劉小峰，劉 萬(wàn)，羅宏林，柏 林

(重慶大學(xué) 機(jī)械傳動(dòng)國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室, 重慶 400044)

軸箱軸承是高速列車走行支撐的關(guān)鍵部件，長(zhǎng)期在高速重載的惡劣環(huán)境下服役，使得軸承各部件易出現(xiàn)裂紋、磨損、剝離和壓痕等損傷，直接威脅列車運(yùn)營(yíng)的安全性與穩(wěn)定性[1-2]。軸箱軸承發(fā)生故障時(shí)，故障部位與其他部件之間的碰撞會(huì)引起周期性的振動(dòng)沖擊。針對(duì)軸承故障信號(hào)的循環(huán)周期性與脈沖性開(kāi)展動(dòng)車軸箱軸承的故障診斷研究，對(duì)保證列車安全運(yùn)行，避免重大交通事故的發(fā)生具有重要的現(xiàn)實(shí)意義[3]。目前，國(guó)內(nèi)外學(xué)者在滾動(dòng)軸承循環(huán)脈沖分析與提取方面的研究，主要集中在3個(gè)方面：共振解調(diào)分析、循環(huán)平穩(wěn)分析及脈沖稀疏方法。

共振解調(diào)是軸承故障診斷的常用方法之一，其關(guān)鍵是共振頻帶的優(yōu)化選擇。大部分文獻(xiàn)采用時(shí)頻峭度譜[4]、信息譜圖[5]、稀疏譜峭度[6]、相關(guān)峭度譜[7]、融合指標(biāo)[8]等方法確定故障脈沖共振頻帶的帶寬與頻率中心，但這些方法都需對(duì)窗函數(shù)或小波函數(shù)的參數(shù)或分解層數(shù)進(jìn)行主觀預(yù)設(shè)，對(duì)偶然因素引起的數(shù)據(jù)奇異點(diǎn)通常十分敏感，引起最優(yōu)共振頻帶的誤判。盡管文獻(xiàn)[9]中的頻帶熵對(duì)于奇異點(diǎn)干擾具有良好的魯棒性，但對(duì)與故障脈沖處于同一頻帶的干擾分量十分敏感。文獻(xiàn)[10]中的稀疏指標(biāo)增強(qiáng)了故障脈沖稀疏性對(duì)頻帶選擇的約束力，但其屬于全局指標(biāo)，無(wú)法區(qū)分非周期性的脈沖干擾與周期性的故障脈沖。

對(duì)于對(duì)稱式結(jié)構(gòu)的軸箱軸承，其周期旋轉(zhuǎn)的工作模式，決定了其故障信號(hào)本質(zhì)上具有循環(huán)平穩(wěn)性，研究人員試圖利用故障信號(hào)循環(huán)周期方面的優(yōu)勢(shì)進(jìn)行故障診斷，采用周期變化濾波器[11]、最大二階循環(huán)平穩(wěn)盲卷積[12]、循環(huán)均值譜[13]、基于短時(shí)傅里葉變換(STFT)的循環(huán)周期譜[14]、小波尺度循譜[15]等算法進(jìn)行故障沖擊周期信息的提取。但這些方法的分析結(jié)果大多受到窗函數(shù)長(zhǎng)度、濾波器參數(shù)與小波尺度的影響。文獻(xiàn)[16]根據(jù)對(duì)數(shù)包絡(luò)譜中目標(biāo)循環(huán)頻率分量的強(qiáng)度，提出了對(duì)數(shù)循環(huán)譜分析方法。文獻(xiàn)[17]采用最大諧波顯著性指標(biāo)來(lái)確定濾波器長(zhǎng)度，但對(duì)噪聲較敏感，需結(jié)合互相關(guān)譜進(jìn)行噪聲抑制后方能進(jìn)行解調(diào)分析。傳統(tǒng)的循環(huán)平穩(wěn)分析工具大多是在平穩(wěn)恒速的前提下提出的，而高速列車軸箱軸承的運(yùn)行工況的復(fù)雜多變性，使得其滾動(dòng)體與保持架的隨機(jī)滑動(dòng)頻繁發(fā)生，損傷激發(fā)的相鄰沖擊時(shí)間間隔波動(dòng)頻繁，采集得到的軸承振動(dòng)信號(hào)多為偽循環(huán)平穩(wěn)信號(hào)。這種偽循環(huán)特性使得信號(hào)的相關(guān)密度譜或時(shí)頻變換譜異常復(fù)雜，調(diào)制邊頻簇的交疊耦合，降低了傳統(tǒng)循環(huán)平穩(wěn)分析法對(duì)軸箱軸承故障特征提取的適用性。

