黃紹偉

(福建華電可門發(fā)電有限公司，福州 350500)

0 引言

汽輪機(jī)是火力發(fā)電廠的核心設(shè)備之一，長期在高溫、高壓的惡劣環(huán)境下運(yùn)行容易發(fā)生故障，一旦發(fā)生故障往往會導(dǎo)致巨大的經(jīng)濟(jì)損失和人員傷亡[1]。近年來隨著經(jīng)濟(jì)社會發(fā)展的需要，汽輪機(jī)組的容量不斷擴(kuò)大，其結(jié)構(gòu)和系統(tǒng)越來越復(fù)雜，導(dǎo)致其故障診斷的難度越來越大。及時(shí)診斷并預(yù)防汽輪機(jī)組的故障，可提高設(shè)備的可用率，保障機(jī)組安全、經(jīng)濟(jì)地運(yùn)行，對發(fā)電企業(yè)提高經(jīng)濟(jì)效益、增強(qiáng)競爭力具有非常重要的意義[2]。

汽輪機(jī)作為典型的大型旋轉(zhuǎn)機(jī)械設(shè)備，軸承是其承受并傳遞載荷的重要部件，也是故障率高發(fā)的部件。軸承的運(yùn)行狀態(tài)決定了汽輪機(jī)組的可靠性，并直接關(guān)系到汽輪機(jī)組的整體性能，甚至影響整個(gè)電力系統(tǒng)的安全穩(wěn)定。機(jī)械振動(dòng)測量法是對各種結(jié)構(gòu)進(jìn)行狀態(tài)監(jiān)測和缺陷檢測的重要方法。對軸承的振動(dòng)測量信號進(jìn)行故障特征提取是目前軸承故障診斷的主要方式之一[3]。軸承的振動(dòng)測量信號中包含多種故障的特征信息，通過提取這些故障特征信息，可以對各種故障進(jìn)行準(zhǔn)確診斷。然而軸承的振動(dòng)測量信號通常包含大量非線性、非平穩(wěn)的背景噪聲，其故障信息微弱且不易識別。

目前，對于此類多分量的復(fù)雜信號通常采用信號分解和時(shí)頻分析等方法進(jìn)行處理。近年來，出現(xiàn)了越來越多高效、可靠的信號處理算法，為軸承故障診斷方法提供了更多選擇：肖茂華等人提出了基于帶有自適應(yīng)白噪聲的完全集合經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解和小波閾值的滾動(dòng)軸承故障特征提取方法[4]；馮博等人提出基于經(jīng)驗(yàn)小波變換的軸承故障診斷方法，該方法提高了信噪比、信號分離的可靠性和計(jì)算速度[5]；許凡等人提出了一種基于局部均值分解與基于尺度熵的相鄰傳播聚類滾動(dòng)軸承故障識別方法，具有較好的識別效果[6]；任學(xué)平等人提出基于變分模態(tài)分解和快速譜峭度的滾動(dòng)軸承早期故障診斷方法，該方法能夠有效識別出軸承振動(dòng)測量信號中的早期故障特征信息[7]；自適應(yīng)調(diào)頻模式分解(ACMD)是一種穩(wěn)定的自適應(yīng)信號分解方法，能夠獨(dú)立估計(jì)每個(gè)信號分量，同時(shí)不需要預(yù)先知道信號分量的數(shù)量。由于對先驗(yàn)知識的要求較少，ACMD更適用于實(shí)際工程領(lǐng)域[8]。本文研究并探討了該算法在滾動(dòng)軸承故障診斷的應(yīng)用。

1 原理

對于包含K個(gè)分量的調(diào)頻信號可以表示為

(1)

式中：Ai(t)>0，表示第i個(gè)信號分量的瞬時(shí)幅值；fi(t)>0，表示第i個(gè)信號分量的瞬時(shí)頻率；θi表示第i個(gè)信號分量的初始相位。

基于解調(diào)技術(shù)，式(1)中第i個(gè)信號的分量可以被重寫為

(2)

