李 壯， 沙云東， 欒孝馳， 趙 宇， 陳興武

(沈陽(yáng)航空航天大學(xué)， 遼寧省航空推進(jìn)系統(tǒng)先進(jìn)測(cè)試技術(shù)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室， 沈陽(yáng) 110136)

滾動(dòng)軸承是旋轉(zhuǎn)機(jī)械的重要組成部分，軸承缺陷已被公認(rèn)為旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障的主要原因之一[1]，識(shí)別和診斷軸承的故障行為對(duì)于設(shè)備的可靠運(yùn)行十分重要。航空發(fā)動(dòng)機(jī)作為典型旋轉(zhuǎn)機(jī)械，其中介軸承工作在高溫、高轉(zhuǎn)速、高載荷等復(fù)雜環(huán)境下，易發(fā)生軸承失效故障，嚴(yán)重影響了發(fā)動(dòng)機(jī)的正常工作和飛行安全。由于航空發(fā)動(dòng)機(jī)結(jié)構(gòu)復(fù)雜，中介軸承又位于其最內(nèi)部，軸承的故障信號(hào)經(jīng)過復(fù)雜的傳遞路徑傳遞到發(fā)動(dòng)機(jī)外部，經(jīng)衰減后信號(hào)會(huì)變得極其微弱，同時(shí)會(huì)耦合混疊其他零部件的振動(dòng)信號(hào)。軸承故障信號(hào)淹沒在干擾信號(hào)中，傳統(tǒng)的信號(hào)分析方法難以從干擾信號(hào)中分離辨析出有效信號(hào)，因此復(fù)雜傳遞路徑下航空發(fā)動(dòng)機(jī)中介軸承故障提取技術(shù)研究極為迫切。Pirra等[2]介紹了一種基于主分量分析的軸承故障診斷監(jiān)測(cè)技術(shù)；Klausen等[3]提出了一種識(shí)別多個(gè)共振區(qū)域的方法，以結(jié)合計(jì)算的階次跟蹤和倒頻譜預(yù)白化來突出顯示信號(hào)中的所有諧振頻率，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)多頻帶識(shí)別可增強(qiáng)變速條件下的軸承故障檢測(cè)；Diaz等[4]提出彈性和非線性對(duì)齊功能的直接匹配點(diǎn)來計(jì)算兩個(gè)振動(dòng)信號(hào)的穩(wěn)定性進(jìn)而從關(guān)鍵軸承零件的早期和晚期故障中找出無故障和故障軸承振動(dòng)信號(hào)實(shí)現(xiàn)穩(wěn)定性的判別；Leite等[5]研究了基于時(shí)域，頻域和時(shí)頻域中12個(gè)熵的軸承故障監(jiān)測(cè)方法；Khakipour等[6]為提取故障軸承的振動(dòng)信號(hào)中的沖擊特征并進(jìn)行降噪，提出了形態(tài)梯度小波方案,該方法基于梯度算子和形態(tài)小波理論的結(jié)合，主要優(yōu)點(diǎn)在于其算法速度和實(shí)現(xiàn)的簡(jiǎn)便性，適合用于在線狀態(tài)監(jiān)測(cè)的實(shí)時(shí)信號(hào)處理。He等[7]提出使用短時(shí)傅里葉變換預(yù)處理傳感器信號(hào)，獲得的簡(jiǎn)單頻譜矩陣，從大內(nèi)存存儲(chǔ)檢索神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來診斷軸承故障的方法，此方法在相對(duì)較低的轉(zhuǎn)速下，也可以提供很好的診斷性能。Sawalhi等[8]利用預(yù)處理來平衡低頻和高頻率的能量，然后用倍頻小波分析來選擇最佳波段來平衡兩個(gè)脈沖中頻率相同的頻率來增強(qiáng)軸承故障微弱信號(hào)。Konar等[9]將小波分析與支持向量機(jī)相結(jié)合，在電機(jī)軸承中提取出故障信號(hào)。欒孝馳等[10]提出了在降轉(zhuǎn)速過程中基于計(jì)算階次分析、三次樣條插值分析與包絡(luò)譜分析相結(jié)合的微弱故障特征提取技術(shù)，有效地提取了中介軸承微弱故障特征信號(hào)。張晗等[11]提出基于稀疏分解的逐級(jí)匹配形態(tài)分析的方法，對(duì)航空發(fā)動(dòng)機(jī)軸承進(jìn)行故障診斷，并采用航空軸承加速度疲勞試驗(yàn)機(jī)上測(cè)得預(yù)制故障數(shù)據(jù)對(duì)分析方法進(jìn)行了有效性驗(yàn)證，有效提取出強(qiáng)噪聲背景環(huán)境下的軸承故障特征信號(hào)。董歡[12]提出了固有時(shí)間尺度分解與近似熵相結(jié)合的微弱故障特征信號(hào)提取方法，在航空發(fā)動(dòng)機(jī)軸承模擬試驗(yàn)臺(tái)上對(duì)分析方法進(jìn)行驗(yàn)證，并對(duì)航空發(fā)動(dòng)機(jī)整機(jī)進(jìn)行了中介軸承故障診斷，有效提取出機(jī)匣表面振動(dòng)信號(hào)中微弱的中介軸承振動(dòng)故障信號(hào)。王志武[13]以局部均值分解和奇異值分解差分譜理論為基礎(chǔ)，采用隨機(jī)共振法調(diào)節(jié)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)，使振動(dòng)信號(hào)輸入與輸出達(dá)到最佳共振來增強(qiáng)軸承故障特征頻率信號(hào)，有效分離出信噪比極低的微弱信號(hào)。周曉君[14]采用基于進(jìn)化論的自適應(yīng)最優(yōu)噪聲抑制算法對(duì)機(jī)械故障微弱信號(hào)進(jìn)行提取，同時(shí)搭建了軸承故障測(cè)試裝置及齒輪動(dòng)力傳遞測(cè)試試驗(yàn)臺(tái)，對(duì)算法信號(hào)提取效果進(jìn)行了有效性驗(yàn)證，發(fā)現(xiàn)該方法在消除噪聲方面表現(xiàn)出良好性能。

