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        基于階次分析的變轉(zhuǎn)速滾動(dòng)軸承故障診斷*

        2016-08-21 01:52:56王貞云劉永強(qiáng)廖英英
        汽車工程師 2016年7期
        關(guān)鍵詞:角域階次共振

        王貞云 劉永強(qiáng) 廖英英

        (石家莊鐵道大學(xué))

        滾動(dòng)軸承作為旋轉(zhuǎn)機(jī)械設(shè)備中重要的部件之一,通常是機(jī)械設(shè)備中長(zhǎng)期運(yùn)行的易損壞部件[1]。與此同時(shí),滾動(dòng)軸承作為機(jī)車輪對(duì)軸箱的重要組成部件,其運(yùn)行的好壞直接關(guān)系到機(jī)車運(yùn)行是否安全,因此研究機(jī)車輪對(duì)軸承的狀態(tài)監(jiān)測(cè)和早期故障識(shí)別方法就顯得尤為重要。文獻(xiàn)[2]針對(duì)轉(zhuǎn)速緩慢波變化的工況,采用等角度重采樣和計(jì)算階比跟蹤技術(shù)對(duì)軸承振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行處理,適用于傳統(tǒng)的平方包絡(luò)譜方法;文獻(xiàn)[3]基于循環(huán)平穩(wěn)信號(hào)處理方法對(duì)滾動(dòng)軸承的早期微弱故障特征提取和故障診斷進(jìn)行研究。目前針對(duì)變轉(zhuǎn)速軸承故障診斷的方法,要么只適用于轉(zhuǎn)速緩慢波動(dòng)的工況,要么過程太過繁瑣。機(jī)車加速過程中軸承的振動(dòng)信號(hào)主要頻率成分相差比較大,且與轉(zhuǎn)速有著密切的關(guān)系,若直接使用FFT進(jìn)行處理,則結(jié)果會(huì)出現(xiàn)嚴(yán)重的“頻率模糊”現(xiàn)象[4-5]。由此,文章提出了一種將階次跟蹤與共振解調(diào)相結(jié)合的軸承故障診斷方法。

        1 理論基礎(chǔ)

        1.1 階次分析

        階次分析可以克服傳統(tǒng)的頻譜分析方法從非平穩(wěn)信號(hào)難以提取故障信息的問題,通過把采集的時(shí)域振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行等角度采樣轉(zhuǎn)化為角域平穩(wěn)信號(hào),把傳統(tǒng)的頻譜分析轉(zhuǎn)化為階次譜分析,這樣無(wú)論轉(zhuǎn)頻如何變化,對(duì)應(yīng)要分析頻率和轉(zhuǎn)頻的倍數(shù)是不會(huì)發(fā)生改變的,這個(gè)倍數(shù)就是要分析的階比。如何通過轉(zhuǎn)速脈沖序列來獲取等角度采樣時(shí)刻是階次跟蹤的難點(diǎn)。最初的階次跟蹤方法是通過模擬設(shè)備等硬件實(shí)現(xiàn)對(duì)振動(dòng)信號(hào)的等角度采樣[6-8],硬件階次跟蹤法(HOT)的實(shí)施方案,如圖1所示。計(jì)算階次跟蹤法(COT)[9-10]和傳統(tǒng)方法相比不僅降低了成本,而且也提高了精度,最大的優(yōu)點(diǎn)在于它不需要特定的硬件,只需同時(shí)測(cè)得轉(zhuǎn)速脈沖序列和振動(dòng)信號(hào)就可以將時(shí)域信號(hào)轉(zhuǎn)化為角域信號(hào)。COT算法的實(shí)施方案,如圖2所示。

        圖1 硬件階次跟蹤法(HOT)實(shí)施方案

        圖2 計(jì)算階次跟蹤法(COT)實(shí)施方案

        1.2 共振解調(diào)的原理

        軸承局部有損傷類故障時(shí),在運(yùn)行中會(huì)有周期性沖擊出現(xiàn),沖擊信號(hào)的頻帶很寬,寬到包含了軸承自身的固有頻率和傳感器諧振頻率的范圍,因此這些沖擊信號(hào)會(huì)引起軸承自身或傳感器的共振。傳統(tǒng)的共振解調(diào)原理,如圖3所示。

