基于振動與電流的感應(yīng)電機軸承故障診斷系統(tǒng)

井云飛，鞏曉赟，張偉業(yè)，馬建榮，馬斌智

（鄭州輕工業(yè)學(xué)院機電工程學(xué)院，河南鄭州 450002）

0 引言

感應(yīng)電機作為一種重要的電器設(shè)備，以其結(jié)構(gòu)簡單、性能可靠的特點，廣泛應(yīng)用于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)和日常生活中。而電機作為生產(chǎn)系統(tǒng)的動力源，一旦發(fā)生故障，必然會造成重大的經(jīng)濟損失，所以對感應(yīng)電機進行早期故障診斷，具有重要意義。根據(jù)文獻[1]對感應(yīng)電機故障類型的統(tǒng)計結(jié)果表明，在感應(yīng)電機出現(xiàn)故障的概率中，電機軸承故障發(fā)生的概率占40%左右。對感應(yīng)電機軸承故障診斷的研究一直是國內(nèi)外學(xué)者關(guān)注的熱點，其研究方法主要以振動信號進行故障診斷，如基于振動信號的時頻分析、幅值域分析以及解調(diào)分析等。電機軸承發(fā)生故障的同時電機轉(zhuǎn)子與定子之間的氣隙也會出現(xiàn)變化，導(dǎo)致氣隙磁通發(fā)生調(diào)制，從而在定子電流信號中產(chǎn)生相應(yīng)的諧波電流，因此，在定子電流信號中將會有反映軸承故障的特征信息。文獻[2]介紹了在電機振動信號及定子電流信號中的故障特征頻率，提出了基于定子電流信號的頻譜分析法MCSA（Motor Carrent Spectral Analysis，電機電流頻譜分析）來檢測軸承故障。但定子電流信號中反映諧波分量的幅值較小，容易被基頻和電流噪聲淹沒。針對電機軸承故障振動信號和定子電流信號的不同調(diào)制特點，提出基于振動信號和定子電流信號解調(diào)分析的感應(yīng)電機軸承故障診斷系統(tǒng)設(shè)計，對電機軸承的早期故障進行準確診斷。

信號解調(diào)的方法有Hilbert解調(diào)法、絕對值解調(diào)法、線性算子解調(diào)法、平方解調(diào)法、能量解調(diào)法等[3]。本文設(shè)計的基于Lab-VIEW的感應(yīng)電機軸承故障診斷系統(tǒng)中的解調(diào)分析則是利用基于LabVIEW軟件的Hilbert變換函數(shù)。LabVIEW是NI公司推出的一款功能強大的基于圖形化編程的設(shè)計軟件，為各種監(jiān)測、控制系統(tǒng)的設(shè)計提供了豐富開發(fā)工具[4]。這些開發(fā)工具包含對信號分析處理的各種VI函數(shù)，如Hilbert變換,FFT,Cepstrum,Power spectrum等。利用這些函數(shù)，用戶可以快速地進行各種強大的數(shù)字信號處理，而無需關(guān)注各種復(fù)雜的信號處理算法[5]。

1 軸承振動信號和定子電流信號特點及Hilbert解調(diào)

1.1 軸承故障振動特征分析

軸承發(fā)生磨損、點蝕等表面損傷類故障時，會導(dǎo)致系統(tǒng)運轉(zhuǎn)過程中產(chǎn)生異常振動，該異常振動是在平穩(wěn)振動的基礎(chǔ)上，每隔一段時間就會產(chǎn)生一個周期性沖擊成分，而在頻譜中就會相應(yīng)出現(xiàn)反映故障特征頻率的波峰。根據(jù)對振動信號的頻譜分析，計算得到的軸承故障特征頻率，就能準確的判斷出軸承的故障類型。

軸承故障根據(jù)故障位置的不同可分為：外圈缺損、內(nèi)圈缺損、滾動體缺損和保持架缺損。不同的故障會導(dǎo)致電機產(chǎn)生不同的振動頻率，軸承故障特征頻率的計算公式為式（1）～式（4）[6]：

