和 丹,權(quán) 偉,湯明軍,劉 暉

(1.西安工程大學(xué) 機(jī)電工程學(xué)院,西安 710048; 2.西安市現(xiàn)代智能紡織裝備重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,西安 710600;3.西安交通大學(xué) 機(jī)械工程學(xué)院,西安 710049)

周期性沖擊特征提取和辨識是旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷中的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。但在實(shí)際工業(yè)現(xiàn)場,由于振動傳輸路徑和多振動源耦合等因素影響,測得的振動信號中不僅包含與故障相關(guān)的弱周期性沖擊,還包含信號傳遞中強(qiáng)背景噪聲[1]。因此,從復(fù)雜振動信號中準(zhǔn)確提取和分離出周期性沖擊特征對機(jī)械設(shè)備故障診斷具有極其重要的意義。

針對周期性沖擊特征提取和分離,國內(nèi)外研究者開展了大量研究工作,可分為三類:第一類是利用周期和沖擊特性,結(jié)合數(shù)字濾波理論構(gòu)造相應(yīng)濾波器。如:最大相關(guān)峭度解卷積(maximum correlation kurtosis deconvolution,MCKD)[2]、多點(diǎn)最優(yōu)最小熵解卷積(multipoint optimal minimum entropy deconvolution,MOMEDA)[3]、最大二階循環(huán)平穩(wěn)盲解卷積(maximum second order cyclostationary blind deconvolution,CYCBD)[4]和譜峭度[5]等。這類方法通常能夠最大程度強(qiáng)化沖擊特征,但容易受隨機(jī)沖擊干擾影響,且在復(fù)合故障診斷時(shí)需要設(shè)計(jì)多個(gè)濾波器進(jìn)行,適合使用場景為無隨機(jī)沖擊干擾影響,共振帶和故障頻率未知的故障沖擊識別[6]。第二類是利用周期性沖擊波形特征和內(nèi)積理論設(shè)計(jì)相應(yīng)濾波器,如:匹配追蹤[7],拉布拉斯小波[8]等。這類方法通常需要設(shè)計(jì)與故障匹配的原子庫,且計(jì)算量大,優(yōu)點(diǎn)是能最大限度還原故障信號,適合故障特征已經(jīng)情況下的故障信號提取[9]。第三類是利用通用型分解方法開展沖擊特征提取研究。如:經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(empirical mode decomposition,EMD)[10]、局域均值分解(local mean decomposition,LMD)[11]、變分模態(tài)分解(variational modal decomposition,VMD)[12]等。該類方法可將沖擊特征分解到多個(gè)模式分量,通常需要結(jié)合其他指標(biāo)進(jìn)一步篩選故障特征,優(yōu)點(diǎn)是不限于沖擊特征分離,適合故障未知及多種故障類型的故障信號分離[13]。上述方法雖然在故障沖擊特征提取中取得一定效果,但適用范圍不盡相同。

