韓嘉華,閻文,曹進(jìn)華
(軍械工程學(xué)院 火炮工程系,石家莊 050003)
低速重載軸承通常應(yīng)用于采煤機(jī)、起重機(jī)等大型機(jī)械設(shè)備,作為核心部件,其運(yùn)行狀況直接影響整臺設(shè)備的性能。在機(jī)械設(shè)備的運(yùn)轉(zhuǎn)過程中,轉(zhuǎn)速、承載變化以及不同故障類型的沖擊都會產(chǎn)生不同特點(diǎn)的振動信號。如何分析此類軸承故障信號的特點(diǎn),提取反映故障類型的特征參量,進(jìn)行軸承故障診斷具有一定的現(xiàn)實意義。
對于軸承故障診斷領(lǐng)域,小波分解的理論和應(yīng)用都比較成熟,但其最大缺陷就是缺乏自適應(yīng)性,主要是由于其在分解時采用的是固定的小波基函數(shù)和分解尺度[1];Wigner-Ville分布具有高的時頻分辨率,滿足時頻邊緣特性等,但存在交叉干擾性問題需進(jìn)一步完善的缺點(diǎn)[2-3];局域均值分解(LMD)具有迭代次數(shù)少、瞬時頻率無副頻率等優(yōu)點(diǎn),但存在端點(diǎn)效應(yīng)缺陷,導(dǎo)致分解所得信號兩端出現(xiàn)擺動、失真現(xiàn)象,無法有效提取故障特征[4-5]。
經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)是一種非平穩(wěn)信號處理方法[6-10],可以將信號局部時變特征分解成若干個IMF之和,降低了信號間特征信息的耦合,可以更加深入地分析原始數(shù)據(jù)的特征信息,有利于準(zhǔn)確提取故障信息特征。針對低速重載軸承的故障信號,單通道所采集的信號往往不太完整,對一些故障特征較弱的信號存在遺漏。因此,采用雙通道全矢譜技術(shù)[11-12]采集信號,以保證采樣信號的完整性,得到更加準(zhǔn)確的診斷結(jié)果。
定義旋轉(zhuǎn)機(jī)械橢圓軌跡長半軸為該諧波下的主振矢,用RL表示,橢圓軌跡短半軸為該諧波下的副振矢,用RS表示;主振矢與x軸之間的夾角為α;軸心沿橢圓軌跡運(yùn)動時的相位角為?。
假定{xn}和{yn}(n=0,1,…,N-1)分別為x,y方向上的離散序列,其Fourier變換分別為{Xk},{Yk}(k=0,1,…,N-1),用序列{xn},{yn}構(gòu)成的復(fù)序列{zn}為
對其做Fourier變換,可以得到{zn}的離散Fourier變換{ZK}(K=0,1,…,-1),利用Fourier變換的性質(zhì)可得
進(jìn)一步推導(dǎo)可得
式中:RLk為主振矢;RSk為副振矢;αk為夾角;?αk為相位角。通過上述算法即可實現(xiàn)對雙通道數(shù)據(jù)序列進(jìn)行1次Fourier變換就得到全矢譜需要的各諧波軌跡的特征信息。
EMD方法通過產(chǎn)生一系列具有不同特征尺度的本征模態(tài)分量(IMF),將信號中不同特征尺度的沖擊或趨勢逐層分離,其具體步驟如下:
1)首先求出原始信號x(t)的所有局部極大值點(diǎn)和局部極小值點(diǎn),采用三次樣條函數(shù)進(jìn)行插值運(yùn)算,形成上下包絡(luò)線,求出該上下包絡(luò)線的平均值,記為m1,并求出
高原肺水腫治療藥物的超適應(yīng)證用藥現(xiàn)狀分析…………………………………………………… 劉可欣等(7):995
2)根據(jù)IMF的2個特征條件判斷h1是否滿足。如果滿足,則h1作為第1個IMF;如果不滿足,則需把h1作為新的x(t),重復(fù)步驟1,直到所得h1(k-1)-m1k =h1k滿足以上2個特征為止。
3)從原始信號x(t)分解出第1個IMF之后,將c1從x(t)中分離出來,得到
將r1作為原始數(shù)據(jù)重復(fù)上述步驟,得到原始信號x(t)的第2個IMF,隨后再重復(fù)循環(huán),求出r1,r2,…,rn,直到rn成為一個單調(diào)函數(shù)或rn很小時結(jié)束循環(huán)。通過以上步驟,原始信號x(t)分解為若干個IMF和一個余項之和
cj包含了原始信號x(t)從高到低的不同頻段的成分,余項rn代表原始信號x(t)的中心趨勢。
