基于圓域分析的大型回轉支承初期故障診斷

封 楊， 黃筱調， 洪榮晶， 陳 捷

(南京工業(yè)大學 機械與動力工程學院， 南京 210009)

基于圓域分析的大型回轉支承初期故障診斷

封 楊， 黃筱調， 洪榮晶， 陳 捷

(南京工業(yè)大學 機械與動力工程學院， 南京 210009)

為解決真實工況下大型回轉支承振動信號背景噪聲大、常用故障診斷方法難以適用的問題，提出了一種基于圓域分析的振動信號處理方法。將時域信號進行圓域轉換，并按一定角度將轉換后的圓域信號劃分成多個區(qū)域；判斷各區(qū)域信號鄰域相關離散點擬合橢圓的傾角方向，得到回轉支承整圈對應的多個異常向量；以異常向量的平均向量作為圓域分析的特征向量，分析其均值、方差、歪度和峭度指標的變化情況，實現(xiàn)回轉支承的故障診斷。對某型號回轉支承進行了加速壽命試驗，結果表明，該方法能夠有效診斷出回轉支承滾道的區(qū)域滑移、點蝕等初期故障，相比常見的時域特征、小波分析等方法準確度更高，故障可識別度更強，因此可以用于實際工況下回轉支承的故障診斷。

回轉支承；圓域分析；圓域重采樣；故障診斷；加速壽命試驗

大型回轉支承作為重要的回轉連接件被廣泛使用在風力發(fā)電機、港口機械、建筑工程機械等大重型機械中，其滾動體中心圓直徑通常超過600 mm，內圈或外圈會加工出整圈齒輪用于驅動。國家標準對回轉支承的可靠性提出了很高的要求[1]，但近年來由于回轉支承的失效導致的機器停機事故屢見不鮮，而回轉支承的制造、運輸、吊裝的周期很長且花費巨大，風機一次的吊裝成本可達數(shù)十萬，港口機械的停機帶來的損失更是難以估量。因此，大型回轉支承的故障診斷尤其是初期故障的判別尤為重要。

軸承的典型性能退化過程一般如下：初始會有一個磨合過程，然后在較長時間段內運行相對平穩(wěn)，到中后期軸承的局部滾道產生裂紋、點蝕等初始故障后，性能很快衰退直至完全失效[2]。大量的專著和文獻對轉速>600 r/min、外圈直徑<500 mm的中高速軸承的故障診斷方法進行了深入地研究和探討，此類軸承故障時的振動信號沖擊成分明顯，信噪比高，因此各種方法在試驗或應用中都得到了有效的驗證。但是，大型回轉支承體積龐大，轉速通常<10 r/min，有時可低至1 r/min，滾道與滾動體接觸時產生的沖擊成分非常微弱，振動信號中有效信息被高頻噪聲完全淹沒，這使得同樣的診斷方法應用在大型低速的回轉支承振動信號中效果并不理想[3]，給其故障診斷帶來了很大的挑戰(zhàn)[4]。

盡管如此，大型回轉支承的故障診斷近年來依然受到了大量學者的關注。Zvokelj等[5-6]先后提出集合經驗模態(tài)分解-多分辨主成分分析(Ensemble Empirical Mode Decomposition-Multi-Scale Principal Component Analysis, EEMD-MSPCA)和集合經驗模態(tài)分解-多分辨核主元分析(EEMD-MSKPCA)的降噪方法用于回轉支承振動信號，并利用PCA/KPCA(Principal Component Analysis/Kernel PCA)模型準確診斷出回轉支承的滾道故障。郭剛濤等[7]將混沌理論用于大口徑天線中的回轉支承故障診斷，利用Lyapunov指數(shù)識別出回轉支承的滾道點蝕故障。趙陽等則采用了經驗模態(tài)分解(Empirical Mode Decomposition，EMD)和獨立分量分析(Independent Component Analysis，ICA)相結合的盲源分離方法，從盲源信號的功率譜中分析出回轉支承故障特征頻率。楊杰等提出了小波-能量模式的回轉支承診斷方法，從加速壽命試驗的振動信號中分離出了故障頻率。然而，文獻[8]中回轉支承的滾道故障均是人工加工出的嚴重缺陷，并不符合回轉支承自然性能退化過程中產生的諸如點蝕、裂紋、剝落等故障，而文獻[9]中的加速壽命試驗超載了90倍，這在工程實際中也較為罕見。此外，上述文獻中的振動信號中均能明顯觀察到高頻沖擊成分，與回轉支承真實工況下振動信號的特征也不甚相符。

