基于EWT和快速譜峭度的滾動軸承早期故障診斷

蔣靖　石偉　郭洪濤　劉立華

摘? 要：在滾動軸承故障發生初期，存在軸承故障沖擊特征微弱難以識別以及包絡解調中帶通濾波器參數難以選擇的問題，基于此，提出了經驗小波變換與快速譜峭度相結合的方法進行早期故障特征的提取，該方法與傳統包絡譜方法相比，能更有效地提取出故障信號的特征頻率以及倍頻，從而證明該方法能有效地提取早期故障信號以及該方法的其他優勢。

關鍵詞：滾動軸承;早期故障;經驗小波變換;快速譜峭度;包絡解調

中圖分類號：TH133.33;TN911.7? ? ? 文獻標識碼：A 文章編號：2096-4706（2020）02-0037-05

Abstract：At the beginning of the rolling bearing failure，bearing fault impact characteristics of weak it is difficult to identify and envelope demodulation of band-pass filter parameters is difficult to choice，based on this，puts forward the experience of the wavelet transform and fast spectral kurtosis method of combining the early fault feature extraction，compared with the traditional envelope spectrum method，the method can more effectively extract the fault signal characteristic frequency and frequency doubling，which proved that the method can effectively extract the early fault signal，and other advantages of this method.

Keywords：rolling bearing;early failure;empirical wavelet transform;fast spectral kurtosis;envelope demodulation

0? 引? 言

滾動軸承是許多旋轉機械設備中應用比較廣泛的一種機械部件，是設備易損部件之一，根據不完全統計，旋轉機械設備出現的故障大約有30%是由滾動軸承損壞引起的[1]。滾動軸承是否能正常運行往往直接影響到整個機械設備是否能正常使用[2]，所以對滾動軸承的早期故障診斷有非常重要的意義。目前絕大多數的軸承故障診斷方法都需要提取故障沖擊特征信息，通過不同的故障特征信息，可對已發生的故障做出診斷，從而定位故障位置及故障程度。隨著人們對滾動軸承故障診斷的深入研究，研究方向逐漸從時域轉變為頻域。但是如果滾動軸承出現微弱故障，可能會產生非線性、非平穩的信號。而且故障早期信號往往被淹沒在強噪聲背景中，僅僅通過頻域分析的方法很難提取到微弱故障信號，從而無法對發生的早期故障做出準確判斷。包絡解調分析法是現代工程中應用較廣的滾動軸承故障診斷方法[3，4]，能夠提取故障特征信息，但由于帶通濾波器參數往往是依靠工作人員經驗選擇的，而且需要多次嘗試，對包絡解調結果的準確性影響較大，所以應用包絡解調法的關鍵是確定帶通濾波器的參數。

EWT（Empirical Wavelet Transform）是Giles提出的一種構建自適應小波的新方法，其原理是對信號進行平穩化處理[5]。EWT相當于一個自適應濾波器，可將非線性非平穩信號分解成為頻率從高到低的若干個IMF（Intrinsic Mode Function），每個IMF分量都具有各自的物理意義，而且EWT具有計算量小、可靠性高、自適應性強等優勢，適于非線性、非平穩的振動信號分析。能夠將早期微弱故障信號從強背景噪聲中放大出來。EWT現如今在滾動軸承故障診斷中應用逐漸廣泛[6，7]，就是由于其自適應濾波的特點。譜峭度（Spectral Kurtosis，SK）最早由Dwyer提出[8]，其對信號中的瞬態沖擊成分較敏感，彌補了功率譜方法不能檢測和提取信號瞬態成分的缺點。快速譜峭度（Fast Spectral Kurtogram，FSK）不僅保留了峭度譜的優點[9，10]，還彌補了譜峭度方法計算時間過長的缺點，能夠表征信號中的非線性、非平穩特征，而且能快速得到最優濾波器參數[11-14]。從而解決了濾波器參數難以選擇的問題。通過EWT和峭度最大原則對早期故障信號進行分解和重構，然后應用快速譜峭度法確定濾波器參數，最后通過包絡解調得到診斷結果。與傳統方法相比，該方法能有效提取早期故障信號。

1? 經驗小波變換

經驗小波變換（EWT）從原理上來講是一種自適應小波的方法，從傅里葉的角度來看這相當于構建一組帶通濾波器，然后提取IMF分量。首先我們對故障信號進行傅里葉分析，在分析過程中把信號的Fourier頻譜定義在[0，π]范圍，然后將Fourier頻譜分割為連續的N段，ωn為各個分段的邊界（ω0=0，ωn=π），在后面的分析中可知，ωn為相鄰的兩個極大值點的中點。則每個頻帶Λn=[ωn-1，ωn]，所以 。以ωn為中心，將Tn=2τn定義為過渡帶，傅里葉軸分割圖如圖1所示。

3? 診斷流程

3.1? EWT分解

由于旋轉設備在實際工況中往往工作在強噪聲背景下，噪聲干擾的能量遠遠超過故障沖擊信號能量，而且故障沖擊信號往往是非平穩、非線性的信號，早期故障信號微弱，所以造成故障信息難以提取，為了更好地提取故障信號，目前國內主流的方法有EMD（經驗模態分解）、VMD（變分模態分解）、EWT（變分模態分解）等。其主要原理都是把信號分解為若干模態，各個模態函數能夠一一反映原信號中的不同頻率及振幅信息，更好突出數據局部特征信息，是一種自適應的分解方法。EWT是先對信號進行傅里葉分解，然后把分解后的傅里葉頻譜分割為連續的N段，相當于構建了一組帶通濾波器，來提取IMF分量，然后參照經典小波的原理對信號進行重構，解決了EMD和VMD方法所產生的端點效應和模態混疊現象。為了說明我們選擇EWT的原因，選取仿真信號f1（t）由單調信號fc1和兩個不同頻率的余弦信號fc2、fc3，表達式如式（7）所示：

