馬增強(qiáng), 李延忠, 谷朝健
(石家莊鐵道大學(xué) 電氣與電子工程學(xué)院,河北 石家莊 050043)
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基于共振解調(diào)模擬電路的滾動(dòng)軸承早期故障檢測(cè)性能研究
馬增強(qiáng), 李延忠, 谷朝健
(石家莊鐵道大學(xué) 電氣與電子工程學(xué)院,河北 石家莊 050043)
共振解調(diào)模擬電路是滾動(dòng)軸承故障診斷中最常用的技術(shù)之一,但是其故障檢測(cè)性能的定量評(píng)價(jià)研究尚未見報(bào)導(dǎo)。因此,分別以正弦調(diào)制和脈沖調(diào)制所構(gòu)造的故障軸承振動(dòng)加速度信號(hào)為電路輸入,定量分析了共振解調(diào)電路在不同信噪比條件下的故障檢測(cè)性能,并研究了電路中的關(guān)鍵設(shè)計(jì)參數(shù)——帶通濾波器品質(zhì)因數(shù)Q的調(diào)制規(guī)律,為共振解調(diào)模擬電路在軸承早期故障檢測(cè)的實(shí)際工程應(yīng)用提供了可靠的科學(xué)依據(jù)。
共振解調(diào)模擬電路;信噪比;故障檢測(cè)性能
滾動(dòng)軸承早期故障具有癥狀不明顯,特征信號(hào)微弱,故障信號(hào)被噪聲信號(hào)所掩蓋,信噪比低等特點(diǎn)。頻率分析法[1-2]可以對(duì)軸承的早期故障進(jìn)行精確診斷。共振解調(diào)方法[3-5]是頻率分析法中較為成功的一種,它極大地提高了信噪比,特別適用于軸承故障的早期診斷[6-7]。張功學(xué)等將共振解調(diào)技術(shù)用于滾動(dòng)軸承的故障診斷,研制出了共振解調(diào)器[8],然而并沒有對(duì)故障檢測(cè)性能進(jìn)行定量評(píng)價(jià)。信噪比等于信號(hào)與噪聲的功率譜之比,它是軸承故障診斷結(jié)果的重要影響因素,提高信噪比可大大提高故障頻率提取的準(zhǔn)確度,常用的方法有同期時(shí)域平均(相干檢波)、濾波等,通常需要事先知道信號(hào)和噪聲的統(tǒng)計(jì)特性。針對(duì)實(shí)際機(jī)械早期故障診斷中強(qiáng)噪聲背景下難以提取故障特征的情況,文獻(xiàn)[9]提出了一種基于隨機(jī)共振消噪和經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解的軸承故障診斷方法。針對(duì)軸承故障信號(hào)的降噪處理,文獻(xiàn)[10]研究了粒子濾波方法和它在信號(hào)降噪中的應(yīng)用。雖然均可以提高故障信號(hào)對(duì)噪聲的比例即信噪比,實(shí)現(xiàn)微弱信號(hào)檢測(cè),也獲得了較好的噪降效果。然而,這些方法若沒有噪聲對(duì)共振解調(diào)模擬電路的故障頻率檢測(cè)的影響規(guī)律做參照,通過降噪提高故障頻率檢測(cè)效率的方法就會(huì)缺少明確的參考。因此,單獨(dú)研究噪聲對(duì)軸承故障頻率檢測(cè)性能的影響,制定軸承噪聲標(biāo)準(zhǔn)和相應(yīng)的工藝標(biāo)準(zhǔn)很有必要。
共振解調(diào)模擬電路工作原理示意圖及各部分組成如圖1所示。
圖1 共振解調(diào)模擬電路工作原理圖及內(nèi)部結(jié)構(gòu)圖
如圖1所示,共振解調(diào)電路提取故障信號(hào)的過程分為3步進(jìn)行:
(1)高Q帶通濾波器:輸入端寬頻帶的故障信號(hào)在加速度的安裝諧振頻率處得到了大幅度加強(qiáng),經(jīng)過高Q帶通濾波器(通帶中心頻率與加速度傳感器的安裝諧振頻率一致)后,保留下沖擊性的故障信號(hào),而常規(guī)的干擾噪聲由于其多分布在低頻段內(nèi)而得以消除。
