呂作鵬, 羅 健， 楊曉彤, 蘇鈞聰, 李曉玉, 占 銳

1.中國航發(fā)商用航空發(fā)動機有限責任公司 機械系統(tǒng)部，上海 200241；2.中國航發(fā)上海商用航空發(fā)動機制造有限責任公司 試驗驗證中心，上海 201306)

隨著航空工業(yè)的發(fā)展，為了滿足航空試驗器高轉(zhuǎn)速的要求，高精密、高DN值的輕量化軸承得到了廣泛應(yīng)用。該類高精密工業(yè)軸承采用陶瓷球滾動體提高剛性和耐磨性，采用合成樹脂材料的保持架來滿足高轉(zhuǎn)速需求。在高溫環(huán)境下，試驗器受轉(zhuǎn)頻、軸承腔氣動、滑油等多種復雜激勵的影響，很難從中識別和提取試驗器的軸承故障。這種軸承故障如果不能及時地診斷和識別，脆弱的結(jié)構(gòu)和嚴苛的使用條件會導致內(nèi)外環(huán)塑性變形，出現(xiàn)保持架碎裂等故障，引起軸承失效。繼續(xù)運轉(zhuǎn)的失效軸承會破環(huán)整個試驗設(shè)備，將給企業(yè)帶來巨大的經(jīng)濟損失，同時會危害操作人員的人身安全。發(fā)現(xiàn)溫度和振動水平明顯異常的軸承故障到軸承失效，往往就在幾秒鐘時間內(nèi)，來不及進行緊急避險操作，因此研究航空試驗器軸承早期的故障診斷具有重要意義[1-3]。

針對軸承故障問題，國內(nèi)外學者和科研人員對軸承故障的早期診斷進行了大量的研究。不少學者將信號處理中常用的方法應(yīng)用到軸承故障診斷中。羅忠輝等[4]對小波變換和經(jīng)驗?zāi)Ｊ椒纸?Empirical Mode Decomposition，EMD)在電機軸承早期故障診斷中的應(yīng)用進行了研究。王紅軍等[5]基于集成經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解(Ensemble EMD,EEMD)和小波包變換(Wavelet Packet Transform，WPT)提出了一種早期故障敏感特征獲取方法。Saidi等[6]研究了EMD的雙譜分析在軸承非穩(wěn)態(tài)振動信號故障診斷中的應(yīng)用。劉建強等[7]對基于小波包分解和EEMD對列車轉(zhuǎn)向架軸承智能故障診斷方法進行了研究。Law等[8]基于小波包分解和Hilbert-Huang變換(HHT)提出了一種主軸軸承狀態(tài)監(jiān)測的方法。趙光權(quán)等[9]基于小波包能量熵和深度置信網(wǎng)絡(luò)(Deep Belief Networks,DBN)對軸承故障診斷進行了研究。沈希忠等[10]應(yīng)用振動信號經(jīng)驗?zāi)B(tài)分析來進行固有頻率檢測。呂明珠等[11]應(yīng)用小波包能量熵與EMD結(jié)合進行風機滾動軸承的故障診斷。李志農(nóng)等[12]基于經(jīng)驗小波變換對機械故障診斷方法進行了研究。姚海妮等[13]提出了基于經(jīng)驗?zāi)B(tài)分析的故障診斷方法應(yīng)用技術(shù)。徐可等[14]進行了EMD和支持向量機的滾動軸承故障診斷。任學平等[15]基于改進小波包和EEMD的方法對軸承故障診斷進行了研究。目前大多數(shù)研究都基于常規(guī)軸承的故障識別，應(yīng)用技術(shù)也主要集中在信號的降噪處理上，對航空試驗器高速重載輕量化的軸承故障診斷研究還處于空白階段。

針對航空試驗器軸承激勵及發(fā)熱量小、干擾激勵多、故障演變快等特點，筆者基于WPT對軸承故障信號進行分解處理，選擇振動特征頻率所在頻段的信號重構(gòu)，重構(gòu)后的信號進行快速傅里葉變換(Fast Fourier Transform,FFT)分析得到高頻的軸承故障信號。然后基于EMD對數(shù)據(jù)中非平穩(wěn)的故障沖擊信號進行處理，通過HHT對信號進行共振解調(diào)，將低頻的軸承故障分量篩選出來，最后通過時頻分析標注出振動頻帶的區(qū)域，對軸承的早期故障特征進行識別。

