程衛(wèi)東， 趙德尊， 劉東東

(北京交通大學(xué) 機(jī)械與電子控制工程學(xué)院，北京 100044)

基于故障特征系數(shù)模板的變轉(zhuǎn)速滾動(dòng)軸承故障診斷

程衛(wèi)東， 趙德尊， 劉東東

(北京交通大學(xué) 機(jī)械與電子控制工程學(xué)院，北京 100044)

與恒轉(zhuǎn)速相比，機(jī)械中普遍存在的變轉(zhuǎn)速工作模式使?jié)L動(dòng)軸承的故障診斷更加困難；另外變轉(zhuǎn)速條件下的常規(guī)方法—階比分析存在誤差以及計(jì)算效率方面的問題，因此，提出了基于故障特征系數(shù)模板的滾動(dòng)軸承故障診斷方法。該方法主要包括六部分：①根據(jù)目標(biāo)軸承的幾何參數(shù)計(jì)算其故障特征系數(shù)以設(shè)定模板；②利用快速譜峭度濾波算法對(duì)滾動(dòng)軸承振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行濾波；③根據(jù)Hilbert變換以及短時(shí)傅里葉變換計(jì)算濾波信號(hào)的包絡(luò)時(shí)頻圖；④通過峰值搜索算法從濾波信號(hào)的包絡(luò)時(shí)頻圖中提取瞬時(shí)故障特征頻率趨勢(shì)線；⑤根據(jù)轉(zhuǎn)速脈沖信號(hào)計(jì)算滾動(dòng)軸承的轉(zhuǎn)速曲線；⑥瞬時(shí)故障特征頻率與瞬時(shí)轉(zhuǎn)頻相比獲取瞬時(shí)故障特征系數(shù)，進(jìn)而通過故障特征系數(shù)模板實(shí)現(xiàn)滾動(dòng)軸承的故障診斷。隨即以變轉(zhuǎn)速情況下的故障軸承仿真信號(hào)以及實(shí)測(cè)的外圈故障、內(nèi)圈故障和健康軸承的振動(dòng)信號(hào)為例驗(yàn)證了該算法的有效性。

變轉(zhuǎn)速；滾動(dòng)軸承；故障特征系數(shù)模板；故障診斷

在機(jī)械、石化、能源、航空等不同領(lǐng)域中，變轉(zhuǎn)速工作模式普遍存在[1-2]。變轉(zhuǎn)速主要表現(xiàn)在兩方面，一是大范圍的轉(zhuǎn)速變化過程，如旋轉(zhuǎn)機(jī)械的啟停；另一方面表現(xiàn)為轉(zhuǎn)速波動(dòng)準(zhǔn)平穩(wěn)過程，如受載荷、工況的影響轉(zhuǎn)速發(fā)生波動(dòng)。變轉(zhuǎn)速條件下，利用包絡(luò)分析為核心的滾動(dòng)軸承故障診斷方法獲得的頻譜圖將變得模糊，無法診斷軸承故障。因此變轉(zhuǎn)速滾動(dòng)軸承的故障診斷引起了學(xué)者的廣泛關(guān)注。

目前，階比分析[3-5]是變轉(zhuǎn)速旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷的重要的技術(shù)。其原理是獲得相對(duì)于參考軸的恒定角增量采樣，將時(shí)域非周期信號(hào)轉(zhuǎn)化為角域的周期信號(hào)。階比分析技術(shù)主要包括硬件階比跟蹤和計(jì)算階比跟蹤兩種[6]。硬件階比跟蹤是通過特定的硬件設(shè)備(采樣率合成器、抗混疊跟蹤濾波器、轉(zhuǎn)速計(jì)和采樣率可調(diào)的采樣裝置) 實(shí)現(xiàn)信號(hào)的恒定角增量采樣。該算法對(duì)硬件設(shè)備的要求較高，而且只在轉(zhuǎn)速變化較緩的工況下效果明顯，因此使用范圍受到一定限制。在上述背景下，計(jì)算階比跟蹤運(yùn)用而生，該算法的特點(diǎn)是采用恒定采樣率同步采集振動(dòng)信號(hào)和轉(zhuǎn)速信號(hào)，通過相關(guān)算法用軟件實(shí)現(xiàn)非周期信號(hào)到周期信號(hào)的轉(zhuǎn)換。相對(duì)于硬件階比跟蹤，計(jì)算階比跟蹤的硬件成本以及傳感器安裝的復(fù)雜性大幅降低，因此一經(jīng)提出便受到很多學(xué)者的關(guān)注，并廣泛應(yīng)用于工程實(shí)踐。然而，計(jì)算階比分析過程中存在的缺陷難以忽略。SAAVEDRA等[7]人認(rèn)為對(duì)振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行階比跟蹤時(shí)所用到的插值算法存在計(jì)算誤差，而且該誤差無法避免。另外階比跟蹤過程中鑒相時(shí)標(biāo)的獲取需要求解大量的高次方程，計(jì)算復(fù)雜，而且方程會(huì)出現(xiàn)無解的情況。

