基于頻譜包絡改進的EWT方法的滾動軸承故障診斷研究

唐詩堯，何佳，任錦勝，吳仕明，柳亦兵

（1.華潤電力技術研究院有限公司，廣東深圳 518000；2.北京英華達電力電子工程科技有限公司，北京 100022；3.華北電力大學電站設備狀態監測與控制教育部重點實驗室，北京 102206）

0 引言

近年來，為應對日益嚴重的能源與環境危機，風力發電技術發展迅猛。滾動軸承是風電機組傳動鏈的重要部件，目前普遍采用測量和分析軸承振動信號的方式對其進行故障診斷。軸承故障產生的摩擦和沖擊，通常體現為頻譜中的諧波成分。軸承故障振動信號存在沖擊現象，一般通過頻譜分析和包絡譜分析可識別故障特征頻率[1]。然而，如果軸承同時存在多點復合故障，且信號中噪聲干擾較大，容易造成對輕微故障成分的漏診。信號分解方法可以增強故障特征信息，提升故障識別效果[2]，是一種有效的軸承故障特征提取方法。

風電機組振動監測模式主要依靠獨立數據監測和人工分析診斷[3]。Huang N E[4]提出了經驗模態分解算法（EMD），并加入小波理論框架[5]。EMD方法是一種有效的特征提取方法，然而該方法存在端點效應和迭代計算導致的效率低下問題[6]。Frei M G[7]提出了固有時間尺度信號分解算法（ITD），但該方法使用線性方法進行信號分解的基線擬合，所得模態會出現失真現象[8]，[9]。Gilles J提出了經驗小波變換（EWT）[10]算法，這種算法既有經驗模式分解的自適應性，也有小波變換的多尺度特點。該方法具備無端點效應、無失真且運算快捷等優勢[11]，受到研究者的重視。但是EWT算法存在需要人為設置頻譜分割數量的問題，影響了其在工程中的應用。

為了完全不需要設置頻譜分割數量，研究人員進行了大量研究。文獻[12]引入了尺度空間原理，改進了EWT算法，利用ε鄰域方法劃分信號的頻譜，從而無需預設邊界數量。文獻[13]提出了一種基于無參數經驗小波變換（PEWT）和余量因子的自適應故障檢測方法，并對故障滾動軸承信號進行分解，證明了該方法的有效性。文獻[14]通過截取短時間信號進行傅里葉變換，將短時間信號的低分辨率頻譜當作原始信號頻譜的簡單包絡，在頻譜的包絡中尋找極小值點并作為邊界。這些研究成果在一定程度上改善了自適應頻譜分割的使用效果，但這些方法受頻譜中底噪的影響，底噪魯棒性較差，容易產生多余分量且分割方法缺乏實際意義，不符合振動信號故障分布機理，難以將故障成分合理篩出。

針對現有EWT算法的缺陷，本文提出了一種改進的EWT頻譜分割方法。通過分割因子對頻譜進行分段取極值，達到對故障信號幅值譜進行簡單包絡的效果，然后通過界限因子篩選的幅值譜包絡的局部最小值作為分割邊界，最后利用Meyer小波分解提取出模態分量。該方法具有原理簡單，運算方便且符合振動信號故障分布機理的優點，解決了EWT算法需要人為設置分割數量和不考慮故障機理的問題。由于設置了閾值c，使該方法不受信號底噪的影響。通過兩種滾動軸承故障案例進行驗證，結果表明該方法對實際軸承故障診斷有效，且較傳統EWT方法在故障特征提取方面具有一定優勢。

