基于EEMD和快速譜峭度的滾動(dòng)軸承故障診斷研究*

曹玲玲,李 晶,彭 鎮(zhèn),韓文冬,張銀飛

(西安工程大學(xué) 機(jī)電工程學(xué)院,陜西 西安 710048)

0 引 言

軸承是機(jī)械系統(tǒng)中的關(guān)鍵零部件,其健康程度影響著機(jī)械設(shè)備的工作狀態(tài)。旋轉(zhuǎn)機(jī)械的核心部件就是滾動(dòng)軸承。在滾動(dòng)軸承使用過(guò)程中多種因素會(huì)使其受到損傷,一旦出現(xiàn)嚴(yán)重故障可能會(huì)導(dǎo)致機(jī)器停機(jī),甚至造成巨大的經(jīng)濟(jì)損失。

據(jù)統(tǒng)計(jì),在旋轉(zhuǎn)機(jī)械的失效案例中有45%～55%是由于滾動(dòng)軸承失效導(dǎo)致的[1]。因此,研究滾動(dòng)軸承的信號(hào)采集分解和故障診斷具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。

經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(EMD)是HUANG N E等人[2]提出的無(wú)需先于經(jīng)驗(yàn)的知識(shí)就能夠自適應(yīng)時(shí)頻分解非線性、非平穩(wěn)信號(hào)的方法。AN Xue-li等人[3]結(jié)合EMD和希爾伯特變換方法,直驅(qū)式風(fēng)電機(jī)組故障進(jìn)行了診斷。田晶等人[4]針對(duì)滾動(dòng)軸承故障信號(hào)非平穩(wěn)、非線性的特點(diǎn),提出了基于EEMD和空域相關(guān)降噪相結(jié)合的故障診斷方法。胡愛軍等人[5]將EEMD與峭度準(zhǔn)則的包絡(luò)解調(diào)方法相結(jié)合,提取了滾動(dòng)軸承的故障特征信息,實(shí)現(xiàn)了對(duì)故障軸承的診斷。

目前,學(xué)者在故障診斷中采用譜峭度的方法已經(jīng)做了大量的研究。王夢(mèng)人[6]利用EEMD與譜峭度結(jié)合的方法,對(duì)旋轉(zhuǎn)機(jī)械進(jìn)行了故障診斷。蔣超等人[7]針對(duì)總體平均經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｊ椒纸猥@取了的每一個(gè)IMF分量,求取了快速譜峭度圖,篩選了最大峭度所在頻帶以抑制干擾,并提取出了其故障信息。

在上述研究中,通過(guò)EMD方法對(duì)振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行分解會(huì)產(chǎn)生模態(tài)混合等現(xiàn)象,而EEMD則是通過(guò)添加白噪聲獲得綜合信號(hào)進(jìn)行IMF分解,但對(duì)于微弱不明顯的早期故障而言,其故障特征不能很好地表現(xiàn)。

因此,本文提出采用EEMD與快速譜峭度圖相結(jié)合的方法,通過(guò)EEMD對(duì)采集信號(hào)進(jìn)行分解,得出多個(gè)IMF分量,再利用峭度準(zhǔn)則選取關(guān)鍵的IMF分量進(jìn)行信號(hào)重構(gòu),通過(guò)帶通濾波對(duì)濾波信號(hào)進(jìn)行求包絡(luò)譜,將正常狀態(tài)下的包絡(luò)譜與失效下的包絡(luò)譜進(jìn)行比較分析,對(duì)滾動(dòng)軸承的故障頻率進(jìn)行診斷。

1 EMD及EEMD算法

1.1 EMD算法

EMD分解過(guò)程在很多文獻(xiàn)中都有詳細(xì)介紹,可以參考文獻(xiàn)[8],其分解式為:

(1)

式中:bi(t)—第i階的IMF分量;ri(t)—?dú)埐?n—IMF分量的階數(shù)。

1.2 EEMD算法

EEMD減輕了EMD所存在的問(wèn)題,使得不同時(shí)間尺度的信號(hào)自動(dòng)分離到和其相適應(yīng)的參考尺度[9],在原始的信號(hào)中添加相應(yīng)的白噪聲來(lái)消除EMD的模態(tài)混疊現(xiàn)象[10]。