1 基于小波包和EMD的HHT時頻分析原理

1.1 小波包變換(WPT)分析

WPT方法為小波變換的拓展，利用多次迭代的小波轉(zhuǎn)換分析對信號進行處理，通過將信號投影到小波包基函數(shù)空間，根據(jù)信號的特征，選取最佳的基函數(shù)與信號進行匹配，提高信號的信噪比，突出故障特征。小波包分解樹狀圖如圖1所示。

圖1 小波包分解樹狀圖

小波包分解算法為

小波包重構(gòu)算法為

式中：di,j,n為第j層第n個節(jié)點的第i個小波包系數(shù)；hk、gk為展開系數(shù)。

1.2 經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解(EMD)方法

當完成對信號的小波包分解后，由于沖擊信號的非平穩(wěn)特性，依然有一些低頻與高頻的調(diào)制信號混雜在一起。Huang等[16]提出的EMD方法可以將復雜的輸入信號分解成有限個本征模態(tài)函數(shù)(Intrinsic Mode Function，IMF)，可使非平穩(wěn)信號平穩(wěn)化，從而使復雜信號的處理簡單化。這些包含不同固有特征的IMF分量表征了原始振動信號的物理信息，即

式中：ci(t)為各階IMF；r(t)為殘余分量。

通過該方法，將信號自適應(yīng)從高到低進行分解，得到不同頻率的濾波器組，振動信號被不同帶寬進行篩選，實現(xiàn)故障特征的提取。

1.3 Hilbert-Huang變換(HHT)時頻分析

在此基礎(chǔ)上，由于小波包分解和EMD的特性，使得軸承故障中的高頻分量和低頻分量很難直觀地同時體現(xiàn)，并用于軸承故障診斷。這就需要借用HHT的時頻分析來對故障信號進一步處理[17]。

時頻分析作為分析時變非平穩(wěn)信號的有力工具，成為現(xiàn)代信號處理研究的一個熱點。而HHT為一種自適應(yīng)的信號處理方法，經(jīng)過EMD后的信號，使瞬時頻率有了意義，可以得到有意義的HHT時頻譜，使得高低頻的軸承故障信號得到直觀體現(xiàn)。

基于小波包和EMD的HHT時頻分析故障診斷流程圖如圖2所示。

圖2 基于小波包和EMD的HHT時頻分析故障診斷流程圖

2 基于小波包和EMD的HHT時頻分析對模擬軸承故障數(shù)據(jù)處理

為驗證基于小波包和EMD的HHT時頻分析方法的可靠性，進行了仿真信號的故障診斷分析。通過MATLAB建立正常軸承振動信號函數(shù)為

y1=0.3sin(2πfit)+0.1sin(2π·2fit)+0.05sin(2π·3fit)

疊加高斯白噪聲y2，設(shè)置信噪比為1，并引入故障調(diào)制信號函數(shù)

y3=0.02sin(2πfct)+0.02sin(2πfcit)+sin(2πfit+sin(2πfct))

式中：fi=284.4 Hz為仿真信號的轉(zhuǎn)頻，并加入了轉(zhuǎn)頻的二倍頻和三倍頻，引入故障調(diào)制信號中；fci=155.7 Hz為仿真信號模擬保持架通過內(nèi)圈頻率；fc=128.7 Hz為仿真信號模擬保持架旋轉(zhuǎn)頻率。

首先對仿真時域信號進行3層小波包分解，分解后第3層各節(jié)點的信號頻譜如圖3所示。

圖3 仿真信號時域圖

對模擬信號進行小波包降噪處理，并進行頻率重構(gòu)，得到故障頻率的高頻部分，如圖4所示。

圖4 小波包處理及重構(gòu)的仿真信號

再對小波包后的信號進行EMD，得到各自的IMF分量，如圖5所示。通過該方法，對振動信號進行處理。

圖5 仿真信號EMD分解

通過EMD對信號進行共振解調(diào)，將低頻的軸承故障分量篩選出來。在此基礎(chǔ)上根據(jù)HHT原理對信號進行時頻分析，最后標注出故障激勵頻帶的區(qū)域，如圖6所示。

