臧東情,秦 雷,何偉鋒,張 棟,劉 鑫,劉瑞欣

(北京航天動(dòng)力研究所,北京 100076)

0 引言

軸承作為液體火箭發(fā)動(dòng)機(jī)渦輪泵聯(lián)動(dòng)裝置的關(guān)鍵連接部位,長(zhǎng)時(shí)間工作在低溫、高壓、高轉(zhuǎn)速的惡劣工況下。受渦輪泵啟動(dòng)瞬間的沖擊力、轉(zhuǎn)子不平衡導(dǎo)致的軸徑向沖擊等的影響,渦輪泵軸承極易出現(xiàn)疲勞、剝落、磨損、斷裂等失效故障[1-2]。且軸承在高速運(yùn)轉(zhuǎn)時(shí),出現(xiàn)故障后的劣化速度極快,對(duì)火箭發(fā)動(dòng)機(jī)渦輪泵軸承試驗(yàn)系統(tǒng)造成重大影響。因此,對(duì)渦輪泵軸承運(yùn)轉(zhuǎn)情況的健康監(jiān)測(cè)與早期故障診斷,是保證軸承試驗(yàn)系統(tǒng)正常工作與安全可靠運(yùn)行的重要內(nèi)容。

現(xiàn)有渦輪泵軸承試驗(yàn)系統(tǒng)軸承故障診斷方法為簡(jiǎn)單的閾值檢測(cè)法,該方法同時(shí)監(jiān)測(cè)軸承加速度與軸功率兩個(gè)信號(hào),任一信號(hào)超出設(shè)定閾值,系統(tǒng)都會(huì)發(fā)出報(bào)警并自動(dòng)停機(jī)。該方法在故障檢測(cè)過程中,嚴(yán)重依賴設(shè)定的閾值,不同設(shè)定閾值對(duì)檢測(cè)結(jié)果的影響甚至超過了故障本身[3]。而且故障信號(hào)顯露于閾值時(shí)刻已是故障發(fā)生的中后期,閾值檢測(cè)法無(wú)法有效識(shí)別早期的故障征兆,不能準(zhǔn)確定位故障發(fā)生部位,無(wú)法及時(shí)阻止故障的進(jìn)一步劣化。此外,閾值檢測(cè)法對(duì)噪聲和干擾信號(hào)的靈敏度高、誤報(bào)率大,對(duì)試驗(yàn)進(jìn)度和試驗(yàn)效率也產(chǎn)生一定影響。

為快速定位液體火箭發(fā)動(dòng)機(jī)渦輪泵軸承試驗(yàn)系統(tǒng)故障源頭,進(jìn)一步提高渦輪泵軸承試驗(yàn)臺(tái)的故障診斷能力,盡可能降低運(yùn)轉(zhuǎn)軸承故障給試驗(yàn)系統(tǒng)造成的損失,亟需開展適用于渦輪泵高轉(zhuǎn)速特性的軸承故障診斷研究工作。軸承的故障診斷一般分為信號(hào)預(yù)處理、特征提取、特征增強(qiáng)、分類辨識(shí)4個(gè)階段。其中軸承故障特征的提取是最困難和最關(guān)鍵的問題之一[4]。軸承故障特征提取,是將軸承高維特征空間的模式參量向低維特征空間作映射,從而找出最能反映軸承故障狀況的低維特征參數(shù),用于軸承故障模式的定位和辨識(shí)[5]。而軸承振動(dòng)信號(hào)往往受各種噪聲信號(hào)的影響,信噪比很低,早期故障的微弱信號(hào)很容易淹沒在背景噪聲中,給軸承故障特征提取工作造成很大的困難,并直接影響軸承故障診斷后續(xù)過程的準(zhǔn)確性和可靠性。

