論大擺錘滾動軸承振動信號特征提取方式

戴少鵬 孫昌潔 卿光偉

摘要：當前我國經(jīng)濟發(fā)展進程較為迅猛，人民群眾的物質(zhì)生活水平有了長足的進步，在此背景下民眾對于精神娛樂層面的需求也與日俱增。大擺錘作為一種載人游樂設(shè)施，能夠帶給人們極致的失重及超重體驗，但與此同時也存在著一定的安全隱患，各類安全事故層出不窮，使得這類設(shè)備被損壞，情況嚴重時甚至會引發(fā)一系列的人員傷亡。大擺錘屬于一大型旋轉(zhuǎn)機械，其中滾動軸承有著較大的產(chǎn)生故障概率，牽一發(fā)而動全身，對于整個設(shè)備的正常運轉(zhuǎn)有著重要的作用?；诖?，本文就大擺錘滾動軸承常見的失效方式進行概述，并分析了其滾動軸承振動信號特征的提取方式，以供參考。

關(guān)鍵詞：大擺錘;滾動軸承;振動信號特征

大擺錘有著較高的運轉(zhuǎn)速度，在運轉(zhuǎn)過程中滾動軸承這一種核心部件很容易受到高速的影響而產(chǎn)生故障，因此相關(guān)技術(shù)人員應當明確滾動軸承常見的失效方式，并根據(jù)大擺錘實際運轉(zhuǎn)情況，采取合理的滾動軸承振動信號特征提取方式，以此來確保大擺錘運轉(zhuǎn)時的安全性及穩(wěn)定性。

一、大擺錘滾動軸承常見失效方式

一般而言，大擺錘滾動軸承主要存在著以下幾種失效方式：第一，軸承腐蝕。大擺錘滾動軸承產(chǎn)生腐蝕現(xiàn)象的原因主要是軸承表面金屬產(chǎn)生了缺陷、夾渣或疏松進而引發(fā)了一系列的化學、微電流以及機械反應，軸承被腐蝕的點主要呈現(xiàn)出圓形的狀態(tài)，且周圍并不會出現(xiàn)裂紋，并會不斷擴展至軸承深處。第二，軸承破損。大擺錘滾動軸承產(chǎn)生破損現(xiàn)象的原因主要是軸承運轉(zhuǎn)時承受了較大的載荷沖擊，轉(zhuǎn)動速度超過相關(guān)標準，潤滑效果不佳等，情況嚴重時滾動軸承甚至會產(chǎn)生斷裂現(xiàn)象。第三，軸承疲勞。大擺錘滾動軸承會在長期相關(guān)載荷作用下引發(fā)相應的疲勞失效，因滾動體或滾道表面出現(xiàn)了剝落坑，如若超出了使用次數(shù)上限，那么其中的應力就會聚集于某一部位，從而使這一部位產(chǎn)生疲勞剝落點，并呈魚鱗狀呈現(xiàn)，如若不及時采取措施進行處理，那么就會引發(fā)大面積的剝落，滾動軸承就會失效。第四，軸承磨損。大擺錘滾動軸承產(chǎn)生磨損現(xiàn)象主要是因為在配合面中有著細微的間隙，使得軸承在滾動時產(chǎn)生較大的摩擦，或者是在軸承滾道以及滾動體在運轉(zhuǎn)過程中產(chǎn)生了異物，這樣一來就會降低滾動軸承的運轉(zhuǎn)精度。第五，軸承膠合。大擺錘滾動軸承產(chǎn)生膠合現(xiàn)象主要是為裝配方式不符合標準，使得其中存在著過大的軸向載荷，這樣一來就需要較大的啟動加速度，軸承內(nèi)部潤滑效果不足，軸承內(nèi)部不同部位就會在表面產(chǎn)生燒傷現(xiàn)象，情況嚴重時金屬表面就會互相粘附。

二、大擺錘滾動軸承振動信號特征提取方式

（一）全矢譜法

全息譜、全頻譜和全矢譜是同源信息融合技術(shù)中具備一定代表性的方法，其中全頻譜最早出現(xiàn)在人們視野之中，主要被應用于各類辦公產(chǎn)品之中，但由于受到技術(shù)條件方面的限制，通過這類方式所呈現(xiàn)的諧波軸心軌跡不夠清晰，并且無法明確了解不同頻率的振動強度。為了解決這一問題，我國著名學者屈梁生院士則提出了全息譜法，但這一方法很容易與其余軌跡產(chǎn)生交叉的現(xiàn)象，所獲取的信號較為混亂，所形成的圖譜較為模糊，在對其進行分辨時顯得較為困難，故而韓捷教授便提出了全矢譜這一概念（英文全稱為FullVector Spectrum， 簡稱 FVS），這一方式能夠更為快捷地明確不同諧波的最大振動強度，便于相關(guān)人員對故障振動信息進行有效的提取。

