曹玲玲,李 晶,彭 鎮(zhèn),韓文冬,張銀飛

(西安工程大學(xué) 機(jī)電工程學(xué)院,陜西 西安 710048)

0 引 言

軸承是機(jī)械系統(tǒng)中的關(guān)鍵零部件,其健康程度影響著機(jī)械設(shè)備的工作狀態(tài)。旋轉(zhuǎn)機(jī)械的核心部件就是滾動(dòng)軸承。在滾動(dòng)軸承使用過程中多種因素會(huì)使其受到損傷,一旦出現(xiàn)嚴(yán)重故障可能會(huì)導(dǎo)致機(jī)器停機(jī),甚至造成巨大的經(jīng)濟(jì)損失。

據(jù)統(tǒng)計(jì),在旋轉(zhuǎn)機(jī)械的失效案例中有45%～55%是由于滾動(dòng)軸承失效導(dǎo)致的[1]。因此,研究滾動(dòng)軸承的信號(hào)采集分解和故障診斷具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。

經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(EMD)是HUANG N E等人[2]提出的無需先于經(jīng)驗(yàn)的知識(shí)就能夠自適應(yīng)時(shí)頻分解非線性、非平穩(wěn)信號(hào)的方法。AN Xue-li等人[3]結(jié)合EMD和希爾伯特變換方法,直驅(qū)式風(fēng)電機(jī)組故障進(jìn)行了診斷。田晶等人[4]針對(duì)滾動(dòng)軸承故障信號(hào)非平穩(wěn)、非線性的特點(diǎn),提出了基于EEMD和空域相關(guān)降噪相結(jié)合的故障診斷方法。胡愛軍等人[5]將EEMD與峭度準(zhǔn)則的包絡(luò)解調(diào)方法相結(jié)合,提取了滾動(dòng)軸承的故障特征信息,實(shí)現(xiàn)了對(duì)故障軸承的診斷。

目前,學(xué)者在故障診斷中采用譜峭度的方法已經(jīng)做了大量的研究。王夢人[6]利用EEMD與譜峭度結(jié)合的方法,對(duì)旋轉(zhuǎn)機(jī)械進(jìn)行了故障診斷。蔣超等人[7]針對(duì)總體平均經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｊ椒纸猥@取了的每一個(gè)IMF分量,求取了快速譜峭度圖,篩選了最大峭度所在頻帶以抑制干擾,并提取出了其故障信息。

在上述研究中,通過EMD方法對(duì)振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行分解會(huì)產(chǎn)生模態(tài)混合等現(xiàn)象,而EEMD則是通過添加白噪聲獲得綜合信號(hào)進(jìn)行IMF分解,但對(duì)于微弱不明顯的早期故障而言,其故障特征不能很好地表現(xiàn)。

因此,本文提出采用EEMD與快速譜峭度圖相結(jié)合的方法,通過EEMD對(duì)采集信號(hào)進(jìn)行分解,得出多個(gè)IMF分量,再利用峭度準(zhǔn)則選取關(guān)鍵的IMF分量進(jìn)行信號(hào)重構(gòu),通過帶通濾波對(duì)濾波信號(hào)進(jìn)行求包絡(luò)譜,將正常狀態(tài)下的包絡(luò)譜與失效下的包絡(luò)譜進(jìn)行比較分析,對(duì)滾動(dòng)軸承的故障頻率進(jìn)行診斷。

1 EMD及EEMD算法

1.1 EMD算法

EMD分解過程在很多文獻(xiàn)中都有詳細(xì)介紹,可以參考文獻(xiàn)[8],其分解式為:

(1)

式中:bi(t)—第i階的IMF分量;ri(t)—?dú)埐?n—IMF分量的階數(shù)。

1.2 EEMD算法

EEMD減輕了EMD所存在的問題,使得不同時(shí)間尺度的信號(hào)自動(dòng)分離到和其相適應(yīng)的參考尺度[9],在原始的信號(hào)中添加相應(yīng)的白噪聲來消除EMD的模態(tài)混疊現(xiàn)象[10]。

