基于EMD-Hilbert包絡譜分析的渦輪泵軸承故障特征識別

臧東情,秦 雷,何偉鋒,張 棟,劉 鑫,劉瑞欣

(北京航天動力研究所,北京 100076)

0 引言

軸承作為液體火箭發動機渦輪泵聯動裝置的關鍵連接部位,長時間工作在低溫、高壓、高轉速的惡劣工況下。受渦輪泵啟動瞬間的沖擊力、轉子不平衡導致的軸徑向沖擊等的影響,渦輪泵軸承極易出現疲勞、剝落、磨損、斷裂等失效故障[1-2]。且軸承在高速運轉時,出現故障后的劣化速度極快,對火箭發動機渦輪泵軸承試驗系統造成重大影響。因此,對渦輪泵軸承運轉情況的健康監測與早期故障診斷,是保證軸承試驗系統正常工作與安全可靠運行的重要內容。

現有渦輪泵軸承試驗系統軸承故障診斷方法為簡單的閾值檢測法,該方法同時監測軸承加速度與軸功率兩個信號,任一信號超出設定閾值,系統都會發出報警并自動停機。該方法在故障檢測過程中,嚴重依賴設定的閾值,不同設定閾值對檢測結果的影響甚至超過了故障本身[3]。而且故障信號顯露于閾值時刻已是故障發生的中后期,閾值檢測法無法有效識別早期的故障征兆,不能準確定位故障發生部位,無法及時阻止故障的進一步劣化。此外,閾值檢測法對噪聲和干擾信號的靈敏度高、誤報率大,對試驗進度和試驗效率也產生一定影響。

為快速定位液體火箭發動機渦輪泵軸承試驗系統故障源頭,進一步提高渦輪泵軸承試驗臺的故障診斷能力,盡可能降低運轉軸承故障給試驗系統造成的損失,亟需開展適用于渦輪泵高轉速特性的軸承故障診斷研究工作。軸承的故障診斷一般分為信號預處理、特征提取、特征增強、分類辨識4個階段。其中軸承故障特征的提取是最困難和最關鍵的問題之一[4]。軸承故障特征提取,是將軸承高維特征空間的模式參量向低維特征空間作映射,從而找出最能反映軸承故障狀況的低維特征參數,用于軸承故障模式的定位和辨識[5]。而軸承振動信號往往受各種噪聲信號的影響,信噪比很低,早期故障的微弱信號很容易淹沒在背景噪聲中,給軸承故障特征提取工作造成很大的困難,并直接影響軸承故障診斷后續過程的準確性和可靠性。

目前,滾動軸承的故障特征提取工作大都基于美國西儲大學軸承數據中心公開的Case Western Reserve University(CWRU)數據集,來驗證已有算法或者新提出算法的有效性[6-8]。這類研究受CWRU數據集自身局限性的影響,算法作用于真實故障信號的有效性和泛化能力很難評判。此外,也有相當一部分軸承故障研究工作是基于人為制造的故障信號[9],該類信號往往故障特征比較明顯,并且是單個故障,易于提取,降低了對故障特征提取算法的技術要求。另外,以上研究工作都是以1 000～2 000 r/min低轉速特性軸承為研究對象,研究結果不能直接應用于液體火箭發動機渦輪泵高轉速的軸承故障特征提取工作。

本文基于真實的軸承故障信號,驗證了基于EMD的Hilbert包絡解調分析算法應用于高轉速特性的渦輪泵軸承故障特征提取的有效性和及時性。同時,解析出軸承故障的漸進劣化全過程,為軸承故障的早期診斷和預防提供了有效的科學判據,提高了渦輪泵高轉速特性軸承試驗臺的故障快速定位能力,降低了軸承故障劣化對試驗系統帶來的風險和損失。

1 軸承故障特征提取方法

1.1 現有軸承故障特征提取方法

1.1.1 時域故障特征提取

時域特征為軸承故障信號幅值域的統計參數,它能夠指示軸承故障的出現、故障類型,以及故障嚴重程度,常被作為滾動軸承健康監測和故障辨識的依據。如有量綱特征參數中的峰峰值、均值、均方根值(root mean square,RMS)等,及無量綱特征參數的峭度因子[10]、峰值因子、脈沖因子等。在軸承故障的時域分析中,常用均方根值表征缺陷軸承能量的增加,峰峰值指示軸承故障的嚴重程度,峭度因子、峰值因子、脈沖因子等對沖擊類故障比較敏感,可以指示軸承的磨損或孔蝕。軸承故障時域特征參數容易獲取,但缺點是缺乏對軸承早期故障的敏感指示,不利于軸承早期故障的辨識。

