基于CEEMD和快速譜峭度圖的地鐵軸箱軸承故障診斷

戎芳明,賈小平,楊陳

(中車浦鎮(zhèn)車輛有限公司 轉(zhuǎn)向架研發(fā)部，江蘇 南京 210000)*

轉(zhuǎn)向架軸箱軸承是影響城軌車輛的行車安全的重要部件，如何對(duì)其進(jìn)行智能診斷是一個(gè)值得研究的課題.傳統(tǒng)頻域分析法主要是通過(guò)觀察頻譜圖中故障特征頻率處有無(wú)譜峰來(lái)診斷故障，診斷效率和精度都較低.近年來(lái)，隨著EMD、EEMD、VMD等理論在智能故障識(shí)別領(lǐng)域的應(yīng)用，軸承故障診斷的手段進(jìn)一步豐富.但EMD分解會(huì)出現(xiàn)模態(tài)混疊現(xiàn)象，EEMD可能會(huì)引入新的重構(gòu)誤差，為避免EMD的模態(tài)混疊和EEMD重構(gòu)誤差等問(wèn)題，本文提出了基于CEEMD和快速譜峭度圖的故障診斷方法.通過(guò)仿真、試驗(yàn)和工程實(shí)踐都表明，該方法有效識(shí)別出轉(zhuǎn)向架滾動(dòng)軸承故障，為軸承故障診斷的智能化提供了新思路[1].

1 CEEMD-FSK算法基本原理

1.1 EMD、EEMD和CEEMD算法原理

經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(Empirical Mode Decomposition)，即EMD方法，是一種自適應(yīng)的數(shù)據(jù)處理方法，使復(fù)雜信號(hào)分解成若干個(gè)本征模函數(shù)分量(IMF分量)來(lái)組成，但得到的IMF分量往往存在模態(tài)混合，建立式(1)仿真信號(hào)數(shù)學(xué)模型，如圖1可明顯可以看出IMF1中包含不同頻率分量[2].

(1)

圖1 EMD方法分解信號(hào)實(shí)例

為解決EMD分解出現(xiàn)的模態(tài)混疊現(xiàn)象，通過(guò)加入白噪聲，衍生出EEMD方法，而通過(guò)成對(duì)添加符號(hào)相反的白噪聲信號(hào)到原始信號(hào)，改進(jìn)為CEEMD方法，其仿真時(shí)域波形處理步驟如圖2.

圖2 CEEMD方法的分解流程圖

1.2 快速譜峭度圖法與改進(jìn)型共振解調(diào)法

1.2.1 快速譜峭度圖

譜峭度法(Spectral Kurtosis，SK)，通過(guò)計(jì)算信號(hào)峭度值來(lái)指出隱藏的非平穩(wěn)信號(hào)出現(xiàn)的頻帶范圍，本文采用二分法分解的快速譜峭度圖法以確定各IMF信號(hào)的帶通濾波頻率范圍.同時(shí)結(jié)合互相關(guān)系數(shù)的方式，有效選出關(guān)鍵IMF分量. 定義系統(tǒng)激勵(lì)信號(hào)x(t),其響應(yīng)為Y(t)，H(t,f)為Y(t)在頻率f處的復(fù)包絡(luò).

(2)

譜峭度的定義為四階歸一化累積量，用式(3)表達(dá)：

(3)

其中，含噪聲的故障振動(dòng)信號(hào)Z(t) 的譜峭度定義為：

(4)

式中，KY(f)為故障振動(dòng)信號(hào)Y(t)的譜峭度，ρ(f)為信噪比的倒數(shù).

1.2.2 改進(jìn)型共振解調(diào)法

共振解調(diào)法，又稱包絡(luò)分析法，流程圖如下圖3所示.針對(duì)軸承振動(dòng)信號(hào)，針對(duì)軸承振動(dòng)信號(hào)，一般采取希爾伯特變換(Hilbert)進(jìn)行求解，本文對(duì)比了傳統(tǒng)包絡(luò)譜、平方包絡(luò)譜和多次方包絡(luò)譜求解結(jié)果，結(jié)果表明采取平方包絡(luò)譜的方法更有利于特征信號(hào)的識(shí)別[1,3].

