李延峰，韓振南，劉邱祖，王志堅(jiān)

(1.太原理工大學(xué) 機(jī)械工程學(xué)院，太原 030024；2.中北大學(xué) 機(jī)械與動力工程學(xué)院，太原 030051)

軸承是風(fēng)力發(fā)電機(jī)齒輪箱中的關(guān)鍵零件，是齒輪箱正常、高效運(yùn)行的保障。軸承的振動信號通常表現(xiàn)為調(diào)頻、調(diào)幅形式，各成分之間相互疊加，信號具有非線性、非平穩(wěn)、非高斯和復(fù)雜性等特點(diǎn)[1]，傳統(tǒng)的頻譜分析方法將信號假定為平穩(wěn)高斯信號進(jìn)行處理，會出現(xiàn)嚴(yán)重的“頻率模糊”現(xiàn)象[2]。經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(Empirical Mode Decomposition，EMD)[3-5]能將復(fù)雜的多分量信號分解為有限個本征模態(tài)函數(shù)(Intrinsic Mode Function，IMF)之和，每個IMF分量所包含的頻率成分不僅與分析頻率有關(guān)，而且具有自適應(yīng)的特點(diǎn)，具有很高的信噪比，非常適合處理非線性和非平穩(wěn)信號[5]。但強(qiáng)背景噪聲下EMD的分解效果不佳，易出現(xiàn)模態(tài)混疊[3]現(xiàn)象，需要對信號進(jìn)行預(yù)處理。

最小熵解卷積(Minimum Entropy Deconvolution，MED)非常適用于沖擊性故障的降噪處理，突出沖擊脈沖[6]。另外，傳統(tǒng)的基于EMD的故障診斷方法大多采用包絡(luò)的功率譜分析技術(shù)，其不能夠抑制高斯噪聲對EMD的影響，極大限制了EMD在工程中的使用[4]。因此，采用高階譜分析技術(shù)[7-8]以抑制高斯噪聲的影響，提高分析和辨識精度,同時更容易獲得相位信息。

綜上所述，嘗試將MED，EMD和切片雙譜相結(jié)合，采用MED對信號初步降噪，增大故障信號特征，再用EMD將含背景噪聲的故障信號分解為含有不同頻率特征的各階IMF分量，選擇與原始信號相關(guān)性強(qiáng)的IMF分量并計(jì)算其切片雙譜，去除高斯噪聲，從而獲得包含較多故障信息的特征頻率。

1 故障診斷機(jī)理

當(dāng)旋轉(zhuǎn)機(jī)械發(fā)生故障時，采樣信號的特征為受干擾的沖擊調(diào)制信號[9]，即

n(t)，

(1)

式中：ωi為調(diào)制源；ω0為載波頻率;b為任意常數(shù)；n(t)為噪聲。

軸承故障沖擊為微弱特征信號，由MED的原理可知，通過解反褶積可以突出尖脈沖，因此可采用MED對軸承故障信號進(jìn)行降噪處理。設(shè)當(dāng)滾動軸承發(fā)生故障時采集到的離散信號為

y(n)=h(n)*x(n)+e(n)，

(2)

式中：h(n)為傳遞函數(shù)；x(n)為滾動軸承的沖擊序列；e(n)為環(huán)境噪聲。x(n)受環(huán)境和傳遞路徑的影響而失去了原本的物理特性，而解卷積的目的就是得到逆?zhèn)鬟f函數(shù)f(n)，再由輸出y(n)恢復(fù)沖擊序列x(n)，即

x(n)=f(n)*y(n)，

(3)

當(dāng)f(n)的估計(jì)值最優(yōu)時，x(n)熵變最小，沖擊性最強(qiáng)。

MED處理后，故障信號依然混雜在復(fù)合信號中無法識別，將信號y(t)進(jìn)行EMD處理得[4]

(4)

式中：ci(t)為第i個IMF分量；rn(t)為趨勢分量。

對各IMF分量進(jìn)行分析可識別微弱故障特征。對低頻分量分析能夠使微弱故障顯而易見，而高頻分量中包含故障信號的倍頻，對其分析能夠強(qiáng)化對故障信號和易混淆信號的分辨。在機(jī)械故障診斷中，故障信號通常是非高斯的，非故障信號則是高斯的[10]，切片雙譜分析可以抑制高斯噪聲對EMD的影響。對于零均值信號，其3階累積量為

c3x(τ1,τ2)=E[y(t)y(t+τ1)y(t+τ2)〗，

(5)

其雙譜為

exp[-j(ω1τ1+ω2τ2)〗，

(6)

記ω1=ω2=ω，則切片雙譜的估計(jì)為

S3x(ω1,ω2)=S3x(ω)。

對于零均值的高斯過程，其切片雙譜值為零[12]，從而抑制高斯噪聲，而在旋轉(zhuǎn)機(jī)械的故障特征頻率點(diǎn)上，切片雙譜則會出現(xiàn)明顯的峰值，從而為故障識別提供了依據(jù)。

根據(jù)以上分析，將MED，EMD和切片雙譜分析引入風(fēng)電齒輪箱的故障診斷方法之中，診斷機(jī)理的具體流程如圖1所示。

圖1 復(fù)合故障特征提取流程圖

2 仿真分析

為驗(yàn)證MED-EMD切片雙譜方法的可行性，設(shè)置仿真信號為

x(t)=[1+cos(2πfr1t)+cos(2πfr2t)〗·

cos(2πfnt)+n(t)，

(7)

