基于最大相關(guān)譜峭度解卷積的滾動(dòng)軸承故障周期沖擊特征提取

許自立　許貢　李進(jìn)　喬印虎

摘要：滾動(dòng)軸承廣泛應(yīng)用于重型旋轉(zhuǎn)機(jī)械支撐和傳送負(fù)載，經(jīng)常工作在低速、重載等惡劣工況下，特別容易損壞，從而導(dǎo)致機(jī)械設(shè)備停運(yùn)停產(chǎn)的事故，因此有必要提出一種基于最大相關(guān)譜峭度解卷積的滾動(dòng)軸承故障周期沖擊特征提取方法。該方法利用軸承運(yùn)行過程中局部故障激發(fā)起的周期性沖擊特征，通過最大化相關(guān)譜峭度選擇最佳有限沖擊響應(yīng)濾波器參數(shù)；通過迭代卷積運(yùn)算，消除振動(dòng)信號(hào)中的噪聲，提取出滾動(dòng)軸承故障激發(fā)起的周期性沖擊特征；依據(jù)沖擊特征的周期判斷軸承故障所在位置，從而實(shí)現(xiàn)軸承故障診斷。通過仿真和滾動(dòng)軸承實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)驗(yàn)證提出方法的可行性，并與廣泛應(yīng)用的集總經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｊ椒纸夥椒ㄌ崛〗Y(jié)果進(jìn)行對(duì)比，結(jié)果表明該文提出的方法在軸承故障診斷中展現(xiàn)出更好的優(yōu)勢。

關(guān)鍵詞：相關(guān)譜峭度；解卷積；軸承故障診斷；集總經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｊ椒纸?/p>

文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A 文章編號(hào)：1674-5124（2018）05-0031-06

0引言

滾動(dòng)軸承已經(jīng)廣泛應(yīng)用于旋轉(zhuǎn)機(jī)械領(lǐng)域，諸如風(fēng)力發(fā)電機(jī)組和直升機(jī)，主要用于支撐和傳送負(fù)載，由于低速、重載和灰塵等原因容易導(dǎo)致軸承產(chǎn)生磨損、碰傷和裂紋等故障，嚴(yán)重時(shí)造成整個(gè)機(jī)械設(shè)備停機(jī)停產(chǎn)等經(jīng)濟(jì)損失，甚至人員傷亡。因此，軸承故障檢測與診斷對(duì)維修計(jì)劃的制定和防止設(shè)備損壞與事故發(fā)生都至關(guān)重要。

旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷的研究在數(shù)十年中已經(jīng)成為一個(gè)熱點(diǎn)話題，已有方法的跨度范圍很大，包括基于模型的方法、濾波方法、譜分析方法和時(shí)頻分析方法。其中，常用的方法有基于小波變換的技術(shù)、基于譜峭度的濾波技術(shù)、循環(huán)平穩(wěn)分析、隨機(jī)共振和最小熵解卷積。最小熵解卷積最初由Wiggins于1978年提出，目的在于分析地震數(shù)據(jù)，主要思想是通過迭代方法選擇一個(gè)有限沖擊響應(yīng)濾波器最小化濾波信號(hào)的熵值，從而提取隱藏在信號(hào)中的特征信息。不同于其他信號(hào)處理方法，最小熵解卷積方法主要目的是提取故障單個(gè)沖擊特征而不是消除噪聲，因此在重噪聲情況下也能實(shí)現(xiàn)有效特征提取。后來，Endo等提出應(yīng)用自回歸模型改進(jìn)最小熵解卷積方法，該方法能夠有效地實(shí)現(xiàn)齒輪裂紋故障的檢測，而且Sawalhi等也表明基于自回歸的最小熵解卷積方法能夠?qū)崿F(xiàn)軸承的故障診斷。然而，該方法僅僅利用單個(gè)沖擊特征實(shí)現(xiàn)振動(dòng)信號(hào)的解卷積運(yùn)算，而機(jī)械故障通常表現(xiàn)為周期性沖擊，因此最小熵解卷積方法在故障診斷中顯得效果不佳。相反，提出的最大相關(guān)譜峭度解卷積方法能夠利用故障信號(hào)的沖擊特性選擇最佳的有限沖擊響應(yīng)濾波器，從而濾出隱藏在振動(dòng)信號(hào)中的故障周期性沖擊特征并實(shí)現(xiàn)軸承的故障診斷。不同于傳統(tǒng)的譜分析方法，提出方法主要目的在于從振動(dòng)信號(hào)的時(shí)域波形中彰顯故障激發(fā)的周期性沖擊特征，并依據(jù)該特征的周期判斷故障的位置，例如內(nèi)圈、外圈和滾動(dòng)體故障；而不是從振動(dòng)信號(hào)的頻譜中分析故障特征頻率及其倍頻信息。

