門座起重機回轉支承振動信號分析及故障診斷＊

吳曉梅

福建省特種設備檢驗研究院 福州 350008

0 引言

回轉支承是港口大型門座起重機械的關鍵部件，由于其低速重載的運行工況和特殊的工作環境，使得其故障早期癥狀較為微弱，又因封閉式的結構，其運行狀態難以在日常維護保養中直接觀察，一旦發生故障，必須停機檢修，冗長的訂貨維修時間將嚴重影響港口碼頭的正常作業，而帶病設備的持續運行也將造成人員和設備的安全隱患，導致巨大的直接和間接的經濟損失[1，2]。

在軸承故障診斷方面，目前國內外的研究大多針對中高速軸承，而對大型回轉支承（回轉支承）的研究較少，且大多集中在武漢理工大學、南京工業大學等幾大高校。武漢理工大學主要采用時域特征參數分析、概率密度分析、小波分析等方法對港口門座起重機回轉支承振動信號進行分析[3]，取得了一定的成果，但時域特征參數分析對早期階段的故障較敏感，對故障的后期抗干擾性較差，易產生誤判，而小波分析法在使用中對小波基的選取不當則會影響檢測效果。南京工業大學針對風電回轉支承故障診斷開展研究，在回轉支承的振動信號在信號降噪、特征量提取及選取等方面進行了一系列的探討，也取得了一定的成果[4-7]。由于其采用自主研制的實驗臺數據作為研究對象，其回轉支承的故障是由人為加工出的嚴重缺陷，或是通過超載加速壽命試驗獲得，其振動信號與現場實際工況數據存在一定區別，其方法的實用性還需進一步確認。

港口門座起重機回轉支承的振動信號具有非平穩、非線性特性，而經驗模態分解（EMD）方法可將信號局部時變特征自適應地分解成若干個本征模函數（IMF）之和，能夠突出信號的局部特征，非常適用于機電系統中的非平穩、非線性信號的降噪及特征量提取。本文將利用EMD方法先對實際現場采集的回轉支承振動信號進行降噪預處理，進而對降噪信號進行包絡譜分析，并分析所采集振動信號可能的振動源及其特征頻率，最后通過比對包絡頻譜及回轉機構特征頻率，判斷回轉機構運行狀態及可能存在的故障。

1 現場港口門座起重機回轉支承振動信號

因回轉支承的封閉式結構，振動傳感器無法直接布置于回轉支承部件處，考慮到港口門座起重機的作業特點，回轉支承各部分承受載荷不均勻，本文將振動傳感器安裝在其大齒圈處徑向及軸向位置，分90°排置，如圖1所示。

圖1 傳感器安裝位置

考慮到現場各類環境及設備運行工況影響，本文選取偶然沖擊干擾較小、波形特征重復性好的通道信號分段進行分析，圖2為本文采集的某碼頭兩臺同型號港口門座起重機的回轉支承振動信號時域波形圖。

圖2 1、2號門座起重機回轉支承振動信號時域波形圖

由圖2可以看出[2,3,8]：1）1門座起重機周期波形中在某一位置周期重復出現振動幅值突然變大，波形呈現局部阻力增大缺陷特征。2）2號門座起重機周期波形中存在較為明顯的幅值分段，且波形中存在多個短周期大幅值調制信號，即波形呈現局部阻力增大及不均勻磨損缺陷特征。3）1號門座起重機振動波形的平均幅值及其振動能量均遠大于2號門座起重機。

此外，由于回轉支承低速重載的運行工況使得其故障早期特征信息較為微弱，而又因其惡劣的使用環境，使得所采集的原始振動信號包含較多的環境噪聲。從圖2的原始信號波形中可看出，雖然兩臺門座起重機的周期波形呈現不同的規律，但二者的波形中均存在許多無規律的噪聲。因此，在對回轉支承振動信號進行進一步分析前需對原始信號加以降噪預處理。