1 改進EWT方法

EWT首先將信號進行傅立葉變換，得到信號的頻譜。將頻譜分割為N個頻率區間，各分割的區間定義為

式中:ω為小波帶通濾波器的截止頻率；U為全集。

圍繞每個ω都定義一個過渡段τn（寬度是2τn），除去起點與終點兩個邊界，需要N+1個分割邊界。

頻譜區間劃分的方法是，將頻譜中所有的極大值點找出，共M個。將這些極大值從大到小依次排列。若M大于N，保留局部極大值點的數量為前N-1個；若M小于N，則保留所有的局部極大值點，將N值取為N=M。最后，確定頻譜分割的邊界，邊界ω是兩個局部極大值點的中間點。圖1為頻譜分割圖。

圖1 頻譜分割Fig.1 The segmentation of spectrum

在確定了每個分段區域后，對每個頻率段Λn設計正交小波帶通濾波器組。使用的小波是Meyer小波，其尺度函數??n和小波函數ψ?n分別為

式中:γ，β均為經驗參數。

取濾波器過渡帶帶寬為2τn，令τn=γωn，0＜γ＜1。

重構公式得:

在自適應診斷方向上，經驗小波變換有很大的發展前景。理想情況下，通過準確分割頻帶，再使用小波變換進行帶通濾波，即可分解出不同故障的信號分量，實現故障診斷識別。

1.1 軸承故障特征分析

滾動軸承的常見故障有疲勞、磨損、腐蝕和電蝕等損傷[15]。軸承處于正常狀態時，由于潤滑油膜的作用，軸承的滾動體和內外滾道很少有直接接觸，振動信號以隨機噪聲為主，調制和沖擊成分較少，頻譜中邊帶成分較少。而當軸承發生故障時，滾動體和內外滾道在故障點產生沖擊，振動信號頻譜中會出現幅值調制產生的邊帶成分。圖2為多種故障軸承頻譜示意圖。

圖2 多故障軸承頻譜Fig.2 Frequency spectrum of complex-faulty bearing

1.2 改進分割方法

式中:n為采樣點數；fs為采樣頻率；Fz為分段頻率。

Sf的設定與最終的分段效果有關，它表示頻譜中的點數，Fz要大于或等于2倍的軸承內圈故障頻率，以免選中的局部極大值處于兩條以故障頻率為間隔的邊帶之間，導致分割出多余的分段。

將頻譜分割為l份，每份記作Ai。前l-1份中有Sf個點，將剩下少于Sf個點的部分作第l段，尋找每份頻譜中的極大值mi。

求出Ai中所有局部極小值pn。pn是EWT運算中每個模態頻率的分割邊界。設定閾值c，如果pn＜c，則忽略該極小值。這樣做有利于消除噪聲對于頻譜分段的影響。

圖3為該方法的頻譜分割示意圖。圖3中每個分段的最大值構成頻譜的簡單包絡，有效地簡化了頻譜的復雜結構，避免了頻譜中的局部變化對于分段結果的影響。參照該種方法先得到若干個邊界pi，再通過EWT中小波變換的方法來進行剩下的步驟，重構各個部位的信號成分。

圖3 改進EWT頻譜分割Fig.3 Segmentation of frequency spectrum by improved EWT

2 仿真分析

使用仿真信號來驗證該分割方法的實用性，該信號由隨機噪聲和調制沖擊成分組成，模擬了軸承故障的信號特征。

仿真信號為

式中:采樣頻率fs為12 800 Hz；載波頻率fm為3 000 Hz；故障調制頻率fc為90 Hz；信號長度n為12 800點。

圖4為使用本文提出的頻譜分割方法處理仿真軸承信號數據的結果。頻譜上方的連線是頻譜的簡單包絡線。由圖4可知，改進分割方法將模擬信號分為5段。

圖4 仿真信號頻譜分割Fig.4 Segmentation of frequency spectrum of simulation signal

圖5為仿真信號分解結果圖。由圖5可知:第二、三模態包含了故障特征；包絡譜中存在明顯的故障頻率。這說明本文提出的改進EWT算法成功提取了沖擊成分，本方法對模擬軸承信號有效。

