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    基于改進(jìn)峭度圖法的滾動(dòng)軸承故障診斷

    2019-03-27 10:28:42張海峰陳丙炎宋冬利
    城市軌道交通研究 2019年2期
    關(guān)鍵詞:圖法峭度頻帶

    張海峰 陳丙炎 宋冬利

    (1. 中車長(zhǎng)春軌道客車股份有限公司國(guó)家軌道客車工程研究中心檢修研發(fā)部,130062,長(zhǎng)春; 2. 西南交通大學(xué)牽引動(dòng)力國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,610031,成都//第一作者,高級(jí)工程師)

    滾動(dòng)軸承廣泛應(yīng)用于旋轉(zhuǎn)機(jī)械設(shè)備,其健康狀態(tài)對(duì)于旋轉(zhuǎn)設(shè)備的正常運(yùn)行至關(guān)重要。為了保證旋轉(zhuǎn)設(shè)備,尤其是大型旋轉(zhuǎn)機(jī)械設(shè)備的持續(xù)運(yùn)轉(zhuǎn),對(duì)滾動(dòng)軸承進(jìn)行早期故障檢測(cè)具有重要意義。

    1 軸承故障信號(hào)處理方法分析

    目前的滾動(dòng)軸承故障診斷方法多采用振動(dòng)加速度信號(hào),通過(guò)提取故障沖擊脈沖信號(hào)來(lái)識(shí)別軸承故障。通常的做法是把脈沖信號(hào)分解成一系列由高頻到低頻的分量,以使一些分量所包含的特征信息更加明顯。但是如何提升分解效果,以及如何從分解的分量中選擇合適的分量作進(jìn)一步分析是一個(gè)值得研究的問(wèn)題。

    在滾動(dòng)軸承的故障診斷中,常用峭度來(lái)檢測(cè)故障沖擊脈沖信號(hào)。最小熵解卷積[1](MED)方法是通過(guò)對(duì)濾波后的信號(hào)進(jìn)行頻譜分析來(lái)識(shí)別軸承故障及其類型,但是,在強(qiáng)烈背景噪聲干擾下,該方法的效果并不是很好。文獻(xiàn)[2]提出了譜峭度(SK),以克服功率譜密度不能有效提取瞬態(tài)沖擊信號(hào)的缺點(diǎn),該方法是通過(guò)計(jì)算每一頻率成分的峭度來(lái)識(shí)別非平穩(wěn)分量,進(jìn)而確定這些分量所在的頻帶。后來(lái),文獻(xiàn)[3]基于樹(shù)狀濾波器組結(jié)構(gòu)提出了計(jì)算譜峭度的快速算法,被稱為快速峭度圖(fast kurtogram)??焖偾投葓D的應(yīng)用效果與基于短時(shí)傅里葉變換的峭度圖幾乎一樣,但是計(jì)算時(shí)間大大減少,極大地推動(dòng)了它的應(yīng)用。

    為了增強(qiáng)脈沖信號(hào)提取能力,文獻(xiàn)[4]結(jié)合MED和譜峭度來(lái)提取軸承故障脈沖信號(hào),并驗(yàn)證了該方法在滾動(dòng)軸承故障診斷中的有效性。文獻(xiàn)[5]結(jié)合EMD降噪和譜峭度來(lái)提取滾動(dòng)軸承的早期故障特征,并通過(guò)實(shí)際工程中的脈沖信號(hào)驗(yàn)證了該方法的有效性。

    文獻(xiàn)[6]認(rèn)為,基于小波包變換的濾波器組結(jié)構(gòu)能夠有效且準(zhǔn)確地從嘈雜信號(hào)中提取故障特征,并基于小波包變換提出了改進(jìn)的峭度圖。該方法計(jì)算小波包分解后各頻帶信號(hào)的峭度,利用峭度最大原則確定共振頻帶,對(duì)共振頻帶的濾波信號(hào)進(jìn)行頻譜分析來(lái)識(shí)別軸承故障,并通過(guò)試驗(yàn)驗(yàn)證了該方法的有效性。文獻(xiàn)[7]基于小波包變換提出改進(jìn)的峭度圖,該方法計(jì)算小波包分解后脈沖信號(hào)包絡(luò)的相關(guān)峭度,根據(jù)最大相關(guān)峭度確定最優(yōu)解調(diào)頻帶。相關(guān)峭度充分利用了故障信號(hào)的周期性,能夠很好地檢測(cè)周期脈沖信號(hào)。