稀疏分解方法將瞬態(tài)沖擊信號(hào)分解成一部分原子的疊加，可有效提取軸承振動(dòng)信號(hào)中的故障沖擊。文獻(xiàn)[18]采用移位稀疏編碼方法對(duì)軸承故障脈沖進(jìn)行了提取。文獻(xiàn)[19]利用周期脈沖的低階物理結(jié)構(gòu)，提出了基于加權(quán)低秩系數(shù)模型的軸承故障檢測(cè)方法。文獻(xiàn)[20]采用基于經(jīng)驗(yàn)小波變化的稀疏分解方法對(duì)軸承故障進(jìn)行了診斷。文獻(xiàn)[21]針對(duì)軸承故障的周期脈沖特點(diǎn)，提出一種自適應(yīng)的循環(huán)結(jié)構(gòu)字典學(xué)習(xí)的稀疏表示方法。文獻(xiàn)[22]采用共振稀疏分解法，將信號(hào)分解成以諧波為主的高共振分量與以沖擊成分為主的低共振分量，對(duì)軸承與齒輪故障沖擊進(jìn)行了提取?；谙∈璺纸獾墓收蠜_擊提取方法的關(guān)鍵在于，選擇符合故障沖擊特征的字典原子。由于列車軸箱結(jié)構(gòu)復(fù)雜，故障脈沖在路徑傳遞中衰減快、形變大，多種故障同時(shí)并存的現(xiàn)象時(shí)有發(fā)生，軸承信號(hào)中不同故障不同工況下產(chǎn)生的沖擊大小及形態(tài)各有不同，且相互影響，無(wú)法采用一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)的信號(hào)模型對(duì)其進(jìn)行逼近，從而降低了故障沖擊的稀疏提取效果。

針對(duì)以上問(wèn)題，本文提出一種故障沖擊循環(huán)脈沖譜分析的方法，并采用該方法對(duì)動(dòng)車軸箱軸承進(jìn)行故障診斷。

本文在信號(hào)時(shí)頻譜切片序列的基礎(chǔ)上，采用可變循環(huán)窗內(nèi)的循環(huán)脈沖度對(duì)軸承故障信號(hào)的脈沖特性與循環(huán)周期性進(jìn)行了統(tǒng)一表征，提出了一種故障沖擊循環(huán)脈沖譜分析的方法，并在動(dòng)車軸箱軸承的故障診斷中進(jìn)行了驗(yàn)證。

1 基于S變換的脈沖頻率切片

1.1 基于歸一化窗的S變換

S變換結(jié)合了STFT與小波變換的優(yōu)點(diǎn)，是一種可逆的時(shí)頻分析方法，對(duì)信號(hào)時(shí)頻分布的表現(xiàn)比小波變換更加直觀，具有良好的時(shí)頻特性，而且可通過(guò)快速傅里葉變換實(shí)現(xiàn)，具有計(jì)算效率高的優(yōu)點(diǎn)[23]。被分析信號(hào)x(t)的S變換可以表示為

( 1 )

