陳文靜,吳金強(qiáng)

(新疆大學(xué) 機(jī)械工程學(xué)院，烏魯木齊 830047)

目前，所有安裝的風(fēng)力發(fā)電機(jī)中，75%～80%的主軸軸承采用滾動(dòng)軸承[1]。滾動(dòng)軸承是旋轉(zhuǎn)機(jī)械中廣泛應(yīng)用的關(guān)鍵部件，也是容易產(chǎn)生故障的部件。經(jīng)統(tǒng)計(jì)，軸承故障中的40%與污染和潤(rùn)滑有關(guān)；30%與安裝有關(guān)；20%與過(guò)載或制造質(zhì)量有關(guān)[2-3]。

軸承發(fā)生故障時(shí)，會(huì)產(chǎn)生一系列沖擊振動(dòng)，2個(gè)相鄰沖擊之間的時(shí)間間隔一般很小，因此，如果要檢測(cè)出每個(gè)沖擊振動(dòng)，則需要所采用的時(shí)頻分析方法具有很好的時(shí)域和頻域分辨率。但傳統(tǒng)的時(shí)頻分析方法往往受到測(cè)不準(zhǔn)原理的制約，很難在時(shí)域和頻域同時(shí)達(dá)到很高的分辨率[4]。而Hilbert-Huang變換(HHT)是一種新的具有自適應(yīng)的時(shí)頻分析方法，它可以根據(jù)信號(hào)的局部時(shí)變特性進(jìn)行自適應(yīng)的時(shí)頻分解，消除人為的因素，克服傳統(tǒng)方法中用無(wú)意義的諧波分量來(lái)表示非平穩(wěn)、非線性信號(hào)的缺陷，并可得到很高的時(shí)頻分辨率和良好的時(shí)頻聚集性，非常適合對(duì)非平穩(wěn)、非線性信號(hào)進(jìn)行分析[5]。下文對(duì)Hilbert-Huang變換在風(fēng)力發(fā)電機(jī)主軸軸承故障診斷方面的應(yīng)用進(jìn)行了探索性研究。

1 基于經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｊ椒纸獾腍ilbert譜

HHT的基本思想是通過(guò)經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｊ椒纸?empirical mode decomposition,EMD)的方法，將信號(hào)分解成一系列的本征模函數(shù)(intrinsic mode function,IMF),得到的IMF是近似單頻率成分的信號(hào)，即在每個(gè)時(shí)刻信號(hào)只有1個(gè)頻率成分，對(duì)每個(gè)IMF進(jìn)行Hilbert變換即可得到其瞬時(shí)頻率，由于EMD是完備的，因此組合起每個(gè)IMF的瞬時(shí)頻率就可以得到整個(gè)信號(hào)的Hilbert譜[3]。

HHT中最關(guān)鍵的是EMD的步驟，EMD基于以下假設(shè)方法:任何信號(hào)均由不同的固有振動(dòng)模態(tài)組成,每一模態(tài)不論是線性或是非線性的,其極值點(diǎn)數(shù)和零交叉點(diǎn)數(shù)相同；在相鄰的兩個(gè)零交叉點(diǎn)之間只有一個(gè)極值點(diǎn)；任何2個(gè)模態(tài)之間是相互獨(dú)立的。EMD的具體步驟如圖1所示。

圖1 EMD的步驟

通過(guò)EMD得到信號(hào)x(t)的IMF并對(duì)其進(jìn)行Hilbert變換，將信號(hào)表示為

(1)

式中：ak和ωk均為常量。這里忽略了殘余分量rn[6]，因?yàn)樗且粋€(gè)單調(diào)函數(shù)或常量。雖然在進(jìn)行Hilbert變換時(shí)可以把殘余分量看做長(zhǎng)周期的波動(dòng)，但殘余分量的能量較大時(shí)也會(huì)影響到其他有用分量的分析，而且一般小能量的高頻部分才是本研究感興趣的信息，因此，在做變換時(shí)一般把不是IMF的成分都略去。(1)式可以看做廣義的Fourier變換，式中幅值和頻率隨時(shí)間變化的特性不僅大大提高了信號(hào)的分解效率，而且還使分解適合于非線性、非穩(wěn)態(tài)數(shù)據(jù)。

如果將時(shí)間t、頻率ωk和幅值ak畫在一個(gè)三維圖上，其中幅值可以在時(shí)頻平面中以等高線表示，這種幅值的時(shí)頻分布表示便稱之為Hilbert幅值譜，簡(jiǎn)稱為Hilbert譜；若把幅值的平方表示在時(shí)頻平面上，便得到Hilbert能量譜。

2 應(yīng)用實(shí)例

選取從某風(fēng)場(chǎng)1.5 MW機(jī)組用加速度傳感器采集的主軸軸承振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行分析，輸入軸轉(zhuǎn)頻0.3 Hz，采樣頻率12 kHz，采樣點(diǎn)數(shù)為39 120。該主軸軸承為SKF 240/630ECJ/W33調(diào)心滾子軸承，軸承內(nèi)徑630 mm，外徑920 mm，滾子直徑71.6 mm，滾子數(shù)28。當(dāng)輸入軸轉(zhuǎn)頻為0.3 Hz時(shí)，軸承故障特征頻率[7]見表1。

表1 軸承故障特征頻率 Hz

主軸軸承振動(dòng)信號(hào)時(shí)域波形如圖2所示。從圖中可以看出，原始信號(hào)的時(shí)域波形包含明顯的沖擊信號(hào)，但其成分不明，故需要進(jìn)一步分析以確定故障類型。