其中，fr為電機轉(zhuǎn)速，d為滾動體的直徑，D為軸承的節(jié)圓直徑，α為接觸角，z為滾動體個數(shù)。

由于激振力的激勵，使得軸承與電機外殼及傳感器形成的振動系統(tǒng)產(chǎn)生了各種頻率成分組成的隨機振動，所以由振動傳感器獲取的振動信號是由電機系統(tǒng)和傳感器系統(tǒng)調(diào)制后的響應(yīng)信號，包含了軸承故障信號，電機系統(tǒng)固有振動信號和傳感器系統(tǒng)固有振動信號等。由軸承故障特征頻率計算公式（1）～（4）可知，軸承故障特征頻率比較低，但在低頻段受到的干擾因素較多，對其進行簡單的頻譜分析，得不到理想的診斷結(jié)果。對其進行解調(diào)分析，可以得到含有軸承故障信息的包絡(luò)信號，從而避免了外在干擾，再對獲得的包絡(luò)信號分析，提取故障特征頻率，就能準確地對軸承故障進行診斷。

1.2 軸承故障定子電流特征分析

當(dāng)電機軸承發(fā)生故障時，引起的異常振動會導(dǎo)致電機轉(zhuǎn)子與定子之間的間隙發(fā)生變化，使得氣隙磁通發(fā)生調(diào)制，調(diào)制過的氣隙磁通會在定子繞組中產(chǎn)生相應(yīng)的諧波電流，使定子電流特征發(fā)生變化。基于定子電流分析的電機軸承故障診斷方法已經(jīng)成為當(dāng)前的研究熱點。相比于振動信號分析方法，定子電流分析法具有以下優(yōu)點：①非嵌入式測量，不影響電機運行；②定子電流對故障非常敏感，幾乎所有的電機故障都會引起定子電流發(fā)生變化；③定子電流不受電機振動的影響，只與轉(zhuǎn)子和定子間的相對振動有關(guān)。

Schone[7]研究轉(zhuǎn)子中心的徑向運動對氣隙偏心的影響，得出軸承故障特征頻率與定子電流諧波頻率之間的映射關(guān)系見式（5）。

其中，fcf為定子電流諧波頻率；fs為電源供電頻率；fc為軸承故障特征頻率；k=1,2,3,...。隨后Blodt[8]在此基礎(chǔ)上，同時考慮扭轉(zhuǎn)運動與徑向偏心兩種情況，提出了更加精確的軸承故障特征頻率與定子電流諧波頻率之間的映射關(guān)系。表1為電機軸承故障引起的電機定子電流諧波頻率。

表1 電機軸承故障引起的電機定子電流諧波頻率

表1中的fs為電源供電頻率；fr為電機轉(zhuǎn)動頻率；fc為保持架旋轉(zhuǎn)頻率；f0，fi與fb分別為軸承外圈、內(nèi)圈和滾動體故障特征頻率；k=1，2，3…。

2 診斷系統(tǒng)設(shè)計

電機軸承故障診斷系統(tǒng)總體設(shè)計方案：先對采集的數(shù)據(jù)進行讀取，然后對數(shù)據(jù)進行時域分析，并且依據(jù)振動信號和定子電流信號時不同域參數(shù)對故障的敏感度，選定峭度指標(biāo)為參數(shù)來判斷電機軸承是否發(fā)生故障及發(fā)生故障的嚴重程度。因為當(dāng)電機軸承運行質(zhì)量下降時，振動信號時域分析中峭度指標(biāo)隨之上升且比較敏感，如果峭度指標(biāo)小于設(shè)定的參考值，則電機軸承正常，如果峭度指標(biāo)大于設(shè)定的參考值則說明電機軸承出現(xiàn)故障；而定子電流信號中峰值指標(biāo)隨著電機軸承運行質(zhì)量的下降而減小，如果峰值指標(biāo)小于設(shè)定的預(yù)警值下限，則電機軸承出現(xiàn)故障，如果峰值指標(biāo)大于設(shè)定的預(yù)警值上限則說明電機軸承正常。最后，再運用頻譜分析中的FFT（Fast Fourier Transformation，快速傅里葉變換）分析和包絡(luò)譜分析對振動信號和定子電流信號進行頻譜分析，綜合兩種信號的分析結(jié)果確定故障的種類和位置。按照總體設(shè)計方案，可得到電機軸承故障診斷流程（圖1）。

