摘 要 將改進(jìn)小波閾值與EMD?HHT相結(jié)合，分析振動(dòng)信號(hào)的HHT時(shí)頻特征。改進(jìn)的小波閾值算法中，通過改變?chǔ)林悼梢垣@取最佳信噪比和均方誤差，并通過仿真數(shù)據(jù)驗(yàn)證了其可行性。使用凱斯西儲(chǔ)大學(xué)軸承數(shù)據(jù)對(duì)驅(qū)動(dòng)端故障進(jìn)行分析發(fā)現(xiàn)，經(jīng)改進(jìn)小波閾值去噪的時(shí)域信號(hào)，更易呈現(xiàn)振動(dòng)沖擊信號(hào)的周期性；經(jīng)EMD?HHT算法處理后的HHT時(shí)頻譜能有效表征軸承故障時(shí)頻特性，有利于判別滾動(dòng)軸承故障。

關(guān)鍵詞 軸承 振動(dòng)信號(hào) 故障分析診斷 改進(jìn)小波閾值 EMD?HHT算法 時(shí)頻特征

中圖分類號(hào) TH133.3" "文獻(xiàn)標(biāo)志碼 B" "文章編號(hào) 0254?6094（2024）05?0801?06

作者簡(jiǎn)介：段秉紅（1981-），高級(jí)工程師，從事泛在油氣田設(shè)備智能化發(fā)展等相關(guān)方向的研究工作，duanbinghong.slyt@sinoprc.com。

引用本文：段秉紅，李勇，賀建軍，等.基于振動(dòng)信號(hào)的軸承狀態(tài)診斷方法研究［J］.化工機(jī)械，2024，51（5）：801-806.

設(shè)備完整性管理在設(shè)備整個(gè)壽命周期內(nèi)建立并實(shí)施，有利于全面掌握設(shè)備風(fēng)險(xiǎn)狀態(tài)，實(shí)現(xiàn)設(shè)備設(shè)施安全、可靠運(yùn)行。軸承作為旋轉(zhuǎn)設(shè)備的重要部件，其運(yùn)行狀況影響著整個(gè)設(shè)備的使用壽命，及時(shí)準(zhǔn)確地分析出故障［1］，有利于設(shè)備完整性管理。由于加工制造或安裝誤差，加之軸承部件服役的疲勞、磨損、腐蝕等問題，極易引起軸承振動(dòng)，造成旋轉(zhuǎn)精度降低、設(shè)備運(yùn)行穩(wěn)定性變差，進(jìn)而引發(fā)設(shè)備故障。及時(shí)發(fā)現(xiàn)軸承故障，準(zhǔn)確分析故障情況，并采取一定的維護(hù)措施，確保設(shè)備安全運(yùn)行，可實(shí)現(xiàn)企業(yè)降本增效［2，3］。目前，軸承振動(dòng)監(jiān)測(cè)診斷技術(shù)與油膜、鐵譜、軸溫及聲音等監(jiān)測(cè)診斷技術(shù)相比，具有振動(dòng)信號(hào)監(jiān)測(cè)不易受機(jī)械結(jié)構(gòu)影響且相對(duì)簡(jiǎn)單的特點(diǎn)，因此得到了廣泛研究與應(yīng)用［4］。

軸承振動(dòng)監(jiān)測(cè)診斷需從獲取的信號(hào)中得到故障特征數(shù)據(jù)從而識(shí)別故障，然后采用合適的信號(hào)處理方法對(duì)獲取的振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行處理，從而實(shí)現(xiàn)軸承故障診斷［5］。在振動(dòng)信號(hào)處理領(lǐng)域，國(guó)內(nèi)外學(xué)者做了大量研究，主要集中在時(shí)域、頻域、時(shí)頻域分析，以及傅里葉變換、小波變換、Hilbert包絡(luò)譜分析等方面［6，7］。隨著科學(xué)技術(shù)的發(fā)展，大數(shù)據(jù)下的機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等技術(shù)在軸承振動(dòng)監(jiān)測(cè)診斷方面得到了應(yīng)用［8］。HUANG N E等提出一種自適應(yīng)的經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解（Empirical Mode Decomposition，EMD）信號(hào)處理方法，該方法被廣泛用于處理非線性、非平穩(wěn)信號(hào)［9］。由于運(yùn)行環(huán)境的影響，獲取的軸承振動(dòng)信號(hào)通常具有非線性、非平穩(wěn)特征。在實(shí)際的故障診斷中，往往需要將不同尺度特征成分分解，分析得到有效模態(tài)分量。呂同昕基于改進(jìn)EMD算法處理滾動(dòng)軸承振動(dòng)信號(hào)，并進(jìn)行軸承故障特征識(shí)別［10］。史東海等通過對(duì)滾動(dòng)軸承信號(hào)進(jìn)行EMD分解提取高維數(shù)據(jù)集，并基于主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）降維，使用分類算法實(shí)現(xiàn)軸承故障準(zhǔn)確分類［11］。呂作鵬等提出一種基于小波包、EMD和Hilbert?Huang變換（HHT）組合的軸承振動(dòng)信號(hào)處理方法，通過仿真和軸承故障實(shí)驗(yàn)對(duì)比分析，驗(yàn)證了該方法在故障特征獲取方面的有效性［12］。機(jī)械故障診斷中，獲取的振動(dòng)信號(hào)不可避免地會(huì)含有噪聲，而有效的去噪方式對(duì)信號(hào)分析及故障提取具有極大幫助。小波變換具有良好的時(shí)頻特性，小波閾值降噪是一種實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)單且效果好的降噪方式［13］。LAW L S等基于小波包分解和HHT提出了一種主軸軸承狀態(tài)監(jiān)測(cè)方法［14］。

