一種面向大負(fù)載低轉(zhuǎn)速軸承的故障診斷方法

湯 偉 張逸成，* 王 博 張 越

（1.陜西科技大學(xué)電氣與控制工程學(xué)院，陜西西安，710021；2.陜西科技大學(xué)機(jī)電工程學(xué)院，陜西西安，710021）

“工業(yè)4.0”模式的提出，為現(xiàn)代工廠設(shè)備的故障監(jiān)測(cè)與診斷提出了新的方向和更嚴(yán)格的要求。針對(duì)整條生產(chǎn)線，在線監(jiān)測(cè)和診斷不同大小負(fù)載、不同轉(zhuǎn)速的旋轉(zhuǎn)設(shè)備，保證其安全穩(wěn)定運(yùn)行，成為主要研究方向。然而，在機(jī)械工業(yè)生產(chǎn)線中，大負(fù)載低轉(zhuǎn)速旋轉(zhuǎn)設(shè)備的維修與維護(hù)，往往比中高速旋轉(zhuǎn)設(shè)備要難得多。如紙機(jī)生產(chǎn)線中烘缸輥、壓榨輥、齒輪箱、攪拌器等旋轉(zhuǎn)設(shè)備的轉(zhuǎn)速較低，通常在600 r/min以下[1]。軸承作為這些低轉(zhuǎn)速旋轉(zhuǎn)設(shè)備的重要零部件，往往尺寸比較大，起著支撐較重載荷的作用，極易受到損傷。當(dāng)大負(fù)載低轉(zhuǎn)速軸承帶病運(yùn)行時(shí)，振動(dòng)特征極其微弱，且易淹沒(méi)在噪聲中，很難發(fā)現(xiàn)和提取，從而造成漏診。時(shí)間過(guò)長(zhǎng)會(huì)給旋轉(zhuǎn)設(shè)備帶來(lái)影響，繼而影響整條生產(chǎn)線的工作效率。

目前，對(duì)于常規(guī)轉(zhuǎn)速軸承的故障特征提取方法已相對(duì)成熟，且得到廣泛應(yīng)用。但由于大負(fù)載低轉(zhuǎn)速軸承具有振動(dòng)特征微弱、故障信號(hào)頻率低、沖擊間隔時(shí)間長(zhǎng)、易受噪聲影響等診斷難點(diǎn)，采用常規(guī)方法對(duì)大負(fù)載低轉(zhuǎn)速軸承故障診斷，具有一定的局限性。包絡(luò)解調(diào)技術(shù)在設(shè)備故障初期就可以發(fā)現(xiàn)缺陷，具有良好的時(shí)頻細(xì)化特性和檢測(cè)軸承早期微弱故障的優(yōu)勢(shì)[2]，這表明其對(duì)大負(fù)載低轉(zhuǎn)速軸承故障特征頻率敏感度較好。本研究通過(guò)實(shí)驗(yàn)平臺(tái)，分析了包絡(luò)解調(diào)技術(shù)對(duì)低轉(zhuǎn)速軸承故障診斷的應(yīng)用情況。該技術(shù)中分離調(diào)制信號(hào)的濾波器參數(shù)往往依靠人為設(shè)定，具有一定的不準(zhǔn)確性，導(dǎo)致包絡(luò)譜中較低轉(zhuǎn)速軸承故障特征頻率不明顯。

快速譜峭度算法能夠找到振動(dòng)信號(hào)中沖擊所處頻率位置，對(duì)沖擊信號(hào)有加強(qiáng)作用，彌補(bǔ)了譜峭度法計(jì)算時(shí)間太長(zhǎng)的缺點(diǎn)。段佳雷等人[3]將自相關(guān)經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解（Empircal Mode Decomposition，EMD）和快速譜峭度算法相結(jié)合，從強(qiáng)噪聲背景下提取機(jī)械故障特征；唐貴基等人[4]將變分模態(tài)分解（Variational Mode Decomposition，VMD）與快速譜峭度算法相結(jié)合，濾除噪聲，提取滾動(dòng)軸承早期故障特征；林輝翼等人[5]提出了一種快速譜峭度法與全矢信息融合的故障診斷方法，利用全矢譜對(duì)濾除噪聲后的信號(hào)進(jìn)行信息融合，提取故障特征頻率。

