基于振動信號特征提取的糖機運行狀態分析

錢 洵，黃振峰，毛漢領，李欣欣

（1.南昌航空大學無損檢測技術教育部重點實驗室，江西南昌 330063；2.同濟大學測繪與地理信息學院，上海 200092）

0 引言

隨著現代機械設備向精密化、高速化、大型化發展，其運行維護問題也愈加突出，這一問題同樣存在于糖廠的制糖機械設備。甘蔗是我國重要的糖料作物，是我國制糖業的主要原料，也是纖維、糖業化工、能源方面的原材料[1]。甘蔗預處理生產線包括蔗料撕解和提汁壓榨，其中壓榨處理設備包括原動電機、減速機和榨輥。減速機裝在原動機（電機）與壓榨機之間，是降低轉速和改變（增加）其扭矩的重要部件，通常分為單級傳動和多級傳動兩類。所用減速機為糖機專用的功率分流式雙圓弧齒輪減速機，總減速比94.49，額定功率700 kW，工作轉速（4～5）r/min。與通用減速器相比，甘蔗壓榨機專用減速器的工作轉矩大，平均轉矩（310～2740）kN·m；載荷性質為強沖擊，最大短時負荷可能比正常負荷大50%，屬于低速重載減速機；減速器的尺寸和質量大、造價高，生產、安裝周期長，制造難度較大。

1 故障形式和監測方法

每年冬春榨季，糖機需要連續高負荷運行（120～150）d，在此期間由于經常受到強沖擊載荷，減速機軸承、齒輪等關鍵部件磨損嚴重。其中，大型雙圓弧齒輪制造成本高，運行維護費用昂貴，一旦出現損傷或故障將導致糖廠巨大經濟損失。無論是何種傳動方式的減速器，其內部結構的零部件是相同的，均由軸、軸承、齒輪、聯軸器、機殼等部件組成（圖1）。減速機出現異常情況時，一般是這些零部件出現故障所引起的。主要故障有4類：軸不平衡，軸不對中，滾動軸承故障，齒輪故障[2]。其中，主要部件滾動軸承和齒輪的失效百分比約占80%。因此，滾動軸承和齒輪對減速器的平穩運行至關重要。

圖1 減速機傳動簡圖

以上分析和大量研究資料表明，減速器滾動軸承和齒輪直接關系到減速機運行狀況的優劣，軸承損壞必然導致減速器劇烈振動，繼而造成傳動齒輪輪齒不均載，引起潤滑油溫升高、黏度下降，最終導致齒面點蝕、膠合等嚴重失效，加劇減速器故障。為了避免榨季時減速器滾動軸承出現故障，以及由軸承故障引起齒輪等其他部件損傷導致的重大事故和經濟損失，有必要對減速機滾動軸承和齒輪進行狀態監測。狀態監測主要運用無損檢測方法對設備運行狀態進行實時監測和故障診斷。按分析的信號類型，監測方法可以分為振動信號監測、聲發射監測、油液分析診斷、光纖信號監測診斷等，它們各具特點，應用場合不盡相同。但是與振動監測相比，聲發射診斷技術易受巨大環境噪聲干擾，油液分析實時性不強，光纖監測安裝復雜，成本高昂。本文采用振動信號監測技術。

2 采集點選擇和系統搭建

2.1 振動信號采集點選擇

根據之前分析，滾動軸承和齒輪是減速機最重要的部件，監測點應靠近這兩者（圖2）。

圖2 信號采集分析系統

因為齒輪位于減速機封閉箱體的內部，無法直接獲取其振動信號，所以將監測點放置于箱體近軸承座的平坦位置。這樣做一方面因為軸承座直接受到滾動軸承的振動沖擊激勵，進而傳遞到箱體表面，另一方面，減速機內部軸系相互耦合，齒輪損傷故障產生的激勵也會通過軸系傳遞到軸承。因此，將監測點選擇在靠近軸承座的箱體表面可以達到監測整個減速機關鍵部件的目的。再者，減速機部件（軸承）振動對箱體的激勵在空間可以分解為X，Y，Z的3個不同方向，所以布置傳感器時也需要同時監測3個方向的振動信號。所要監測的減速機為三級傳動，前兩級傳動軸在箱體外有3個滾動軸承，其中右側是輸入軸，振動監測點如圖3所示，1，4，7為 Y 向，2，5是 X 向，3，6，8是 Z向。

2.2 硬件系統搭建

糖機振動信號采集系統的硬件部分包括：振動傳感器、高速數據采集卡、信號調理硬件（集成在采集卡內部）和計算機。

振動傳感器選用6個B&K的4508B型壓電式加速度傳感器，使用聚丙烯酸鹽耦合劑固定在經過處理后的箱體平整表面，負責拾取來自 X，Y，Z 3個方向上的箱體振動響應。