由以上可知，現(xiàn)有的回轉支承故障診斷方法多是針對振動信號的時域、頻域或者時頻域進行分析，此類方法對嚴重故障或是壽命試驗中后期的振動信號的處理非常有效，但是仍然很難用于實際工況下回轉支承的故障尤其是初期故障的診斷。相比之下，振動信號的一些特征在圓域內與在時域、頻域內有著截然不同的呈現(xiàn)方式，圓域采樣及相關的圓域分析近年來越來越多地被用于軸承[10-11]、風機[12-13]、齒輪箱[14]等故障診斷中，而Caesarendra等[15]將其應用于回轉支承狀態(tài)監(jiān)測，取得了較為理想的效果。本文將進一步探討振動信號的圓域分析方法，并將其用于大型回轉支承的初期故障診斷。

1 背景知識

1.1 PAA與鄰域相關圖

軸承振動信號的采樣頻率很高，即使是轉速極低的回轉支承，其采樣率通常>1 kHz，如此龐大的數(shù)據(jù)量將顯著影響故障診斷模型的計算效率，使其很難應用到實時狀態(tài)監(jiān)測系統(tǒng)中。因此，有必要對原始振動信號的數(shù)據(jù)量進行縮減。分段累積近似法(Piecewise Aggregate Approximation, PAA)作為一種數(shù)據(jù)縮減方法，最初由Yi等[16]提出，其特點是在對大量時域數(shù)據(jù)進行縮減的同時盡可能多地保持數(shù)據(jù)的原有特征。PAA實現(xiàn)較為簡單，對于一組有L個數(shù)據(jù)樣本的序列y=(y1,y2,…,yL)，首先定義一個常數(shù)w，w應為L的約數(shù)，然后將樣本序列y等分成N段，N=L/w，最后將每段序列的代數(shù)平均值連起來便得到縮減后的新序列Y=(Y1,Y2,…,YN)，其中每個元素的計算公式為

(1)

式中，w又被稱為PAA窗的大小，顯然w越大，縮減后的數(shù)據(jù)量就越小，但是丟失的信息也就越多。

除了縮減數(shù)據(jù)量外，PAA另一個重要的應用是檢測振動信號中頻率的變化，為此需要引入鄰域相關的概念。鄰域相關即是將數(shù)據(jù)縮減后的時域序列Y以鄰域相關圖的方式呈現(xiàn)，圖中每個坐標點的橫坐標為Yn，縱坐標為Yn+1，n∈[1,N-1]。將時域振動信號先進行PAA，然后利用直接橢圓擬合法[17]對鄰域相關離散點進行橢圓擬合的過程稱為PAA過程。為研究其檢測信號中頻率變化的有效性，產生兩組幅值為1、頻率分別為1 Hz和4 Hz的標準正弦波形，其采樣率fs均為48 Hz，采樣時間均為1 s，令w=4，則兩組波形的PAA及鄰域相關圖，如圖1所示。

(a) 1 Hz正弦信號

(b) 4 Hz正弦信號

圖1 兩組仿真信號的PAA及鄰域相關圖

Fig.1 PAA and neighborhood correlation of two simulated signals

由圖1可知，正弦信號的鄰域相關圖可擬合出近乎完美的橢圓，但在PAA窗大小w和采樣率fs相同的情況下，不同頻率的正弦波擬合出的橢圓具有不同的傾角，定義圖1(a)中傾角為0～π/2的橢圓為右傾斜橢圓，圖1(b)中傾角為π/2～π的橢圓為左傾斜橢圓。PAA過程正是通過橢圓的傾角判斷出信號中頻率的變化。實際上，回轉支承早期振動信號中的有效成分幾乎完全被背景噪聲淹沒，高頻白噪聲占主導，而隨著故障的產生和加劇，周期性地沖擊信號會越發(fā)明顯，信噪比會提高，此時信號中的中低頻成分占主導。因此，可將PAA過程用于回轉支承的狀態(tài)監(jiān)測，通過擬合橢圓傾角的變化診斷出回轉支承潛在的早期故障。