當(dāng)?shù)退僦剌d軸承發(fā)生故障時,存在故障信號頻率低、多種故障共存、單通道情況下復(fù)合故障難分離和診斷的問題。因此,將EMD與全矢譜技術(shù)相結(jié)合的方法進(jìn)行故障信號處理,其計算流程(圖1)如下:
圖1 全矢經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解分析流程圖Fig.1 Analytical flow chart of full vector EMD
1)分別對同源雙通道信號x(t),y(t)進(jìn)行插值重采樣,轉(zhuǎn)換為角域偽平穩(wěn)信號;
3)將重構(gòu)信號作為全矢譜同源信息進(jìn)行融合;
4)對融合信號進(jìn)行頻譜分析,提取故障特征頻率。
針對低速重載軸承的使用場合,搭建如圖2所示的試驗臺,依據(jù)承載情況及機(jī)械設(shè)計標(biāo)準(zhǔn),試驗臺上、中部采用調(diào)心滾子軸承,型號分別為22210和22217,用于承受徑向載荷;下部采用29318型推力調(diào)心滾子,用于承受軸向載荷。各軸承的具體參數(shù)見表1。
圖2 低速重載軸承試驗臺Fig.2 Test bench for bearing under low speed and heavy load
表1 試驗軸承的主要參數(shù)Tab.1 Main parameters of test bearing
在徑向加載3 500 N,1 r/min的條件下運(yùn)轉(zhuǎn)60 s,采樣頻率設(shè)置為1 kHz進(jìn)行軸承振動信號的采集。在上、下部軸承外圈加工深3 mm、寬2 mm的矩形槽模擬裂紋故障(圖3)。計算可得上、下部軸承的外圈故障特征頻率分別為9.6,26.7 Hz。
圖3 軸承外圈的故障部位Fig.3 Fault position of bearing outer ring
在相互垂直的截面上分別采集2個通道信號,運(yùn)用樣條插值算法進(jìn)行角域重采樣獲得角域偽平穩(wěn)化信號,然后采用EMD對角域信號進(jìn)行分解得到不同特征尺度的IMF,根據(jù)相關(guān)性最大化原則選擇IMF重構(gòu)信號并進(jìn)行頻譜分析,結(jié)果如圖4所示。從圖中可以看出試驗臺上、下部軸承外圈的故障特征頻率及其倍頻,但只能簡單判別單套軸承是否存在故障,說明僅采集1個方向的信號會有所遺漏,對軸承的故障診斷具有一定的片面性。
圖4 單通道信號的頻譜分析Fig.4 Spectrum analysis of single channel signal
將雙通道信號進(jìn)行特征信息融合,對融合后的信號進(jìn)行EMD處理,分解得到的各IMF如圖5所示,各IMF與原始信號的相關(guān)性見表2。
圖5 融合后信號經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解Fig.5 EMD of fused signal
表2 IMF與原始信號的相關(guān)性Tab.2 Correlation between of IMF and original signal
根據(jù)相關(guān)性最大化原則,選取IMF1,IMF2和IMF3進(jìn)行信號重構(gòu),重構(gòu)信號的角域重采樣及頻譜分析結(jié)果如圖6所示。從圖中可以看出:頻譜圖上顯示出一組X序列值,X1,X4,X6為上部軸承外圈故障特征頻率及其倍頻,X2,X3,X5,X8為下部軸承故障特征及其倍頻;從圖中可以得到完整的故障特征頻率分布,從而可以判斷試驗臺的上、下部軸承均存在外圈故障,避免了單通道進(jìn)行故障信號分析造成的信號遺漏,提高了低速重載軸承故障診斷的準(zhǔn)確性。
圖6 融合后信號頻譜分析Fig.6 Spectrum analysis of fused signal
針對低速重載軸承故障信號特點(diǎn),提出了基于全矢角域和EMD的方法進(jìn)行信號的故障診斷,并搭建了相應(yīng)的試驗臺進(jìn)行軸承復(fù)合故障振動測試。試驗結(jié)果表明全矢譜與EMD相結(jié)合的方法能夠較好地分析出復(fù)合故障。