形態(tài)濾波是一種非線性濾波方法,因其具有較強(qiáng)的非線性信號處理和信號形態(tài)細(xì)節(jié)特征保持能力成為故障診斷中研究熱點(diǎn)。該方法利用結(jié)構(gòu)元素對信號進(jìn)行濾波,在保留特征信息的同時(shí)消除噪聲成分,其效果主要依賴結(jié)構(gòu)元素類型,結(jié)構(gòu)元素尺度和形態(tài)學(xué)算子等。近些年研究主要關(guān)注如何自適應(yīng)選擇最優(yōu)結(jié)構(gòu)元素以及如何設(shè)計(jì)與結(jié)構(gòu)元素匹配的形態(tài)學(xué)算子兩方面。Li等[14]針對結(jié)構(gòu)元素尺度對形態(tài)濾波結(jié)果不確定性問題,依據(jù)沖擊信號特征,構(gòu)造自適應(yīng)結(jié)構(gòu)元素,試驗(yàn)結(jié)果表明自適應(yīng)結(jié)構(gòu)元素較直線型,三角形元素在特征提取和計(jì)算效率方面效果更優(yōu)。Chen等[15]為了提高形態(tài)濾波算法計(jì)算性能,將具有消除噪聲的對角切片譜(diagonal slice spectrum,DSS)算法與形態(tài)濾波器結(jié)合,有效提升了特征提取能力。Duan等[16]針對隨機(jī)沖擊干擾下的弱沖擊特征提取問題,將形態(tài)學(xué)濾波融入最小熵解卷積方法(minimum entropy deconvolution,MED)方法,成功消除路徑中隨機(jī)沖擊干擾,準(zhǔn)確提取出微弱故障特征。Wang等[17]為了提高形態(tài)濾波算法性能,利用多尺度思想構(gòu)造多尺度增強(qiáng)最優(yōu)梯度積濾波(enhanced optimal gradient product filter,EOGPF)器,并結(jié)合特征頻率強(qiáng)度系數(shù)(characteristic frequency intensity coefficient,CFIC)指標(biāo)實(shí)現(xiàn)了最優(yōu)功率譜的選取。Guo等[18]為了提高形態(tài)濾波算法計(jì)算性能,利用迭代思想設(shè)計(jì)一種迭代形態(tài)差分積小波流程,有效提高了故障診斷精度。上述研究雖然在微弱沖擊特征提取和抗隨機(jī)沖擊干擾方面取得一定成果,然而多故障耦合中周期性沖擊特征的準(zhǔn)確提取和分離并未完全解決。

考慮到形態(tài)學(xué)濾波具有較好的泛化能力,本文將開展基于多尺度形態(tài)學(xué)濾波的沖擊特征自適應(yīng)提取和分離技術(shù)研究,旨在實(shí)現(xiàn)弱故障提取和復(fù)合故障分離。首先,篩選適合沖擊特征分離的形態(tài)學(xué)濾波算子,并分析其濾波特性;然后,利用形態(tài)學(xué)算子、加權(quán)諧噪比、SOSO(strengthen operate subtract operate)特征增強(qiáng)理論和迭代求差思想構(gòu)造一種多尺度故障特征提取和分離方法;最后,利用仿真和試驗(yàn)信號驗(yàn)證該方法有效性。對比CYCBD和譜峭度方法,本文所提出的方法無需預(yù)設(shè)參數(shù),且不受隨機(jī)沖擊影響,不僅對單一弱沖擊提取有效,而且可以實(shí)現(xiàn)復(fù)合沖擊有效分離。

1 基本原理

1.1 形態(tài)學(xué)濾波

形態(tài)學(xué)濾波由于其計(jì)算效率高并能處理非線性信號,被廣泛應(yīng)用于旋轉(zhuǎn)機(jī)械的故障診斷上?；镜男螒B(tài)學(xué)算子是由腐蝕、膨脹、開、閉算子組成。假設(shè)原始信號f(n)是一維離散信號定義為F=(0,1,…,N-1),g(m)也是一維離散信號定義為G=(0,1,…,M-1),且(N≥M),g(m)是結(jié)構(gòu)元素,則數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的四種基本運(yùn)算定義如下:

膨脹算子 (f⊕g)(n)=max{f(n-m)+g(m)}

{1≤n≤N;1≤m≤M}

(1)

腐蝕算子 (fΘg)(n)=min{f(n+m)-g(m)}

{1≤n≤N;1≤m≤M}

(2)

開運(yùn)算 (f°g)(n)=(fΘg⊕g)(n)

(3)

閉運(yùn)算 (f·g)(n)=(f⊕gΘg)(n)

(4)

式中,⊕Θ°·分別表示膨脹、腐蝕、開、閉運(yùn)算。

通過四種基本的形態(tài)學(xué)算子的級聯(lián)組合可以構(gòu)造出復(fù)雜的組合形態(tài)學(xué)算子,如下:

開閉算子FOC=(f°g·g)(n)