EEMD重構(gòu)信號(hào)與原始信號(hào)X(t)之間的誤差滿足:

(2)

式中：N—EEMD的聚類次數(shù),N=100;ω—添加白噪聲的標(biāo)準(zhǔn)差,ω=0.2。

2 滾動(dòng)軸承故障診斷方法

2.1 峭度準(zhǔn)則

峭度對(duì)信號(hào)中存在的瞬時(shí)沖擊特征非常敏感,因此常應(yīng)用于滾動(dòng)軸承的故障診斷中。峭度值K的定義為:

(3)

式中:μ—信號(hào)x(t)的均值;σ—信號(hào)x(t)的標(biāo)準(zhǔn)差;E—期望值。

根據(jù)EEMD方法判斷,當(dāng)IMF分量峭度值K大于3時(shí),說明該IMF分量中含有較多的沖擊成分,即當(dāng)峭度值K越大時(shí),該振動(dòng)信號(hào)中的故障沖擊成分就越明顯[11]。

2.2 快速譜峭度

目前,譜峭度法已被廣泛用于旋轉(zhuǎn)機(jī)械的故障診斷[12]。譜峭度方法有效地避開了噪聲干擾在某些頻段上峭度檢測的不確定性,從而得到故障特征信息[13]。

假設(shè)實(shí)測振動(dòng)信號(hào)Y(t)中含有平穩(wěn)噪聲,則Y(t)的譜峭度KY(f)為:

(4)

式中:KX(f)—原始信號(hào)的譜峭度;ρ(f)—信噪比。

2.3 EEMD和快速譜峭度的算法流程

筆者將原始信號(hào)通過EEMD分解成多個(gè)IMF分量,根據(jù)峭度準(zhǔn)則計(jì)算出各個(gè)IMF分量的峭度值,選取峭度值大于3的IMF分量進(jìn)行信號(hào)重構(gòu),并進(jìn)行快速譜峭度圖;從各個(gè)快速譜峭度圖中找出顏色最深的色塊,即譜峭度最大值區(qū)域,確定帶通濾波頻率范圍,并對(duì)其進(jìn)行包絡(luò)線、包絡(luò)譜及故障診斷分析。

具體算法流程如圖1所示。

圖1 EEMD和快速譜峭度的算法流程圖

3 實(shí)驗(yàn)及結(jié)果分析

3.1 實(shí)驗(yàn)描述

為了驗(yàn)證所提方法的可行性,本文選擇西安交通大學(xué)機(jī)械工程學(xué)院XJTU-SY滾動(dòng)軸承試驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析[14]。該實(shí)驗(yàn)平臺(tái)由交流電動(dòng)機(jī)、電動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速控制器、轉(zhuǎn)軸、支撐軸承、液壓加載系統(tǒng)和測試軸承等組成,如圖2所示。

圖2 軸承加速壽命實(shí)驗(yàn)臺(tái)

試驗(yàn)平臺(tái)可調(diào)節(jié)的工況主要包括徑向力和轉(zhuǎn)速;測試軸承型號(hào)為LDK UER204。

試驗(yàn)共設(shè)計(jì)了3類工況,如表1所示。

表1 軸承加速壽命試驗(yàn)工況

每類工況下有5個(gè)軸承,其采樣頻率為25.6 kHz,單個(gè)波形的采樣時(shí)長為1.28 s。

軸承具體參數(shù)如表2所示。

表2 LDK UER204軸承參數(shù)

所測試軸承典型失效類型主要有保持架斷裂、內(nèi)圈磨損、外圈斷裂、外圈滾道磨損等,如圖3所示。

圖3 典型失效類型的軸承照片

3.2 數(shù)據(jù)分析

該實(shí)驗(yàn)所測的數(shù)據(jù)分為3種工況,每類工況下分別測了5個(gè)軸承的全壽命周期的水平和垂直振動(dòng)數(shù)據(jù)。

