唐貴基　王曉龍

華北電力大學(xué),保定,071000

基于包絡(luò)譜稀疏度和最大相關(guān)峭度解卷積的滾動(dòng)軸承早期故障診斷方法

唐貴基王曉龍

華北電力大學(xué),保定,071000

滾動(dòng)軸承處于早期故障階段時(shí),特征信號(hào)微弱,并且受環(huán)境噪聲影響嚴(yán)重,因此故障特征提取困難。針對(duì)這一問題,將最大相關(guān)峭度解卷積算法應(yīng)用于軸承故障診斷,并通過包絡(luò)譜稀疏度來篩選最佳解卷積周期參數(shù),提出了基于包絡(luò)譜稀疏度和最大相關(guān)峭度解卷積的滾動(dòng)軸承早期故障診斷方法。利用最佳參數(shù)相對(duì)應(yīng)的最大相關(guān)峭度解卷積算法對(duì)原信號(hào)進(jìn)行處理，得到解卷積信號(hào)后計(jì)算其包絡(luò)譜，通過分析包絡(luò)譜中幅值突出的頻率成分來判斷故障類型。早期故障仿真信號(hào)及實(shí)測(cè)全壽命數(shù)據(jù)分析結(jié)果表明，該方法可有效應(yīng)用于軸承早期故障診斷。

滾動(dòng)軸承;稀疏度;最大相關(guān)峭度解卷積;故障診斷

0　引言

滾動(dòng)軸承是旋轉(zhuǎn)機(jī)械中的重要組成零部件,其狀態(tài)正常與否決定了整個(gè)系統(tǒng)的性能好壞。當(dāng)軸承出現(xiàn)局部損傷或缺陷時(shí),輕則使設(shè)備產(chǎn)生噪聲、振動(dòng)異常,重則損壞設(shè)備，因此研究滾動(dòng)軸承的狀態(tài)監(jiān)測(cè)及故障診斷方法具有重要意義[1]。

當(dāng)軸承處于早期故障階段時(shí),由故障產(chǎn)生的沖擊成分通常比較微弱，并淹沒于強(qiáng)烈的背景噪聲中，因此想要準(zhǔn)確提取出故障特征頻率信息相對(duì)困難，探尋軸承的早期故障診斷方法也一直是故障診斷領(lǐng)域的熱點(diǎn)和難點(diǎn)。文獻(xiàn)[2]利用小波相關(guān)濾波的降噪特性,將相關(guān)濾波降噪方法和包絡(luò)譜相結(jié)合,提出了基于小波相關(guān)濾波包絡(luò)分析的軸承早期故障特征提取方法；為確定由故障引起的共振調(diào)制邊頻帶，文獻(xiàn)[3]提出了共振解調(diào)結(jié)合小波包系數(shù)熵閾值降噪的綜合算法；為準(zhǔn)確判斷故障類型,文獻(xiàn)[4]將雙重Q因子分析方法用于軸承早期故障診斷中,原信號(hào)被分解成高共振成分和低共振成分,并利用低Q因子來提取故障沖擊成分;文獻(xiàn)[5]采用基于互相關(guān)系數(shù)和峭度準(zhǔn)則的經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(EMD)降噪方法對(duì)信號(hào)進(jìn)行預(yù)處理,再利用譜峭度選取最佳濾波參數(shù),最后使用帶通濾波和包絡(luò)解調(diào)進(jìn)行故障診斷。上述各種方法在軸承早期故障診斷應(yīng)用中均取得了一定的效果。