(5)

閉開算子FCO=(f·g°g)(n)

(6)

閉-膨脹算子FCD=(f·g⊕g)(n)

(7)

膨脹-閉算子FDC=(f⊕g·g)(n)

(8)

腐蝕-開算子FEO=(fΘg°g)(n)

(9)

開-腐蝕算子FOE=(f°gΘg)(n)

(10)

形態(tài)梯度算子(morphological gradient,MG)

MG=(f⊕g)(n)-(fΘg)(n)

(11)

形態(tài)差分算子(difference filter,DIF)

DIF=(f·g)(n)-(f°g)(n)

(12)

閉-開平均算子(average operator,AVG)

AVG=((f·g)(n)+(f°g)(n))/2

(13)

平均組合差分算子(average combination difference,ACDIF)

ACDIF=(FCD(f(n))+FDC(f(n)))/2-

FEO(f(n))

(14)

組合形態(tài)濾波-帽變換算子(combination morphological filter-hat transform,CMFH)

CMFH=f(n)-(FCO(f(n))+FOC(f(n)))/2

(15)

1.2 CMFH特征分析

在四種基本形態(tài)學(xué)算子中,膨脹算子和閉運(yùn)算能夠保留信號的正脈沖,抑制負(fù)脈沖,相反,腐蝕算子和開運(yùn)算保留負(fù)脈沖,移除正脈沖[19]。AVG為實(shí)現(xiàn)正負(fù)脈沖特征同步提取,將其進(jìn)行級聯(lián)組合得到FOC、FCO、FCD、FDC、FEO、FOE算子,但該類算子會導(dǎo)致信號產(chǎn)生偏移。為了解決偏移問題,前人又提出改進(jìn)算子MG、DIF、AVG、ACDIF和CMFH[20]。

為篩選出最優(yōu)沖擊特征提取算子,利用本文仿真信號2、西儲大學(xué)軸承外圈故障信號(#311,采樣頻率為12 kHz,損傷尺寸為0.014英寸,負(fù)載為2馬力,轉(zhuǎn)速為1 750 r/min)和渥太華軸承內(nèi)圈故障信號[21](#I-A-1,采樣頻率為20 kHz,采樣時(shí)長10 s,運(yùn)行轉(zhuǎn)速從12.5 Hz增加到27.8 Hz)分析形態(tài)學(xué)算子(AVG、ACDIF、DIF、MG、CMFH)沖擊特征提取和分離特性。引入能量幅值(energy amplitude,EA)作為沖擊特征提取能力評價(jià)標(biāo)準(zhǔn),EA值越大,沖擊特征提取能力越強(qiáng)。公式如下:

(16)

圖1分別展示了三組不同信號下形態(tài)學(xué)算子(AVG、ACDIF、DIF、MG、CMFH)在尺度為1～60時(shí)EA值的變化情況,圖1(a)、圖1(b)和圖1(c)中CMFH算子的EA值在各個(gè)尺度下都遠(yuǎn)大于其他算子,表明CMFH算子對沖擊特征提取能力更佳。為掌握CMFH算子濾波特性,對其進(jìn)行幅頻響應(yīng)分析,如圖2所示。

(a)

圖2 CMFH幅頻響應(yīng)

從圖2可以看出,隨著尺度的減小,截止頻率逐漸增大,即保留了更多的高頻分量。這表明CMFH濾波器可以實(shí)現(xiàn)將故障特征按照尺度變化規(guī)律進(jìn)行逐級分離。

1.3 SOSO增強(qiáng)技術(shù)

為了更大限度地提高故障信號中沖擊特征強(qiáng)度,利用SOSO[22]增強(qiáng)技術(shù)提高整體算法去噪性能。具體流程,如圖3所示。

圖3 SOSO強(qiáng)化信號特征流程圖

圖3中:Sk(t)為第k次濾波信號;S0(t)為測試信號,F(·)為濾波算法;k為循環(huán)濾波次數(shù)。上述增強(qiáng)算法可表示為SOSO(Sk(t))。在本文中,濾波算法采用多尺度形態(tài)濾波,k取20。具體見本文第2章流程圖步驟1～3。