目前,滾動(dòng)軸承的故障特征提取工作大都基于美國(guó)西儲(chǔ)大學(xué)軸承數(shù)據(jù)中心公開的Case Western Reserve University(CWRU)數(shù)據(jù)集,來驗(yàn)證已有算法或者新提出算法的有效性[6-8]。這類研究受CWRU數(shù)據(jù)集自身局限性的影響,算法作用于真實(shí)故障信號(hào)的有效性和泛化能力很難評(píng)判。此外,也有相當(dāng)一部分軸承故障研究工作是基于人為制造的故障信號(hào)[9],該類信號(hào)往往故障特征比較明顯,并且是單個(gè)故障,易于提取,降低了對(duì)故障特征提取算法的技術(shù)要求。另外,以上研究工作都是以1 000～2 000 r/min低轉(zhuǎn)速特性軸承為研究對(duì)象,研究結(jié)果不能直接應(yīng)用于液體火箭發(fā)動(dòng)機(jī)渦輪泵高轉(zhuǎn)速的軸承故障特征提取工作。

本文基于真實(shí)的軸承故障信號(hào),驗(yàn)證了基于EMD的Hilbert包絡(luò)解調(diào)分析算法應(yīng)用于高轉(zhuǎn)速特性的渦輪泵軸承故障特征提取的有效性和及時(shí)性。同時(shí),解析出軸承故障的漸進(jìn)劣化全過程,為軸承故障的早期診斷和預(yù)防提供了有效的科學(xué)判據(jù),提高了渦輪泵高轉(zhuǎn)速特性軸承試驗(yàn)臺(tái)的故障快速定位能力,降低了軸承故障劣化對(duì)試驗(yàn)系統(tǒng)帶來的風(fēng)險(xiǎn)和損失。

1 軸承故障特征提取方法

1.1 現(xiàn)有軸承故障特征提取方法

1.1.1 時(shí)域故障特征提取

時(shí)域特征為軸承故障信號(hào)幅值域的統(tǒng)計(jì)參數(shù),它能夠指示軸承故障的出現(xiàn)、故障類型,以及故障嚴(yán)重程度,常被作為滾動(dòng)軸承健康監(jiān)測(cè)和故障辨識(shí)的依據(jù)。如有量綱特征參數(shù)中的峰峰值、均值、均方根值(root mean square,RMS)等,及無(wú)量綱特征參數(shù)的峭度因子[10]、峰值因子、脈沖因子等。在軸承故障的時(shí)域分析中,常用均方根值表征缺陷軸承能量的增加,峰峰值指示軸承故障的嚴(yán)重程度,峭度因子、峰值因子、脈沖因子等對(duì)沖擊類故障比較敏感,可以指示軸承的磨損或孔蝕。軸承故障時(shí)域特征參數(shù)容易獲取,但缺點(diǎn)是缺乏對(duì)軸承早期故障的敏感指示,不利于軸承早期故障的辨識(shí)。

1.1.2 頻域故障特征提取

相比于軸承故障信號(hào)的時(shí)域信息,往往頻率信號(hào)更能反映軸承故障的狀態(tài)。軸承故障的頻域特征一般是通過快速傅里葉變換(fast fourier transformation,FFT)將時(shí)幅域的故障信號(hào)映射到頻幅域,以頻率為橫坐標(biāo)統(tǒng)計(jì)組成原始信號(hào)所有頻率的幅值信息和相位信息。頻域特征參數(shù)為多種頻譜分析的結(jié)果,如包絡(luò)譜分析、功率譜密度分析、倒譜分析等。滾動(dòng)軸承由于其自身結(jié)構(gòu)特性,其故障信號(hào)往往具有明顯的調(diào)制特征,這使得包絡(luò)譜解調(diào)分析成為滾動(dòng)軸承故障特征提取中最常用同時(shí)也是最有效的方法之一[11]。但信號(hào)的頻域特征是對(duì)信號(hào)歷程平均化的計(jì)算結(jié)果,這對(duì)具有典型非平穩(wěn)隨機(jī)特性的渦輪泵軸承故障信號(hào)來說,丟失了時(shí)域信息,不能反映非平穩(wěn)信號(hào)的時(shí)變特性。