鑒于如今變轉(zhuǎn)速工作模式下旋轉(zhuǎn)機(jī)械的診斷方法都是以階比分析為核心，而該算法又存在一定的缺陷，一些學(xué)者嘗試直接根據(jù)振動(dòng)信號(hào)的特征通過短時(shí)傅里葉變化、小波變換等時(shí)頻分析方法實(shí)現(xiàn)旋轉(zhuǎn)機(jī)械的故障診斷。LI等[8]利用旋轉(zhuǎn)機(jī)械振動(dòng)信號(hào)的快速傅里葉變換，小波變換以及雙譜構(gòu)造故障特征，應(yīng)用于馬爾科夫模型實(shí)現(xiàn)變轉(zhuǎn)速工況下的旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷；MELTZER等[9]通過對(duì)振動(dòng)信號(hào)的小波幅值進(jìn)行時(shí)域到極坐標(biāo)的轉(zhuǎn)換以實(shí)現(xiàn)齒輪故障診斷，并能準(zhǔn)確識(shí)別故障發(fā)生的位置及故障的嚴(yán)重程度； LI等[10]利用廣義傅里葉變換對(duì)以小波變換為基礎(chǔ)的Synchrosqueezing Wavelet transform算法進(jìn)行改進(jìn)，通過得到的時(shí)頻分析結(jié)果實(shí)現(xiàn)升降速情況下的齒輪故障診斷；上述算法雖然并沒有直接應(yīng)用于滾動(dòng)軸承的故障特征識(shí)別，但是依然為變轉(zhuǎn)速工作模式下滾動(dòng)軸承故障診斷提供思路上的指導(dǎo)。

通過以上分析，本文從故障軸承振動(dòng)信號(hào)的特征出發(fā)，提出了基于故障特征系數(shù)模板的滾動(dòng)軸承故障診斷方法。該方法主要包括以下六部分：①根據(jù)目標(biāo)軸承的幾何參數(shù)計(jì)算其故障特征系數(shù)以設(shè)定匹配模板；②利用快速譜峭度濾波算法對(duì)滾動(dòng)軸承振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行濾波；③根據(jù)Hilbert變換以及短時(shí)傅里葉變換計(jì)算濾波信號(hào)的包絡(luò)時(shí)頻圖；④通過峰值搜索算法從濾波信號(hào)的包絡(luò)時(shí)頻圖中提取瞬時(shí)故障特征頻率趨勢(shì)線；⑤根據(jù)轉(zhuǎn)速脈沖信號(hào)計(jì)算滾動(dòng)軸承的轉(zhuǎn)速曲線；⑥瞬時(shí)故障特頻率與瞬時(shí)轉(zhuǎn)頻相比獲取瞬時(shí)故障特征系數(shù)，進(jìn)而通過故障特征系數(shù)模板實(shí)現(xiàn)滾動(dòng)軸承的故障診斷。隨即以變轉(zhuǎn)速情況下的故障軸承仿真信號(hào)以及實(shí)測(cè)的外圈故障、內(nèi)圈故障和健康軸承的振動(dòng)信號(hào)為例驗(yàn)證了該算法的有效性。