2 沖擊特征自適應(yīng)分離方法

本文結(jié)合多尺度形態(tài)濾波器、SOSO強(qiáng)化理論以及迭代求差思想提出了沖擊信號分離法,可實(shí)現(xiàn)故障信號中沖擊特征自適應(yīng)分離和提取。流程如圖4所示。

圖4 本文方法分析流程圖

具體實(shí)現(xiàn)過程如下:

步驟1輸入測試信號fk(t),同時(shí)初始化參數(shù)k=1;

步驟2利用結(jié)構(gòu)元素(structuring elements,SE)、CMFH算子和λmax構(gòu)造多尺度形態(tài)濾波器。直線型結(jié)構(gòu)元素可以避免信號幅值修改和減少運(yùn)算量,故選用直線型結(jié)構(gòu)元素[23]。依據(jù)式(17)確定濾波器尺度λ范圍為1～λmax

(17)

式中:τmax為測試信號fk(t)自相關(guān)函數(shù)中除零位置外的最大極值位置;fs為測試信號fk(t)的采樣頻率。

步驟3利用多尺度形態(tài)濾波器對測試信號fk(t)進(jìn)行處理得到多組濾波信號f(k,1)(t)、f(k,2)(t)、…、f(k,λmax)(t),并結(jié)合峭度指標(biāo)(kurtosis,KR)和包絡(luò)諧噪比[24](envelope harmonic to noise ratio,EHNR)構(gòu)造加權(quán)諧噪比(weighted harmonic to noise ratio,WHNR)指標(biāo),該指標(biāo)能夠有效指示沖擊特征和沖擊特征周期性。利用WHNR指標(biāo)作為濾波信號擇優(yōu)篩選標(biāo)準(zhǔn),得到最佳沖擊信號分量IMF(k,est)(t),WHNR指標(biāo)計(jì)算公式如下

(18)

式中:μ為濾波信號f(k,λ)(t)的平均值;σ為濾波信號f(k,λ)(t)的標(biāo)準(zhǔn)差;E(f(k,λ)(t))是對濾波信號f(k,λ)(t)包絡(luò)處理的時(shí)間序列;rf為E(f(k,λ)(t))的自相關(guān)函數(shù);τmax是rf的最大位置;rf(τmax)為最大位置對應(yīng)的幅值;rf(0)為包絡(luò)總能量。

步驟4利用SOSO增強(qiáng)技術(shù)結(jié)合多尺度形態(tài)濾波算法對得到的沖擊信號IMF(k,est)(t)進(jìn)行特征增強(qiáng),進(jìn)而得到?jīng)_擊信號MIMFk(t);

步驟5判斷沖擊信號MIMFk(t)中ER(energy ratio)是否小于能量比閾值ε,如果是,則得到z組沖擊信號分量,其中z≤k,完成分離。如果否,則利用遞歸求差實(shí)現(xiàn)測試信號分離,遞歸求差公式為fk+1(t)=fk(t)-MIMFk(t),fk(t)為測試信號第k次循環(huán)后信號。循環(huán)終止條件為ER<ε,ER見式(19)。經(jīng)過大量試驗(yàn)信號驗(yàn)證,閾值ε取0.001。

(19)

式中:EMIMFk(t)為MIMFk(t)信號幅值平方和;Efk(t)為測試信號幅值平方和。

3 仿真信號分析

3.1 滾動軸承內(nèi)外圈復(fù)合故障仿真分析

為了驗(yàn)證本文所提方法在提取和分離沖擊信號方面的優(yōu)越性,模擬滾動軸承內(nèi)外圈復(fù)合故障仿真信號,并添加諧波干擾、隨機(jī)沖擊以及強(qiáng)背景噪聲進(jìn)行分析。具體仿真信號描述為

