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        基于全矢小波分析的滾動(dòng)軸承信號(hào)降噪處理

        2013-07-20 09:10:06李浩董辛?xí)F王愛(ài)軍代瑞鵬于大永
        軸承 2013年3期
        關(guān)鍵詞:小波幅值軸承

        李浩,董辛?xí)F,王愛(ài)軍,代瑞鵬,于大永

        (1.鄭州大學(xué) 振動(dòng)工程研究所,鄭州 450001;2.中國(guó)石化中原油田分公司 天然氣處理廠,河南 濮陽(yáng) 457001)

        在某些工況下,軸承的故障信號(hào)中含有大量的隨機(jī)噪聲,影響了故障信號(hào)特征信息的提取。如何去除含噪信號(hào)中的噪聲干擾,提取出信號(hào)真實(shí)的故障信息,是軸承故障診斷需解決的關(guān)鍵問(wèn)題。

        傳統(tǒng)方法一般使用單通道信號(hào)進(jìn)行小波降噪,提取信號(hào)特征信息,容易造成誤判;結(jié)合全矢譜技術(shù),對(duì)雙通道信號(hào)進(jìn)行小波降噪并進(jìn)行信息融合,能更準(zhǔn)確地提取信號(hào)特征信息[1]。

        1 全矢小波降噪原理

        1.1 小波降噪原理及步驟

        設(shè)含有噪聲的非平穩(wěn)一維信號(hào)為

        S(i)=f(i)+e(i),

        式中:S(i)為含噪信號(hào);f(i)為真實(shí)信號(hào);e(i)為噪聲信號(hào),噪聲性質(zhì)未知。小波降噪的目的是將f(i)的特征信息從S(i)中最大程度地提取出來(lái)。對(duì)信號(hào)進(jìn)行小波降噪處理的過(guò)程為:首先將含噪信號(hào)進(jìn)行小波分解,各分解系數(shù)具有相同頻率比例;由于噪聲部分通常出現(xiàn)在信號(hào)的高頻系數(shù)中,因此采用閾值形式對(duì)小波分解的高頻系數(shù)進(jìn)行量化處理;最后重構(gòu)信號(hào)即可達(dá)到降噪的目的。這種降噪方法基本上去除了信號(hào)中的噪聲,較好地保留了原始信號(hào)的特征信息[2]。

        1.2 全矢譜技術(shù)

        旋轉(zhuǎn)機(jī)械在進(jìn)行檢測(cè)時(shí),通常使用同一截面上互相垂直的2個(gè)傳感器采集設(shè)備的振動(dòng)信號(hào)。由于轉(zhuǎn)子的渦動(dòng)特性,任一探頭檢測(cè)到的信息均不能反映設(shè)備的實(shí)際運(yùn)行狀況。在很多情況下,兩通道信息差異很大,直接影響診斷結(jié)果,極易造成誤判。采用全矢譜技術(shù)可以對(duì)雙通道信息進(jìn)行信息融合,從而減少誤判,提高故障診斷的準(zhǔn)確率[3-5]。

        假定{xi}和{yi}分別是x,y方向上的離散序列,采用數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)級(jí)融合方法,令 {zi}={xi}+j{yi}(i=1,2,…,N/2-1),其中j為虛數(shù),得到一個(gè)離散的融合復(fù)序列,對(duì)其進(jìn)行Fourier變化,因此可得出

        (1)

        式中:ZRk,ZIk分別為Zk的實(shí)部序列和虛部序列;xck,xsk,yck,ysk分別為xk和yk的實(shí)部序列和虛部序列。

        (2)

        式中:Xpk,Xrk分別為正、反進(jìn)動(dòng)圓的半徑;φpk,φrk分別為正、反進(jìn)動(dòng)圓的初相位。

        則轉(zhuǎn)子的渦動(dòng)橢圓軌跡參數(shù)與2個(gè)正圓參數(shù)關(guān)系為

        (3)

        式中:RLk為全矢譜的主振矢(橢圓長(zhǎng)半軸);RSk為副振矢(橢圓短半軸);αk為振矢角(橢圓長(zhǎng)軸和x軸正方向的夾角);φαk為矢相位(軸心軌跡初始相位)。這些參數(shù)綜合反映了垂直安裝傳感器條件下轉(zhuǎn)子的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)。由此可知全矢譜所需要的各諧波的特征信息,使技術(shù)人員能更容易判斷出故障信息。

        1.3 全矢小波降噪技術(shù)

