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        基于轉(zhuǎn)速信號(hào)的旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷方法研究

        2018-04-08 09:59:08李仲興柳亞子王子豪薛紅濤
        關(guān)鍵詞:角域階次漏電

        李仲興,柳亞子,王子豪,薛紅濤

        (江蘇大學(xué) a.汽車與交通工程學(xué)院; b.機(jī)械工程學(xué)院, 江蘇 鎮(zhèn)江 212013)

        輪轂電機(jī)式電動(dòng)汽車由于結(jié)構(gòu)緊湊、污染小、電機(jī)響應(yīng)快等優(yōu)點(diǎn)[1],已經(jīng)成為汽車領(lǐng)域新的研究方向。輪轂電機(jī)式電動(dòng)汽車配置4個(gè)輪轂電機(jī),每個(gè)輪轂電機(jī)的正常運(yùn)行可以保證車輛行駛的穩(wěn)定性和安全性,然而一旦某個(gè)電機(jī)運(yùn)行出現(xiàn)故障將導(dǎo)致汽車的失穩(wěn)。為保證輪轂電機(jī)安全、穩(wěn)定、高效地運(yùn)轉(zhuǎn),有效避免車輛嚴(yán)重故障或事故的發(fā)生,有必要開展對(duì)輪轂電機(jī)的狀態(tài)監(jiān)測(cè)和故障診斷理論方法研究。

        階次跟蹤法是一種角域頻譜分析方法,可有效消除旋轉(zhuǎn)部件轉(zhuǎn)速變化對(duì)信號(hào)分析產(chǎn)生的影響,在旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷、噪聲分析等領(lǐng)域應(yīng)用較為廣泛。目前國(guó)內(nèi)外許多學(xué)者針對(duì)旋轉(zhuǎn)機(jī)械的階次跟蹤診斷技術(shù)進(jìn)行了大量研究,也取得了一定的成果。在階次算法方面,宋寶玉等[2]、陳向民等[3]將階次跟蹤與角度域同步平均、形態(tài)分量分析等算法結(jié)合在一起,提高了階次分析的可靠性;Borghesan等[4]提出速度同步階次分析,利用瞬時(shí)速度的優(yōu)勢(shì)提高階次計(jì)算結(jié)果的準(zhǔn)確度;Sapena-Bano等[5]使用諧波階次分量作為獨(dú)立的故障變量來跟蹤分析感應(yīng)電機(jī)故障,減少了階次分析算法的計(jì)算量。在工程應(yīng)用方面,朱茂桃、王科盛等[6-8]利用階次跟蹤法對(duì)齒輪箱中齒輪以及滾動(dòng)軸承故障進(jìn)行準(zhǔn)確定位與分析;Alwodai、Akar等[9-10]國(guó)外學(xué)者運(yùn)用階次跟蹤對(duì)感應(yīng)電機(jī)靜態(tài)偏心故障及定子故障進(jìn)行有效診斷。

        階次跟蹤方法以旋轉(zhuǎn)軸旋轉(zhuǎn)頻率為基準(zhǔn),將轉(zhuǎn)速信號(hào)作為中間量,實(shí)現(xiàn)對(duì)振動(dòng)信號(hào)的角域重采樣,從而使得旋轉(zhuǎn)機(jī)械振動(dòng)信號(hào)由時(shí)域非平穩(wěn)性轉(zhuǎn)化為角域平穩(wěn)性。但是在一些工程應(yīng)用中,無法同步獲取轉(zhuǎn)速和振動(dòng)信號(hào),且傳統(tǒng)階次跟蹤方法可能會(huì)因忽略了中間量——轉(zhuǎn)速信號(hào)而產(chǎn)生非正常波動(dòng),這在一定程度上限制了故障特征的提取與分析,影響了階次跟蹤方法的適用范圍,降低了旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障識(shí)別精度。因此,本文提出一種新的方法——階次自分離法,并將此方法運(yùn)用在輪轂電機(jī)的故障診斷上。