目前，針對(duì)復(fù)雜傳遞路徑下的航空發(fā)動(dòng)機(jī)中介軸承微弱故障的研究相對(duì)較少，因此現(xiàn)開展航空發(fā)動(dòng)機(jī)中介軸承微弱故障信號(hào)提取研究。經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(empirical mode decomposition，EMD)方法[15-17]被認(rèn)為是以傅立葉變換為基礎(chǔ)的線性和穩(wěn)態(tài)頻譜分析的一個(gè)重大突破,該方法是依據(jù)數(shù)據(jù)自身的時(shí)間尺度特征來進(jìn)行信號(hào)分解，無須預(yù)先設(shè)定任何基函數(shù)。該方法的關(guān)鍵是經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｊ椒纸?，它能使?fù)雜信號(hào)分解為有限個(gè)本征模函數(shù)(intrinsic mode function，IMF)，所分解出來的各IMF分量包含了原信號(hào)的不同時(shí)間尺度的局部特征信號(hào)。經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解能夠使非平穩(wěn)數(shù)據(jù)進(jìn)行平穩(wěn)化處理，然后進(jìn)行希爾伯特(Hilbert)變換獲得時(shí)頻譜圖，得到有物理意義的頻率。以某型渦扇發(fā)動(dòng)機(jī)3支點(diǎn)處中介軸承為對(duì)象，仿照3支點(diǎn)處結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)模擬機(jī)匣，利用軸承振動(dòng)試驗(yàn)臺(tái)對(duì)不同工況下的微弱故障軸承進(jìn)行振動(dòng)信號(hào)采集，而后分別采用單一包絡(luò)譜分析和EMD包絡(luò)譜分析處理振動(dòng)信號(hào)，對(duì)比兩種方法對(duì)微弱故障特征信號(hào)的提取效果，并給出結(jié)論。