1.1.3 時(shí)頻故障特征提取

信號(hào)的時(shí)頻特征兼顧了信號(hào)的時(shí)域信息和頻域信息,包含了全面的時(shí)間-頻率-幅值三維特征。常見的基于時(shí)頻分析的故障特征提取方法包括:短時(shí)傅里葉變換(short-time Fourier transformation,STFT)、Winger-Ville分布、小波及小波包分析[12]、希爾伯特黃變換(Hilbert-Huang transformation,HHT)、經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(empirical mode decomposition,EMD)等[13]。其中,經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解是一種非平穩(wěn)信號(hào)處理方法。它解決了其他時(shí)頻分析方法無(wú)自適應(yīng)性的問題,以數(shù)據(jù)自身特征為導(dǎo)向,依據(jù)信號(hào)自身的極值包絡(luò)特性自適應(yīng)地進(jìn)行信號(hào)主成分分解,將原始信號(hào)分解為從高頻到低頻的若干個(gè)內(nèi)涵模態(tài)分量(intrinsic mode functions,IMF)[14]。一般IMF分量無(wú)明顯故障信息,通常被用作故障信號(hào)特征提取的預(yù)處理手段。

1.2 基于EMD的Hilbert包絡(luò)解調(diào)方法

1.2.1 經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解

EMD充分利用信號(hào)自身的極值包絡(luò)特性,將信號(hào)自適應(yīng)分解為有限個(gè)相互獨(dú)立且具有一定穩(wěn)定特性的IMF分量之和。分解后的IMF分量各自包含有原始信號(hào)的不同頻率特征成分和不同尺度特征成分,通過篩選合適的IMF分量,對(duì)原始信號(hào)進(jìn)行重構(gòu),可有效削弱強(qiáng)背景噪聲信號(hào)對(duì)原始信號(hào)的影響,提高故障特征的可辨識(shí)度[15]。EMD的具體實(shí)施步驟如下。

1)計(jì)算原始信號(hào)x(t)全域的局部極值點(diǎn)(含極大值點(diǎn)和極小值點(diǎn))。

2)利用局部極值點(diǎn)分別構(gòu)建原始信號(hào)的上包絡(luò)信號(hào)sup(t)和下包絡(luò)信號(hào)sdown(t),并對(duì)兩包絡(luò)信號(hào)求均值,得均值包絡(luò)m(t)。

3)令r(t)=x(t)-m(t),判斷r(t)是否具備作為IMF分量的兩個(gè)約束條件,具備則令oIMF(1,t)=r(t);否則令x(t)=r(t),迭代步驟1)～3),直至r(t)具備IMF分量的兩個(gè)約束條件或迭代次數(shù)滿足預(yù)先設(shè)定值,令oIMF(1,t)=r(t)。

4)獲得oIMF(1,t)后,令x(t)=x(t)-oIMF(1,t)。

5)重復(fù)執(zhí)行步驟1)～4),依次獲取IMF各個(gè)分量。

1.2.2 Hilbert包絡(luò)解調(diào)

Hilbert包絡(luò)解調(diào)是使用調(diào)制信號(hào)提取故障特征的一種最有效的解調(diào)方法之一,通過對(duì)原始振動(dòng)信號(hào)做Hilbert變換,獲取信號(hào)的瞬時(shí)特性,再利用包絡(luò)檢波技術(shù)提取故障信息。

Hilbert變換的定義為[16]

(1)

式中:x(t)為原始振動(dòng)信號(hào);H[x(t)]表示對(duì)x(t)進(jìn)行Hilbert變換,本質(zhì)是對(duì)x(t)和1/(πt)進(jìn)行卷積積分[17]。

Hilbert包絡(luò)解調(diào)的具體步驟為:

1)對(duì)x(t)進(jìn)行Hilbert變換,本質(zhì)為保持每個(gè)頻率成分的幅值不變,將正頻率部分相位移動(dòng)-π/2;

2)以原始信號(hào)為實(shí)部,Hilbert變換結(jié)果為虛部構(gòu)建解析信號(hào);

3)求解解析信號(hào)的模,并獲取模的包絡(luò)信號(hào);