1977年,Wiggins將最小熵概念引入到盲解卷積問題處理中,提出了最小熵解卷積方法,并被廣泛應(yīng)用到地震波處理、超聲檢測(cè)及機(jī)械故障診斷等領(lǐng)域[6-7]。最近,McDonald等[8]提出了一種新的解卷積方法——最大相關(guān)峭度解卷積(MCKD),該方法以相關(guān)峭度最大化為目標(biāo),充分考慮了信號(hào)中沖擊成分的周期特性,旨在突出運(yùn)算結(jié)果中的連續(xù)脈沖序列,本文嘗試將其引入到滾動(dòng)軸承故障診斷領(lǐng)域。然而MCKD方法的運(yùn)算結(jié)果受解卷積周期參數(shù)T影響嚴(yán)重,為避免實(shí)際故障信號(hào)處理過程中該參數(shù)盲目選擇對(duì)解卷積效果的影響,筆者以包絡(luò)譜稀疏度作為指導(dǎo)標(biāo)準(zhǔn)來選擇最佳的解卷積周期參數(shù),并提出了基于包絡(luò)譜稀疏度和最大相關(guān)峭度解卷積的滾動(dòng)軸承早期故障診斷方法，模擬早期故障信號(hào)及全壽命周期加速試驗(yàn)信號(hào)均驗(yàn)證了該方法的正確性。

1　基本原理介紹[8]

1.1相關(guān)峭度和稀疏度

零均值信號(hào)y(n)(n=1,2,…,N)關(guān)于周期參數(shù)T的相關(guān)峭度表達(dá)式為

(1)

相關(guān)峭度是在峭度基礎(chǔ)上提出的概念,當(dāng)T=0時(shí),相關(guān)峭度即退化為峭度，該指標(biāo)由于考慮了沖擊成分的周期特性,因此適合衡量信號(hào)中具有特定周期的脈沖序列所占的比重，與峭度相比，相關(guān)峭度更強(qiáng)調(diào)沖擊成分的連續(xù)性。

稀疏度是反應(yīng)信號(hào)稀疏特性的統(tǒng)計(jì)參量,信號(hào)y(n)的稀疏度表達(dá)式為[9]

(2)

當(dāng)信號(hào)的幅值分布相對(duì)均勻、差別不大時(shí),信號(hào)的稀疏性較弱,稀疏度指標(biāo)較小,而當(dāng)信號(hào)中出現(xiàn)少量尖脈沖、個(gè)別位置幅值突出時(shí),信號(hào)則呈現(xiàn)出較強(qiáng)的稀疏特性，稀疏度指標(biāo)也隨之增大。

1.2最大相關(guān)峭度解卷積

假設(shè)yn為一個(gè)沖擊信號(hào),hn為沖擊信號(hào)yn通過周圍環(huán)境及路徑時(shí)的傳輸衰減響應(yīng),xn為實(shí)際采集到的信號(hào),以上過程可用公式表示為

xn=hnyn+en

(3)

為便于分析,在此先不考慮噪聲en的影響,則MCKD算法的本質(zhì)是尋找一個(gè)有限脈沖響應(yīng)(FIR)濾波器,通過輸出信號(hào)xn恢復(fù)輸入信號(hào)yn,即

(4)

其中,[f1f2…fL]T=f是長(zhǎng)度為L(zhǎng)的濾波器系數(shù)。

為使解卷積結(jié)果突出連續(xù)尖脈沖,該算法以信號(hào)的相關(guān)峭度KC為評(píng)定標(biāo)準(zhǔn),并將其作為目標(biāo)函數(shù)以求得最優(yōu)結(jié)果,即

(5)

上述優(yōu)化求解問題等價(jià)于求解方程：

(6)

由式(4)和式(5)可以得到如下表達(dá)式：

(7)

以矩陣的形式將式(7)重新表述為

4‖y‖-6‖β‖2X0y=0

(8)

β=[y1y1-Ty2y2-T…yNyN-T]T

整理式(8)可得

2‖β‖2X0y=‖y‖2(X0α0+XTα1)

(9)

由于已知：

(10)

則最終的濾波器系數(shù)可通過下式得到

(11)

1.3MCKD的數(shù)值實(shí)現(xiàn)過程

通過上述分析可歸納出最大相關(guān)峭度解卷積算法的具體數(shù)值實(shí)現(xiàn)步驟：

(1)首先確定一個(gè)解卷積周期參數(shù)T;

