基于經驗模態分解的大型輪船錨機齒輪箱故障診斷

張國華 郝劉倉 曹振芳

邯鄲凈化設備研究所，河北 邯鄲 056027

1 引 言

作為一種傳動裝備，錨機齒輪箱龐大的體型和其拆裝困難是其長期以來不易維修的重要原因之一。受工況條件所限，傳統的信號處理技術，如FFT等［1］的故障診斷效果并不理想，這是因為信號中包括了船體、動力源、齒輪、軸承、齒輪箱本體以及錨機間的干擾等諸多因素。因此，在有限條件下采用何種方法對大型機械裝備進行信號處理和故障診斷是亟待解決的問題。

用于齒輪與軸承上的信號處理與故障診斷的方法很多。其中，頻譜分析［2］是一種整體變換，分析的結果為信號在頻域內的統計平均值，不能反映信號的局部信息，因而其只能分析頻率不隨時間變化的線性和平穩信號。短時傅立葉分析［3-4］是在信號傅立葉變換前加上有限時間窗函數，通過窗在時間軸上的移動而使信號逐段被分析，從而得到信號的一組“局部”頻譜。雖然該方法可用于時域局部化分析，但窗口沒有自適應性，不適用于旋轉機械中常見的多尺度信號和突變過程。Wigner-Ville分布［5］具有很高的時頻分辨率，時頻聚集性較好，且具有對稱性、時移性、頻移性和可逆性等特點，但其對多分量信號會產生交叉項，不宜分析復雜信號。小波分析［6-7］是一種時域與頻域相結合的分析方法，具有良好的局部化特性，并可根據不同的需要選擇不同的小波基函數和分解尺度，對旋轉機械故障診斷具有很好的適應性，但是小波基函數和分解尺度的選定仍然缺乏系統性理論的指導，對于齒輪箱這樣的復雜信號，若選擇不當，就很難明確故障特征，因此需要具備豐富的故障診斷實踐經驗。另外，文獻［8］還對小波基函數和分解尺度的選定進行了系統研究，并針對小波分析方法的某些缺點與局限性作了適當改進，最終運用改進的小波分析方法較準確地分析了F-15B／836戰斗機變速箱的故障。文獻［9］提出了磨損碎片與振動信號綜合分析方法，即通過對不同故障狀態的齒輪進行實驗與分析，總結出一套較完整的診斷方法。

本文將以某大型輪船錨機齒輪箱為例，針對錨機齒輪箱振動信號的特性，擬采用經驗模態分解法（EMD）對故障振動信號進行處理與分析。

2 經驗模態分解法

EMD法［10-12］是基于信號的局部特征時間尺度，其通過對信號進行平穩化處理，并將信號中不同尺度的波動或趨勢逐級分解，從而產生一系列具有不同特征尺度的數據序列，即固有模態函數（IMF）。其中，IMF滿足如下條件：

1）整個數據段內極值點的個數與零交叉點的個數相等或相差不超過1個；

2）任何一點由局部極大值點形成的包絡線和由局部極小值點形成的包絡線的平均值為0。

假設原始信號為x（t），IMF的提取方法如下：

1）確定信號局部極值點，然后用三次樣條曲線將局部極大值點和極小值點連接起來形成上、下包絡線，并使上下包絡線包絡所有數據點。

2）上下包絡線的平均值記為m1，得出：

若h1為1個IMF，則h1就是x（t）的第1個分量。

3）如果h1不滿足IMF條件，便將h1作為原始數據，重復步驟1）和步驟2），得到上下包絡線的平均值m11后，再判斷h11＝h1-m11是否滿足IMF的條件，如仍不滿足，則循環k次，直至h1（k-1）-m1k＝h1k，使得 h1k滿足 IMF 的條件。 記 c1＝h1k，則c1為信號x（t）的第1個滿足IMF條件的分量。

4）將 c1從 x（t）中分離出來，得到：

將r1作為原始數據重復以上過程，得到x（t）的第2個滿足IMF條件的分量c2，重復循環n次，得到信號x（t）的n個滿足IMF條件的分量。故有：

最后，當rn成為單調函數不能再從中提取滿足IMF條件的分量時，循環便結束。

由式（2）和式（3）可得：

因此，可將任意一個信號x（t）分解為n個固有模態函數和1個殘量rn之和。其中，分量c1，c2…cn分別包含了信號從高到低不同頻率段的成分，并且每一頻率段所包含的頻率成分不同，是隨信號 x（t）的變化而變化。 rn則表示了信號 x（t）的中心趨勢。