EEMD重構(gòu)信號(hào)與原始信號(hào)X(t)之間的誤差滿足:

(2)

式中：N—EEMD的聚類次數(shù),N=100;ω—添加白噪聲的標(biāo)準(zhǔn)差,ω=0.2。

2 滾動(dòng)軸承故障診斷方法

2.1 峭度準(zhǔn)則

峭度對(duì)信號(hào)中存在的瞬時(shí)沖擊特征非常敏感,因此常應(yīng)用于滾動(dòng)軸承的故障診斷中。峭度值K的定義為:

(3)

式中:μ—信號(hào)x(t)的均值;σ—信號(hào)x(t)的標(biāo)準(zhǔn)差;E—期望值。

根據(jù)EEMD方法判斷,當(dāng)IMF分量峭度值K大于3時(shí),說(shuō)明該IMF分量中含有較多的沖擊成分,即當(dāng)峭度值K越大時(shí),該振動(dòng)信號(hào)中的故障沖擊成分就越明顯[11]。

2.2 快速譜峭度

目前,譜峭度法已被廣泛用于旋轉(zhuǎn)機(jī)械的故障診斷[12]。譜峭度方法有效地避開了噪聲干擾在某些頻段上峭度檢測(cè)的不確定性,從而得到故障特征信息[13]。

假設(shè)實(shí)測(cè)振動(dòng)信號(hào)Y(t)中含有平穩(wěn)噪聲,則Y(t)的譜峭度KY(f)為:

(4)

式中:KX(f)—原始信號(hào)的譜峭度;ρ(f)—信噪比。

2.3 EEMD和快速譜峭度的算法流程

筆者將原始信號(hào)通過(guò)EEMD分解成多個(gè)IMF分量,根據(jù)峭度準(zhǔn)則計(jì)算出各個(gè)IMF分量的峭度值,選取峭度值大于3的IMF分量進(jìn)行信號(hào)重構(gòu),并進(jìn)行快速譜峭度圖;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,確定帶通濾波頻率范圍,并對(duì)其進(jìn)行包絡(luò)線、包絡(luò)譜及故障診斷分析。

具體算法流程如圖1所示。

圖1 EEMD和快速譜峭度的算法流程圖

3 實(shí)驗(yàn)及結(jié)果分析

3.1 實(shí)驗(yàn)描述

為了驗(yàn)證所提方法的可行性,本文選擇西安交通大學(xué)機(jī)械工程學(xué)院XJTU-SY滾動(dòng)軸承試驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析[14]。該實(shí)驗(yàn)平臺(tái)由交流電動(dòng)機(jī)、電動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速控制器、轉(zhuǎn)軸、支撐軸承、液壓加載系統(tǒng)和測(cè)試軸承等組成,如圖2所示。

圖2 軸承加速壽命實(shí)驗(yàn)臺(tái)

試驗(yàn)平臺(tái)可調(diào)節(jié)的工況主要包括徑向力和轉(zhuǎn)速;測(cè)試軸承型號(hào)為L(zhǎng)DK UER204。

試驗(yàn)共設(shè)計(jì)了3類工況,如表1所示。

表1 軸承加速壽命試驗(yàn)工況

每類工況下有5個(gè)軸承,其采樣頻率為25.6 kHz,單個(gè)波形的采樣時(shí)長(zhǎng)為1.28 s。

軸承具體參數(shù)如表2所示。

表2 LDK UER204軸承參數(shù)

所測(cè)試軸承典型失效類型主要有保持架斷裂、內(nèi)圈磨損、外圈斷裂、外圈滾道磨損等,如圖3所示。

圖3 典型失效類型的軸承照片

3.2 數(shù)據(jù)分析

該實(shí)驗(yàn)所測(cè)的數(shù)據(jù)分為3種工況,每類工況下分別測(cè)了5個(gè)軸承的全壽命周期的水平和垂直振動(dòng)數(shù)據(jù)。

