吳曉梅

福建省特種設備檢驗研究院 福州 350008

0 引言

回轉(zhuǎn)支承是港口大型門座起重機械的關鍵部件，由于其低速重載的運行工況和特殊的工作環(huán)境，使得其故障早期癥狀較為微弱，又因封閉式的結構，其運行狀態(tài)難以在日常維護保養(yǎng)中直接觀察，一旦發(fā)生故障，必須停機檢修，冗長的訂貨維修時間將嚴重影響港口碼頭的正常作業(yè)，而帶病設備的持續(xù)運行也將造成人員和設備的安全隱患，導致巨大的直接和間接的經(jīng)濟損失[1，2]。

在軸承故障診斷方面，目前國內(nèi)外的研究大多針對中高速軸承，而對大型回轉(zhuǎn)支承（回轉(zhuǎn)支承）的研究較少，且大多集中在武漢理工大學、南京工業(yè)大學等幾大高校。武漢理工大學主要采用時域特征參數(shù)分析、概率密度分析、小波分析等方法對港口門座起重機回轉(zhuǎn)支承振動信號進行分析[3]，取得了一定的成果，但時域特征參數(shù)分析對早期階段的故障較敏感，對故障的后期抗干擾性較差，易產(chǎn)生誤判，而小波分析法在使用中對小波基的選取不當則會影響檢測效果。南京工業(yè)大學針對風電回轉(zhuǎn)支承故障診斷開展研究，在回轉(zhuǎn)支承的振動信號在信號降噪、特征量提取及選取等方面進行了一系列的探討，也取得了一定的成果[4-7]。由于其采用自主研制的實驗臺數(shù)據(jù)作為研究對象，其回轉(zhuǎn)支承的故障是由人為加工出的嚴重缺陷，或是通過超載加速壽命試驗獲得，其振動信號與現(xiàn)場實際工況數(shù)據(jù)存在一定區(qū)別，其方法的實用性還需進一步確認。

港口門座起重機回轉(zhuǎn)支承的振動信號具有非平穩(wěn)、非線性特性，而經(jīng)驗模態(tài)分解（EMD）方法可將信號局部時變特征自適應地分解成若干個本征模函數(shù)（IMF）之和，能夠突出信號的局部特征，非常適用于機電系統(tǒng)中的非平穩(wěn)、非線性信號的降噪及特征量提取。本文將利用EMD方法先對實際現(xiàn)場采集的回轉(zhuǎn)支承振動信號進行降噪預處理，進而對降噪信號進行包絡譜分析，并分析所采集振動信號可能的振動源及其特征頻率，最后通過比對包絡頻譜及回轉(zhuǎn)機構特征頻率，判斷回轉(zhuǎn)機構運行狀態(tài)及可能存在的故障。

1 現(xiàn)場港口門座起重機回轉(zhuǎn)支承振動信號

因回轉(zhuǎn)支承的封閉式結構，振動傳感器無法直接布置于回轉(zhuǎn)支承部件處，考慮到港口門座起重機的作業(yè)特點，回轉(zhuǎn)支承各部分承受載荷不均勻，本文將振動傳感器安裝在其大齒圈處徑向及軸向位置，分90°排置，如圖1所示。

圖1 傳感器安裝位置

考慮到現(xiàn)場各類環(huán)境及設備運行工況影響，本文選取偶然沖擊干擾較小、波形特征重復性好的通道信號分段進行分析，圖2為本文采集的某碼頭兩臺同型號港口門座起重機的回轉(zhuǎn)支承振動信號時域波形圖。

圖2 1、2號門座起重機回轉(zhuǎn)支承振動信號時域波形圖

由圖2可以看出[2,3,8]：1）1門座起重機周期波形中在某一位置周期重復出現(xiàn)振動幅值突然變大，波形呈現(xiàn)局部阻力增大缺陷特征。2）2號門座起重機周期波形中存在較為明顯的幅值分段，且波形中存在多個短周期大幅值調(diào)制信號，即波形呈現(xiàn)局部阻力增大及不均勻磨損缺陷特征。3）1號門座起重機振動波形的平均幅值及其振動能量均遠大于2號門座起重機。

此外，由于回轉(zhuǎn)支承低速重載的運行工況使得其故障早期特征信息較為微弱，而又因其惡劣的使用環(huán)境，使得所采集的原始振動信號包含較多的環(huán)境噪聲。從圖2的原始信號波形中可看出，雖然兩臺門座起重機的周期波形呈現(xiàn)不同的規(guī)律，但二者的波形中均存在許多無規(guī)律的噪聲。因此，在對回轉(zhuǎn)支承振動信號進行進一步分析前需對原始信號加以降噪預處理。

