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        EMD的LabVIEW實現(xiàn)及其在滾動軸承故障信號分析中的應(yīng)用

        2011-07-30 04:32:54唐貴基馬萬里胡愛軍
        軸承 2011年5期
        關(guān)鍵詞:特征頻率保持架內(nèi)圈

        唐貴基,馬萬里,胡愛軍

        (華北電力大學(xué) 機械工程系,河北 保定 071003)

        當(dāng)滾動軸承發(fā)生故障時,其振動信號往往表現(xiàn)為非平穩(wěn)的沖擊特性。沖擊性故障信號頻帶較寬,一般會激起零部件的高頻固有振動。其振動信號特點為故障特征頻率信號與各個高頻固有振動信號發(fā)生幅值調(diào)制,因此對軸承故障信號分析的關(guān)鍵就是如何有效地提取高頻調(diào)制故障信息。

        Hibert-Huang變換(HHT)是由華裔科學(xué)家黃鍔提出的處理非平穩(wěn)信號的方法[1]。其中經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解(EMD)是關(guān)鍵算法。EMD方法通過“篩”的方法將一個信號自適應(yīng)地分解成若干個具有真實物理意義的本征模函數(shù)(IMF),IMF可以是調(diào)頻或調(diào)幅信號,其頻率大小依次從高到低排列,分解出的IMF更好地突出了信號的局部特征,因此可利用EMD方法將軸承故障信號自適應(yīng)地分解成若干個窄帶信號,從而提取故障信息。

        EMD大多數(shù)是通過Matlab來實現(xiàn),Matlab適合復(fù)雜的數(shù)值分析,但其用戶界面效果較差,不適合用來開發(fā)測試系統(tǒng)。LabVIEW具有良好的用戶界面,大大縮短了項目的開發(fā)周期,利用LabVIEW可快速地搭建虛擬測試系統(tǒng)[2]。但LabVIEW開發(fā)軟件中不包含EMD算法,文獻[3]通過mathscrip節(jié)點調(diào)用Matlab在LabVIEW中實現(xiàn)EMD算法,但是通過LabVIEW調(diào)用Matlab要進行大量的數(shù)據(jù)類型轉(zhuǎn)換,當(dāng)處理的數(shù)據(jù)較大時,其運行的速度將非常緩慢。因此根據(jù)EMD原理對LabVIEW軟件進行二次開發(fā),編寫EMD程序,并通過包絡(luò)解調(diào)的方法對EMD分解后的軸承故障信號進行分析。

        1 EMD方法簡介

        EMD算法是將一個信號通過“篩”的方式分解為若干個IMF,對于信號x(t),EMD算法的流程如下[4]:

        (1)確定信號x(t)所有極大值與極小值點;

        (2)根據(jù)信號的極大值與極小值點,利用3次樣條插值的方法分別構(gòu)造x(t)的上、下包絡(luò)線u(t)與v(t);

        (3)求得信號的局部均值m(t)=[u(t)+v(t)]/2;

        (4)用x(t)減去m(t)得到:h(t)=x(t)-m(t);

        (5)判斷h(t)是否滿足IMF條件,如果滿足則得到第1個IMF分量c1(t),否則重復(fù)以上步驟直到信號滿足IMF條件為止;

        (6)用x(t)減去c1(t)得到r(t),判斷r(t)是否需要繼續(xù)分解,如需要則用r(t)代替x(t)重復(fù)以上步驟,否則分解結(jié)束。

        到此,信號EMD分解結(jié)束,信號x(t)分解為若干個IMF分量ci(t)與剩余分量r(t)之和。即

        (1)

        2 EMD的LabVIEW實現(xiàn)

        2.1 編程實現(xiàn)

        根據(jù)EMD算法的原理以及流程,由LabVIEW編寫的主程序如圖1所示。其中主程序中包含以下子VI:極值包絡(luò)、局部均值、IMF判據(jù)、剩余量判斷子VI。其功能分別為利用3次樣條的方法計算信號上、下包絡(luò)線;根據(jù)信號上、下包絡(luò)線計算信號局部均值;判斷當(dāng)前信號是否為IMF;判斷當(dāng)前信號是否需要繼續(xù)分解。其中最重要的為計算信號上、下包絡(luò)線的極值包絡(luò)子VI(程序如圖2所示),極值包絡(luò)子VI中還包含用于抑制端點效應(yīng)的鏡像極值延拓子VI。其中IMF判別準則利用文獻[5]中所提出的方法,即通過3個參數(shù)的綜合來判別IMF,由于篇幅的限制,IMF判據(jù)和端點效應(yīng)抑制的具體理論可參見文獻[1,5]。

        圖1 EMD主程序

        圖2 極值包絡(luò)子VI程序

        2.2 仿真信號分析

        選用文獻[5]中所用到的仿真信號,其信號為2個三角波與1個正弦波的疊加。對仿真信號應(yīng)用LabVIEW所編寫的EMD算法進行分解,原始信號以及分解結(jié)果如圖3所示,分解結(jié)果與文獻[5]中一致。由此可以說明利用LabVIEW編寫的EMD算法能夠正確地對信號進行分解。

        圖3 仿真信號EMD分解結(jié)果

        3 滾動軸承故障信號分析實例

        3.1 基于EMD的包絡(luò)解調(diào)方法

        工程中應(yīng)用的共振解調(diào)法的基本原理就是對加速度傳感器拾取的軸承振動調(diào)制信號進行以共振頻率為中心頻率的窄帶濾波,然后通過包絡(luò)檢波的方法提取出與沖擊性故障信號頻率一致的脈沖串[6]。但共振解調(diào)法需要根據(jù)經(jīng)驗預(yù)先設(shè)定帶通濾波器的中心頻率以及帶寬,其選擇的正確與否直接影響到診斷的準確度[7]。