為了解決包絡(luò)解調(diào)分析的缺點(diǎn)，提高該技術(shù)對(duì)大負(fù)載低轉(zhuǎn)速軸承故障診斷的效率和準(zhǔn)確性，本課題提出了基于快速譜峭度的包絡(luò)解調(diào)分析軸承故障診斷的方法：首先采用快速譜峭度法計(jì)算振動(dòng)信號(hào)的最大譜峭度值，確定最優(yōu)的帶通濾波器系數(shù)；然后利用定義的帶通濾波器對(duì)振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行降噪處理；最后利用希爾伯特變換方法對(duì)降噪信號(hào)進(jìn)行解調(diào)處理，分析包絡(luò)譜，得到故障診斷結(jié)果。借助團(tuán)隊(duì)設(shè)計(jì)的軸承故障實(shí)驗(yàn)臺(tái)和工程實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)，對(duì)該方法的優(yōu)缺點(diǎn)和適用性進(jìn)行了詳盡分析。

1 大負(fù)載低轉(zhuǎn)速軸承的診斷難點(diǎn)分析

軸承是旋轉(zhuǎn)設(shè)備中支撐旋轉(zhuǎn)體的重要零部件，能夠通過(guò)其振動(dòng)反映設(shè)備的運(yùn)行情況。振動(dòng)傳感器擅長(zhǎng)采集微弱振動(dòng)信號(hào)，可用在對(duì)低轉(zhuǎn)速滾動(dòng)軸承的監(jiān)測(cè)與診斷中。振動(dòng)傳感器遵循動(dòng)能定理[6]，如式(1)所示。

式中，E表示運(yùn)動(dòng)體的能量；m表示運(yùn)動(dòng)體的質(zhì)量；v表示運(yùn)動(dòng)體的速度。也就是說(shuō)，軸承振動(dòng)的能量與軸承的質(zhì)量及速度相關(guān)。當(dāng)軸承的運(yùn)行速度加快，其振動(dòng)的能量就增大；相反，運(yùn)行速度減慢，其振動(dòng)能量就減小。

這一振動(dòng)特點(diǎn)在波形圖中可以很好地表示出來(lái)。在相同采樣頻率下，分別采集1120 r/min 和560 r/min的軸承振動(dòng)數(shù)據(jù)。為了便于比較，將其振動(dòng)波形的橫、縱坐標(biāo)設(shè)置相同，得到不同轉(zhuǎn)速下軸承的時(shí)域圖和頻譜圖如圖1 所示。從圖1(a)、圖1(b)中可明顯看出，不同轉(zhuǎn)速下同一軸承振動(dòng)波形不同，轉(zhuǎn)速低的軸承振動(dòng)微弱，沖擊波峰值較低，信號(hào)能量較小。

通過(guò)圖1(c)和圖1(d)可以發(fā)現(xiàn)，轉(zhuǎn)速高的軸承譜峰的幅值更高，在高頻的波動(dòng)比較大，能夠明顯看出故障成分；轉(zhuǎn)速低的軸承譜峰幅值較低，且不能激勵(lì)出高頻的波動(dòng)，不能明顯地看出故障成分，振動(dòng)特征難以提取。

設(shè)振動(dòng)信號(hào)的采樣頻率為fs，采樣間隔為Δt=1/fs。傳動(dòng)軸的旋轉(zhuǎn)頻率為fr，轉(zhuǎn)動(dòng)周期為T(mén)= 1/fr。若把數(shù)據(jù)分割成以周期為單元的數(shù)據(jù)集，那么傳動(dòng)軸轉(zhuǎn)動(dòng)周期內(nèi)的采樣點(diǎn)數(shù)N的計(jì)算公式如式（2）所示。

顯然，在相同采樣頻率下，轉(zhuǎn)速越慢的軸承，旋轉(zhuǎn)頻率越低，轉(zhuǎn)動(dòng)周期越長(zhǎng)，出現(xiàn)故障沖擊的間隔時(shí)間越長(zhǎng)，在轉(zhuǎn)動(dòng)周期內(nèi)的采樣點(diǎn)數(shù)N越多。在對(duì)低轉(zhuǎn)速軸承進(jìn)行故障診斷時(shí)，為保證較高分辨率，往往需要采集更多的數(shù)據(jù)，從而掌握更清晰、準(zhǔn)確的振動(dòng)特征，以便對(duì)低轉(zhuǎn)速軸承的故障進(jìn)行判斷[7]。