信號的EMD分解的IMF分量如圖3所示，信號的EWT分解的IMF分量如圖4所示。

通過對比可以看出，EMD分解出來的IMF分量，頻率由高到低，共有5個固有模態函數。IMF1、IMF2對應原f1（t）信號中的fc3、fc2分量，其余分量中大部分含有一些相同成分的模態信息和虛假模態。由分解結果可知，EMD雖然也能自適應地分解信號，但分解模態過多，且存在較多虛假模態。而EWT分解的IMF分量，頻率由低到高分別對應f1（t）的三個分量fc1、fc2、fc3。由分解結果可知，EWT能相對完整地分解出各頻率信號成分，波形清晰，且不存在模態混疊和端點效應，取得了良好的分解結果。

3.2? IMF分量篩選

進行IMF分量的篩選，當用EWT分解得到若干個IMF分量之后，我們根據峭度最大原則篩選出峭度值較大的分量進行重構，其他分量剔除;在這里之所以用峭度指標進行篩選，因為峭度是無量綱參數，峭度能夠反映信號中沖擊成分的大小，其值只與信號本身有關，與軸承參數、轉速等無關。峭度指標越大，說明信號中的沖擊成分越多，包含故障信息越多，故障越嚴重。因此，當出現多個模態分量時，我們可以篩選其中若干個峭度較大的模態函數進行重組。重組后的信號能夠大量保留信號沖擊成分而有效去除噪聲，能更好地反映故障沖擊特征，從而更有利于接下來故障信息的提取。

3.3? 確定濾波器的參數

應用快速譜峭度法對重構信號進行處理，快速譜峭度法通過計算頻域內各條譜線的峭度值檢測瞬態信號，通過峭度圖上的顏色深淺，可以快速獲得最優帶寬和中心頻率，從而獲得確定濾波器最優參數。

3.4? 包絡分析

使用帶通濾波器對重構信號進行降噪處理;最后應用包絡解調方法對消噪后信號進行包絡解調，然后和原始信號直接包絡譜做對比，最后通過包絡譜中提取的故障信息來突出此方法的優勢。診斷流程圖如圖5所示。

4? 實驗驗證

為了驗證我們提出的方法的有效性，本文選取Case Western Reserve University的電氣工程實驗室所公開的軸承故障振動數據進行分析。軸承采用SKF 6205型深溝球軸承，其關鍵參數如表1所示。

采用電火花加工技術，人為地在軸承內圈布置直徑21 mils、深度11 mils的單點故障。采樣頻率為12000 Hz，電機負荷0.746 kW，電機轉速1772 r/min。經理論計算，內圈故障特征頻率為160 Hz。按照圖5流程圖所示，首先對采樣信號進行經驗小波變換，得出峭度指標如表2所示。

根據峭度最大原則，選取峭度值最大的兩個分量IMF1和IMF4進行信號重構，其他模態則看作虛假模態剔除，重構之后峭度圖如圖6所示，原始信號峭度圖如圖7所示。

通過對比，我們可以看出原始信號峭度值為3.5，而重構信號峭度值為6.7，峭度值明顯增大，說明信號中的沖擊成分得到增強，軸承故障特征得到增強。

分析合成信號的譜峭度圖最優帶通濾波器中心頻率為5000 Hz，帶寬為2000 Hz，帶通濾波器頻帶的范圍為[4000 Hz，6000 Hz]（頻帶=中心頻率±帶寬/2），選用該頻帶對合成信號進行濾波，計算濾波后的包絡譜如圖8所示。

我們可以很清晰地看到故障特征頻率160 Hz以及320 Hz（2倍頻）和480 Hz（3倍頻）還有640 Hz（4倍頻）。分析可以推斷出軸承是早期輕微故障，與實際情況相符合。

而原始信號直接包絡譜如圖9所示，我們從圖中雖然能看出160 Hz的故障特征頻率，但是很難看出其他倍頻。

通過對比可知：本文中所提EWT和快速譜峭度結合的方法能有效提取出軸承的故障信息，而且比傳統的直接包絡分析效果更好。

5? 結? 論

基于EWT和快速譜峭度結合的方法克服了早期軸承故障沖擊特征微弱難以識別以及包絡解調中帶通濾波器參數難以選擇的問題。EWT能有效地將故障信號中的真實分量分解出來;通過峭度最大原則選擇出來的分量能夠增強信號的沖擊成分，譜峭度法能精確設計信號的最優帶通濾波器，有利于提取故障信號特征頻率和倍頻。實驗表明，本文中所提的方法能夠有效減少噪聲干擾和快速提取滾動軸承故障特征，與傳統包絡方法對比，可以說明該方法的優越性。

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作者簡介：蔣靖（1968.01-），男，漢族，內蒙古敖漢旗人，總經理，高級經濟師，本科，研究方向：新能源發電。