張西寧,周融通,郭清林,張雯雯

(西安交通大學(xué)機(jī)械制造系統(tǒng)工程國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,710049,西安)

齒輪箱作為機(jī)械設(shè)備中用于連接和傳遞動(dòng)力的關(guān)鍵部件,在風(fēng)力發(fā)電機(jī)、直升機(jī)、汽車、農(nóng)業(yè)機(jī)械、冶金機(jī)械等大型復(fù)雜機(jī)械裝備中得到了廣泛應(yīng)用[1]。然而,由于工況惡劣、強(qiáng)負(fù)荷、長期運(yùn)行等影響,齒輪箱中的典型零部件,如齒輪、滾動(dòng)軸承,容易因疲勞、磨損發(fā)生故障[2]。由于滾動(dòng)軸承故障會(huì)產(chǎn)生周期性沖擊脈沖,目前對(duì)軸承狀態(tài)監(jiān)測(cè)主要使用振動(dòng)信號(hào)分析法[3]。當(dāng)齒輪箱中的滾動(dòng)軸承發(fā)生故障時(shí),嚙合頻率、轉(zhuǎn)頻及滾動(dòng)軸承故障特征頻率成分相互耦合,且存在復(fù)雜的調(diào)制現(xiàn)象,軸承故障特征成分往往不易分辨或被淹沒,從而導(dǎo)致軸承故障漏判[4]。因此,十分需要找到一種合適的方法,抑制頻譜中離散頻率成分及復(fù)雜調(diào)制現(xiàn)象的干擾,讓軸承故障特征成分得以凸顯。

針對(duì)多干擾微弱軸承故障診斷問題,現(xiàn)有研究主要著眼于將部分頻率成分分離或抑制,以提高故障特征成分辨識(shí)度。文獻(xiàn)[5]提出同步時(shí)域平均(TSA)方法,對(duì)特定周期性分量增強(qiáng)且抑制其他頻率成分及背景噪聲,但分離齒輪箱軸承信號(hào)時(shí)因平均周期未知而難以應(yīng)用。Randall等提出一種倒頻譜編輯(CEP)方法,利用倒頻譜將頻譜中等間隔分布的譜線收集到一根倒譜線上的能力,在倒譜域?qū)⑵浞抵?,以在重構(gòu)頻譜中去除該離散頻率成分[6]。當(dāng)干擾多、故障特征成分較弱時(shí),定義在全頻段上的倒譜無法分辨干擾成分,更無從編輯。代士超等提出利用TSA方法幫助識(shí)別齒輪干擾成分的準(zhǔn)確位置再進(jìn)行原始倒譜編輯,取得了一定的效果,但方法過于煩瑣[7]。Randall提出倒頻低通濾波方法,保留頻域共振峰,有效診斷了滾動(dòng)軸承故障,表明低倒頻域存在大量軸承故障特征信息[8]。當(dāng)只用倒譜中的零倒頻成分重構(gòu)頻譜,則為倒譜預(yù)白化(CPW)方法,其本質(zhì)是對(duì)包括背景噪聲在內(nèi)的所有頻率成分賦以同樣權(quán)重,用于加強(qiáng)軸承故障檢測(cè)能力[9]。文獻(xiàn)[10]研究表明,CEP、CPW方法在軸承故障微弱時(shí)均會(huì)導(dǎo)致漏診。國內(nèi)外均有學(xué)者將CEP、CPW方法應(yīng)用在有多成分干擾的軸承故障診斷中[11-13],但均無法解決軸承故障相對(duì)微弱、信噪比低時(shí)倒譜域干擾成分特征無法識(shí)別,更無從分離的問題。

受短時(shí)傅里葉變換啟發(fā),李兵等提出了一種定義在局部頻譜上的局部倒頻譜(LC)技術(shù),有效避免了背景噪聲和傅里葉平均效應(yīng)的影響,應(yīng)用于齒輪故障診斷,但選擇分析頻段相對(duì)困難[14]。張西寧等提出了改進(jìn)局部倒頻譜方法,并給出了軸承或齒輪單一激勵(lì)源振動(dòng)信號(hào)分析頻帶選擇方法,成功對(duì)齒輪及微弱軸承故障進(jìn)行了診斷[15]。由于使用自相關(guān)技術(shù),兩種局部倒頻譜均無法進(jìn)行時(shí)域重構(gòu)。滾動(dòng)軸承診斷中,最常使用希爾伯特變換(HT)對(duì)信號(hào)解調(diào)并計(jì)算包絡(luò)譜,對(duì)照軸承故障特征頻率,確定軸承故障類型。該技術(shù)相對(duì)成熟,但無法解決多干擾工況微弱軸承故障診斷問題[16]。