根據(jù)上述分析，可以總結(jié)出大負(fù)載低轉(zhuǎn)速轉(zhuǎn)動(dòng)體的故障診斷難點(diǎn)表現(xiàn)為如下幾個(gè)方面：①振動(dòng)信號(hào)能量低，無(wú)法激起高頻的振動(dòng)，導(dǎo)致振動(dòng)的特征微弱，不易監(jiān)測(cè)；②轉(zhuǎn)速低，導(dǎo)致故障信號(hào)的頻率低，不易察覺(jué)；③振動(dòng)產(chǎn)生沖擊的間隔時(shí)間長(zhǎng)，若在轉(zhuǎn)動(dòng)周期內(nèi)采樣點(diǎn)數(shù)過(guò)少，容易造成漏診；④大負(fù)載低轉(zhuǎn)速軸承尺寸相對(duì)較大，信噪比相較于高轉(zhuǎn)速設(shè)備低，受到外界噪聲的影響時(shí)，故障信號(hào)容易衰減，淹沒(méi)在噪聲中，難以識(shí)別出故障。

圖1 不同轉(zhuǎn)速下軸承的時(shí)域圖和頻譜圖

2 大負(fù)載低轉(zhuǎn)速軸承的故障診斷方法

2.1 當(dāng)前軸承故障診斷方法優(yōu)缺點(diǎn)分析

隨著科學(xué)技術(shù)發(fā)展，故障診斷方法日益增多，常用的軸承故障診斷方法主要有以下幾種。

（1）時(shí)域指標(biāo)分析法。它是故障診斷中必不可少的基礎(chǔ)分析法，能夠反映信號(hào)與時(shí)間的對(duì)應(yīng)關(guān)系。主要利用一些時(shí)域指標(biāo)，通過(guò)它們對(duì)軸承不同時(shí)期異常狀態(tài)下的變化，來(lái)對(duì)軸承進(jìn)行有無(wú)故障的判斷[8]。常采用的時(shí)域指標(biāo)有波峰值、有效值、峭度指標(biāo)、裕度指標(biāo)等。每個(gè)時(shí)域指標(biāo)對(duì)信號(hào)異常的敏感度不同。在實(shí)際工況環(huán)境下，往往將多種時(shí)域指標(biāo)結(jié)合起來(lái)，利用它們隨時(shí)間的變化來(lái)對(duì)軸承信號(hào)進(jìn)行監(jiān)測(cè)。但是，由于時(shí)域指標(biāo)與軸承的轉(zhuǎn)速及損傷程度有關(guān)聯(lián)，利用時(shí)域指標(biāo)進(jìn)行判斷時(shí)，要與歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行比較，根據(jù)趨勢(shì)的變化來(lái)判斷是否發(fā)生故障。

（2）沖擊脈沖法。利用滾動(dòng)體經(jīng)過(guò)損傷部位時(shí)，產(chǎn)生的低頻沖擊作用，引發(fā)傳感器共振，從而得到能夠反映沖擊力大小的脈沖信號(hào)來(lái)判斷軸承有無(wú)故障[9]。該方法在判斷軸承故障損傷時(shí)較為常用。但是，沖擊作用激起的共振頻率不是固定的，它會(huì)隨著噪聲以及損傷部位的變化而改變，從而效果減弱。另外，將沖擊脈沖法用于低轉(zhuǎn)速軸承的故障診斷時(shí)，由于軸承轉(zhuǎn)速較低，沖擊脈沖間隔時(shí)間過(guò)長(zhǎng)，容易造成漏診。

（3）包絡(luò)解調(diào)分析法。當(dāng)軸承發(fā)生損傷時(shí)，滾動(dòng)體運(yùn)動(dòng)經(jīng)過(guò)損傷部位，會(huì)產(chǎn)生沖擊脈沖力。該脈沖力持續(xù)時(shí)間比較短，具有一定的周期性，會(huì)對(duì)軸承產(chǎn)生激勵(lì)，使軸承以比較高的頻率振動(dòng)[10]。高頻振動(dòng)由于受到脈沖力的影響，使得振動(dòng)波形的幅值被調(diào)制，且其調(diào)制信號(hào)頻率中包含損傷頻率。將此調(diào)制信號(hào)分離出來(lái)，便可得到故障損傷成分。該方法具有良好的時(shí)頻細(xì)化特性，但分離調(diào)制信號(hào)的濾波器參數(shù)往往依靠人為設(shè)定，具有一定的不準(zhǔn)確性，會(huì)影響包絡(luò)解調(diào)的效果。

