基于MED-EMD和切片雙譜的滾動軸承故障特征提取

李延峰，韓振南，劉邱祖，王志堅

(1.太原理工大學 機械工程學院，太原 030024；2.中北大學 機械與動力工程學院，太原 030051)

軸承是風力發電機齒輪箱中的關鍵零件，是齒輪箱正常、高效運行的保障。軸承的振動信號通常表現為調頻、調幅形式，各成分之間相互疊加，信號具有非線性、非平穩、非高斯和復雜性等特點[1]，傳統的頻譜分析方法將信號假定為平穩高斯信號進行處理，會出現嚴重的“頻率模糊”現象[2]。經驗模態分解(Empirical Mode Decomposition，EMD)[3-5]能將復雜的多分量信號分解為有限個本征模態函數(Intrinsic Mode Function，IMF)之和，每個IMF分量所包含的頻率成分不僅與分析頻率有關，而且具有自適應的特點，具有很高的信噪比，非常適合處理非線性和非平穩信號[5]。但強背景噪聲下EMD的分解效果不佳，易出現模態混疊[3]現象，需要對信號進行預處理。

最小熵解卷積(Minimum Entropy Deconvolution，MED)非常適用于沖擊性故障的降噪處理，突出沖擊脈沖[6]。另外，傳統的基于EMD的故障診斷方法大多采用包絡的功率譜分析技術，其不能夠抑制高斯噪聲對EMD的影響，極大限制了EMD在工程中的使用[4]。因此，采用高階譜分析技術[7-8]以抑制高斯噪聲的影響，提高分析和辨識精度,同時更容易獲得相位信息。

綜上所述，嘗試將MED，EMD和切片雙譜相結合，采用MED對信號初步降噪，增大故障信號特征，再用EMD將含背景噪聲的故障信號分解為含有不同頻率特征的各階IMF分量，選擇與原始信號相關性強的IMF分量并計算其切片雙譜，去除高斯噪聲，從而獲得包含較多故障信息的特征頻率。

1 故障診斷機理

當旋轉機械發生故障時，采樣信號的特征為受干擾的沖擊調制信號[9]，即

n(t)，

(1)

式中：ωi為調制源；ω0為載波頻率;b為任意常數；n(t)為噪聲。

軸承故障沖擊為微弱特征信號，由MED的原理可知，通過解反褶積可以突出尖脈沖，因此可采用MED對軸承故障信號進行降噪處理。設當滾動軸承發生故障時采集到的離散信號為

y(n)=h(n)*x(n)+e(n)，

(2)

式中：h(n)為傳遞函數；x(n)為滾動軸承的沖擊序列；e(n)為環境噪聲。x(n)受環境和傳遞路徑的影響而失去了原本的物理特性，而解卷積的目的就是得到逆傳遞函數f(n)，再由輸出y(n)恢復沖擊序列x(n)，即

x(n)=f(n)*y(n)，

(3)

當f(n)的估計值最優時，x(n)熵變最小，沖擊性最強。

MED處理后，故障信號依然混雜在復合信號中無法識別，將信號y(t)進行EMD處理得[4]

(4)

式中：ci(t)為第i個IMF分量；rn(t)為趨勢分量。

對各IMF分量進行分析可識別微弱故障特征。對低頻分量分析能夠使微弱故障顯而易見，而高頻分量中包含故障信號的倍頻，對其分析能夠強化對故障信號和易混淆信號的分辨。在機械故障診斷中，故障信號通常是非高斯的，非故障信號則是高斯的[10]，切片雙譜分析可以抑制高斯噪聲對EMD的影響。對于零均值信號，其3階累積量為

c3x(τ1,τ2)=E[y(t)y(t+τ1)y(t+τ2)〗，

(5)

其雙譜為

exp[-j(ω1τ1+ω2τ2)〗，

(6)

記ω1=ω2=ω，則切片雙譜的估計為

S3x(ω1,ω2)=S3x(ω)。

對于零均值的高斯過程，其切片雙譜值為零[12]，從而抑制高斯噪聲，而在旋轉機械的故障特征頻率點上，切片雙譜則會出現明顯的峰值，從而為故障識別提供了依據。

根據以上分析，將MED，EMD和切片雙譜分析引入風電齒輪箱的故障診斷方法之中，診斷機理的具體流程如圖1所示。

圖1 復合故障特征提取流程圖

2 仿真分析

為驗證MED-EMD切片雙譜方法的可行性，設置仿真信號為

x(t)=[1+cos(2πfr1t)+cos(2πfr2t)〗·

cos(2πfnt)+n(t)，

(7)