式中：wf(t)為高斯窗函數(shù)；τ為時(shí)移因子。窗函數(shù)wf(t)與其傅里葉變換均為高斯函數(shù)。由于S變換的窗函數(shù)不滿足能量歸一化條件，窗函數(shù)幅度隨頻率的變化會(huì)導(dǎo)致其時(shí)頻分布能量產(chǎn)生明顯的加權(quán)效應(yīng)，從而不能如實(shí)地描述實(shí)際信號(hào)在時(shí)頻域的能量分布。因此，采用歸一化窗函數(shù)wN(t)替代式( 1 )中的wf(t)。

( 2 )

1.2 頻率-能量譜

( 3 )

在整個(gè)時(shí)頻區(qū)間，x(t)的能量幅值序列為E={E(fk),fk=0～fs/2}。

1.3 脈沖頻率切片譜

( 4 )

需要指出的是，周期諧波、復(fù)雜噪聲干擾及設(shè)備異常振動(dòng)引入的偶然沖擊，也可能導(dǎo)致能量幅值序列出現(xiàn)能量峰值現(xiàn)象，有必要對(duì)能量峰值頻率點(diǎn)做進(jìn)一步篩選。鑒于峭度對(duì)故障脈沖的敏感性，采用切片序列的峭度指標(biāo)進(jìn)一步確認(rèn)脈沖共振頻率點(diǎn)。計(jì)算每個(gè)能量峰值點(diǎn)對(duì)應(yīng)的切片序列峭度值，以最大峭度對(duì)應(yīng)的峰值頻率點(diǎn)作為脈沖共振頻率點(diǎn)，即

( 5 )

式中：SK[·]為峭度計(jì)算。在fc處進(jìn)行時(shí)頻譜切片，即可得到脈沖頻率處的幅值序列為

sc(t)={|S(tk,fc)|,k=0～N-1}

( 6 )

脈沖頻率切片譜與傳統(tǒng)的基于譜峭度的窄帶濾波法的區(qū)別在于，sc(t)是對(duì)時(shí)頻譜的微觀劃分，切片序列更能反映故障沖擊在共振頻率點(diǎn)的動(dòng)態(tài)變化細(xì)節(jié)信息；譜峭度側(cè)重于時(shí)頻譜的宏觀劃分，當(dāng)干擾信號(hào)與故障脈沖處于同一頻帶時(shí)，根據(jù)譜峭度設(shè)置的窄帶濾波會(huì)引入較多的干擾信號(hào)，弱化故障沖擊特征。另外，S變換的快速性與能量計(jì)算的高效性，也使基于S變換的脈沖頻率切片法比譜峭度法更具工程應(yīng)用價(jià)值。

2 基于時(shí)頻切片譜的循環(huán)脈沖度

周期性沖擊是旋轉(zhuǎn)機(jī)械局部故障的主要特征，故障脈沖的循環(huán)頻率是進(jìn)行軸承故障辨識(shí)的關(guān)鍵。故障脈沖的出現(xiàn)會(huì)使信號(hào)的幅值急速增加后又急速衰減，波形呈現(xiàn)陡峭山峰狀，波形的尖峰程度表征了脈沖的能量變化情況，因此可以采用式( 7 )中的峰值矩對(duì)單次脈沖進(jìn)行表征。對(duì)于信號(hào){s(t),t=t0～t1}，假如只含有一個(gè)單脈沖，其單脈沖的峰值矩PM可以定義為

( 7 )

PMw(τi,f)=

( 8 )

圖1 滑動(dòng)循環(huán)窗

將所有循環(huán)窗內(nèi)信號(hào)的峰值之和作為被分析信號(hào)s(t)總的脈沖指數(shù)，從圖1可見(jiàn)，總的脈沖指數(shù)不僅與窗長(zhǎng)有關(guān)，而且受初始窗函數(shù)起始點(diǎn)tin的影響，s(t)的總脈沖指數(shù)ID(tin,f)可以表示為

( 9 )