(3)設(shè)定好FIR濾波器的長(zhǎng)度L,并假設(shè)初始濾波器系數(shù)f=[00…1-1…00]T；

(4)利用式(10)計(jì)算濾波后的信號(hào)y;

(5)通過y分別計(jì)算α0、α1和β；

(6)根據(jù)式(11)得到新的濾波器系數(shù)f；

(7)比較每次迭代過程的相關(guān)峭度變化量ΔKC(T)與閥值ε的大小,如果ΔKC(T)>ε,則返回步驟(4),否則結(jié)束整個(gè)循環(huán),其中閥值ε是一個(gè)較小正數(shù),用于控制迭代次數(shù)(本文設(shè)定的閥值ε=0.01)。

(8)最終的解卷積信號(hào)可由式(10)得到。

2　故障診斷流程

滾動(dòng)軸承處于故障早期階段時(shí),沖擊特征微弱,而最大相關(guān)峭度解卷積可實(shí)現(xiàn)信號(hào)的解卷積運(yùn)算,突出信號(hào)中的連續(xù)脈沖,因此適合處理軸承早期故障信號(hào)。筆者研究后發(fā)現(xiàn),在分析實(shí)際故障信號(hào)時(shí),MCKD算法的處理結(jié)果受解卷積周期參數(shù)T影響嚴(yán)重,理論上,如果參數(shù)T與故障沖擊的間隔點(diǎn)相等，則可獲得最好的解卷積效果，然而實(shí)際故障信號(hào)的脈沖間隔是未知的，因此選擇最佳的解卷積周期參數(shù)、有效突出信號(hào)中隱含的周期性脈沖序列是利用MCKD算法進(jìn)行軸承故障診斷的關(guān)鍵。

稀疏度能夠有效反應(yīng)信號(hào)的稀疏特性,可用于評(píng)價(jià)故障信號(hào)解卷積處理的效果，然而時(shí)域信號(hào)的稀疏度容易受單個(gè)或少量大幅值脈沖的影響,因此直接以時(shí)域信號(hào)的稀疏度作為評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)并不合適,而將信號(hào)轉(zhuǎn)換到頻域,計(jì)算包絡(luò)譜的稀疏度則可有效避免這一缺陷。在分析滾動(dòng)軸承早期故障信號(hào)時(shí),經(jīng)過MCKD算法處理后的信號(hào)如果周期性沖擊特性不明顯,則解卷積信號(hào)包絡(luò)譜各頻率處的幅值相差不大，沒有峰值突出的成分，包絡(luò)譜稀疏度相對(duì)較小;如果信號(hào)中出現(xiàn)較明顯的周期性連續(xù)脈沖,則包絡(luò)譜的相應(yīng)頻率處會(huì)出現(xiàn)較大譜峰，稀疏度也將隨之增大。鑒于上述分析,本文以包絡(luò)譜稀疏度為指導(dǎo)標(biāo)準(zhǔn)來搜尋最佳的解卷積周期參數(shù)，并提出基于包絡(luò)譜稀疏度和最大相關(guān)峭度解卷積的滾動(dòng)軸承早期故障診斷方法，具體的診斷流程如下：

(1)計(jì)算滾動(dòng)軸承各部件理論故障特征頻率。根據(jù)軸承結(jié)構(gòu)參數(shù)分別計(jì)算軸承內(nèi)圈、外圈、滾動(dòng)體和保持架的故障特征頻率fi、fo、fb和fc。

(2)設(shè)定最佳解卷積周期參數(shù)的搜尋中心。為加快參數(shù)的搜索速率,減少不必要的運(yùn)算,設(shè)定Ti、To、Tb和Tc為4個(gè)搜尋中心點(diǎn),其中Ti=|fs/fi|,To=|fs/fo|,Tb=|fs/fb|,Tc=|fs/fc|,fs為采樣頻率,|·|表示四舍五入取整。

