基于振動信號的軸承狀態診斷方法研究

摘 要 將改進小波閾值與EMD?HHT相結合，分析振動信號的HHT時頻特征。改進的小波閾值算法中，通過改變α值可以獲取最佳信噪比和均方誤差，并通過仿真數據驗證了其可行性。使用凱斯西儲大學軸承數據對驅動端故障進行分析發現，經改進小波閾值去噪的時域信號，更易呈現振動沖擊信號的周期性；經EMD?HHT算法處理后的HHT時頻譜能有效表征軸承故障時頻特性，有利于判別滾動軸承故障。

關鍵詞 軸承 振動信號 故障分析診斷 改進小波閾值 EMD?HHT算法 時頻特征

中圖分類號 TH133.3" "文獻標志碼 B" "文章編號 0254?6094（2024）05?0801?06

作者簡介：段秉紅（1981-），高級工程師，從事泛在油氣田設備智能化發展等相關方向的研究工作，duanbinghong.slyt@sinoprc.com。

引用本文：段秉紅，李勇，賀建軍，等.基于振動信號的軸承狀態診斷方法研究［J］.化工機械，2024，51（5）：801-806.

設備完整性管理在設備整個壽命周期內建立并實施，有利于全面掌握設備風險狀態，實現設備設施安全、可靠運行。軸承作為旋轉設備的重要部件，其運行狀況影響著整個設備的使用壽命，及時準確地分析出故障［1］，有利于設備完整性管理。由于加工制造或安裝誤差，加之軸承部件服役的疲勞、磨損、腐蝕等問題，極易引起軸承振動，造成旋轉精度降低、設備運行穩定性變差，進而引發設備故障。及時發現軸承故障，準確分析故障情況，并采取一定的維護措施，確保設備安全運行，可實現企業降本增效［2，3］。目前，軸承振動監測診斷技術與油膜、鐵譜、軸溫及聲音等監測診斷技術相比，具有振動信號監測不易受機械結構影響且相對簡單的特點，因此得到了廣泛研究與應用［4］。

軸承振動監測診斷需從獲取的信號中得到故障特征數據從而識別故障，然后采用合適的信號處理方法對獲取的振動信號進行處理，從而實現軸承故障診斷［5］。在振動信號處理領域，國內外學者做了大量研究，主要集中在時域、頻域、時頻域分析，以及傅里葉變換、小波變換、Hilbert包絡譜分析等方面［6，7］。隨著科學技術的發展，大數據下的機器學習、深度學習等技術在軸承振動監測診斷方面得到了應用［8］。HUANG N E等提出一種自適應的經驗模態分解（Empirical Mode Decomposition，EMD）信號處理方法，該方法被廣泛用于處理非線性、非平穩信號［9］。由于運行環境的影響，獲取的軸承振動信號通常具有非線性、非平穩特征。在實際的故障診斷中，往往需要將不同尺度特征成分分解，分析得到有效模態分量。呂同昕基于改進EMD算法處理滾動軸承振動信號，并進行軸承故障特征識別［10］。史東海等通過對滾動軸承信號進行EMD分解提取高維數據集，并基于主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）降維，使用分類算法實現軸承故障準確分類［11］。呂作鵬等提出一種基于小波包、EMD和Hilbert?Huang變換（HHT）組合的軸承振動信號處理方法，通過仿真和軸承故障實驗對比分析，驗證了該方法在故障特征獲取方面的有效性［12］。機械故障診斷中，獲取的振動信號不可避免地會含有噪聲，而有效的去噪方式對信號分析及故障提取具有極大幫助。小波變換具有良好的時頻特性，小波閾值降噪是一種實現簡單且效果好的降噪方式［13］。LAW L S等基于小波包分解和HHT提出了一種主軸軸承狀態監測方法［14］。

由于滾動軸承故障振動信號的非平穩性，筆者基于改進小波閾值與EMD?HHT分析軸承振動信號，結合改進的小波閾值對軸承振動信號進行降噪處理，通過EMD?HHT算法得到時頻譜，從而分析得到軸承振動故障特征。

1 改進的小波閾值與EMD?HHT原理

1.1 改進的小波閾值

故障檢測信號去噪時，既要降低噪聲水平，又要保留表征信號的奇異特征。小波基函數在處理信號時各有特點，沒有任何一種小波基函數會對所有類型的信號取得最有效的去噪效果。通常采用db小波系和sym小波系處理故障檢測信號。小波閾值的選取直接影響降噪效果，為了既保留軟閾值降噪信號的光滑性，又保留硬閾值降噪后信號的突變特征，筆者選取軟硬閾值相結合的改進小波閾值方法［15］。

自適應閾值λj的計算式為：

λ=[σ][^]" " " （1）

其中，[σ][^]=MAD/0.6745，MAD為第j層小波系數的中值，M為第j層小波系數的長度。

軟硬閾值改進方法如下：

[d][^]=sgn（

d）·（

d-αλ），

d≥λ

0" " " " " ，

dlt;λ" "（2）

其中，[d][^]為估計的小波系數，d為初始小波系數，λ為給定的閾值，0≤α≤1，當α為0和1時，分別為硬閾值法和軟閾值法。可見，通過選取合適的α值，可以達到最優的去噪效果。