對(duì)于具有循環(huán)周期特性的故障脈沖，循環(huán)滑動(dòng)窗長(zhǎng)度一定時(shí)，第一個(gè)窗函數(shù)的起始點(diǎn)tin對(duì)ID(tin,f)的取值會(huì)產(chǎn)生較大的影響。如圖1所示，當(dāng)紅色循環(huán)窗長(zhǎng)L(或頻率f)與起始點(diǎn)tin設(shè)置恰當(dāng)時(shí)，每個(gè)時(shí)移窗口包含一個(gè)脈沖，每個(gè)窗函數(shù)內(nèi)截?cái)喾至康腜M值均較小，則信號(hào)的ID(tin,f)值也較小。采用圖1中藍(lán)色窗的tin與f,tin+L/2恰好位于兩次脈沖頂峰的正中間位置，對(duì)應(yīng)ID(tin,f)最大值。因此，若信號(hào)中存在周期性的脈沖分量，ID(tin,f)會(huì)隨著tin的變化波動(dòng)明顯，否則波動(dòng)較小。當(dāng)tin=0～1/f時(shí)，ID的變異系數(shù)可用于表征該頻率下s(t)的循環(huán)脈沖度CP(f), 即

(10)

3 仿真分析

設(shè)x(t)軸承故障損傷的模擬信號(hào)為

x(t)=exp(-900t0)cos(2πf1t)+0.1sin(2πf2t)+

0.2sin(2πf3t)+r(t)

(11)

式中：t0=mod(k,fs/fm)/fs,k=0,1,…,N-1，mod(·)表示取余數(shù)，采樣點(diǎn)數(shù)N為2 048，信號(hào)采樣頻率fs=12 kHz，fm=150 Hz，為滾動(dòng)軸承的故障頻率；f1=3 500 Hz，為軸承系統(tǒng)固有頻率；f2=350 Hz,f3=500 Hz，為干擾諧波分量頻率；r(t)為信噪比為-6 dB高斯白噪聲。仿真信號(hào)的NST時(shí)頻譜圖與時(shí)域波形如圖2所示。由圖2可見(jiàn)，不管在時(shí)域波形中還是時(shí)頻譜圖中，循環(huán)脈沖分量都完全淹沒(méi)在噪聲中而無(wú)法識(shí)別。圖3(a)給出了根據(jù)式( 1 )傳統(tǒng)S變換得到的頻率-能量譜，由于頻率的累積加權(quán)效應(yīng)，信號(hào)能量隨著頻率的增大而增加，盡管在3 498 Hz附近有明顯的能量突變，但在能量積累的趨勢(shì)影響下，共振頻率中心并不明顯。

圖2 仿真信號(hào)能量歸一化S變換時(shí)頻譜與功率譜

圖3 切片幅值序列的表征指數(shù)

采用NST得到的x(t) 能量-頻率譜如圖3(b)所示，在505 Hz 與3 498 Hz附近的能量波峰十分明顯，對(duì)應(yīng)頻率切片序列的峭度分別為2.157與3.381，根據(jù)式( 5 )確定脈沖共振中心頻率為fc=3 498 Hz。采用文獻(xiàn)[4]中的時(shí)頻峭度法與文獻(xiàn)[9]中的頻帶熵法分別計(jì)算圖2中時(shí)頻矩陣在不同頻率處的幅值序列的峭度與頻帶熵，結(jié)果如圖3(c)與圖3(d)所示。從圖3可知，峭度與頻帶熵在強(qiáng)噪聲環(huán)境均無(wú)法標(biāo)識(shí)脈沖頻率中心，而頻率-能量譜能夠較好的表征信號(hào)在不同頻率處的能量變化情況，再結(jié)合切片的峭度分析能夠準(zhǔn)確定位脈沖頻率中心。在計(jì)算效率方面，以64位操作系統(tǒng)、CPU i7 9700、8 GB 內(nèi)存為硬件環(huán)境，基于NST的脈沖切片法的計(jì)算效率為0.121 2 s/次，傳統(tǒng)的快速峭度濾波法的計(jì)算效率為0.345 2 s/次，前者速度是后者的2.8倍。根據(jù)式( 6 )得到的fc處時(shí)序如圖4所示，由于噪聲干擾及載波信號(hào)相位變換的影響，故障脈沖出現(xiàn)時(shí)間間隔不清、幅值雜亂，無(wú)法直接確定脈沖的循環(huán)頻率。