    針對(duì)非高斯噪聲和低信噪比對(duì)時(shí)域峭度影響較大,不能有效識(shí)別共振頻帶的問(wèn)題,以及考慮到軸承出現(xiàn)局部損傷時(shí)包絡(luò)譜中故障特征頻率及其諧波頻率處幅值較大的特點(diǎn),從頻域峭度的角度出發(fā),提出了一種改進(jìn)的峭度圖方法。該方法基于樹(shù)狀FIR(有限長(zhǎng)單位沖激響應(yīng))濾波器組結(jié)構(gòu),利用特定頻帶信號(hào)包絡(luò)的功率譜幅值的峭度來(lái)量化故障特征,根據(jù)峭度最大原則確定最優(yōu)解調(diào)頻帶信號(hào),然后通過(guò)對(duì)最優(yōu)解調(diào)頻帶信號(hào)進(jìn)行頻譜分析來(lái)識(shí)別軸承故障。通過(guò)軸承故障仿真信號(hào)與實(shí)際測(cè)試信號(hào)對(duì)該方法的有效性進(jìn)行了驗(yàn)證,為滾動(dòng)軸承的故障診斷提供了一種新的方法。

    2 理論方法

    2.1 譜峭度和峭度圖

    文獻(xiàn)[3]根據(jù)Wold-Cramer表示提出了一個(gè)非平穩(wěn)信號(hào)的譜峭度的正式定義。任何零均值非平穩(wěn)信號(hào)x(n)都可以被Wold-Cramer表示,譜峭度被定義為四階標(biāo)準(zhǔn)累積量。

    譜峭度是頻率和頻率分辨率的函數(shù)?;诙虝r(shí)傅里葉變換的譜峭度是頻率和窗長(zhǎng)度的函數(shù),計(jì)算不同頻率和窗長(zhǎng)度對(duì)應(yīng)的譜峭度并繪制在分別以頻率、窗長(zhǎng)度為橫坐標(biāo)和縱坐標(biāo)的二維圖中就得到最初的峭度圖。為了減少獲得峭度圖的計(jì)算時(shí)間,文獻(xiàn)[3]提出了基于樹(shù)狀多速率濾波器組結(jié)構(gòu)的快速算法。該算法采用1/3-二叉樹(shù)結(jié)構(gòu),可以劃分更多的頻帶,能夠更加準(zhǔn)確地識(shí)別共振頻帶??焖偾投葓D的具體算法如下。

    (1)構(gòu)造一個(gè)截止頻率為fc=1/8+ε(ε>0,所有頻率為歸一化頻率,采樣頻率fs歸一化為1)的低通原型濾波器h(n),然后基于h(n)構(gòu)造一個(gè)準(zhǔn)解析低通濾波器h0(n)和一個(gè)準(zhǔn)解析高通濾波器h1(n),頻帶分別為[0,1/4]、[1/4,1/2]。

    (1)

    式中:

    j——虛數(shù)單位;

    n——濾波器系數(shù)的序號(hào)。

    (2)對(duì)第k層分解得到的第i個(gè)的系數(shù)序列ck,i(n)分別進(jìn)行h0(n)低通濾波和h1(n)高通濾波,對(duì)濾波結(jié)果做2倍降采樣得到第k+1層的2個(gè)子系數(shù)序列ck+1,2i(n)和ck+1,2i+1(n)。i=0,1,…,2k-1;k=0,1,…,K-1;c0(n)為原始信號(hào)。需要注意的是,在高通濾波之后,濾波后的序列要乘以(-j)n轉(zhuǎn)換成低通序列。