(20)

式中:f(t)為故障仿真信號1;y1(t)為軸承外圈發(fā)生故障的模擬信號,其中fo為軸承外圈故障頻率;y2(t)為軸承內(nèi)圈發(fā)生故障的模擬信號,其中fi為軸承內(nèi)圈故障頻率,fn為系統(tǒng)固有頻率;y3(t)為諧波干擾信號,兩個(gè)諧波頻率fh1、fh2分別為30 Hz、50 Hz;y4(t)為隨機(jī)沖擊干擾信號,其中隨機(jī)沖擊的發(fā)生時(shí)刻分別為tr1=0.1 s,tr2=0.2 s,tr3=0.4 s,δ(t)為信噪比為-4 dB高斯白噪聲。仿真信號采樣頻率fs=10 240 Hz,仿真時(shí)長為1 s,其參數(shù)具體數(shù)值如表1所示。

表1 仿真信號參數(shù)

滾動軸承內(nèi)外圈復(fù)合故障仿真分析選用仿真信號1。仿真信號成分如圖5所示。圖5(a)、圖5(b)分別為軸承外圈沖擊和軸承內(nèi)圈沖擊信號,圖5(c)為諧波干擾信號,圖5(d)為隨機(jī)沖擊干擾信號。圖6(a)、圖6(b)分別為復(fù)合故障仿真信號1時(shí)域圖和包絡(luò)譜。在時(shí)域波形中可以看出故障沖擊信號已經(jīng)被噪聲完全掩蓋,在包絡(luò)譜中發(fā)現(xiàn)諧波耦合頻率(fh2-fh1=20 Hz)和內(nèi)圈故障特征頻率基頻fi,但軸承外圈故障特征頻率fo在干擾信號下無法識別,表明包絡(luò)譜分析方法失效。

(a) 外圈沖擊特征

(a) 時(shí)域圖

利用不添加SOSO增強(qiáng)的文中方法對仿真信號1進(jìn)行分析,結(jié)果如圖7所示。得到兩組信號模式分量。其中MIMF1中包絡(luò)譜發(fā)現(xiàn)了外圈故障基頻fo、內(nèi)圈故障fi和2fi,MIMF2分量中可以找到內(nèi)圈故障基頻fi、內(nèi)圈故障fo和2fo,可以看出該方法未能有效分離出內(nèi)外圈故障信號。利用本文方法對仿真信號1進(jìn)行分析,結(jié)果如圖8所示。得到3組故障信號模式分量,從MIMF1時(shí)域圖中可以看到清晰的沖擊特征,包絡(luò)譜上可以清晰地找到軸承內(nèi)圈故障特征頻率基頻及其倍頻,且譜線突出;同樣,從MIMF2信號包絡(luò)譜中可以找到外圈故障特征頻率基頻及其倍頻;MIMF3信號的時(shí)域圖出現(xiàn)了三組明顯的高幅值隨機(jī)沖擊信號,包絡(luò)譜中沒有發(fā)現(xiàn)明顯的故障信息。對比圖7和圖8可知,包含SOSO增強(qiáng)算法的本文方法可以有效增強(qiáng)內(nèi)外圈故障的局部特征,并去除隨機(jī)沖擊、諧波以及高斯白噪聲干擾,成功分離出軸承復(fù)合故障。這驗(yàn)證了本文方法在復(fù)合故障分離中優(yōu)勢。

(a)

(a)

3.2 滾動軸承單一故障仿真分析

為了進(jìn)一步驗(yàn)證本文方法在提取單一沖擊故障特征方面的有效性,選用仿真信號1中的y1(t)、y2(t)、y3(t)和δ(t)分量構(gòu)造仿真信號2,如圖9所示。在圖9時(shí)域波形中可以看出,故障沖擊信號已被噪聲完全掩蓋,包絡(luò)譜中無法有效識別出軸承外圈故障特征頻率fo及其倍頻。