(3)確定搜索范圍。由于實(shí)際故障特征頻率與理論計(jì)算值之間存在一定差別，如果僅在4個(gè)搜尋中心點(diǎn)處尋找最佳解卷積周期參數(shù)，很可能造成遺漏或產(chǎn)生偏差，而以中心點(diǎn)為中心確定一個(gè)搜索范圍，在搜索范圍內(nèi)做進(jìn)一步小范圍搜索則可有效避免此類現(xiàn)象發(fā)生。從計(jì)算成本角度考慮,為加快運(yùn)算速率本文選擇在中心點(diǎn)左右5個(gè)點(diǎn)范圍內(nèi)搜索,確定了[Ti-5,Ti+5]、[To-5,To+5]、[Tb-5,Tb+5]和[Tc-5,Tc+5]4個(gè)搜索范圍(每個(gè)范圍內(nèi)有11個(gè)連續(xù)的數(shù)值點(diǎn)),在處理不同信號(hào)時(shí)，搜索范圍大小可根據(jù)具體情況作適當(dāng)縮放調(diào)整。

(4)篩選最佳參數(shù)。以搜索范圍內(nèi)的數(shù)值點(diǎn)為解卷積周期參數(shù),按順序變化數(shù)值點(diǎn),分別利用MCKD算法對(duì)故障信號(hào)進(jìn)行處理,并計(jì)算所獲信號(hào)的包絡(luò)譜稀疏度,得到4條解卷積周期-包絡(luò)譜稀疏度曲線。MCKD算法處理原信號(hào)時(shí)解卷積周期參數(shù)越合理,所獲解卷積信號(hào)中包含的故障特征成分越多,解卷積信號(hào)包絡(luò)譜中特征頻率及其倍頻處譜峰越突出,包絡(luò)譜呈現(xiàn)出越強(qiáng)的稀疏特性,稀疏度值也相對(duì)較大,因此包絡(luò)譜稀疏度指標(biāo)可有效評(píng)價(jià)解卷積周期參數(shù)設(shè)置的合理性,選擇曲線中稀疏度最大值點(diǎn)對(duì)應(yīng)的參數(shù)即為最佳解卷積周期參數(shù)Tm。

(5)軸承故障診斷。設(shè)定MCKD算法的解卷積周期為Tm,對(duì)原故障信號(hào)進(jìn)行處理,并計(jì)算解卷積信號(hào)的包絡(luò)譜,將包絡(luò)譜中幅值明顯的頻率成分與理論故障特征頻率進(jìn)行對(duì)比,從而判斷滾動(dòng)軸承的故障類型。

3　早期故障模擬信號(hào)分析

為驗(yàn)證基于包絡(luò)譜稀疏度和最大相關(guān)峭度解卷積的滾動(dòng)軸承早期故障診斷方法的可靠性,本文通過向?qū)崪y(cè)振動(dòng)信號(hào)中添加高斯白噪聲來模擬早期故障信號(hào)。首先在千鵬故障(QPZZ)試驗(yàn)平臺(tái)上利用內(nèi)置電路(ICP)壓電加速度傳感器采集軸承內(nèi)圈故障振動(dòng)信號(hào),采樣頻率為12 800 Hz,分析點(diǎn)數(shù)為8192,傳動(dòng)軸轉(zhuǎn)速為1440 r/min,滾動(dòng)軸承各部件的理論故障特征頻率如表1所示。

大部分文獻(xiàn)利用模擬信號(hào)驗(yàn)證所提出的軸承早期故障診斷方法的有效性時(shí),均采用故障模型來模擬早期故障信號(hào),為更接近實(shí)際工況,本文直接向?qū)崪y(cè)信號(hào)中添加較重噪聲來模擬軸承早期故障信號(hào)，早期故障信號(hào)信噪比rSN為-12 dB,計(jì)算公式為

rSN=20lg(ν/νn)

(12)

式中,ν、νn分別為實(shí)測(cè)振動(dòng)信號(hào)和噪聲的有效值。

振動(dòng)信號(hào)和模擬早期故障信號(hào)如圖1所示。

(a)振動(dòng)信號(hào)

(b)模擬早期故障信號(hào)圖1　振動(dòng)信號(hào)和模擬早期故障信號(hào)