1.1.2 頻域故障特征提取

相比于軸承故障信號的時域信息,往往頻率信號更能反映軸承故障的狀態。軸承故障的頻域特征一般是通過快速傅里葉變換(fast fourier transformation,FFT)將時幅域的故障信號映射到頻幅域,以頻率為橫坐標統計組成原始信號所有頻率的幅值信息和相位信息。頻域特征參數為多種頻譜分析的結果,如包絡譜分析、功率譜密度分析、倒譜分析等。滾動軸承由于其自身結構特性,其故障信號往往具有明顯的調制特征,這使得包絡譜解調分析成為滾動軸承故障特征提取中最常用同時也是最有效的方法之一[11]。但信號的頻域特征是對信號歷程平均化的計算結果,這對具有典型非平穩隨機特性的渦輪泵軸承故障信號來說,丟失了時域信息,不能反映非平穩信號的時變特性。

1.1.3 時頻故障特征提取

信號的時頻特征兼顧了信號的時域信息和頻域信息,包含了全面的時間-頻率-幅值三維特征。常見的基于時頻分析的故障特征提取方法包括:短時傅里葉變換(short-time Fourier transformation,STFT)、Winger-Ville分布、小波及小波包分析[12]、希爾伯特黃變換(Hilbert-Huang transformation,HHT)、經驗模態分解(empirical mode decomposition,EMD)等[13]。其中,經驗模態分解是一種非平穩信號處理方法。它解決了其他時頻分析方法無自適應性的問題,以數據自身特征為導向,依據信號自身的極值包絡特性自適應地進行信號主成分分解,將原始信號分解為從高頻到低頻的若干個內涵模態分量(intrinsic mode functions,IMF)[14]。一般IMF分量無明顯故障信息,通常被用作故障信號特征提取的預處理手段。

1.2 基于EMD的Hilbert包絡解調方法

1.2.1 經驗模態分解

EMD充分利用信號自身的極值包絡特性,將信號自適應分解為有限個相互獨立且具有一定穩定特性的IMF分量之和。分解后的IMF分量各自包含有原始信號的不同頻率特征成分和不同尺度特征成分,通過篩選合適的IMF分量,對原始信號進行重構,可有效削弱強背景噪聲信號對原始信號的影響,提高故障特征的可辨識度[15]。EMD的具體實施步驟如下。

1)計算原始信號x(t)全域的局部極值點(含極大值點和極小值點)。

2)利用局部極值點分別構建原始信號的上包絡信號sup(t)和下包絡信號sdown(t),并對兩包絡信號求均值,得均值包絡m(t)。

3)令r(t)=x(t)-m(t),判斷r(t)是否具備作為IMF分量的兩個約束條件,具備則令oIMF(1,t)=r(t);否則令x(t)=r(t),迭代步驟1)～3),直至r(t)具備IMF分量的兩個約束條件或迭代次數滿足預先設定值,令oIMF(1,t)=r(t)。

4)獲得oIMF(1,t)后,令x(t)=x(t)-oIMF(1,t)。

5)重復執行步驟1)～4),依次獲取IMF各個分量。

1.2.2 Hilbert包絡解調

Hilbert包絡解調是使用調制信號提取故障特征的一種最有效的解調方法之一,通過對原始振動信號做Hilbert變換,獲取信號的瞬時特性,再利用包絡檢波技術提取故障信息。

Hilbert變換的定義為[16]

(1)

式中:x(t)為原始振動信號;H[x(t)]表示對x(t)進行Hilbert變換,本質是對x(t)和1/(πt)進行卷積積分[17]。

Hilbert包絡解調的具體步驟為:

1)對x(t)進行Hilbert變換,本質為保持每個頻率成分的幅值不變,將正頻率部分相位移動-π/2;

2)以原始信號為實部,Hilbert變換結果為虛部構建解析信號;

3)求解解析信號的模,并獲取模的包絡信號;