1 算法原理

1.1 瞬時(shí)故障特征頻率趨勢(shì)線及其提取算法

當(dāng)軸承某一位置表面出現(xiàn)損傷時(shí)，受載運(yùn)行過程中該損傷點(diǎn)撞擊其他元件表面將產(chǎn)生脈沖，故障脈沖每轉(zhuǎn)出現(xiàn)的次數(shù)即為故障特征頻率。當(dāng)軸承外圈、內(nèi)圈以及滾珠出現(xiàn)故障時(shí)對(duì)應(yīng)的故障特征頻率計(jì)算公式分別為

(1)

(2)

(3)

式中：n為滾動(dòng)體個(gè)數(shù)；fr為軸承轉(zhuǎn)頻；D為滾動(dòng)軸承節(jié)圓直徑；d為滾珠直徑；α為接觸角。

對(duì)式(1)～式(3)進(jìn)行改寫，計(jì)算軸承外圈、內(nèi)圈以及滾珠的故障特征系數(shù)Fo、Fi和Fb分別為

(4)

(5)

(6)

恒轉(zhuǎn)速下，故障軸承的包絡(luò)譜中存在明顯的表征瞬時(shí)故障特征頻率及其倍頻的突出峰值。根據(jù)該現(xiàn)象以及式(4)～式(5)不難得到以下兩點(diǎn)：①當(dāng)軸承類型確定時(shí)，其內(nèi)圈、外圈以及滾珠故障時(shí)所對(duì)應(yīng)的故障特征頻率與軸承轉(zhuǎn)頻的比值，即故障特征系數(shù)唯一確定；②當(dāng)軸承轉(zhuǎn)頻變化時(shí)，其故障特征頻率也以與轉(zhuǎn)頻相同的變化規(guī)律同步變化，而且在故障軸承振動(dòng)信號(hào)的包絡(luò)時(shí)頻圖中表現(xiàn)出明顯幅值優(yōu)勢(shì)。因此可以利用峰值搜索算法從軸承信號(hào)包絡(luò)時(shí)頻圖中提取瞬時(shí)故障特征頻率(InstantaneousFaultCharacteristicFrequency,IFCF)。本文利用短時(shí)傅里葉變換計(jì)算軸承包絡(luò)信號(hào)的時(shí)頻圖，計(jì)算公式為

(7)

式中：x(τ)為滾動(dòng)軸承的振動(dòng)信號(hào)；g(τ)為高斯窗函數(shù)。

通過峰值搜索算法從式(7)計(jì)算的包絡(luò)時(shí)頻譜中提取IFCF，其過程總結(jié)為：①將包絡(luò)信號(hào)時(shí)頻圖中的時(shí)間軸等分為i份(t1,t2,…,ti)，搜索每一時(shí)刻對(duì)應(yīng)的時(shí)頻圖中的最大幅值點(diǎn)；②記錄上述幅值點(diǎn)所對(duì)應(yīng)的頻率值，上述頻率值即為相應(yīng)時(shí)刻的故障特征頻率；③根據(jù)時(shí)間大小對(duì)頻率值進(jìn)行排序，得一個(gè)IFCF的集合，即IFCF趨勢(shì)線

IFCFi=arg max{IFSi} (i=1,2,…,n)

(8)

式中：IFS(InstantaneousFrequencySpectrum)為瞬時(shí)頻譜；i為瞬時(shí)頻譜對(duì)應(yīng)的序號(hào),取值為1～n；arg max函數(shù)表示ITSi取得最大值時(shí)對(duì)應(yīng)的頻域橫坐標(biāo)，瞬時(shí)頻譜的總數(shù)將由原始信號(hào)與窗函數(shù)的長(zhǎng)度決定。

1.2 快速譜峭度濾波

本節(jié)利用快速譜峭度濾波算法對(duì)故障軸承振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行濾波以更準(zhǔn)確的提取IFCF趨勢(shì)線。針對(duì)峭度指標(biāo)在衡量振動(dòng)信號(hào)中沖擊成分多少時(shí)容易受到噪聲干擾這一問題，ANTONI等對(duì)峭度算法進(jìn)行了改進(jìn)提出了譜峭度指標(biāo)這一概念，公式為

(9)

式中：〈·〉為均值；|·|為取模；H(t,f)為故障軸承振動(dòng)信號(hào)x(t)在頻率f處的時(shí)頻復(fù)包絡(luò)，可由STFT獲取。