圖3 共振解調(diào)法的流程圖

1.2.3 CEEMD-FSK算法流程

原信號(hào)通過(guò)CEEMD分解成多個(gè)IMF，分別計(jì)算原始信號(hào)和各個(gè)IMF的快速譜峭度圖，從各個(gè)快速譜峭度圖中找出顏色最深的色塊，即譜峭度最大值區(qū)域，判斷各個(gè)IMF譜峭度最大值所處頻帶區(qū)間與原信號(hào)頻帶區(qū)間是否相一致，若一致，則初步認(rèn)為則該IMF為關(guān)鍵IMF，否則去除.然后分別選取各IMF與原信號(hào)相關(guān)系數(shù)較大且其峭度值都大于3.5的前N階(N≤5)IMF信號(hào)，將選取的IMF進(jìn)行信號(hào)重構(gòu).再對(duì)重構(gòu)信號(hào)進(jìn)行快速譜峭度分析，確定帶通濾波頻率范圍，然后通過(guò)改進(jìn)型共振解調(diào)處理進(jìn)行軸承故障診斷[4-6].將這種基于CEEMD和快速譜峭度圖(Fast Spectral Kurtosis Diagram，F(xiàn)SK)的方法稱為CEEMD-FSK算法，具體算法流程如圖4所示.

圖4 基于CEEMD-FSK算法的軸承故障診斷流程圖

2 仿真信號(hào)分析與對(duì)比

2.1 仿真信號(hào)模型的構(gòu)建

為驗(yàn)證本文方法的高效性，提出以下軸承故障信號(hào)仿真模型，假設(shè)如下：

(5)

其中，s(t)為周期性沖擊成分，幅值A(chǔ)0=0.5，轉(zhuǎn)頻fr=50 Hz，衰減系數(shù)C=900，共振頻率fn=3 500 Hz.內(nèi)圈故障特征頻率fi=160 Hz，n1(t)和n2(t)為高斯白噪聲，其信噪比設(shè)置為-3.

圖5 基于EMD方法進(jìn)行仿真模型故障診斷

EMD-包絡(luò)譜方法診斷結(jié)果如圖5，未找到軸承故障特征信號(hào)，可見(jiàn)該方法對(duì)復(fù)雜軸承故障信號(hào)診斷的有效性較低，需進(jìn)一步優(yōu)化.

2.2 CEEMD-FSK方法的故障特征診斷

使用CEEMD-FSK方法對(duì)仿真模型信號(hào)分析，由圖6可知，得共振頻率段范圍為(3 000 Hz，4500Hz)，這是完全符合共振頻率fn=3 500 Hz的設(shè)置.由圖7可知，能夠診斷出基頻信號(hào)和內(nèi)圈故障信號(hào)，很接近轉(zhuǎn)頻fr=50 Hz 和內(nèi)圈故障特征頻率fi=160 Hz 的設(shè)置，由此可說(shuō)明，CEEMD-FSK方法在復(fù)雜軸承信號(hào)下能高效檢測(cè)到軸承故障特征信息[7].

圖6 仿真模型信號(hào)的快速譜峭度圖

圖7 基于CEEMD-FSK方法的仿真模型故障特征診斷

3 振動(dòng)測(cè)試分析和試驗(yàn)對(duì)比

為驗(yàn)證本文方法的有效性，將該方法用于某城軌車輛軸箱軸承的前期故障診斷中.

