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        基于ITD和切片雙譜的滾動(dòng)軸承局部損傷故障診斷

        2014-07-22 01:07:08唐貴基龐彬
        軸承 2014年8期
        關(guān)鍵詞:雙譜特征頻率內(nèi)圈

        唐貴基,龐彬

        (華北電力大學(xué) 機(jī)械工程學(xué)院,河北 保定 071003)

        滾動(dòng)軸承局部損傷故障振動(dòng)信號(hào)多為非平穩(wěn)的多分量調(diào)制信號(hào),采用合適的時(shí)頻分析方法將故障信號(hào)分解為若干個(gè)單分量AM-FM信號(hào),再對(duì)其包絡(luò)解調(diào)是軸承故障診斷的常用手段。本征時(shí)間尺度分解(Intrinsic Time-Scale Decomposition,ITD)是文獻(xiàn)[1]針對(duì)傳統(tǒng)時(shí)頻分析方法的局限性提出的新方法,可自適應(yīng)性地將一個(gè)復(fù)雜信號(hào)分解為若干個(gè)合理旋轉(zhuǎn)(Proper Rotation,PR)分量之和,每個(gè)PR分量通過一次迭代即可獲得,端點(diǎn)效應(yīng)小,分解能力強(qiáng),計(jì)算速度明顯優(yōu)于經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)和局部均值分解(Local Mean Decomposition,LMD)方法,有利于實(shí)現(xiàn)在線故障診斷[2-3]。

        高階譜分析技術(shù)是近年來信號(hào)處理的新技術(shù),是分析非Gauss信號(hào)的良好工具[4-5]。雙譜是高階譜中運(yùn)算最簡單且應(yīng)用最廣泛的分析方法,在理論上可完全抑制Gauss噪聲的影響,識(shí)別信號(hào)中的二次相位耦合頻率成分,提高分析和辨識(shí)精度。軸承振動(dòng)信號(hào)中的噪聲可近似作為Gauss噪聲處理,用雙譜分析軸承振動(dòng)信號(hào)更易獲得故障特征信息。同時(shí)軸承信號(hào)常表現(xiàn)為二次相位耦合模式,如軸承故障特征頻率自身的耦合及故障特征頻率與轉(zhuǎn)頻的耦合[6-7]。下文將ITD與切片雙譜相結(jié)合分析軸承故障振動(dòng)信號(hào),可有效抑制噪聲,提取軸承信號(hào)由于二次相位耦合產(chǎn)生的非線性特征,準(zhǔn)確進(jìn)行故障診斷。

        1 ITD方法

        1.1 原理

        設(shè)待分解信號(hào)Xt的極值為Xk,對(duì)應(yīng)時(shí)刻為τk(k=1,2,…,N,N為所有極值點(diǎn)個(gè)數(shù))。定義L為基線提取算子,Lt=LXt為信號(hào)的基線分量,則Xt被分解為Xt=Lt+Ht,Ht為待提取的PR分量。

        (1)L通過相鄰基線控制點(diǎn)Lk和Lk+1在[τk,τk+1] (k=1,2,…,N)上對(duì)Xt線性變換所得,即[2]

        t∈(τk,τk+1),

        (1)

        其中每個(gè)基線控制點(diǎn)為

        (1-α)Xk+1,k=1,2,…,M-2,

        (2)

        式中:α為線性增益,一般取0.5。

        (2)定義一個(gè)固有旋轉(zhuǎn)分量提取算子LXt,則

        (3)

        (4)

        ITD方法中的基線通過信號(hào)的線性變換得到,避開了EMD 方法中求極大值和極小值包絡(luò)時(shí)使用的兩次、三次樣條擬合,從而縮短計(jì)算時(shí)間,減少擬合誤差,所以ITD方法端點(diǎn)效應(yīng)小且計(jì)算速度快。

        1.2 新迭代終止條件

        2 切片雙譜

        零均值平穩(wěn)隨機(jī)信號(hào)x(n)的三階累積量d(τ1,τ2)定義為[7]

        d(τ1,τ2)=E{x(n)x(n+τ1)x(n+τ2)} ,

        (5)

        式中:τ1,τ2為時(shí)間延遲;E{·} 為統(tǒng)計(jì)均值。

        雙譜B(ω1,ω2)定義為三階累積量d(τ1,τ2)的二維Fourier變換,即

        exp[-j(ω1τ1+ω2τ2)] 。

        (6)

