基于全矢小波分析的滾動軸承信號降噪處理

李浩，董辛旻，王愛軍，代瑞鵬，于大永

(1.鄭州大學 振動工程研究所，鄭州 450001；2.中國石化中原油田分公司 天然氣處理廠，河南 濮陽 457001)

在某些工況下，軸承的故障信號中含有大量的隨機噪聲，影響了故障信號特征信息的提取。如何去除含噪信號中的噪聲干擾，提取出信號真實的故障信息，是軸承故障診斷需解決的關鍵問題。

傳統方法一般使用單通道信號進行小波降噪，提取信號特征信息，容易造成誤判；結合全矢譜技術，對雙通道信號進行小波降噪并進行信息融合，能更準確地提取信號特征信息[1]。

1 全矢小波降噪原理

1.1 小波降噪原理及步驟

設含有噪聲的非平穩一維信號為

S(i)=f(i)+e(i)，

式中：S(i)為含噪信號；f(i)為真實信號；e(i)為噪聲信號，噪聲性質未知。小波降噪的目的是將f(i)的特征信息從S(i)中最大程度地提取出來。對信號進行小波降噪處理的過程為：首先將含噪信號進行小波分解，各分解系數具有相同頻率比例；由于噪聲部分通常出現在信號的高頻系數中，因此采用閾值形式對小波分解的高頻系數進行量化處理；最后重構信號即可達到降噪的目的。這種降噪方法基本上去除了信號中的噪聲，較好地保留了原始信號的特征信息[2]。

1.2 全矢譜技術

旋轉機械在進行檢測時，通常使用同一截面上互相垂直的2個傳感器采集設備的振動信號。由于轉子的渦動特性，任一探頭檢測到的信息均不能反映設備的實際運行狀況。在很多情況下，兩通道信息差異很大，直接影響診斷結果，極易造成誤判。采用全矢譜技術可以對雙通道信息進行信息融合，從而減少誤判，提高故障診斷的準確率[3-5]。

假定{xi}和{yi}分別是x,y方向上的離散序列，采用數據的數據級融合方法，令 {zi}={xi}+j{yi}(i=1,2,…,N/2-1)，其中j為虛數，得到一個離散的融合復序列，對其進行Fourier變化，因此可得出

(1)

式中：ZRk，ZIk分別為Zk的實部序列和虛部序列；xck，xsk,yck,ysk分別為xk和yk的實部序列和虛部序列。

(2)

式中：Xpk，Xrk分別為正、反進動圓的半徑;φpk，φrk分別為正、反進動圓的初相位。

則轉子的渦動橢圓軌跡參數與2個正圓參數關系為

(3)

式中：RLk為全矢譜的主振矢(橢圓長半軸)；RSk為副振矢(橢圓短半軸)；αk為振矢角(橢圓長軸和x軸正方向的夾角)；φαk為矢相位(軸心軌跡初始相位)。這些參數綜合反映了垂直安裝傳感器條件下轉子的運動狀態。由此可知全矢譜所需要的各諧波的特征信息，使技術人員能更容易判斷出故障信息。

1.3 全矢小波降噪技術

全矢小波分析技術是小波分析技術與全矢譜技術的結合，其主要根據噪聲信號的特點，選擇小波函數與分解層數，將兩通道的噪聲信號進行小波分解，并選擇閾值對小波分解的高頻系數進行量化處理，最后經單支重構得到重構信號。將多通道的對應重構信號采用全矢譜理論進行融合，得到各個頻率下的主振矢、副振矢、振矢角及矢相位等參數，從而判斷故障信息。這種方法不僅保證了信號中特征信息的完整性，還提高了故障診斷的準確率。

2 試驗研究

采用某電氣工程實驗室的試驗數據[6]，軸承型號為SKF6205-2RSJEM，采樣頻率為4 800 Hz，采樣長度為1 024。轉子轉速為1 508 r/min，工作頻率為25 Hz。采集到的軸承信號時域圖如圖1所示，從圖中可以看出，水平方向和垂直方向的信號均含有噪聲，而且信號的波形十分復雜，因此，從信號的時域圖中很難提取出信號的特征信息，無法對軸承做出準確的故障分析和判斷。

圖1 軸承的信號時域圖

采用一維小波，并根據小波默認閾值的選取規則對圖1中的信號進行降噪，結果如圖2所示。

由圖2可看出，經過小波降噪后，水平方向和垂直方向的信號均較完整地保存了原始信號的特征信息。水平方向的信號波形具有明顯的周期性，但上下不對稱；垂直方向的信號上下也不對稱且波形雜亂無章。由此可知，經小波降噪后，可以初步地提取到軸承信號的特征信息，但仍不能準確分析出該軸承的工作狀況。因此，對降噪后的信號進行Fourier變換，得到其頻域圖如圖3所示。

圖2 經過小波降噪后的時域圖

由圖3a可以看出，x通道在頻率為50 Hz左右振動幅值最高，軸承振動最劇烈；從圖3b可以看出，y通道在頻率為25 Hz左右振動幅值最高，軸承振動最劇烈。幅值圖說明2組信號的振動幅值存在一定的差異，如果僅以某一方向的信號為基礎進行診斷，并以此決定設備工作狀態，會造成一定程度的誤判。因此，采用全矢譜技術將小波降噪后2個通道的信號進行信息融合，結果如圖4所示。

圖3 降噪后信號的頻域圖

圖4展示了軸承振動的頻譜結構和強度，其中，工作頻率(25 Hz)處的振動幅值最大，軸承的振動最劇烈；2～4倍頻(工作頻率的倍數)處的幅值比較接近，但明顯小于1倍頻處的振動幅值；更高的倍頻處僅有較小的振動。這說明全矢小波降噪更好地提取出了信號的特征信息，可更準確地對軸承信號進行分析和故障判斷。

圖4 經全矢小波降噪后的全矢幅值圖

3 結束語

由于采集時截面的方向不同，所采集到的信號包含的信息也不同，但是各信息間又有不可分割的聯系。傳統方法使用單通道進行信號的特征提取，會造成一定程度的誤判，結合全矢譜技術，對小波降噪后雙通道的信號進行全信息融合，能更全面和準確地提取出信號的特征信息，從而有效地反映出軸承的工作狀態，提高軸承故障診斷的精度。