滾動(dòng)軸承故障監(jiān)測(cè)診斷中的自適應(yīng)濾波算法

席玉潔，馬波，馮坤

(北京化工大學(xué) 診斷與自愈工程研究中心，北京 100029)

常規(guī)的軸承故障診斷中，伴隨著設(shè)備工況的變化，載波的頻帶會(huì)發(fā)生變化，需要人為提前確定載波頻率的特征帶，而這些參數(shù)的選擇取決于操作者的經(jīng)驗(yàn)或歷史數(shù)據(jù)，經(jīng)過(guò)反復(fù)的試驗(yàn)才能確定，給實(shí)際應(yīng)用帶來(lái)了很多不便。因此設(shè)計(jì)簡(jiǎn)便、有效的濾波過(guò)程十分重要。近年來(lái)有些學(xué)者嘗試使用先進(jìn)的時(shí)頻分析方法來(lái)自動(dòng)進(jìn)行軸承的故障診斷。文獻(xiàn)[1-2]將譜峭度方法規(guī)范化，并且提出了譜峭度的快速算法——峭度圖，并將該方法應(yīng)用于故障診斷中取得了較好的效果。但該方法采用的濾波器較為單一，變化有限，難以準(zhǔn)確地匹配故障特征。文獻(xiàn)[3]利用連續(xù)復(fù)Morlet小波變換的優(yōu)勢(shì)，在全頻帶范圍內(nèi)對(duì)信號(hào)進(jìn)行包絡(luò)分析，自動(dòng)設(shè)定濾波中心頻率，由于Morlet小波波形參數(shù)是確定的，使得小波與沖擊成分的匹配程度大大降低，影響了包絡(luò)效果。文獻(xiàn)[4]提出了一種基于連續(xù)小波變換和譜峭度分析的改進(jìn)包絡(luò)方法，并將其應(yīng)用于軸承的故障檢測(cè)中，取得了一定效果，但沒(méi)有介紹如何確定帶通濾波器的帶寬。文獻(xiàn)[5]指出小波分析進(jìn)行特征提取容易丟失原始信號(hào)局部信息，不能有效地去除原始信號(hào)的噪聲，且提升小波的方法只能根據(jù)信號(hào)的特點(diǎn)設(shè)計(jì)預(yù)測(cè)濾波器系數(shù)，而做不到更新濾波器系數(shù)。因此，在此提出基于峭度指標(biāo)的自適應(yīng)最優(yōu)濾波算法。

1 基本理論

1.1 共振解調(diào)法

共振解調(diào)法又稱包絡(luò)分析法，是目前軸承故障診斷中最常用的方法之一。其利用軸承或檢測(cè)系統(tǒng)作為諧振體，把故障沖擊產(chǎn)生的高頻共振響應(yīng)放大，通過(guò)包絡(luò)檢測(cè)方法將其變?yōu)榫哂泄收咸卣餍畔⒌牡皖l波形，對(duì)包絡(luò)信號(hào)進(jìn)行頻譜分析便可容易地診斷出軸承的故障[6]。軸承故障分析信號(hào)處理診斷技術(shù)路線如圖1所示[7]。

圖1 軸承故障分析診斷技術(shù)路線

1.2 峭度系數(shù)

峭度系數(shù)K是反映振動(dòng)信號(hào)分布特性的數(shù)值統(tǒng)計(jì)量，是歸一化的4階中心矩，

(1)

對(duì)于一組給定的離散振動(dòng)信號(hào)數(shù)據(jù)，其峭度系數(shù)K為

(2)

峭度系數(shù)表示故障形成的大幅值脈沖出現(xiàn)的概率，對(duì)時(shí)域信號(hào)變換的陡峭程度非常敏感，在軸承故障診斷中具有實(shí)際意義。

峭度指標(biāo)是無(wú)量綱參數(shù)，由于與軸承轉(zhuǎn)速、尺寸、載荷等無(wú)關(guān)，對(duì)沖擊信號(hào)特別敏感，特別適用于表面損傷類故障(尤其是早期故障)的診斷。在軸承無(wú)故障運(yùn)轉(zhuǎn)時(shí)，由于各種不確定因素的影響，振動(dòng)信號(hào)的幅值分布接近正態(tài)分布，峭度指標(biāo)值K≈3；隨著故障的出現(xiàn)和發(fā)展，振動(dòng)信號(hào)中大幅值的概率密度增加，信號(hào)幅值的分布偏離正態(tài)分布，正態(tài)曲線出現(xiàn)偏斜或分散，峭度值也隨之增大。峭度指標(biāo)的絕對(duì)值越大，說(shuō)明軸承越偏離其正常狀態(tài)，故障越嚴(yán)重。如當(dāng)K>8時(shí)，則很可能出現(xiàn)了較大的故障[8]。文獻(xiàn)[9]指出時(shí)域參數(shù)中峭度作為診斷軸承的指標(biāo)效果較好。

2 最優(yōu)濾波算法

根據(jù)峭度系數(shù)的實(shí)際意義對(duì)濾波過(guò)程進(jìn)行了改進(jìn)設(shè)計(jì)。設(shè)計(jì)流程如圖2所示。

圖2 自適應(yīng)最優(yōu)濾波算法設(shè)計(jì)流程圖

自適應(yīng)最優(yōu)濾波算法的實(shí)現(xiàn)主要包括以下幾個(gè)步驟：

(1)為了防止頻譜混疊引起的信號(hào)失真，設(shè)定抗混濾波線(即流程圖中的低通截止頻率，根據(jù)經(jīng)驗(yàn)一般定為采樣頻率的1/3),對(duì)原始信號(hào)進(jìn)行抗混濾波；