2 回轉支承振動信號降噪預處理

EMD作為一種信號分解方法，與小波方法的處理效果受小波基的選擇影響相比，其完全基于所處理信號本身的特征進行自適應分解。因此，EMD在非平穩信號分解和重構的降噪處理方面要比小波等方法更為有效，已成功應用于海洋、地震、醫學及機械故障診斷等領域[7,9]。由于EMD方法存在模態混疊等缺陷，本文選取其改進方法—集成經驗模態分解方法（EEMD）對所采振動信號進行降噪預處理。

2.1 EEMD方法基本原理

EMD方法本質是將非線性、非平穩的原始信號x(t)自適應的分解為一組不同尺度下的本征模態分量IMFi(t)和一個殘差rn(t)，即[9-12]

其中，每個IMF分量必須滿足：1)其極值點的個數和過零點的個數相同或至多相差一個；2)任意時刻，其局部極大值點和局部極小值點的兩條上下包絡線的均值應為零。EMD的分解過程為：

1）確認信號x(t)的所有極大值與極小值點；

2）根據信號的極大值與極小值點，利用3次樣條插值法分別構造x(t)的上下包絡線并計算得到包絡均值x(t)；

3）計算c1(t)=x(t)+ x(t)，并判斷c1(t)是否滿足IMF的兩個條件。若是，則c1(t)即為第一個IMF分量；如否，則將c1(t)作為新的待分解信號，重復上述步驟，直到得到滿足要求的IMF1(t)分量；

4）計算殘差分量r1(t)=x(t)－IMF1(t)，判斷r1(t)是否滿足停止條件，如否，則用r1(t)代替x(t)重復上述步驟以得到其余IMF分量，直到rn(t)滿足停止條件時分解完成。

為了解決EMD方法的模態混疊缺陷，Huang等提出了其改進方法—EEMD[11,12]，其本質是在原始信號中加入不同的隨機高斯白噪聲序列，并分別進行EMD分解。利用白噪聲頻率均勻分布的統計特性，消除原始信號中的間歇現象，從而有效地抑制模態混疊問題。對由加噪信號的EMD分解所得含有隨機噪聲的IMF分量，則利用隨機白噪聲可通過多次平均相抵消的特性，通過多次 EMD 分解取各IMF分量平均，以此抑制或消除IMF分量中噪聲所產生的影響。EEMD的具體分解步驟為[11,12]

1）在原始信號中加入隨機白噪聲序列

式中：nm(t)為白噪聲序列，k為加入的白噪聲的幅值系數。

2）將xm(t)用前述EMD方法分解，得到一組IMF分量；

3）每次加入不同的白噪聲序列，重復步驟1）、2）；

4）計算分解后 IMF 的均值，把分解得到的各個IMF 的均值作為最終的結果，即

式中： N為EMD的集成次數，IMFi為第m次EMD分解時得到的第i個IMF分量。

2.2 基于排列熵準則的振動信號EEMD降噪重構

如圖3、圖4分別為1號、2號門座起重機回轉支承振動信號x經EEMD分解得到的IMF及殘差分量r。可看出原始信號的特征信息多集中在前幾個IMF中，而后幾個IMF的幅值較小且與原信號相關性不大，因此，需對分解得到的IMF分量加以篩選。本文采用排列熵對各IMF分量進行評價，進而剔除無效分量并對信號進行重構，達到信號降噪的目的。

圖3 1號門座起重機回轉支承振動信號EEMD分解

圖4 2號門座起重機回轉支承振動信號EEMD分解

排列熵（PE）是一種檢測時間序列隨機性和動力學突變的方法。熵值越大，則表明所檢測序列的動力學突變越明顯；熵值越小，則表明其序列越規則。通過計算各IMF的排列熵可篩選出含故障特征信息的主要IMF。其算法原理可參見文獻[13,14]。1、2號門座起重機回轉支承振動信號的各IMF排列熵值如表1、表2所示。