圖6 仿真信號HHT時頻域分析

通過對模擬信號的小波包降噪并進行重構(gòu)，得到了處理后的振動信號。而后進行EMD，根據(jù)所得IMF分量進行數(shù)據(jù)篩選。最后從HHT處理后的時頻圖中，可以清晰地得到預先植入的兩個保持架故障頻率，從而實現(xiàn)了故障識別。

3 航空試驗器軸承預置故障試驗

由于實際試驗時激勵會更復雜，得到的振動信號經(jīng)過傳遞路徑層層削弱，很難直觀發(fā)現(xiàn)故障特征。為了驗證基于小波包和EMD的HHT時頻分析方法的有效性，借用航空密封試驗器，進行軸承預置故障試驗。航空密封試驗器最高轉(zhuǎn)速可達25000 r/min，具備多通道的油路和氣路系統(tǒng)，可實現(xiàn)不同尺寸、不同轉(zhuǎn)速和不同參數(shù)密封件的性能測試。航空密封試驗系統(tǒng)如圖7所示。試驗系統(tǒng)主要由驅(qū)動、供氣、潤滑、安裝與支撐、數(shù)控等系統(tǒng)及相關(guān)配套設(shè)施組成。

圖7 航空密封試驗系統(tǒng)

預置故障軸承為試驗器使用超精密高速陶瓷球軸承。其滾珠材料為氮化硅陶瓷材質(zhì)，具有高硬度和耐磨特性，內(nèi)外環(huán)是由特殊的熱處理工藝的Cronidur 30材料制成，疲勞壽命和抗磨損性極佳，通常情況下軸承可在無限壽命下運轉(zhuǎn)。保持架是由具有耐溫性的塑料纖維TX制成。為便于試驗對照，通過在其中一個高速輕載軸承中植入外環(huán)故障，與另一個正常的軸承來進行對比試驗。同時為了加快試驗進度，并突出保持架故障，對軸承采用斷油處理，如圖8所示。航空密封試驗器軸承故障試驗概況如圖9所示。試驗器故障軸承安裝位置如圖10所示。

圖8 軸承外環(huán)植入磨損故障與停止供油

圖9 航空密封試驗器軸承故障試驗概況

圖10 試驗器故障軸承安裝放置位置

以主軸轉(zhuǎn)速17000 r/min、供氣溫度226 ℃、壓差12 kPa的初始條件開始試驗。運行期間，持續(xù)關(guān)注振動信號，主要頻率成分包括電機二倍轉(zhuǎn)頻、工裝軸一倍轉(zhuǎn)頻(以下簡稱“轉(zhuǎn)頻”)、轉(zhuǎn)頻2X、轉(zhuǎn)頻3X，如圖11所示。

圖11 軸承故障試驗初始振動信號

運轉(zhuǎn)至76 h后，振動信號出現(xiàn)不穩(wěn)定波動，頻譜圖中出現(xiàn)大量雜頻信息，如圖12所示。

圖12 故障軸承失效前的振動信號

隨即5 s內(nèi)，試驗器發(fā)生抱軸失效，電機超扭保護啟動，試驗器停機。

從運行結(jié)果上看，直到出現(xiàn)明顯故障現(xiàn)象前，振動信號以轉(zhuǎn)頻、轉(zhuǎn)頻2X、電機轉(zhuǎn)頻2X為主。振動總量未見明顯持續(xù)性增長，上述各主要單頻峰值也未見明顯持續(xù)性增長。軸承的故障頻率不突出，淹沒在大量的轉(zhuǎn)頻激勵、共振響應(yīng)和干擾激勵中，僅僅通過振動監(jiān)測無法得到有效的故障預警信息。

4 基于小波包和EMD的HHT時頻分析對試驗數(shù)據(jù)處理

4.1 初始信號數(shù)據(jù)分析

滾動軸承由內(nèi)圈、外圈、滾動體和保持架4個部分組成。假設(shè)軸承滾道面與滾動體之間無相對滑動；承受徑向、軸向載荷時各部分無變形；外圈固定，則滾動軸承工作時的特征頻率的理論值計算如表1所示。