由于滾動(dòng)軸承不同失效類型數(shù)據(jù)分析的過(guò)程相同,本文選用XJTU-SY滾動(dòng)軸承試驗(yàn)失效位置為外圈的振動(dòng)數(shù)據(jù)進(jìn)行具體分析,分別選取其正常時(shí)的軸承振動(dòng)信號(hào)和外圈失效時(shí)的軸承振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行時(shí)域和頻域分析。

以第1類工況的第1個(gè)軸承的振動(dòng)數(shù)據(jù)為例,滾動(dòng)軸承在實(shí)驗(yàn)結(jié)束時(shí)出現(xiàn)外圈斷裂,因?yàn)槠漭d荷施加在水平方向,故該方向的振動(dòng)信號(hào)能包含更多的失效信息,故筆者分別選取其水平方向的一段正常軸承振動(dòng)信號(hào)和失效時(shí)的軸承振動(dòng)信號(hào),分別做出相應(yīng)的時(shí)域圖和頻譜圖。其中,正常軸承的時(shí)域圖和頻譜圖如圖4所示。

圖4 正常軸承的時(shí)域圖和頻譜圖

圖5 失效軸承的時(shí)域圖頻譜圖

對(duì)比圖(4,5)可以看出:失效軸承振動(dòng)信號(hào)的幅值比正常軸承振動(dòng)信號(hào)的幅值大許多,而且在2 000 Hz以下的頻率中失效軸承的幅值出現(xiàn)較多的高幅值,所以可以判斷為軸承出現(xiàn)故障。

但以上僅能看出軸承是否發(fā)生故障,并不能準(zhǔn)確地判斷其波形的不同和發(fā)生故障時(shí)準(zhǔn)確的頻率,故需要作進(jìn)一步分析和判斷。

3.3 診斷結(jié)果分析

經(jīng)過(guò)3.1節(jié)判斷后,筆者繼續(xù)對(duì)正常軸承振動(dòng)信號(hào)和失效軸承振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行EEMD分解,分別得到14個(gè)IMF分量。其中,正常軸承振動(dòng)信號(hào)EEMD分解圖如圖6所示。

圖6 正常軸承振動(dòng)信號(hào)EEMD分解圖

失效軸承振動(dòng)信號(hào)EEMD分解圖如圖7所示。

圖7 失效軸承振動(dòng)信號(hào)EEMD分解圖

筆者分別對(duì)正常軸承和失效軸承振動(dòng)信號(hào)的各個(gè)IMF分量求峭度,如表(3,4)所示。

表3 正常軸承信號(hào)EEMD分解后各IMF分量峭度值

表4 失效軸承信號(hào)EEMD分解后各IMF分量峭度值

根據(jù)峭度準(zhǔn)則,將表(3,4)中的各個(gè)IMF分量峭度值大于3的IMF分量選擇出來(lái),即正常軸承中IMF分量大于3的有2、4、5、9,并將這4個(gè)IMF分量進(jìn)行信號(hào)重構(gòu),對(duì)重構(gòu)信號(hào)X(t)進(jìn)行快速譜峭度計(jì)算,得出二維圖如圖8所示。

圖8 正常軸承重構(gòu)信號(hào)后快速譜峭度圖

失效軸承中IMF分量大于3的有1、2、3、4、6、9、11,將這7個(gè)IMF分量重構(gòu)信號(hào),并對(duì)重構(gòu)信號(hào)進(jìn)行快速譜峭度計(jì)算,得到二維圖如圖9所示。

圖9 失效軸承重構(gòu)信號(hào)后快速譜峭度圖

由圖(8,9)可知:正常軸承的中心頻率為8 kHz,帶寬為3.2 kHz。

筆者以此為依據(jù),對(duì)重構(gòu)信號(hào)進(jìn)行濾波,即選擇頻率為6 400 Hz～9 600 Hz的信號(hào),得到濾波后的信號(hào)及其上包絡(luò)線,如圖10所示。