表1 1號門座起重機回轉支承振動信號的各IMF排列熵

表2 2號門座起重機回轉支承振動信號的各IMF排列熵值

根據各IMF的PE值大小，選擇PE值較大的3個分量進行信號重構，得到1號、2號門座起重機重構后的波形圖，如圖5所示。由圖可看出經剔除無效IMF后，重構信號與原始信號相比，既保留了原始信號中的波形特征又除去了環境噪聲干擾。

圖5 1、2號門座起重機重構后的波形圖

4 回轉支承振動信號故障診斷

4.1 振動源分析

由于門座起重機各機械部件間多為剛性連接，傳感器收集到的振動信號具有多源混動特性，故需對可能的振動源進行分析。門座起重機的回轉機構分為回轉支承裝置及驅動裝置兩部分，其中回轉驅動裝置結構組成如圖6所示，傳動大齒圈安裝于回轉支承外圈，通過驅動小齒輪與傳動大齒圈的嚙合使起重機完成回轉操作。此外，港口門座起重機因其傾覆力矩大且需承受較大載荷，現一般采用三排滾柱式回轉支承。

圖6 回轉驅動裝置結構組成

通過上述分析可知，由所布置的傳感器所采集到的振動信號除了含有回轉支承本身的振動信號外，還可能包含回轉驅動裝置各部分及大、小齒圈嚙合振動信號。因此，在后續的分析處理中需對這些可能的信號也一并進行分析。

本文采集的兩臺港口門座起重機的回轉機構的電動機轉速為985 r/min，大齒圈齒數為173，小齒圈齒數為16，減速器傳動比為74.4。所配置的回轉支承型號為132.50.4000。現場實測1、2號門座起重機的實際轉速分別為1.23 r/min、1.32 r/min，則其振動信號頻譜中可能存在的信號頻率如表4、表5所示。

表4 1號門座起重機回轉機構特征頻率 Hz

表5 2號門座起重機回轉機構特征頻率 Hz

4.2 包絡譜分析及故障診斷

包絡譜分析可有效提取旋轉設備振動信號的低頻特征信息，已有效應用于中高速軸承及齒輪箱故障診斷。本文對1、2號門座起重機重構進行頻譜及包絡譜分析，結果如圖7、圖8所示。

圖7 1號門座起重機頻譜及包絡譜分析

圖8 2號門座起重機頻譜及包絡譜分析

由圖7、圖8、表4、表5可看出：重構信號頻譜中，電動機的轉頻及其倍頻或其調制頻率較為突出，而低頻故障特征頻率則基本未體現。經包絡譜分析，低頻故障特征頻率被突出，說明包絡譜適用于低速重載回轉支承振動信號分析。對比表4及圖7、表5及圖8可知，1號門座起重機的包絡譜中齒圈嚙合頻率及其倍頻最為突出，即其存在大小齒圈嚙合不良情況，2號門座起重機的包絡譜中突出頻率與中間內、外圈滾道故障特征頻率接近，即2號門座起重機存在中排滾道損傷故障。

5 結論

1）根據港口門座起重機回轉支承的特殊運行工況，合理布置傳感器，采集了2臺同型號門座起重機的回轉支承振動信號，并對其時域波形進行粗略分析。

2）利用EEMD方法對回轉支承原始振動信號加以分解，并通過排列熵對虛假或無用IMF進行剔除，通過對比原始信號及重構信號，驗證了該方法的降噪有效性。

3）從港口門座起重機回轉機構的結構組成出發，分析了所布置傳感器所采集到的振動信號的可能振動源，為全面分析回轉機構各類機械故障提供分析依據。

4）通過分別對2臺門座起重機重構信號的頻譜及包絡譜分析，有效識別出了2臺門座起重機存在的故障，驗證了本文分析方法在實際港口門座起重機回轉機構故障診斷中的有效性及實用性。