    (3)構(gòu)造3個(gè)準(zhǔn)解析帶通濾波器gr(n),r=0,1,2,通帶分別為[0,1/6],[1/6,1/3],[1/3,1/2]。這些濾波器用于進(jìn)一步把序列ck,i(n)分解成3個(gè)子序列ck.6,i+r(n)(下標(biāo)k.6為非整數(shù),表示第k.6層),分別對(duì)應(yīng)頻帶[i·2-k-1,(i+1)2-k-1]的低、中、高頻部分,并對(duì)濾波結(jié)果做3倍降采樣。按照此過(guò)程對(duì)原始信號(hào)x(n)進(jìn)行K層分解,最終得到一系列系數(shù)序列。

    (4)由濾波器組分解得到的系數(shù)序列ck,i(n)就是信號(hào)x(n)對(duì)應(yīng)于中心頻率fi=(i+2-1)2-k-1和帶寬(Δf)i=2-k-1的復(fù)包絡(luò)。根據(jù)式(2)計(jì)算所有系數(shù)序列ck,i(n)的峭度,進(jìn)而就可以得到快速峭度圖。式(2)中,i=0,1,…,2k-1,k=0,1,…,K-1;〈·〉是平均運(yùn)算符,|·|是求模運(yùn)算符。

    (2)

    2.2 功率譜

    功率譜可以通過(guò)參數(shù)或非參數(shù)方法計(jì)算。在非參數(shù)方法中,常采用自相關(guān)函數(shù)的傅里葉變換和部分平均法估計(jì)功率譜。時(shí)域連續(xù)信號(hào)x(t)的自相關(guān)函數(shù)為:

    (3)

    自相關(guān)函數(shù)是延遲時(shí)間τ的函數(shù),是原信號(hào)與延遲后信號(hào)之間相似性的度量。對(duì)自相關(guān)函數(shù)Rx(τ)作傅里葉變換即可得到功率譜S(f)。

    (4)

    式中:

    f——頻率。

    3 基于改進(jìn)峭度圖的滾動(dòng)軸承故障診斷

    軌道交通車輛軸承振動(dòng)信號(hào)通?;煊袕?qiáng)烈的背景噪聲,這大大增加了故障信號(hào)的提取難度。譜峭度及峭度圖憑借其有效的脈沖信號(hào)提取能力在旋轉(zhuǎn)軸承的故障診斷中得到了廣泛應(yīng)用。但時(shí)域峭度容易受到低信噪比和非高斯噪聲等不利條件的影響,會(huì)導(dǎo)致譜峭度和峭度圖方法不能準(zhǔn)確識(shí)別共振頻帶,最終導(dǎo)致無(wú)法有效提取故障特征。

    在滾動(dòng)軸承正常情況下,其振動(dòng)信號(hào)的功率譜幅值在整個(gè)頻率范圍內(nèi)均勻分布,由功率譜計(jì)算得到的峭度一般較小。但軸承出現(xiàn)局部損傷時(shí),其振動(dòng)信號(hào)的功率譜中軸承故障特征頻率及其諧波頻率處就會(huì)出現(xiàn)幅值較大的峰值,此時(shí)由功率譜計(jì)算得到的峭度很大。此外,振動(dòng)信號(hào)中的背景噪聲通常包含大量的頻率成分,如果把時(shí)域的背景噪聲轉(zhuǎn)換到頻域,背景噪聲就會(huì)均勻分布在整個(gè)頻率范圍內(nèi),有效避免了非高斯噪聲對(duì)峭度的影響?;诖?,提出了一種改進(jìn)的峭度圖方法,計(jì)算由1/3-二叉樹(shù)濾波器組分解得到的特定頻帶信號(hào)包絡(luò)的功率譜幅值的峭度,再根據(jù)峭度最大原則確定共振頻帶,然后通過(guò)對(duì)共振頻帶的濾波信號(hào)進(jìn)行頻譜分析來(lái)識(shí)別軸承故障?;诟倪M(jìn)峭度圖的滾動(dòng)軸承故障診斷流程如圖1所示。

    圖1 基于改進(jìn)峭度圖的滾動(dòng)軸承故障診斷流程

    4 仿真數(shù)據(jù)分析

    4.1 軸承振動(dòng)信號(hào)仿真模型

    為了驗(yàn)證改進(jìn)的峭度圖方法在滾動(dòng)軸承故障診斷中的有效性,建立了軸承振動(dòng)信號(hào)仿真模型,由振動(dòng)仿真模型得到軸承不同零件故障時(shí)的仿真信號(hào)。軸承故障仿真信號(hào)x(t)可以表示為:

    x(t)=c1(t)+c2(t)+c3(t)+n(t)