式中：n(t)為均勻分布隨機(jī)噪聲；采樣頻率fs=1 200 Hz，采樣點(diǎn)數(shù)為1 000；調(diào)制頻率fr1=70 Hz，fr2=200 Hz；載波頻率fn=300 Hz。

如圖2所示，仿真信號經(jīng)過MED濾波后幅值明顯增加。選取仿真信號經(jīng)MED-EMD處理后的各階IMF分量中相關(guān)性較大，即包含原信號主要成分的前3階IMF分量為有效分量，如圖3所示。雖然MED不能直接提取微弱特征頻率信號，但利用其降噪能力，EMD能有效識別微弱特征成分。

圖2 仿真信號及MED濾波后的信號

圖3 經(jīng)MED-EMD處理得到的前3階IMF分量

對前3階IMF分量分別進(jìn)行雙譜對角切片分析，如圖4所示。在圖4a中低頻段出現(xiàn)了載波頻率fr1，明顯突出了調(diào)制頻率fr2及其邊頻簇、fr2的2倍頻及其邊頻簇和載波頻率fn的邊頻簇；圖4b中明顯突出了調(diào)制頻率fr1，fr2及其邊頻和載波頻率fn；圖4c突出了調(diào)制頻率fr2的半倍頻。由此可見，MED-EMD切片雙譜的降噪效果較好，該算法流程可行。

3 實(shí)例分析

采集國內(nèi)某大型風(fēng)電公司的風(fēng)力發(fā)電機(jī)實(shí)時故障信號進(jìn)行實(shí)例驗(yàn)證，增速箱為2級傳動，采集點(diǎn)位于中間軸齒輪箱軸承座，采樣點(diǎn)數(shù)1000，采樣頻率5 333 Hz，中間軸轉(zhuǎn)速為491.4 r/min，轉(zhuǎn)頻為8.19 Hz(調(diào)制頻率)，中間軸軸承位置與軸承故障頻率見表1。

圖4 前3階IMF分量的切片雙譜

表1 軸承故障頻率

對采集到的振動信號進(jìn)行MED降噪處理，結(jié)果如圖5所示。從圖中可以看出，幅值由10 m/s2增加至15 m/s2，沖擊特征更為凸顯。

原始振動信號分別經(jīng)EMD和MED-EMD處理后的前4階IMF分量如圖6所示。對比發(fā)現(xiàn)：EMD方法的模態(tài)混疊現(xiàn)象和端點(diǎn)效應(yīng)比較嚴(yán)重， MED-EMD 的降噪效果相對較好。

對圖6a中的IMF分量進(jìn)行功率譜分析，結(jié)果如圖7所示。第4個IMF分量中突出了軸承內(nèi)圈的故障頻率83.3 Hz，但卻存在其他干擾成分；前3個IMF分量中則存在多種成分，故障頻率淹沒在噪聲中，只能突出83.3 Hz的倍頻，很難判斷各成分頻率之間的關(guān)系，總體效果欠佳。

圖5 風(fēng)電齒輪箱軸承振動信號

對圖6b中的IMF分量進(jìn)行切片雙譜分析，結(jié)果如圖8所示。在圖8a中出現(xiàn)了中間軸的轉(zhuǎn)動頻率8.19 Hz和電動機(jī)側(cè)軸承內(nèi)圈的故障頻率83.3 Hz及其2～7倍頻，規(guī)律明顯且完全抑制了高斯噪聲，分析效果較好；圖8b中則出現(xiàn)了83.3 Hz的2～6倍頻，圖8c中出現(xiàn)了83.3 Hz及其2倍頻、5倍頻和6倍頻；圖8d中也明顯出現(xiàn)了83.3 Hz的2倍頻；綜合判斷可知，很可能是中間軸靠電動機(jī)側(cè)的軸承內(nèi)圈出現(xiàn)了故障。進(jìn)行齒輪箱檢修發(fā)現(xiàn)，中間軸靠電機(jī)側(cè)的軸承內(nèi)圈出現(xiàn)了點(diǎn)蝕，證實(shí)了診斷結(jié)果。

圖6 原始振動信號分別經(jīng)EMD和MED-EMD處理后的前4階IMF分量

圖7 經(jīng)EMD處理后IMF分量的功率譜分析結(jié)果

圖8 經(jīng)MED-EMD處理后IMF分量的切片雙譜分析結(jié)果

綜上所述，由于軸承振動信號的故障特征較微弱，容易被噪聲干擾，且在工況復(fù)雜情況下易與其他振動成分混淆，與傳統(tǒng)的功率譜分析相比，MED-EMD降噪與切片雙譜分析的結(jié)合可成功抑制噪聲并提取微弱故障特征頻率，且易于判斷各頻率之間的關(guān)系，具有一定的優(yōu)越性。

4 結(jié)束語

提出了基于MED-EMD的切片雙譜分析方法，成功提取了風(fēng)電齒輪箱軸承的微弱故障特征。通過仿真信號和風(fēng)電齒輪箱實(shí)測信號驗(yàn)證了此方法的可行性，與基于EMD分解的功率譜分析方法的對比證明了此方法的優(yōu)越性，對風(fēng)電齒輪箱的故障診斷提供了參考。

但研究中仍有不足之處，如求各IMF分量互信息相關(guān)性時的計(jì)算量較大，對應(yīng)用于故障實(shí)時監(jiān)測產(chǎn)生了一定的限制；沒有完全解決EMD分解產(chǎn)生的端點(diǎn)效應(yīng)，這會影響對低頻分量的分析等。這些不足成為后續(xù)研究中需要突破的瓶頸，同時，對MED方法和切片雙譜的優(yōu)化也會是以后的研究方向。