本文針對(duì)齒輪箱微弱軸承故障難以檢測(cè),干擾成分倒頻域特征無法識(shí)別及重構(gòu)頻譜中故障特征成分被淹沒問題,對(duì)LC理論進(jìn)行調(diào)整并與CEP方法結(jié)合,提出一種局部倒頻譜編輯方法(LCEP),并對(duì)比了CEP、CPW及LCEP方法結(jié)合Hilbert包絡(luò)譜提取齒輪箱滾動(dòng)軸承微弱外圈故障特征的效果。

1 基礎(chǔ)理論

1.1 倒頻譜原理

倒頻譜最原始的定義為對(duì)數(shù)功率譜的功率譜,在出現(xiàn)快速傅里葉變換(FFT)算法后,被重新定義為對(duì)數(shù)頻譜的傅里葉反變換。設(shè)振動(dòng)時(shí)域信號(hào)為x(t),則復(fù)倒譜為

Cc(q)=IFFT{log(X(f))}

(1)

信號(hào)的頻譜和對(duì)數(shù)頻譜為

X(f)=FFT{x(t)}=A(f)exp(jφ(f))

(2)

log(X(f))=ln(A(f))+jφ(f)

(3)

式中:ln(A(f))是偶函數(shù);φ(f)是奇函數(shù)。故式(1)所定義的復(fù)倒譜實(shí)際上是實(shí)值函數(shù)[17]。在此基礎(chǔ)上,只取對(duì)數(shù)頻譜的幅值信息,得到實(shí)倒頻譜的定義

Cr(q)=IFFT{ln(A(f))}

(4)

1.2 倒頻譜編輯與倒頻譜預(yù)白化理論

計(jì)算復(fù)倒頻譜時(shí),要求對(duì)數(shù)頻譜是共軛偶函數(shù),且實(shí)部和虛部都連續(xù)。實(shí)際振動(dòng)信號(hào)中,離散頻率成分之間的相位無定義,隨機(jī)信號(hào)成分的相位本身不連續(xù),無法進(jìn)行相位展開,以至復(fù)倒頻譜編輯無法實(shí)現(xiàn)[8]。對(duì)數(shù)頻譜諧波、邊頻帶成分,在實(shí)倒頻譜中表現(xiàn)為等間隔分布的譜線,實(shí)倒頻譜編輯方法可以剔除這些成分并重構(gòu)時(shí)域信號(hào)[8],具體處理流程圖如圖1所示。

圖1 倒頻譜編輯處理流程[6]

通過FFT算法,信號(hào)從時(shí)域變化到頻域,相位信號(hào)被儲(chǔ)存在相位譜中。用對(duì)數(shù)幅值譜計(jì)算實(shí)倒頻譜并進(jìn)行成分編輯。將相位譜的相位信息與編輯過的對(duì)數(shù)幅值譜結(jié)合,得到復(fù)對(duì)數(shù)頻譜,實(shí)現(xiàn)編輯倒頻譜的時(shí)域信號(hào)重構(gòu)。倒頻譜預(yù)白化方法是一種激進(jìn)的倒頻譜域編輯方法,將實(shí)倒頻譜中除零倒頻譜線外全部置0,使得重構(gòu)幅值頻譜中的離散頻率成分與共振態(tài)全部被去除。CPW方法有一個(gè)等價(jià)操作,即用復(fù)頻譜除以頻譜幅值絕對(duì)值,再做傅里葉逆變換,得到倒譜預(yù)白化完成的重構(gòu)時(shí)域信號(hào)

(5)

本質(zhì)上,CPW方法將頻譜中每條譜線做等權(quán)重操作。當(dāng)存在共振峰干擾且相同信噪比情況下,CPW方法比CEP方法取得更好的特征提取效果[10]。