    (5)

    式中:

    t——表示時(shí)間;

    n(t)——背景噪聲,常用高斯分布白噪聲模擬;

    c1(t)——滾動(dòng)軸承局部故障激起的脈沖信號(hào),可用式(6)表示;

    c2(t)——其他零部件撞擊軸承而產(chǎn)生的沖擊脈沖或電磁干擾,可用式(7)表示;

    導(dǎo)致繼續(xù)醫(yī)學(xué)教育管理問(wèn)題的成因和影響矛盾變化的因素十分復(fù)雜,如何減少甚至化解存于其中的問(wèn)題是值得研究的系統(tǒng)工程,以下將針對(duì)管理問(wèn)題提出教育應(yīng)該做到如何的改革和調(diào)整,以實(shí)現(xiàn)優(yōu)化人才配置和專業(yè)設(shè)置的合理性,希望對(duì)于我國(guó)教育行業(yè)的穩(wěn)定持續(xù)發(fā)展提供相關(guān)的理論參考。

    c3(t)——來(lái)自轉(zhuǎn)軸轉(zhuǎn)動(dòng)、嚙合等的離散諧波干擾,可用式(8)表示。

    (6)

    式中:

    M——故障脈沖數(shù)量;

    T——相鄰兩個(gè)脈沖出現(xiàn)的時(shí)間間隔;

    τi——軸承零件之間相對(duì)滑動(dòng)引起的時(shí)間延遲,通常為時(shí)間間隔Ta的1%~2%;

    Ai——用來(lái)模擬振動(dòng)信號(hào)的幅值調(diào)制(只在軸承內(nèi)圈故障和滾動(dòng)體故障中存在);

    fa——由沖擊激起的共振頻率;

    φa——故障脈沖的相位;

    (7)

    式中:

    N——未知(隨機(jī))脈沖數(shù)量;

    Tj——第j個(gè)脈沖的發(fā)生時(shí)間;

    Bj——第j個(gè)脈沖的幅值;

    Db——隨機(jī)脈沖的共振衰減系數(shù);

    fb——由隨機(jī)脈沖激起的共振頻率;

    φb——隨機(jī)脈沖的相位。

    (8)

    式中:

    R——干擾分量的個(gè)數(shù);

    Ck——第k個(gè)干擾分量的幅值;

    fk——第k個(gè)干擾分量的頻率;

    βk——第k個(gè)干擾分量的相位。

    4.2 軸承外圈故障仿真分析

    為了模擬滾動(dòng)軸承外圈局部損傷時(shí)的振動(dòng)加速度信號(hào),設(shè)置軸承外圈故障特征頻率fo=1/T=為59 Hz(下標(biāo)o表示軸承外圈,此處的fo即為式(6)中的fa),采樣頻率fs為12 000 Hz,由外圈局部故障激起的共振頻率fa為4 800 Hz,數(shù)據(jù)長(zhǎng)度為24 000個(gè)采樣點(diǎn)。振動(dòng)信號(hào)仿真模型中其他參數(shù)設(shè)置為M=1 000,N=3,Ai=1,φa=0,Da=1 000,隨機(jī)脈沖激起的共振頻率fb=2 000 Hz,隨機(jī)脈沖的共振衰減系數(shù)Db=800,隨機(jī)脈沖的相位φb=0,τi用[0.01Ta,0.02Ta]范圍內(nèi)服從均勻分布的隨機(jī)數(shù)表示,R=2,C1=C2=0.025,f1=7 Hz,f2=13 Hz,β1=π/6,β2=-π/3。背景噪聲n(t)采用均值為0、方差為0.4的服從正態(tài)分布的高斯白噪聲。由軸承振動(dòng)信號(hào)仿真模型得到的外圈故障仿真信號(hào)如圖2所示。

    圖2 軸承外圈故障仿真信號(hào)