(2)設(shè)定初始高通濾波頻率，在高通濾波頻率和抗混濾波頻率范圍內(nèi)，以一個(gè)頻域分辨率(圖2中df)為步長(zhǎng)依次選取一系列頻率，作為試探截止頻率;

(3)以選取的每個(gè)試探截止頻率對(duì)信號(hào)進(jìn)行帶通濾波，然后對(duì)每一組數(shù)據(jù)進(jìn)行包絡(luò)，求出多組包絡(luò)波形；

(4)計(jì)算每一組包絡(luò)波形對(duì)應(yīng)的峭度系數(shù)，得到多個(gè)峭度值；

(5)通過(guò)比較找出最大的峭度值，取峭度最大時(shí)的截止頻率作為最優(yōu)濾波算法的高通截止頻率，對(duì)應(yīng)的那組波形作為最優(yōu)的包絡(luò)波形；

(6)對(duì)最優(yōu)包絡(luò)結(jié)果進(jìn)行頻譜分析，分析故障頻率，進(jìn)行軸承故障的診斷。

3 試驗(yàn)數(shù)據(jù)分析

3.1 試驗(yàn)條件

對(duì)型號(hào)為N205有外圈故障的圓柱滾子軸承進(jìn)行測(cè)試分析。軸承安裝在試驗(yàn)臺(tái)上，外圈固定，內(nèi)圈由轉(zhuǎn)軸帶動(dòng)，轉(zhuǎn)速無(wú)級(jí)可調(diào)，以1 700 r/min的轉(zhuǎn)速回轉(zhuǎn)。振動(dòng)信號(hào)由壓電加速度傳感器從軸承座上采集，通過(guò)電荷放大器放大后經(jīng)采樣記錄到計(jì)算機(jī)。試驗(yàn)臺(tái)設(shè)置如圖3所示。

圖3 試驗(yàn)臺(tái)裝置圖

試驗(yàn)中所使用的N205軸承的參數(shù)為：Dw=6.477 mm，Dpw=38.481 mm，Z=13，α=0°。可計(jì)算出軸承外圈故障的特征頻率為153.168 Hz。

3.2 試驗(yàn)方案及數(shù)據(jù)分析

取采樣頻率20 kHz，采樣點(diǎn)數(shù)80 000；由試驗(yàn)裝置加速度傳感器采得的原始信號(hào)如圖4所示。

圖4 原始信號(hào)波形

對(duì)于圖4所示的軸承外圈故障的時(shí)域信號(hào)，峭度值為3.613 4，該峭度指標(biāo)值已經(jīng)說(shuō)明軸承有早期的故障，但從圖4中觀察不到任何由故障所產(chǎn)生的周期性脈沖振動(dòng)成分，因此，不能判斷故障類型。

3.3 與固定頻率濾波的比較

圖5為信號(hào)經(jīng)固定頻率濾波(固定濾波頻率6 000 Hz)后做出的功率譜，顯然在此功率譜中并不能清楚地觀察到故障特征頻率，因此也不能對(duì)故障的類型進(jìn)行判斷。

圖5 固定頻率濾波功率譜

如圖6所示，在用自適應(yīng)最優(yōu)濾波的方式求得的功率譜上，在信號(hào)的高頻區(qū)域可清楚地看到由軸承故障所引起的周期性脈沖成分。通過(guò)計(jì)算，可以得知濾波截止頻率為6 725 Hz時(shí)求出的峭度值最大(K=15.161 0)，表明在6 725 Hz處進(jìn)行濾波效果最好。因此由該處濾波所對(duì)應(yīng)的包絡(luò)便可以選作最佳包絡(luò)。

圖6 自適應(yīng)最優(yōu)濾波功率譜

圖6中可以清楚地觀察到軸承外圈的故障特征頻率153 Hz，且其2次、3次等諧波非常明顯，由此可得出該軸承有外圈故障的診斷結(jié)論。比較圖5與圖6可以得出以下結(jié)論：(1)由自適應(yīng)最優(yōu)濾波方法做出的功率譜可以清楚看到由軸承缺陷所產(chǎn)生的沖擊振動(dòng)成分，而固定濾波后做出的功率譜無(wú)法判斷；(2)圖6中得到軸承的故障頻率為153 Hz，與計(jì)算結(jié)果吻合。

3.4 與小波包變換的比較

使用文獻(xiàn)[10]中小波包變換的方法對(duì)試驗(yàn)中的軸承進(jìn)行故障診斷。利用小波包算法對(duì)圖4中的信號(hào)進(jìn)行分析，結(jié)果如圖7所示。

圖7 小波包濾波算法的功率譜

從圖7的功率譜分析中可以看出，由小波包變換選擇濾波頻段并進(jìn)行濾波后，得到的功率譜有許多雜波，不容易診斷出軸承發(fā)生的為何種故障。而自適應(yīng)最優(yōu)濾波算法得到了很好的效果。這是由于小波包變換本質(zhì)上是對(duì)信號(hào)進(jìn)行等帶寬多帶濾波，可能導(dǎo)致許多有用的信息被濾除，不能反映真實(shí)的故障信息；此外，帶寬大小及最優(yōu)小波包基的選擇準(zhǔn)則的不同，也可能給診斷帶來(lái)誤差。

4 結(jié)束語(yǔ)

分析結(jié)果表明，此算法用于滾動(dòng)軸承故障診斷，保證了故障診斷結(jié)果的準(zhǔn)確性，實(shí)現(xiàn)了自動(dòng)更新濾波器系數(shù)，使診斷過(guò)程對(duì)人的經(jīng)驗(yàn)和歷史數(shù)據(jù)的依賴降到了最低，在實(shí)際工程應(yīng)用中有很大優(yōu)勢(shì)。