（4）經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解。該方法是一種非平穩(wěn)信號(hào)降噪方法。首先將信號(hào)分解成一系列具有不同瞬時(shí)頻率的本征模函數(shù)，這個(gè)過(guò)程使得原始非平穩(wěn)信號(hào)變成一系列平穩(wěn)信號(hào)分量。然后將篩選過(guò)的分量進(jìn)行頻譜分析，從中觀察具有故障特征頻率的譜峰，從而實(shí)現(xiàn)故障診斷。該方法具有很強(qiáng)的自適應(yīng)性，能夠在時(shí)域和頻域上對(duì)軸承進(jìn)行故障診斷，但存在端點(diǎn)效應(yīng)、模態(tài)混疊和計(jì)算效率低等缺點(diǎn)。雖然現(xiàn)在出現(xiàn)很多經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解的改進(jìn)方法，優(yōu)化了其端點(diǎn)效應(yīng)和模態(tài)混疊問(wèn)題[3]，但是它們計(jì)算效率普遍較低，而低轉(zhuǎn)速軸承的故障診斷往往需要分析大量的數(shù)據(jù)，這些方法對(duì)低轉(zhuǎn)速軸承分析來(lái)說(shuō)缺乏實(shí)用性。

2.2 基于快速譜峭度包絡(luò)解調(diào)分析的軸承故障診斷方法

對(duì)于大負(fù)載低轉(zhuǎn)速軸承來(lái)說(shuō)，其振動(dòng)能量低，每次故障產(chǎn)生的沖擊間隔時(shí)間長(zhǎng)，故障信號(hào)的特征頻率與常規(guī)轉(zhuǎn)速相比要低得多。同時(shí)，在糟糕的工況環(huán)境下，大量的噪聲容易將故障信號(hào)的特征頻率淹沒(méi)。包絡(luò)解調(diào)分析法具有良好的時(shí)頻細(xì)化特性，且能夠?qū)υ肼曔M(jìn)行濾波處理，可適用于對(duì)軸承的故障診斷。賀天成等人[11]利用包絡(luò)解調(diào)分析法與加速度譜相結(jié)合，分析診斷現(xiàn)場(chǎng)齒輪箱軸承故障。胡明輝等人[12]利用包絡(luò)解調(diào)分析法分析不同部位、不同損傷程度下軸承的故障特征規(guī)律。楊曉健等人[13]設(shè)計(jì)滾動(dòng)軸承在線監(jiān)測(cè)系統(tǒng)，通過(guò)包絡(luò)解調(diào)分析確定故障所在位置。但是，包絡(luò)解調(diào)方法中極其重要的一步是利用帶通濾波器拾取周期性高頻衰減振動(dòng)，同時(shí)濾掉噪聲。而濾波器的參數(shù)往往依靠人為設(shè)定，根據(jù)診斷經(jīng)驗(yàn)得來(lái)，具有一定的不準(zhǔn)確性，影響包絡(luò)解調(diào)的效果。因此，考慮利用快速譜峭度算法計(jì)算譜峭度值，來(lái)對(duì)帶通濾波器的參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化和確定，有針對(duì)性地提取周期性高頻衰減振動(dòng)，從而得到振動(dòng)信號(hào)中最明顯的沖擊部分。

由于峭度值、峭度指標(biāo)無(wú)法反映噪聲環(huán)境下沖擊的變化特性，于是Dwyer[14]提出了譜峭度指標(biāo)。譜峭度指標(biāo)是將峭度指標(biāo)與頻譜分析結(jié)合起來(lái)，計(jì)算所有譜線的峭度值，從中找到?jīng)_擊信號(hào)所處頻段，來(lái)反映沖擊的強(qiáng)弱以及沖擊所處頻率位置。

