馬春文

摘? 要：本文主要以連續(xù)小波的變換、譜峭度的改進(jìn)包絡(luò)分析的方法進(jìn)行研究，在將其有效地落實(shí)到滾動(dòng)軸承故障的檢測工作當(dāng)中，發(fā)揮其優(yōu)勢和作用的同時(shí)，確保滾動(dòng)軸承良好運(yùn)行。其方法的核心就是明確在軸承缺陷中帶來的共振頻率的頻帶進(jìn)行分析，并構(gòu)建起完善的包絡(luò)來實(shí)施故障診斷，可以對(duì)故障的軸承振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行仿真以及實(shí)測，最后得到滿意結(jié)果，保障各項(xiàng)工作有效開展。

關(guān)鍵詞：滾動(dòng)軸承? 故障檢測? 改進(jìn)包絡(luò)分析

中圖分類號(hào)：TH133.33 ? ?文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1674-098X（2020）02（a）-0059-02

在當(dāng)前實(shí)際的滾動(dòng)軸承故障的監(jiān)測中，其有效的方法就是包絡(luò)分析法，一些學(xué)者通過運(yùn)用直觀的圖解形式指出兩種包絡(luò)分析過程，讓包絡(luò)分析變得更加實(shí)用化和有效性?？墒窃趯?shí)際運(yùn)用中卻呈現(xiàn)一定的缺陷，就是在操作中某參數(shù)選擇是受操作者經(jīng)驗(yàn)和歷史數(shù)據(jù)所決定的。隨后又有學(xué)者運(yùn)用時(shí)頻分析的形式開展了自動(dòng)軸承的故障診斷，提出以小波變換來建立的最大包絡(luò)的形式，可其中參數(shù)選擇依據(jù)是非常復(fù)雜的。為了減輕人們對(duì)經(jīng)驗(yàn)和歷史數(shù)據(jù)的依賴性，確保軸承故障檢查自動(dòng)化思路的落實(shí)，因此本文就通過運(yùn)用改進(jìn)包絡(luò)的形式開展相應(yīng)分析，以此確保軸承故障檢測工作有效開展，進(jìn)而保障其檢測結(jié)果的準(zhǔn)確性。

1? 主要的理論基礎(chǔ)分析

1.1 滾動(dòng)軸承的關(guān)鍵振動(dòng)機(jī)理分析

針對(duì)實(shí)際的滾動(dòng)軸承存在的故障形式，包括疲勞剝落、設(shè)備磨損、塑性變形以及銹蝕還有斷裂等問題。如果軸承的元件工作表面存在局部的缺陷問題時(shí)，會(huì)運(yùn)用頻率形成的寬帶沖擊，在經(jīng)過振動(dòng)頻率而獲得相應(yīng)數(shù)據(jù)，這也被叫做故障頻率。

1.2 Morlet復(fù)小波的濾波器組分析

對(duì)于小波變換，屬于較為有效的信號(hào)處理技術(shù)形式，在機(jī)械故障的診斷當(dāng)中得到有效地落實(shí)和運(yùn)用。而對(duì)于伸縮以及平移之后的小波能夠有效地展示出：

在其中的α是尺度的因子，而τ為平移的因子，而其中具有的有限能量的函數(shù)和其中的解析小波變換能夠運(yùn)用兩者的卷積進(jìn)行表達(dá)。

其中X（f）的代表了，而對(duì)于其中的就表示了復(fù)共軛的轉(zhuǎn)變。針對(duì)各個(gè)α與τ，其定義形式是影響CET時(shí)頻呈現(xiàn)不同相平面的分割形式?？梢赃x著運(yùn)用平移參數(shù)就是采用周期的形式為主，也就是時(shí)頻在相平面的上沿時(shí)軸間隔能夠展示出信號(hào)的采樣周期情況，其對(duì)于具體的計(jì)算提供了極大的幫助。針對(duì)各個(gè)小波的函數(shù)，呈現(xiàn)不同時(shí)頻結(jié)構(gòu)表現(xiàn)的[1]。針對(duì)已經(jīng)擁有小波函數(shù)的部分，其Morlet復(fù)小波和故障軸承形成的沖擊振動(dòng)響，會(huì)呈現(xiàn)出相似的成分，所以會(huì)運(yùn)用Morlet復(fù)小波的形式來針對(duì)原始的信號(hào)開展小波的變換工作。