圖4 3 498 Hz處NST時(shí)頻圖

基于圖4切片時(shí)序圖，根據(jù)式( 7 )～式(10)得到的循環(huán)脈沖譜見(jiàn)圖5(a)，故障頻率150 Hz及其二倍頻300 Hz非常明顯，與仿真的故障沖擊周期相符。

圖5 循環(huán)脈沖譜

為了驗(yàn)證本文方法對(duì)脈沖頻率中心的魯棒性，圖5(b)、圖5(c)給出了NST時(shí)頻譜在3 400、3 600 Hz處切片所提出循環(huán)脈沖譜，可見(jiàn)每個(gè)頻率切片處對(duì)應(yīng)的循環(huán)脈沖譜中，故障脈沖頻率與倍頻非常明顯。進(jìn)一步實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，在3 200～3 800 Hz頻帶中任意頻率點(diǎn)處切片得到的循環(huán)脈沖譜中，均可識(shí)別出明顯的故障脈沖頻率。同時(shí)，圖5(d)也給出了基于小波變換時(shí)頻譜在3 500 Hz處的切片所對(duì)應(yīng)的循環(huán)脈沖譜，故障頻率150 Hz依然清晰可見(jiàn)。與傳統(tǒng)最優(yōu)頻帶解調(diào)方法不同的是，本文提出的循環(huán)脈沖提取方法由于充分利用了其循環(huán)脈沖周期特性，降低了對(duì)脈沖共振頻率中心的選擇標(biāo)準(zhǔn)，對(duì)不同時(shí)頻分布與不同頻率處的切片譜具有較好的魯棒性, 也無(wú)需確定脈沖頻帶帶寬，因此，對(duì)干擾噪聲具有更好的魯棒性。

4 在動(dòng)車軸箱軸承故障診斷中的應(yīng)用

高速列車軸箱軸承故障試驗(yàn)臺(tái)示意圖如圖6(a)所示，輪軸的兩側(cè)為高速列車車輪，軸箱軸承為雙列圓錐滾子軸承，位于軸的末端，型號(hào)為CRI-2692，其節(jié)圓直徑為183.929 mm, 滾子個(gè)數(shù)為19，滾子直徑為26 mm, 接觸角為10°。該軸承運(yùn)用車型為CRH380，每節(jié)車廂自重為680 kN，安裝有8個(gè)機(jī)動(dòng)車輪，車輪直徑為860 mm，輪緣最高速度為350 km/h。為了模擬列車運(yùn)行速度200 km/h，試驗(yàn)車輪轉(zhuǎn)速設(shè)置為1 233 r/min，車輪輪緣的速度即為列車運(yùn)行速度，使用配重加載，模擬列車滿載時(shí)施加在軸承上的平均徑向載荷為73.5 kN。軸右側(cè)的負(fù)載電機(jī)與摩擦驅(qū)動(dòng)輪連接，摩擦驅(qū)動(dòng)輪驅(qū)動(dòng)列車車輪高速運(yùn)行，摩擦制動(dòng)輪的作用則是迫使列車減速或者停車。采用兩個(gè)加速度傳感器分別安裝在測(cè)試軸承的水平方向與豎直方向，以20 kHz的采樣頻率采集振動(dòng)信號(hào)。在該工況環(huán)境下，軸箱軸承外圈故障、內(nèi)圈故障與滾動(dòng)體故障所對(duì)應(yīng)的故障頻率理論值分別為168.05、222.4、71.26 Hz。存在外圈故障的軸箱軸承如圖6(b)所示，圖6(c)中的軸承除了具有與圖6(b)中類似的外圈故障外，其滾動(dòng)體上有較強(qiáng)壓痕，用手觸摸有明顯凹凸感。經(jīng)過(guò)拆解發(fā)現(xiàn)，外圈滾道的剝離碎片卡入造成了滾子的進(jìn)一步磨蝕，導(dǎo)致滾子壓痕的產(chǎn)生。