    由圖2可以看出,外圈故障脈沖信號(hào)淹沒(méi)在強(qiáng)烈的背景噪聲中,并且出現(xiàn)有幅值非常大的隨機(jī)脈沖信號(hào)。采用改進(jìn)的峭度圖方法對(duì)軸承外圈故障仿真信號(hào)進(jìn)行處理后得到的峭度圖如圖3所示。由圖3可知,最優(yōu)解調(diào)頻帶的帶寬(Bw)為375 Hz,中心頻率Fc為4687.5 Hz,與設(shè)置的共振頻率4 800 Hz非常接近。根據(jù)共振頻帶得到的解調(diào)信號(hào)的包絡(luò)譜如圖4所示。由圖4可以清楚地看出前5階軸承外圈故障特征頻率。因此可知,改進(jìn)的峭度圖方法準(zhǔn)確識(shí)別了共振頻帶,并且有效地提取出了外圈故障特征信號(hào)。

    圖3 采用改進(jìn)峭度圖法對(duì)軸承外圈故障仿真信號(hào)處理后的峭度圖

    圖4 采用改進(jìn)峭度圖法的軸承外圈解調(diào)信號(hào)包絡(luò)譜

    采用快速峭度圖法對(duì)軸承外圈故障仿真信號(hào)進(jìn)行處理后得到的峭度圖如圖5所示。由圖5可知,最優(yōu)解調(diào)頻帶的帶寬為500 Hz,中心頻率為2 250 Hz,與設(shè)置的共振頻率4 800 Hz相差很遠(yuǎn)。根據(jù)解調(diào)頻帶得到的濾波信號(hào)的包絡(luò)譜如圖6所示。由于受到強(qiáng)烈背景噪聲和隨機(jī)脈沖信號(hào)的影響,快速峭度圖法未能準(zhǔn)確找到共振頻帶,從而沒(méi)能有效提取出外圈故障特征信號(hào),最終導(dǎo)致包絡(luò)譜中故障特征頻率非常不明顯。

    圖5 采用快速峭度圖法對(duì)軸承外圈故障仿真信號(hào)處理后的峭度圖

    圖6 采用快速峭度圖法的軸承外圈解調(diào)信號(hào)包絡(luò)譜

    4.3 軸承內(nèi)圈故障仿真分析

    設(shè)置軸承內(nèi)圈故障特征頻率fi也為59 Hz,軸承內(nèi)圈旋轉(zhuǎn)頻率fr為10 Hz,由內(nèi)圈局部故障激起的共振頻率fa為1 700 Hz,幅值調(diào)制Ai=0.5[1-sin(2πfrt)],其他參數(shù)設(shè)置與軸承外圈故障仿真信號(hào)模型的參數(shù)設(shè)置相同。

    由仿真模型得到的軸承內(nèi)圈故障仿真信號(hào)如圖7所示。由圖7可以看出,內(nèi)圈故障脈沖信號(hào)淹沒(méi)在了強(qiáng)烈的背景噪聲中,并且有非常明顯的未知干擾脈沖。用改進(jìn)的峭度圖方法對(duì)內(nèi)圈故障仿真信號(hào)進(jìn)行處理后得到的峭度圖如圖8所示。由圖8可知,最優(yōu)解調(diào)頻帶的帶寬為3 000 Hz,中心頻率為1 500 Hz,與設(shè)置的共振頻率1 700 Hz非常接近。根據(jù)解調(diào)頻帶得到的解調(diào)信號(hào)的包絡(luò)譜如圖9所示。由圖9可以清楚地看出前5階軸承內(nèi)圈故障特征頻率,并且該頻率受到了內(nèi)圈旋轉(zhuǎn)頻率的調(diào)制。因此可知,改進(jìn)的峭度圖法準(zhǔn)確識(shí)別了共振頻帶,并有效地提取出了內(nèi)圈故障特征信號(hào)。

    圖7 軸承內(nèi)圈故障仿真信號(hào)

