Hilbert解調方法在輪轂軸承故障診斷上的應用

白創　張化朝

摘 要：本文利用Hilbert變換的包絡解調分析方法對輪轂軸承的故障診斷進行了研究，介紹了輪轂軸承特征頻率的求解方法，以某款車型輪轂軸承診斷為例，結合頻譜分析，驗證了Hilbert包絡解調分析方法的有效性。

關鍵詞：Hilber；包絡譜；軸承；故障診斷

中圖分類號： U462 文獻標識碼： A 文章編號： 1673-1069（2016）25-208-2

0 引言

滾動軸承是旋轉機械行業中應用最廣泛的零部件之一，它的工作狀態直接影響旋轉機械設備的工作性能。旋轉機械的許多故障都與滾動軸承密切相關，一旦滾動軸承產生故障，輕則影響機械設備的正常使用壽命，重則危及人員生命，所以[1]，研究滾動軸承的故障診斷意義重大。

當滾動軸承發生早期故障時，由于滾動軸承的滾道尺寸精密且極其光滑，早期故障振動信號極其微弱，再加上其他信號的干擾，故障問題很難被人察覺。雖然局部損傷的滾動軸承元件振動時會激起固有的故障頻率，然而在復雜的運行工況下，軸承的振動信號中常常會出現調制現象，直接對軸承振動信號進行FFT分析，較難判斷出故障特征頻率。目前運用滾動軸承的故障診斷方法主要包括頻域分析法、包絡解調分析、沖擊脈沖分析等，其中包絡解調方法可有效的判斷軸承是否發生故障，而且可以判斷軸承故障的部位。希爾伯特（Hilbett）包絡解調方法是國內外普遍采用的方法之一。Hlibert變換法是對含有調制的信號進行解調，用Hilbert變換法把一個實信號表示成一個復信號（即解析信號），通過對軸承振動信號的濾波、包絡檢波、解調處理，根據頻譜中的軸承故障特征頻率，通過對此解調波的幅值和頻譜分析判定軸承是否故障及其故障部位。

本文采用希爾伯特（Hilbett）解調分析方法對輪轂軸承故障問題進行研究。

1 基于Hilbert包絡解調的軸承故障診斷原理

將采集到的振動信號先進行FFT變換，分析其頻率成分，先確定故障特征所激發的故障特征頻率范圍，然后對原始測試信號進行包含故障頻率帶寬的帶通濾波，最后對故障頻率成分進行Hilbert包絡解調，得到其激發故障的低頻的特征頻率，再根據頻譜中的軸承故障特征頻率，通過對比解調波的幅值和頻譜[2]，分析判定軸承是否故障及其故障部位。

1.1 Hilbert包絡解調原理

2 輪轂軸承故障診斷用案例分析

某車型在行駛過程中，駕駛室內存在“嗡嗡”異響聲音，引起顧客不適及抱怨，經主觀判斷異響由車輛前部發出。為初步確定故障位置，使用LMS測試設備對車輛前部可能的異響問題源進行排查，包括車輛左/右轉向橫拉桿、左/右軸頭、左/右制動盤罩殼及變速器進行檢測，發現變速器與左驅動軸連接側未出現與車內噪聲對應的異響頻譜，左轉向橫拉桿、左制動盤罩殼、左軸頭振動均有相同的頻譜出現。進一步拆除左驅動軸后異響消除，換另一無此異響車的左驅動軸后異響復發，由此推斷異響部位為左輪轂單元。為進一步確認問題，對輪轂單元振動數據進行采集分析。

2.1 輪轂異響問題的診斷

①振動時域信號。車速50km/h時在輪轂軸承上采集到的時域加速度信號，如圖2-1所示，可以看出異常件相比正常件，振幅增大2倍，可見異常件輪轂軸承確實存在故障。②振動頻域信號。通過對圖2-1的時域信號進行FFT變換，得到原始信號頻譜圖，如圖2-2所示。

根據類比判定標準：①在低頻段0～1000Hz，振動幅值大于其他正常設備振動值的1倍以上或在高頻段1000Hz以上實測振動值大于正常值的2倍以上時可以判為異常。

②在低頻段其振動值大于其他設備振動值的2倍以上，或高頻段的振動測量值大于其他設備的4倍以上時，一般判定為嚴重故障。

通過對比頻譜圖可以發現，在50-2000Hz之間存在明顯異常頻率成分，說明軸承存在嚴重故障。

④分析結果。由包絡分析結果標出的峰值可以明顯看出，包絡信號中存在37.5Hz及其倍頻成分。而且在37.5Hz和75Hz左右存在以6.1Hz為間隔的邊頻帶，說明信號中存在以6.1Hz為間隔的調制信號。

2.2 軸承特征頻率求解結果

輪轂軸承的特征頻率如表2-1所示，由表2-1可知滾子自轉故障頻率為38.2Hz，滾動體通過外圈頻率為38.6Hz，這與分析故障頻率37.5十分接近，由于軸承實際尺寸與特征頻率計算參數值有誤差，特征頻率求解也會存在誤差，但經過對不同車速測試分析結果，完全確定37.5Hz為滾子故障頻率及外圈故障共同作用的結果。

參 考 文 獻

[1] 梅宏斌.滾動軸承振動監測與診斷理論、方法、系統[M].北京：機械工業出版社，1996.

[2] 高立新，王大鵬，劉寶華，等，軸承故障診斷中共振解調技術的應用研究[J].北京工業大學學報，2007，33（1）：1-5.