電機軸承故障診斷系統(tǒng)的設(shè)計，主要采用主程序調(diào)用子程序的方法。并利用Lab-VIEW的“條件結(jié)構(gòu)”實現(xiàn)了用戶登錄界面的設(shè)計（圖2），通過登錄界面輸入正確賬號密碼，即可進入故障診斷界面（圖3）。診斷界面利用選項卡的調(diào)用功能，結(jié)合“條件結(jié)構(gòu)”實現(xiàn)了調(diào)用“時域分析”、“頻譜分析”、“解調(diào)分析”及“自相關(guān)分析”“仿真分析”等模塊。其中“時域分析”、“頻譜分析”、“解調(diào)分析”與“自相關(guān)分析”等模塊是實測信號分析系統(tǒng)，對實驗得到的電機軸承真實信號進行診斷分析。而“仿真分析”模塊不參與實際信號的處理，是為了更加方便地驗證軟件設(shè)計時關(guān)鍵程序的正確性，它與實測信號分析系統(tǒng)的關(guān)鍵程序相同。

圖1 電機軸承故障診斷流程

（1）時域分析模塊。時域分析模塊主要顯示被分析數(shù)據(jù)的峰值、均值、峭度指標(biāo)等時域統(tǒng)計參數(shù)的大小，并通過觀察各個參數(shù)對電機軸承故障的敏感程度，選取較敏感的參數(shù)作為故障預(yù)警參考量，用于初步判斷軸承是否發(fā)生故障的指標(biāo)。該模塊主要利用峭度值標(biāo)判定電機軸承是否發(fā)生故障以及故障的嚴重程度。將待測電機軸承的峭度指標(biāo)，與同一工況下正常電機軸承的峭度指標(biāo)作對比，如軸承故障振動信號的峭度指標(biāo)明顯高于參考數(shù)值，則說明電機軸承發(fā)生故障；軸承故障定子電流信號的峰值指標(biāo)小于正常電機軸承的參數(shù)值，表明電機軸承出現(xiàn)故障。

（2）頻譜分析模塊。頻域分析的方法有很多，包括FFT、功率譜、小波分析等方法，該系統(tǒng)選用FFT與功率譜，它是頻域分析中最常用的一種方法。FFT分析將電機軸承的時域信號轉(zhuǎn)化為頻域信號來分析。功率譜反映了信號的功率隨頻率的分布情況。

（3）解調(diào)分析模塊。包絡(luò)譜分析利用Hilbert解調(diào)法對調(diào)制信號進行解調(diào)，得到故障信號的包絡(luò)，再對包絡(luò)信號進行頻譜分析，對比計算得到的軸承故障特征頻率，即可確定軸承故障發(fā)生的位置。

（4）自相關(guān)分析模塊。自相關(guān)分析法是對機械信號進行時域分析最常用的方法之一，也是故障診斷的重要手段，這是因為自相關(guān)函數(shù)有一個非常重要的性質(zhì)，若信號中含有周期成分，其自相關(guān)函數(shù)具有明顯的周期性，且隨著時間變化自相關(guān)函數(shù)幅值衰減的很慢。電機發(fā)生故障時的振動信號和定子電流均為調(diào)制信號，具有一定的周期性，在自相關(guān)分析中其幅值衰減速度要小于正常軸承信號的幅值衰減速度。

（5）仿真分析模塊。該模塊的主要功能是利用自動生成的模擬信號來驗證關(guān)鍵程序的正確性。點擊選項卡中的“仿真分析”按鈕，系統(tǒng)就會進入仿真分析模塊，該模塊包括：“信號生成”、“時域分析”、“頻譜分析”和“相關(guān)分析”等4個子模塊。