    圖8 采用改進(jìn)峭度圖法對(duì)軸承內(nèi)圈故障仿真 信號(hào)處理后的峭度圖

    圖9 采用改進(jìn)峭度圖法的軸承內(nèi)圈解調(diào)信號(hào)包絡(luò)譜

    采用快速峭度圖方法對(duì)軸承內(nèi)圈故障仿真信號(hào)進(jìn)行處理后得到的峭度圖如圖10所示。由圖10可知,最優(yōu)解調(diào)頻帶的帶寬為500 Hz,中心頻率為2 250 Hz,與設(shè)置的共振頻率1 700 Hz相差較大,并且最優(yōu)頻帶不包含共振頻率。根據(jù)解調(diào)頻帶得到的濾波信號(hào)包絡(luò)譜如圖11所示。由于強(qiáng)烈噪聲和峰值較大的隨機(jī)脈沖信號(hào)的干擾,快速峭度圖未能準(zhǔn)確識(shí)別共振頻帶,以至于未能有效提取出內(nèi)圈故障特征信息,最終導(dǎo)致包絡(luò)譜中相應(yīng)的故障特征頻率及其諧波不明顯。

    圖10 采用快速峭度圖法對(duì)軸承內(nèi)圈故障仿真 信號(hào)處理后的峭度圖

    圖11 采用快速峭度圖法的解調(diào)信號(hào)包絡(luò)譜

    5 試驗(yàn)數(shù)據(jù)分析

    為了驗(yàn)證改進(jìn)的峭度圖方法在實(shí)際軸承故障診斷中的有效性,利用滾動(dòng)軸承試驗(yàn)臺(tái)分別采集軸承外圈局部故障和滾動(dòng)體局部故障時(shí)的振動(dòng)加速度信號(hào)。采樣頻率為12 800 Hz,振動(dòng)加速度信號(hào)的長(zhǎng)度為8 192個(gè)采樣點(diǎn)。裝有齒輪的轉(zhuǎn)軸兩端通過(guò)軸承支撐在軸承座中,電機(jī)通過(guò)聯(lián)軸器驅(qū)動(dòng)轉(zhuǎn)軸旋轉(zhuǎn)。

    5.1 軸承外圈故障試驗(yàn)數(shù)據(jù)分析

    由試驗(yàn)臺(tái)得到的軸承外圈故障振動(dòng)加速度信號(hào)(試驗(yàn)信號(hào))如圖12所示。由圖12可見(jiàn),故障脈沖信號(hào)受到噪聲干擾但不明顯。采集加速度信號(hào)時(shí)電機(jī)轉(zhuǎn)速為595 r/min,根據(jù)轉(zhuǎn)軸轉(zhuǎn)速和軸承尺寸參數(shù)計(jì)算得到軸承外圈故障特征頻率為72.4 Hz。用改進(jìn)的峭度圖法對(duì)試驗(yàn)信號(hào)處理后得到的峭度圖如圖13所示。由圖13可知,最優(yōu)解調(diào)頻帶的帶寬為3 200 Hz,中心頻率為4 800 Hz。根據(jù)最優(yōu)解調(diào)頻帶得到的解調(diào)信號(hào)包絡(luò)譜如圖14所示,從圖14中可以清楚地看出前4階軸承外圈故障特征頻率。因此可知,改進(jìn)的峭度圖法識(shí)別了共振頻帶,并有效地提取出了外圈故障特征信息。

    圖12 軸承外圈故障試驗(yàn)信號(hào)

    圖13 采用改進(jìn)峭度圖法對(duì)軸承外圈故障試驗(yàn) 信號(hào)處理后得到的峭度圖

    圖14 采用改進(jìn)峭度圖法的軸承外圈解調(diào) 信號(hào)包絡(luò)譜(試驗(yàn))

    采用快速峭度圖法對(duì)軸承外圈故障試驗(yàn)信號(hào)進(jìn)行處理后得到的峭度圖如圖15所示。由圖15可見(jiàn),最優(yōu)解調(diào)頻帶的帶寬為2 133 Hz,中心頻率為1 067 Hz。由解調(diào)頻帶得到的解調(diào)信號(hào)包絡(luò)譜如圖16所示。由圖16可見(jiàn),在包絡(luò)譜中,很難識(shí)別軸承外圈故障特征頻率及其諧波頻率。由此可知,快速峭度圖法未能準(zhǔn)確識(shí)別共振頻帶,從而無(wú)法有效提取出外圈故障特征信息,最終導(dǎo)致包絡(luò)譜中故障特征頻率及其諧波非常不明顯。