圖3 振動信號采集點布置

高速數據采集卡選用B&K的3050-A-60型6通道數據采集卡，最大采樣頻率51.2 kHz，集成了0.1 Hz的高通濾波器，接收來自振動傳感器的壓電電流信號，并轉換放大成計算機能夠處理的數字電壓信號。數據采集卡通過LAN口與計算機進行通信，最大傳輸速度較傳統的RS232、RS485等接口有很大優勢。采集卡有6個通道，最大采樣率51.2 kHz，輸出電壓±10 V，精度24 bit，頻率分辨率為1/6400 Hz。

采集終端計算機是高性能便攜式筆記本電腦，安裝有與數據采集卡進行通信的驅動和PULSE Labshop聲學和振動信號處理軟件。

3 時域奇異譜熵特征

信號采集系統從傳感器采集出的是離散的時間序列。信息熵可以對系統時間序列的不確定性程度進行描述，其中奇異譜熵反映了機器振動能量在奇異譜劃分下的不確定性。多通道奇異譜分析同時考慮了不同通道以及不同時刻的振動信號的交叉相關關系，因此可以反映多傳感器不同空間分布信號的復雜性[4]。

為了充分利用多通道信息，定義時延分析窗口長度為M，通道數為L，每通道采樣點數為N，則可以得到（N-M）×（L×M）維

的數據矩陣A，其中時刻i的軌跡狀態向量為式（1）。

對A進行奇異值分解，則｛δi｝為多通道奇異值譜，定義奇異譜熵Ht為式（2）。pi是計算Ht的一個中間變量，代表第i個奇異值在整個奇異值譜中所占比例，見式（3）。

對于多通道單分量信號，奇異譜值能量集中在某一區域。但對于多通道復雜分量振動信號，奇異譜值能量較為分散，由此可以分析多通道傳感器信號的模式復雜度和能量分布。所搭建的多通道采集系統采集的信號由于布置空間存在相關性并且相互耦合，因此計算其奇異譜值可以分析通道間的相關性和交叉性。圖4是所采集的六通道信號的奇異值譜，其異譜熵值Ht為0.732 1，遠大于單一模式分量的1.880 7e-13。各通道總體能量分布較為相似，說明各通道信號不只有單一分量，各模式分量之間既相關又有交叉耦合，振動能量差別較大，是復雜混合形式。其中通道1和2的振動能量最為集中，后續分析需要特別關注。

4 振動信號的包絡解調

旋轉機械在故障初期表現為微弱的周期沖擊特征，這種沖擊特征在軸承上具體表現為沖擊激勵的部分階數模態振動被軸承故障特征頻率所調制，在齒輪上表現為齒輪嚙合振動被所在軸的轉頻所調制，當齒輪存在不對中和安裝誤差，或者故障較為嚴重時，調頻和調幅同時存在[2]。為了提取故障特征，對振動信號進行Hilbert變換得到時域包絡信號，再對包絡信號進行快速傅里葉變換得到包絡譜，分析包絡譜中的特征譜線。

圖4 奇異值譜

實信號 x（t）的 Hilbert變換定義[6]為式（4）。

其中，*為卷積。

定義解析函數 z（t）為式（5）。

x（t）的幅值包絡函數見式（6）。

相位函數見式（7）。

以徑向振動信號Z2為例，其采樣頻率fs=51.2 kHz，包絡信號和包絡譜如圖5所示。

從圖5c可以看出，振動信號頻譜中存在明顯的以高速級齒輪嚙合頻率107.5 Hz為基頻以及2～4倍頻，并且基頻兩邊出現不對稱邊頻帶，邊頻間隔為6.25 Hz，正好是軸的轉頻，其余頻率成分占比不高，說明該級齒輪和軸承總體不存在大的故障。但是，較大的倍頻幅值以及邊頻帶的出現說明，齒輪發生局部磨損、安裝不對中并開始出現以調制頻率為轉頻，嚙合頻率為載波的調制振動，邊頻帶的不對稱說明調頻和調幅同時存在。圖5d包絡譜中107.5 Hz并且倍頻削弱但是仍然存在，邊頻帶消失，低頻部分也出現了各軸轉頻，包括邊頻，說明嚙合頻率的調制頻率被解調出來，同時齒輪嚙合頻率及其倍頻本身也作為調制頻率被解調出來，可以肯定存在周期性脈沖成分，包絡分析效果顯著。

5 振動信號的時頻分析

圖5 Z2 fs=51.2 kHz時的包絡信號和包絡譜

雖然現實世界中大多數信號的頻率含量隨著時間的推移而演變，但經典的頻譜和功率譜分析并沒有揭示出如此重要的信息[9]。這一特征在糖機中較為顯著，因為糖機在壓榨過程中承受巨大的時變載荷，軸承等部件在磨損、點蝕后易產生隱含的周期脈沖，并且壓榨期間會根據蔗料進量調整電機轉速，是典型的非平穩信號，時頻分析在一定程度上克服了上述缺點。