        圖3 傳統(tǒng)的共振解調(diào)原理圖

        2 基于階次跟蹤的新型共振解調(diào)方法

        由于軸承在變轉(zhuǎn)速過程中所表現(xiàn)出來的非平穩(wěn)特性的特點(diǎn),不能直接使用傅里葉變換對(duì)其進(jìn)行頻譜分析,而階比跟蹤方法可以將軸承振動(dòng)信號(hào)從時(shí)域非平穩(wěn)信號(hào)轉(zhuǎn)化為角域平穩(wěn)信號(hào),然后利用共振解調(diào)對(duì)角域信號(hào)進(jìn)行頻譜分析。具體步驟:1)利用壓電式加速度傳感器和激光轉(zhuǎn)速計(jì)分兩路同時(shí)進(jìn)行振動(dòng)信號(hào)和轉(zhuǎn)速信號(hào)的等時(shí)間間隔時(shí)域采樣;2)利用激光轉(zhuǎn)速計(jì)采集到的鍵相信號(hào)來進(jìn)行轉(zhuǎn)速估計(jì);3)根據(jù)估計(jì)的轉(zhuǎn)速求出恒定角增量所對(duì)應(yīng)的時(shí)刻t(t為等角度插值的時(shí)刻);4)對(duì)原始信號(hào)進(jìn)行帶通濾波;5)對(duì)濾波后的信號(hào)進(jìn)行Hilbert包絡(luò)后去除趨勢(shì)項(xiàng);6)根據(jù)3)求出的t值,對(duì)振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行插值,求出其對(duì)應(yīng)的幅值,實(shí)現(xiàn)角域重采樣;7)對(duì)角域信號(hào)進(jìn)行共振解調(diào),提取故障信息。

        共振解調(diào)具體流程,如圖4所示。

        圖4 基于階次跟蹤的共振解調(diào)流程圖

        3 方法驗(yàn)證

        3.1 仿真信號(hào)分析

        仿真信號(hào)的計(jì)算公式,如式(1)所示。其仿真的是一個(gè)頻率隨主軸轉(zhuǎn)速變化的變頻振動(dòng)信號(hào),同時(shí)帶有噪聲。由于所測(cè)得的轉(zhuǎn)頻為參考軸的轉(zhuǎn)頻,所以階比為1。

        式中:y(t)——仿真信號(hào);

        randn(t)——產(chǎn)生t×t的隨機(jī)噪聲;

        t——仿真信號(hào)的時(shí)間,s。

        取仿真信號(hào)采樣頻率10 000 Hz,時(shí)間為4 s,得到式(1)時(shí)域振動(dòng)信號(hào),如圖5所示。對(duì)時(shí)域振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行FFT變換再進(jìn)行頻率譜分析,如圖6所示。從圖6可以看出,直接采用傳統(tǒng)的FFT得到的頻譜圖發(fā)生了“頻率混疊”現(xiàn)象,很難提取到故障特征。因此對(duì)時(shí)域非平穩(wěn)振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行等角度重采樣,得到角域平穩(wěn)信號(hào),如圖7所示。然后利用階次分析對(duì)角域信號(hào)進(jìn)行階次譜分析,如圖8所示。從圖8可以看出,該方法能夠很容易的找出要分析的轉(zhuǎn)軸的階次,從而表明該方法的有效性。

        圖5 仿真信號(hào)的時(shí)域振動(dòng)信號(hào)

        圖6 仿真信號(hào)的信號(hào)頻譜

        圖7 仿真信號(hào)重采樣后的角域信號(hào)

        圖8 重采樣后的角域信號(hào)的包絡(luò)階次譜

        3.2 試驗(yàn)信號(hào)分析

        試驗(yàn)采用QPZZ-Ⅱ型旋轉(zhuǎn)機(jī)械振動(dòng)及故障模擬試驗(yàn)系統(tǒng),其主要功能為軸承故障、齒輪故障、轉(zhuǎn)子不平衡等的模擬,試驗(yàn)臺(tái)與振動(dòng)測(cè)點(diǎn)的位置,如圖9所示。