設(shè)Y(t)是信號(hào)x(t)的系統(tǒng)激勵(lì)響應(yīng)，則有如式(3)的表達(dá)式。

式中，H(t,f) =[x(τ)γ?(τ - t)] e-j2πfτdt。可 被看作x(t)的時(shí)頻復(fù)包絡(luò)函數(shù)。

Antoni 等人[15]定義了Y(t)的四階譜累計(jì)量，表達(dá)式如式(4)所示。

式中，S2nY(f) =E{|H(t,f)dX(f)|2n}/df，稱為譜瞬時(shí)距。用作復(fù)包絡(luò)能量的度量指標(biāo)。

譜峭度可定義為式(5)。

Antoni 等人[15]提出的快速譜峭度算法，是求解譜峭度的一種快速計(jì)算方法。它的基本思想是譜峭度值與選取的中心頻率f以及頻率分辨率τ有著密切的聯(lián)系。利用縱坐標(biāo)為分解層數(shù)，橫坐標(biāo)為頻率的快速譜峭度圖，通過(guò)圖像的顏色深淺來(lái)反映最大譜峭度值，以及最大譜峭度值對(duì)應(yīng)的f和τ，從而更好地反映故障特征。

利用得到的f和τ定義帶通濾波器，對(duì)振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行濾波處理。然后利用希爾伯特變換方法，將軸承的損傷信息從周期性高頻衰減振動(dòng)中分離出來(lái)，得到低頻包絡(luò)信號(hào)。希爾伯特（Hilbert）變換方法的基本原理如下：

設(shè)原始信號(hào)為x(t)，經(jīng)過(guò)希爾伯特變換后的信號(hào)定義為式(6)。

觀察式(6)，發(fā)現(xiàn)經(jīng)過(guò)希爾伯特變換后的信號(hào)可看作是原始信號(hào)的濾波處理，可設(shè)原始信號(hào)x(t)的解析信號(hào)為式(7)。

式中，

原始振動(dòng)信號(hào)經(jīng)過(guò)希爾伯特變換后，得到包絡(luò)信號(hào)，即幅值A(chǔ)(t)。利用該變換得到的幅值進(jìn)行頻譜分析，然后與軸承相關(guān)參數(shù)計(jì)算得出的故障特征頻率相比較，便可識(shí)別出軸承的故障類(lèi)型。式(10)和式(11)為軸承缺陷位置的故障特征頻率計(jì)算公式[16]。

（1）外圈表面存在缺陷時(shí)的故障特征頻率見(jiàn)式（10）。

（2） 內(nèi)圈表面存在缺陷時(shí)的故障特征頻率式（11）。

式中，z為滾動(dòng)體數(shù)目；fs為軸的旋轉(zhuǎn)頻率；D為軸承的節(jié)徑；d為旋轉(zhuǎn)體直徑；α為接觸角。

基于快速譜峭度包絡(luò)解調(diào)分析法對(duì)大負(fù)載低轉(zhuǎn)速軸承故障診斷方案如圖2所示。

首先，利用快速譜峭度算法計(jì)算振動(dòng)信號(hào)的譜峭度，得到最優(yōu)的濾波參數(shù)；然后，利用得到的濾波參數(shù)定義帶通濾波器，對(duì)采集到的原始振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行降噪處理，將信號(hào)中的低頻分量濾除；再利用希爾伯特變換方法，將軸承的損傷信息從周期性高頻衰減振動(dòng)中分離出來(lái)，得到低頻包絡(luò)信號(hào)；最后，將低頻包絡(luò)信號(hào)進(jìn)行頻譜分析，便可得到反映軸承損傷的低頻故障成分。

圖2 基于快速譜峭度包絡(luò)解調(diào)分析法的故障診斷方案

3 實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)與結(jié)果分析

3.1 實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)

為研究基于快速譜峭度包絡(luò)解調(diào)分析法對(duì)低轉(zhuǎn)速軸承故障診斷的有效性，借助團(tuán)隊(duì)設(shè)計(jì)的軸承故障實(shí)驗(yàn)臺(tái)，模擬軸承外圈剝落故障和軸承內(nèi)圈剝落故障。模擬軸承故障實(shí)驗(yàn)臺(tái)如圖3 所示。圖3 中，1 為三相異步電動(dòng)機(jī)；2 為聯(lián)軸器；3 為正常軸承；4 為底座；5 為傳動(dòng)軸；6 為故障軸承；7 為壓電式加速度傳感器。三相異步電動(dòng)機(jī)的額定電壓為380 V；工作電源頻率50 Hz；同步轉(zhuǎn)速1400 r/min。正常軸承與故障軸承都采用雙列調(diào)心滾子軸承。滾動(dòng)軸承型號(hào)為CA/W33 53505，平均直徑70 mm，厚度18 mm，滾動(dòng)體個(gè)數(shù)共30個(gè)，滾動(dòng)體直徑6.67 mm。

圖3 模擬軸承故障實(shí)驗(yàn)臺(tái)