2? 有效改善包絡(luò)分析法的構(gòu)建步驟

針對(duì)譜峭度來說，其屬于在信號(hào)通過時(shí)頻分解，包括小波變換的形式，在哪之后展示出原始信號(hào)在一些頻率點(diǎn)上的成分峭度值的大小指標(biāo)。而實(shí)際中有效地運(yùn)用譜峭度概念，其定義就在于信號(hào)，并以連續(xù)的小波變換為基礎(chǔ)。其將信號(hào)定義為連續(xù)的小波變換的第幾個(gè)階段的譜矩，之后其譜峭度就可以展示出各個(gè)頻率上的峭度情況，如果更定了一個(gè)的尺度，其對(duì)信號(hào)的小波變換后，獲得的系數(shù)在獲得其絕對(duì)的值，通過明確其時(shí)域峭度數(shù)值就是譜峭度的最后值[2]。

而針對(duì)其Morlet復(fù)小波中心的頻率比較接近因軸承故障而帶來的共振的頻率情況下，其CWT最后的結(jié)果，也就是對(duì)應(yīng)小波系數(shù)，會(huì)包括因共振而帶來的脈沖響應(yīng)的成分，而這一點(diǎn)就能是所需要活動(dòng)的有利的可用診斷的信息。

而針對(duì)以上情況進(jìn)分析，其改進(jìn)的最佳包絡(luò)分析的構(gòu)建步驟有以下幾點(diǎn)：首先，結(jié)合文章所簡述的幾種方法，對(duì)優(yōu)化和形成Morlet復(fù)小波的濾波器組有極大幫助。其次，針對(duì)其各個(gè)尺度當(dāng)中，會(huì)把原始的信號(hào)FFT和其濾波器組所矩陣的雖有行列復(fù)共軛進(jìn)行相乘計(jì)算，之后在對(duì)其結(jié)果，運(yùn)用IEFT的方法進(jìn)行運(yùn)算，這樣能夠獲得其尺度下的信號(hào)小波的系數(shù)。針對(duì)其幾個(gè)尺度進(jìn)行相同的運(yùn)算，最后就可以獲得小波系數(shù)的矩陣。第三，獲得小波系數(shù)矩陣當(dāng)中的絕對(duì)值。其各個(gè)行列就會(huì)相對(duì)應(yīng)到中心頻率中的小波系數(shù)時(shí)域包絡(luò)。再次，在開展計(jì)算各個(gè)行列中的SK值時(shí)，其取得了最大值而對(duì)應(yīng)的一行就是小波系數(shù)最為合理的包絡(luò)。最后，針對(duì)其最佳包絡(luò)來自FFT的運(yùn)算，這樣就能得到包絡(luò)譜，進(jìn)而確保故障診斷工作的有效開展。

3? 滾動(dòng)軸承故障檢測中運(yùn)用改進(jìn)包絡(luò)的主要實(shí)例研究

針對(duì)實(shí)際的滾動(dòng)軸承的故障振動(dòng)信號(hào)，其仿真的模型是以單自由度的系統(tǒng)脈沖的響應(yīng)序列所表現(xiàn)的，而在實(shí)際當(dāng)中添加噪聲后仿真信號(hào)的波形，其故障特征的表現(xiàn)頻率大約是200Hz，共振頻率也在9kHz左右。