1.3 局部倒頻譜

如果周期性故障特征僅分布在局部頻帶中而用整個(gè)頻譜計(jì)算倒頻譜,由于傅里葉變換平均效應(yīng)的影響,故障特征分量的倒頻譜幅度很小難以識(shí)別。局部倒頻譜分析選擇頻譜中周期性故障特征明顯的窄帶,以提高倒頻譜分析的有效性。

設(shè)采樣頻率為Fs,采樣長度為N,故障特征集中分布在頻帶[fL,fH]中,如圖2所示。

圖2 頻譜示意圖

利用FFT算法得到的頻譜是雙邊譜,利用濾波器得到對(duì)稱窄帶頻域信號(hào)的頻帶[-fH,-fL]及[fL,fH],并分別向零頻做fL的頻移。若濾波信號(hào)的時(shí)域表達(dá)為xf(t),則移頻操作后重構(gòu)時(shí)域信號(hào)為

g(t)=real[xf(t)exp(j2πfLt)]

(6)

根據(jù)香農(nóng)采樣定理,可以對(duì)信號(hào)進(jìn)行重采樣,設(shè)置新的采樣頻率并得到新的采樣長度

(7)

(8)

由此得到重采樣信號(hào)g′(t),對(duì)其可求得局部倒頻譜。若計(jì)算頻帶寬度為原始頻譜寬度的1/D,則分布在窄帶中的頻率成分相較于傳統(tǒng)倒頻譜,幅值被放大D倍。因?yàn)榫植款l譜中的譜線間隔沒有變,局部倒譜的倒頻率范圍和傳統(tǒng)方法相同[15]。

局部倒頻譜有簡單的計(jì)算模式,直接對(duì)移頻截?cái)嗟念l譜X′(f)進(jìn)行倒頻譜計(jì)算。局部倒頻譜方法可以提高特征信號(hào)信噪比,具有高定位精度、高敏感性和有效性的特點(diǎn),作為信號(hào)預(yù)處理方法要優(yōu)于傳統(tǒng)倒頻譜。

圖3 局部頻譜示意圖

值得注意的是,文獻(xiàn)[14]對(duì)原始振動(dòng)信號(hào)做了自相關(guān)處理以提高周期性成分信噪比。為了保留振動(dòng)信號(hào)的相位成分,本文所描述的局部倒頻譜方法舍棄了自相關(guān)處理。

1.4 局部倒頻譜編輯方法

在齒輪箱軸承微弱故障診斷問題中,傳統(tǒng)倒頻譜信噪比低,干擾成分難以識(shí)別,去除特征譜線模糊且易被淹沒。針對(duì)上述問題,本文將LC理論與CEP方法結(jié)合,提出一種局部倒頻譜編輯方法,求取重構(gòu)信號(hào)Hilbert包絡(luò)譜,提取齒輪箱軸承微弱故障特征。信號(hào)處理流程圖如圖4所示。

圖4 編輯局部倒頻譜診斷齒輪箱軸承故障流程

由于軸承故障特征頻率段主要受轉(zhuǎn)頻成分干擾,為驗(yàn)證所提方法的有效性,定義齒輪箱軸承輕微故障特征明顯性指標(biāo),軸承故障特征頻率成分能量與安裝軸、相鄰軸前三階轉(zhuǎn)頻成分平均能量之比

(9)

2 齒輪箱振動(dòng)信號(hào)模型

齒輪箱運(yùn)行中齒輪副嚙合產(chǎn)生連續(xù)周期性沖擊脈沖,齒輪箱振動(dòng)信號(hào)存在復(fù)雜調(diào)幅調(diào)頻現(xiàn)象,原因主要是典型齒輪故障以及運(yùn)行工況周期性變化。即使健康的齒輪箱,也會(huì)因制造、安裝誤差及長期使用帶來的齒面磨損,造成齒輪嚙合剛度低頻周期性變化,導(dǎo)致類似齒輪分布式故障,產(chǎn)生轉(zhuǎn)頻對(duì)嚙合頻率的調(diào)制現(xiàn)象[1]。為說明本文方法所解決的問題并給出局部倒頻譜分析頻段選擇準(zhǔn)則,需要建立仿真信號(hào)并進(jìn)行分析。齒輪箱模型結(jié)構(gòu)如圖5所示,模擬故障滾動(dòng)軸承安裝在輸出軸上,振動(dòng)傳感器布置在故障軸承軸承座外側(cè)。傳感器采集到的振動(dòng)信號(hào)是激勵(lì)源振動(dòng)經(jīng)傳遞路徑后到達(dá)的,下面分析各激勵(lì)源及其相互與傳遞路徑間的耦合關(guān)系。