1.2 圓域重采樣

圓域(又稱角度域)分析最初由Luo等[18]提出，用以解決轉動部件變轉速工況下振動信號分析頻譜泄漏的問題。圓域分析的核心思想是將時域振動信號映射到角度域，消除振動信號中的時間屬性，進而消除轉速對振動信號分析的影響。獲取圓域振動信號的方法有兩種：階次追蹤法[19]和圓域重采樣。階次追蹤法通常采用專用儀器直接進行圓域采樣，而圓域重采樣則是通過坐標變換將時域信號轉換成圓域信號。

假設回轉支承轉動β(0°<β≤360°) 角度需要Ts，時間序列為t=[1,2,…,T]，則其對應圓域內的弧度序列為

(2)

將轉換后的弧度及其對應的振動幅值在三維空間展開，便可得到時域信號的圓域表達。以圖1(b)中4 Hz的正弦信號為例，若其對應的回轉支承轉動的角度是360°，則圓域重采樣后的信號，如圖2所示。

(a) 時域信號

(b) 圓域信號

由前文可知，PAA過程能夠有效識別振動信號中主要頻率成分的變化，并可用于回轉支承的故障診斷，但實際應用中PAA過程所處理的數(shù)據(jù)量(即序列y的長度)及其對應的物理意義并未給出。在狀態(tài)監(jiān)測系統(tǒng)中，一次PAA過程處理數(shù)據(jù)量越少，總數(shù)據(jù)量一定的情況下需要執(zhí)行PAA過程的次數(shù)就越多，系統(tǒng)計算負荷會大幅提升，而一次PAA過程處理數(shù)據(jù)量越大，信號中的頻率成分就越復雜，擬合橢圓對信號中頻率變化的敏感度會有所降低。因此，確定合適的一次PAA過程處理的數(shù)據(jù)量及其對應的物理意義非常重要。本文將利用圓域重采樣將時域信號轉換成圓域信號，忽略轉速對信號處理的影響，同時將圓域信號按一定角度均分，并對每段信號執(zhí)行PAA過程，最終通過相應的圓域分析實現(xiàn)故障診斷。

2 圓域分析故障診斷方法

2.1 故障診斷流程

本文針對大型回轉支承提出的基于圓域分析的故障診斷流程，如圖3所示，對于一段時域振動信號，首先通過圓域重采樣的方法將其轉換成圓域信號，同時按照一定角度將圓域信號均分成多個區(qū)域，并對每個區(qū)域的信號執(zhí)行PAA過程，然后通過鄰域相關圖中擬合橢圓的傾角方向確定各區(qū)域是否出現(xiàn)異常，最后計算整段圓域信號的相關特征，并監(jiān)測其在時域上的變化趨勢，進而實現(xiàn)回轉支承初期故障診斷。

圖3 故障診斷流程圖

具體而言，若振動信號特征頻率為fc、采樣率為fs，回轉支承轉速為qr/min，則回轉支承轉動一周對應著60/qs的振動信號，每秒鐘的振動信號對應圓域內的角度為(6·q)°。因此，可將0～60/qs的時域振動信號轉換成0°～360°的圓域信號，同時每隔(6·q)°將其分割成60/q個角度區(qū)域(每個區(qū)域對應1 s的振動信號)，然后對每個區(qū)域的信號執(zhí)行PAA過程。然而，由前文可知，PAA過程中窗大小w與采樣率fs、信號特征頻率fc之間存在某種聯(lián)系，w選取是否合適直接決定了PAA過程識別異常信號的能力，其詳細的優(yōu)化方法將在“2.2”節(jié)中給出。此外，由圖1可知，在同一PAA過程下，高頻信號的擬合橢圓是左傾斜的，當信號頻率降低時，橢圓轉換成右傾斜的，考慮到回轉支承初期振動信號中主要是高頻白噪聲，對應的擬合橢圓應當是左傾斜的，而到中后期振動信號中的中低頻率能量較高，其擬合橢圓應當是右傾斜的。據(jù)此，將PAA過程中擬合橢圓為右傾斜的角度區(qū)域定義為異常區(qū)域并標記，同時作出對應的異常向量，如圖4所示。