    圖15 采用快速峭度圖法對(duì)軸承外圈故障試驗(yàn) 信號(hào)處理后得到的峭度圖

    圖16 采用快速峭度圖法的軸承外圈解調(diào) 信號(hào)包絡(luò)譜(試驗(yàn))

    5.2 軸承滾動(dòng)體故障試驗(yàn)分析

    為進(jìn)一步驗(yàn)證改進(jìn)峭度圖法對(duì)提取軸承故障特征信息的有效性,利用試驗(yàn)臺(tái)獲取軸承滾動(dòng)體故障振動(dòng)加速度信號(hào)(試驗(yàn)信號(hào)),如圖17所示。由圖17可見(jiàn),故障脈沖信號(hào)受到噪聲干擾,因而很難被識(shí)別。采集信號(hào)時(shí)電機(jī)轉(zhuǎn)速為855 r/min,根據(jù)轉(zhuǎn)軸轉(zhuǎn)速和軸承尺寸參數(shù)計(jì)算得到軸承外圈故障特征頻率為48.4 Hz。

    圖17 軸承滾動(dòng)體故障試驗(yàn)信號(hào)

    用改進(jìn)的峭度圖法對(duì)軸承滾動(dòng)體故障試驗(yàn)信號(hào)處理后得到的峭度圖如圖18所示。由圖18可見(jiàn),最優(yōu)解調(diào)頻帶的帶寬為2 133 Hz,中心頻率為5 333 Hz。根據(jù)解調(diào)頻帶得到的解調(diào)信號(hào)包絡(luò)譜如圖19所示。由圖19可見(jiàn),在包絡(luò)譜中,可以清楚地看出前4階滾動(dòng)體故障特征頻率,并且該頻率受到了保持架旋轉(zhuǎn)頻率的調(diào)制。由此可知,改進(jìn)的峭度圖法有效提取出了滾動(dòng)體故障特征信息。

    圖18 采用改進(jìn)的峭度圖法對(duì)軸承滾動(dòng)體故障 試驗(yàn)信號(hào)處理后得到的峭度圖

    圖19 采用改進(jìn)峭度圖法的軸承滾動(dòng)體解調(diào)信號(hào)包絡(luò)譜

    采用快速峭度圖法對(duì)軸承滾動(dòng)體故障試驗(yàn)信號(hào)進(jìn)行處理后得到的峭度圖如圖20所示。由圖20可見(jiàn),最優(yōu)解調(diào)頻帶的帶寬為1 067 Hz,中心頻率為4 800 Hz。由解調(diào)頻帶得到的解調(diào)信號(hào)的包絡(luò)譜如圖21所示。由圖21可見(jiàn),在包絡(luò)譜中,前兩階軸承滾動(dòng)體故障特征頻率比較明顯,但后兩階特征頻率由于受到保持架旋轉(zhuǎn)頻率的調(diào)制而不明顯。由此可知,快速峭度圖方法未能充分提取軸承滾動(dòng)體故障特征信息。

    圖20 采用快速峭度圖法對(duì)軸承滾動(dòng)體故障試驗(yàn) 信號(hào)進(jìn)行處理后得到的峭度圖

    圖21 采用快速峭度圖法的軸承滾動(dòng)體解調(diào)信號(hào)包絡(luò)譜

    6 結(jié)語(yǔ)

    在低信噪比和非高斯噪聲存在等情況下,快速峭度圖不能充分提取脈沖信號(hào)信息,針對(duì)這一問(wèn)題,提出了利用特定頻帶信號(hào)包絡(luò)的功率譜幅值的峭度來(lái)量化由軸承局部故障引起的沖擊脈沖,進(jìn)而識(shí)別由局部損傷激起的共振頻帶。通過(guò)軸承故障仿真信號(hào)和試驗(yàn)信號(hào)驗(yàn)證了改進(jìn)的峭度圖法對(duì)提取軸承故障特征信息的有效性。通過(guò)與快速峭度圖法進(jìn)行對(duì)比分析,發(fā)現(xiàn)采用功率譜幅值的峭度能夠有效避免背景噪聲和隨機(jī)干擾脈沖對(duì)時(shí)域峭度的干擾,從而提高了識(shí)別共振頻帶的準(zhǔn)確率和提取脈沖信號(hào)的能力。

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