圖5 齒輪箱結(jié)構(gòu)示意圖

齒輪箱主要振動(dòng)信號(hào)中載波頻率為嚙合頻率及其倍頻,調(diào)制頻率為齒輪故障特征頻率及其倍頻

(10)

式中:K為載波頻率的最高階次;fm為齒輪嚙合頻率;θk為初始相位;ak(t)、bk(t)分別為幅值、頻率調(diào)制函數(shù)

(11)

(12)

其中Q、L為調(diào)制函數(shù)最高階次,Akq、Bkl為幅、頻調(diào)制強(qiáng)度,φkq、φkl為初始相位,fc為齒輪故障特征頻率對(duì)定軸輪系即齒輪安裝軸轉(zhuǎn)頻。模型中齒輪良好,fc分別取值fr1、fr2,產(chǎn)生信號(hào)為xs11、xs12,認(rèn)為兩軸對(duì)嚙合沖擊產(chǎn)生同樣的調(diào)制現(xiàn)象,最終有xs1=xs11+xs12。特別注意q=0時(shí),不存在調(diào)幅現(xiàn)象,則Ak0≡1,φk0≡0。式(12)中l(wèi)=0時(shí)同理。

滾動(dòng)軸承外圈發(fā)生剝落故障時(shí),產(chǎn)生以軸承滾珠通過外圈周期為間隔的沖擊脈沖,同時(shí)誘發(fā)軸承各元件固有振動(dòng)[18]。理論上軸承外圈故障產(chǎn)生的沖擊脈沖一般沒有調(diào)制現(xiàn)象,但由于工況周期性變化,會(huì)受到轉(zhuǎn)頻幅值調(diào)制,軸承外圈故障仿真信號(hào)為

(13)

(14)

當(dāng)q′=0時(shí),情況和式(11)相同,此處不再贅述。

除齒輪嚙合、軸承故障沖擊成分,振動(dòng)信號(hào)還包含因轉(zhuǎn)軸、聯(lián)軸器安裝誤差等導(dǎo)致的轉(zhuǎn)頻成分

KR2icos(2πifr2t+θr2)]

(15)

振動(dòng)傳感器安裝位置為機(jī)殼軸承座且在測(cè)量過程中保持固定,認(rèn)為傳感器相對(duì)激勵(lì)源的位置只產(chǎn)生振動(dòng)信號(hào)且幅值相應(yīng)衰減,并不會(huì)造成新的調(diào)制現(xiàn)象。齒輪嚙合與軸承故障產(chǎn)生的沖擊及振動(dòng)響應(yīng)在信號(hào)中是疊加關(guān)系,并不會(huì)相互調(diào)制。添加標(biāo)準(zhǔn)差為σ的高斯白噪聲wn(t),得到激勵(lì)信號(hào)

xs(t)=xs1(t)+xs2(t)+xs3(t)+wn(t)

(16)

將系統(tǒng)傳遞路徑響應(yīng)做簡化處理,認(rèn)為嚙合沖擊與軸承故障產(chǎn)生的沖擊激起相同共振響應(yīng)[10]

(17)

ys(t)=h(t)*xs(t)

(18)

3 仿真信號(hào)分析

仿真信號(hào)模型參數(shù)如表1所示,調(diào)幅、調(diào)頻成分最高階次設(shè)置為1,初始相位都在[-π,π]中隨機(jī)產(chǎn)生,對(duì)仿真信號(hào)進(jìn)行采樣頻率為8 192 Hz的4 s連續(xù)采樣。值得注意的是,由軸承故障引起的周期性振動(dòng)成分幅值設(shè)置得只比背景噪聲的標(biāo)準(zhǔn)差略大。

表1 仿真信號(hào)參數(shù)