        圖9 采集振動(dòng)信號(hào)的試驗(yàn)平臺(tái)

        利用故障模擬試驗(yàn)臺(tái)從啟動(dòng)加速到運(yùn)行平穩(wěn)狀態(tài),振動(dòng)信號(hào)由安裝在軸承座上的加速度傳感器來提取,同時(shí)用激光傳感器來測(cè)得轉(zhuǎn)速脈沖信號(hào)。試驗(yàn)對(duì)象為具有外圈輕微故障滾動(dòng)軸承(型號(hào)6205-RS),軸承節(jié)圓直徑為38.5 mm,滾子直徑為7.2 mm,滾子個(gè)數(shù)為9,接觸角為0。軸承外圈故障特征頻率(fo/Hz)計(jì)算公式:

        式中:fr——轉(zhuǎn)動(dòng)頻率,Hz;

        d——滾動(dòng)體直徑,mm;

        D——軸承中徑,mm;

        n——滾子個(gè)數(shù);

        α——接觸角,(°)。

        在試驗(yàn)中,設(shè)采樣頻率為25 600 Hz,采樣時(shí)間t=10 s。圖10和圖11分別示出采集的時(shí)域振動(dòng)信號(hào)和轉(zhuǎn)速脈沖信號(hào)。根據(jù)式(2)計(jì)算可知,軸承的外圈故障特征階次為3.644。通過轉(zhuǎn)速脈沖信號(hào)求得轉(zhuǎn)速信號(hào),如圖12所示,表明此試驗(yàn)是一個(gè)從升速到平穩(wěn)的過程。再通過轉(zhuǎn)速脈沖信號(hào)對(duì)時(shí)域信號(hào)進(jìn)行角域重采樣信號(hào),如圖13所示。利用階次分析對(duì)角域信號(hào)進(jìn)行階次譜分析,如圖14所示。

        圖10 采集的時(shí)域振動(dòng)信號(hào)

        圖11 采集的轉(zhuǎn)速脈沖信號(hào)

        圖12 擬合的轉(zhuǎn)速信號(hào)

        圖13 重采樣后的角域信號(hào)

        圖14 重采樣后的角域信號(hào)角域階次譜

        從圖14可以看出,經(jīng)過階次分析和共振解調(diào)得到的角域階次譜不僅沒有發(fā)生頻率混疊,而且軸承外圈故障特征階次處峰值明顯。由計(jì)算得到的軸承外圈故障階次及倍階次分別為 :3.644,7.288,10.92,14.56,18.20,21.84。由信號(hào)分析得到的外圈故障特征階次分別為:3.644,7.288,10.93,14.57,18.21,21.86。由于試驗(yàn)數(shù)據(jù)處理結(jié)果與理論計(jì)算的數(shù)值基本相符,所以該方法的正確性得到驗(yàn)證,即階次分析可以將時(shí)域非平穩(wěn)信號(hào)變?yōu)榻怯蚱椒€(wěn)信號(hào),且變換后的信號(hào)經(jīng)共振解調(diào)得到的階比譜不會(huì)出現(xiàn)“頻率混疊”現(xiàn)象,從而就可以利用階次譜準(zhǔn)確判斷軸承是否有故障。

        4 結(jié)論

        文章主要利用階次跟蹤與共振解調(diào)相結(jié)合的方法在滾動(dòng)軸承升速過程中提取故障特征。通過分析仿真信號(hào)和試驗(yàn)信號(hào)可以發(fā)現(xiàn),利用階次跟蹤分析方法可以克服傳統(tǒng)FFT變換帶來的“頻率混疊”現(xiàn)象,并且通過對(duì)試驗(yàn)信號(hào)進(jìn)行階次分析。從階次譜上可以看出,該方法能夠準(zhǔn)確地找到軸承的故障類型,從而說明該方法能夠有效診斷變轉(zhuǎn)速的軸承故障。

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