錨機齒輪箱的內部傳動參數如表1所示，內部結構如圖1所示。

表1 錨機齒輪箱內部傳動參數Tab.1 Transmission parameters of anchor gearbox

3 錨機齒輪箱故障診斷

3.1 數據的測量及預估

對錨機齒輪箱的振動信號進行采集時，首先使用B＆K4638加速度傳感器和B＆K2635電荷放大器對信號進行獲取與放大，然后用比利時LMS公司生產的LMS動態測試儀進行數據采集。其中，在采集過程中，采用5～1 000 Hz帶通濾波器，Hanning窗函數。

將加速度傳感器安裝在4根軸的7個軸承座上，保持其與軸承外圓柱面垂直接觸 （誤差±0.5 mm）。用電纜線連接電荷放大器和傳感器，并在接近振動區域處用樹脂將其固定，以避免因軸承振動所引發的干擾信號而造成有用信號的扭曲。

給定錨機4個轉速，即300 r/min、400 r/min、500 r/min和600 r/min，在各點采集振動信號并計算其均方根值，如圖2所示。由圖可見，在同一位置上，隨著轉速的提高，所測得的振動幅值增大，尤其是在最高轉速下，電機連接齒軸對應軸承座上的振動幅值明顯高于其他值。因此，初步斷定該處結構可能出現了故障，或轉速對應頻率在共振點附近，后續的數據都由該點測得。

圖3所示為通過位于軸承座測試點測得的電機連接齒軸處振動信號的時域信號及其頻譜圖。由圖3（a）可看出存在明顯的沖擊現象。由圖3（b）可看出，在頻段175～250 Hz、350～400 Hz和50 0～600 Hz等處有幅值較高的譜峰出現，但是這些頻率成分對應的振動來源不明，因此，要準確判斷齒輪箱的故障還需做進一步的分析。

3.2 EMD分解與故障診斷

由以上頻譜分析可看出，信號中有明顯的沖擊存在，但低頻沖擊的來源尚不明確。對上圖測得的原始故障信號進行EMD分解，得到16個IMF分量，圖4所示為振動信號EMD分解的IMF分量和各IMF分量的頻譜圖。本文只選取前8個IMF分量作為研究對象，并分別在其頻域內提取特征指標。

由圖4可見，EMD將原始信號分解為若干個IMF分量，不同的IMF分量包含不同頻段所對應的能量。但僅由此還難以分析出齒輪箱的故障所在。對各IMF分量分別作Hilbert變換，得到包絡譜（圖5）。由第1層IMF的包絡譜圖可以發現，在10 Hz處幅值最大，有明顯的沖擊現象，該頻率與電機連接齒輪軸的轉頻吻合，并且在20 Hz處有0.7 倍的幅值，在 30 Hz處有 0.35 倍的幅值，由此說明，在轉頻的倍頻處存在高次諧波。此外，從其他IMF分量也可得出相同的結論。由此可判斷，齒輪箱發生強烈的振動是因電機連接齒軸旋轉不平衡而導致。

4 診斷結果驗證

將電機軸拆卸后，發現該軸的孔徑為φ180.06 mm，超出了圖紙要求的上限 φ180.04 mm，另外，圓孔的原始面上有補焊痕跡。由此說明，以上缺陷使得箱體軸承孔上的軸承外圈和箱體軸承孔在裝配過程中存在問題，造成軸承在內孔中刷圈（圖6），致使內孔產生帶狀溝而影響裝配質量，最終導致電機連接齒軸旋轉不平衡。

給定 4 個轉速，即 300 r/min、400 r/min、500 r/min和600 r/min，在4根軸7個軸承座處分別采集振動信號，對應信號的均方根值柱狀圖如圖7所示。

由圖可見，各軸承座上信號的振動幅值差別不大，而且電機連接齒軸對應的幅值相比修復前已明顯降低。

在電機連接齒軸右端所測信號的時域波形和頻譜圖如圖8所示。對該信號進行EMD分解，所得各IMF分量及其包絡譜如圖9所示。由圖可見，齒輪箱經修復后已不存在明顯的沖擊現象，并且信號幅值與故障存在時相比要小得多。

5 結 語

本文針對錨機齒輪箱故障的診斷系統與振動信號處理方法進行了研究，并將EMD方法應用到診斷過程中，其可準確、有效地提取故障特征信息。最后，對故障部位進行修復并再次采集信號進行處理與分析，結果表明，EMD法可以很好地解決大型錨機齒輪箱的故障診斷問題。

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