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    CEEMDAN輔助快速譜峭度的滾動軸承故障診斷方法

    2022-07-10 08:06:20慎明俊張守京
    輕工機械 2022年3期
    關(guān)鍵詞:峭度內(nèi)圈外圈

    朱 強, 吳 芮, 慎明俊, 張守京*

    (1.西安標準工業(yè)股份有限公司, 陜西 西安 710600; 2.西安工程大學 機電工程學院, 陜西 西安 710048)

    隨著工業(yè)設(shè)備的高速智能化發(fā)展,滾動軸承作為機械設(shè)備中的重要零部件,在集成度高的復雜運行環(huán)境中極易發(fā)生故障,從而給機械設(shè)備造成嚴重影響。因此,對滾動軸承進行故障診斷,減少突發(fā)故障對整個機械設(shè)備很有必要。

    故障診斷的核心是提取能緊密表征軸承狀態(tài)的故障特征,而集合經(jīng)驗模態(tài)分析(EEMD)作為有效分解振動信號的工具被廣泛運用。胡愛軍等[1]將EEMD和峭度最大準則相結(jié)合篩選出有效分量,再利用包絡(luò)解調(diào)方法進行滾動軸承故障診斷;田晶等[2]將EEMD與空域相關(guān)降噪聯(lián)合實現(xiàn)滾動軸承的故障診斷;李利品等[3]對EEMD算法進行了改進并將其應用在多相流檢測中;周將坤等[4]建立了EMD與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合的故障診斷系統(tǒng);師少達等[5]用細菌覓食優(yōu)化算法來優(yōu)化EEMD的參數(shù),以軸承為例驗證了該方法的有效性。EEMD能解決模態(tài)混合問題,但無法從不明顯的早期故障信號中提取出有效的故障特征。自適應噪聲完備經(jīng)驗模態(tài)分解(CEEMDAN)在EEMD的基礎(chǔ)上成對添加反向的白噪聲信號,可以提高分解分量的完備性,同時降低信號重構(gòu)時產(chǎn)生的誤差。陳世鵬等[6]采用CEEMDAN分解本征模態(tài)分量,再利用多核相關(guān)向量機進行故障診斷;慎明俊等[7]將CEEMD與3點對稱差分算子相結(jié)合用于滾動軸承故障診斷;王海龍等[8]提出一種CEEMDAN與小波包聯(lián)合降噪的優(yōu)化方法。

    譜峭度方法被廣泛應用于滾動軸承故障診斷中,趙妍等[9]用譜峭度算法分析時頻特征,然后結(jié)合包絡(luò)解調(diào)實現(xiàn)了異步電機的故障診斷;張龍等[10]提出一種基于包絡(luò)譜帶通峭度的改進譜峭度方法,并應用于滾動軸承的故障診斷中??焖僮V峭度作為譜峭度的改進方法,可減小峭度檢測的不確定性,任學平等[11]將變分模態(tài)分解和快速譜峭度聯(lián)合有效提取了滾動軸承的早期故障特征;王海明等[12]利用快速譜峭度對振動信號進行濾波,再結(jié)合正交匹配追蹤算法完成了滾動軸承的故障診斷。

    筆者提出一種CEEMDAN輔助快速譜峭度的滾動軸承故障診斷方法,將CCEMDAN分解信號的自適應性和完備性與快速譜峭度高效識別故障區(qū)域相結(jié)合,提高滾動軸承故障診斷的效率和精確性。

    1 基本理論分析

    1.1 CEEMDAN理論基礎(chǔ)

    自適應噪聲完備集合經(jīng)驗模態(tài)分解(complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise,CEEMDAN)[13]是從改進經(jīng)驗模態(tài)分解(EMD)和集合經(jīng)驗模態(tài)分解(EEMD)算法演變而來的新算法,是在EEMD的基礎(chǔ)上加入自適應白噪聲進一步減小信號分解產(chǎn)生的模態(tài)混疊,可以解決EEMD在加入白噪聲后分解失去完備性、產(chǎn)生重構(gòu)誤差的問題[14]。

    (1)

    (2)

    rk(t)=rk-1(t)-IMF,k;