圖4 為雙列調(diào)心滾子軸承的故障設(shè)置。圖4(a)所示為外圈故障軸承，是在正常軸承的外圈滾道表面切割1 mm凹坑來(lái)模擬外圈剝落故障；圖4(b)所示為內(nèi)圈故障軸承，是在正常軸承的內(nèi)圈滾道表面切割1 mm凹坑來(lái)模擬內(nèi)圈剝落故障。

由于大負(fù)載低轉(zhuǎn)速設(shè)備的軸承轉(zhuǎn)速一般小于600 r/min，因此，設(shè)置變頻器頻率分別為20 Hz和10 Hz，將軸承轉(zhuǎn)速對(duì)應(yīng)調(diào)為560 r/min 和280 r/min。采集這兩種轉(zhuǎn)速下的軸承外圈故障和內(nèi)圈故障數(shù)據(jù)分別進(jìn)行分析，研究包絡(luò)解調(diào)分析法和基于快速譜峭度包絡(luò)解調(diào)分析法對(duì)低轉(zhuǎn)速軸承故障診斷的適用性和有效性。

3.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析

（1）560 r/min下軸承外圈、內(nèi)圈故障監(jiān)測(cè)與診斷

設(shè)置變頻器頻率為20 Hz，可將軸承轉(zhuǎn)速調(diào)為560 r/min，對(duì)應(yīng)的旋轉(zhuǎn)頻率為9.3 Hz，即工頻。此轉(zhuǎn)速下計(jì)算出軸承外圈故障頻率為63.329 Hz，軸承內(nèi)圈故障頻率為76.67 Hz。用加速度傳感器采集振動(dòng)數(shù)據(jù)，采樣頻率設(shè)置為1000 Hz，采集點(diǎn)數(shù)為1000。

圖4 雙列調(diào)心滾子軸承的故障設(shè)置

轉(zhuǎn)速為560 r/min 滾動(dòng)軸承外圈故障的時(shí)域圖及頻譜圖如圖1(b)、圖1(d)所示。從圖1(b)中可發(fā)現(xiàn)，波形能量低，且有很多看似隨機(jī)的脈沖，可能是由于機(jī)械松動(dòng)所致；從圖1(d)中識(shí)別不出明顯的故障特征頻率。因此，采用包絡(luò)解調(diào)分析法對(duì)原始信號(hào)波形進(jìn)行分析，得到結(jié)果如圖5所示。從圖5（a）可以看到，與外圈故障特征頻率相近的63.48 Hz 頻率及其倍頻126.32 Hz，而且工頻9.3 Hz及其倍頻也較明顯，從結(jié)果上可以判斷是外圈故障。轉(zhuǎn)速為560 r/min 的滾動(dòng)軸承內(nèi)圈故障的頻譜圖也識(shí)別不出明顯的故障特征頻率，采用包絡(luò)解調(diào)分析法對(duì)原始信號(hào)波形進(jìn)行分析，得到結(jié)果如圖5(b)所示。從圖5（b）可以看到，與內(nèi)圈故障特征頻率相近的76.17 Hz頻率及其倍頻153.21 Hz，而且工頻9.3 Hz及其倍頻也較明顯，從結(jié)果上可以判斷是內(nèi)圈故障。

（2）280 r/min下軸承外圈、內(nèi)圈故障監(jiān)測(cè)與診斷

設(shè)置變頻器頻率為10 Hz，可將軸承轉(zhuǎn)速調(diào)為280 r/min。對(duì)應(yīng)的旋轉(zhuǎn)頻率為4.67 Hz，即工頻。此轉(zhuǎn)速下計(jì)算出軸承外圈故障頻率為31.6645 Hz，軸承內(nèi)圈故障頻率為38.335 Hz。用加速度傳感器采集振動(dòng)數(shù)據(jù)，采樣頻率設(shè)置為1000 Hz。由于轉(zhuǎn)速下降，仍采集較少的數(shù)據(jù)點(diǎn)，不能很好地反映低轉(zhuǎn)速下軸承的振動(dòng)特征，因此，設(shè)置采集點(diǎn)數(shù)為10000 來(lái)進(jìn)行分析。