(a) 時(shí)域圖

利用不添加SOSO增強(qiáng)的文中方法對仿真信號2進(jìn)行分析,結(jié)果如圖10所示。從圖10中MIMF1分量包絡(luò)譜可以發(fā)現(xiàn)軸承外圈故障頻率fo以及2～4倍頻;MIMF2分量中也可以找到外圈故障基頻fo,可以看出該方法可以實(shí)現(xiàn)軸承外圈故障信號提取。利用本文方法對仿真信號2進(jìn)行分析,結(jié)果如圖11所示。MIMF1分量時(shí)域圖中呈現(xiàn)明顯的沖擊成分,包絡(luò)譜中可以看出軸承外圈故障特征頻率基頻及其2～8倍頻,可以判斷軸承發(fā)生了外圈故障。MIMF2和MIMF3信號時(shí)域圖和包絡(luò)譜沒有發(fā)現(xiàn)明顯的故障特征信息。這表明本文方法可以有效提取單一沖擊故障特征。對比圖10和圖11可知,SOSO增強(qiáng)方法有效去除了噪聲對外圈故障特征提取的干擾,增強(qiáng)了軸承外圈沖擊故障特征的局部特征,使得故障特征頻率在譜線上更加明顯。

(a)

(a)

4 試驗(yàn)數(shù)據(jù)驗(yàn)證

以YQ-365型異步牽引電機(jī)中圓柱滾子軸承為研究對象,振動數(shù)據(jù)由圖12中的傳感器b獲得。圓柱滾子軸承安裝在電機(jī)內(nèi)部的主軸上。電機(jī)結(jié)構(gòu)簡圖如圖13所示。

圖12 YQ-365異步牽引電機(jī)

圖13 電機(jī)內(nèi)部結(jié)構(gòu)

4.1 圓柱滾子軸承內(nèi)圈故障

在進(jìn)行異步牽引電機(jī)的滾子承內(nèi)圈故障試驗(yàn)中,采用線切割方式在輸出軸軸承(型號:NU214 C4)上加工內(nèi)圈故障尺寸為4×20 mm的細(xì)槽,用于模擬內(nèi)圈微小故障。以12.8 kHz采樣頻率采集振動信號。圖14為軸承內(nèi)圈故障的實(shí)物圖。電機(jī)轉(zhuǎn)速為600 r/min,根據(jù)軸承型號軸承故障頻率計(jì)算公式得到軸承內(nèi)圈故障特征頻率fi為80.56 Hz。圖15(a)為傳感器所采集到的振動波形,直接對該信號進(jìn)行包絡(luò)譜分析如圖15(b)所示,從包絡(luò)譜可以找到轉(zhuǎn)動頻率fr及其二倍頻,但無法判別是否存在軸承故障。

圖14 軸承內(nèi)圈損壞

(a) 時(shí)域圖

采用本文所提方法對實(shí)測信號1進(jìn)行分析,結(jié)果如圖16所示,從圖中可以看出,MIMF1信號時(shí)域圖中隨機(jī)沖擊成分被成功剔除,強(qiáng)化了沖擊性特征,包絡(luò)譜中找出軸承內(nèi)圈故障特征頻率fi和轉(zhuǎn)頻fr,以及轉(zhuǎn)頻fr的2～6倍頻。MIMF2信號包絡(luò)譜中只找到轉(zhuǎn)動頻率的基頻fr?？梢耘卸ㄔ撦S承內(nèi)圈發(fā)生故障。

(a)

利用CYCBD[25]、匹配追蹤[26]、自適應(yīng)噪聲完全集合經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解[27](complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise,CEEMDAN)三類不同沖擊特征提取方法對實(shí)測信號1進(jìn)行處理,并與本文方法處理結(jié)果對比分析。三個(gè)對比方法關(guān)鍵參數(shù)設(shè)置如下:

(1) 利用粒子群優(yōu)化算法預(yù)先確定CYCBD算法參數(shù),最終將CYCBD濾波器的長度和特征頻率值分別設(shè)置為312和80 Hz。

(2) 分析實(shí)測信號1,利用Gabor解析字典,設(shè)置字典參數(shù)范圍分別為:波形尺度參數(shù)Sf為[0.1∶0.005∶5],時(shí)移參數(shù)Uf為[0.1∶0.01∶10],頻率參數(shù)βf為[1∶1∶6 400]。

(3) 利用CEEMDAN算法對實(shí)測信號1分解產(chǎn)生14個(gè)IMF分量,通過各模式能量含量和白噪聲特性確定最佳的濾波信號。

三個(gè)對比方法分析結(jié)果如圖17～圖19所示。圖17展示CYCBD方法分析結(jié)果,在時(shí)域圖中可以看到兩個(gè)十分明顯的隨機(jī)沖擊特征,但包絡(luò)譜中未能找到有關(guān)內(nèi)圈故障的特征成分;圖18展示匹配追蹤分析結(jié)果,時(shí)域圖中既包含隨機(jī)沖擊信號也包含周期性的沖擊特征,包絡(luò)譜出現(xiàn)轉(zhuǎn)頻fr及其2倍頻,如果想去除隨機(jī)沖擊,需要進(jìn)一步優(yōu)化原子庫和匹配規(guī)則;圖19展示CEEMDAN算法對實(shí)測信號1處理結(jié)果,從時(shí)域圖中可以找到明顯的沖擊特征,隨機(jī)沖擊干擾得到有效去除,但包絡(luò)譜只能發(fā)現(xiàn)轉(zhuǎn)頻fr及其2倍頻,無法判別軸承是否出現(xiàn)故障;通過對三種方法結(jié)果分析得出,CYCBD和匹配追蹤方法受隨機(jī)沖擊干擾較大,CEEMDAN分解方法消除隨機(jī)沖擊干擾影響,但受背景噪聲干擾較大,無法有效提取出軸承故障特征,相比之下,本文方法提取故障特征效果更佳。

(a) 時(shí)域圖

(a) 時(shí)域圖

(a) 時(shí)域圖

4.2 圓柱滾子軸承內(nèi)圈和滾動體故障

同樣在YQ-365異步牽引電機(jī)上進(jìn)行圓柱滾子軸承內(nèi)圈和滾動體復(fù)合故障試驗(yàn),采用線切割方式在輸出軸承(型號:NU214 C4)上加工滾動體故障尺寸為20×0.25 mm,內(nèi)圈故障尺寸為8×0.25 mm的細(xì)槽,用于模擬內(nèi)圈和滾動體故障。實(shí)物如圖20所示。采樣頻率為12.8 kHz,數(shù)據(jù)長度為102 400個(gè)點(diǎn),電機(jī)轉(zhuǎn)速為600 r/min。軸承故障特征頻率如表2所示。

表2 軸承特征參數(shù)

(a) 內(nèi)圈損壞

本次試驗(yàn)采集得到實(shí)測信號2,其時(shí)域波形和包絡(luò)譜如圖21所示。由于受到背景噪聲干擾,時(shí)域圖中無法找到較明顯的故障沖擊,包絡(luò)譜中只發(fā)現(xiàn)保持架的故障頻率fc及其二倍頻,但未發(fā)現(xiàn)滾子軸承內(nèi)圈和滾動體故障特征。表明包絡(luò)譜分析方法失效。

(a) 時(shí)域圖

應(yīng)用本文所提方法對實(shí)測信號2進(jìn)行分析得到圖22所示結(jié)果。在MIMF1時(shí)域信號中沖擊特征明顯,噪聲成分有所降低,包絡(luò)譜中可以找到軸承內(nèi)圈故障特征頻率fi和調(diào)制頻率fr,以及頻率fr的2～4倍頻。MIMF2信號中背景噪聲得到有效去除,包絡(luò)譜中發(fā)現(xiàn)滾動體故障特征頻率fb及其2倍頻,以及調(diào)制頻率fc及其2、3倍頻。在MIMF3信號包絡(luò)譜只找到保持架基頻fc及其2倍頻。根據(jù)分析結(jié)果可判斷出軸承滾動體和內(nèi)圈同時(shí)發(fā)生故障,診斷結(jié)果與實(shí)際情況完全相符。