連續小波變換（Continuous wavelet transform，CWT）克服了短時傅里葉變換窗函數固定的問題，使得在不同頻率范圍內有不同的時間分辨率，其時頻窗口如圖6所示。連續小波變換的Morlet重構公式[8]為其中，dw，該重構公式使用Morlet基小波，只需進行一次積分。

對不同轉速下的徑向振動信號Z2進行分析，轉速先后為390 r/min和370 r/min，重構所得的時頻圖如圖7所示。

從圖7中可以發現，在4 s左右信號時頻分布出現了較為明顯的錯位，可以判斷在此時刻兩邊轉速發生了變化，還可以發現4 s后時頻圖低頻部分有不同周期的沖擊峰值點，并且周期隨著頻率增大而減小，這與齒輪嚙合頻率和轉頻的關系相符合，說明該沖擊脈沖現象是嚙合基頻及其倍頻所引起，結論與包絡分析結果一致，但是比包絡分析更加直觀。圖8的107 Hz基頻切片顯示出這種周期沖擊特征。

圖6 相平面上的小波時頻窗口

6 經驗模式分解

經驗模態分解（Empirical Mode Decomposition，EMD）是Huang等人提出的一種用來分析非平穩信號的基于經驗的模式分解算法，它把復雜的數據分解成有限的、通常是少量的幾個固有模式函數分量（Intrinsic Mode Functions，IMF），是數據驅動的自適應分析方法[11]。EMD的過程可以簡單表述為：

（1）提取原信號x（t）的極大值和極小值點。

圖7 連續小波時頻圖

圖8 107 Hz特征頻率時頻切片

（2）3次樣條曲線擬合極值點，得到上下包絡線，包絡均值為 m1，m1和 x（t）關系為 x（t）-m1=h1。

（3）再將h1作為原始數據，如此重復k次，直到h1k是一個IMF分量，記為c1。

（4）將 c1從原始信號中分離出來，得到殘余項 r1，r1=x（t）c1。

將殘余項作為新的數據重復（1）～（4）步，直到殘余項為單調函數。370 r/min的振動信號的EMD分解結果如圖9所示。

經過對比和頻譜分析發現，IMF5中疑似含有復制調制分量即嚙合頻率102 Hz的調制信息，進一步研究其希爾伯特幅值切片譜，發現最高譜峰調制頻率就是輸入軸的轉頻為6.09 Hz，由此成功地分解出隱含的調制振動分量（圖10）。

7 結語

振動信號是進行設備狀態監測和故障診斷的良好媒介，通過搭建采集系統采集監測點的振動信號，計算奇異值熵指標獲得了多通道模式分量混合信息；利用Hilbert包絡解調，發現了糖機振動調制現象，解調出了振動調制頻率；利用連續小波分析較好地分辨了轉速變化，發現了隱含沖擊特征，最后使用經驗模態分解成功提取了隱含沖擊成分，實現了初步的狀態分析，為設備故障診斷和健康管理打下基礎。

圖9 經驗模式分解結果

圖10 IMF5希爾伯特譜

[1]石芳瑜.廣西蔗糖產業發展現狀及對策研究[D].南寧：廣西大學，2016.

[2]加格，李騑德.甘蔗預處理[J].甘蔗糖業，1979（1）：51-53.

[3]何正嘉，陳進，王太勇，等.機械故障診斷理論及應用[M].北京：高等教育出版社，2010.

[4]黃樹紅，韓宋木.旋轉機械振動信號的信息熵特征[J].機械工程學報，2001，37（6）：94-98.

[5]Le V Q M，Foucher J，Lachaux J，et al.Comparison of Hilbert transform and waveletmethods forthe analysis ofneuronal synchrony[J].Journal of Neuroscience Methods，2001，111（2）：83.

[6]祝文穎，馮志鵬.基于迭代Hilbert變換的行星齒輪箱振動信號分析[J].浙江大學學報（工學版），2017，51（8）：1587-1595.

[7]Hahn S L.HilbertTransform in SignalProcessing[M].Artech House Publish，1996.

[8]L.科恩.時—頻分析：理論與應用[M].西安：西安交通大學出版社，1998.

[9]林京.連續小波變換及其在滾動軸承故障診斷中的應用[J].西安交通大學學報，1999，33(11）：108-110.

[10]楊豐源，宋輝，程序，等.基于多分辨高階奇異譜熵分析的局部放電信號特征提取[J]. 電網技術，2016，40（10）：3266-3271.

[11]Du Q，Yang S.Application of the EMD method in the vibration analysis ofballbearings[J].MechanicalSystems & Signal Processing，2008，21（6）：2634-2644.