        全矢小波分析技術(shù)是小波分析技術(shù)與全矢譜技術(shù)的結(jié)合,其主要根據(jù)噪聲信號(hào)的特點(diǎn),選擇小波函數(shù)與分解層數(shù),將兩通道的噪聲信號(hào)進(jìn)行小波分解,并選擇閾值對(duì)小波分解的高頻系數(shù)進(jìn)行量化處理,最后經(jīng)單支重構(gòu)得到重構(gòu)信號(hào)。將多通道的對(duì)應(yīng)重構(gòu)信號(hào)采用全矢譜理論進(jìn)行融合,得到各個(gè)頻率下的主振矢、副振矢、振矢角及矢相位等參數(shù),從而判斷故障信息。這種方法不僅保證了信號(hào)中特征信息的完整性,還提高了故障診斷的準(zhǔn)確率。

        2 試驗(yàn)研究

        采用某電氣工程實(shí)驗(yàn)室的試驗(yàn)數(shù)據(jù)[6],軸承型號(hào)為SKF6205-2RSJEM,采樣頻率為4 800 Hz,采樣長(zhǎng)度為1 024。轉(zhuǎn)子轉(zhuǎn)速為1 508 r/min,工作頻率為25 Hz。采集到的軸承信號(hào)時(shí)域圖如圖1所示,從圖中可以看出,水平方向和垂直方向的信號(hào)均含有噪聲,而且信號(hào)的波形十分復(fù)雜,因此,從信號(hào)的時(shí)域圖中很難提取出信號(hào)的特征信息,無(wú)法對(duì)軸承做出準(zhǔn)確的故障分析和判斷。

        圖1 軸承的信號(hào)時(shí)域圖

        采用一維小波,并根據(jù)小波默認(rèn)閾值的選取規(guī)則對(duì)圖1中的信號(hào)進(jìn)行降噪,結(jié)果如圖2所示。

        由圖2可看出,經(jīng)過(guò)小波降噪后,水平方向和垂直方向的信號(hào)均較完整地保存了原始信號(hào)的特征信息。水平方向的信號(hào)波形具有明顯的周期性,但上下不對(duì)稱;垂直方向的信號(hào)上下也不對(duì)稱且波形雜亂無(wú)章。由此可知,經(jīng)小波降噪后,可以初步地提取到軸承信號(hào)的特征信息,但仍不能準(zhǔn)確分析出該軸承的工作狀況。因此,對(duì)降噪后的信號(hào)進(jìn)行Fourier變換,得到其頻域圖如圖3所示。

        圖2 經(jīng)過(guò)小波降噪后的時(shí)域圖

        由圖3a可以看出,x通道在頻率為50 Hz左右振動(dòng)幅值最高,軸承振動(dòng)最劇烈;從圖3b可以看出,y通道在頻率為25 Hz左右振動(dòng)幅值最高,軸承振動(dòng)最劇烈。幅值圖說(shuō)明2組信號(hào)的振動(dòng)幅值存在一定的差異,如果僅以某一方向的信號(hào)為基礎(chǔ)進(jìn)行診斷,并以此決定設(shè)備工作狀態(tài),會(huì)造成一定程度的誤判。因此,采用全矢譜技術(shù)將小波降噪后2個(gè)通道的信號(hào)進(jìn)行信息融合,結(jié)果如圖4所示。

        圖3 降噪后信號(hào)的頻域圖

        圖4展示了軸承振動(dòng)的頻譜結(jié)構(gòu)和強(qiáng)度,其中,工作頻率(25 Hz)處的振動(dòng)幅值最大,軸承的振動(dòng)最劇烈;2~4倍頻(工作頻率的倍數(shù))處的幅值比較接近,但明顯小于1倍頻處的振動(dòng)幅值;更高的倍頻處僅有較小的振動(dòng)。這說(shuō)明全矢小波降噪更好地提取出了信號(hào)的特征信息,可更準(zhǔn)確地對(duì)軸承信號(hào)進(jìn)行分析和故障判斷。

        圖4 經(jīng)全矢小波降噪后的全矢幅值圖

        3 結(jié)束語(yǔ)

        由于采集時(shí)截面的方向不同,所采集到的信號(hào)包含的信息也不同,但是各信息間又有不可分割的聯(lián)系。傳統(tǒng)方法使用單通道進(jìn)行信號(hào)的特征提取,會(huì)造成一定程度的誤判,結(jié)合全矢譜技術(shù),對(duì)小波降噪后雙通道的信號(hào)進(jìn)行全信息融合,能更全面和準(zhǔn)確地提取出信號(hào)的特征信息,從而有效地反映出軸承的工作狀態(tài),提高軸承故障診斷的精度。

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