1 軸承故障診斷理論

在滾動(dòng)軸承故障診斷中，軸承的頻率一般會(huì)涉及3種頻率，即基本頻率，通過頻率和固有頻率。本頻率描述的是滾動(dòng)軸承中內(nèi)外圈滾道的回轉(zhuǎn)頻率；通過頻率描述的是軸承發(fā)生故障時(shí)，各個(gè)元件所產(chǎn)生的振動(dòng)頻率，也就是通常所說的故障特征頻率，包括滾動(dòng)體開始撞擊缺陷處時(shí)至滾動(dòng)體離開缺陷處時(shí)所產(chǎn)生的周期性振動(dòng)。固有頻率是指由于沖擊而引起的振動(dòng)，主要是指滾動(dòng)體與內(nèi)圈、滾動(dòng)體與外圈的摩擦沖擊，這時(shí)的振動(dòng)頻率即為各個(gè)部分的固有頻率。在軸承故障診斷中，軸承的故障特征頻率較為敏感，經(jīng)驗(yàn)公式能有效地表示各種故障類型，以實(shí)現(xiàn)軸承故障識(shí)別與診斷。

軸承外圈故障經(jīng)驗(yàn)公式為

(1)

軸承內(nèi)圈故障經(jīng)驗(yàn)公式為

(2)

軸承滾動(dòng)體故障經(jīng)驗(yàn)公式為

(3)

式中：D為滾動(dòng)軸承節(jié)徑，mm；d為滾動(dòng)體直徑，mm；Z為滾動(dòng)體個(gè)數(shù)；α為接觸角；fs為軸承旋轉(zhuǎn)頻率，Hz。

2 EMD和Hilbert包絡(luò)理論

2.1 經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解

經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(EMD)是一種無需任何先驗(yàn)知識(shí)的時(shí)頻分析方法，適合于處理非線性、非平穩(wěn)的振動(dòng)信號(hào)。該方法可將任意的信號(hào)分解為若干個(gè)基本模態(tài)分量IMF和一個(gè)余項(xiàng)和，其中IMF必須滿足以下兩個(gè)條件。

(1)信號(hào)上任意一點(diǎn)，信號(hào)的上、下包絡(luò)線關(guān)于時(shí)間軸局部對(duì)稱。

(2)整個(gè)信號(hào)的零點(diǎn)數(shù)與極點(diǎn)數(shù)相等或至多相差1。

應(yīng)用EMD分解方法可把任何信號(hào)x(t)按如下步驟進(jìn)行分解。

確定信號(hào)x(t)的所有局部極值點(diǎn)，然后用三次樣條函數(shù)將所有極大值和極小值點(diǎn)分別連接起來，形成上、下包絡(luò)線，計(jì)算出它們的平均值曲線m1(t)，用x(t)減去m1(t)得到h1(t)，即

h1(t)=x(t)-m1(t)

(4)

把h1(t)看作待處理信號(hào)，重復(fù)上述操作，則

h1,1(t)=h1-m1,1(t)

(5)

經(jīng)過k次篩選，使h1,k(t)變?yōu)榛灸B(tài)分量，即

h1,k(t)=h1,k-1(t)-m1,k(t)

(6)

分解出第一個(gè)基本模態(tài)分量，即

c1(t)=h1,k(t)

(7)

將基本模態(tài)分量從原始信號(hào)分離出來，即

r1(t)=x(t)-c1(t)

(8)

把r1(t)作為新的原始信號(hào)，重復(fù)上述步驟，得

(9)

當(dāng)rn(t)基本上呈單調(diào)趨勢(shì)或足夠小的時(shí)候，可停止分解。最后可得

(10)

2.2 Hilbert包絡(luò)譜

對(duì)高信噪比的高頻振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行包絡(luò)檢波處理得到包絡(luò)波形，而后采用希爾伯特(Hilbert)變換實(shí)現(xiàn)對(duì)信號(hào)的解包絡(luò)提取故障信息。

Hilbert變換定義為

(11)

(1)求信號(hào)的Hilbert變換對(duì)，即讓信號(hào)產(chǎn)生一個(gè)90°的相移。

(2)以原信號(hào)為實(shí)部，Hilbert變換對(duì)為虛部構(gòu)成解析信號(hào)。

(3)求模得到信號(hào)的包絡(luò)。

(4)對(duì)包絡(luò)信號(hào)低通濾波并作快速傅里葉變換求出包絡(luò)譜。

3 搭建試驗(yàn)臺(tái)