譜峭度的計(jì)算方法主要包括STFT、小波變換以及基于快速Kurtogram的算法。本文選用快速Kurtogram算法計(jì)算普峭度值。該算法構(gòu)造一系列樹狀雙子帶帶通解析濾波器組來實(shí)現(xiàn)的。具體的計(jì)算過程如下：

(1) 計(jì)算各層復(fù)包絡(luò)。分別構(gòu)造兩個(gè)具有線性相位的準(zhǔn)解析低通h0(n)和高通h1(n)濾波器

h0=h(n)ejπn/4=h(n)[cos(πn/4)+jsin(πn/4)]

(10)

h1=h(n)ej3πn/4=h(n)[cos(3πn/4)+jsin(3πn/4)]

(11)

(12)

(13)

式中，*表示卷積。

(2) 計(jì)算各級(jí)濾波包絡(luò)信號(hào)的峭度值

(14)

(3)找出譜峭度圖中峭度值最大的區(qū)域，確定其對(duì)應(yīng)的中心頻率和濾波帶寬，進(jìn)而通過帶通濾波獲取反映軸承故障的目標(biāo)信號(hào)。

2 基于故障特征系數(shù)模板的滾動(dòng)軸承故障診斷方法

針對(duì)變轉(zhuǎn)速工作模式下，以包絡(luò)分析為核心的軸承故障診斷方法出現(xiàn)的頻譜模糊現(xiàn)象，本文根據(jù)IFCF趨勢(shì)線與軸承轉(zhuǎn)頻具有固定的比例關(guān)系以及其在故障軸承振動(dòng)信號(hào)的包絡(luò)時(shí)頻圖中的可提取性等特性提出了基于故障特征系數(shù)模板的滾動(dòng)軸承故障診斷方法。該方法的流程圖如圖1所示，具體步驟如下：

(1) 根據(jù)滾動(dòng)軸承的幾何參數(shù)計(jì)算其故障特征系數(shù)用以設(shè)定匹配模板；

(2) 通過快速譜峭度算法確定最優(yōu)的濾波參數(shù)對(duì)故障軸承振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行濾波；

(3) 利用Hilbert變換和STFT獲得濾波信號(hào)的包絡(luò)時(shí)頻圖；

(4) 通過峰值搜索算法提取包絡(luò)時(shí)頻圖中的IFCF趨勢(shì)線；

(5) 根據(jù)轉(zhuǎn)速脈沖信號(hào)計(jì)算滾動(dòng)軸承的轉(zhuǎn)頻曲線；

(6) 瞬時(shí)故障特征頻率與瞬時(shí)轉(zhuǎn)頻相比獲取瞬時(shí)故障特征系數(shù)(InstantaneousFaultCharacteristicCoefficient,IFCC)，進(jìn)而通過預(yù)設(shè)故障特征系數(shù)模板實(shí)現(xiàn)滾動(dòng)軸承的故障診斷。

圖1 基于故障特征系數(shù)模板的滾動(dòng)軸承故障診斷方法流程圖Fig.1 Flowchart of rolling element bearing fault diagnosis based on fault characteristic coefficient matching template

3 仿真分析

本節(jié)構(gòu)造了升速情況下的故障軸承仿真信號(hào)對(duì)提出的方法進(jìn)行了驗(yàn)證。為實(shí)現(xiàn)變轉(zhuǎn)速條件下故障軸承振動(dòng)信號(hào)的仿真，本文對(duì)恒轉(zhuǎn)速條件下故障軸承振動(dòng)信號(hào)的仿真模型[11]進(jìn)行了改進(jìn)。改進(jìn)后的模型為

(15)

式中：xv(t)為變轉(zhuǎn)速下的故障軸承振動(dòng)信號(hào)；n(t)為高斯白噪聲；Ai=a·ti+b為第i個(gè)沖擊對(duì)應(yīng)的幅值；B為衰減系數(shù)；wr為由軸承故障激起的共振頻率；τi=λi·T為第i次故障沖擊時(shí)刻的滑移誤差；Ti為故障沖擊對(duì)應(yīng)的時(shí)刻坐標(biāo)，計(jì)算過程簡(jiǎn)述如下：