圖2 主軸軸承振動(dòng)信號(hào)時(shí)域波形圖

2.1 時(shí)域統(tǒng)計(jì)分析

信號(hào)的時(shí)域統(tǒng)計(jì)分析是指對(duì)動(dòng)態(tài)信號(hào)的各種時(shí)域參數(shù)、指標(biāo)的估計(jì)或計(jì)算，通過(guò)選擇和考察合適的信號(hào)動(dòng)態(tài)分析指標(biāo)，可以對(duì)不同類型的故障做出準(zhǔn)確的判斷[8]。時(shí)域分析中的統(tǒng)計(jì)特征參量包括最大值、最小值、有效值、偏度指標(biāo)和峭度指標(biāo)等。信號(hào)的有效值與振動(dòng)能量相對(duì)應(yīng)。在軸承無(wú)故障運(yùn)轉(zhuǎn)時(shí)，由于各種不確定因素的影響，振動(dòng)信號(hào)的幅值分布接近正態(tài)分布，偏度指標(biāo)K3≈0，峭度指標(biāo)K4≈3;隨著故障的出現(xiàn)和發(fā)展，振動(dòng)信號(hào)的正態(tài)曲線出現(xiàn)偏斜或分散，偏度值和峭度值也隨之變化，偏度指標(biāo)和峭度指標(biāo)的絕對(duì)值越大，說(shuō)明軸承偏離其正常狀態(tài)程度越大，故障越嚴(yán)重[9]。

試驗(yàn)軸承的振動(dòng)信號(hào)各時(shí)域指標(biāo)統(tǒng)計(jì)見表2。根據(jù)VDI3834標(biāo)準(zhǔn)規(guī)定，主軸軸承振動(dòng)第2限度值為0.5 m/s2，從表中可以看出，其振動(dòng)有效值遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于其第2限度值，偏度指標(biāo)和峭度指標(biāo)也發(fā)生了變化，故判斷該風(fēng)機(jī)主軸軸承存在嚴(yán)重故障，但無(wú)法確定其故障具體來(lái)源。需提取故障特征頻率，找出對(duì)應(yīng)故障。

表2 振動(dòng)信號(hào)時(shí)域指標(biāo)統(tǒng)計(jì)

2.2 頻域分析

原始振動(dòng)信號(hào)的頻譜如圖3所示，從圖中看出，在0～800 Hz及(2～5)kHz之間存在較寬的噪聲帶，存在軸承內(nèi)部沖擊引起的零件固有頻率特征，但仍無(wú)法確定故障來(lái)源。

圖3 主軸軸承振動(dòng)信號(hào)頻譜分布圖

2.3 Hilbert譜分析

從圖1中可以看出，原始信號(hào)包含明顯沖擊信號(hào)，但成分不明，無(wú)法確定故障。因此，先對(duì)原始信號(hào)進(jìn)行經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｊ椒纸猓玫絚1，c2，…，c15共15個(gè)IMF分量及1個(gè)殘余分量r，分解結(jié)果如圖4所示，圖中可以看到明顯的振動(dòng)沖擊，但無(wú)法確定振動(dòng)沖擊的時(shí)間間隔，進(jìn)一步作出振動(dòng)信號(hào)的Hilbert譜。如圖5所示，從Hilbert譜中可以明顯看出，沖擊分量所在的頻率范圍為0.01～0.6 Hz，而該主軸軸承保持架理論故障頻率(0.07 Hz)正處于該范圍，圖中亦有明顯的頻率在0.07Hz左右的沖擊分量，因此可以確定軸承保持架出現(xiàn)故障。同時(shí)，從該圖中得知2個(gè)連續(xù)沖擊之間的間隔大約為0.3～0.5 s，由此估計(jì)出這些沖擊的特征頻率為2～3.3 Hz。而內(nèi)、外圈故障理論特征頻率均處于該范圍，因此可以大致判斷軸承內(nèi)圈或外圈出現(xiàn)了一定程度的故障。

圖4 主軸軸承振動(dòng)信號(hào)經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｊ椒纸?/p>

圖5 主軸軸承振動(dòng)信號(hào)的Hilbert譜

綜上分析，可以推測(cè)，主軸軸承保持架局部可能發(fā)生嚴(yán)重?cái)嗔眩覞L子已嚴(yán)重磨損。在風(fēng)機(jī)葉片帶動(dòng)主軸旋轉(zhuǎn)的過(guò)程中，滾子被迫在無(wú)保持架約束的條件下發(fā)生無(wú)規(guī)則的滾動(dòng)，從而引起更為嚴(yán)重的內(nèi)、外圈磨損，導(dǎo)致主軸軸承出現(xiàn)無(wú)規(guī)律沖擊及摩擦故障。經(jīng)拆檢發(fā)現(xiàn)，軸承保持架已經(jīng)斷裂，滾子嚴(yán)重磨損，內(nèi)、外圈已出現(xiàn)點(diǎn)蝕，與分析結(jié)果相同。

3 結(jié)束語(yǔ)

將HHT應(yīng)用于滾動(dòng)軸承故障診斷,取得了比較好的分析效果。從Hilbert譜中可以找出軸承故障特征頻率，根據(jù)軸承故障特征頻率能夠有效地識(shí)別出故障部位和類型。通過(guò)對(duì)風(fēng)機(jī)主軸軸承振動(dòng)信號(hào)的分析，說(shuō)明這種方法能有效地提取軸承故障特征，相對(duì)于傳統(tǒng)的時(shí)域與頻域分析方法具有更好的分析效果。