2 回轉(zhuǎn)支承振動信號降噪預處理

EMD作為一種信號分解方法，與小波方法的處理效果受小波基的選擇影響相比，其完全基于所處理信號本身的特征進行自適應分解。因此，EMD在非平穩(wěn)信號分解和重構的降噪處理方面要比小波等方法更為有效，已成功應用于海洋、地震、醫(yī)學及機械故障診斷等領域[7,9]。由于EMD方法存在模態(tài)混疊等缺陷，本文選取其改進方法—集成經(jīng)驗模態(tài)分解方法（EEMD）對所采振動信號進行降噪預處理。

2.1 EEMD方法基本原理

EMD方法本質(zhì)是將非線性、非平穩(wěn)的原始信號x(t)自適應的分解為一組不同尺度下的本征模態(tài)分量IMFi(t)和一個殘差rn(t)，即[9-12]

其中，每個IMF分量必須滿足：1)其極值點的個數(shù)和過零點的個數(shù)相同或至多相差一個；2)任意時刻，其局部極大值點和局部極小值點的兩條上下包絡線的均值應為零。EMD的分解過程為：

1）確認信號x(t)的所有極大值與極小值點；

2）根據(jù)信號的極大值與極小值點，利用3次樣條插值法分別構造x(t)的上下包絡線并計算得到包絡均值x(t)；

3）計算c1(t)=x(t)+ x(t)，并判斷c1(t)是否滿足IMF的兩個條件。若是，則c1(t)即為第一個IMF分量；如否，則將c1(t)作為新的待分解信號，重復上述步驟，直到得到滿足要求的IMF1(t)分量；

4）計算殘差分量r1(t)=x(t)－IMF1(t)，判斷r1(t)是否滿足停止條件，如否，則用r1(t)代替x(t)重復上述步驟以得到其余IMF分量，直到rn(t)滿足停止條件時分解完成。

為了解決EMD方法的模態(tài)混疊缺陷，Huang等提出了其改進方法—EEMD[11,12]，其本質(zhì)是在原始信號中加入不同的隨機高斯白噪聲序列，并分別進行EMD分解。利用白噪聲頻率均勻分布的統(tǒng)計特性，消除原始信號中的間歇現(xiàn)象，從而有效地抑制模態(tài)混疊問題。對由加噪信號的EMD分解所得含有隨機噪聲的IMF分量，則利用隨機白噪聲可通過多次平均相抵消的特性，通過多次 EMD 分解取各IMF分量平均，以此抑制或消除IMF分量中噪聲所產(chǎn)生的影響。EEMD的具體分解步驟為[11,12]

1）在原始信號中加入隨機白噪聲序列

式中：nm(t)為白噪聲序列，k為加入的白噪聲的幅值系數(shù)。

2）將xm(t)用前述EMD方法分解，得到一組IMF分量；

3）每次加入不同的白噪聲序列，重復步驟1）、2）；

4）計算分解后 IMF 的均值，把分解得到的各個IMF 的均值作為最終的結果，即

式中： N為EMD的集成次數(shù)，IMFi為第m次EMD分解時得到的第i個IMF分量。

2.2 基于排列熵準則的振動信號EEMD降噪重構

如圖3、圖4分別為1號、2號門座起重機回轉(zhuǎn)支承振動信號x經(jīng)EEMD分解得到的IMF及殘差分量r?？煽闯鲈夹盘柕奶卣餍畔⒍嗉性谇皫讉€IMF中，而后幾個IMF的幅值較小且與原信號相關性不大，因此，需對分解得到的IMF分量加以篩選。本文采用排列熵對各IMF分量進行評價，進而剔除無效分量并對信號進行重構，達到信號降噪的目的。

圖3 1號門座起重機回轉(zhuǎn)支承振動信號EEMD分解

圖4 2號門座起重機回轉(zhuǎn)支承振動信號EEMD分解

排列熵（PE）是一種檢測時間序列隨機性和動力學突變的方法。熵值越大，則表明所檢測序列的動力學突變越明顯；熵值越小，則表明其序列越規(guī)則。通過計算各IMF的排列熵可篩選出含故障特征信息的主要IMF。其算法原理可參見文獻[13,14]。1、2號門座起重機回轉(zhuǎn)支承振動信號的各IMF排列熵值如表1、表2所示。