        1 階次自分離方法

        在傳統(tǒng)階次跟蹤分析中,階次(Order,O)的定義為振動(dòng)信號(hào)頻率與基準(zhǔn)頻率或參照旋轉(zhuǎn)軸旋轉(zhuǎn)頻率的比值,其表達(dá)式如式(1)所示[11]。

        圖1 階次自分離方法流程

        (1)

        式中:fsignal為振動(dòng)信號(hào)頻率;fbase為基準(zhǔn)頻率或參照旋轉(zhuǎn)軸旋轉(zhuǎn)頻率。

        階次自分離方法擺脫了傳統(tǒng)階次跟蹤分析方法需同時(shí)采集轉(zhuǎn)速信號(hào)和振動(dòng)信號(hào)的局限性,以轉(zhuǎn)速信號(hào)為研究重點(diǎn),提取旋轉(zhuǎn)部件轉(zhuǎn)速信號(hào)中由故障引起的非正常波動(dòng)成分,并利用轉(zhuǎn)速信號(hào)跟蹤該非正常波動(dòng)成分將其轉(zhuǎn)換為角域信號(hào),進(jìn)一步通過重采樣、傅里葉變換等手段,找到轉(zhuǎn)速信號(hào)中因故障而引起的轉(zhuǎn)速波動(dòng)信息與旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障狀態(tài)之間的關(guān)系。因此,相比傳統(tǒng)階次跟蹤方法,階次自分離方法中階次被定義為轉(zhuǎn)速故障信號(hào)頻率與參考軸旋轉(zhuǎn)頻率的比值,即式(1)中fsignal為轉(zhuǎn)速故障信號(hào)頻率。為便于敘述,將正常狀態(tài)下轉(zhuǎn)速定義為正常轉(zhuǎn)速信號(hào),在故障狀態(tài)下由故障引起的轉(zhuǎn)速波動(dòng)成分定義為轉(zhuǎn)速故障信號(hào)。階次自分離方法的實(shí)現(xiàn)流程如圖1所示。

        傳統(tǒng)階次跟蹤方法根據(jù)時(shí)間與轉(zhuǎn)角所呈關(guān)系設(shè)定等角度間隔的重采樣時(shí)刻,再采用線性擬合、多項(xiàng)式擬合或樣條插值擬合,便可將時(shí)域中的故障信號(hào)映射到角域中來,完成角域重采樣。階次自分離算法則需先將轉(zhuǎn)速信號(hào)轉(zhuǎn)化為轉(zhuǎn)角信號(hào),這一問題可通過梯形積分法加以解決。

        設(shè)ti時(shí)刻對(duì)應(yīng)的旋轉(zhuǎn)部件轉(zhuǎn)過的轉(zhuǎn)角為θi,轉(zhuǎn)速為ωi(ωi=π·ni/30),則:

        (2)

        式中M為插入重采樣時(shí)刻后的總采樣點(diǎn)數(shù)。

        2 基于仿真信號(hào)的階次自分離分析

        輪轂電機(jī)在正常運(yùn)行狀態(tài)下,轉(zhuǎn)速輸出信號(hào)nnormal由理論轉(zhuǎn)速信號(hào)和噪聲信號(hào)組成。當(dāng)電機(jī)發(fā)生異常時(shí),其實(shí)測(cè)轉(zhuǎn)速信號(hào)nspeed由理論轉(zhuǎn)速信號(hào)和轉(zhuǎn)速故障信號(hào)、噪聲信號(hào)3部分組成。為了驗(yàn)證階次自分離方法對(duì)故障信號(hào)特征提取的有效性,假定輪轂電機(jī)在正常和異常狀態(tài)下產(chǎn)生的噪聲信號(hào)是相同的,于是在故障狀態(tài)下仿真信號(hào)的模型可設(shè)為:

        nspeed=nnormal+nwave

        (3)