        由于雙譜計(jì)算量龐大,當(dāng)數(shù)據(jù)長度有限時(shí),雙譜估計(jì)精度較低。為了減少計(jì)算量且提高分析精度,在雙譜的基礎(chǔ)上發(fā)展了切片雙譜。

        取τ1=τ2=τ,則三階累積量的對(duì)角切片d1D(τ)可定義為

        d1D(τ)=d(τ1,τ2)=E{x(n)x(n+τ)x(n+

        τ)} 。

        (7)

        對(duì)d1D(τ)進(jìn)行Fourier變換得到切片雙譜為

        (8)

        3 仿真信號(hào)分析

        考察的仿真信號(hào)為

        x(t)=x1(t)+x2(t)+n(t),

        (9)

        x1(t)=[5+cos(400πt+1)+cos(700πt+2)+cos(1 100πt+3)+cos(1 600πt)]·sin(3 000πt),

        x2(t)=[4+cos(30πt+1)+cos(80πt+2)+cos(110πt+3)+cos(400πt+4)]sin(1 200πt),

        式中:n(t)為信噪比為-4 dB的Gauss白噪聲。采樣點(diǎn)數(shù)N=20 000,采樣頻率fs=20 000 Hz。

        對(duì)x(t)進(jìn)行ITD,原迭代條件下產(chǎn)生9個(gè)PR分量,新迭代終止條件下產(chǎn)生4個(gè)PR分量即停止分解。新迭代終止條件下的ITD結(jié)果如圖1所示。

        圖1 新迭代終止條件下的ITD結(jié)果

        PR1和PR2的幅值譜和包絡(luò)譜如圖2所示。x1(t)的載波頻率1 500 Hz,x2(t)的載波頻率600 Hz分別在PR1和PR2的幅值譜中體現(xiàn),x1(t)的調(diào)制頻率200,350,550和800 Hz,x2(t)的調(diào)制頻率15,40,55和200 Hz分別在PR1和PR2的包絡(luò)譜中體現(xiàn),說明ITD方法可將x1(t)和x2(t)從噪聲成分中精確分解出來。

        圖2 PR1和PR2的幅值譜和包絡(luò)譜

        PR1和PR2的包絡(luò)切片雙譜如圖3所示。由圖可知,PR1的包絡(luò)切片雙譜與包絡(luò)譜相比,噪聲幾乎得到完全抑制,并只在滿足二次相位耦合的200,350 和550 Hz頻率成分處存在明顯譜線,不滿足二次相位耦合的800 Hz頻率成分被剔除。同理,PR2的滿足二次相位耦合的15,40和55 Hz頻率成分得到體現(xiàn),不滿足二次相位耦合的200 Hz頻率成分被剔除。

        圖3 PR1和PR2的包絡(luò)切片雙譜

        通過仿真分析驗(yàn)證了ITD的能力和切片雙譜在抑制噪聲與識(shí)別二次相位耦合方面的優(yōu)勢。在軸承局部損傷故障振動(dòng)信號(hào)中,故障特征頻率滿足二次相位耦合關(guān)系,而干擾頻率通常不滿足二次相位耦合關(guān)系,將切片雙譜應(yīng)用于軸承故障診斷,有利于抑制噪聲和剔除無意義的混疊頻率,更易獲得軸承故障特征信息。

        4 軸承故障診斷實(shí)例

        結(jié)合ITD和切片雙譜分別對(duì)帶有內(nèi)、外圈局部損傷故障的N205圓柱滾子軸承進(jìn)行故障特征提取,判斷軸承故障類型,并與傳統(tǒng)的包絡(luò)譜方法進(jìn)行比較,通過分析說明該方法在軸承局部損傷故障特征提取方面的優(yōu)勢。

        首先利用電火花分別在內(nèi)、外圈上加工凹坑來模擬內(nèi)、外圈局部損傷故障,然后利用試驗(yàn)臺(tái)測試故障軸承振動(dòng)信號(hào)。試驗(yàn)臺(tái)如圖4所示。加載器給故障軸承施加載荷,軸承零件在負(fù)載條件下發(fā)生強(qiáng)烈摩擦和碰撞,產(chǎn)生大量噪聲成分。通過安裝在軸承座上的ICP加速度傳感器和NI9234數(shù)據(jù)采集卡對(duì)振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行采集,信號(hào)采樣頻率fs=12 800 Hz,采樣點(diǎn)數(shù)N=16 384,滾子個(gè)數(shù)Z=12,滾子組節(jié)圓直徑Dpw=39 mm,滾子直徑Dw=7.5 mm,轉(zhuǎn)軸轉(zhuǎn)頻fr=24 Hz,壓力角α=0°,通過計(jì)算可得內(nèi)圈故障特征頻率fi=171.7 Hz,外圈故障特征頻率fe=116.3 Hz。