圖10 正常軸承重構(gòu)信號(hào)后濾波和包絡(luò)線

失效軸承的中心頻率為11.2 kHz,帶寬為3.2 kHz。以此為依據(jù),筆者對(duì)重構(gòu)信號(hào)進(jìn)行濾波,即選擇頻率為9 600 Hz～12 800 Hz的信號(hào),得到濾波后的信號(hào)及其上包絡(luò)線,如圖11所示。

圖11 失效軸承重構(gòu)信號(hào)后濾波和包絡(luò)線

從圖(10,11)可以看出:經(jīng)過(guò)快速譜峭度和帶通濾波處理后的信號(hào)能很好地將失效軸承的故障特征表現(xiàn)出來(lái)。

筆者分別對(duì)正常軸承和失效軸承的重構(gòu)信號(hào)進(jìn)行了包絡(luò)分析,得到了相應(yīng)的包絡(luò)譜,再分別對(duì)正常軸承和失效軸承的重構(gòu)信號(hào)進(jìn)行了包絡(luò)分析,并選擇在1 000 Hz左右易于觀察的正常軸承的包絡(luò)譜和失效軸承的包絡(luò)譜進(jìn)行了對(duì)比。其中,正常軸承重構(gòu)信號(hào)包絡(luò)譜如圖12所示。

圖12 正常軸承重構(gòu)信號(hào)包絡(luò)譜

失效軸承重構(gòu)信號(hào)包絡(luò)譜如圖13所示。

圖13 失效軸承重構(gòu)信號(hào)包絡(luò)譜

通過(guò)上述分析可知:軸承的失效頻率一般在1 000 Hz以下。筆者通過(guò)比較正常軸承和失效軸承的包絡(luò)譜可以發(fā)現(xiàn),失效軸承在108 Hz、216 Hz、325 Hz、433 Hz出現(xiàn)異常波峰;

所提方法診斷出的頻率與張繼旺等人[15]提出的VMD-CNN算法所得頻率值基本相同,由此可證明該方法的有效性和準(zhǔn)確性。

因此,結(jié)合以上的分析,可以得出滾動(dòng)軸承外圈故障時(shí)的頻率在108 Hz。

4 結(jié)束語(yǔ)

本研究首先采用EEMD方法得出各階IMF的分量,計(jì)算出各個(gè)IMF分量的峭度值;然后，選取峭度值大于3的IMF分量進(jìn)行重構(gòu)信號(hào),將重構(gòu)信號(hào)進(jìn)行快速譜峭度計(jì)算得到對(duì)應(yīng)的二維圖,由此可得相應(yīng)的中心頻率和帶寬,并進(jìn)行帶通濾波處理,得出相應(yīng)的包絡(luò)譜,并進(jìn)行分析,判斷軸承失效時(shí)的頻率;最后，通過(guò)實(shí)例分析驗(yàn)證了該方法的準(zhǔn)確性和有效性。研究結(jié)果表明:

(1)采用EEMD方法分解振動(dòng)信號(hào)解決了EMD方法出現(xiàn)的模態(tài)混合現(xiàn)象及末端效應(yīng),并且其分解效果較好;

(2)采用EEMD方法與快速譜峭度結(jié)合,并經(jīng)過(guò)帶通濾波處理,對(duì)振動(dòng)的降噪效果明顯,使故障特征更加突出;

(3)以西安交通大學(xué)XJTU-SY滾動(dòng)軸承第1類工況的第1個(gè)軸承為例,將此正常振動(dòng)數(shù)據(jù)和失效振動(dòng)數(shù)據(jù)對(duì)所提方法進(jìn)行對(duì)比分析,結(jié)果顯示其故障時(shí)的振動(dòng)頻率為108 Hz,故所提的EEMD與快速譜峭度方法能夠?qū)崿F(xiàn)滾動(dòng)軸承的故障診斷。

在未來(lái)的研究中,可以考慮對(duì)振動(dòng)信號(hào)的降噪與解調(diào)方面做進(jìn)一步優(yōu)化和完善。