由于滾動(dòng)軸承不同失效類型數(shù)據(jù)分析的過程相同,本文選用XJTU-SY滾動(dòng)軸承試驗(yàn)失效位置為外圈的振動(dòng)數(shù)據(jù)進(jìn)行具體分析,分別選取其正常時(shí)的軸承振動(dòng)信號(hào)和外圈失效時(shí)的軸承振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行時(shí)域和頻域分析。

以第1類工況的第1個(gè)軸承的振動(dòng)數(shù)據(jù)為例,滾動(dòng)軸承在實(shí)驗(yàn)結(jié)束時(shí)出現(xiàn)外圈斷裂,因?yàn)槠漭d荷施加在水平方向,故該方向的振動(dòng)信號(hào)能包含更多的失效信息,故筆者分別選取其水平方向的一段正常軸承振動(dòng)信號(hào)和失效時(shí)的軸承振動(dòng)信號(hào),分別做出相應(yīng)的時(shí)域圖和頻譜圖。其中,正常軸承的時(shí)域圖和頻譜圖如圖4所示。

圖4 正常軸承的時(shí)域圖和頻譜圖

圖5 失效軸承的時(shí)域圖頻譜圖

對(duì)比圖(4,5)可以看出:失效軸承振動(dòng)信號(hào)的幅值比正常軸承振動(dòng)信號(hào)的幅值大許多,而且在2 000 Hz以下的頻率中失效軸承的幅值出現(xiàn)較多的高幅值,所以可以判斷為軸承出現(xiàn)故障。

但以上僅能看出軸承是否發(fā)生故障,并不能準(zhǔn)確地判斷其波形的不同和發(fā)生故障時(shí)準(zhǔn)確的頻率,故需要作進(jìn)一步分析和判斷。

3.3 診斷結(jié)果分析

經(jīng)過3.1節(jié)判斷后,筆者繼續(xù)對(duì)正常軸承振動(dòng)信號(hào)和失效軸承振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行EEMD分解,分別得到14個(gè)IMF分量。其中,正常軸承振動(dòng)信號(hào)EEMD分解圖如圖6所示。

圖6 正常軸承振動(dòng)信號(hào)EEMD分解圖

失效軸承振動(dòng)信號(hào)EEMD分解圖如圖7所示。

圖7 失效軸承振動(dòng)信號(hào)EEMD分解圖

筆者分別對(duì)正常軸承和失效軸承振動(dòng)信號(hào)的各個(gè)IMF分量求峭度,如表(3,4)所示。

表3 正常軸承信號(hào)EEMD分解后各IMF分量峭度值

表4 失效軸承信號(hào)EEMD分解后各IMF分量峭度值

根據(jù)峭度準(zhǔn)則,將表(3,4)中的各個(gè)IMF分量峭度值大于3的IMF分量選擇出來,即正常軸承中IMF分量大于3的有2、4、5、9,并將這4個(gè)IMF分量進(jìn)行信號(hào)重構(gòu),對(duì)重構(gòu)信號(hào)X(t)進(jìn)行快速譜峭度計(jì)算,得出二維圖如圖8所示。

圖8 正常軸承重構(gòu)信號(hào)后快速譜峭度圖

失效軸承中IMF分量大于3的有1、2、3、4、6、9、11,將這7個(gè)IMF分量重構(gòu)信號(hào),并對(duì)重構(gòu)信號(hào)進(jìn)行快速譜峭度計(jì)算,得到二維圖如圖9所示。

圖9 失效軸承重構(gòu)信號(hào)后快速譜峭度圖

由圖(8,9)可知:正常軸承的中心頻率為8 kHz,帶寬為3.2 kHz。

筆者以此為依據(jù),對(duì)重構(gòu)信號(hào)進(jìn)行濾波,即選擇頻率為6 400 Hz～9 600 Hz的信號(hào),得到濾波后的信號(hào)及其上包絡(luò)線,如圖10所示。