圖6 為280 r/min 不同類(lèi)型故障軸承時(shí)域圖和包絡(luò)譜圖。從圖6(a)、圖6(c)的故障軸承時(shí)域圖中可看出，280 r/min 外圈故障軸承和內(nèi)圈故障軸承振動(dòng)波形能量低，出現(xiàn)沖擊現(xiàn)象，但無(wú)明顯的規(guī)律性。對(duì)其分別進(jìn)行包絡(luò)解調(diào)分析，得到包絡(luò)譜圖6(b)、圖6(d)，為便于觀察，放大了0～100 Hz 的包絡(luò)譜圖，可發(fā)現(xiàn)低頻率下波形幅值很低，高頻率下波形幅值會(huì)更低。從圖6(b)中的32.47 Hz 處，出現(xiàn)幅值極小的譜峰，不足以說(shuō)明外圈故障。圖6(d)觀察不到內(nèi)圈故障特征頻率。

考慮利用基于快速譜峭度的包絡(luò)解調(diào)分析法，計(jì)算得到最優(yōu)的帶通濾波器系數(shù)，拾取沖擊性強(qiáng)的周期性高頻衰減振動(dòng)。對(duì)外圈故障軸承、內(nèi)圈故障軸承分別利用快速譜峭度分析法得到譜峭度圖，如圖7 所示。從圖7(a)中，可以得到中心頻率fc=83.333 Hz，帶寬Bw= 166.6667 Hz，分解層數(shù)(k) =1.5，以此系數(shù)構(gòu)建帶通濾波器，對(duì)信號(hào)波形進(jìn)行濾波處理。然后再對(duì)其進(jìn)行包絡(luò)解調(diào)分析，得到圖8。從圖8(a)中能看到，與計(jì)算出的外圈故障特征頻率相近的頻率31.51 Hz及其倍頻63.02 Hz處有較高的譜峰，且與圖1(b)的峰值相比要明顯得多，同時(shí)工頻4.67 Hz 及其倍頻也較明顯，從結(jié)果上可以判斷是外圈故障。

圖5 560 r/min不同類(lèi)型故障軸承的包絡(luò)譜圖

圖6 280 r/min不同類(lèi)型故障軸承時(shí)域圖和包絡(luò)譜圖

同樣，對(duì)內(nèi)圈故障軸承振動(dòng)信號(hào)采用快速譜峭度包絡(luò)解調(diào)分析法，利用譜峭度圖7(b)定義帶通濾波器系數(shù)，再對(duì)濾波后信號(hào)進(jìn)行包絡(luò)解調(diào)分析，得到圖8(b)，發(fā)現(xiàn)與計(jì)算出的內(nèi)圈故障特征頻率相近的頻率38.67 Hz及其倍頻77.34 Hz、116.01 Hz 處有比較高的譜峰，同時(shí)工頻4.67 Hz 及其倍頻也較明顯，從結(jié)果上看可以判斷是內(nèi)圈故障。

圖7 不同類(lèi)型故障信號(hào)譜峭度圖

圖8 不同類(lèi)型故障信號(hào)濾波后的包絡(luò)譜圖

另外，在對(duì)280 r/min 下外圈故障軸承進(jìn)行實(shí)驗(yàn)時(shí)，分別采集2000、3000、4000、6000、10000 個(gè)點(diǎn)來(lái)進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，發(fā)現(xiàn)當(dāng)采集2000、3000 個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)分析時(shí)，包絡(luò)解調(diào)分析法和基于快速譜峭度的包絡(luò)解調(diào)分析法均看不出外圈故障特征頻率。當(dāng)采集4000、6000、10000 個(gè)點(diǎn)來(lái)進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，利用包絡(luò)解調(diào)分析法看不到外圈故障特征頻率，而利用基于快速譜峭度的包絡(luò)解調(diào)分析法時(shí)，均能看出外圈故障特征頻率，且隨著數(shù)據(jù)點(diǎn)的增多，故障振動(dòng)頻率越明顯。因此，在對(duì)低轉(zhuǎn)速軸承進(jìn)行故障診斷時(shí)，為保證頻譜分析有較高的分辨率，需保證采集更多的數(shù)據(jù)點(diǎn)和較長(zhǎng)的采樣時(shí)間。

3.3 工程信號(hào)驗(yàn)證

筆者對(duì)四川綿陽(yáng)某造紙廠衛(wèi)生紙機(jī)烘缸操作側(cè)軸承（以下簡(jiǎn)稱某廠烘缸軸承）的運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行了監(jiān)測(cè)。烘缸操作側(cè)軸承轉(zhuǎn)速為450 r/min，此轉(zhuǎn)速下計(jì)算出軸承外圈故障頻率為58.5 Hz。用加速度傳感器采集振動(dòng)數(shù)據(jù)，采樣頻率設(shè)置為1000 Hz，設(shè)置采集點(diǎn)數(shù)為10000 來(lái)進(jìn)行分析，某廠烘缸軸承的原始信號(hào)時(shí)域圖見(jiàn)圖9。