為驗證文中方法的性能，使用信噪比（SNR）和均方誤差（MSE）作為評價指標［15，16］，二者的計算式如下：

SNR=10lg" "（3）

MSE=［x（n）-[x][^]（n）］" " （4）

其中，x（n）、[x][^]（n）分別為原始信號和小波去噪的信號，L為數據點數。

1.2 經驗模態分解

EMD的優勢是可以對非線性時間序列、非平穩信號進行平穩性處理，從而使復雜信號變得簡單［17］，尤其是可以將復雜多分量的組合振動信號分解成若干個本征模態函數（Intrinsic Mode Function，IMF）和一個殘余分量［18］。原始信號的物理信息F（t）可由各階IMF和參與分量表征，即：

F（t）=C（t）-R（t）" " " （5）

其中，C（t）為各階IMF；R（t）為參與分量。

EMD能從高到低自適應分解原始信號，原始信號將被頻率不同的濾波器進行帶寬篩選，從而實現故障特征提取。

1.3 HHT時頻分析

經EMD信號分解的本征模態分量具有瞬時頻率意義，然后利用Hilbert變換可以得到HHT時頻譜［12，19］，HHT時頻分析能實現對時變非平穩故障信號的進一步分析，從而有效表征振動信號的特征。

HHT譜是對信號幅值在時-頻域上的描述，定義式為：

H（ω，t）=RPa（t）[i∫][ω（t）dt][e]" " "（6）

其中，H（ω，t）表示信號幅值在整個頻率段上隨時間和頻率的變換規律，RP表示實部，a（t）表示瞬時振幅，i表示歐拉公式中的虛數單位，ω（t）表示瞬時頻率。式（6）能夠反映振動信號在不同時刻、不同頻域范圍內的能量分布。

2 仿真分析

2.1 仿真實驗

本次仿真實驗數據來自美國凱斯西儲大學的軸承數據。實驗平臺滾動軸承振動信號測試裝置如圖1所示，該裝置主要由馬達、功率度量器、傳感器及譯碼器等元器件組成，可利用電火花技術在軸承上制造點蝕損傷。

軸承型號6205?2RS JEM SKF，采用驅動端2的馬力故障數據，采樣頻率12 kHz，故障直徑d=0.1778 mm，轉速n=1750 r/min，轉頻fr=29.167 Hz，其他參數列于表1。

筆者選用db5小波基驗證改進小波閾值降噪效果。從表2可以看出，對于改進的小波閾值，當α=0.0015時，SNR最大，MSE最小，表現出了最優的降噪效果。

圖2為內圈故障監測時域信號及其EMD分解信號，可以看出，經改進的小波閾值去噪后的時域信號，既提高了信號的平滑性，又保留了信號的突變特征，有利于時域信號的進一步分析及故障特征提取。原始信號的HHT時頻圖以及采用EMD?HHT算法得到的去噪信號時頻圖如圖3、4所示，對比兩者可以看出，原始故障信號存在3 000～3 500 Hz的高頻干擾，不利于表征故障時頻特征；經改進的小波閾值去噪后的HHT時頻圖呈現出的時頻特征符合內圈故障頻率（157.943 3 Hz），有利于軸承故障診斷。

2.2 軸承故障數據分析

經改進小波閾值與EMD?HHT算法處理后（圖5～7）發現，不同位置的軸承外圈損傷對時域幅值的影響不同，這主要是因為不同位置的損傷會造成動不平衡引起的振動幅度變化。改進小波閾值去噪后的時域突變值呈現出近周期性變化，更有利于表征損傷位置振動沖擊的時間間隔。正因為時域信號特征不同，以及HHT時頻圖的時頻聚集、突顯信號局部特征的能力，造成了在譜圖特征上的不同，因此最終實現軸承振動故障的有效檢測。

3 結束語

針對滾動軸承故障信號特征，利用改進小波閾值去噪方法進行去噪仿真實驗，通過信噪比和均方誤差驗證其有效性。當α=0.0015時，得到的SNR最大，MSE最小，此時去噪效果最優。

經過改進小波閾值去噪后的時域信號突變值呈現近周期性變化，更有利于表征損傷位置振動沖擊的時間間隔。EMD?HHT時頻譜可反映振動信號在不同時刻、不同頻域的特性，實現對滾動軸承故障信號的分析和診斷，從而確定故障類型。

將改進小波閾值與EMD?HHT時頻譜相結合，實現對設備軸承狀態監測診斷，從而盡早發現不良部位，判斷并排除不良因素，進而確定運維策略，保持設備性能的高度穩定，實現設備的現代化管理。

參 考 文 獻

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（收稿日期：2023-05-16，修回日期：2024-08-30）