圖4 圓域分析中的異常向量

圖4將回轉支承一周劃分成8個區(qū)域，對應的轉速q=7.5 r/min，在90°和315°的區(qū)域檢測出異常，作出異常向量V1和V2，然后計算所有異常向量的平均向量得到圓域分析的特征向量Vmean。最后，在狀態(tài)監(jiān)測系統(tǒng)中，回轉支承每轉過一周，可實時計算其振動信號的圓域特征向量Vmean，并求得Vmean在圓域內的均值、方差、歪度和峭度指標作為故障診斷的依據(jù)，具體計算過程將在“2.3”節(jié)中給出。

2.2 PAA窗大小w的優(yōu)化

由“1.1”節(jié)可知，執(zhí)行PAA過程首先需要確定合適的PAA窗大小w，在同一采樣率fs下，不同的w取值會導致同一段信號擬合出不同傾角方向的橢圓。另一方面，w取定后，不同特征頻率fc的信號也會擬合出不同傾角的橢圓。因此，必然存在某個因變量λ隨著w、fc和fs而改變，控制著擬合橢圓的傾角，當λ達到臨界時橢圓從一個傾角方向轉變?yōu)榱硪粋€方向，其經驗計算公式可定義為

(3)

設定fs=2 048 Hz，將fc在0～300 Hz變化，w在2～8取值并對頻率為fc的正弦信號執(zhí)行PAA過程，確定擬合橢圓的傾角方向，最終得到的關系模型如圖5所示。

由圖5中可知，λ與fc呈線性關系，當λ>0.25時，PAA過程擬合出的橢圓是左傾斜的，當λ<0.25時，擬合橢圓是右傾斜的，當λ=0.25時，PAA過程擬合出的實際上是沒有傾角的圓。因此，λ又可稱為轉換系數(shù)，0.25是其閾值。另一方面，當w確定后，每條曲線在λ閾值處都有一個交點，這個點的頻率被稱為轉換頻率，即當信號的頻率高于此頻率時，橢圓是左傾斜的，當信號的頻率低于此頻率時，橢圓是右傾斜的，這與圖1中觀察到的現(xiàn)象是一致的。

圖5 轉換系數(shù)λ與轉換頻率fc的關系

如前所述，回轉支承運行初期的振動信號中多是高頻噪聲，此時擬合橢圓是左傾斜的，到中后期振動信號中出現(xiàn)異常時中低頻占主要成分，此時擬合橢圓會出現(xiàn)右傾斜的。因此，工程實際中可先確定信號出現(xiàn)異常時大致的頻率范圍，再由此確定最接近的轉換頻率，最終確定最優(yōu)的w取值。

2.3 圓域特征計算

假設信號異常識別步驟中作出的異常向量為V1,V2,…,VM，各向量在圓域內的角度為θ1,θ2,…,θM，則各異常向量可用復數(shù)表達為

Zm=r·(cosθm+isinθm)=r·eiθm

(4)

式中：m∈[1,M]；r為各異常向量的模長，此處均為單位1。由此可知，圓域分析的特征向量Vmean的表達式為

(5)

其所在圓域的角度θmean應為

θmean=Angle(Zmean)

(6)

據(jù)此，圓域分析的特征向量Vmean的均值、方差、歪度和峭度指標可分別由式(7)～式(10)求得。

(7)

(8)

與輕質薄板相比，ALC板、AS裝配式墻板的保溫、隔熱、防火性能較好。對比ALC板與AS裝配式墻板，ALC板更多地是替代了傳統(tǒng)建筑維護墻體，其缺點是強度低和本身不具備裝飾性。AS裝配式墻板的各項性能均非常優(yōu)越，外墻板為混凝土清水色飾面，質感厚重大氣，可作為墻體和外飾面使用，不需要做額外的外裝飾。由于AS墻板安裝方便，施工周期短和防水防火性能優(yōu)越，也可用于露天防火墻和圍墻。AS墻板全干作業(yè)且施工安裝效率高，耐久性強，維護成本低，更符合裝配式變電站的發(fā)展趨勢。