        圖4 試驗(yàn)臺(tái)

        內(nèi)圈故障信號(hào)的時(shí)域波形和包絡(luò)譜如圖5所示。由于噪聲等成分影響,其譜線較亂,不易識(shí)別軸承故障特征頻率。內(nèi)圈故障信號(hào)的ITD結(jié)果如圖6所示。內(nèi)圈故障信號(hào)PR1分量的包絡(luò)譜和包絡(luò)切片雙譜如圖7所示。由圖7a可知,在24.22,171.9和344.5 Hz處存在峰值,分別對(duì)應(yīng)轉(zhuǎn)頻、內(nèi)圈故障特征頻率及其2倍頻,可見ITD方法將內(nèi)圈故障特征信號(hào)從原信號(hào)中提取出來,但同時(shí)存在很多其他無效干擾頻率成分,且不能看出內(nèi)圈故障特征頻率和轉(zhuǎn)頻的調(diào)制特征。由圖7b可清晰看到轉(zhuǎn)頻及其2倍頻、內(nèi)圈故障特征頻率和轉(zhuǎn)頻成分的調(diào)制特征?;贗TD和切片雙譜的軸承故障診斷方法將存在二次相位耦合的轉(zhuǎn)頻及內(nèi)圈故障特征頻率成分提取出來,同時(shí)剔除無意義的混疊頻率,抑制噪聲影響,可有效提取內(nèi)圈故障特征。

        圖5 內(nèi)圈故障信號(hào)的時(shí)域波形和包絡(luò)譜

        圖6 內(nèi)圈故障信號(hào)的ITD結(jié)果

        外圈故障信號(hào)的時(shí)域波形和包絡(luò)譜如圖8所示。原信號(hào)由于噪聲等干擾成分存在,不易提取外圈故障特征信息。外圈故障信號(hào)的ITD結(jié)果如圖9所示。外圈故障信號(hào)PR1分量的包絡(luò)譜和包絡(luò)切片雙譜如圖10所示。PR1分量的包絡(luò)譜在116.4 Hz處存在明顯譜線,對(duì)應(yīng)外圈故障特征頻率,但其倍頻成分淹沒在噪聲中,不易識(shí)別。PR1分量的包絡(luò)切片雙譜峰值頻率對(duì)應(yīng)外圈故障特征頻率116.4 Hz及其2倍頻232.8 Hz,外圈故障特征更直觀。

        圖8 外圈故障信號(hào)的時(shí)域波形和包絡(luò)譜

        圖9 外圈故障信號(hào)的ITD結(jié)果

        圖10 外圈故障信號(hào)PR1分量的包絡(luò)譜和包絡(luò)切片雙譜

        軸承實(shí)際局部損傷故障振動(dòng)信號(hào)中往往混雜噪聲和其他干擾頻率成分,傳統(tǒng)的故障診斷方法不易提取故障特征?;贗TD和切片雙譜的軸承局部損傷故障診斷方法可有效抑制噪聲,同時(shí)剔除無意義的混疊成分,為軸承局部損傷故障診斷提供一種新途徑。

        5 結(jié)束語

        ITD方法作為一種時(shí)頻分析新方法,對(duì)信噪比較差的信號(hào)具有很好的分解效果,通過改進(jìn)其迭代終止條件,進(jìn)一步加快了ITD方法的分解速率,將其應(yīng)用于軸承局部損傷故障診斷,可很好地從原始振動(dòng)信號(hào)中提取軸承故障特征信號(hào)分量,與切片雙譜結(jié)合分析可進(jìn)一步抑制噪聲,識(shí)別軸承局部損傷故障信號(hào)中的二次相位耦合現(xiàn)象,判斷軸承故障類型。通過軸承內(nèi)、外圈故障診斷實(shí)例驗(yàn)證了該方法的有效性。

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