通過對(duì)比可發(fā)現(xiàn),添加白噪聲后,實(shí)測(cè)振動(dòng)信號(hào)中明顯的規(guī)律性沖擊完全被噪聲所掩蓋，圖2所示是對(duì)模擬早期故障信號(hào)直接作包絡(luò)譜分析得到的結(jié)果,包絡(luò)譜中沒有出現(xiàn)峰值明顯的頻率成分。

圖2　模擬早期故障信號(hào)的包絡(luò)譜

利用本文提出的方法對(duì)信號(hào)進(jìn)行分析,結(jié)果如圖3所示。首先需確定最佳解卷積周期參數(shù)的搜索范圍,根據(jù)采樣頻率及各部件故障特征頻率計(jì)算得到[70,80]、[105,115]、[208,218]和[1315,1325]4個(gè)搜尋范圍。以這4個(gè)范圍內(nèi)的數(shù)值點(diǎn)為MCKD算法的解卷積周期參數(shù),依照順序不斷變動(dòng)參數(shù),分別對(duì)模擬早期故障信號(hào)作最大相關(guān)峭度解卷積運(yùn)算,并計(jì)算獲得信號(hào)的包絡(luò)譜稀疏度,得到圖3a所示的4條解卷積周期-包絡(luò)譜稀疏度曲線(T-S曲線)。分析這些曲線后發(fā)現(xiàn)最大稀疏度指標(biāo)對(duì)應(yīng)的解卷積周期為75,由此確定最佳解卷積周期參數(shù)Tm=75,設(shè)定MCKD算法的解卷積周期參數(shù)為75并對(duì)信號(hào)進(jìn)行處理,結(jié)果如圖3b所示。與原信號(hào)對(duì)比后發(fā)現(xiàn)，解卷積信號(hào)中沖擊成分明顯增多,并呈現(xiàn)出一定的規(guī)律性。圖3c為解卷積信號(hào)的包絡(luò)譜,圖中內(nèi)圈故障特征頻率fi及其倍頻、轉(zhuǎn)頻fr及其倍頻、特征頻率的轉(zhuǎn)頻調(diào)制邊帶等成分處譜線峰值明顯,由此可斷定,軸承內(nèi)圈存在缺陷，診斷結(jié)果與實(shí)際情況相符。

(a)T-S曲線

(b)最大相關(guān)峭度解卷積信號(hào)

(c)解卷積信號(hào)的包絡(luò)譜圖3　本文方法的模擬信號(hào)分析結(jié)果

仿真信號(hào)分析表明，當(dāng)信號(hào)中與故障相關(guān)的沖擊特征被較強(qiáng)背景噪聲淹沒時(shí),如果直接對(duì)其做包絡(luò)譜分析，可能無法有效提取出特征頻率信息，而利用本文提出方法對(duì)原信號(hào)進(jìn)行分析后，能夠獲得較理想的處理效果，實(shí)現(xiàn)軸承故障類型的準(zhǔn)確判斷。

4　應(yīng)用實(shí)例分析

實(shí)例分析數(shù)據(jù)來自于NSFI/UCR智能維護(hù)系統(tǒng)中心的滾動(dòng)軸承全壽命周期加速試驗(yàn)數(shù)據(jù)[10],試驗(yàn)臺(tái)轉(zhuǎn)軸上同時(shí)安裝了4個(gè)軸承,轉(zhuǎn)速恒定在2000 r/min,約26 671 N的徑向載荷通過彈性系統(tǒng)加載到軸和軸承上,每個(gè)軸承的軸向和徑向各安裝了一個(gè)PCB公司生產(chǎn)的353B33型高靈敏度ICP加速度傳感器,圖4給出了軸承和傳感器的安裝位置,表2為試驗(yàn)軸承各部件的理論故障特征頻率。