(9)

(10)

需要注意的是，文獻[15]僅僅分析了圓域0°～180°對應的時域振動信號，這就需要確保每段信號的起始點對應的回轉支承的部位是相同的，否則每次分析結果只能對應回轉支承半圈的區(qū)域，但是每次的區(qū)域可能都是不同的，這將使圓域分析的結果在時域上不具有任何物理意義，而從大量的振動數(shù)據(jù)中提取的每段信號都具有相同的相位顯然是很困難的。仔細觀察式(7)～式(10)可以發(fā)現(xiàn)，四個指標的計算結果與異常向量V1,V2,…,VM和特征向量Vmean各自的絕對角度是無關的。以圖4為例，即使將圓域分析得到的異常向量統(tǒng)一轉動一定角度，四個指標的計算結果并不會有所改變。利用這一特性，本文所取的每段時域信號都將對應著圓域0°～360°的范圍，這樣盡管每段信號的起始相位并不相同，但是完全不影響計算結果，且圓域分析的物理意義始終指向回轉支承一整圈的健康狀態(tài)，從而有效避免了信號相位同步的問題。

3 試驗驗證

3.1 加速壽命試驗

為驗證本文所提方法，研制出如圖6所示回轉支承試驗臺[21]對型號為QNA-730-22的內齒式回轉支承進行了全壽命疲勞試驗。為模擬實際工況，試驗過程中，陪試回轉支承的內圈(定圈)與底座相連，主試回轉支承的內圈(動圈)通過工裝與陪試回轉支承的外圈(動圈)連接，主試回轉支承的外圈(定圈)與上頂蓋相連。這樣，G1, G2兩個油缸便可通過組合加載的方式將載荷加到上頂蓋，再傳遞到主試回轉支承，然后液壓馬達G3驅動陪試回轉支承動圈，帶動主試回轉支承運行，從而模擬出實際工況下回轉支承的運行。

根據(jù)某公司此型號回轉支承承載能力曲線，主試回轉支承被施以軸向力Fa=96 kN，傾覆力Mn=240 kNm的極限設計載荷，以4 r/min的轉速進行滿載荷疲勞壽命試驗。試驗過程中采用靈敏度為400 mV/g、響應頻率0～1 kHz的Kistler-8315A010加速度傳感器測量回轉支承徑向振動，并以2 kHz的采樣率記錄了其全壽命的振動信號。

疲勞壽命試驗共進行了11天，試驗進行到第7天上午時，出現(xiàn)了一根螺栓的疲勞斷裂，此時進行了拆機，發(fā)現(xiàn)外圈(定圈)軟帶附近滾道由于疲勞已經出現(xiàn)了區(qū)域小幅滑移，內圈(動圈)上則是出現(xiàn)了輕微點蝕，分別如圖7(a)和圖7(b)所示。由于圖中的初期故障并不影響回轉支承繼續(xù)服役，因此更換了失效的螺栓并加注了潤滑脂后繼續(xù)裝機試驗。至第11天試驗結束時，回轉支承已經完全失效卡死，外圈滾道出現(xiàn)了嚴重的疲勞剝落，部分滾珠甚至產生了疲勞斷裂，如圖7(c)所示。

(a) 試驗7天后定圈滾道出現(xiàn)區(qū)域滑移

(b) 試驗7天后動圈滾道出現(xiàn)點蝕

(c) 嚴重損壞的定圈滾道和滾珠

試驗中回轉支承的轉速保持在4 r/min，因此圓域分析中每段信號對應回轉支承轉動一圈的時長應為15 s。據(jù)此，取每天6 h、12 h、18 h和24 h的4段信號，每段時長15 s，得到回轉支承全壽命振動信號，如圖8所示。

