基于最大相關(guān)譜峭度解卷積的滾動軸承故障周期沖擊特征提取

許自立　許貢　李進(jìn)　喬印虎

摘要：滾動軸承廣泛應(yīng)用于重型旋轉(zhuǎn)機(jī)械支撐和傳送負(fù)載，經(jīng)常工作在低速、重載等惡劣工況下，特別容易損壞，從而導(dǎo)致機(jī)械設(shè)備停運(yùn)停產(chǎn)的事故，因此有必要提出一種基于最大相關(guān)譜峭度解卷積的滾動軸承故障周期沖擊特征提取方法。該方法利用軸承運(yùn)行過程中局部故障激發(fā)起的周期性沖擊特征，通過最大化相關(guān)譜峭度選擇最佳有限沖擊響應(yīng)濾波器參數(shù)；通過迭代卷積運(yùn)算，消除振動信號中的噪聲，提取出滾動軸承故障激發(fā)起的周期性沖擊特征；依據(jù)沖擊特征的周期判斷軸承故障所在位置，從而實現(xiàn)軸承故障診斷。通過仿真和滾動軸承實驗數(shù)據(jù)驗證提出方法的可行性，并與廣泛應(yīng)用的集總經(jīng)驗?zāi)Ｊ椒纸夥椒ㄌ崛〗Y(jié)果進(jìn)行對比，結(jié)果表明該文提出的方法在軸承故障診斷中展現(xiàn)出更好的優(yōu)勢。

關(guān)鍵詞：相關(guān)譜峭度；解卷積；軸承故障診斷；集總經(jīng)驗?zāi)Ｊ椒纸?/p>

文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A 文章編號：1674-5124（2018）05-0031-06

0引言

滾動軸承已經(jīng)廣泛應(yīng)用于旋轉(zhuǎn)機(jī)械領(lǐng)域，諸如風(fēng)力發(fā)電機(jī)組和直升機(jī)，主要用于支撐和傳送負(fù)載，由于低速、重載和灰塵等原因容易導(dǎo)致軸承產(chǎn)生磨損、碰傷和裂紋等故障，嚴(yán)重時造成整個機(jī)械設(shè)備停機(jī)停產(chǎn)等經(jīng)濟(jì)損失，甚至人員傷亡。因此，軸承故障檢測與診斷對維修計劃的制定和防止設(shè)備損壞與事故發(fā)生都至關(guān)重要。

旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷的研究在數(shù)十年中已經(jīng)成為一個熱點話題，已有方法的跨度范圍很大，包括基于模型的方法、濾波方法、譜分析方法和時頻分析方法。其中，常用的方法有基于小波變換的技術(shù)、基于譜峭度的濾波技術(shù)、循環(huán)平穩(wěn)分析、隨機(jī)共振和最小熵解卷積。最小熵解卷積最初由Wiggins于1978年提出，目的在于分析地震數(shù)據(jù)，主要思想是通過迭代方法選擇一個有限沖擊響應(yīng)濾波器最小化濾波信號的熵值，從而提取隱藏在信號中的特征信息。不同于其他信號處理方法，最小熵解卷積方法主要目的是提取故障單個沖擊特征而不是消除噪聲，因此在重噪聲情況下也能實現(xiàn)有效特征提取。后來，Endo等提出應(yīng)用自回歸模型改進(jìn)最小熵解卷積方法，該方法能夠有效地實現(xiàn)齒輪裂紋故障的檢測，而且Sawalhi等也表明基于自回歸的最小熵解卷積方法能夠?qū)崿F(xiàn)軸承的故障診斷。然而，該方法僅僅利用單個沖擊特征實現(xiàn)振動信號的解卷積運(yùn)算，而機(jī)械故障通常表現(xiàn)為周期性沖擊，因此最小熵解卷積方法在故障診斷中顯得效果不佳。相反，提出的最大相關(guān)譜峭度解卷積方法能夠利用故障信號的沖擊特性選擇最佳的有限沖擊響應(yīng)濾波器，從而濾出隱藏在振動信號中的故障周期性沖擊特征并實現(xiàn)軸承的故障診斷。不同于傳統(tǒng)的譜分析方法，提出方法主要目的在于從振動信號的時域波形中彰顯故障激發(fā)的周期性沖擊特征，并依據(jù)該特征的周期判斷故障的位置，例如內(nèi)圈、外圈和滾動體故障；而不是從振動信號的頻譜中分析故障特征頻率及其倍頻信息。