圖6 仿真信號(hào)時(shí)域波形

圖7 仿真信號(hào)頻譜

由于大量轉(zhuǎn)頻調(diào)制、多離散頻率成分和強(qiáng)背景噪聲干擾,圖6所示的仿真振動(dòng)信號(hào)時(shí)域波形十分復(fù)雜,不能分辨故障引起的沖擊脈沖成分。如圖7所示,在低頻段中,軸承故障引起的振動(dòng)成分能量與轉(zhuǎn)子直接引起的轉(zhuǎn)頻成分能量相當(dāng);在高頻段中,軸承故障引起的振動(dòng)受齒輪嚙合成分干擾嚴(yán)重。

軸承故障特征成分與齒輪嚙合成分在頻譜中呈現(xiàn)全頻段分布特點(diǎn),軸承故障特征分布特性可解讀為:①軸承故障特征頻率及其倍頻主要分布在一次嚙合頻率以下,受到轉(zhuǎn)子引起的低頻成分干擾;②在全頻段中,齒輪嚙合沖擊振動(dòng)對(duì)軸承故障特征均有干擾且在嚙合頻率附近干擾尤為嚴(yán)重;③轉(zhuǎn)頻調(diào)制邊頻帶豐富,在軸承故障特征頻率、齒輪嚙合頻率附近均有分布,且理論上可被局部倒頻譜提取。

基于對(duì)頻譜結(jié)構(gòu)的分析,面對(duì)局部倒頻譜的分析頻段選擇這一關(guān)鍵問題,選擇[0,(fm1st+fm2nd)/2](分析頻段上限為1、2次嚙合頻率的中點(diǎn))為分析頻段,仿真信號(hào)頻率為[0 Hz,525 Hz]。此頻段中的軸承故障特征主要受轉(zhuǎn)頻干擾,在隨后的倒頻譜編輯過程中,有望將干擾成分影響降低到可以接受的范圍,實(shí)現(xiàn)軸承故障特征最大化保留。

仿真信號(hào)倒頻譜與編輯后的倒頻譜如圖8所示,可見無明顯轉(zhuǎn)頻倒頻成分。為明晰本文方法在倒譜中轉(zhuǎn)頻倒頻成分應(yīng)該出現(xiàn)的理論位置(虛線標(biāo)記)做單根譜線編輯,局部倒頻譜如圖9所示。從圖中可見,兩個(gè)轉(zhuǎn)頻倒頻分量及其倍倒頻分量清晰可見,僅對(duì)指示出的倒頻分量進(jìn)行編輯。

圖8 仿真信號(hào)倒頻譜與編輯后的倒頻譜

圖9 仿真信號(hào)局部倒頻譜與編輯后的局部倒頻譜

(a)原始包絡(luò)譜

(b)經(jīng)CEP處理

(c)經(jīng)CPW處理

(d)經(jīng)LCEP處理圖10 仿真信號(hào)的包絡(luò)譜診斷

圖10為仿真信號(hào)的包絡(luò)譜診斷情況,包絡(luò)譜幅值對(duì)36 Hz(軸承故障特征頻率)頻率成分進(jìn)行了歸一化。從圖10可以看出,原始包絡(luò)譜中軸承故障特征頻率成分被完全淹沒,經(jīng)過CEP處理的包絡(luò)譜中,轉(zhuǎn)頻成分只被輕微抑制,背景噪聲對(duì)軸承振動(dòng)的干擾沒有被削弱,特征頻率成分仍然淹沒在噪聲中。經(jīng)過CPW處理的包絡(luò)譜中,所有頻率成分被賦予了等同的權(quán)重,在等同對(duì)待離散頻率成分的同時(shí),背景噪聲對(duì)整個(gè)頻譜的干擾作用被放大,包絡(luò)譜中沒有任何頻率成分可以分辨。經(jīng)過LCEP處理的包絡(luò)譜,可以明顯分辨軸承故障特征頻率成分,同時(shí)由調(diào)制、轉(zhuǎn)子轉(zhuǎn)動(dòng)引起的轉(zhuǎn)頻成分受到了良好抑制。

值得注意的是,CEP、CPW和LCEP方法作為包絡(luò)譜的數(shù)據(jù)預(yù)處理方法時(shí),對(duì)振動(dòng)信號(hào)中的軸承故障特征成分沒有加強(qiáng)。LCEP處理后的包絡(luò)譜能夠提取故障特征的原因在于:利用了局部倒頻譜特性,避免引入大量背景噪聲信號(hào);合理選擇分析頻段,使干擾成分在局部倒頻譜中集中并可以明顯識(shí)別;通過倒頻譜編輯方法對(duì)干擾成分進(jìn)行抑制。