圖8同時給出了試驗第1天、第6天和第11天中各1 s的振動信號?？梢钥闯觯駝有盘柗翟谠囼炦^程中基本保持增長趨勢，但自始至終很少出現(xiàn)幅值很高的沖擊成分。此外，在試驗初期，回轉支承振動信號以高頻噪聲為主，幾乎無法看到中低頻成分；第6天信號中的高頻噪聲依然存在，但是已經可見部分中頻成分；而第11天的振動信號中則是以低頻為主，中高頻噪聲已經基本不可見。這些現(xiàn)象與前文的分析是一致的，即回轉支承運行初期振動信號基本被白噪聲覆蓋，當回轉支承產生初始故障后，信號中會出現(xiàn)能量較低的沖擊成分，后期隨著故障進一步加劇，沖擊成分能量會不斷升高，信噪比也會持續(xù)提高。為進一步量化分析，對第6天和第11天的信號進行快速傅里葉變換(Fast Fourier Transform，F(xiàn)FT)，結果如圖9所示。

(a) 全壽命信號

第1天第6天第11天

(b) 不同時段1 s信號

圖8 回轉支承全壽命振動信號

Fig.8 Life-cycle vibration signal of the tested slewing bearing

圖9(a)展示的是第6天信號的頻譜分析圖，可以看到在<100 Hz處已經出現(xiàn)了部分的低頻成分，但是>200 Hz的中高頻噪聲仍然占據(jù)主導；相對而言，圖9(b)第11天信號的頻譜中，100 Hz以下的低頻成分能量非常高，而300 Hz以上的頻率成分能量很微弱。此外，信號中頻率為119 Hz的成分在試驗初期能量很低，在第6天時能量達到最高，而在最后階段能量又有所降低，這表明119 Hz可能是回轉支承的某種初期故障產生的。

(a) 第6天信號的FFT

(b) 第11天信號的FFT

據(jù)此，根據(jù)圖5選擇w=4對每段15 s的時域振動信號進行圓域分析，由于每段信號的分析過程是完全相同的，此處僅以第6天和第10天各自的第1段信號為例進行討論。為便于理解，將第6天的分析過程在時域內展開，而將第10天的分析過程在圓域內展開。

首先，將時域振動信號按秒均分成15個區(qū)域，同時將其映射到0°～360°的圓域中，每秒鐘的時域信號對應24°的圓域信號，區(qū)域劃分結果和轉換后的圓域信號分別如圖10和圖12(a)所示；接著，令w=4，對每個角度區(qū)域的信號進行PAA，并在鄰域相關圖中輸出用于橢圓擬合，分別如圖11和圖13所示；然后，判斷每個擬合橢圓的傾角方向，將右傾斜橢圓所在的角度區(qū)域標記為異常向量或異常區(qū)域分別如圖10和圖12(b)所示，其中的紅色向量即表示了異常向量的平均向量，也就是圓域分析的特征向量Vmean。

圖10 第6天第1段信號的圓域分析(時域內展開)

(a)0°～24°(b)48°～72°

圖11 第6天第1段信號的部分擬合橢圓

圖12 第10天第1段信號的圓域分析(圓域內展開)

圖13 第10天第1段信號的部分擬合橢圓

Fig.13 Partial fitted ellipses of the 10th day

圖11中的兩個擬合橢圓離心率較小，橢圓更接近圓，且只是分別向左和向右有小幅度的傾斜，而圖13中的兩個擬合橢圓的離心率則大很多，傾斜角度也更大。由此可見，在回轉支承壽命初期，各個角度區(qū)域的左傾斜擬合橢圓離心率和傾斜程度均逐步減小，初期故障產生后，擬合橢圓的傾角方向從左傾斜轉換為右傾斜，隨著故障進一步加劇，右傾斜橢圓的離心率不斷增大。此外，由圖10和圖12(b)中可知，試驗中期出現(xiàn)異常的角度區(qū)域較少，而試驗后期異常區(qū)域較多，其特征向量Vmean的模長也越來越短。

據(jù)此，得到各段信號圓域分析的特征向量Vmean后，計算其均值、方差、歪度和峭度這4個指標在整個試驗周期中的變化趨勢，如圖14所示。為進行對比分析，圖14同時給出了原始振動信號[22]以及小波分析的相關時域指標。其中，小波分析利用db9小波將原始振動信號進行了3層分解，并選取第3層小波系數(shù)中的高頻細分部分(D3)用于時域指標計算，具體方法此處不再贅述。