1最大相關(guān)譜峭度解卷積方法

最大相關(guān)譜峭度解卷積方法的目的是最大化周期為T的輸入信號x的相關(guān)譜峭度，并通過選擇一個有限沖擊響應(yīng)濾波器，實現(xiàn)周期性沖擊特征的提取。首先，考慮一次平移最大相關(guān)譜峭度解卷積算法，然后推廣到M次平移，最大化相關(guān)譜峭度問題為

類似地，分母的求解過程如下：

式（14）是非線性的，通過反復(fù)迭代求解其局部最大值，形成濾波器參數(shù)，甚至還可以推廣到M次平移最大相關(guān)譜峭度解卷積，從而實現(xiàn)輸入信號的濾波，進(jìn)而提取周期性沖擊特征，實現(xiàn)軸承故障診斷。

2仿真分析

根據(jù)滾動軸承故障沖擊特征的數(shù)學(xué)模型，利用下式產(chǎn)生模擬軸承故障的仿真信號目：

根據(jù)表1參數(shù)設(shè)置，選擇采樣頻率為10kHz，采樣時間為0.4 s，并加入背景噪聲使沖擊特征完全淹沒，從而用于模擬軸承外圈故障，如圖1所示。由于強(qiáng)烈的背景噪聲，從圖1的仿真信號中很難發(fā)現(xiàn)周期性的沖擊故障特征，有效地模擬了機(jī)械設(shè)備運(yùn)行環(huán)境的惡劣。

為了保障機(jī)械設(shè)備安全可靠運(yùn)行，應(yīng)用本文提出的基于最大相關(guān)譜峭度解卷積的軸承故障診斷方法處理圖1所示的仿真信號，結(jié)果如圖2所示。從圖中可以很清楚地觀察到間隔為T=0.05 s的沖擊特征，那么其故障頻率為1/T=20Hz，與模擬的軸承故障頻率完全吻合，因此能夠確定軸承發(fā)生了局部損傷故障，需要及時維修，以保證生產(chǎn)的持續(xù)進(jìn)行。為了對比分析，利用集總經(jīng)驗?zāi)Ｊ椒纸夥椒▽Ψ抡嫘盘栠M(jìn)行處理，前5個內(nèi)稟模態(tài)分量如圖3所示?？梢钥闯觯瑑?nèi)稟模態(tài)分量IMF1和IMF3有微弱的沖擊間隔，但是強(qiáng)烈的噪聲導(dǎo)致沖擊特征的周期性難以辨別，甚至一些沖擊被噪聲所淹沒。顯然，前5個內(nèi)稟模態(tài)分量中含有大量干擾噪聲，很難發(fā)現(xiàn)周期性的故障沖擊特征，所以無法判斷是否軸承發(fā)生局部損傷故障。

