基于時(shí)時(shí)能量階比譜的變轉(zhuǎn)速工況滾動(dòng)軸承微弱故障診斷研究

唐貴基　龐彬

摘要：變轉(zhuǎn)速工況下的滾動(dòng)軸承微弱故障診斷同時(shí)面臨兩個(gè)難點(diǎn)：一是滾動(dòng)軸承的故障特征信號(hào)容易被環(huán)境噪聲和干擾信號(hào)淹沒；二是滾動(dòng)軸承故障振動(dòng)信號(hào)的時(shí)變特征難以被常規(guī)頻譜方法提取。針對(duì)上述問題提出了基于時(shí)時(shí)能量階比譜的滾動(dòng)軸承故障診斷方法。首先對(duì)變轉(zhuǎn)速工況下的滾動(dòng)軸承微弱故障振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行時(shí)時(shí)（time-time，TT）變換，在雙時(shí)域上刻畫軸承故障振動(dòng)信號(hào)的時(shí)變特征；然后利用提出的時(shí)時(shí)能量定義計(jì)算軸承故障振動(dòng)信號(hào)的時(shí)時(shí)能量，獲得軸承故障振動(dòng)信號(hào)的時(shí)時(shí)能量信號(hào)；最后對(duì)時(shí)時(shí)能量信號(hào)進(jìn)行階比分析得到軸承故障振動(dòng)信號(hào)的時(shí)時(shí)能量階比譜，并根據(jù)時(shí)時(shí)能量階比譜的階次特征識(shí)別出軸承故障類型。分析了變轉(zhuǎn)速工況下的滾動(dòng)軸承故障仿真信號(hào)和實(shí)驗(yàn)測(cè)試信號(hào)，結(jié)果表明：時(shí)時(shí)能量信號(hào)能夠有效追蹤軸承故障振動(dòng)信號(hào)的時(shí)變能量分布，增強(qiáng)故障特征信號(hào)的沖擊特征，時(shí)時(shí)能量階比譜較包絡(luò)階比譜抗噪能力更強(qiáng)，為變轉(zhuǎn)速工況滾動(dòng)軸承微弱故障診斷提供一種有效方法。

關(guān)鍵詞：故障診斷；滾動(dòng)軸承；TT變換；時(shí)時(shí)能量階比譜；變轉(zhuǎn)速工況

引言

滾動(dòng)軸承作為旋轉(zhuǎn)機(jī)械系統(tǒng)的關(guān)鍵部件，發(fā)揮著支撐和減少摩擦耗能的重要作用。當(dāng)其出現(xiàn)故障時(shí)，不僅影響整個(gè)系統(tǒng)的生產(chǎn)工作，甚至引發(fā)重大安全事故。如能及時(shí)對(duì)其故障形式做出診斷，就可以減少軸承失效造成的經(jīng)濟(jì)損失和安全隱患。

滾動(dòng)軸承的主要失效形式為其組成元件的局部損傷故障，局部損傷點(diǎn)在軸承運(yùn)動(dòng)部件旋轉(zhuǎn)過程中與其他部位重復(fù)接觸，產(chǎn)生沖擊信號(hào)。恒定轉(zhuǎn)速條件下的沖擊信號(hào)為等間隔周期信號(hào)，可利用以傅里葉變換為基礎(chǔ)的幅值譜和以Hilbert變換為核心的包絡(luò)分析方法識(shí)別滾動(dòng)軸承的沖擊特征頻率。當(dāng)振動(dòng)信號(hào)中有大量噪聲和干擾信號(hào)存在時(shí)，需借助形態(tài)濾波、最大相關(guān)峭度解卷積、倒譜預(yù)白化、高階譜等方法對(duì)滾動(dòng)軸承微弱故障特征進(jìn)行增強(qiáng)。旋轉(zhuǎn)機(jī)械設(shè)備在實(shí)際生產(chǎn)中的轉(zhuǎn)速時(shí)常是波動(dòng)的，對(duì)于變轉(zhuǎn)速工況的滾動(dòng)軸承故障診斷更具現(xiàn)實(shí)意義。轉(zhuǎn)軸轉(zhuǎn)速變化使得故障沖擊信號(hào)不再是等間隔的周期性信號(hào)，沖擊周期隨轉(zhuǎn)速變化而變化，振動(dòng)信號(hào)表現(xiàn)出顯著的時(shí)變特征。常規(guī)的譜分析方法分析此類信號(hào)時(shí)會(huì)出現(xiàn)頻率模糊現(xiàn)象。適用于恒定轉(zhuǎn)速的滾動(dòng)軸承故障特征增強(qiáng)方法在分析變轉(zhuǎn)速滾動(dòng)軸承故障振動(dòng)信號(hào)時(shí)也遇到諸多難點(diǎn)。如形態(tài)濾波通過構(gòu)建最優(yōu)結(jié)構(gòu)元素長(zhǎng)度的形態(tài)濾波器實(shí)現(xiàn)滾動(dòng)軸承故障振動(dòng)信號(hào)周期性沖擊特征提取，而最優(yōu)結(jié)構(gòu)元素長(zhǎng)度與故障沖擊周期相關(guān)，處理時(shí)變沖擊故障信號(hào)時(shí)，無法實(shí)現(xiàn)最優(yōu)結(jié)構(gòu)元素長(zhǎng)度的設(shè)定。最大相關(guān)峭度解卷積以相關(guān)峭度為評(píng)價(jià)指標(biāo)，通過設(shè)計(jì)一個(gè)解卷積濾波器使得輸出信號(hào)相關(guān)峭度最大化，實(shí)現(xiàn)故障特征增強(qiáng)。但相關(guān)峭度表達(dá)式包含沖擊周期參數(shù)T，在變轉(zhuǎn)速工況下，滾動(dòng)軸承故障振動(dòng)信號(hào)的沖擊周期不再是定值，因而相關(guān)峭度解卷積也不能直接用于滾動(dòng)軸承時(shí)變故障特征增強(qiáng)。倒譜預(yù)白化通過倒譜編輯去除振動(dòng)信號(hào)中的平穩(wěn)趨勢(shì)成分，保留信號(hào)中的非平穩(wěn)沖擊特征，而倒譜建立于傅里葉變換基礎(chǔ)之上，不適用于非平穩(wěn)時(shí)變信號(hào)分析。高階譜定義為高階統(tǒng)計(jì)量的多重傅里葉變換，也不適于分析非平穩(wěn)時(shí)變信號(hào)。