圖10 正常軸承重構(gòu)信號(hào)后濾波和包絡(luò)線

失效軸承的中心頻率為11.2 kHz,帶寬為3.2 kHz。以此為依據(jù),筆者對(duì)重構(gòu)信號(hào)進(jìn)行濾波,即選擇頻率為9 600 Hz～12 800 Hz的信號(hào),得到濾波后的信號(hào)及其上包絡(luò)線,如圖11所示。

圖11 失效軸承重構(gòu)信號(hào)后濾波和包絡(luò)線

從圖(10,11)可以看出:經(jīng)過快速譜峭度和帶通濾波處理后的信號(hào)能很好地將失效軸承的故障特征表現(xiàn)出來。

筆者分別對(duì)正常軸承和失效軸承的重構(gòu)信號(hào)進(jìn)行了包絡(luò)分析,得到了相應(yīng)的包絡(luò)譜,再分別對(duì)正常軸承和失效軸承的重構(gòu)信號(hào)進(jìn)行了包絡(luò)分析,并選擇在1 000 Hz左右易于觀察的正常軸承的包絡(luò)譜和失效軸承的包絡(luò)譜進(jìn)行了對(duì)比。其中,正常軸承重構(gòu)信號(hào)包絡(luò)譜如圖12所示。

圖12 正常軸承重構(gòu)信號(hào)包絡(luò)譜

失效軸承重構(gòu)信號(hào)包絡(luò)譜如圖13所示。

圖13 失效軸承重構(gòu)信號(hào)包絡(luò)譜

通過上述分析可知:軸承的失效頻率一般在1 000 Hz以下。筆者通過比較正常軸承和失效軸承的包絡(luò)譜可以發(fā)現(xiàn),失效軸承在108 Hz、216 Hz、325 Hz、433 Hz出現(xiàn)異常波峰;

所提方法診斷出的頻率與張繼旺等人[15]提出的VMD-CNN算法所得頻率值基本相同,由此可證明該方法的有效性和準(zhǔn)確性。

因此,結(jié)合以上的分析,可以得出滾動(dòng)軸承外圈故障時(shí)的頻率在108 Hz。

4 結(jié)束語

本研究首先采用EEMD方法得出各階IMF的分量,計(jì)算出各個(gè)IMF分量的峭度值;然后，選取峭度值大于3的IMF分量進(jìn)行重構(gòu)信號(hào),將重構(gòu)信號(hào)進(jìn)行快速譜峭度計(jì)算得到對(duì)應(yīng)的二維圖,由此可得相應(yīng)的中心頻率和帶寬,并進(jìn)行帶通濾波處理,得出相應(yīng)的包絡(luò)譜,并進(jìn)行分析,判斷軸承失效時(shí)的頻率;最后，通過實(shí)例分析驗(yàn)證了該方法的準(zhǔn)確性和有效性。研究結(jié)果表明:

(1)采用EEMD方法分解振動(dòng)信號(hào)解決了EMD方法出現(xiàn)的模態(tài)混合現(xiàn)象及末端效應(yīng),并且其分解效果較好;

(2)采用EEMD方法與快速譜峭度結(jié)合,并經(jīng)過帶通濾波處理,對(duì)振動(dòng)的降噪效果明顯,使故障特征更加突出;

(3)以西安交通大學(xué)XJTU-SY滾動(dòng)軸承第1類工況的第1個(gè)軸承為例,將此正常振動(dòng)數(shù)據(jù)和失效振動(dòng)數(shù)據(jù)對(duì)所提方法進(jìn)行對(duì)比分析,結(jié)果顯示其故障時(shí)的振動(dòng)頻率為108 Hz,故所提的EEMD與快速譜峭度方法能夠?qū)崿F(xiàn)滾動(dòng)軸承的故障診斷。

在未來的研究中,可以考慮對(duì)振動(dòng)信號(hào)的降噪與解調(diào)方面做進(jìn)一步優(yōu)化和完善。