圖9 某廠烘缸軸承的原始信號(hào)時(shí)域圖

從圖9 中可以看出，波形有沖擊，可能出現(xiàn)故障。為了進(jìn)一步確定故障位置，采用本課題提出的方法進(jìn)行分析。利用快速譜峭度分析法得到該軸承原始信號(hào)的譜峭度圖見(jiàn)圖10。從圖10 中，可以得到中心頻率fc= 416.6667 Hz，帶寬Bw= 166.6667 Hz，分解層數(shù)（k）=1.5。以此系數(shù)構(gòu)建帶通濾波器，對(duì)信號(hào)波形進(jìn)行濾波。接著進(jìn)行包絡(luò)解調(diào)分析，得到該軸承原始信號(hào)濾波后的包絡(luò)譜圖見(jiàn)圖11。從圖11中能看到，與計(jì)算出的外圈故障特征頻率相近的頻率58.9 Hz 及其倍頻118 Hz處有比較高的譜峰，同時(shí)工頻7.5 Hz及其倍頻也比較明顯，從結(jié)果上看可以判斷是外圈故障。停機(jī)檢修發(fā)現(xiàn)，軸承外圈滾道承載區(qū)有光亮磨痕，驗(yàn)證了結(jié)果。

圖10 某廠烘缸軸承原始信號(hào)的譜峭度圖

圖11 某廠烘缸軸承原始信號(hào)濾波后的包絡(luò)譜圖

根據(jù)實(shí)驗(yàn)分析發(fā)現(xiàn)，基于快速譜峭度的包絡(luò)解調(diào)分析法可以有效提取低轉(zhuǎn)速軸承的故障特征頻率，且有著放大沖擊和濾除噪聲等優(yōu)點(diǎn)。為此，筆者建議：①對(duì)于大負(fù)載低轉(zhuǎn)速軸承的振動(dòng)信號(hào)檢測(cè)，可首先采用包絡(luò)解調(diào)分析法對(duì)軸承進(jìn)行故障診斷，若不能準(zhǔn)確檢測(cè)或檢測(cè)效果不好，可采用本課題提出的基于快速譜峭度的包絡(luò)解調(diào)分析法進(jìn)行振動(dòng)檢測(cè)和故障診斷；②對(duì)于大負(fù)載低轉(zhuǎn)速旋轉(zhuǎn)機(jī)械設(shè)備的診斷與預(yù)防，要保證多監(jiān)測(cè)、多采集，以免發(fā)生漏診；③在數(shù)據(jù)采集過(guò)程中，要選擇合適的振動(dòng)參數(shù)，選擇具有高頻率分辨力的振動(dòng)傳感器，并保證足夠長(zhǎng)的采樣時(shí)間。

4 結(jié) 論

本課題研究了大負(fù)載低轉(zhuǎn)速軸承的診斷難點(diǎn)，分析了當(dāng)前軸承故障診斷方法對(duì)低轉(zhuǎn)速軸承診斷的局限性，提出了基于快速譜峭度的包絡(luò)解調(diào)分析法。首先，利用快速譜峭度算法計(jì)算振動(dòng)信號(hào)的譜峭度，得到最優(yōu)的濾波參數(shù)；然后，利用得到的濾波參數(shù)定義帶通濾波器，對(duì)采集到的原始振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行降噪處理，將信號(hào)中的低頻分量濾除；再利用希爾伯特變換方法，將軸承的損傷信息從周期性高頻衰減振動(dòng)中分離出來(lái)，得到低頻包絡(luò)信號(hào)；最后，將低頻包絡(luò)信號(hào)進(jìn)行頻譜分析，便可得到反映軸承損傷的低頻故障成分。通過(guò)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)分析驗(yàn)證了基于快速譜峭度的包絡(luò)解調(diào)分析法對(duì)低轉(zhuǎn)速軸承的故障診斷具有一定的可行性，與包絡(luò)解調(diào)分析法相比，濾波效果更好，振動(dòng)沖擊更突出，故障特征頻率更明顯。