王瑞倩,張巖軍,喬澤民

(1.山西晉中理工學(xué)院智能制造與車輛學(xué)院,山西 晉中 030600)

(2.山西省計量科學(xué)研究院,山西 太原 030062)

電機(jī)作為一種重要的將電能轉(zhuǎn)換為動能的裝置,在工業(yè)生產(chǎn)中有著舉足輕重的地位。電機(jī)結(jié)構(gòu)復(fù)雜且種類繁多,是一個由多個配件構(gòu)成的有機(jī)整體[1],電機(jī)的運(yùn)行狀態(tài)與其所受負(fù)載的大小和環(huán)境因素有密切關(guān)系。作為傳動機(jī)構(gòu)的動力輸出部件,當(dāng)電機(jī)發(fā)生故障時,不僅會給企業(yè)帶來巨大的經(jīng)濟(jì)損失,還會引發(fā)嚴(yán)重后果,造成大量人員傷亡,對生產(chǎn)安全造成威脅[2]。在工業(yè)環(huán)境中,由于電機(jī)故障而發(fā)生的事故數(shù)不勝數(shù)。我國華能伊敏煤電公司在2008年發(fā)生了電機(jī)轉(zhuǎn)子故障,雖然沒有人員傷亡,卻造成了重大經(jīng)濟(jì)損失。截至2009年,世界風(fēng)力發(fā)電機(jī)組方面因?yàn)殡姍C(jī)故障而造成的嚴(yán)重事故已經(jīng)超過 700 起[3]。

對于電機(jī)而言,最常見的故障發(fā)生在其核心部件——軸承系統(tǒng)[4]。因此,對電機(jī)的軸承問題進(jìn)行檢測和分析變得至關(guān)重要[5]。伴隨著信號收集技術(shù)的提升、信息處理科技的發(fā)展以及智能化的推進(jìn),電機(jī)故障識別技術(shù)也隨之發(fā)展并日益完善[6]。

由于電機(jī)的工作環(huán)境一般比較惡劣,導(dǎo)致電機(jī)內(nèi)部軸承件發(fā)生故障時往往不能被第一時間識別并處理,從而導(dǎo)致單一故障變成了復(fù)合故障,無形中增加了對電機(jī)故障診斷的難度,兩種乃至多種故障之間會造成干擾,給故障特征信息的有效、準(zhǔn)確提取加大了難度,對故障的特征信息進(jìn)行提取本質(zhì)上是對故障的脈沖峰值進(jìn)行識別的過程,但是在強(qiáng)噪環(huán)境下這些脈沖信息往往被完全淹沒,故對采集到的原始振動信號進(jìn)行降噪是非常有必要的[7]。Mcdonald等[8]提出將最優(yōu)最小熵反褶積方法(MOMEDA)運(yùn)用到旋轉(zhuǎn)機(jī)械的故障診斷中,然而該方法在強(qiáng)噪環(huán)境下有一定的局限性,并且每次只能對單一的脈沖信號進(jìn)行提取。

為了克服MOMEDA的缺陷,本文對采集的原始振動信號先通過自回歸滑動平均模型(ARMA)進(jìn)行平滑性處理。ARMA在降噪方面具有不錯的性能,且對信號整體進(jìn)行平滑處理后不會消除信號內(nèi)部包含的周期性脈沖信號。為了使MOMEDA在復(fù)合故障診斷中有良好的表現(xiàn),本文通過設(shè)置多個周期區(qū)間來使得MOMEDA可以進(jìn)行復(fù)合故障的診斷。通過仿真信號和實(shí)驗(yàn)信號驗(yàn)證了本文所提方法ARMA-MOMEDA在強(qiáng)噪環(huán)境下復(fù)合故障診斷的可行性。

1 最優(yōu)最小熵反褶積

在故障診斷初期,所使用的最小熵解卷積(MED)在脈沖提取過程中可以使單一脈沖信號的峰值增加,但是不能有效提取周期性的脈沖信號,在對旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷時會出現(xiàn)誤診斷。為了提高其準(zhǔn)確度,Mcdonald等[8]提出了一種可以完整提取周期性脈沖信號的方法,即MOMEDA,該方法中參數(shù)不需要人工選取,而是直接計算得到,避免了誤差,具體思路如下。

設(shè)傳感器采集到的振動特征信息為y(n):

y(n)=h(n)x(n)+q(n)

(1)