        基于上述分析,提出基于EMD的包絡(luò)解調(diào)方法,其具體步驟為:

        (1)對軸承振動信號進行EMD運算,得到若干IMF分量及剩余分量之和。IMF分量包含不同頻率成分,其頻率大小從高到低依次排列。

        (2)對高頻IMF進行包絡(luò)解調(diào),得到包絡(luò)信號。信號的包絡(luò)可以通過Hilbert變換[8]來實現(xiàn)。

        (3)對得到的包絡(luò)信號進行Fourier變換,從而獲得信號的包絡(luò)譜。

        (4)對包絡(luò)譜進行分析,根據(jù)譜上特征頻率來診斷軸承故障類型。

        由于EMD分解具有自適應(yīng)性,從而避免了共振解調(diào)方法中中心頻率以及帶寬的選取。

        3.2 實例分析

        選取圓柱滾子軸承N205進行故障試驗,軸承故障包括內(nèi)圈、外圈和滾動體局部故障。信號選取軸承座垂直方向振動加速度信號,采樣頻率為12 800 Hz。試驗臺及測點位置如圖4所示。當(dāng)轉(zhuǎn)軸轉(zhuǎn)速為1 440 r/min時,其故障特征頻率見表1。

        圖4 試驗臺及測點位置

        表1 軸承各故障特征頻率 Hz

        3.2.1 內(nèi)圈故障

        軸承內(nèi)圈故障信號的時域波形以及幅值譜如圖5所示。從圖5b中可以看到高頻段頻率信息比較豐富,基本上包含兩個高頻共振頻帶,直接從幅值譜上難以識別故障特征。利用LabVIEW編制的EMD算法對信號做分解,分解后的c1~c5如圖6所示。c1~c5的幅值譜如圖7所示。從圖7中可以看到EMD算法自適應(yīng)地將信號分解成若干不同頻帶的信號,頻率從高到低依次排列。c1,c2分別對應(yīng)兩個明顯的共振頻帶, 對c1做包絡(luò)解調(diào),其包絡(luò)譜如圖8所示。

        圖5 內(nèi)圈故障信號及其幅值譜

        圖6 內(nèi)圈故障信號EMD分解結(jié)果

        圖7 內(nèi)圈故障信號c1~c5幅值譜

        圖8 內(nèi)圈故障信號c1包絡(luò)譜

        當(dāng)軸承內(nèi)圈發(fā)生局部損傷時,根據(jù)損傷部分與滾動體發(fā)生沖擊接觸的位置不同,故障位置承載大小也不同。沖擊振動的振幅大小不是均勻

        的,而是周期性變化的,通常都以轉(zhuǎn)軸的頻率進行振幅調(diào)制,所以內(nèi)圈故障信號應(yīng)為零件高頻固有振動信號、故障特征頻率信號與轉(zhuǎn)頻信號調(diào)制而成。包絡(luò)解調(diào)后的c1包絡(luò)譜應(yīng)存在轉(zhuǎn)頻及其倍頻、故障特征頻率及其倍頻,并且在特征故障頻率附近存在轉(zhuǎn)頻及其倍頻的邊帶。從圖8中可以看出在頻率為24 Hz(轉(zhuǎn)頻)、172 Hz(軸承內(nèi)圈故障特征頻率)、148 Hz(轉(zhuǎn)頻邊帶)處存在明顯的峰值。因此可以判斷軸承發(fā)生了內(nèi)圈局部故障。試驗結(jié)果與理論分析一致。

        3.2.2 外圈故障

        外圈故障信號EMD分解后c1的包絡(luò)譜如圖9所示。與內(nèi)圈故障信號不同,當(dāng)外圈發(fā)生局部損傷時,故障位置和承載大小不發(fā)生變化,沖擊振動的振幅大致相同,振動信號不以轉(zhuǎn)頻進行調(diào)制。包絡(luò)解調(diào)后的c1包絡(luò)譜中只包含故障特征頻率及其倍頻。從圖9中可以看出在頻率為116 Hz(外圈故障特征頻率)及其倍頻處存在明顯峰值,基于上述分析可斷定軸承發(fā)生了外圈局部故障,試驗結(jié)果與理論分析一致。

        圖9 外圈故障信號c1包絡(luò)譜

        3.2.3 滾動體故障

        滾動體故障信號EMD分解后c1的包絡(luò)譜如圖10所示。當(dāng)滾動體發(fā)生局部損傷時,故障位置的承載大小隨保持架的轉(zhuǎn)動發(fā)生周期性的變化。因此故障信號為零件高頻固有振動信號、故障特征頻率信號與保持架轉(zhuǎn)頻信號調(diào)制而成。包絡(luò)解調(diào)后的c1包絡(luò)譜中應(yīng)包含保持架轉(zhuǎn)頻及滾動體故障特征頻率,在滾動體故障特征頻率附近還應(yīng)包含保持架轉(zhuǎn)頻的邊帶。從圖10中可以看出在頻率為10 Hz(保持架轉(zhuǎn)頻)、124 Hz(滾動體故障特征頻率)和114 Hz(保持架轉(zhuǎn)頻邊帶)處存在明顯的峰值。因此可以判斷軸承發(fā)生了滾動體局部故障,試驗結(jié)果與理論分析一致。

        圖10 滾動體故障信號c1包絡(luò)譜

        4 結(jié)束語

        通過對軸承各種類型故障機理的詳細分析并結(jié)合基于EMD的包絡(luò)解調(diào)方法實現(xiàn)了軸承故障的精確診斷。同時基于LabVIEW的EMD算法的實現(xiàn)也為深入了解研究EMD提供了更為有利的環(huán)境。

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