1最大相關(guān)譜峭度解卷積方法

最大相關(guān)譜峭度解卷積方法的目的是最大化周期為T的輸入信號(hào)x的相關(guān)譜峭度，并通過選擇一個(gè)有限沖擊響應(yīng)濾波器，實(shí)現(xiàn)周期性沖擊特征的提取。首先，考慮一次平移最大相關(guān)譜峭度解卷積算法，然后推廣到M次平移，最大化相關(guān)譜峭度問題為

類似地，分母的求解過程如下：

式（14）是非線性的，通過反復(fù)迭代求解其局部最大值，形成濾波器參數(shù)，甚至還可以推廣到M次平移最大相關(guān)譜峭度解卷積，從而實(shí)現(xiàn)輸入信號(hào)的濾波，進(jìn)而提取周期性沖擊特征，實(shí)現(xiàn)軸承故障診斷。

2仿真分析

根據(jù)滾動(dòng)軸承故障沖擊特征的數(shù)學(xué)模型，利用下式產(chǎn)生模擬軸承故障的仿真信號(hào)目：

根據(jù)表1參數(shù)設(shè)置，選擇采樣頻率為10kHz，采樣時(shí)間為0.4 s，并加入背景噪聲使沖擊特征完全淹沒，從而用于模擬軸承外圈故障，如圖1所示。由于強(qiáng)烈的背景噪聲，從圖1的仿真信號(hào)中很難發(fā)現(xiàn)周期性的沖擊故障特征，有效地模擬了機(jī)械設(shè)備運(yùn)行環(huán)境的惡劣。

為了保障機(jī)械設(shè)備安全可靠運(yùn)行，應(yīng)用本文提出的基于最大相關(guān)譜峭度解卷積的軸承故障診斷方法處理圖1所示的仿真信號(hào)，結(jié)果如圖2所示。從圖中可以很清楚地觀察到間隔為T=0.05 s的沖擊特征，那么其故障頻率為1/T=20Hz，與模擬的軸承故障頻率完全吻合，因此能夠確定軸承發(fā)生了局部損傷故障，需要及時(shí)維修，以保證生產(chǎn)的持續(xù)進(jìn)行。為了對(duì)比分析，利用集總經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｊ椒纸夥椒▽?duì)仿真信號(hào)進(jìn)行處理，前5個(gè)內(nèi)稟模態(tài)分量如圖3所示?？梢钥闯?，內(nèi)稟模態(tài)分量IMF1和IMF3有微弱的沖擊間隔，但是強(qiáng)烈的噪聲導(dǎo)致沖擊特征的周期性難以辨別，甚至一些沖擊被噪聲所淹沒。顯然，前5個(gè)內(nèi)稟模態(tài)分量中含有大量干擾噪聲，很難發(fā)現(xiàn)周期性的故障沖擊特征，所以無法判斷是否軸承發(fā)生局部損傷故障。