由于滾動(dòng)軸承故障振動(dòng)信號(hào)的非平穩(wěn)性，筆者基于改進(jìn)小波閾值與EMD?HHT分析軸承振動(dòng)信號(hào)，結(jié)合改進(jìn)的小波閾值對(duì)軸承振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行降噪處理，通過EMD?HHT算法得到時(shí)頻譜，從而分析得到軸承振動(dòng)故障特征。

1 改進(jìn)的小波閾值與EMD?HHT原理

1.1 改進(jìn)的小波閾值

故障檢測(cè)信號(hào)去噪時(shí)，既要降低噪聲水平，又要保留表征信號(hào)的奇異特征。小波基函數(shù)在處理信號(hào)時(shí)各有特點(diǎn)，沒有任何一種小波基函數(shù)會(huì)對(duì)所有類型的信號(hào)取得最有效的去噪效果。通常采用db小波系和sym小波系處理故障檢測(cè)信號(hào)。小波閾值的選取直接影響降噪效果，為了既保留軟閾值降噪信號(hào)的光滑性，又保留硬閾值降噪后信號(hào)的突變特征，筆者選取軟硬閾值相結(jié)合的改進(jìn)小波閾值方法［15］。

自適應(yīng)閾值λj的計(jì)算式為：

λ=[σ][^]" " " （1）

其中，[σ][^]=MAD/0.6745，MAD為第j層小波系數(shù)的中值，M為第j層小波系數(shù)的長(zhǎng)度。

軟硬閾值改進(jìn)方法如下：

[d][^]=sgn（

d）·（

d-αλ），

d≥λ

0" " " " " ，

dlt;λ" "（2）

其中，[d][^]為估計(jì)的小波系數(shù)，d為初始小波系數(shù)，λ為給定的閾值，0≤α≤1，當(dāng)α為0和1時(shí)，分別為硬閾值法和軟閾值法?？梢姡ㄟ^選取合適的α值，可以達(dá)到最優(yōu)的去噪效果。

為驗(yàn)證文中方法的性能，使用信噪比（SNR）和均方誤差（MSE）作為評(píng)價(jià)指標(biāo)［15，16］，二者的計(jì)算式如下：

SNR=10lg" "（3）

MSE=［x（n）-[x][^]（n）］" " （4）

其中，x（n）、[x][^]（n）分別為原始信號(hào)和小波去噪的信號(hào)，L為數(shù)據(jù)點(diǎn)數(shù)。

1.2 經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解

EMD的優(yōu)勢(shì)是可以對(duì)非線性時(shí)間序列、非平穩(wěn)信號(hào)進(jìn)行平穩(wěn)性處理，從而使復(fù)雜信號(hào)變得簡(jiǎn)單［17］，尤其是可以將復(fù)雜多分量的組合振動(dòng)信號(hào)分解成若干個(gè)本征模態(tài)函數(shù)（Intrinsic Mode Function，IMF）和一個(gè)殘余分量［18］。原始信號(hào)的物理信息F（t）可由各階IMF和參與分量表征，即：

F（t）=C（t）-R（t）" " " （5）

其中，C（t）為各階IMF；R（t）為參與分量。

EMD能從高到低自適應(yīng)分解原始信號(hào)，原始信號(hào)將被頻率不同的濾波器進(jìn)行帶寬篩選，從而實(shí)現(xiàn)故障特征提取。

1.3 HHT時(shí)頻分析

經(jīng)EMD信號(hào)分解的本征模態(tài)分量具有瞬時(shí)頻率意義，然后利用Hilbert變換可以得到HHT時(shí)頻譜［12，19］，HHT時(shí)頻分析能實(shí)現(xiàn)對(duì)時(shí)變非平穩(wěn)故障信號(hào)的進(jìn)一步分析，從而有效表征振動(dòng)信號(hào)的特征。