3.1 設(shè)計(jì)模擬機(jī)匣

按照某型渦扇發(fā)動(dòng)機(jī)3支點(diǎn)結(jié)構(gòu)仿制簡(jiǎn)易模擬機(jī)匣。觀察發(fā)動(dòng)機(jī)3支點(diǎn)處，中介軸承沿發(fā)動(dòng)機(jī)軸向方向處于壓氣機(jī)靜子葉片處。氣流通道分內(nèi)外兩層，內(nèi)層為發(fā)動(dòng)機(jī)內(nèi)涵道，外層為發(fā)動(dòng)機(jī)外涵道。內(nèi)外涵道壁靠靜子葉片聯(lián)接，呈輻射狀?？紤]到試驗(yàn)臺(tái)的局限性，設(shè)計(jì)模擬機(jī)匣為半邊型，分內(nèi)外兩層，模擬發(fā)動(dòng)機(jī)內(nèi)外涵道壁，厚度2 mm。中間采用2 mm厚工字形梁聯(lián)接，內(nèi)層同樣采用工字形梁與軸承座聯(lián)接，工字形梁末端采用M6螺釘與軸承座聯(lián)接。將模擬機(jī)匣安裝在軸承座上，效果如圖1所示。

圖1 模擬機(jī)匣效果圖Fig.1 Effect drawing of simulated casing

3.2 試驗(yàn)臺(tái)系統(tǒng)

搭建試驗(yàn)臺(tái)系統(tǒng)如圖2所示，伺服電機(jī)通過彈性聯(lián)軸器帶動(dòng)軸及軸承轉(zhuǎn)動(dòng)，軸上安裝兩個(gè)軸承，一為試驗(yàn)軸承，一為完好無故障軸承作數(shù)據(jù)對(duì)比分析使用。在軸承支座垂直及水平方向安裝振動(dòng)傳感器，在模擬機(jī)匣外側(cè)垂直及水平方向安裝振動(dòng)傳感器，并依次編號(hào)為測(cè)點(diǎn)1～8。傳感器為 ICP型加速度傳感器ICP加速度傳感器用于軸承旋轉(zhuǎn)時(shí)振動(dòng)信號(hào)的采集，并通過信號(hào)線將信號(hào)傳入信號(hào)采集系統(tǒng)中。本研究采用信號(hào)采集系統(tǒng)為 LMS TEST.Lab 32通道數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)，如圖3所示。試驗(yàn)中設(shè)置信號(hào)采樣頻率為1 024 Hz。

圖2 試驗(yàn)臺(tái)系統(tǒng)Fig.2 Test bench system

圖3 信號(hào)采集系統(tǒng)Fig.3 Signal acquisition system

3.3 試驗(yàn)軸承和試驗(yàn)轉(zhuǎn)速

試驗(yàn)軸承為某型航空發(fā)動(dòng)機(jī)3支點(diǎn)處中介軸承，軸承類型為圓柱滾子軸承，故障類型為滾動(dòng)體剝落故障，軸承外圈直徑130 mm，內(nèi)圈直徑95 mm，節(jié)徑112.5 mm，滾動(dòng)體數(shù)目為34，接觸角0°，如圖4所示。

圖4 滾動(dòng)體剝落軸承Fig.4 Bearings with peeling rolling elements

通過預(yù)實(shí)驗(yàn)選取實(shí)驗(yàn)轉(zhuǎn)速，預(yù)實(shí)驗(yàn)中3種微弱故障軸承轉(zhuǎn)速達(dá)到1 500 r/min時(shí)未見振動(dòng)傳感器過載?？紤]到振動(dòng)數(shù)據(jù)的有效性及試驗(yàn)人員的安全，本文研究在低轉(zhuǎn)速、中轉(zhuǎn)速、高轉(zhuǎn)速三種工況采集振動(dòng)信號(hào)，對(duì)應(yīng)轉(zhuǎn)速、轉(zhuǎn)頻及頻率理論值如表1所示。為了最大限度降低試驗(yàn)誤差，并考慮到試驗(yàn)臺(tái)伺服電機(jī)靈敏度，調(diào)節(jié)轉(zhuǎn)速時(shí)軸承轉(zhuǎn)速誤差控制在±3 r/min內(nèi)。