(2)包絡(luò)峰值檢波器:包絡(luò)檢波電路取出共振波的外包絡(luò),將高頻共振波轉(zhuǎn)化為低頻包絡(luò)信號(hào)。
(3)低通濾波器:經(jīng)此濾波器濾去殘余的較高頻域的干擾噪聲。
使用的輸入信號(hào)的模型是根據(jù)實(shí)驗(yàn)中搭建的電路構(gòu)造并定義為
(1)
式中,C1,C2,C3,C4為常數(shù),為實(shí)驗(yàn)方便,初始值將C1,C2,C3,C4都取為1;f1為設(shè)定的故障頻率;f2為載波頻率即軸承的工作頻率;f3為軸承的軸轉(zhuǎn)頻,它的定義是滾動(dòng)軸承的轉(zhuǎn)速v與60的比值。實(shí)驗(yàn)中所用的滾動(dòng)軸承型號(hào)為N205EM,參照該型號(hào)軸承的某種典型故障頻率理論值來構(gòu)造電路輸入信號(hào),可得基于共振解調(diào)電路的故障診斷實(shí)驗(yàn)結(jié)果。圖2~圖4分別為軸承滾動(dòng)體、軸承內(nèi)圈、軸承外圈的故障頻譜圖。
圖中,主瓣部分相當(dāng)于有用信號(hào),旁瓣中其他突出的部分相當(dāng)于噪聲信號(hào),實(shí)驗(yàn)中可以改變轉(zhuǎn)頻信號(hào)sin(2πf3t)的系數(shù)C1來改變旁瓣部分的幅值,即改變?cè)肼暫托旁氡取?/p>
為定量評(píng)價(jià)滾動(dòng)軸承微弱故障檢測(cè)性能,通過改變式(1)中的C1以改變正弦和脈沖信號(hào)調(diào)制的信噪比測(cè)試出了故障特征頻率在頻譜圖中對(duì)應(yīng)幅值(本文統(tǒng)稱為故障幅值)的影響曲線,并討論了帶通濾波器品質(zhì)因數(shù)Q調(diào)整規(guī)律。
圖2 滾動(dòng)體故障頻譜圖
圖3 軸承內(nèi)圈故障頻譜圖
圖4 軸承外圈故障頻譜
3.1 正弦信號(hào)調(diào)制條件下共振解調(diào)電路故障檢測(cè)性能分析
式(1)中的C1的取值決定著電路輸入信號(hào)的信噪比,因此可以通過記錄不同C1取值條件下的故障信號(hào)幅值來分析共振解調(diào)電路故障檢測(cè)性能。理論上,噪聲的放大倍數(shù)越大,對(duì)有用信號(hào)的干擾越大,輸出的故障幅值越小,如圖5為放大倍數(shù)為5的故障頻率波形,圖6的放大倍數(shù)為50的故障頻率波形。
圖5 放大倍數(shù)為5的輸出故障特征頻率
圖6 放大倍數(shù)為50的輸出故障特征頻率
從圖6中可以看出,當(dāng)噪聲增大時(shí),故障特征頻率(此處為60 Hz)的倍頻成分,即120 Hz,180 Hz,240 Hz,…,處也會(huì)出現(xiàn)故障。逐一增大噪聲的放大倍數(shù),分別設(shè)為0,5,10,15,…,50,每個(gè)放大倍數(shù)測(cè)3組數(shù)據(jù),取平均值并繪制曲線如圖7所示,從圖中可以得出以下結(jié)論:
(1)隨著噪聲放大倍數(shù)的增大即信噪比的減小,故障幅值減小。
(2)噪聲放大倍數(shù)與故障幅值不是線性關(guān)系,而是更為復(fù)雜的函數(shù)關(guān)系。放大倍數(shù)為0~15時(shí),曲線斜率較小,故障幅值下降較為緩慢;當(dāng)放大倍數(shù)超過20后,曲線斜率增大,故障幅值下降比較迅速。
3.2 脈沖信號(hào)調(diào)制條件下共振解調(diào)電路故障檢測(cè)性能分析
用3.1節(jié)中的方法繪制曲線如圖8所示,由圖8分析可得到如下結(jié)論:
(1)隨著噪聲放大倍數(shù)的增大即信噪比的減小,故障幅值減小。
(2)噪聲放大倍數(shù)與故障幅值不是線性關(guān)系,而是更為復(fù)雜的函數(shù)關(guān)系。放大倍數(shù)為5~10和25~30時(shí),故障幅值基本保持不變;放大倍數(shù)為30~35時(shí),曲線斜率較大,故障幅值下降速度較快,其他情況下故障幅值基本以相同速率下降。