(a)

為驗(yàn)證本文方法優(yōu)越性,利用快速譜峭度[28]、匹配追蹤[29]和雙約束非負(fù)矩陣分解[30]三類不同沖擊特征提取方法對實(shí)測信號2進(jìn)行分析,圖23為快速譜峭度分析結(jié)果。取圖23中2個(gè)較明顯的共振頻帶(白色實(shí)線框),共振頻帶中心頻率分別取1 860 Hz和5 980 Hz,對應(yīng)帶寬分別為332 Hz、286 Hz。利用共振解調(diào)分別得到2個(gè)共振帶進(jìn)行包絡(luò)譜分析,結(jié)果如圖24所示。從譜圖中可以看出該方法可以提取出轉(zhuǎn)動頻率,但并未找到軸承的故障特征頻率。與圖22結(jié)果比較,快速譜峭度方法僅僅增強(qiáng)了軸承轉(zhuǎn)頻fr,不能識別出軸承故障特征。利用匹配追蹤方法對實(shí)測信號2進(jìn)行分離處理,得到兩組分離信號如圖25所示。其中分離信號1時(shí)域圖中出現(xiàn)明顯的沖擊特征,包絡(luò)譜中可以識別出滾動體故障特征頻率fb、調(diào)制頻率fc及其2、3倍頻,分離信號2包絡(luò)譜中僅找到調(diào)制頻率fc及其3倍頻。與圖22結(jié)果比較分析得知,匹配追蹤方法在分析實(shí)測信號2中的復(fù)合故障時(shí)效果不佳,可以提取出滾動體故障特征,但不能識別出軸承內(nèi)圈故障特征。利用雙約束非負(fù)矩陣分解方法對實(shí)測信號2進(jìn)行處理,結(jié)果如圖26所示。分離信號1包絡(luò)譜中可以找到調(diào)制頻率fc的二倍頻,分離信號2包絡(luò)譜中也同樣只找到調(diào)制頻率fc的二倍頻,分析可知雙約束非負(fù)矩陣分解方法在分析實(shí)測信號2中的復(fù)合故障時(shí)效果不佳。經(jīng)過上述分析可知,本文方法在處理復(fù)合故障特征分離問題上有自身優(yōu)勢。

圖23 實(shí)測信號2快速譜峭度圖

(a) 共振帶1

(a)

(a)

5 結(jié) 論

(1) 利用EA指標(biāo)和頻響特性分析,從典型組合算子中(AVG、ACDIF、DIF、MG、CMFH)篩選出適合沖擊特征分離的CMFH形態(tài)學(xué)算子。

(2) 將多尺度形態(tài)濾波、加權(quán)諧噪比、SOSO增強(qiáng)技術(shù)以及迭代求差思想結(jié)合,提出一種沖擊特征提取和逐級分離方法。該方法可以實(shí)現(xiàn)復(fù)合沖擊有效分離,且無需預(yù)設(shè)參數(shù),不易受隨機(jī)沖擊和諧波影響。

(3) 利用軸承單一故障和復(fù)合故障試驗(yàn)數(shù)據(jù)驗(yàn)證了所提方法的魯棒性和優(yōu)越性。與CYCBD、匹配追蹤、CEEMDAN方法、快速譜峭度和雙約束非負(fù)矩陣分解方法比較,所提方法在隨機(jī)沖擊、強(qiáng)背景噪聲干擾下的單一弱沖擊特征提取,以及復(fù)合沖擊特征分離中具有一定的應(yīng)用價(jià)值。