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    基于全矢EMD的低速重載軸承復(fù)合故障診斷方法

    2018-07-26 05:28:44韓嘉華閻文曹進(jìn)華
    軸承 2018年5期
    關(guān)鍵詞:角域特征頻率外圈

    韓嘉華,閻文,曹進(jìn)華

    (軍械工程學(xué)院 火炮工程系,石家莊 050003)

    低速重載軸承通常應(yīng)用于采煤機(jī)、起重機(jī)等大型機(jī)械設(shè)備,作為核心部件,其運(yùn)行狀況直接影響整臺(tái)設(shè)備的性能。在機(jī)械設(shè)備的運(yùn)轉(zhuǎn)過程中,轉(zhuǎn)速、承載變化以及不同故障類型的沖擊都會(huì)產(chǎn)生不同特點(diǎn)的振動(dòng)信號(hào)。如何分析此類軸承故障信號(hào)的特點(diǎn),提取反映故障類型的特征參量,進(jìn)行軸承故障診斷具有一定的現(xiàn)實(shí)意義。

    對(duì)于軸承故障診斷領(lǐng)域,小波分解的理論和應(yīng)用都比較成熟,但其最大缺陷就是缺乏自適應(yīng)性,主要是由于其在分解時(shí)采用的是固定的小波基函數(shù)和分解尺度[1];Wigner-Ville分布具有高的時(shí)頻分辨率,滿足時(shí)頻邊緣特性等,但存在交叉干擾性問題需進(jìn)一步完善的缺點(diǎn)[2-3];局域均值分解(LMD)具有迭代次數(shù)少、瞬時(shí)頻率無副頻率等優(yōu)點(diǎn),但存在端點(diǎn)效應(yīng)缺陷,導(dǎo)致分解所得信號(hào)兩端出現(xiàn)擺動(dòng)、失真現(xiàn)象,無法有效提取故障特征[4-5]。

    經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)是一種非平穩(wěn)信號(hào)處理方法[6-10],可以將信號(hào)局部時(shí)變特征分解成若干個(gè)IMF之和,降低了信號(hào)間特征信息的耦合,可以更加深入地分析原始數(shù)據(jù)的特征信息,有利于準(zhǔn)確提取故障信息特征。針對(duì)低速重載軸承的故障信號(hào),單通道所采集的信號(hào)往往不太完整,對(duì)一些故障特征較弱的信號(hào)存在遺漏。因此,采用雙通道全矢譜技術(shù)[11-12]采集信號(hào),以保證采樣信號(hào)的完整性,得到更加準(zhǔn)確的診斷結(jié)果。

    1 基于全矢EMD的故障診斷方法

    1.1 全矢譜分析方法

    定義旋轉(zhuǎn)機(jī)械橢圓軌跡長(zhǎng)半軸為該諧波下的主振矢,用RL表示,橢圓軌跡短半軸為該諧波下的副振矢,用RS表示;主振矢與x軸之間的夾角為α;軸心沿橢圓軌跡運(yùn)動(dòng)時(shí)的相位角為?。

    假定{xn}和{yn}(n=0,1,…,N-1)分別為x,y方向上的離散序列,其Fourier變換分別為{Xk},{Yk}(k=0,1,…,N-1),用序列{xn},{yn}構(gòu)成的復(fù)序列{zn}為

    對(duì)其做Fourier變換,可以得到{zn}的離散Fourier變換{ZK}(K=0,1,…,-1),利用Fourier變換的性質(zhì)可得

    進(jìn)一步推導(dǎo)可得

    式中:RLk為主振矢;RSk為副振矢;αk為夾角;?αk為相位角。通過上述算法即可實(shí)現(xiàn)對(duì)雙通道數(shù)據(jù)序列進(jìn)行1次Fourier變換就得到全矢譜需要的各諧波軌跡的特征信息。

    1.2 EMD 算法

    EMD方法通過產(chǎn)生一系列具有不同特征尺度的本征模態(tài)分量(IMF),將信號(hào)中不同特征尺度的沖擊或趨勢(shì)逐層分離,其具體步驟如下:

    1)首先求出原始信號(hào)x(t)的所有局部極大值點(diǎn)和局部極小值點(diǎn),采用三次樣條函數(shù)進(jìn)行插值運(yùn)算,形成上下包絡(luò)線,求出該上下包絡(luò)線的平均值,記為m1,并求出

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    2)根據(jù)IMF的2個(gè)特征條件判斷h1是否滿足。如果滿足,則h1作為第1個(gè)IMF;如果不滿足,則需把h1作為新的x(t),重復(fù)步驟1,直到所得h1(k-1)-m1k =h1k滿足以上2個(gè)特征為止。