計(jì)算1.4節(jié)所定義的特征明顯性指標(biāo),原始包絡(luò)譜為4.18%,CEP處理后的包絡(luò)譜為4.30%,LCEP處理后的包絡(luò)譜為27.71%,本文方法分別提高了6.63、6.44倍。CPW處理后的包絡(luò)譜已經(jīng)無法分辨任何特征,在這里不做比較。

4 實(shí)驗(yàn)和實(shí)驗(yàn)信號(hào)分析

4.1 實(shí)驗(yàn)臺(tái)及測(cè)量方法

如圖11、12所示的齒輪振動(dòng)實(shí)驗(yàn)臺(tái)為研究所自行設(shè)計(jì)的,包括直流電動(dòng)機(jī)、直流發(fā)電機(jī)、齒輪箱及控制柜。電機(jī)與減速齒輪箱之間采用剛性聯(lián)軸器連接,3根軸均用6205深溝球軸承支撐。故障軸承安裝在中間軸上,軸承外圈用激光燒灼有周向?qū)捈s0.8 mm、深約0.2 mm的凹坑,用于模擬外圈剝落故障。振動(dòng)測(cè)點(diǎn)為軸承座所在的機(jī)殼外表面,振動(dòng)傳感器使用PCB 601A11型壓電型加速度傳感器,數(shù)據(jù)采集卡為北京優(yōu)采UA300系列。采樣頻率設(shè)置為16 kHz,采樣長度為8 s。

圖11 實(shí)驗(yàn)臺(tái)示意圖

圖12 實(shí)驗(yàn)臺(tái)實(shí)物照片及傳感器布置

軸II裝配有5個(gè)齒輪,分別用于模擬不同齒輪故障,通過換擋手柄控制軸I、軸III齒輪與軸II齒輪嚙合關(guān)系。由于常年使用,實(shí)驗(yàn)中使用的正常齒輪副存在很輕微的齒面磨損。實(shí)驗(yàn)電機(jī)轉(zhuǎn)速為1 807.8 r/min,齒輪箱產(chǎn)生的主要振動(dòng)成分見表2。

表2 齒輪箱主要振動(dòng)成分

4.2 實(shí)驗(yàn)信號(hào)分析

齒輪箱振動(dòng)信號(hào)時(shí)域波形如圖13所示,與仿真信號(hào)類似,波形十分復(fù)雜,類似于隨機(jī)振動(dòng),肉眼無法分辨沖擊、調(diào)制現(xiàn)象,說明齒輪箱運(yùn)行狀況基本良好。

圖13 齒輪箱振動(dòng)實(shí)驗(yàn)信號(hào)時(shí)域波形

如圖14所示,齒輪箱結(jié)構(gòu)復(fù)雜,振動(dòng)信號(hào)存在多個(gè)共振峰。應(yīng)用傳統(tǒng)的共振峰包絡(luò)解調(diào)法無法判斷故障特征集中的共振頻段,且會(huì)引入大量干擾成分。前幾階齒輪嚙合頻率成分清晰可見,低頻段放大圖中只能分辨由轉(zhuǎn)子轉(zhuǎn)動(dòng)引起的轉(zhuǎn)頻成分,軸承故障特征頻率精確位置肉眼無法直接發(fā)現(xiàn),說明軸承故障十分微弱。

圖14 齒輪箱振動(dòng)實(shí)驗(yàn)信號(hào)頻譜

選擇分析頻段為[0 Hz,636 Hz],計(jì)算實(shí)倒頻譜和局部實(shí)倒頻譜分別如圖15、16所示。傳統(tǒng)倒頻譜中只能隱約分辨出軸I一倍轉(zhuǎn)頻倒頻成分和軸II二倍轉(zhuǎn)頻倒頻成分,且可以編輯。局部倒頻譜中,軸I、軸II轉(zhuǎn)頻倒頻譜線十分突出,為盡量避免倒頻譜編輯造成的誤差,僅對(duì)前幾階倒頻成分進(jìn)行編輯。軸III轉(zhuǎn)頻倒頻成分不明顯,不進(jìn)行編輯處理。