本文設(shè)定軸承外圈模擬故障特征系數(shù)Fo=3.5，即軸承每轉(zhuǎn)一周所激起的故障沖擊次數(shù)為3.5。預(yù)設(shè)軸承轉(zhuǎn)頻方程v(t)=4t+35；故障軸承轉(zhuǎn)過的角度與故障沖擊對(duì)應(yīng)的時(shí)刻坐標(biāo)之間的關(guān)系可由式(16)計(jì)算

(16)

式中：θi=i/Fo(i=1,2,…,K)根據(jù)以上分析即可求出沖擊對(duì)應(yīng)的時(shí)刻坐標(biāo)Ti，如圖2所示。

仿真信號(hào)模型的其他參數(shù)如表1所示。

表1 仿真模型參數(shù)

圖2 升速仿真軸承信號(hào)的故障沖擊示意圖Fig.2 Impulses of simulated signals under speed-up condition

根據(jù)上述仿真模型及參數(shù)得到故障軸承仿真信號(hào)的時(shí)域波形圖如圖3所示。圖4表示原始信號(hào)的快速譜峭度圖，從圖中可以確定尺度為1.5時(shí)仿真信號(hào)的峭度值達(dá)到最大，中心頻率為5 000 Hz，與預(yù)設(shè)值完全相等。利用圖4中確定的最優(yōu)濾波參數(shù)對(duì)仿真信號(hào)進(jìn)行帶通濾波。計(jì)算濾波信號(hào)的包絡(luò)時(shí)頻圖如圖5所示。圖5中含有明顯的IFCF趨勢(shì)線及其倍頻。作為對(duì)比，直接求取仿真信號(hào)的包絡(luò)時(shí)頻圖如圖6所示，從圖6中無法清楚找的IFCF趨勢(shì)線及其倍頻。因此說明快速譜峭度濾波算法對(duì)提取軸承信號(hào)中的故障沖擊成分的有效性。

圖3 升速仿真故障軸承信號(hào)的時(shí)域波形圖Fig.3 Simulated faulty bearing signal in time domain

圖4 仿真信號(hào)的快速譜峭度圖Fig.4 Kurtogram of simulated signal

圖5 濾波信號(hào)的包絡(luò)時(shí)頻圖Fig.5 Envelope time-frequency representation of filtered signal

圖6 仿真信號(hào)的包絡(luò)時(shí)頻圖Fig.6 Envelope time-frequency representation of simulated signal

利用峰值搜索算法從圖5中提取IFCF趨勢(shì)線。圖7上部的方塊為提取到的IFCF趨勢(shì)線，下部直線則為理論的轉(zhuǎn)頻曲線。通過對(duì)比可以看出，提取的IFCF趨勢(shì)線與預(yù)設(shè)的轉(zhuǎn)頻曲線變化趨勢(shì)相同。將IFCF趨勢(shì)線與轉(zhuǎn)頻曲線相比，得到瞬時(shí)故障特征系數(shù)如圖8中的十字符號(hào)。圖8中的五角星代表預(yù)設(shè)的故障特征系數(shù)模板。從圖中可以看出獲取的瞬時(shí)故障特征系數(shù)與預(yù)設(shè)的模板幾乎想重合，其中平均誤差為0.58%。從而說明本文算法對(duì)于變轉(zhuǎn)速滾動(dòng)軸承故障診斷的有效性。

圖7 IFCF趨勢(shì)線與預(yù)設(shè)的轉(zhuǎn)頻曲線Fig.7 IFCF trend and designed rotational frequency curve

圖8 故障軸承模板匹配結(jié)果Fig.8 Faulty bearing matching result

4 實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證

本節(jié)利用滾動(dòng)軸承實(shí)驗(yàn)臺(tái)測(cè)取變轉(zhuǎn)速工作模式下的軸承外圈故障、內(nèi)圈故障振動(dòng)信號(hào)以及健康軸承振動(dòng)信號(hào)對(duì)本文算法的有效性進(jìn)一步驗(yàn)證。其中目標(biāo)軸承的具體參數(shù)見表2。

表2 目標(biāo)軸承參數(shù)

根據(jù)表2中滾動(dòng)軸承的幾何參數(shù)計(jì)算得到的外圈故障、內(nèi)圈故障以及滾珠故障所對(duì)應(yīng)的故障特征系數(shù)分別為Fo=2.548、Fi=4.452，和Fb=1.7。