表1 滾動軸承各部件振動特征頻率統(tǒng)計表

表1中，N=17065 r/min為轉(zhuǎn)速，D=72.5 mm為軸承的節(jié)徑，d=7.141 mm為滾動體直徑，α=15°為接觸角，n=23為滾動體數(shù)目。

初始信號時域如圖13所示，采樣頻率為10 kHz。初始信號中混疊了大量的激勵信號(雜頻)。對初始信號進行5層小波包分解，而后進行重構(gòu)，可以得到2972 Hz的滾動體對外圈故障頻率，如圖14所示。

圖13 試驗初始振動信號時域圖

圖14 試驗初始信號的小波包及信號重構(gòu)

EMD分解后的初始信號如圖15所示，通過IMF特征值分量進行數(shù)據(jù)篩選，得到低頻故障頻率中的保持架轉(zhuǎn)動頻率129.2 Hz，但是高頻信號中的故障頻率被抑制。

圖15 EMD分解后的試驗初始振動信號

初始信號的時頻分析如圖16所示。在EMD對低頻分量的識別基礎(chǔ)上，對振動數(shù)據(jù)進行HHT時頻分析，得到初始信號中的軸承故障頻率帶。

圖16 試驗初始振動信號的時頻分析

從時頻圖中可以看到主要的激勵響應(yīng)帶，其中除轉(zhuǎn)子常見的轉(zhuǎn)頻及其倍頻外，可以清晰看到滾動體對外圈故障頻率和保持架的轉(zhuǎn)動頻率帶，從而驗證了故障診斷在故障早期的識別作用。

4.2 軸承失效發(fā)生前信號

當帶故障持續(xù)運轉(zhuǎn)76 h后，故障軸承試驗器振動信號時域如圖17所示。圖17中，振動時域信號開始出現(xiàn)不穩(wěn)現(xiàn)象，由于發(fā)生抱軸時刻出現(xiàn)大量的摩擦等低頻寬帶激勵，故障信號完全無法提取，所以選取發(fā)生抱軸故障前5 s的數(shù)據(jù)進行分析。

圖17 故障軸承失效前振動信號時域圖

小波包及信號重構(gòu)故障軸承試驗器振動信號如圖18所示。抱軸前可見的激勵信號及雜頻增多，即使對信號進行5層小波包分解，而后進行重構(gòu)，除得到2952 Hz的滾動體對外圈故障頻率外，還可看到滾動體自轉(zhuǎn)頻率1422 Hz。

圖18 小波包及信號重構(gòu)故障軸承失效前振動信號

EMD分解后的故障軸承試驗器振動信號，如圖19所示。通過IMF特征值分量進行數(shù)據(jù)篩選，這時除得到低頻故障頻率中的保持架轉(zhuǎn)動頻率129.2 Hz外，還可以清楚看到保持架對內(nèi)圈頻率155.1 Hz，以及保持架轉(zhuǎn)動頻率的2倍頻258.7 Hz和保持架對內(nèi)圈頻率的3倍頻462.9 Hz，但是高頻信號中的故障頻率被抑制。

圖19 EMD故障軸承失效前振動信號

故障軸承試驗器振動信號時頻分析如圖20所示。在EMD對低頻分量的識別基礎(chǔ)上，對振動數(shù)據(jù)進行HHT時頻分析，得到抱軸前信號中的軸承故障頻率帶。

圖20 故障軸承失效前振動信號的時頻分析

此時由于故障加深，激勵增多，時頻圖中的頻帶較亂。不過仍然可以指向到保持架旋轉(zhuǎn)頻率、保持架對內(nèi)圈頻率、滾動體自轉(zhuǎn)頻率和滾動體對外圈頻率。

5 故障軸承拆解及理化分析驗證

為了進一步驗證軸承故障失效的原因及兩個軸承的對比情況，分別對兩個試驗軸承進行拆解及理化分析驗證。

5.1 軸承拆解宏觀檢查

故障軸承拆解初始狀態(tài)如圖21所示。通過對故障軸承的拆解，可以明顯看到試驗預置故障軸承保持架發(fā)黑碎裂，滾子發(fā)烏移位，四周存在黑色碎屑。

圖21 故障軸承拆解初始狀態(tài)