        式中:nnormal為正常轉(zhuǎn)速信號(hào);nwave為轉(zhuǎn)速故障信號(hào)。

        本研究假設(shè)正常轉(zhuǎn)速隨時(shí)間的變化呈二次曲線規(guī)律,即

        nnormal=a2t2+a1t+a0

        (4)

        式中a0、a1、a2為待定系數(shù)。

        由于電機(jī)故障往往包含多種頻率成分,因此假設(shè)轉(zhuǎn)速故障信號(hào)nwave由2種頻率與振幅不同的故障信號(hào)組成,且波動(dòng)頻率與旋轉(zhuǎn)部件旋轉(zhuǎn)頻率呈一定階次關(guān)系。當(dāng)故障成分為矩形波信號(hào)時(shí),其隨時(shí)間的變化關(guān)系為

        (5)

        式中:O1、O2為矩形故障信號(hào)的階次;A1、A2為矩形故障信號(hào)的振幅。

        利用等時(shí)間間隔轉(zhuǎn)速信號(hào)nspeed進(jìn)行故障信號(hào)分離診斷。當(dāng)a0=300,a1=-120,a2=60,O1=10,O2=5,A1=10,A2=5時(shí),轉(zhuǎn)速-時(shí)間曲線如圖2所示。

        通過對(duì)正常轉(zhuǎn)速信號(hào)進(jìn)行二次曲線擬合,同時(shí)將nspeed與擬合結(jié)果做差,得到時(shí)域內(nèi)轉(zhuǎn)速故障信號(hào),如圖3所示。對(duì)分離出來的轉(zhuǎn)速故障信號(hào)進(jìn)行角域重采樣,重采樣后的角域信號(hào)如圖4所示,對(duì)角域內(nèi)轉(zhuǎn)速故障信號(hào)進(jìn)行傅里葉變換得到階次譜圖。圖5為該故障信號(hào)的階次自分離診斷結(jié)果。從圖5中可得到該轉(zhuǎn)速信號(hào)中存在兩個(gè)故障信號(hào),其中:一個(gè)信號(hào)階次為4.99,引起轉(zhuǎn)速波動(dòng)幅值約為10.02 r/min;另一個(gè)信號(hào)階次為10.01,引起轉(zhuǎn)速波動(dòng)幅值約為23.38 r/min。

        圖2 多矩形故障下轉(zhuǎn)速信號(hào)

        圖4 轉(zhuǎn)速故障信號(hào)(角域)

        由此可見,階次自分離方法既可以精確識(shí)別故障信號(hào)的階次,還可以準(zhǔn)確判斷轉(zhuǎn)速故障信號(hào)的波動(dòng)幅值。

        3 實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證

        3.1 實(shí)驗(yàn)系統(tǒng)

        為進(jìn)一步驗(yàn)證階次自分離方法在輪轂電機(jī)故障診斷中的可行性,本文設(shè)計(jì)了輪轂電機(jī)漏電實(shí)驗(yàn),并利用所提出的階次自分離方法對(duì)其漏電故障進(jìn)行診斷。

        實(shí)驗(yàn)時(shí),采用輪轂電機(jī)故障診斷實(shí)驗(yàn)系統(tǒng),設(shè)置采樣頻率為20.48 kHz。當(dāng)電機(jī)繞組發(fā)生相間漏電故障,即電樞回路電阻發(fā)生變化時(shí),電機(jī)繞組部分的輸出功率降低,電機(jī)電樞端電壓將發(fā)生變化,從而導(dǎo)致電樞電流改變,進(jìn)一步影響電機(jī)輸出轉(zhuǎn)速。所提階次自分離方法適用于波動(dòng)頻率隨轉(zhuǎn)速大小變化的故障信號(hào),因此綜合考慮電機(jī)三相電流的交流特性,在漏電故障支路設(shè)有整流二極管,使得故障支路上產(chǎn)生頻率隨轉(zhuǎn)速增大而增大的交變方向脈動(dòng)電流,同時(shí)利用功率電阻阻值消耗電機(jī)功率。