式中:h(n)為傳遞函數(shù),x(n)為沖擊序列,q(n)代表噪聲。MOMEDA主要目的是對采集的信號進(jìn)行濾波處理,減弱噪聲對脈沖信號的影響。

相比于MED,MOMEDA內(nèi)部添加了多脈沖目標(biāo)的識別方法,可以對周期性脈沖進(jìn)行多點(diǎn)捕獲。為了對MOMEDA的參數(shù)準(zhǔn)確度量,引入了基于多重D范數(shù)(multi D-norm,MDN)[8]的多脈沖目標(biāo)識別的反褶積算法,MOMEDA以濾波信號的多點(diǎn)D范數(shù)為目標(biāo)函數(shù),通過計算最大的多點(diǎn)D范數(shù)來求得最優(yōu)濾波器系數(shù)f,多點(diǎn)D范數(shù)公式為:

(2)

式中:y為理想的周期性脈沖信號,t為目標(biāo)矢量。目標(biāo)矢量可以對脈沖位置進(jìn)行定位,利用歸一化水平表示達(dá)到目標(biāo)解,同時該矢量可以有效區(qū)分周期性信號和噪聲。當(dāng)MDN最大時所得到的解就是MOMEDA本身;

(3)

為了實(shí)現(xiàn)對多故障特征信息的提取,需要對不同的周期脈沖信號進(jìn)行識別,因而目標(biāo)解會隨著采樣頻率的變化而發(fā)生變化。

MOMEDA濾波器系數(shù)f和周期性脈沖信號y可以歸納為式(4)與式(5):

(4)

(5)

式中:L為濾波器長度,N為采樣點(diǎn)數(shù),X0為由輸入信號xL、xL+1、xN等構(gòu)造的參數(shù)矩陣。

脈沖信號y為:

(6)

MOMEDA濾波器的最優(yōu)解為式(4)的倍數(shù),當(dāng)取得最優(yōu)解的系數(shù)f后進(jìn)行解反褶積,避免了人工選取的影響。

ARMA模型可以準(zhǔn)確地描述旋轉(zhuǎn)機(jī)械的動態(tài)特性,針對軸承的不同工況,該模型具有更好的識別度,在噪聲處理方面具有明顯的優(yōu)勢。ARMA模型在對旋轉(zhuǎn)機(jī)械進(jìn)行故障診斷時,通常依托于穩(wěn)定的時間序列。使用三向加速度計獲取的振動信號并非線性序列,由于噪聲信號是非線性的,故而需要對采集的信號進(jìn)行差分處理,為此構(gòu)建ARMA模型。

當(dāng)使用ARMA模型處理采集的振動信號時,首先需對振動信號中的時間序列參數(shù)進(jìn)行詳細(xì)分析,然后通過應(yīng)用信息準(zhǔn)則(AIC)來確定ARMA模型的階次。

2 強(qiáng)噪聲環(huán)境下多故障特征識別方法

為了說明MOMEDA在強(qiáng)噪環(huán)境下對故障特征提取的局限性,本文構(gòu)建了仿真信號,分別對所構(gòu)建仿真信號添加不同強(qiáng)度的噪聲,即環(huán)境噪聲C。仿真信號x3(t)由仿真信號x1(t)和x2(t)復(fù)合疊加而來。

(7)

式中:Am1和Am2為沖擊幅值,g為阻尼系數(shù),Tm1和Tm2為沖擊周期,fa1為軸的固有頻率。各參數(shù)取值為:g=0.1,Tm1=1/43 s,Tm=1/100 s,fa1=320 Hz。

圖1為本文所構(gòu)建的復(fù)合信號在9.76 dB下MOMEDA故障特征提取圖譜。由圖1(a)可清晰看到各脈沖信號具有周期性;由圖1(b)可知,噪聲信號的振幅較小;由圖1(c)可知,故障信號的時域脈沖特征在9.76 dB下噪聲強(qiáng)度較弱,對旋轉(zhuǎn)機(jī)械的脈沖信號干擾較小;由圖1(d)可知,故障特征頻率fa和fb存在倍頻信息2fa和2fb,故本文構(gòu)建的兩個故障特征頻率fa和fb均可檢測到。

圖2為本文所構(gòu)建復(fù)合信號在-1.39 dB下MOMEDA故障特征提取圖譜。為了對比說明MOMEDA在強(qiáng)噪環(huán)境下復(fù)合故障診斷的局限性,采用控制變量法,故圖1(a)與圖2(a)選取的是同一脈沖信號;圖2(b)中噪聲信號的振動幅值和所構(gòu)建脈沖信號的振動幅值相差不大;由圖2(c)可知,在復(fù)合信號中,不能識別出多故障脈沖信號的每一個脈沖波形;從圖2(d)可以清晰地看到一個fb的頻率峰值,但是難以識別到其倍頻信號,并且針對fa的故障頻率更是完全沒有被識別到。