3 實驗分析

圖2 系統(tǒng)登錄界面

圖3 故障診斷界面

為了驗證軸承故障診斷系統(tǒng)的穩(wěn)定性，分別采用機械故障綜合模擬試驗臺采集的軸承故障振動信號和定子電流信號數(shù)據(jù)進行分析驗證，以及美國凱斯西儲大學(xué)提供的滾動軸承振動信號數(shù)據(jù)進行分析驗證。

3.1 振動信號分析

采用機械故障綜合模擬試驗臺采集的軸承故障數(shù)據(jù)進行分析驗證。選取采樣頻率為12 800 Hz，轉(zhuǎn)速2100 r/min的電機軸承內(nèi)圈故障數(shù)據(jù)進行分析。在這一部分中，對采集到的電機軸承振動信號也進行分析，分析結(jié)果如下：

圖4是電機軸承內(nèi)圈故障的振動信號的分析結(jié)果，從圖4a可以看出振動信號出現(xiàn)周期性沖擊現(xiàn)象，預(yù)警燈亮紅燈，峭度指標(biāo)13.879 7，遠大于正常軸承的數(shù)值，說明軸承出現(xiàn)了故障，且比較嚴重。

對原始信號進行頻譜分析，得到振動信號的頻譜圖（圖4b），從圖4b可以看出振動信號的頻譜圖較大幅值都集中在低頻段，說明故障特征可能隱藏在低頻段內(nèi)。

圖4 軸承內(nèi)圈故障振動信號分析結(jié)果

對振動信號進行解調(diào)分析，得到Hilbert解調(diào)譜（圖4c）。從圖4c中的解調(diào)結(jié)果可以看出，振動信號的解調(diào)頻譜在168.75 Hz處有較大峰值存在，與計算得到的軸承內(nèi)圈故障特征頻率169.54 Hz接近。

另外，根據(jù)美國凱斯西儲大學(xué)提供的滾動軸承振動信號數(shù)據(jù)，選取滾動軸承驅(qū)動端采樣頻率為12 kHz，轉(zhuǎn)速1750 r/min的軸承內(nèi)圈故障和軸承外圈故障數(shù)據(jù)進行分析。表2給出了軸承故障特征頻率與轉(zhuǎn)頻倍數(shù)關(guān)系，可以由此計算出軸承的故障特征頻率。

表2 軸承故障特征頻率與轉(zhuǎn)頻倍數(shù)關(guān)系

圖5為電機軸承內(nèi)圈故障振動信號分析結(jié)果，從圖5a可知，軸承時域信號的波形幅值波動較大，有明顯的異常沖擊，且預(yù)警燈亮紅燈，這說明電機軸承出現(xiàn)了故障，但具體故障出現(xiàn)在什么位置，仍需采用FFT分析和解調(diào)分析才能得出。

圖5b為電機軸承振動信號的頻譜分析，顯示軸承振動信號分布極不均勻，且在低頻段有較大的幅值波動，說明故障頻譜可能在低頻段范圍。經(jīng)過Hilbert解調(diào)得到圖5c，從圖5c中可以看出，軸承內(nèi)圈出現(xiàn)故障時，在158 Hz，316 Hz與474 Hz處存在較大峰值，與計算得到的軸承內(nèi)圈故障特征頻率157.94 Hz及其2倍頻、3倍頻極為接近。

圖5 12 kHz內(nèi)圈故障信號分析結(jié)果

圖6為電機軸承外圈故障振動信號，圖6a顯示軸承時域信號波形幅值波動較大，有明顯的異常沖擊，且預(yù)警燈亮紅燈，說明電機軸承出現(xiàn)了故障，但故障具體位置仍需采用FFT分析和解調(diào)分析才能得出。

圖6b為電機軸承振動信號的頻譜，圖6b顯示經(jīng)過頻譜分析軸承振動信號分布極不均勻，且在低頻段有較大的幅值波動，說明故障頻譜可能在低頻段范圍。經(jīng)過Hilbert解調(diào)得到圖6c，從圖6c中可以看出，軸承內(nèi)圈出現(xiàn)故障時，在105 Hz，210 Hz，316 Hz與421 Hz處有較大峰值存在，與計算得到的軸承外圈故障特征頻率104.56 Hz及其2倍頻、3倍頻與4倍頻極為接近。