4)對包絡信號做濾波處理,并進行快速傅里葉變換,得到Hilbert包絡譜。

1.2.3 基于EMD的 Hilbert包絡解調法

當軸承某一組件出現損傷時,會產生一系列的低頻周期性沖擊信號,這些低頻沖擊信號與系統高頻固有振動發生調制,需要進行解調處理,將包含軸承故障信息的低頻沖擊信號從高頻調制信號中解調出來。然而,由于高速旋轉的軸承振動信號中摻雜了較強的背景噪聲信號,直接對原始信號進行解調的效果往往不盡如人意。因此,需要對原始信號進行預處理,再進行軸承故障特征的提取。

本文基于EMD方法首先對原始故障信號進行自適應的多層分解;選出包含共振頻帶的前4個IMF進行信號的重構,最大程度地保留包含軸承故障信息的周期性沖擊成分,剔除不必要的背景噪聲;再應用Hilbert包絡譜分析方法進行解調處理,有效提取軸承的故障信息。方法流程如圖1所示。

圖1 基于EMD的Hilbert包絡解調方法流程圖

2 方法應用及驗證

2.1 試驗系統概述

本研究的振動數據來自于某型號渦輪泵低溫高速軸承試驗,由安裝在試驗裝置上的低溫振動加速度傳感器測得。整個試驗系統由變頻電機驅動增速箱輸出高轉速,進而驅動試驗裝置在額定轉速運行。系統組成如圖2所示。

圖2 渦輪泵低溫高速軸承試驗系統組成

試驗過程中系統轉速呈階梯式上升,當系統轉速達到78 000 r/min,并運行至第68 s時,振動數據異常,功率激增,系統停車,試驗終止。整個試驗采集過程持續1 314 s,采樣頻率12.5 kHz,軸承運轉轉速有20 000、30 000、40 000、50 000、55 000、60 000、65 000、70 000、72 000、75 000、78 000 r/min,共11種運行狀態。試后分解試驗軸承,發現產品軸承保持架過梁切斷,并且由于故障發生時轉速較高,造成試驗系統的試驗裝置、高速聯軸器、齒輪箱都有不同程度的損壞。

2.2 渦輪泵軸承的故障特征頻率

有缺陷軸承的振動響應包含一系列的脈沖,軸承組件每撞擊缺陷部位時,都會產生這些脈沖。脈沖的頻率即軸承特征頻率(bearing characteristic frequency,BCF),其大小由軸承的轉速、幾何參數及缺陷部位決定[18]。通常,球軸承的BCFs有4種,即外圈特征頻率(bearing pass frequency of outer race,BPFO)、內圈特征頻率(bearing pass frequency of inner race,BPFI)、滾動體特征頻率(ball spin frequency,BSF)和保持架特征頻率(fundamental train frequency,FTF),分別對應軸承的外圈缺陷、內圈缺陷、滾動體缺陷和保持架缺陷。4種特征頻率的計算式為

(2)

(3)

(4)

(5)

式中:fr為內圈旋轉頻率;d為滾珠直徑;D為節圓直徑;α為接觸角。軸承故障特征頻率計算值如表1所示。

表1 軸承故障特征頻率計算結果

2.3 頻率激增時刻軸承故障特征頻率提取

本文首先分析了故障表現于功率激增時刻,即78 000 r/min轉速下軸承振動信號的EMD-Hilbert包絡譜,如圖3所示。

圖3 78 000 r/min轉速下軸承振動信號的Hilbert包絡譜

從圖3中可以看出519 Hz處的頻率峰值對應坐標點(0.519 2,0.217 7),比軸頻峰值點(1.3,0.084 83)幅值還高。峰值處頻率值與表1中78 000 r/min轉速下的保持架故障頻率計算值完全一致,且頻譜圖中還存在明顯的以保持架故障頻率為中心,以軸頻及其倍頻為邊帶的各種調制頻率成分(nfr-mfFTF,其中n=1,m=1,2),說明軸承在78 000 r/min轉速狀態下已經存在保持架故障。因為系統在正常運轉的情況下,軸旋轉頻率幅值一般比較明顯,所以保持架故障頻率峰值無法辨識。