(a)均值(b)方差(c)歪度(d)峭度

圖14 各項指標在整個壽命周期的變化

Fig.14 Four features of three different methods on the life cycle

由圖14可知，部分指標在試驗前兩天有一定的波動，對應回轉支承磨合階段，兩天后趨于平穩(wěn)，回轉支承正常運行，直到試驗進行至第6天附近，圓域分析的各項指標均出現(xiàn)了較為明顯的異常幅值，說明回轉支承在試驗進行到第6天時產生了初始故障，結合7天后拆機結果分析，定圈的區(qū)域滑移和動圈的點蝕應當是在此時產生的。相比之下，振動信號相關的時域特征在第6天附近幾乎看不到明顯的異常值，而小波分析結果的均值、方差和峭度指標中能觀察到一定程度的異常產生，但是其可識別度遠不如圓域分析的相關指標。由此可見，相對傳統(tǒng)方法，圓域分析能夠更準確地從高噪聲、低信噪比的振動信號中診斷出回轉支承的初始故障，便于工程人員提前制定有效的維護規(guī)劃，縮短維護周期，從而降低維護成本。

4 結 論

回轉支承實際工況下故障診斷方法的相關研究仍處于起步階段，本文提出了一種圓域分析方法，將時域振動信號映射到圓域坐標系中，通過鄰域相關圖中擬合橢圓的傾角方向判斷各角度區(qū)域是否異出現(xiàn)常，并將各異常向量的平均向量作為圓域分析的特征向量，最后以特征向量的均值、方差、歪度和峭度指標在整個壽命周期中的變化趨勢進行故障診斷。加速壽命試驗結果表明：大型回轉支承早期的振動信號以高頻噪聲為主，中后期初始故障產生后中低頻沖擊成分不斷增加；鄰域相關離散點的擬合橢圓的傾角方向能夠準確識別出信號中頻率成分的變化，可以作為判斷信號是否出現(xiàn)異常的依據(jù)；相比常用的時域特征和小波分析等方法，本方法能夠更為準確地診斷出回轉支承的初期故障，且故障點處的可識別度更高，分析結果的可解釋性更強；將本方法用于回轉支承狀態(tài)監(jiān)測，能夠為制定及時準確的維護規(guī)劃提供切實的參考依據(jù)，具有較強的工程應用價值。

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Incipient fault diagnosis of large-size slewing bearings based on circular domain analysis

FENG Yang, HUANG Xiaodiao, HONG Rongjing, CHEN Jie

(School of Mechanical and Power Engineering, Nanjing Tech University, Nanjing 210009, China)

The background noise of a slewing bearing vibration signal in practical load cases is very high, it makes commonly used fault detection approaches not suitable for slewing bearing fault diagnosis. Therefore, a novel signal processing method was proposed based on circular domain analysis. First of all, the time domain signal was transformed into a circular domain and the transformed signal was divided into several zones according to a certain angle, and then the neighborhood correlation discrete points of each zone were fitted as an ellipse. Afterwards, the ellipses skewing to the right were tagged as abnormalities and the corresponding abnormal vectors were obtained based on the whole cycle of a slewing bearing. Finally, the characteristic vector of circular domain analysis, also the mean vector of all the abnormal vectors was acquired, and its mean, variance, skewness and kurtosis were calculated and taken as the fault indicators. An accelerated life test was conducted on a slewing bearing to validate the proposed method. Results showed that the proposed method has a better performance to detect an incipient fault, such as, slipping and pitting in the raceway than the time domain analysis and the wavelet analysis do, it can be an effective tool for slewing bearing fault diagnosis in engineering practice.

slewing bearing; circular analysis; circular resampling; fault diagnosis; accelerated life test

國家自然科學基金項目(51375222；51175242)

2015-12-17 修改稿收到日期：2016-03-16

封楊 男，博士生，1988年生

黃筱調 男，教授，博士生導師，1952年生

TP206.3

A

10.13465/j.cnki.jvs.2017.09.017