對(duì)于仿真信號(hào)來說，其一般會(huì)經(jīng)過Modet復(fù)小波的變換，通過時(shí)頻相平面進(jìn)行有效的分解，獲得其小波系數(shù)中的絕對(duì)值后，就會(huì)獲得小波系數(shù)的相應(yīng)包絡(luò)。而對(duì)于為小波系數(shù)的包絡(luò)為SK波形的情況下，那么其頻率將會(huì)呈現(xiàn)9723Hz，呈現(xiàn)出在SK的最大值，而這樣展示出最佳包絡(luò)相對(duì)應(yīng)的頻帶中心的頻率是9723Hz。在該頻帶中包含了共振頻率大約為9kHz，這一點(diǎn)就表示了共振頻率頻帶會(huì)通過自動(dòng)化的形式挑選出，和理論的分析也是相同的。針對(duì)該頻帶中，相應(yīng)的包絡(luò)能夠視為最佳的包絡(luò)，能夠展示出因故障而帶來的脈沖成分是較為顯著的[3]。針對(duì)實(shí)際中的最佳包絡(luò)頻譜中，其特征的頻率呈現(xiàn)出BPF為200Hz，而且高次的諧波是較為清楚的，這樣可以針對(duì)設(shè)備的故障問題進(jìn)行診斷，預(yù)設(shè)故障也能達(dá)到完全一致的效果，進(jìn)而制定完善解決對(duì)策。

而實(shí)際的振動(dòng)信號(hào)能夠在變速箱當(dāng)中進(jìn)行采集，而變速箱的軸承內(nèi)圈會(huì)有點(diǎn)蝕。其軸轉(zhuǎn)速是600r/nan，采樣的頻率是4.8kHz。而其滾動(dòng)的體數(shù)是Z為12，直徑d為7.12mm，滾子的節(jié)圓直徑是38.5mm。這樣就可以針對(duì)相應(yīng)的公式計(jì)算出其軸承內(nèi)圈的故障特征的頻率是71.1Hz，之后就可以結(jié)合該數(shù)據(jù)制定相應(yīng)的應(yīng)對(duì)和解決對(duì)策，使得其設(shè)備能夠良好運(yùn)作。

在對(duì)那些采集到的振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行時(shí)域波形的分析中，在其具體實(shí)驗(yàn)中是不能發(fā)現(xiàn)任何的因故障而帶來的周期性脈沖振動(dòng)的成分。而運(yùn)用Modet復(fù)小波的濾波器組來針對(duì)其信號(hào)開展時(shí)頻分解中，運(yùn)用三維譜圖把小波系數(shù)包絡(luò)矩陣表現(xiàn)出來，能夠在高頻區(qū)域中，有效地明確因軸承故障而引發(fā)的周期性的脈沖成分。

而通過對(duì)改進(jìn)的包絡(luò)的時(shí)域波形進(jìn)行觀察，在和原始的信號(hào)進(jìn)行對(duì)比，可以了解到因最佳的包絡(luò)能夠看到因軸承缺陷而帶來的沖擊振動(dòng)的成分，并了解到周期是0.14S，原始的信號(hào)是看不出來的;另外，在信號(hào)最佳包絡(luò)中的兩個(gè)最小值中間隔為0.1s，這也展示出信號(hào)幅值會(huì)因軸回轉(zhuǎn)頻率而調(diào)制，最后獲得改進(jìn)的包絡(luò)譜。

4? 結(jié)語

對(duì)于峭度指標(biāo)是會(huì)根據(jù)時(shí)域信號(hào)的變換而產(chǎn)生敏感的陡峭程度，對(duì)原始信號(hào)開展時(shí)頻分解時(shí)，借助譜峭度進(jìn)行分析，可以明確因軸承故障帶來的沖擊響應(yīng)對(duì)應(yīng)頻帶來開展包絡(luò)的分析工作。而對(duì)于連續(xù)小波的變換來說，能夠針對(duì)原始信號(hào)開展特殊濾波，提供對(duì)比正交小波變換還要精細(xì)的尺度的分辨率，比較適合開展機(jī)械信號(hào)故障檢測。針對(duì)該方法來說，能夠?qū)S承故障診斷帶來自動(dòng)的效果，而且診斷的效果也是比較好的。

參考文獻(xiàn)

[1] 石林鎖.滾動(dòng)軸承故障檢測的改進(jìn)包絡(luò)分析法[J].軸承，2006（2）：39-42.

[2] 郝高巖，劉永強(qiáng)，廖英英.一種基于改進(jìn)階次包絡(luò)譜的滾動(dòng)軸承故障診斷算法[J].振動(dòng)與沖擊，2016，35（15）：144-148.

[3] 史東鋒，鮑明，屈梁生.小波包絡(luò)分析在滾動(dòng)軸承診斷中的應(yīng)用[J].中國機(jī)械工程，2000，11（12）：1382-1385.