表1 3種工況下的故障特征頻率

4 中介軸承故障特征提取

4.1 模擬機(jī)匣的模擬效果

將微弱故障軸承在軸承故障試驗(yàn)臺(tái)上進(jìn)行實(shí)驗(yàn)對(duì)測(cè)點(diǎn)1和測(cè)點(diǎn)2在3種工況下采集振動(dòng)信號(hào)，得到原始振動(dòng)信號(hào)時(shí)域波形圖如圖5所示，所選時(shí)間為轉(zhuǎn)速穩(wěn)定時(shí)的1 s長(zhǎng)時(shí)間段。3種工況下采集結(jié)果顯示，在多數(shù)情況下測(cè)點(diǎn)2的振動(dòng)信號(hào)波形幅值小于測(cè)點(diǎn)1，即軸承振動(dòng)信號(hào)經(jīng)模擬機(jī)匣后衰減?？梢?，模擬機(jī)匣對(duì)振動(dòng)信號(hào)的復(fù)雜傳遞路徑起到了很好的模擬效果。

圖5 不同轉(zhuǎn)速時(shí)兩測(cè)點(diǎn)時(shí)域波形圖Fig.5 Time-domain waveform diagram of two measuring points at different speed

4.2 包絡(luò)譜分析提取故障特征

對(duì)微弱故障軸承測(cè)點(diǎn)1和測(cè)點(diǎn)2在3種工況下采集振動(dòng)信號(hào)，對(duì)振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行包絡(luò)譜分析，得到包絡(luò)譜圖。如圖6所示為在測(cè)點(diǎn)1振動(dòng)信號(hào)得到的包絡(luò)譜圖，可以看到，低轉(zhuǎn)速210 r/min時(shí)，在包絡(luò)譜圖中可以找到微弱故障特征一倍頻率試驗(yàn)值20.9 Hz和二倍頻率試驗(yàn)值42.9 Hz，一倍頻波峰相對(duì)明顯，為局域范圍內(nèi)主波峰，二倍頻率勉強(qiáng)可以找到；中轉(zhuǎn)速660 r/min時(shí)，勉強(qiáng)可以找到故障特征一倍頻率68.9 Hz和二倍頻率137.3 Hz，故障頻率處多為干擾波峰；高轉(zhuǎn)速1 200 r/min時(shí)，雖然可以勉強(qiáng)找到微弱故障特征頻率波峰，但波峰不夠明顯，不是局域范圍內(nèi)主波峰，與干擾波峰距離較近且峰值十分接近。

圖6 不同轉(zhuǎn)速時(shí)包絡(luò)譜圖Fig.6 Envelope spectrum at different speed

對(duì)測(cè)點(diǎn)1和測(cè)點(diǎn)2振動(dòng)信號(hào)分別進(jìn)行包絡(luò)譜分析得到試驗(yàn)值，計(jì)算理論值與試驗(yàn)值絕對(duì)誤差并繪制出兩測(cè)點(diǎn)誤差隨轉(zhuǎn)速變化趨勢(shì)圖，如圖7所示。分析誤差趨勢(shì)圖，3種工況下兩測(cè)點(diǎn)所得到的故障特征試驗(yàn)值離散程度均較小，雖然這對(duì)故障診斷有利，但在中轉(zhuǎn)速工況和高轉(zhuǎn)速工況很難找到故障特征頻率波峰，只有低轉(zhuǎn)速工況在包絡(luò)譜圖中可以找到故障特征頻率處波峰。綜合看來，只采用包絡(luò)譜分析一種方法并不能準(zhǔn)確對(duì)軸承作出故障診斷。