(3)用脈沖信號(hào)做調(diào)制比用正弦信號(hào)做調(diào)制測(cè)得的故障幅值小,而實(shí)際情況下的故障更接近于用脈沖信號(hào)做調(diào)制的信號(hào)。見圖9所示。
圖7 正弦調(diào)制信號(hào)信噪比-故障幅值的影響曲線
圖8 脈沖調(diào)制信號(hào)信噪比-故障幅值的影響曲線
3.3 帶通濾波器品質(zhì)因數(shù)Q調(diào)整規(guī)律
由品質(zhì)因數(shù)Q等于中心頻率除以帶寬[11],可推得
(2)
其中
(3)
用3.1節(jié)中介紹的方法,增大噪聲放大倍數(shù),記錄故障幅值,并調(diào)整帶通濾波器電路中的電阻R2、R3、R4,使得Q=5,10,15,…,40 8個(gè)值,每個(gè)Q值測(cè)量一組數(shù)據(jù),可得帶通濾波器品質(zhì)因數(shù)Q調(diào)整規(guī)律如圖10所示,由圖可得如下結(jié)論:
圖9 正弦調(diào)制與脈沖調(diào)制故障幅值的比較
圖10 帶通濾波器品質(zhì)因數(shù)Q調(diào)整規(guī)律
(1)隨著噪聲放大倍數(shù)的增大,故障幅值減小。
(2)帶通濾波器品質(zhì)因數(shù)Q調(diào)整規(guī)律的曲線并不是嚴(yán)格下降的,例如在Q=15且噪聲放大倍數(shù)為20~25時(shí),和Q=35且放大倍數(shù)為25~30時(shí),出現(xiàn)了故障幅值上升的現(xiàn)象。這與電路中的各元件、模塊的性質(zhì)有關(guān),也和噪聲的隨機(jī)性有關(guān),但曲線的總體趨勢(shì)是下降的。
圖11 品質(zhì)因數(shù)Q與故障幅值的關(guān)系
(3)隨著Q的增加,故障幅值減小。圖11為放大倍數(shù)為5時(shí)品質(zhì)數(shù)與故障幅值的關(guān)系曲線。這是品質(zhì)因數(shù)對(duì)帶通濾波器選擇性的結(jié)果,品質(zhì)因數(shù)越大,帶通濾波器的選擇性越好,能夠通過帶通濾波器的信號(hào)成分越少,檢測(cè)到的信號(hào)能量就越小。
(4)每個(gè)Q值曲線下降幅度基本相同,說明Q的大小不會(huì)使曲線的下降變得劇烈或平緩,因此,不能通過改變Q的值減緩噪聲對(duì)故障幅值的影響。
通過建立軸承故障信號(hào)的數(shù)學(xué)模型,研究了共振解調(diào)電路對(duì)正弦和脈沖信號(hào)調(diào)制下的故障軸承振動(dòng)加速度信號(hào)的檢測(cè)性能分析,并討論了調(diào)整帶通濾波器品質(zhì)因數(shù)Q對(duì)故障幅值曲線的影響規(guī)律。通過以上分析,可得結(jié)論如下:
(1)信噪比相同的情況下,脈沖調(diào)制比正弦調(diào)制得到的故障幅值小,而脈沖調(diào)制更接近于實(shí)際情況,可以推知實(shí)際情況下的故障將更加不容易被檢測(cè)到;信噪比相同的情況下,隨著帶通濾波器的品質(zhì)因數(shù)Q的增大,電路提取的故障特征頻率的幅值減小;Q對(duì)信噪比-故障幅值曲線的整體下降速率沒有太大影響。
(2)為保證提取的故障頻率不會(huì)加倍,應(yīng)在故障信號(hào)與載波信號(hào)調(diào)制后加入一個(gè)載波信號(hào),使得電路類似于幅度調(diào)制AM。
(3)隨著信噪比的減小,電路輸出信號(hào)頻譜中故障特征頻率的幅值減小。
[1]Tandon N, Choudhury. A review of vibration and acoustic measurement methods for the detection of defects in rolling element bearings[J]. Tribology International, 1999, 32:469-480.