3.1 滾動(dòng)軸承已知參數(shù)

軸承型號(hào)：BC2-0111;滾動(dòng)體個(gè)數(shù)：16;滾動(dòng)體直徑：27 mm;滾道節(jié)徑：167.5 mm;接觸角：0°;轉(zhuǎn)速為252 r/min(4.2 Hz)時(shí)對(duì)應(yīng)車速40 km /h.

根據(jù)滾動(dòng)軸承故障頻率的計(jì)算公式和實(shí)際滾動(dòng)軸承參數(shù)，得各故障特征頻率分別為內(nèi)圈：39.02Hz、；外圈：28.18 Hz；滾動(dòng)體：25.38 Hz；保持架：1.76 Hz.

3.2 實(shí)測(cè)故障信號(hào)采集與分析

試驗(yàn)主要儀器和傳感器如下：數(shù)據(jù)采集分析儀為INV3062T0；加速度傳感器(50g)為INV9832; DASP智能數(shù)據(jù)采集和信號(hào)分析系統(tǒng)V10為DASP-V10工程版平臺(tái)軟件；筆記本電腦Lenovo T440.

針對(duì)某地鐵車輛，在空車狀態(tài)下運(yùn)行速度為40 km/h的某節(jié)車廂轉(zhuǎn)向架各軸箱軸承進(jìn)行振動(dòng)信號(hào)采集，采樣頻率設(shè)為19 692.3 Hz，車輛穩(wěn)定運(yùn)行狀態(tài)下采集時(shí)間長(zhǎng)度為200 s，測(cè)點(diǎn)位置為各軸箱體正上方.

3.3 實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)分析與拆裝檢測(cè)對(duì)比

3.3.1 信號(hào)的重構(gòu)和故障診斷

通過(guò)快速譜峭度圖和相關(guān)系數(shù)綜合選擇出前5階IMF，具體排序見(jiàn)圖8.對(duì)信號(hào)進(jìn)行重構(gòu)，再次通過(guò)快速譜峭度圖，確定帶通濾波參數(shù)為(2000Hz，3 000 Hz).

圖8 選取前出前5階IMF作為重構(gòu)信號(hào)

對(duì)重構(gòu)信號(hào)進(jìn)行帶通處理后，采用平方包絡(luò)譜方法進(jìn)行共振解調(diào)，由圖9可知該軸承實(shí)際轉(zhuǎn)頻為4.66Hz，存在軸承內(nèi)圈故障特征信號(hào)42.71Hz，而且出現(xiàn)了38.2 Hz的邊帶信號(hào)，對(duì)比各特征故障頻率，可診斷該軸承存在內(nèi)圈故障.

圖9 基于CEEMD-FSK方法的軸箱軸承信號(hào)故障特征診斷

3.3.2 診斷結(jié)果與拆裝對(duì)比

為檢測(cè)CEEMD-FSK方法診斷結(jié)果的準(zhǔn)確性， 將目標(biāo)軸箱軸承拆裝送檢， 具體結(jié)果如圖10所示，對(duì)比圖9診斷結(jié)論，可以說(shuō)明該方法的有效性和實(shí)用性.

圖10 故障軸承檢測(cè)示意測(cè)點(diǎn)及實(shí)際狀態(tài)

4 結(jié)論

本文基于CEEMD和快速譜峭度圖選取關(guān)鍵IMF分量進(jìn)行信號(hào)重構(gòu)，再通過(guò)快速譜峭度圖確定濾波頻帶，利用共振解調(diào)技術(shù)提取平方包絡(luò)譜判斷滾動(dòng)軸承故障類型.該方法改進(jìn)了傳統(tǒng)EMD-包絡(luò)譜方法的不足，提高了計(jì)算效率，診斷結(jié)果更精確，同時(shí)快速譜峭度圖克服了主觀上確定濾波參數(shù)的不確定性.仿真分析和試驗(yàn)結(jié)果都表明了該方法能有效和正確地選擇敏感分量，提取到滾動(dòng)軸承早期微弱故障特征信號(hào)，有效診斷出軸箱軸承故障類型.