圖6 試驗(yàn)臺(tái)與故障軸承

4.1 外圈故障實(shí)例分析

為驗(yàn)證本文提出的循環(huán)脈沖譜分析方法對(duì)滾動(dòng)軸承故障頻率提取的有效性，以圖6(b)所示外圈故障軸承作為診斷對(duì)象，選取豎直方向上傳感器采集的長(zhǎng)度為2 048個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)的振動(dòng)信號(hào)，其時(shí)域波形及NST 時(shí)頻譜如圖7所示。由于噪聲干擾，時(shí)域波形雜亂無(wú)章，盡管時(shí)頻譜中脈沖信號(hào)能量突出，但其循環(huán)頻率無(wú)法識(shí)別。

圖7 外圈故障軸承信號(hào)

采用本文提出方法，根據(jù)式( 1 )～式( 3 )得到的NST頻率-能量譜如圖8(a)所示。能量最大峰值處的頻率為7 031 Hz，其對(duì)應(yīng)切片序列峭度值為4.938，大于860 Hz與1 943 Hz處的切片峭度值2.621與2.347。根據(jù)最大峭度原則，確定7 031 Hz為脈沖頻率中心，得到切片序列如圖8(b)所示。根據(jù)式( 7 )～式(10)得到的循環(huán)脈沖譜如圖9(a)所示，脈沖頻率168 Hz及其倍頻336 Hz非常突出，與軸箱軸承外圈故障的理論值168.05 Hz及倍頻基本相符。為了進(jìn)一步驗(yàn)證本文方法的優(yōu)越性，采用基于小波變換譜峭度的最優(yōu)頻帶解調(diào)法得到的解調(diào)譜、循環(huán)均值譜[13]、稀疏共振解調(diào)譜[22]分別如圖9(b)～圖9(c)所示。

圖8 外圈故障時(shí)頻切片

圖9 不同方法對(duì)外圈故障分析的結(jié)果比較

從圖9各個(gè)子圖的比較可知，傳統(tǒng)解調(diào)方法解調(diào)出的故障頻率(166、164、165 Hz)與外圈故障頻率理論值168.05 Hz存在一定的差距，且均存在其他解調(diào)頻率的干擾，容易引起故障的誤判，而圖9(a)中的故障頻率更加準(zhǔn)確清晰。通過(guò)進(jìn)一步實(shí)驗(yàn)分析可知，在6 000～8 500 Hz范圍內(nèi)的任意頻率點(diǎn)進(jìn)行時(shí)頻切片后得到的脈沖循環(huán)譜中，外圈故障頻率都清晰可見(jiàn)，說(shuō)明本文方法對(duì)故障脈沖中心的選擇具有較好的魯棒性。

4.2 復(fù)合故障實(shí)例分析

以圖6(c)中具有外圈剝落與滾子壓痕復(fù)合故障的軸箱軸承作為分析對(duì)象，圖10 為長(zhǎng)度為2 048 個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)的振動(dòng)信號(hào)時(shí)域波形及NST 時(shí)頻譜。由于復(fù)合故障的產(chǎn)生使得信號(hào)成分更復(fù)雜，時(shí)頻譜中的沖擊分量能量強(qiáng)弱交錯(cuò)，分布復(fù)雜，增加了故障沖擊最優(yōu)頻帶選擇的難度。采用本文方法得到的頻率-能量譜如圖11(a)所示，脈沖中心頻率7 490 Hz的切片譜如圖11(b)所示。從圖11可知，復(fù)合故障在高頻段出現(xiàn)兩個(gè)峰值，根據(jù)峭度最大原則，選擇7 490 Hz處的切片序列進(jìn)行循環(huán)脈沖譜分析，結(jié)果如圖12(a)所示。為了驗(yàn)證本文方法的優(yōu)勢(shì)，圖12(b)～圖12(d)列出了各種傳統(tǒng)解調(diào)方法得到的分析譜圖。