圖4　試驗(yàn)臺(tái)示意圖

Hz

利用NI DAQCard-6062E采集卡采集振動(dòng)信號(hào),采樣頻率為20 kHz,共進(jìn)行了3組全壽命加速試驗(yàn),其中第2組試驗(yàn)持續(xù)了164 h,共采集984個(gè)文件,采樣間隔為10 min,每次采集20 480個(gè)點(diǎn),試驗(yàn)結(jié)束后發(fā)現(xiàn)1號(hào)軸承外圈出現(xiàn)局部損傷,說明第2組試驗(yàn)中只有該軸承的數(shù)據(jù)為全壽命數(shù)據(jù),本文便對(duì)該軸承的實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,圖5為軸承振動(dòng)信號(hào)的均方根值趨勢(shì)圖。

圖5　1號(hào)軸承振動(dòng)信號(hào)的均方根值趨勢(shì)圖

圖5中均方根值的變化趨勢(shì)基本反映了軸承從正常狀態(tài)到故障狀態(tài)的全過程。在7020 min之前,軸承運(yùn)行相對(duì)穩(wěn)定;當(dāng)運(yùn)行至7020 min時(shí),振動(dòng)信號(hào)均方根值發(fā)生微小突變,表明軸承狀態(tài)發(fā)生異常;在7020～9000 min時(shí)間段內(nèi),均方根值上下浮動(dòng),但變化幅度不大,說明軸承故障程度并不嚴(yán)重；當(dāng)運(yùn)行時(shí)間超過9000 min后,軸承振動(dòng)信號(hào)均方根值呈連續(xù)遞增變化趨勢(shì),并在9790 min時(shí)達(dá)到最大,此時(shí)軸承已達(dá)到壽命極限，出現(xiàn)嚴(yán)重故障。由于軸承早期故障的沖擊特征較微弱，容易被噪聲掩蓋而無法直接從原始波形中觀察到，所以振動(dòng)信號(hào)的均方根值對(duì)早期故障并不敏感。

為驗(yàn)證本文方法在軸承早期故障診斷應(yīng)用上的可靠性,對(duì)5410 min時(shí)采集的信號(hào)進(jìn)行分析,分析點(diǎn)數(shù)為8192,實(shí)測(cè)信號(hào)如圖6所示,通過波形觀察不到明顯的故障特征，對(duì)信號(hào)做進(jìn)一步包絡(luò)譜分析，如圖7所示，也沒有發(fā)現(xiàn)幅值較高的頻率成分。

圖6　實(shí)測(cè)信號(hào)

圖7　實(shí)測(cè)信號(hào)的包絡(luò)譜

下面利用本文方法對(duì)信號(hào)進(jìn)行處理,結(jié)果如圖8所示。首先根據(jù)采樣頻率fs=20 kHz、軸承內(nèi)圈特征頻率fi=296.9 Hz、外圈特征頻率fo=236.4 Hz、滾動(dòng)體特征頻率fb=140 Hz及保持架特征頻率fc=14.8 Hz得到最佳周期參數(shù)的搜索中心和范圍,其中獲得的4個(gè)搜索中心分別為Ti=67，To=85，Tb=143，Tc=1351,與搜索中心相對(duì)應(yīng)的4個(gè)搜索范圍分別為[62,72]、[80,90]、[138,148]、[1346,1356],繼而繪制出圖8a中的T-S曲線。通過分析可知解卷積周期為85時(shí)稀疏度指標(biāo)最大,則85即為最佳的解卷積周期參數(shù)Tm,設(shè)定MCKD算法的解卷積周期參數(shù)為85并對(duì)實(shí)測(cè)信號(hào)進(jìn)行處理,所得結(jié)果如圖8b所示。進(jìn)一步計(jì)算解卷積信號(hào)的包絡(luò)譜,結(jié)果如圖8c所示,包絡(luò)譜中外圈故障特征頻率fo及其諧波處幅值突出,由此可斷定軸承外圈存在局部損傷,理論分析結(jié)果與實(shí)際情況完全一致。

(a)T-S曲線

(b)最大相關(guān)峭度解卷積信號(hào)