(3)

ACMD采用基于匹配追蹤的貪婪算法，自適應(yīng)地估計(jì)原始信號的各個(gè)分量。對于第i個(gè)分量，待求解的模型如下所示，

(4)

假設(shè)時(shí)域信號s(t)被離散為N個(gè)采樣點(diǎn)，

t=t0∶tN-1，

(5)

則式(4)的離散形式為

(6)

式中：Ω為二階差分矩陣，ai，bi，ci，si滿足如下關(guān)系

(7)

(8)

式中：α控制輸出結(jié)果的平滑程度。

信號分量的估計(jì)為

(9)

根據(jù)式(8)可得頻率的增量

(10)

因此，瞬時(shí)頻率的更新為

(11)

式中：Ω為二階差分矩陣；I為單位矩陣；系數(shù)β為控制輸出結(jié)果的平滑程度。

通過反復(fù)迭代求解即可得到原始信號s(t)的各個(gè)分量。

2 試驗(yàn)

試驗(yàn)采用的滾動(dòng)軸承故障數(shù)據(jù)來自美國凱斯西儲大學(xué)軸承數(shù)據(jù)中心[9]，軸承型號為6205-2RS JEM SKF深溝球軸承，軸承轉(zhuǎn)速為1 752 r/min，采樣頻率為12 kHz，數(shù)據(jù)采樣點(diǎn)數(shù)為12 000，軸承內(nèi)圈通過電火花加工得到的損傷直徑為0.355 6 mm，根據(jù)經(jīng)驗(yàn)公式可得軸承的轉(zhuǎn)動(dòng)頻率fr=29.2 Hz，內(nèi)圈故障頻率fi=157.7 Hz。軸承內(nèi)圈故障振動(dòng)信號的時(shí)域圖和頻域圖如圖1所示。

從圖1可以看出，軸承內(nèi)圈損傷導(dǎo)致振動(dòng)沖擊序列的產(chǎn)生，但是受到高頻噪聲的影響，無法直觀地判斷故障類型。對軸承內(nèi)圈故障振動(dòng)信號進(jìn)行4階ACMD處理，結(jié)果如圖2所示，圖3為4個(gè)分量對應(yīng)的頻譜圖。從圖3— 4中可以看出，ACMD算法起到自適應(yīng)帶通濾波的作用，有效分離了各個(gè)頻段的信號分量。

圖1 原始信號波形圖Fig.1 Waveforms of the original signal

圖2 原始信號ACMD處理結(jié)果Fig.2 Waveforms of the original signal processed by ACMD

圖3 各分量對應(yīng)的頻譜圖Fig.3 Frequency spectrum of each component

計(jì)算各分量的峭度，結(jié)果見表1。根據(jù)峭度準(zhǔn)則，信號的峭度越大，其中包含的沖擊成分越多，故障特征越明顯，因此選取峭度最大的分量2用以計(jì)算包絡(luò)譜，結(jié)果如圖4所示。

表1 各分量峭度Tab.1 Kurtosis of each component

從圖4可以清晰看出轉(zhuǎn)動(dòng)頻率fr及其倍頻，內(nèi)圈故障頻率fi及其倍頻，以及邊頻帶，故障特征明顯，能夠明確判定軸承故障類型為內(nèi)圈故障。

圖4 分量2包絡(luò)圖Fig.4 Envelope diagram of component 2

3 結(jié)論

ACMD是一種自適應(yīng)的信號分解法，所需的先驗(yàn)信息較少，更加適用于實(shí)際工程問題。將其應(yīng)用于滾動(dòng)軸承內(nèi)圈故障試驗(yàn)，結(jié)果表明該方法能夠自適應(yīng)分解得到信號的各個(gè)分量，結(jié)合包絡(luò)譜分析能夠有效提取故障特征信息判定故障類型。ACMD在非平穩(wěn)信號的分析處理及故障診斷領(lǐng)域有廣闊的應(yīng)用前景。