李新杰， 童靳于

(安徽工業(yè)大學(xué)，安徽 馬鞍山 243032)

0 引 言

滾動軸承作為承受載荷和傳遞運動的機械零部件，被廣泛應(yīng)用于機械、電力、航空航天等各個領(lǐng)域，是重要也是極易發(fā)生故障的零件[1]。

滾動軸承早期故障信號微弱，常被淹沒在強背景噪聲中，故障特征提取難度大[2]。為了解決滾動軸承狀態(tài)監(jiān)測與早期故障診斷的難題，及時發(fā)現(xiàn)故障并進行檢修與維護，避免安全事故的發(fā)生和經(jīng)濟損失,基于LabVIEW設(shè)計了一種滾動軸承狀態(tài)監(jiān)測與早期故障診斷系統(tǒng)。

1 系統(tǒng)總體設(shè)計

系統(tǒng)總體由兩部分部分組成，包括在線監(jiān)測與預(yù)警模塊以及離線診斷模塊，如圖1所示。其中，在線監(jiān)測與預(yù)警模塊具有和采集器通訊和交互的功能，可以向采集器發(fā)送相關(guān)指令，并回傳采集得到的數(shù)據(jù)。采集數(shù)據(jù)的存儲建立在數(shù)據(jù)庫基礎(chǔ)上，使用SQL Sever做為數(shù)據(jù)庫并在SQL Sever數(shù)據(jù)庫中建立各個采集通道的信號特征量參數(shù)表用來存儲信號的特征參數(shù)。采集得到的信號可以分通道實時顯示在系統(tǒng)主界面上。操作人員通過預(yù)先輸入的報警閾值，系統(tǒng)對采集的信號進行實時監(jiān)測，超出設(shè)定閾值，系統(tǒng)自動報警。離線診斷模塊可以實現(xiàn)對存儲數(shù)據(jù)的讀取、轉(zhuǎn)換及信號處理，其中信號處理包括基于時域指標的信號處理和基于EMD的包絡(luò)譜分析。包括顯示經(jīng)過處理的關(guān)鍵敏感參數(shù)的波動情況。系統(tǒng)具有實時監(jiān)測性強、人機交互性好以及診斷效果好的優(yōu)點，能夠滿足滾動軸承運行狀態(tài)可視化監(jiān)測和早期故障識別的要求。

圖1 監(jiān)測系統(tǒng)總體方案設(shè)計

2 硬件選型與安裝

(1)數(shù)據(jù)采集卡：數(shù)據(jù)采集卡選用NI公司的DAQPad-6020E型同步數(shù)據(jù)采集卡，該采集卡擁有8個模擬輸入通道，12位分辨率，最高采樣點數(shù)100KS/s，采集的信號經(jīng)A/D轉(zhuǎn)換后通過USB接口將信號傳輸至上位機，具有傳輸信號穩(wěn)定，傳輸效果好的優(yōu)點。

(2)振動傳感器：振動傳感器用來采集振動信號，本系統(tǒng)選用INV9822型加速度傳感器，可用頻率范圍為0.5Hz-8kHz，電壓靈敏度為10.309mV/ms，在溫度為25℃，濕度為50%條件下正常工作，安裝諧振頻率為25kHz。使用時用磁座將加速度傳感器分別安裝在軸承座外表面。

(3)光電傳感器：光電傳感器用于精確監(jiān)測轉(zhuǎn)子的轉(zhuǎn)速，安裝時將光電傳感器固定在支架的圓孔中，適當調(diào)整傳感器與軸上反光紙之間的距離，大約在1cm左右，輕輕撥動轉(zhuǎn)軸觀察綠色指示燈是否變化，并將其用緊釘螺釘擰緊。

3 系統(tǒng)軟件設(shè)計

3.1 在線監(jiān)測模塊

在線監(jiān)測模塊采用調(diào)用子VI的方式，簡化了程序設(shè)計結(jié)構(gòu)，方便操作人員理解和修改，如圖2所示。

圖2 監(jiān)測系統(tǒng)主界面

監(jiān)測界面通過波形圖實時顯示測點的振動信號，當監(jiān)測的信號超出設(shè)定的閾值時就會發(fā)出報警提示。同時系統(tǒng)可以實現(xiàn)實時監(jiān)測信號的統(tǒng)計特征參數(shù)計算，輸出反映滾動軸承運行狀態(tài)的相關(guān)指標參數(shù)，包括有量綱指標：峰峰值、平均值、均方根值；無量綱指標：裕度指標、峭度指標、脈沖指標等[3—6]，如表1所示。

表1 指標參數(shù)

3.2 離線診斷模塊

系統(tǒng)離線診斷模塊為信號分析提供了的頻譜分析、基于EMD分解的包絡(luò)譜、小波分析等工具，使用者可以使用不同的方法對采集到的滾動軸承信號進行分析。針對早期軸承故障信號監(jiān)測和診斷，可采用基于EMD分解的包絡(luò)譜分析方法。

(1)基于EMD分解的包絡(luò)譜分析方法

基于EMD分解的包絡(luò)譜分析方法具體如下：

步驟1：確定原始信號x(t)的所有極值點，并對極大值點和極小值點做三次樣條曲線擬合，獲得上包絡(luò)u(t)和下包絡(luò)l(t)[7]。

步驟2：對上、下包絡(luò)加以平均，得到均值曲線為m(t)[8]：

(1)

步驟3：將均值曲線m(t)從信號x(t)中分離，如果余項h(t)滿足IMF的條件，那么余項h(t)即為第一個分量，如不滿足，則將余項h(t)作為新的信號x(t)重復(fù)上述步驟，直到余項滿足IMF的條件，記imf(t)=h(t)，imf(t)即為所得分量[9]。

h(t)=x(t)-m(t)