圖7 包絡(luò)譜分析誤差趨勢(shì)圖Fig.7 Trend chart of envelope spectrum analysis error

對(duì)微弱故障振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行包絡(luò)譜分析發(fā)現(xiàn)，在低轉(zhuǎn)速工況，故障特征頻率外其他波峰幅值較低，使得故障特征頻率波峰較易發(fā)現(xiàn)，可在包絡(luò)譜圖上微弱故障特征頻率理論值誤差范圍內(nèi)找到局域內(nèi)主波峰；而在中轉(zhuǎn)速工況和高轉(zhuǎn)速工況，包絡(luò)譜圖中勉強(qiáng)可以找到故障特征頻率處波峰，故障特征頻率波峰附近多含有干擾波峰，給故障診斷帶來相當(dāng)大的困難。故包絡(luò)譜分析法得到的微弱故障特征頻率波峰不夠明顯突出，單一包絡(luò)譜分析法在航空發(fā)動(dòng)機(jī)中介軸承微弱故障特征信號(hào)的提取效果不夠理想。

4.3 EMD包絡(luò)譜分析提取故障特征

對(duì)4.2節(jié)對(duì)測(cè)點(diǎn)1和測(cè)點(diǎn)2采集的微弱故障振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(EMD)提取出多個(gè)基本模態(tài)分量(IMF)，得到故障特征振動(dòng)信號(hào)，同時(shí)剔除了沒有物理意義的振動(dòng)信號(hào)，再對(duì)IMF進(jìn)行包絡(luò)譜分析提取微弱故障特征信號(hào)。

以下展示測(cè)點(diǎn)2在轉(zhuǎn)速660 r/min的振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行EMD包絡(luò)譜分析來說明EMD包絡(luò)譜分析過程。首先對(duì)振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)(EMD)分解得到多個(gè)基本模態(tài)分量(IMF)，發(fā)現(xiàn)每個(gè)IMF分量振動(dòng)幅值依次遞減，振動(dòng)頻率也依次遞減。由于每個(gè)原始振動(dòng)數(shù)據(jù)均可分離多個(gè)IMF，同時(shí)不可能對(duì)每個(gè)IMF進(jìn)行包絡(luò)譜分析，考慮對(duì)應(yīng)試驗(yàn)中故障特征頻率來選擇IMF。該組數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)速為660 r/min，故障特征頻率為68.31 Hz，則分析前6個(gè)IMF分量。前6個(gè)IMF分量頻譜如圖8所示。

圖8 IMF分量頻譜圖Fig.8 IMF component spectrum

對(duì)前6個(gè)IMF分量進(jìn)行包絡(luò)譜分析，得到包絡(luò)譜，觀察分析各個(gè)包絡(luò)譜圖，發(fā)現(xiàn)微弱故障特征信號(hào)存在于IMF2中，將故障特征頻率處包絡(luò)譜進(jìn)行局部放大，可以看到波峰為局域內(nèi)主波峰，明顯區(qū)別于其他波形，如圖9(a)所示。

同理，分析測(cè)點(diǎn)2在低轉(zhuǎn)速工況和高轉(zhuǎn)速工況采用經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解振動(dòng)信號(hào)得到的各個(gè)IMF包絡(luò)譜圖。低轉(zhuǎn)速時(shí)，微弱故障特征信號(hào)在IMF3中，在21.6 Hz處可看到明顯波峰，波峰為故障特征頻率理論值附近局域范圍內(nèi)主波峰，如圖9(b)所示；高轉(zhuǎn)速時(shí)，微弱故障特征信號(hào)在IMF2中，在124.5 Hz處可看到明顯波峰，波峰為理論值附近局域范圍內(nèi)主波峰，如圖9(c)所示。

如圖9所示，在航空發(fā)動(dòng)機(jī)中介軸承微弱故障的診斷中，經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(EMD)可以有效過濾眾多干擾信號(hào)，可在理論故障特征頻率附近看到明顯清晰的故障特征波峰，能夠有效地提取中介軸承的微弱故障信號(hào)。

圖9 不同轉(zhuǎn)速時(shí)IMF2包絡(luò)譜局部放大圖Fig.9 Partial enlarged view of IMF2 envelope spectrum at different speed