2.4 軸承故障漸進劣化全過程解析

為深度解析保持架故障情況,對系統全運行狀態進行EMD-Hilbert包絡解調分析。首先,將軸承全運轉狀態按轉速不同進行分離,得到11種狀態的獨立運行數據;然后對每一種軸承運轉狀態數據進行EMD自適應分解,選取包含共振頻帶的前4個IMF分量進行信號重構,剔除背景噪聲的同時增強保持架故障特征;最后,將以上重構信號進行Hilbert變換,求取軸承故障的包絡信號,獲取含有明顯保持架故障特征的EMD-Hilbert包絡譜。通過分析系統11種狀態的EMD-Hilbert包絡譜發現,軸承在初始的20 000 r/min狀態下就已經存在明顯的保持架故障頻率峰值,如圖4所示。另外,系統軸承11種運行狀態的Hilbert包絡譜中全部包含明顯的保持架故障頻率峰值。

圖4 20 000 r/min轉速下軸承振動信號的Hilbert包絡譜

圖5為軸承在不同轉速下保持架故障頻率峰值和軸頻峰值的統計情況。可見在20 000～65 000 r/min轉速上升階段,保持架故障頻率峰值也在線性上升,甚至在50 000 r/min轉速下保持架故障頻率峰值超過軸頻峰值。說明在這一階段,保持架故障在逐漸擴大化和嚴重化,到65 000 r/min轉速下保持架故障頻率峰值達到最高。因此,至少應該在50 000 r/min轉速下就采取相應措施,以避免軸承保持架故障進一步劣化給旋轉機械系統帶來的不可逆損傷。

圖5 軸承保持架故障頻率峰值和軸頻峰值統計圖

在70 000～78 000 r/min轉速階段,軸頻峰值極不穩定,保持架故障頻率峰值卻直線上升,并超過系統軸頻幅值,說明保持架的損壞程度已經嚴重影響系統軸承的運轉,并于78 000 r/min轉速下第68 s表現為功率激增,振動幅值異常。由此可見,軸承故障表現于功率激增的時刻,已經是保持架故障發生的中后期,這對于故障的早期預測和防護無法提供有效判據。

2.5 基于EMD的Hilbert包絡解調分析與常規STFT分析結果對比

為驗證EMD-Hilbert包絡解調分析對渦輪泵高速軸承保持架故障特征提取是否有效,本文將EMD-Hilbert包絡譜與常規STFT分析結果進行了對比,選取了30 000、40 000 r/min兩種轉速狀態下的軸承故障數據,分析結果如圖6～圖8所示。從圖6 STFT頻譜圖可以看出,軸承保持架特征頻率淹沒在了以軸頻特征為中心的頻譜圖中。而圖7、圖8的Hilbert包絡譜中,保持架故障特征頻率則比較明顯,容易辨認。相對于STFT頻譜分析,基于EMD的Hilbert包絡解調分析對沖擊類故障比較敏感,通過EMD分解重構剔除了不必要的頻率干擾,更能凸顯故障特征頻率,更容易對軸承故障進行診斷。

圖6 軸承故障信號的STFT分析結果

圖7 30 000 r/min轉速下軸承振動信號的Hilbert包絡譜

圖8 40 000 r/min轉速下軸承振動信號的Hilbert包絡譜

3 結束語

本文通過對軸承故障特征提取算法的研究,采用基于EMD的Hilbert包絡解調方法從真實的軸承故障信號中準確提取出了軸承的故障特征。首先,將該算法應用于功率激增時刻,即78 000 r/min轉速時刻,提取出了明顯的保持架故障頻率;然后,將基于EMD的Hilbert包絡解調分析結果與常規的STFT分析結果進行比較,結果顯示基于EMD的Hilbert包絡解調分析算法能夠減少環境噪聲的干擾,可以有效增強軸承故障的特征信息,更有利于軸承故障的診斷;最后,對系統11種運轉狀態分別進行了基于EMD的Hilbert包絡解調,解析出軸承保持架故障的漸進劣化全過程,確定出軸承故障早期人為干預的具體時刻,為軸承試驗系統早期故障的預防提供了科學的依據,提高了渦輪泵高轉速特性軸承試驗臺的故障快速定位能力,降低了軸承故障劣化對試驗系統帶來的風險和損失,對于火箭發動機渦輪泵軸承試驗系統的健康監測和故障診斷具有工程價值。