4)對(duì)包絡(luò)信號(hào)做濾波處理,并進(jìn)行快速傅里葉變換,得到Hilbert包絡(luò)譜。

1.2.3 基于EMD的 Hilbert包絡(luò)解調(diào)法

當(dāng)軸承某一組件出現(xiàn)損傷時(shí),會(huì)產(chǎn)生一系列的低頻周期性沖擊信號(hào),這些低頻沖擊信號(hào)與系統(tǒng)高頻固有振動(dòng)發(fā)生調(diào)制,需要進(jìn)行解調(diào)處理,將包含軸承故障信息的低頻沖擊信號(hào)從高頻調(diào)制信號(hào)中解調(diào)出來。然而,由于高速旋轉(zhuǎn)的軸承振動(dòng)信號(hào)中摻雜了較強(qiáng)的背景噪聲信號(hào),直接對(duì)原始信號(hào)進(jìn)行解調(diào)的效果往往不盡如人意。因此,需要對(duì)原始信號(hào)進(jìn)行預(yù)處理,再進(jìn)行軸承故障特征的提取。

本文基于EMD方法首先對(duì)原始故障信號(hào)進(jìn)行自適應(yīng)的多層分解;選出包含共振頻帶的前4個(gè)IMF進(jìn)行信號(hào)的重構(gòu),最大程度地保留包含軸承故障信息的周期性沖擊成分,剔除不必要的背景噪聲;再應(yīng)用Hilbert包絡(luò)譜分析方法進(jìn)行解調(diào)處理,有效提取軸承的故障信息。方法流程如圖1所示。

圖1 基于EMD的Hilbert包絡(luò)解調(diào)方法流程圖

2 方法應(yīng)用及驗(yàn)證

2.1 試驗(yàn)系統(tǒng)概述

本研究的振動(dòng)數(shù)據(jù)來自于某型號(hào)渦輪泵低溫高速軸承試驗(yàn),由安裝在試驗(yàn)裝置上的低溫振動(dòng)加速度傳感器測(cè)得。整個(gè)試驗(yàn)系統(tǒng)由變頻電機(jī)驅(qū)動(dòng)增速箱輸出高轉(zhuǎn)速,進(jìn)而驅(qū)動(dòng)試驗(yàn)裝置在額定轉(zhuǎn)速運(yùn)行。系統(tǒng)組成如圖2所示。

圖2 渦輪泵低溫高速軸承試驗(yàn)系統(tǒng)組成

試驗(yàn)過程中系統(tǒng)轉(zhuǎn)速呈階梯式上升,當(dāng)系統(tǒng)轉(zhuǎn)速達(dá)到78 000 r/min,并運(yùn)行至第68 s時(shí),振動(dòng)數(shù)據(jù)異常,功率激增,系統(tǒng)停車,試驗(yàn)終止。整個(gè)試驗(yàn)采集過程持續(xù)1 314 s,采樣頻率12.5 kHz,軸承運(yùn)轉(zhuǎn)轉(zhuǎn)速有20 000、30 000、40 000、50 000、55 000、60 000、65 000、70 000、72 000、75 000、78 000 r/min,共11種運(yùn)行狀態(tài)。試后分解試驗(yàn)軸承,發(fā)現(xiàn)產(chǎn)品軸承保持架過梁切斷,并且由于故障發(fā)生時(shí)轉(zhuǎn)速較高,造成試驗(yàn)系統(tǒng)的試驗(yàn)裝置、高速聯(lián)軸器、齒輪箱都有不同程度的損壞。

2.2 渦輪泵軸承的故障特征頻率

有缺陷軸承的振動(dòng)響應(yīng)包含一系列的脈沖,軸承組件每撞擊缺陷部位時(shí),都會(huì)產(chǎn)生這些脈沖。脈沖的頻率即軸承特征頻率(bearing characteristic frequency,BCF),其大小由軸承的轉(zhuǎn)速、幾何參數(shù)及缺陷部位決定[18]。通常,球軸承的BCFs有4種,即外圈特征頻率(bearing pass frequency of outer race,BPFO)、內(nèi)圈特征頻率(bearing pass frequency of inner race,BPFI)、滾動(dòng)體特征頻率(ball spin frequency,BSF)和保持架特征頻率(fundamental train frequency,FTF),分別對(duì)應(yīng)軸承的外圈缺陷、內(nèi)圈缺陷、滾動(dòng)體缺陷和保持架缺陷。4種特征頻率的計(jì)算式為