圖2 復(fù)合信號在-1.39 dB下MOMEDA故障特征提取圖譜

圖3為本文所構(gòu)建復(fù)合信號在-6.32 dB下MOMEDA故障特征提取圖譜。圖3(b)中信號幅值明顯超過多故障特征脈沖信號的幅值;圖3(c)中多(雙)故障的脈沖信息淹沒于噪聲信號中,難以提取;圖3(d)中雖然存在fc和fd的峰值,但并未檢測出任何倍頻信息,即當(dāng)MOMEDA在-6.32 dB信噪比條件下處理多故障特性信息時出現(xiàn)了誤診斷現(xiàn)象,無法正確地提取故障特性信息。

圖3 復(fù)合信號在-6.32 dB下MOMEDA故障特征提取圖譜

3 仿真信號分析

為了驗(yàn)證ARMA-MOMEDA在強(qiáng)噪環(huán)境下對多故障診斷的準(zhǔn)確性和有效性,本文構(gòu)建了多故障仿真信號x3(t),該信號由多故障脈沖信號和噪聲信號復(fù)合而成。

圖4為ARMA-MOMEDA對多故障信號特征提取圖,其中圖4(b)中脈沖信號被噪聲完全淹沒;由圖4(d)可知,應(yīng)用ARMA-MOMEDA可以準(zhǔn)確地識別fe與fg兩個故障頻率,并且fe與fg的倍頻信息2fe、3fe以及2fg、3fg也可以被捕捉。由此通過仿真驗(yàn)證了ARMA-MOMEDA在強(qiáng)噪環(huán)境下復(fù)合故障診斷的有效性。

圖4 ARMA-MOMEDA對多故障信號特征提取圖

4 實(shí)驗(yàn)分析

為了驗(yàn)證本文提出的ARMA-MOMEDA在強(qiáng)噪環(huán)境下對滾動軸承復(fù)合故障診斷的有效性,選取了一個同時有軸承內(nèi)圈裂紋與滾動體點(diǎn)蝕這兩個故障的滾動軸承作為測試對象,軸承型號為NJ210,將該軸承安裝在礦用齒輪箱振動實(shí)驗(yàn)臺上。實(shí)驗(yàn)臺結(jié)構(gòu)如圖5所示,該實(shí)驗(yàn)臺由三相異步電機(jī)、連接器、齒輪增速器、扭矩轉(zhuǎn)速傳感器、行星減速器、三向加速度傳感器、磁粉加載器組成。三相異步電機(jī)型號為Y132S.4,額定轉(zhuǎn)速為1 440 r/min,額定功率為55 kW。三向加速度傳感器型號為YD77SA。扭矩轉(zhuǎn)速傳感器型號為JZ2000,額定轉(zhuǎn)矩為2 000 N·m,轉(zhuǎn)速范圍為0～4 000 r/min。磁粉加載器在該實(shí)驗(yàn)臺上主要起加載的作用。

1—磁粉加載器;2—齒輪增速器;3—扭矩轉(zhuǎn)速傳感器;

多故障振動信號的特征信息由三向加速度傳感器采集后再通過DASP振動分析儀導(dǎo)出,最后通過ARMA-MOMEDA對振動信號進(jìn)行故障分析。

圖6為ARMA-MOMEDA對實(shí)驗(yàn)信號的故障特征提取時域圖與頻域圖。圖6(c)中,故障頻率分別為fh和fi的倍頻信號,這表明ARMA-MOMEDA算法成功地識別出了滾動軸承內(nèi)圈及滾動體故障。這一結(jié)果進(jìn)一步證實(shí)了本文方法在復(fù)雜故障診斷中的實(shí)用性和有效性。

圖6 ARMA-MOMEDA對實(shí)驗(yàn)信號故障特征提取圖

5 結(jié)束語

本文提出的ARMA-MOMEDA方法克服了MOMEDA在高噪聲條件下的復(fù)雜故障診斷的限制,利用平滑降噪方法降低了背景噪聲對故障識別的影響,提高了強(qiáng)噪條件下軸承綜合故障檢測的準(zhǔn)確度,最后通過對模擬信號與實(shí)驗(yàn)信號的故障特征提取證明了本文所提方法的可行性和有效性。