3實驗驗證

凱斯西儲大學(xué)的軸承實驗測試裝置㈣由一個2馬力的電機(jī)，一個轉(zhuǎn)矩傳感器，一個功率計和電子控制設(shè)備組成。軸承故障實驗數(shù)據(jù)是利用電火花加工技術(shù)在型號為6205-2RS的SKF滾動軸承上加工了不同故障程度和故障位置的單點故障，并安裝在試驗臺上測試，從而利用加速度傳感器采集不同轉(zhuǎn)速和負(fù)載下測試裝置驅(qū)動端的振動信號，用于驗證信號處理方法的有效性。選用直徑為0.007 in（1 in=2.54 cm）的外圈故障，空載作業(yè)下的軸承振動信號驗證提出方法的有效性。其他參數(shù)設(shè)置：采樣頻率12kHz，采樣時間0.1 s，軸承轉(zhuǎn)速為1 797 r/min。此外，由于實驗室環(huán)境較理想，難以模擬機(jī)械設(shè)備在戶外運(yùn)行過程中遭受的復(fù)雜干擾，因此添加強(qiáng)度為0.7的高斯白噪聲用于模擬實際嘈雜運(yùn)行環(huán)境，其時域波形如圖4所示。從圖中很難觀察到周期性沖擊特征，無法依據(jù)原始振動信號的時域波形判斷故障的有無，若草率的判定無故障，可能錯過及時發(fā)現(xiàn)故障的有效時間，嚴(yán)重時可能導(dǎo)致整個設(shè)備損壞，造成巨大經(jīng)濟(jì)損失。因此，早期故障的有效診斷有助于盡早及時維修，從而切斷事故的源頭。為了確保生產(chǎn)的安全性，提出的方法用于處理圖4所示的振動信號，其結(jié)果如圖5所示。從圖中可以清晰地看到周期性的沖擊特征，而且沖擊間隔大約為0.0093 s，這一周期與理論上的外圈故障特征頻率107.36Hz相符，所以可以斷定滾動軸承外圈發(fā)生了早期故障，應(yīng)該及時檢查維修。同樣，利用集總經(jīng)驗?zāi)Ｊ椒纸夥椒ㄌ崛L動軸承周期性故障沖擊特征，其結(jié)果如圖6所示，盡管第二個模態(tài)分量IMF2有一定沖擊性，但是相對于提出的方法，其提取結(jié)果中含有很強(qiáng)的噪聲干擾，故障沖擊特征并不是很明顯。

為了進(jìn)一步驗證提出方法的可行性，另—個實驗被執(zhí)行。測試裝置由安裝在轉(zhuǎn)軸上的4個測試軸承構(gòu)成，而且轉(zhuǎn)軸的轉(zhuǎn)速由電機(jī)控制至2000r/min，徑向負(fù)載為26695N。4個軸承均是來自美國萊克斯諾工業(yè)集團(tuán)的ZA-2115雙列圓柱軸承，每列有16個滾動體，且滾動體直徑為0.84cm，節(jié)徑為7.15 cm，接觸角為15.17°。型號為PCB353833的加速度傳感器安轉(zhuǎn)在軸承座上采集軸承振動信號，采樣頻率為20kHz，數(shù)據(jù)長度為20480個采樣點。此外，加工的故障位于1號軸承外圈。根據(jù)軸承參數(shù)得知軸承外圈故障特征頻率為236.4Hz，那么周期性沖擊間隔為0.0042 s。從圖7所示的軸承外圈故障原始振動信號中能夠觀察到一定的周期沖擊成分，但是并不足夠明顯。為了充分確定軸承故障的發(fā)生，將本文提出的最大相關(guān)譜峭度解卷積方法用于處理如圖7所示的軸承振動信號，結(jié)果如圖8所示?？梢钥闯?，間隔為0.004 2 s的周期性沖擊很明顯，反映了軸承故障的發(fā)生，而且相比原始信號和圖9的EEMD方法診斷結(jié)果，提出方法結(jié)果具有更明顯的沖擊間隔，易于判別。

4結(jié)束語

針對廣泛應(yīng)用的旋轉(zhuǎn)部件滾動軸承的周期性沖擊特征信號提取和故障診斷問題，提出基于最大相關(guān)譜峭度解卷積的軸承故障檢測方法，仿真和實驗研究表明：該方法考慮軸承故障所激發(fā)的周期性沖擊特征，能夠準(zhǔn)確有效實現(xiàn)不同轉(zhuǎn)速下的軸承故障診斷。利用最大化相關(guān)譜峭度構(gòu)造提取原始振動信號的周期性故障沖擊特征與集總經(jīng)驗?zāi)Ｊ椒纸夥椒ㄏ啾?，在故障早期階段的檢測及診斷展現(xiàn)出更好的優(yōu)勢。

（編輯：商丹丹）