        為方便對(duì)不同漏電程度故障進(jìn)行階次自分離診斷,由多個(gè)二極管與不同阻值的功率電阻、開關(guān)a-f等構(gòu)成漏電故障。漏電支路設(shè)置在電機(jī)A、B兩相之間。

        3.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果

        利用Arduino微控制器電路板控制電機(jī)轉(zhuǎn)速由0勻加速增加至最高轉(zhuǎn)速。選定功率電阻阻值為6 Ω,切換漏電故障支路模塊上硅二極管導(dǎo)通個(gè)數(shù)分別為0、5、10個(gè),即漏電故障支路截止導(dǎo)通電壓為0、2.5、5 V,將這3種狀態(tài)分別記為1號(hào)漏電狀態(tài)、2號(hào)漏電狀態(tài)、3號(hào)漏電狀態(tài)。圖6所示為正常狀態(tài)和1號(hào)漏電狀態(tài)下的電機(jī)三相電流,從圖6中可以看到:相比正常狀態(tài),發(fā)生漏電故障時(shí)A、B兩相的相電流在某一固定狀態(tài)內(nèi)間歇性地發(fā)生規(guī)律性波動(dòng),C相電流無顯著波動(dòng)。由該電流信號(hào)變化特征可知,當(dāng)輪轂電機(jī)發(fā)生相間漏電時(shí),其輸出轉(zhuǎn)速中存在由漏電故障引起的非正常波動(dòng)。

        圖6 正常狀態(tài)和1號(hào)漏電狀態(tài)下電機(jī)三相電流

        利用所提階次自分離分析方法對(duì)電機(jī)轉(zhuǎn)速中存在的非正常波動(dòng)進(jìn)行故障診斷。圖7為正常狀態(tài)和3種漏電狀態(tài)下的電機(jī)輸出轉(zhuǎn)速。本文以1號(hào)漏電狀態(tài)為例,詳細(xì)分析其階次自分離處理過程。

        基于擬合后的正常轉(zhuǎn)速信號(hào)對(duì)1號(hào)故障狀態(tài)下的轉(zhuǎn)速信號(hào)進(jìn)行階次分離分析,提取轉(zhuǎn)速故障信號(hào),如圖8所示。從圖8中可看到:轉(zhuǎn)速故障信號(hào)為一幅值隨時(shí)間逐漸降低的信號(hào),帶有明顯的趨勢(shì)項(xiàng)。其原因在于:對(duì)電機(jī)來說,漏電故障引起的波動(dòng)成分在作用一段時(shí)間后將使得電機(jī)整體輸出功率減小,會(huì)導(dǎo)致其輸出轉(zhuǎn)速整體下降,即表現(xiàn)為帶有趨勢(shì)項(xiàng)的波動(dòng)信號(hào)。由于該趨勢(shì)項(xiàng)并非幅值恒定的直流分量,而是類似于二次曲線的變化規(guī)律,故基于最小二乘法消除故障波動(dòng)成分中的趨勢(shì)項(xiàng)[12-13],得到消除趨勢(shì)項(xiàng)后的時(shí)域轉(zhuǎn)速故障信號(hào),如圖9所示。

        圖7 正常和漏電狀態(tài)下電機(jī)轉(zhuǎn)速信號(hào)

        圖9 轉(zhuǎn)速故障信號(hào)(時(shí)域)