(2)

(3)

(4)

(5)

式中:fr為內(nèi)圈旋轉(zhuǎn)頻率;d為滾珠直徑;D為節(jié)圓直徑;α為接觸角。軸承故障特征頻率計(jì)算值如表1所示。

表1 軸承故障特征頻率計(jì)算結(jié)果

2.3 頻率激增時(shí)刻軸承故障特征頻率提取

本文首先分析了故障表現(xiàn)于功率激增時(shí)刻,即78 000 r/min轉(zhuǎn)速下軸承振動(dòng)信號(hào)的EMD-Hilbert包絡(luò)譜,如圖3所示。

圖3 78 000 r/min轉(zhuǎn)速下軸承振動(dòng)信號(hào)的Hilbert包絡(luò)譜

從圖3中可以看出519 Hz處的頻率峰值對(duì)應(yīng)坐標(biāo)點(diǎn)(0.519 2,0.217 7),比軸頻峰值點(diǎn)(1.3,0.084 83)幅值還高。峰值處頻率值與表1中78 000 r/min轉(zhuǎn)速下的保持架故障頻率計(jì)算值完全一致,且頻譜圖中還存在明顯的以保持架故障頻率為中心,以軸頻及其倍頻為邊帶的各種調(diào)制頻率成分(nfr-mfFTF,其中n=1,m=1,2),說明軸承在78 000 r/min轉(zhuǎn)速狀態(tài)下已經(jīng)存在保持架故障。因?yàn)橄到y(tǒng)在正常運(yùn)轉(zhuǎn)的情況下,軸旋轉(zhuǎn)頻率幅值一般比較明顯,所以保持架故障頻率峰值無(wú)法辨識(shí)。

2.4 軸承故障漸進(jìn)劣化全過程解析

為深度解析保持架故障情況,對(duì)系統(tǒng)全運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行EMD-Hilbert包絡(luò)解調(diào)分析。首先,將軸承全運(yùn)轉(zhuǎn)狀態(tài)按轉(zhuǎn)速不同進(jìn)行分離,得到11種狀態(tài)的獨(dú)立運(yùn)行數(shù)據(jù);然后對(duì)每一種軸承運(yùn)轉(zhuǎn)狀態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行EMD自適應(yīng)分解,選取包含共振頻帶的前4個(gè)IMF分量進(jìn)行信號(hào)重構(gòu),剔除背景噪聲的同時(shí)增強(qiáng)保持架故障特征;最后,將以上重構(gòu)信號(hào)進(jìn)行Hilbert變換,求取軸承故障的包絡(luò)信號(hào),獲取含有明顯保持架故障特征的EMD-Hilbert包絡(luò)譜。通過分析系統(tǒng)11種狀態(tài)的EMD-Hilbert包絡(luò)譜發(fā)現(xiàn),軸承在初始的20 000 r/min狀態(tài)下就已經(jīng)存在明顯的保持架故障頻率峰值,如圖4所示。另外,系統(tǒng)軸承11種運(yùn)行狀態(tài)的Hilbert包絡(luò)譜中全部包含明顯的保持架故障頻率峰值。

圖4 20 000 r/min轉(zhuǎn)速下軸承振動(dòng)信號(hào)的Hilbert包絡(luò)譜

圖5為軸承在不同轉(zhuǎn)速下保持架故障頻率峰值和軸頻峰值的統(tǒng)計(jì)情況?？梢娫?0 000～65 000 r/min轉(zhuǎn)速上升階段,保持架故障頻率峰值也在線性上升,甚至在50 000 r/min轉(zhuǎn)速下保持架故障頻率峰值超過軸頻峰值。說明在這一階段,保持架故障在逐漸擴(kuò)大化和嚴(yán)重化,到65 000 r/min轉(zhuǎn)速下保持架故障頻率峰值達(dá)到最高。因此,至少應(yīng)該在50 000 r/min轉(zhuǎn)速下就采取相應(yīng)措施,以避免軸承保持架故障進(jìn)一步劣化給旋轉(zhuǎn)機(jī)械系統(tǒng)帶來的不可逆損傷。