    3)從原始信號(hào)x(t)分解出第1個(gè)IMF之后,將c1從x(t)中分離出來,得到

    將r1作為原始數(shù)據(jù)重復(fù)上述步驟,得到原始信號(hào)x(t)的第2個(gè)IMF,隨后再重復(fù)循環(huán),求出r1,r2,…,rn,直到rn成為一個(gè)單調(diào)函數(shù)或rn很小時(shí)結(jié)束循環(huán)。通過以上步驟,原始信號(hào)x(t)分解為若干個(gè)IMF和一個(gè)余項(xiàng)之和

    cj包含了原始信號(hào)x(t)從高到低的不同頻段的成分,余項(xiàng)rn代表原始信號(hào)x(t)的中心趨勢(shì)。

    1.3 故障診斷流程

    當(dāng)?shù)退僦剌d軸承發(fā)生故障時(shí),存在故障信號(hào)頻率低、多種故障共存、單通道情況下復(fù)合故障難分離和診斷的問題。因此,將EMD與全矢譜技術(shù)相結(jié)合的方法進(jìn)行故障信號(hào)處理,其計(jì)算流程(圖1)如下:

    圖1 全矢經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解分析流程圖Fig.1 Analytical flow chart of full vector EMD

    1)分別對(duì)同源雙通道信號(hào)x(t),y(t)進(jìn)行插值重采樣,轉(zhuǎn)換為角域偽平穩(wěn)信號(hào);

    3)將重構(gòu)信號(hào)作為全矢譜同源信息進(jìn)行融合;

    4)對(duì)融合信號(hào)進(jìn)行頻譜分析,提取故障特征頻率。

    2 試驗(yàn)驗(yàn)證

    2.1 試驗(yàn)環(huán)境

    針對(duì)低速重載軸承的使用場(chǎng)合,搭建如圖2所示的試驗(yàn)臺(tái),依據(jù)承載情況及機(jī)械設(shè)計(jì)標(biāo)準(zhǔn),試驗(yàn)臺(tái)上、中部采用調(diào)心滾子軸承,型號(hào)分別為22210和22217,用于承受徑向載荷;下部采用29318型推力調(diào)心滾子,用于承受軸向載荷。各軸承的具體參數(shù)見表1。

    圖2 低速重載軸承試驗(yàn)臺(tái)Fig.2 Test bench for bearing under low speed and heavy load

    表1 試驗(yàn)軸承的主要參數(shù)Tab.1 Main parameters of test bearing

    在徑向加載3 500 N,1 r/min的條件下運(yùn)轉(zhuǎn)60 s,采樣頻率設(shè)置為1 kHz進(jìn)行軸承振動(dòng)信號(hào)的采集。在上、下部軸承外圈加工深3 mm、寬2 mm的矩形槽模擬裂紋故障(圖3)。計(jì)算可得上、下部軸承的外圈故障特征頻率分別為9.6,26.7 Hz。

    圖3 軸承外圈的故障部位Fig.3 Fault position of bearing outer ring

    2.2 故障診斷

    在相互垂直的截面上分別采集2個(gè)通道信號(hào),運(yùn)用樣條插值算法進(jìn)行角域重采樣獲得角域偽平穩(wěn)化信號(hào),然后采用EMD對(duì)角域信號(hào)進(jìn)行分解得到不同特征尺度的IMF,根據(jù)相關(guān)性最大化原則選擇IMF重構(gòu)信號(hào)并進(jìn)行頻譜分析,結(jié)果如圖4所示。從圖中可以看出試驗(yàn)臺(tái)上、下部軸承外圈的故障特征頻率及其倍頻,但只能簡(jiǎn)單判別單套軸承是否存在故障,說明僅采集1個(gè)方向的信號(hào)會(huì)有所遺漏,對(duì)軸承的故障診斷具有一定的片面性。

    圖4 單通道信號(hào)的頻譜分析Fig.4 Spectrum analysis of single channel signal

    將雙通道信號(hào)進(jìn)行特征信息融合,對(duì)融合后的信號(hào)進(jìn)行EMD處理,分解得到的各IMF如圖5所示,各IMF與原始信號(hào)的相關(guān)性見表2。

    圖5 融合后信號(hào)經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解Fig.5 EMD of fused signal

    表2 IMF與原始信號(hào)的相關(guān)性Tab.2 Correlation between of IMF and original signal

    根據(jù)相關(guān)性最大化原則,選取IMF1,IMF2和IMF3進(jìn)行信號(hào)重構(gòu),重構(gòu)信號(hào)的角域重采樣及頻譜分析結(jié)果如圖6所示。從圖中可以看出:頻譜圖上顯示出一組X序列值,X1,X4,X6為上部軸承外圈故障特征頻率及其倍頻,X2,X3,X5,X8為下部軸承故障特征及其倍頻;從圖中可以得到完整的故障特征頻率分布,從而可以判斷試驗(yàn)臺(tái)的上、下部軸承均存在外圈故障,避免了單通道進(jìn)行故障信號(hào)分析造成的信號(hào)遺漏,提高了低速重載軸承故障診斷的準(zhǔn)確性。

    圖6 融合后信號(hào)頻譜分析Fig.6 Spectrum analysis of fused signal

    3 結(jié)束語(yǔ)

    針對(duì)低速重載軸承故障信號(hào)特點(diǎn),提出了基于全矢角域和EMD的方法進(jìn)行信號(hào)的故障診斷,并搭建了相應(yīng)的試驗(yàn)臺(tái)進(jìn)行軸承復(fù)合故障振動(dòng)測(cè)試。試驗(yàn)結(jié)果表明全矢譜與EMD相結(jié)合的方法能夠較好地分析出復(fù)合故障。

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