圖15 局部倒頻譜與編輯后的局部倒頻譜

圖16 局部倒頻譜與編輯后的局部倒頻譜

(a)原始包絡(luò)譜

(b)經(jīng)CEP處理

(c)經(jīng)CPW處理

(d)經(jīng)LCEP處理圖17 實(shí)驗(yàn)信號(hào)的包絡(luò)譜診斷

原始包絡(luò)譜及經(jīng)過CEP、CPW、LCEP處理后的包絡(luò)譜如圖17所示,譜線對(duì)軸承故障特征頻率成分(43.88 Hz)進(jìn)行幅值歸一化,軸承故障特征均已在圖中標(biāo)出。原始信號(hào)倒頻譜中,轉(zhuǎn)頻成分十分豐富且突出,包絡(luò)譜中存在轉(zhuǎn)頻和、差關(guān)系的頻率成分,軸承故障特征成分可能存在,但完全沒有辦法分辨。經(jīng)過CEP處理的包絡(luò)譜仍然不能分辨軸承故障特征頻率成分,轉(zhuǎn)頻相關(guān)頻率成分抑制效果不佳。經(jīng)過CPW的包絡(luò)譜中,主要干擾頻率成分得到了一定的抑制,幅值較小的成分被淹沒在噪聲中,由于噪聲放大,軸承故障特征被淹沒。

經(jīng)過LCEP處理的包絡(luò)譜中,軸承故障特征頻率可以明顯分辨,判定軸承外圈產(chǎn)生了輕微故障。由于對(duì)局部倒譜中軸I、軸II轉(zhuǎn)頻倒頻成分進(jìn)行了編輯,其包絡(luò)譜中的幅值得到了明顯抑制,特別是軸I轉(zhuǎn)頻成分幅值已經(jīng)被抑制到與軸承故障特征頻率成分同一幅值水平。

對(duì)于計(jì)算特征明顯性指標(biāo),原始包絡(luò)譜為7.77%,CEP處理后的包絡(luò)譜為7.88%,CPW處理后的包絡(luò)譜為8.05%,LCEP處理后的包絡(luò)譜為47.92%,即所提方法與對(duì)比方法相比分別提高了6.17、6.08及5.95倍,說明本文方法對(duì)主要干擾成分的抑制效果良好及對(duì)微弱軸承故障特征提取的有效性。

5 結(jié) 論

針對(duì)齒輪箱滾動(dòng)軸承故障特征微弱、干擾成分多導(dǎo)致的特征被淹沒而容易造成故障漏判問題,本文給出了一種局部倒頻譜編輯方法——LCEP。建立了齒輪箱振動(dòng)信號(hào)模型,給出LCEP分析頻帶選擇準(zhǔn)則,在局部倒頻譜中對(duì)主要干擾成分進(jìn)行編輯后重構(gòu)時(shí)域信號(hào),最后用Hilbert包絡(luò)解調(diào)技術(shù)提取故障特征。采用仿真信號(hào)和實(shí)驗(yàn)信號(hào)對(duì)方法的有效性進(jìn)行了驗(yàn)證,LCEP方法比傳統(tǒng)的CEP和CPW方法取得了更好的分析效果,為多干擾、強(qiáng)噪聲條件下的微弱軸承故障診斷提供了新的處理方法。

(1)在多頻率成分干擾、調(diào)制關(guān)系復(fù)雜的振動(dòng)信號(hào)分析中,由于CEP方法不能識(shí)別倒頻譜中的干擾成分而失效,CPW方法均等了所有頻率成分的權(quán)重,使微弱故障進(jìn)一步被淹沒。

(2)針對(duì)分析頻帶選擇這一局部倒頻譜方法的關(guān)鍵性問題,本文給出了在齒輪箱滾動(dòng)軸承故障診斷問題中的選擇方法,避免引入高頻嚙合頻率成分及共振帶干擾,平衡了多種干擾成分的影響,使LC成功提取干擾成分進(jìn)而進(jìn)行編輯,有效抑制了干擾。

(3)Hilbert包絡(luò)譜可以很好地提取軸承故障特征,計(jì)算本文所定義的特征明顯性指標(biāo),LCEP處理后的包絡(luò)譜特征提取效果相比原始包絡(luò)譜和CEP處理后的包絡(luò)譜均提高了6倍以上。