轴承 的 健康 监测 提供 技术 指导 。
5 数据 使用 建议
( 1 ) 本 数据集 采集 了 轴承 从 正常 状态 到 故障 状态 的 振动 信号 ， 包含 单一 、 复合 故障 等 多 种 失效 形式 ， 可 用于 研究 先进 的 信号 处理 方法 来 诊断 滚动 轴承 早期 和 复合 故障 。
( 2 ) 覆盖 了 轴承 外圈 、 内 圈 等 不同 位置 的 故障 动态 演化 过程 ， 可 用于 建立 表征 滚动 轴承 健康 状态 的 性能 指标 ， 探索 自 适应 预警 机制 以及 定量 评估 滚动 轴承 健康 状态 。
( 3 ) 记录 了 完整 的 全 寿命 周期 数据 ， 可 用于 探究 加速 寿命 试验 下 滚动 轴承 的 退化 行为 与 故障 动态 演化 规律 ， 以及 基于 模型 、 数据 驱动 等 剩余 寿命 预测 算法 的 研究 。
6 数据 下载 与 引用 格式
( 1 ) XJTU - SY 轴承 数据集 已 上 传至 国内外 各 大 主流 云 存储 平台 ， 实现 开放 获取 ， 读者 可 通过 以下 链接 自行 下载 分析
http://biaowang.tech/xjtu-sy-bearing-datasets
( 2 ) 数据 使用者 应 引用 以下 论文
WANG Biao , LEI Yaguo , LI Naipeng , et al . Ahybrid prognostics approach for estimating remaining useful life of rolling element bearings [ J ] . IEEETransactions on Reliability , 2018 : 1-12 .