        圖10 局部轉(zhuǎn)速故障信號(hào)(時(shí)域)C

        從圖9中可以看到:消除趨勢(shì)項(xiàng)后的轉(zhuǎn)速波動(dòng)成分為幅值圍繞零附近上下波動(dòng)的非平穩(wěn)信號(hào),隨著時(shí)間的增加,電機(jī)轉(zhuǎn)速持續(xù)不斷增加,波動(dòng)幅值越來越大。圖10為圖9的局部圖,圖中標(biāo)注的峰值時(shí)標(biāo)間隔分別為0.15、0.13、0.11 s,可以看出波動(dòng)的頻率也隨轉(zhuǎn)速增大而提高。對(duì)轉(zhuǎn)速故障信號(hào)進(jìn)行角域重采樣,重采樣頻率為30.72 kHz,采樣角度θi為2π/30 720=0.017 3°,重采樣點(diǎn)數(shù)為222=4 194 304。圖11和圖12分別為角域內(nèi)轉(zhuǎn)速故障信號(hào)和其局部圖,可以看出:經(jīng)過重采樣后的轉(zhuǎn)速故障信號(hào)頻率變得平穩(wěn),峰值時(shí)標(biāo)角度間隔均為0.7r。

        圖11 轉(zhuǎn)速故障信號(hào)(角域)

        將重采樣后的轉(zhuǎn)速故障信號(hào)進(jìn)行快速傅里葉變換,得到其階次譜圖。同時(shí),對(duì)正常轉(zhuǎn)速信號(hào)和其余兩種程度的漏電故障進(jìn)行階次自分離分析,圖13為正常轉(zhuǎn)速信號(hào)與3種漏電狀態(tài)下轉(zhuǎn)速故障信號(hào)的自分離診斷結(jié)果。

        圖13 正常和漏電狀態(tài)下階次譜

        從圖13可看到:相比正常轉(zhuǎn)速在1階及其2、3、4倍頻處的階次特征,輪轂電機(jī)3種不同程度漏電故障狀態(tài)下的階次特征均有變化。值得一提的是,由于實(shí)驗(yàn)中編碼器安裝并不能保證完全對(duì)中,3種故障狀態(tài)均在靠近0.5階處有1個(gè)階次特征且存在該階次的2、3倍頻,該特征階次并不隨故障特征的改變而發(fā)生變化,因此該特征階次表征為編碼器安裝誤差的體現(xiàn)。由圖中標(biāo)出階數(shù)可以看到:3種漏電狀態(tài)下故障階次特征分別減小0.130階、0.008階、0.005階,可以判斷,隨著二極管個(gè)數(shù)增加故障階次呈遞減趨勢(shì)。因此,通過階次自分離方法可達(dá)到對(duì)輪轂電機(jī)漏電故障的故障類型及程度的識(shí)別和判斷。

        4 結(jié)束語

        本文提出的階次自分離方法以轉(zhuǎn)速信號(hào)為監(jiān)測(cè)對(duì)象,對(duì)蘊(yùn)含在轉(zhuǎn)速信號(hào)中的故障信息進(jìn)行提取與分析,拓展了傳統(tǒng)階次跟蹤技術(shù)的應(yīng)用范圍。基于含多矩形波故障的仿真信號(hào)對(duì)階次自分離算法可行性進(jìn)行驗(yàn)證,仿真分析結(jié)果表明:所提階次自分離方法可以識(shí)別故障信號(hào)的階次。同時(shí),以輪轂電機(jī)為實(shí)驗(yàn)對(duì)象,利用階次自分離方法對(duì)其漏電故障進(jìn)行診斷,實(shí)驗(yàn)結(jié)果進(jìn)一步表明:階次自分離方法可提取出蘊(yùn)含在輪轂電機(jī)輸出轉(zhuǎn)速中的非正常波動(dòng)成分的階次特征,且隨著漏電故障支路上二極管導(dǎo)通個(gè)數(shù)的增加,即漏電故障程度的遞減,轉(zhuǎn)速故障信號(hào)的階次特征逐漸減小。因此,階次自分離方法可較好地從轉(zhuǎn)速信號(hào)中提取表征輪轂電機(jī)漏電故障狀態(tài)的特征,這對(duì)輪轂電機(jī)的故障診斷理論研究具有一定的參考價(jià)值。該方法也可以拓展到其他類型旋轉(zhuǎn)機(jī)械的故障診斷中。

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