針對(duì)變轉(zhuǎn)速工況滾動(dòng)軸承故障診斷這一難點(diǎn)問題，國內(nèi)外學(xué)者進(jìn)行了深入研究。如文獻(xiàn)[12]提出基于瞬時(shí)轉(zhuǎn)速測(cè)量的轉(zhuǎn)速階比譜識(shí)別方法，用于變轉(zhuǎn)速工況軸承狀態(tài)監(jiān)測(cè)。文獻(xiàn)[13]應(yīng)用同步平均技術(shù)降低因負(fù)載而導(dǎo)致的轉(zhuǎn)速波動(dòng)對(duì)故障沖擊信號(hào)的影響，從而有效提取滾動(dòng)軸承的故障特征。文獻(xiàn)[14]成功將基于變量預(yù)測(cè)模型的模式識(shí)別方法用于變轉(zhuǎn)速滾動(dòng)軸承故障智能識(shí)別。文獻(xiàn)[15]提出計(jì)算階比分析方法，實(shí)現(xiàn)了振動(dòng)信號(hào)的等角度重采樣，使得適于分析恒定轉(zhuǎn)速的故障特征增強(qiáng)方法與譜分析方法具備分析變轉(zhuǎn)速滾動(dòng)軸承故障振動(dòng)信號(hào)的能力。利用計(jì)算階比分析的角域重采樣原理將滾動(dòng)軸承時(shí)變非平穩(wěn)信號(hào)變成角域平穩(wěn)信號(hào)，再運(yùn)用形態(tài)濾波、相關(guān)峭度解卷積、倒譜預(yù)白化、高階譜、譜峭度等分析方法提取滾動(dòng)軸承故障信號(hào)的微弱故障特征。但受限于已有故障特征增強(qiáng)方法的局限性，對(duì)于變轉(zhuǎn)速的滾動(dòng)軸承故障特征增強(qiáng)多置于階比重采樣之后，如何直接對(duì)原始振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行特征增強(qiáng)，以保證更高的分析精度，具有重要的研究?jī)r(jià)值。

鑒于上述情況，在研究TT變換和階比分析基礎(chǔ)之上，提出了基于時(shí)時(shí)能量階比譜的變轉(zhuǎn)速工況滾動(dòng)軸承微弱故障診斷方法。TT變換是在非平穩(wěn)時(shí)頻分析方法S變換基礎(chǔ)上推導(dǎo)而來的時(shí)時(shí)分析方法，能夠在時(shí)時(shí)域反映信號(hào)的幅值分布。利用此特性首先提出了時(shí)時(shí)能量的概念，通過計(jì)算振動(dòng)信號(hào)的時(shí)時(shí)能量來反映滾動(dòng)軸承的時(shí)變沖擊特性，直接實(shí)現(xiàn)了對(duì)原始振動(dòng)信號(hào)的特征增強(qiáng)，然后對(duì)時(shí)時(shí)能量信號(hào)進(jìn)行階比分析得到時(shí)時(shí)能量階比譜，提取滾動(dòng)軸承的故障特征階次。通過仿真分析和實(shí)驗(yàn)分析對(duì)該方法的有效性進(jìn)行了驗(yàn)證。