圖5 仿真信號分解結果圖Fig.5 Simulation signal decomposition result graph

3 現場案例與應用

利用某風電場的風力發電機滾動軸承復合故障信號對本文方法進行驗證。故障機組的型號為FD-77，該機組裝備有北京英華達在線振動監測系統。圖6為測點示意圖。

圖6 測點示意圖Fig.6 Schematic diagram of measuring point

該機組的發電機配備3個滾動軸承，其中驅動端深溝球軸承組合圓柱滾子軸承，自由端有一個圓柱滾子軸承。深溝球軸承型號為SKF 6330/C3VL207，圓柱滾子軸承型號為NU1030 ML SKF。軸承故障頻率見表1。

表1 軸承故障頻率Table 1 Ball pass frequency of bearing

某臺機組驅動端軸承測點報警，經振動分析人員確認，驅動端深溝球軸承存在較為嚴重的故障。現場人員拆下檢查，發現驅動端滾動軸承的外圈和滾動體均有嚴重損傷。

圖7為故障期間的時域波形以及頻譜曲線圖，轉頻為29.2 Hz，轉速為1 752 r/min。

圖7 故障軸承波形頻譜Fig.7 Wave and frequency spectrum of faulty bearing

圖8為故障軸承信號的包絡譜圖。圖8中明顯存在保持架故障頻率11.7 Hz及其倍頻。保持架故障頻率的9倍頻與外圈故障頻率接近，易誤導診斷人員忽略外圈故障頻率，誤判為單純的保持架或滾動體故障。

圖8 故障軸承包絡譜Fig.8 Frequency spectrum envelope

使用改進EWT方法對軸承故障信號進行頻譜劃分，結果如圖9所示。

圖9 改進EWT對頻譜的分割Fig.9 Segmentation of frequency spectrum of complex-faulty bearing by improved EWT

圖10為改進EWT分解圖。由圖10可知，軸承的外圈故障頻率清晰地在第2和第5個模態中顯現，第3和第4個模態的包絡譜中清晰地顯示出保持架故障頻率。因此，改進的EWT方法能夠將兩種故障頻率分離，有助于準確診斷故障。

圖10 改進EW T模態及包絡譜Fig.10 Mode and spectrum envelope of improved EWT

使用原始方法對頻譜進行分割，須要設置分段的個數。參考改進分割方法的分解結果，將分解數設置為5。

利用EWT的原始分割方法對案例信號進行處理的結果見圖11，12。

圖11 傳統方法的頻譜分割Fig.11 Segmentation of frequency spectrum of complexfaulty bearing by original EWT

由圖12可知:按照傳統方法同樣可以將外圈故障頻率提取出來，在模態2和模態3中外圈故障頻率和保持架故障頻率同時存在于模態；本文提出的方法的分解結果中保持架和外圈頻率被完全分離。這說明相對于原始分割方法，本文提出的方法的分離精度更高。

圖12 原始EWT方法的模態及包絡譜Fig.12 Segmentation of frequency spectrum of complexfaulty bearing by original EWT

現場檢查該軸承時發現，該軸承外圈故障已經很嚴重，滾動體也嚴重剝落變形。檢查結果如圖13所示。由于滾動體變形，信號中存在保持架故障頻率成分。

圖13 故障軸承照片Fig.13 Photo of complex-faulty bearing

4 結論

EWT的分解精度依賴于有效的頻譜分割，目前的頻譜分解方法需要人為設置分段數量，不符合實際應用的需求。各類自適應分解方法的噪聲魯棒性較差，易引發分解數量太多，影響分析效果。本文提出的改進的頻譜分割方法通過分割因子對頻譜進行分段取極值，從而達到對故障信號幅值譜進行簡單包絡的效果，再綜合界限量子找出幅值譜包絡的局部最小值，作為EWT方法的分段界限。本文方法具有以下優點。

①無需設置分段數量，可自適應確定模態數量。

②不受底噪和頻譜局部變化的影響，魯棒性較高。

③多故障情形下分離效果較好，分離精度高。