HHT譜是對(duì)信號(hào)幅值在時(shí)-頻域上的描述，定義式為：

H（ω，t）=RPa（t）[i∫][ω（t）dt][e]" " "（6）

其中，H（ω，t）表示信號(hào)幅值在整個(gè)頻率段上隨時(shí)間和頻率的變換規(guī)律，RP表示實(shí)部，a（t）表示瞬時(shí)振幅，i表示歐拉公式中的虛數(shù)單位，ω（t）表示瞬時(shí)頻率。式（6）能夠反映振動(dòng)信號(hào)在不同時(shí)刻、不同頻域范圍內(nèi)的能量分布。

2 仿真分析

2.1 仿真實(shí)驗(yàn)

本次仿真實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)來自美國(guó)凱斯西儲(chǔ)大學(xué)的軸承數(shù)據(jù)。實(shí)驗(yàn)平臺(tái)滾動(dòng)軸承振動(dòng)信號(hào)測(cè)試裝置如圖1所示，該裝置主要由馬達(dá)、功率度量器、傳感器及譯碼器等元器件組成，可利用電火花技術(shù)在軸承上制造點(diǎn)蝕損傷。

軸承型號(hào)6205?2RS JEM SKF，采用驅(qū)動(dòng)端2的馬力故障數(shù)據(jù)，采樣頻率12 kHz，故障直徑d=0.1778 mm，轉(zhuǎn)速n=1750 r/min，轉(zhuǎn)頻fr=29.167 Hz，其他參數(shù)列于表1。

筆者選用db5小波基驗(yàn)證改進(jìn)小波閾值降噪效果。從表2可以看出，對(duì)于改進(jìn)的小波閾值，當(dāng)α=0.0015時(shí)，SNR最大，MSE最小，表現(xiàn)出了最優(yōu)的降噪效果。

圖2為內(nèi)圈故障監(jiān)測(cè)時(shí)域信號(hào)及其EMD分解信號(hào)，可以看出，經(jīng)改進(jìn)的小波閾值去噪后的時(shí)域信號(hào)，既提高了信號(hào)的平滑性，又保留了信號(hào)的突變特征，有利于時(shí)域信號(hào)的進(jìn)一步分析及故障特征提取。原始信號(hào)的HHT時(shí)頻圖以及采用EMD?HHT算法得到的去噪信號(hào)時(shí)頻圖如圖3、4所示，對(duì)比兩者可以看出，原始故障信號(hào)存在3 000～3 500 Hz的高頻干擾，不利于表征故障時(shí)頻特征；經(jīng)改進(jìn)的小波閾值去噪后的HHT時(shí)頻圖呈現(xiàn)出的時(shí)頻特征符合內(nèi)圈故障頻率（157.943 3 Hz），有利于軸承故障診斷。

2.2 軸承故障數(shù)據(jù)分析

經(jīng)改進(jìn)小波閾值與EMD?HHT算法處理后（圖5～7）發(fā)現(xiàn)，不同位置的軸承外圈損傷對(duì)時(shí)域幅值的影響不同，這主要是因?yàn)椴煌恢玫膿p傷會(huì)造成動(dòng)不平衡引起的振動(dòng)幅度變化。改進(jìn)小波閾值去噪后的時(shí)域突變值呈現(xiàn)出近周期性變化，更有利于表征損傷位置振動(dòng)沖擊的時(shí)間間隔。正因?yàn)闀r(shí)域信號(hào)特征不同，以及HHT時(shí)頻圖的時(shí)頻聚集、突顯信號(hào)局部特征的能力，造成了在譜圖特征上的不同，因此最終實(shí)現(xiàn)軸承振動(dòng)故障的有效檢測(cè)。

3 結(jié)束語(yǔ)

針對(duì)滾動(dòng)軸承故障信號(hào)特征，利用改進(jìn)小波閾值去噪方法進(jìn)行去噪仿真實(shí)驗(yàn)，通過信噪比和均方誤差驗(yàn)證其有效性。當(dāng)α=0.0015時(shí)，得到的SNR最大，MSE最小，此時(shí)去噪效果最優(yōu)。

經(jīng)過改進(jìn)小波閾值去噪后的時(shí)域信號(hào)突變值呈現(xiàn)近周期性變化，更有利于表征損傷位置振動(dòng)沖擊的時(shí)間間隔。EMD?HHT時(shí)頻譜可反映振動(dòng)信號(hào)在不同時(shí)刻、不同頻域的特性，實(shí)現(xiàn)對(duì)滾動(dòng)軸承故障信號(hào)的分析和診斷，從而確定故障類型。

將改進(jìn)小波閾值與EMD?HHT時(shí)頻譜相結(jié)合，實(shí)現(xiàn)對(duì)設(shè)備軸承狀態(tài)監(jiān)測(cè)診斷，從而盡早發(fā)現(xiàn)不良部位，判斷并排除不良因素，進(jìn)而確定運(yùn)維策略，保持設(shè)備性能的高度穩(wěn)定，實(shí)現(xiàn)設(shè)備的現(xiàn)代化管理。

參 考 文 獻(xiàn)

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（收稿日期：2023-05-16，修回日期：2024-08-30）