(c)解卷積信號(hào)的包絡(luò)譜圖8　本文提出方法的實(shí)測(cè)信號(hào)分析結(jié)果

為進(jìn)一步驗(yàn)證基于包絡(luò)譜稀疏度和最大相關(guān)峭度解卷積的早期故障診斷方法的優(yōu)勢(shì),利用文獻(xiàn)[5]中基于EMD降噪和譜峭度的軸承早期故障診斷方法對(duì)實(shí)測(cè)信號(hào)進(jìn)行分析,結(jié)果如圖9所示。圖9a為EMD降噪后得到的信號(hào)，通過計(jì)算降噪信號(hào)的快速峭度圖(結(jié)果如圖9b所示)獲得最佳帶通濾波中心及濾波帶寬，對(duì)濾波信號(hào)作包絡(luò)譜分析，結(jié)果如圖9c所示，圖中沒有出現(xiàn)任何頻率尖峰，無法提取出故障特征頻率信息。圖10是利用文獻(xiàn)[6]中基于最小熵解卷積的軸承微弱故障特征提取方法對(duì)原信號(hào)進(jìn)行分析得到的結(jié)果，圖10b中僅外圈特征頻率2倍頻和3倍頻處譜線幅值偏高，但是峰值不夠突出，診斷效果與本文方法相比差距明顯。滾動(dòng)軸承全壽命周期加速試驗(yàn)數(shù)據(jù)對(duì)比分析結(jié)果表明，本文所述方法在實(shí)際軸承診斷應(yīng)用中具有一定優(yōu)勢(shì)，能夠有效提取出早期故障階段的微弱特征信息。

5　結(jié)語

(a)EMD降噪信號(hào)

(b)降噪信號(hào)的快速峭度圖

(c)濾波信號(hào)的包絡(luò)譜圖9　基于EMD降噪和譜峭度的實(shí)測(cè)信號(hào)分析結(jié)果

(a)最小熵解卷積信號(hào)

(b)解卷積信號(hào)的包絡(luò)譜圖10　基于最小熵解卷積的實(shí)測(cè)信號(hào)分析結(jié)果

本文提出了基于包絡(luò)譜稀疏度和最大相關(guān)峭度解卷積的滾動(dòng)軸承早期故障診斷方法,仿真和試驗(yàn)信號(hào)分析表明,該方法具有一定準(zhǔn)確性和可靠性。筆者提出利用包絡(luò)譜稀疏度指標(biāo)來篩選最佳解卷積周期參數(shù)，旨在起到一個(gè)拋磚引玉的效果。

[1]趙志宏,楊紹普,李韶華.基于Hilbert譜奇異值的軸承故障診斷[J].中國(guó)機(jī)械工程,2013,24(3):346-350.

Zhao Zhihong,Yang Shaopu,Li Shaohua.Bearing Fault Diagnosis Based on Hilbert Spectrum and Singular Value Decomposition[J].China Mechanical Engineering,2013,24(3):346-350.

[2]曾慶虎,邱靜,劉冠軍,等.基于小波相關(guān)濾波-包絡(luò)分析的早期故障特征提取方法[J].儀器儀表學(xué)報(bào),2008,29(4):729-933.

Zeng Qinghu,Qiu Jing,Liu Guanjun,et al.Approach to Extraction of Incipient Fault Features Based on Wavelet Correlation Filter and Envelope Analysis[J].Chinese Journal of Scientific Instrument,2008,29(4):729-933.

[3]崔玲麗,康晨暉,胥永剛,等.滾動(dòng)軸承早期沖擊性故障特征提取的綜合算法研究[J].儀器儀表學(xué)報(bào),2010,31(11):2422-2427.

Cui Lingli,Kang Chenhui,Xu Yonggang,et al.Integrated Algorithm Research on Early Inpactive Fault Feature Extraction of Rolling Bearings[J].Chinese Journal of Scientific Instrument,2010,31(11)：2422-2427.

[4]莫代一,崔玲麗,王婧.基于雙重Q因子的稀疏分解法在滾動(dòng)軸承早期故障診斷中的應(yīng)用[J].機(jī)械工程學(xué)報(bào),2013,49(9):37-41.