根據(jù)計(jì)算得到的故障特征系數(shù)預(yù)設(shè)故障匹配模板如圖9中五角星所示，其中從上到下依次代表內(nèi)圈故障、外圈故障和滾珠故障。

圖9 外圈故障軸承模板匹配結(jié)果Fig.9 Faulty bearing matching result

首先利用加速度傳感器測(cè)取外圈故障的滾動(dòng)軸承振動(dòng)信號(hào)，編碼器測(cè)量對(duì)應(yīng)的轉(zhuǎn)速脈沖信號(hào)。采集卡的采樣頻率設(shè)置為24 000 Hz。振動(dòng)信號(hào)的時(shí)域波形圖如圖10所示，對(duì)應(yīng)的轉(zhuǎn)速脈沖信號(hào)(局部)如圖11所示，采樣時(shí)長(zhǎng)為3.5 s。轉(zhuǎn)速脈沖信號(hào)轉(zhuǎn)化為轉(zhuǎn)速曲線的步驟主要包括以下三步：①記錄轉(zhuǎn)速脈沖信號(hào)中下降沿的位置并計(jì)算兩個(gè)下降沿之間的時(shí)間；②通過編碼器的參數(shù)確定兩個(gè)脈沖間的旋轉(zhuǎn)角度，進(jìn)而計(jì)算兩個(gè)脈沖間的平均轉(zhuǎn)頻，得到轉(zhuǎn)頻離散點(diǎn)；③通過多項(xiàng)式曲線擬合上述離散點(diǎn)得到轉(zhuǎn)頻曲線。計(jì)算得到的轉(zhuǎn)頻曲線如圖12中的下部曲線所示，轉(zhuǎn)頻從30 Hz升高到49 Hz進(jìn)而又降到33 Hz。

圖10 外圈故障軸承振動(dòng)信號(hào)的時(shí)域波形圖Fig.10 Outer faulty bearing signal in time domain

圖11 外圈故障軸承信號(hào)對(duì)應(yīng)的局部轉(zhuǎn)速脈沖信號(hào)Fig.11 Local pulse signal of outer faulty bearing signal

圖12 IFCF趨勢(shì)線與測(cè)量的轉(zhuǎn)頻曲線Fig.12 IFCF trend and measured rotational frequency curve

利用本文算法計(jì)算的振動(dòng)信號(hào)的快速譜峭度圖如圖13所示，其中在尺度1.5，中心頻率為6 000 Hz處對(duì)應(yīng)著最大峭度值。利用最大峭度值對(duì)應(yīng)的最優(yōu)濾波參數(shù)對(duì)振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行濾波，計(jì)算濾波信號(hào)的包絡(luò)時(shí)頻圖如圖14所示。圖14中明顯的存在IFCF趨勢(shì)線及其倍頻。利用峰值搜索算法提取的IFCF趨勢(shì)線如圖12中上部正方形所示。作為對(duì)比，圖12給出了實(shí)測(cè)的軸承轉(zhuǎn)頻(下部實(shí)線)。不難發(fā)現(xiàn)提取的IFCF趨勢(shì)線與實(shí)測(cè)轉(zhuǎn)頻具體相同的變化趨勢(shì)。根據(jù)IFCF趨勢(shì)線和轉(zhuǎn)頻計(jì)算得到的故障特征系數(shù)如圖9中十字符號(hào)所示。與外圈故障特征系數(shù)相重合，平均誤差為0.23%，說明該軸承存在外圈故障。根據(jù)以上分析可知本文算法可以有效的識(shí)別出滾動(dòng)軸承的故障類型。

其次，利用內(nèi)圈存在故障的滾動(dòng)軸承振動(dòng)信號(hào)進(jìn)一步驗(yàn)證本文算法的有效性，轉(zhuǎn)速變化范圍為2 460～1 380 r/min。圖15為內(nèi)圈故障軸承振動(dòng)信號(hào)的時(shí)域波形圖，利用本文算法對(duì)該振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行處理，得到的故障特征系數(shù)如圖16中的十字符號(hào)。通過模板匹配不難發(fā)現(xiàn)通過本文算法得到的故障特征系數(shù)與模板中的內(nèi)圈故障特征系數(shù)幾乎相重合，平均誤差為0.14%，從而說明該軸承存在內(nèi)圈故障。