(2)

步驟4：從信號x(t)中將imf(t)分離，得到剩余信號r(t)。再將剩余信號r(t)作為新的原始信號重復(fù)上述步驟1～4，最終將原始信號分解為一系列分量和剩余信號之和[10]。

(3)

根據(jù)Hilbert變換可知

(4)

于是可得x(t)對應(yīng)解析信號g(t)為

(5)

其中g(shù)(t)的幅值和相位表達式為

(6)

(7)

幅值A(chǔ)(t)即為信號x(t)的包絡(luò)[11]。

(2)基于EMD分解的包絡(luò)譜分析模塊

基于EMD分解的包絡(luò)譜分析模塊如圖3所示。原始信號x(t)經(jīng)過13次迭代后得到12個IMF分量如圖3所示，波形圖1～波形圖11分別為前11階IMF分量imf1～imf11，波形圖12為殘余分量r11(t)。

a)imf1～imf4

從圖3可以看出，前4階IMF分量的為振動的高頻分量，故對前4階IMF分量求其包絡(luò)譜即可分析出軸承故障頻率。

4 實驗驗證

4.1 實驗平臺搭建

為了驗證監(jiān)測系統(tǒng)的有效性，將其應(yīng)用于轉(zhuǎn)子實驗臺滾動軸承狀態(tài)監(jiān)測與早期故障診斷，搭建如圖4所示實驗平臺。待測滾動軸承的型號為SKF 6200Z，通過線切割加工設(shè)置內(nèi)圈、外圈兩種故障類型故障，如圖5所示。

1.振動傳感器2.軸承座3.光電傳感器4.轉(zhuǎn)動軸5.齒輪箱 6.電機

圖5 軸承故障類型

4.2 時域指標在線監(jiān)測

利用監(jiān)測系統(tǒng)對正常狀態(tài)以及具有局部故障的滾動軸承振動信號進行在線監(jiān)測。采集轉(zhuǎn)速為640 r/min時的滾動軸承振動信號，采樣頻率設(shè)置為1024Hz，監(jiān)測結(jié)果如圖6～圖8所示。從圖中可以看出正常軸承時域波形分布均勻，時域各指標參數(shù)均較小，如脈沖指標為11.09。而外圈故障軸承和內(nèi)圈故障軸承信號的時域波形中均存在明顯的周期性沖擊，各時域各指標參數(shù)遠大于正常滾動軸承信號對應(yīng)的各指標參數(shù)，如外圈故障軸承脈沖指標為131.09，內(nèi)圈故障軸承脈沖指標為78.98。因此，通過比較監(jiān)測信號的時域波形及其對應(yīng)的時域特征指標可以判斷出軸承是否存在故障。

圖6 正常軸承信號

圖7 外圈故障軸承信號

圖8 內(nèi)圈故障軸承信號

4.3 故障離線診斷

為了進一步診斷出故障類型，讀取軸承在線監(jiān)測的信號，利用基于EMD分解的包絡(luò)譜分析得到滾動軸承包絡(luò)譜如圖9、圖11和圖12所示。其中轉(zhuǎn)速為640 r/min時滾動軸承轉(zhuǎn)頻為10.67Hz，外圈、內(nèi)圈故障軸承對應(yīng)的故障特征頻率分別為34.13Hz和51.2Hz。

圖9為正常軸承的包絡(luò)譜，圖中可以明顯看出與轉(zhuǎn)頻10.67Hz接近的頻率10.75Hz，同時可以看到轉(zhuǎn)頻的二倍頻(21.4Hz)，頻譜圖中不包含軸承故障特征頻率。因此可判斷該軸承運行狀況良好。

圖9 正常軸承包絡(luò)譜

圖10為滾動軸承外圈故障信號經(jīng)過EMD分解后得到的前4階IMF分量，對4個IMF分量進行疊加并重構(gòu)，解調(diào)出包絡(luò)信號如圖11所示。

圖10 軸承外圈故障EMD分解高頻分量

圖11 外圈故障軸承包絡(luò)譜

圖11為外圈故障軸承包絡(luò)譜，從圖中可以看出譜線中有幾個明顯的頻率成份，其對應(yīng)的頻率分別為10.75Hz,21.25Hz,32Hz，分別與轉(zhuǎn)頻(10.67Hz)以及轉(zhuǎn)頻的二倍頻、外圈故障特征頻率(34.13Hz)接近，因此可以判斷軸承故障類型為外圈故障，診斷結(jié)果與實際故障類型一致。

圖12為內(nèi)圈故障軸承包絡(luò)譜，圖中頻率較大處所對應(yīng)的頻率分量分別為10.75Hz,21.5Hz,32.5Hz,43.5Hz以及54.5Hz，其中頻率為54.5Hz對應(yīng)的幅值最大，且與軸承內(nèi)圈故障特征頻率51.2Hz接近，由此可以判斷軸承內(nèi)圈存在故障，與實際故障情況一致。

圖12 內(nèi)圈故障軸承包絡(luò)譜

5 結(jié) 論

針對滾動軸承狀態(tài)監(jiān)測與早期故障診斷困難的問題，基于LabVIEW設(shè)計了具有模塊化結(jié)構(gòu)的在線監(jiān)測-離線診斷監(jiān)測系統(tǒng)。系統(tǒng)包括可視化狀態(tài)監(jiān)測、時域指標預(yù)警以及基于EMD分解的包絡(luò)譜分析等功能。經(jīng)過滾動軸承實驗驗證，該系統(tǒng)能夠快速準確的監(jiān)測滾動軸承的運行狀態(tài)，同時能夠準確識別滾動軸承早期故障類型，診斷結(jié)果與實際故障類型一致，驗證了監(jiān)測系統(tǒng)的準確性