Mo Daiyi,Cui Lingli,Wang Jing.Sparse Signal Decomposition Method Based on the Dual Q-factor and Its Application to Rolling Bearing Early Fault Diagnosis[J].Journal of Mechanical Engineering,2013,49(9):37-41.

[5]蘇文勝,王奉濤,張志新,等.EMD降噪和譜峭度法在滾動(dòng)軸承早期故障診斷中的應(yīng)用[J].振動(dòng)與沖擊,2010,29(3):18-21.

Su Wensheng,Wang Fengtao,Zhang Zhixin,et al.Application of EMD Denoising and Spectral Kurtosis in Early Diagnosis of Rolling Element Bearings[J].Journal of Vibration and Shock,2010,29(3):18-21.

[6]Jiang Ruilong,Chen Jin,Dong Guangming,et al.The Weak Fault Diagnosis and Condition Monitoring of Rolling Element Bearing Using Minimum Entropy Deconvolution and Envelop Spectrum[J].Engineering Science Engineers,Part C:Journal of Mechanical Engineering Science,2013,227(5):1116-1129.

[7]江瑞龍.基于最小熵解卷積的滾動(dòng)軸承故障診斷研究[D].上海：上海交通大學(xué),2013.

[8]McDonald G L,Zhao Qing,Zuo M J.Maximum Correlated Kurtosis Deconvolution and Application on Gear Tooth Chip Fault Detection[J].Mechanical Systems and Signal Processing,2012,33:237-255.

[9]Tse P W,Wang Dong.The Design of a New Sparsogram for Fast Bearing Fault Diagnosis:Part 1 of the Two Related Manuscripts that Have a Joint Title as “Two Automatic Vibration-based Fault Diagnostic Methods Using the Novel Sparsity Measurement-Parts 1 and 2”[J].Mechanical Systems and Signal Processing,2013,40:499-519.

[10]Qiu Hai,Lee J,Lin Jing,et al.Wavelet Filter-based Weak Signature Detection Method and Its Application on Rolling Element Bearing Prognostics[J].Journal of Sound and Vibration,2006,289:1066-1090.

(編輯袁興玲)

Diagnosis Method for Rolling Bearing Incipient Faults Based on Sparsity of Envelope Spectrum and Maximum Correlated Kurtosis Deconvolution

Tang GuijiWang Xiaolong

North China Electric Power University,Baoding,Hebei,071000

Early fault features of rolling bearings are very weak and are affected by environment noise seriously,so it is difficult to draw fault features.Aiming at solving this problem,MCKD was tried to diagnose faults for bearings,and sparsity of envelope spectrum was used to select the optimal deconvolution period parameter,then incipient fault diagnosis method for rolling bearings was proposed based on sparsity of envelope spectrum and MCKD.MCKD method corresponding to the optimal parameter was used to process the original signals and the envelope spectrum of deconvolution signals was obtained,the bearing faults were judged by analyzing the envelope spectrum.Simulated incipient fault signals and full lifetime datasets of rolling bearings were used to examine the feasibility of this method and the results show the new method can be applied to diagnose the incipient fault effectively.

rolling bearing;sparsity;maximum correlated kurtosis deconvolution(MCKD);fault diagnosis

2014-02-17

中央高?；究蒲袠I(yè)務(wù)費(fèi)專項(xiàng)資金資助項(xiàng)目(13QN49);河北省自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(E2014502052)

TH133.3；TH17< class="emphasis_italic">DOI

：10.3969/j.issn.1004-132X.2015.11.006

唐貴基,男,1962年生。華北電力大學(xué)能源動(dòng)力與機(jī)械工程學(xué)院教授、博士研究生導(dǎo)師。主要研究方向?yàn)闄C(jī)械故障診斷與狀態(tài)監(jiān)測(cè)。王曉龍，男，1989年生。華北電力大學(xué)能源動(dòng)力與機(jī)械工程學(xué)院博士研究生。