對(duì)測(cè)點(diǎn)1和測(cè)點(diǎn)2測(cè)得的試驗(yàn)值與理論值計(jì)算絕對(duì)誤差并繪制出兩測(cè)點(diǎn)誤差隨轉(zhuǎn)速變化趨勢(shì)圖，如圖10所示。分析誤差趨勢(shì)圖可見，兩測(cè)點(diǎn)間誤差離散程度很小，誤差隨轉(zhuǎn)速變化也很小，可見微弱故障特征信號(hào)雖然經(jīng)過復(fù)雜路徑傳遞，但仍然可以被較為準(zhǔn)確地提取出來。同時(shí)發(fā)現(xiàn)，中轉(zhuǎn)速工況兩測(cè)點(diǎn)誤差離散程度最小，提取效果最好。

圖10 EMD包絡(luò)譜分析誤差趨勢(shì)圖(1倍頻)Fig.10 Trend chart of EMD envelope spectrum analysis error (first harmonic generation)

對(duì)微弱故障振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行包絡(luò)譜分析發(fā)現(xiàn)，EMD包絡(luò)譜分析對(duì)微弱故障特征信號(hào)提取效果十分明顯，可在IMF分量包絡(luò)譜圖中觀察到明顯的故障特征頻率波峰，波峰明顯區(qū)別于譜圖上其他波形，如圖9所示。3種工況下微弱故障信號(hào)提取過程中，采用EMD包絡(luò)譜提取的故障特征值與理論值誤差均極小，同時(shí)發(fā)現(xiàn)中轉(zhuǎn)速工況故障特征信號(hào)提取效果最佳。

4.4 微弱故障特征提取效果對(duì)比

以上對(duì)航空發(fā)動(dòng)機(jī)中介軸承微弱故障特征信號(hào)的提取，分別采用單一包絡(luò)譜分析和EMD包絡(luò)譜分析，對(duì)比4.2節(jié)和4.3節(jié)在同一工況的包絡(luò)譜圖可以發(fā)現(xiàn)，EMD包絡(luò)譜分析能有效地過濾掉干擾雜波，EMD包絡(luò)譜分析得到的故障特征頻率波峰要比單一包絡(luò)譜分析得到的故障特征頻率波峰明顯得多。例如圖6(b)與圖9(b)對(duì)比，圖6(b)中故障特征頻率處含有大量干擾信號(hào)波峰，故障特征淹沒在干擾波形中，不易識(shí)別而圖9(b)處故障特征頻率波峰十分明顯，為局域主波峰，有效剔除了干擾信號(hào)，可見EMD包絡(luò)譜分析提取微弱故障信號(hào)的效果非常明顯。

5 結(jié)論

基于本研究仿照航空發(fā)動(dòng)機(jī)3支點(diǎn)位置結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)加工了模擬機(jī)匣，用來模擬中介軸承振動(dòng)信號(hào)的復(fù)雜傳遞路徑。分別采用包絡(luò)譜分析法和EMD包絡(luò)譜分析法對(duì)滾動(dòng)體剝落軸承進(jìn)行了故障特征信號(hào)的提取研究，得到以下結(jié)論。

(1)模擬機(jī)匣的存在使分析結(jié)果包絡(luò)譜圖中增加了大量干擾波形，故障特征頻率振動(dòng)幅值存在能量衰減及增加情況，使信號(hào)提取難度增大，有效模擬了復(fù)雜傳遞路徑。

(2)EMD包絡(luò)譜分析法效果優(yōu)于單一包絡(luò)譜分析法。對(duì)微弱故障特征信號(hào)提取效果十分明顯，可在IMF分量包絡(luò)譜圖中觀察到明顯的故障特征頻率波峰，且故障信號(hào)明顯突出。

(3)經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解法在信號(hào)提取的過程中，有效地將包含故障特征信號(hào)的IMF分量提取出來，使故障特征頻率波峰更加突出?？蛇^濾掉部分特征頻率附近的干擾頻率，同時(shí)可過濾掉大部分高頻雜波，使包絡(luò)譜圖像更加清晰簡(jiǎn)潔。