3實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證

凱斯西儲(chǔ)大學(xué)的軸承實(shí)驗(yàn)測試裝置㈣由一個(gè)2馬力的電機(jī)，一個(gè)轉(zhuǎn)矩傳感器，一個(gè)功率計(jì)和電子控制設(shè)備組成。軸承故障實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)是利用電火花加工技術(shù)在型號(hào)為6205-2RS的SKF滾動(dòng)軸承上加工了不同故障程度和故障位置的單點(diǎn)故障，并安裝在試驗(yàn)臺(tái)上測試，從而利用加速度傳感器采集不同轉(zhuǎn)速和負(fù)載下測試裝置驅(qū)動(dòng)端的振動(dòng)信號(hào)，用于驗(yàn)證信號(hào)處理方法的有效性。選用直徑為0.007 in（1 in=2.54 cm）的外圈故障，空載作業(yè)下的軸承振動(dòng)信號(hào)驗(yàn)證提出方法的有效性。其他參數(shù)設(shè)置：采樣頻率12kHz，采樣時(shí)間0.1 s，軸承轉(zhuǎn)速為1 797 r/min。此外，由于實(shí)驗(yàn)室環(huán)境較理想，難以模擬機(jī)械設(shè)備在戶外運(yùn)行過程中遭受的復(fù)雜干擾，因此添加強(qiáng)度為0.7的高斯白噪聲用于模擬實(shí)際嘈雜運(yùn)行環(huán)境，其時(shí)域波形如圖4所示。從圖中很難觀察到周期性沖擊特征，無法依據(jù)原始振動(dòng)信號(hào)的時(shí)域波形判斷故障的有無，若草率的判定無故障，可能錯(cuò)過及時(shí)發(fā)現(xiàn)故障的有效時(shí)間，嚴(yán)重時(shí)可能導(dǎo)致整個(gè)設(shè)備損壞，造成巨大經(jīng)濟(jì)損失。因此，早期故障的有效診斷有助于盡早及時(shí)維修，從而切斷事故的源頭。為了確保生產(chǎn)的安全性，提出的方法用于處理圖4所示的振動(dòng)信號(hào)，其結(jié)果如圖5所示。從圖中可以清晰地看到周期性的沖擊特征，而且沖擊間隔大約為0.0093 s，這一周期與理論上的外圈故障特征頻率107.36Hz相符，所以可以斷定滾動(dòng)軸承外圈發(fā)生了早期故障，應(yīng)該及時(shí)檢查維修。同樣，利用集總經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｊ椒纸夥椒ㄌ崛L動(dòng)軸承周期性故障沖擊特征，其結(jié)果如圖6所示，盡管第二個(gè)模態(tài)分量IMF2有一定沖擊性，但是相對(duì)于提出的方法，其提取結(jié)果中含有很強(qiáng)的噪聲干擾，故障沖擊特征并不是很明顯。

為了進(jìn)一步驗(yàn)證提出方法的可行性，另—個(gè)實(shí)驗(yàn)被執(zhí)行。測試裝置由安裝在轉(zhuǎn)軸上的4個(gè)測試軸承構(gòu)成，而且轉(zhuǎn)軸的轉(zhuǎn)速由電機(jī)控制至2000r/min，徑向負(fù)載為26695N。4個(gè)軸承均是來自美國萊克斯諾工業(yè)集團(tuán)的ZA-2115雙列圓柱軸承，每列有16個(gè)滾動(dòng)體，且滾動(dòng)體直徑為0.84cm，節(jié)徑為7.15 cm，接觸角為15.17°。型號(hào)為PCB353833的加速度傳感器安轉(zhuǎn)在軸承座上采集軸承振動(dòng)信號(hào)，采樣頻率為20kHz，數(shù)據(jù)長度為20480個(gè)采樣點(diǎn)。此外，加工的故障位于1號(hào)軸承外圈。根據(jù)軸承參數(shù)得知軸承外圈故障特征頻率為236.4Hz，那么周期性沖擊間隔為0.0042 s。從圖7所示的軸承外圈故障原始振動(dòng)信號(hào)中能夠觀察到一定的周期沖擊成分，但是并不足夠明顯。為了充分確定軸承故障的發(fā)生，將本文提出的最大相關(guān)譜峭度解卷積方法用于處理如圖7所示的軸承振動(dòng)信號(hào)，結(jié)果如圖8所示?？梢钥闯?，間隔為0.004 2 s的周期性沖擊很明顯，反映了軸承故障的發(fā)生，而且相比原始信號(hào)和圖9的EEMD方法診斷結(jié)果，提出方法結(jié)果具有更明顯的沖擊間隔，易于判別。

4結(jié)束語

針對(duì)廣泛應(yīng)用的旋轉(zhuǎn)部件滾動(dòng)軸承的周期性沖擊特征信號(hào)提取和故障診斷問題，提出基于最大相關(guān)譜峭度解卷積的軸承故障檢測方法，仿真和實(shí)驗(yàn)研究表明：該方法考慮軸承故障所激發(fā)的周期性沖擊特征，能夠準(zhǔn)確有效實(shí)現(xiàn)不同轉(zhuǎn)速下的軸承故障診斷。利用最大化相關(guān)譜峭度構(gòu)造提取原始振動(dòng)信號(hào)的周期性故障沖擊特征與集總經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｊ椒纸夥椒ㄏ啾龋诠收显缙陔A段的檢測及診斷展現(xiàn)出更好的優(yōu)勢。

（編輯：商丹丹）