最后，利用本文算法對(duì)健康軸承振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行分析，其中圖17為健康軸承信號(hào)的時(shí)域波形圖。圖18為模板匹配結(jié)果。計(jì)算得到的故障特征系數(shù)凌亂分布，與實(shí)際的故障特征系數(shù)沒有任何關(guān)系。

圖13 外圈故障軸承振動(dòng)信號(hào)的快速譜峭度圖Fig.13 Kurtogram of the outer faulty bearing signal

圖14 濾波信號(hào)的包絡(luò)時(shí)頻圖Fig.14 Envelope time-frequency representation of filtered signal

圖15 內(nèi)圈故障軸承振動(dòng)信號(hào)的時(shí)域波形圖Fig.15 Inner faulty bearing signal in time domain

圖16 內(nèi)圈故障軸承模板匹配結(jié)果Fig.16 Inner faulty bearing matching result

圖17 健康軸承振動(dòng)信號(hào)的時(shí)域波形圖Fig.17 Healthy bearing signal in time domain

圖18 健康軸承模板匹配結(jié)果Fig.18 Healthy bearing matching result

5 結(jié) 論

本文提出了基于故障特征系數(shù)模板的滾動(dòng)軸承故障診斷方法。該算法可以有效的識(shí)別變轉(zhuǎn)速條件下滾動(dòng)軸承是否發(fā)生故障以及故障類型。

(1) 滾動(dòng)軸承內(nèi)圈、外圈以及滾珠故障時(shí)所對(duì)應(yīng)的故障特征頻率與軸承轉(zhuǎn)頻具有固定的比例關(guān)系，而且故障軸承振動(dòng)信號(hào)的包絡(luò)時(shí)頻圖中IFCF趨勢(shì)線具有明顯的幅值優(yōu)勢(shì)，易于提取。

(2) 快速譜峭度算法可以有效的確定軸承振動(dòng)信號(hào)的最優(yōu)濾波參數(shù)，進(jìn)而得到包含故障沖擊成分的濾波信號(hào)。

(3) 本文算法無需階比跟蹤即可對(duì)變轉(zhuǎn)速條件下的滾動(dòng)軸承進(jìn)行故障診斷，步驟更為簡(jiǎn)練，也進(jìn)一步豐富了現(xiàn)有的故障診斷理論。

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Rolling element bearing fault diagnosis based on fault characteristic coefficienttemplate under time-varying rotating speed

CHENG Weidong, ZHAO Dezun, LIU Dongdong

(School of Mechanical, Electronic and Control Engineering, Beijng Jiaotong University, Beijing 100044, China)

Compared to constant rotating speed condition, it is more difficult to diagnose bearing faults under time-varying rotating speed. On the other hand, the common method under time-varying rotating speed, i.e., the order ratio analysis has some problems, such as, larger error and lower computing efficiency. In order to solve these problems, the method of rolling element bearing fault diagnosis based on fault characteristic coefficient template was proposed nere. It consisted of six main steps: ① a template was set up based on the fault characteristic coefficient computed according to geometric parameters of the target bearing; ② the bearing vibration signals were filtered via the fast spectral kurtosis filtering method; ③ the envelope time-frequency figures of the filtered signals were computed based on Hilbert transformation and short time Fourier transformation; ④ the instantaneous fault characteristic frequency trend curve was extracted from the envelope time-frequency figures with the spectral peak search algorithm; ⑤ the speed curve of the bearing was calculated with the rotating speed pulse signals; ⑥ the ratio of the instantaneous fault characteristic frequency to the instantaneous rotating frequency is the instantaneous fault characteristic coefficient for diagnosing the fault type of the bearing. The effectiveness of the proposed method was validated using both simulated and actual measured rolling element bearing faulty vibration signals.

time-varying rotating speed; rolling element bearing; fault characteristic coefficient template

國家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(51275030)

2015-12-07 修改稿收到日期：2016-02-29

程衛(wèi)東 男，教授，1967年生 E-mail：wdcheng@bjtu.edu.cn

TH113；TH165

A

10.13465/j.cnki.jvs.2017.07.019