應用全矢譜方式首先要采集雙通道信號，主要通過安裝傳感器來進行采集，因此船帆器的安裝位置就顯得尤為重要，一般采取水平+垂直以及V形這兩種安裝位置。在全矢譜中，單一的信號頻譜特征及數(shù)據(jù)信息和傳統(tǒng)譜方式特征及數(shù)據(jù)信息基本相同，但全矢譜方法將X、Y這兩個廣義垂直方向通道中的振動信息進行了結(jié)合，能夠更為全面地呈現(xiàn)出其振動特征。但需要注意的是，在對全矢譜數(shù)值算法進行推導時，主要是將位移信號的垂直程度作為理論基礎(chǔ)，因為位移信號能夠通過線性的方式轉(zhuǎn)化為速度信號以及加速度信號，故而全矢譜處理方式也同樣適用于速度信號以及加速度信號的處理之中。

（二）局部均值分解法

在傳統(tǒng)分析方法中，主要是以經(jīng)驗模態(tài)分解算法（EMD）為代表，但這一方法很容易在提取振動信號特征的過程中產(chǎn)生信號丟失的現(xiàn)象，故而相關(guān)學者對這一方法進行了優(yōu)化，提出了局部均值分解法（LMD）。與EMD法相比，局部均值分解法不但能夠確保振動信號信息不會丟失，還能夠分解相應的復雜信號，將其細化為包含包絡(luò)信號以及純跳頻信號的PF分量，相比之下局部均值分解法具備更強的端點效應，且迭代次數(shù)更多。

具體而言，局部均值分解法主要是充分考慮到被處理信號所具備的特點，根據(jù)其尺度大小來將其中的非線性信號細化為相應的PF分量，單個PF分量存在著一個純調(diào)頻信號以及包絡(luò)信號。其中包絡(luò)信號主要代表了PF分量的瞬時幅值，通過純調(diào)頻信號就能夠?qū)F分量的瞬時頻率進行計算，最后匯總所有的瞬時幅值以及瞬時頻率，那么就能夠得出較為精準的時頻分布情況。局部均值分解法雖然得到了較為廣泛的應用，具備一定的優(yōu)勢，但其中也存在著一定的不足之處，其優(yōu)勢主要是以下幾個方面：

第一，具備較強的自適應性。局部均值分解法能夠有效利用自身信號所具備的極值點，依據(jù)相應的時間尺度，將信號中的波動頻率逐一呈現(xiàn)，并不斷分解原始信號，最終得到單調(diào)的參與分量。故而局部均值分解法能夠進行自適應分解，不需要相關(guān)輔助知識及輔助流程。同時在應用局部均值分解法時，如若所分解的信號存在著差異，那么通過局部均值分解法所獲取的波動模式也會具備相應的不同點，充分體現(xiàn)出了其自適應性較強。

第二，具備較強的獨立性。在采取局部均值分解法時，首先是對純調(diào)頻信號進行迭代分離，最后才是獲取相應的包絡(luò)信號，二者之間并不會產(chǎn)生較高的影響，具備一定的獨立性，故而其中數(shù)量眾多的 PF 分量的瞬時幅值局部特征信息能夠得以保留。

第三，具備較強的完備性。局部均值分解法主要是把原始信號分解為若干個PF分量以及KU余量，后續(xù)會對二者進行結(jié)構(gòu)的重置，進而保留原始信號的基本特點，充分體現(xiàn)出了這一方法的完備性。

而局部均值分解法的不足之處主要是以下幾個方面：采取局部均值分解法之后，主要是根據(jù)平滑曲線來獲取相應的包絡(luò)估計曲線以及局部均值曲線，雖然相比于經(jīng)驗模態(tài)分解法有著更少的迭代次數(shù)，更小的端點效應，但是要想確保曲線具備較強的精準性，就必須平滑處理局部幅值線段以及局部均值線段，這樣的過程顯得較為冗長與復雜，相比之下有著較低的計算效率。但總體而言，其效果還是優(yōu)于全矢譜法，相關(guān)技術(shù)人員在提取大擺錘滾動軸軸承振動信號特征時，應當根據(jù)大擺錘滾動軸承的實際運轉(zhuǎn)情況，采取合理的方式，從而確保大擺錘能夠安全運轉(zhuǎn)，避免安全事故的產(chǎn)生。

結(jié)語：綜上所述，大擺錘是一種能夠帶給人民群眾刺激及愉悅體驗感的大型娛樂設(shè)施，當前被廣泛應用于各大游樂場、歡樂谷中，極大地豐富了民眾的娛樂生活。但同時大擺錘也存在著一定的安全隱患，如若處理不當很有可能引發(fā)一系列的安全事故，給民眾生命財產(chǎn)安全帶來不利的影響。因此狹相關(guān)技術(shù)人員應當做好大擺錘滾動軸承振動信號特征的提取工作，最大化地消除這類安全隱患。

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