圖5 軸承保持架故障頻率峰值和軸頻峰值統(tǒng)計(jì)圖

在70 000～78 000 r/min轉(zhuǎn)速階段,軸頻峰值極不穩(wěn)定,保持架故障頻率峰值卻直線上升,并超過系統(tǒng)軸頻幅值,說明保持架的損壞程度已經(jīng)嚴(yán)重影響系統(tǒng)軸承的運(yùn)轉(zhuǎn),并于78 000 r/min轉(zhuǎn)速下第68 s表現(xiàn)為功率激增,振動(dòng)幅值異常。由此可見,軸承故障表現(xiàn)于功率激增的時(shí)刻,已經(jīng)是保持架故障發(fā)生的中后期,這對(duì)于故障的早期預(yù)測(cè)和防護(hù)無(wú)法提供有效判據(jù)。

2.5 基于EMD的Hilbert包絡(luò)解調(diào)分析與常規(guī)STFT分析結(jié)果對(duì)比

為驗(yàn)證EMD-Hilbert包絡(luò)解調(diào)分析對(duì)渦輪泵高速軸承保持架故障特征提取是否有效,本文將EMD-Hilbert包絡(luò)譜與常規(guī)STFT分析結(jié)果進(jìn)行了對(duì)比,選取了30 000、40 000 r/min兩種轉(zhuǎn)速狀態(tài)下的軸承故障數(shù)據(jù),分析結(jié)果如圖6～圖8所示。從圖6 STFT頻譜圖可以看出,軸承保持架特征頻率淹沒在了以軸頻特征為中心的頻譜圖中。而圖7、圖8的Hilbert包絡(luò)譜中,保持架故障特征頻率則比較明顯,容易辨認(rèn)。相對(duì)于STFT頻譜分析,基于EMD的Hilbert包絡(luò)解調(diào)分析對(duì)沖擊類故障比較敏感,通過EMD分解重構(gòu)剔除了不必要的頻率干擾,更能凸顯故障特征頻率,更容易對(duì)軸承故障進(jìn)行診斷。

圖6 軸承故障信號(hào)的STFT分析結(jié)果

圖7 30 000 r/min轉(zhuǎn)速下軸承振動(dòng)信號(hào)的Hilbert包絡(luò)譜

圖8 40 000 r/min轉(zhuǎn)速下軸承振動(dòng)信號(hào)的Hilbert包絡(luò)譜

3 結(jié)束語(yǔ)

本文通過對(duì)軸承故障特征提取算法的研究,采用基于EMD的Hilbert包絡(luò)解調(diào)方法從真實(shí)的軸承故障信號(hào)中準(zhǔn)確提取出了軸承的故障特征。首先,將該算法應(yīng)用于功率激增時(shí)刻,即78 000 r/min轉(zhuǎn)速時(shí)刻,提取出了明顯的保持架故障頻率;然后,將基于EMD的Hilbert包絡(luò)解調(diào)分析結(jié)果與常規(guī)的STFT分析結(jié)果進(jìn)行比較,結(jié)果顯示基于EMD的Hilbert包絡(luò)解調(diào)分析算法能夠減少環(huán)境噪聲的干擾,可以有效增強(qiáng)軸承故障的特征信息,更有利于軸承故障的診斷;最后,對(duì)系統(tǒng)11種運(yùn)轉(zhuǎn)狀態(tài)分別進(jìn)行了基于EMD的Hilbert包絡(luò)解調(diào),解析出軸承保持架故障的漸進(jìn)劣化全過程,確定出軸承故障早期人為干預(yù)的具體時(shí)刻,為軸承試驗(yàn)系統(tǒng)早期故障的預(yù)防提供了科學(xué)的依據(jù),提高了渦輪泵高轉(zhuǎn)速特性軸承試驗(yàn)臺(tái)的故障快速定位能力,降低了軸承故障劣化對(duì)試驗(yàn)系統(tǒng)帶來的風(fēng)險(xiǎn)和損失,對(duì)于火箭發(fā)動(dòng)機(jī)渦輪泵軸承試驗(yàn)系統(tǒng)的健康監(jiān)測(cè)和故障診斷具有工程價(jià)值。