式中：n(t)為均勻分布隨機噪聲；采樣頻率fs=1 200 Hz，采樣點數為1 000；調制頻率fr1=70 Hz，fr2=200 Hz；載波頻率fn=300 Hz。

如圖2所示，仿真信號經過MED濾波后幅值明顯增加。選取仿真信號經MED-EMD處理后的各階IMF分量中相關性較大，即包含原信號主要成分的前3階IMF分量為有效分量，如圖3所示。雖然MED不能直接提取微弱特征頻率信號，但利用其降噪能力，EMD能有效識別微弱特征成分。

圖2 仿真信號及MED濾波后的信號

圖3 經MED-EMD處理得到的前3階IMF分量

對前3階IMF分量分別進行雙譜對角切片分析，如圖4所示。在圖4a中低頻段出現了載波頻率fr1，明顯突出了調制頻率fr2及其邊頻簇、fr2的2倍頻及其邊頻簇和載波頻率fn的邊頻簇；圖4b中明顯突出了調制頻率fr1，fr2及其邊頻和載波頻率fn；圖4c突出了調制頻率fr2的半倍頻。由此可見，MED-EMD切片雙譜的降噪效果較好，該算法流程可行。

3 實例分析

采集國內某大型風電公司的風力發電機實時故障信號進行實例驗證，增速箱為2級傳動，采集點位于中間軸齒輪箱軸承座，采樣點數1000，采樣頻率5 333 Hz，中間軸轉速為491.4 r/min，轉頻為8.19 Hz(調制頻率)，中間軸軸承位置與軸承故障頻率見表1。

圖4 前3階IMF分量的切片雙譜

表1 軸承故障頻率

對采集到的振動信號進行MED降噪處理，結果如圖5所示。從圖中可以看出，幅值由10 m/s2增加至15 m/s2，沖擊特征更為凸顯。

原始振動信號分別經EMD和MED-EMD處理后的前4階IMF分量如圖6所示。對比發現：EMD方法的模態混疊現象和端點效應比較嚴重， MED-EMD 的降噪效果相對較好。

對圖6a中的IMF分量進行功率譜分析，結果如圖7所示。第4個IMF分量中突出了軸承內圈的故障頻率83.3 Hz，但卻存在其他干擾成分；前3個IMF分量中則存在多種成分，故障頻率淹沒在噪聲中，只能突出83.3 Hz的倍頻，很難判斷各成分頻率之間的關系，總體效果欠佳。

圖5 風電齒輪箱軸承振動信號

對圖6b中的IMF分量進行切片雙譜分析，結果如圖8所示。在圖8a中出現了中間軸的轉動頻率8.19 Hz和電動機側軸承內圈的故障頻率83.3 Hz及其2～7倍頻，規律明顯且完全抑制了高斯噪聲，分析效果較好；圖8b中則出現了83.3 Hz的2～6倍頻，圖8c中出現了83.3 Hz及其2倍頻、5倍頻和6倍頻；圖8d中也明顯出現了83.3 Hz的2倍頻；綜合判斷可知，很可能是中間軸靠電動機側的軸承內圈出現了故障。進行齒輪箱檢修發現，中間軸靠電機側的軸承內圈出現了點蝕，證實了診斷結果。

圖6 原始振動信號分別經EMD和MED-EMD處理后的前4階IMF分量

圖7 經EMD處理后IMF分量的功率譜分析結果

圖8 經MED-EMD處理后IMF分量的切片雙譜分析結果

綜上所述，由于軸承振動信號的故障特征較微弱，容易被噪聲干擾，且在工況復雜情況下易與其他振動成分混淆，與傳統的功率譜分析相比，MED-EMD降噪與切片雙譜分析的結合可成功抑制噪聲并提取微弱故障特征頻率，且易于判斷各頻率之間的關系，具有一定的優越性。

4 結束語

提出了基于MED-EMD的切片雙譜分析方法，成功提取了風電齒輪箱軸承的微弱故障特征。通過仿真信號和風電齒輪箱實測信號驗證了此方法的可行性，與基于EMD分解的功率譜分析方法的對比證明了此方法的優越性，對風電齒輪箱的故障診斷提供了參考。

但研究中仍有不足之處，如求各IMF分量互信息相關性時的計算量較大，對應用于故障實時監測產生了一定的限制；沒有完全解決EMD分解產生的端點效應，這會影響對低頻分量的分析等。這些不足成為后續研究中需要突破的瓶頸，同時，對MED方法和切片雙譜的優化也會是以后的研究方向。