表1 1號門座起重機回轉(zhuǎn)支承振動信號的各IMF排列熵

表2 2號門座起重機回轉(zhuǎn)支承振動信號的各IMF排列熵值

根據(jù)各IMF的PE值大小，選擇PE值較大的3個分量進行信號重構，得到1號、2號門座起重機重構后的波形圖，如圖5所示。由圖可看出經(jīng)剔除無效IMF后，重構信號與原始信號相比，既保留了原始信號中的波形特征又除去了環(huán)境噪聲干擾。

圖5 1、2號門座起重機重構后的波形圖

4 回轉(zhuǎn)支承振動信號故障診斷

4.1 振動源分析

由于門座起重機各機械部件間多為剛性連接，傳感器收集到的振動信號具有多源混動特性，故需對可能的振動源進行分析。門座起重機的回轉(zhuǎn)機構分為回轉(zhuǎn)支承裝置及驅(qū)動裝置兩部分，其中回轉(zhuǎn)驅(qū)動裝置結構組成如圖6所示，傳動大齒圈安裝于回轉(zhuǎn)支承外圈，通過驅(qū)動小齒輪與傳動大齒圈的嚙合使起重機完成回轉(zhuǎn)操作。此外，港口門座起重機因其傾覆力矩大且需承受較大載荷，現(xiàn)一般采用三排滾柱式回轉(zhuǎn)支承。

圖6 回轉(zhuǎn)驅(qū)動裝置結構組成

通過上述分析可知，由所布置的傳感器所采集到的振動信號除了含有回轉(zhuǎn)支承本身的振動信號外，還可能包含回轉(zhuǎn)驅(qū)動裝置各部分及大、小齒圈嚙合振動信號。因此，在后續(xù)的分析處理中需對這些可能的信號也一并進行分析。

本文采集的兩臺港口門座起重機的回轉(zhuǎn)機構的電動機轉(zhuǎn)速為985 r/min，大齒圈齒數(shù)為173，小齒圈齒數(shù)為16，減速器傳動比為74.4。所配置的回轉(zhuǎn)支承型號為132.50.4000。現(xiàn)場實測1、2號門座起重機的實際轉(zhuǎn)速分別為1.23 r/min、1.32 r/min，則其振動信號頻譜中可能存在的信號頻率如表4、表5所示。

表4 1號門座起重機回轉(zhuǎn)機構特征頻率 Hz

表5 2號門座起重機回轉(zhuǎn)機構特征頻率 Hz

4.2 包絡譜分析及故障診斷

包絡譜分析可有效提取旋轉(zhuǎn)設備振動信號的低頻特征信息，已有效應用于中高速軸承及齒輪箱故障診斷。本文對1、2號門座起重機重構進行頻譜及包絡譜分析，結果如圖7、圖8所示。

圖7 1號門座起重機頻譜及包絡譜分析

圖8 2號門座起重機頻譜及包絡譜分析

由圖7、圖8、表4、表5可看出：重構信號頻譜中，電動機的轉(zhuǎn)頻及其倍頻或其調(diào)制頻率較為突出，而低頻故障特征頻率則基本未體現(xiàn)。經(jīng)包絡譜分析，低頻故障特征頻率被突出，說明包絡譜適用于低速重載回轉(zhuǎn)支承振動信號分析。對比表4及圖7、表5及圖8可知，1號門座起重機的包絡譜中齒圈嚙合頻率及其倍頻最為突出，即其存在大小齒圈嚙合不良情況，2號門座起重機的包絡譜中突出頻率與中間內(nèi)、外圈滾道故障特征頻率接近，即2號門座起重機存在中排滾道損傷故障。

5 結論

1）根據(jù)港口門座起重機回轉(zhuǎn)支承的特殊運行工況，合理布置傳感器，采集了2臺同型號門座起重機的回轉(zhuǎn)支承振動信號，并對其時域波形進行粗略分析。

2）利用EEMD方法對回轉(zhuǎn)支承原始振動信號加以分解，并通過排列熵對虛假或無用IMF進行剔除，通過對比原始信號及重構信號，驗證了該方法的降噪有效性。

3）從港口門座起重機回轉(zhuǎn)機構的結構組成出發(fā)，分析了所布置傳感器所采集到的振動信號的可能振動源，為全面分析回轉(zhuǎn)機構各類機械故障提供分析依據(jù)。

4）通過分別對2臺門座起重機重構信號的頻譜及包絡譜分析，有效識別出了2臺門座起重機存在的故障，驗證了本文分析方法在實際港口門座起重機回轉(zhuǎn)機構故障診斷中的有效性及實用性。