故障軸承宏觀檢查如圖22所示。故障軸承進行分解，內(nèi)外滾道均有嚴重磨損翻邊痕跡，滾子表面發(fā)烏有麻點，內(nèi)外圈配合面高溫變色有磨痕，供油孔內(nèi)部被磨平填死，保持架碎裂有高溫碳化痕跡。

圖22 故障軸承宏觀檢查

對比軸承宏觀檢查如圖23所示。對比軸承拆下分解，發(fā)現(xiàn)軸承內(nèi)圈有結(jié)焦痕跡，內(nèi)外滾道均有磨痕，也有附著污跡，供油孔附近有黑色碎屑堆積，外環(huán)配合面相對完好，滾子表面無明顯痕跡。保持架中間高溫變色。

圖23 對比軸承宏觀檢查

通過宏觀拆解情況可以看出，預置故障軸承的內(nèi)外環(huán)磨損嚴重，且該軸承保持架已經(jīng)碎裂，對應(yīng)出振動信號故障分析中的兩個故障類型。而對比軸承的內(nèi)外環(huán)及保持架相對完好。

5.2 顯微組織檢驗

軸承保持架微觀檢查如圖24所示。通過目視及顯微鏡檢查，故障軸承保持架整體從兜孔間隔處斷裂成數(shù)塊，兜孔發(fā)生變形，存在微裂紋，有結(jié)焦現(xiàn)象。斷口磨損，局部纖維狀，呈過載斷裂特征。對比軸承保持架一周兜孔間隔處均發(fā)生氧化變色，由紅色變?yōu)楹谏?，兜孔一周均可見磨損痕跡，其中兜孔間隔方向磨損較重，兜孔表面局部可見磨損掉塊。

圖24 軸承保持架微觀檢查

該檢查可以證明，在缺油狀態(tài)下，兩個軸承的保持架均有磨損，而故障軸承的進展明顯更快，能夠?qū)?yīng)信號分析中的保持架故障頻率。

5.3 內(nèi)外環(huán)硬度檢測

取故障軸承內(nèi)圈、外圈氧化變色部位進行剖面顯微組織及硬度檢測。軸承外環(huán)硬度檢測如圖25所示。外圈剖面組織宏觀顯示，表面同樣可見高度氧化混合變形層，深度約86 μm，區(qū)1同樣是白亮層，深度約505 μm，發(fā)生高溫淬火，而后依次為完全淬火、不完全淬火、退火組織，軸承內(nèi)圈類似。

圖25 軸承外環(huán)硬度檢測圖

通過拆解及理化分析可以明顯看出，故障軸承的外環(huán)植入故障后，在無滑油潤滑情況下，滾子沖擊外環(huán)等構(gòu)件，導致服役溫度升高，造成內(nèi)外滾道磨損和保持架過載碎裂。對比軸承在無滑油情況下，保持架兜孔磨損掉塊和高溫氧化變色是故障軸承的早期狀態(tài)。這充分證明，故障軸承外滾道故障和保持架故障時已經(jīng)有效得到故障診斷分析和預測，且隨著故障的深入發(fā)展，更多的故障頻率得以體現(xiàn)。拆解結(jié)果與理論分析故障原因完全一致。

6 結(jié)束語

通過植入故障的軸承對比試驗，可以發(fā)現(xiàn)航空軸承試驗器所用高速輕量軸承振動能量小、發(fā)熱量小，故障發(fā)生過程中不易察覺，而振動信號出現(xiàn)問題時，發(fā)生失效破壞的進展非?？?。

通過WPT對信號進行降噪，對重構(gòu)后的信號進行包絡(luò)分析，可以得到信號中的高頻故障分量。而后基于EMD分解，對非平穩(wěn)沖擊信號進行平穩(wěn)處理，可以將低頻故障沖擊分量提取出來。然后經(jīng)由HHT的時頻分析，將高低頻的共振帶全部體現(xiàn)出來，實現(xiàn)故障的早期預測。

經(jīng)過軸承故障的拆解及理化分析可知，軸承的破壞失效類型都能對應(yīng)到故障識別中的故障類型，證明該理論可以有效應(yīng)用于航空試驗器的軸承故障早期預測中，從而保障航空試驗的順利開展。