[2] HoD, RandallR B. Optimization of bearing diagnostic techniques using simulated and actual bearings fault signals[J].Mechanical systems and signal processing, 2000, 14:763-788.
[3] 孟寒松.用共振解調(diào)方法檢測(cè)鐵路滾動(dòng)軸承[J]. 哈爾濱鐵道科技, 1998, 3:48-52.
[4] Nikolaou N G, Antoniadis I A. Demodulation of vibration of vibration signals generated by defects in rolling element bearing using complex shifted morlet wavelet[J]. Mechanical System and Signal Processing, 2002, 16(4): 667-694.
[5] Mcfadden PD, Smith JD. Model of the vibration produced by a single point defect in a rolling element bearing[J]. Journal of Sound and Vibration, 1984, 96: 69-82.
[6] McFadden P D,Smith J D.Vibration monitoring of rolling element bearing by the high-frequency resonance technique-a review[J].Int.J.Tribology,1984,17: 3-10.
[7] 梅宏斌.滾動(dòng)軸承振動(dòng)監(jiān)測(cè)與診斷——理論、方法、系統(tǒng)[M].北京:機(jī)械工業(yè)出版社,1996.
[8] 張功學(xué),馬艷萍,鄭恩讓.故障診斷用共振解調(diào)器的研制[J].機(jī)械科學(xué)與技術(shù),1999,18(6):926-927.
[9] 張超,陳建軍.隨機(jī)共振消噪和EMD分解在軸承故障診斷中的應(yīng)用[J].機(jī)械設(shè)計(jì)與研究,2013,29(1):35-38.
[10] 潘宏俠,門吉芳.粒子濾波在軸承故障振動(dòng)信號(hào)降噪中的應(yīng)用[J].振動(dòng),測(cè)試與診斷,2011,31(3):354-356.
[11] 胡宴如.高頻電子線路[M] .北京:高等教育出版社, 2005:12-23.
Research on Early Fault Detection Performance of Rolling Bearing Based on Simulation of Resonance Demodulation Circuit
Ma Zengqiang, Li Yanzhong, Gu Chaojian
(School of Electrical and Electronics Engineering, Shijiazhuang Tiedao University, Shijiazhuang 050043, China)
The resonance demodulation circuit is one of the most commonly used techniques in fault diagnosis of rolling bearings, but the quantitative evaluation of the performance of the fault detection has not been reported. Therefore, this article uses fault bearing vibration acceleration signal which is respectively modulated by sinusoidal signal and pulse signal as an input of the circuit. The performance of the fault detection in the condition of different signal to noise ratio (SNR) is analyzed quantitatively, and the modulation law of the circuit key design parameter, the quality factorQof the band-pass filter, is studied, which provided a reliable scientific basis for the practical engineering application of the resonance demodulation circuit in the early fault detection of bearing.
resonance demodulation analog circuit;SNR;fault detection performance
2015-11-20 責(zé)任編輯:車軒玉
10.13319/j.cnki.sjztddxxbzrb.2016.04.12
國(guó)家自然科學(xué)基金(11227201,11372199, 11572206)
馬增強(qiáng)(1975-)男,博士,教授,主要從事網(wǎng)絡(luò)化測(cè)控系統(tǒng),數(shù)字圖像處理與模式識(shí)別的研究。E-mail: 06116272@stdu.edu.cn
TH165.3
A
2095-0373(2016)04-0072-05
馬增強(qiáng),李延忠,谷朝健.基于共振解調(diào)模擬電路的滾動(dòng)軸承早期故障檢測(cè)性能研究[J].石家莊鐵道大學(xué)學(xué)報(bào):自然科學(xué)版,2016,29(4):72-76.