3.2 定子電流信號分析

定子電流信號分析部分，采用的同樣是機械故障綜合模擬試驗臺采集的軸承故障數(shù)據(jù)進行分析驗證。選取采樣頻率為12 800 Hz，轉(zhuǎn)速2100 r/min的電機軸承內(nèi)圈故障定子電流信號數(shù)據(jù)進行分析，分析結(jié)果如下：

圖7是電機軸承內(nèi)圈故障的定子電流信號的分析結(jié)果，從圖7a定子電流信號可以看出，預(yù)警燈亮紅燈，說明峰值指標(biāo)小于正常值。說明軸承出現(xiàn)了故障。

圖6 12kHz外圈故障信號分析結(jié)果

對定子電流信號進行頻譜分析，得到定子電流信號的頻譜圖（圖7b），從圖7b中只能看到轉(zhuǎn)頻而無其他信息,無法判斷電機軸承是否發(fā)生故障。

對定子電流進行解調(diào)分析，得到Hilbert解調(diào)譜（圖7c）。與定子電流諧波頻率公式計算得到的定子電流諧波頻率為100.16 Hz比較,在定子電流的解調(diào)頻譜中能找到與之相對應(yīng)的頻率100 Hz處所對應(yīng)的峰值，雖然被轉(zhuǎn)頻的4倍頻影響，此處峰值較小，但也能反映出軸承內(nèi)圈存在故障。

圖7 軸承內(nèi)圈故障時域分析

3.3 綜合分析

設(shè)計的是基于振動信號和定子電流信號的軸承故障檢測系統(tǒng)，綜合振動信號和定子電流信號的時頻分析與解調(diào)分析的各個部分的故障信息，從而大大提高故障診斷的準確性。

如圖8所示，電機軸承的振動信號和定子電流信號的時域分析結(jié)果，圖8中顯示振動信號與定子電流信號的預(yù)警燈都亮紅色，說明電機軸承出現(xiàn)了故障，而振動信號的無量綱參數(shù)峭度指標(biāo)遠大于預(yù)警上限，說明故障比較嚴重，但在定子電流的統(tǒng)計參數(shù)中，峰值指標(biāo)與觸發(fā)預(yù)警值下限比較接近，不能反映出故障程度。

圖8 電機軸承內(nèi)圈故障時域分析結(jié)果

圖9為電機軸承振動信號與定子電流信號的頻譜分析結(jié)果，其中，定子電流的頻譜只出現(xiàn)了基頻的幅值，說明故障頻率對應(yīng)的幅值較小，被基頻淹沒了。而振動信號的頻譜中，在505.46 Hz處出現(xiàn)較大幅值，與計算的電機軸承故障特征頻率168.75 Hz的3倍頻接近，可以反映出軸承內(nèi)圈出現(xiàn)故障。

圖10為電機軸承振動信號與定子電流信號的解調(diào)分析結(jié)果，分析結(jié)果顯示，無論定子電流信號還是振動信號的解調(diào)結(jié)果中都能找到與理論計算的軸承故障特征頻率接近的頻率所對應(yīng)的幅值，確定故障的存在和故障發(fā)生的位置。

圖9 電機軸承內(nèi)圈故障頻譜分析結(jié)果

圖10 電機軸承內(nèi)圈故障解調(diào)分析結(jié)果

4 結(jié)論

以電機軸承故障信號在電流和振動的不同調(diào)制特點為基礎(chǔ)，以LabVIEW為開發(fā)平臺，設(shè)計一套基于振動和電流的電機軸承故障診斷系統(tǒng)。該系統(tǒng)不僅充分利用了LabVIEW圖形化的編程特點，為用戶提供友好的人機交互界面，而且將Hilbert變換應(yīng)用于電機軸承振動信號與定子電流信號的包絡(luò)解調(diào)分析，通過實驗驗證,該系統(tǒng)能有效地識別電機軸承故障的沖擊振動特征和電流調(diào)制特性，準確地獲取故障信息。

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