圖10 復(fù)合故障軸承信號(hào)及其時(shí)頻譜

圖11 復(fù)合故障時(shí)頻切片

圖12 不同方法對(duì)復(fù)合故障分析的結(jié)果比較

圖12(a)中，72 Hz與168 Hz分別與軸箱軸承滾動(dòng)體故障頻率理論值(71.26 Hz)和外圈故障頻率理論值(168.05 Hz)非常接近，因此可以判斷軸箱軸承發(fā)生了復(fù)合故障。盡管傳統(tǒng)的解調(diào)譜(圖12(b)～圖12(d))中均可識(shí)別出外圈故障，但圖12(b)中68 Hz、圖12(c)中的75 Hz及圖12(d)中的78 Hz都與滾動(dòng)體故障頻率理論值相差甚遠(yuǎn)，無(wú)法識(shí)別出微弱的滾柱故障頻率。進(jìn)一步實(shí)驗(yàn)分析可知，在7 000～9 000 Hz范圍內(nèi)的任意頻率點(diǎn)進(jìn)行時(shí)頻切片后得到的循環(huán)脈沖譜中，都可以呈現(xiàn)出外圈故障頻率與滾柱故障頻率，充分證明本文方法對(duì)故障沖擊頻率中心選擇的魯棒性。本文提出方法充分利用故障脈沖的循環(huán)周期性與脈沖波形的變化特性，采用滑動(dòng)移窗法尋找故障脈沖的最佳匹配周期，能有效克服強(qiáng)沖擊分量對(duì)弱沖擊分量的遮蔽效應(yīng)，對(duì)非周期性干擾(如軌道不平順、軌縫干擾等)與非沖擊性環(huán)境噪聲具有更好的魯棒性。

5 結(jié)論

針對(duì)強(qiáng)噪聲干擾下故障沖擊偽循環(huán)平穩(wěn)特性、最優(yōu)頻段選擇困難、脈沖形態(tài)各異的問(wèn)題，在充分考慮故障沖擊脈沖性與周期性的基礎(chǔ)上，提出基于NST循環(huán)脈沖譜的軸承故障診斷方法，得到如下結(jié)論：

(1)采用基于NST的時(shí)頻切片法對(duì)信號(hào)時(shí)頻譜進(jìn)行微觀劃分，提取故障脈沖共振頻率中心的動(dòng)態(tài)變化信息，脫離噪聲抑制與脈沖共振解調(diào)的基本框架，無(wú)需進(jìn)行共振頻帶的精準(zhǔn)定位，且計(jì)算效率高，避免了傳統(tǒng)故障脈沖頻帶選擇對(duì)數(shù)據(jù)奇異點(diǎn)的敏感性。

(2)在時(shí)頻切片序列基礎(chǔ)上，提出一種新的循環(huán)脈沖譜分析方法，充分利用故障沖擊的脈沖性與周期性，能夠?qū)?qiáng)干擾環(huán)境下的軸承故障頻率進(jìn)行準(zhǔn)確提取，對(duì)故障脈沖的類型與非周期性的脈沖干擾或信號(hào)奇異點(diǎn)具有較好的魯棒性。

(3)以實(shí)際動(dòng)車軸箱軸承的故障信號(hào)為分析對(duì)象，對(duì)本文提出算法進(jìn)行驗(yàn)證，并利用多種傳統(tǒng)故障沖擊分析方法進(jìn)行比較。結(jié)果表明，本文提出的循環(huán)脈沖譜，能有效克服強(qiáng)沖擊分量對(duì)弱沖擊分量的遮蔽效應(yīng)，實(shí)現(xiàn)軸承強(qiáng)弱不均多故障的同步診斷，在滾動(dòng)軸承故障的診斷領(lǐng)域中具有較好應(yīng)用前景。