    (3)

    (4)

    (5)

    1.2 快速譜峭度算法

    1.2.1 譜峭度

    峭度作為時域中用來描述故障沖擊信號強弱的無量綱指標,對信號的瞬時沖擊極為敏感,但極易受到噪聲的擾亂使得效果不佳。譜峭度(spectral kurtosis,SK)是由Deyer提出[15],通過計算頻譜圖中譜線的峭度來確定信號的沖擊所在的頻率,既能檢測到故障信號,又能準確定位到故障沖擊所在的頻率范圍[16]。

    定義故障信號X(t)的機理響應為Y(t),M(t,ω)為Y(t)在頻率ω處的復包絡(luò),則

    (6)

    則X(t)譜峭度為

    (7)

    式中,S2nY(ω)為信號Y(t)的2n階瞬時譜矩,且有

    S2nY(ω)=E[|M(t,ω)dX(t)|2n]/dω。

    1.2.2 快速譜峭度圖

    隨著信號時頻分析的不斷發(fā)展,以及包絡(luò)分析中帶寬和中心頻率依靠人為經(jīng)驗估計的不足,Atoni通過譜峭度和FIR帶通濾波器提出了快速譜峭度的概念[17]。快速譜峭度原理為將原始信號通過構(gòu)建的具有不同頻帶的1/3-二叉樹帶通濾波器進行分解,并計算各個頻帶的譜峭度值得到快速譜峭度圖,圖中縱坐標表示依據(jù)峭度大小信號分解的層數(shù),橫坐標表示信號濾波的最佳帶寬和其中心頻率所在位置[18]。

    2 CEEMDAN-FSK故障診斷流程

    CEEMDAN算法將故障振動信號分解成多個IMF分量,利用FSK算法計算出故障信號和每個IMF分量的峭度值,同時計算出各IMF分量與故障信號的相關(guān)度,篩選出峭度值大于3且相關(guān)度較大的分量。然后將篩選的分量進行重構(gòu)得到新的信號序列,再對該信號序列進行快速譜峭度分析,得到重構(gòu)信號的快速譜峭度圖,找到譜峭度圖中顏色較深的區(qū)域,確定其譜峭度最大的共振頻帶。最后利用譜峭度最大值范圍設(shè)置合適的帶通濾波區(qū)間,對該區(qū)間的信號進行濾波分析實現(xiàn)滾動軸承故障診斷。筆者將對滾動軸承的內(nèi)圈和外圈分別進行故障診斷,圖1所示為CEEMDAN-FSK診斷滾動軸承故障的具體流程。

    圖1 診斷流程圖Figure 1 Diagnostic flow chart

    3 實驗分析

    為驗證筆者方法的有效性,采用西儲大學軸承實驗數(shù)據(jù)進行實驗仿真分析,實驗具體裝置見文獻[14]。筆者選用裝置驅(qū)動端型號為6205-2RS的滾動軸承,該實驗利用電火花在軸承內(nèi)圈、外圈和滾動體上制造出直徑為0.177 8 mm(0.007 in)的故障。筆者選取該實驗數(shù)據(jù)中的采樣點數(shù)為4 000,軸承具體參數(shù)如表1所示,計算得到滾動軸承內(nèi)圈理論故障頻率為fi=162.18 Hz,外圈理論故障頻率為fj=107.36 Hz,軸承轉(zhuǎn)頻為f0=29.95 Hz。

    表1 軸承結(jié)構(gòu)參數(shù)

    軸承內(nèi)圈故障信號的時域波形和包絡(luò)譜如圖2所示。圖2(a)時域圖中幾乎看不到具有周期性的故障脈沖;包絡(luò)譜中內(nèi)圈故障特征頻率較為微弱,且受干擾譜線的影響較為嚴重,還需對信號做進一步處理。

    采用筆者方法對內(nèi)圈故障信號做進一步處理得到如圖3所示的結(jié)果。圖3(a)所示為信號經(jīng)CEEMD分解得到10組IMF分量;各個分量的峭度和相關(guān)度如表2所示。其中,IMF,1和IMF,3的峭度值都大于3且相關(guān)度大于0.3;根據(jù)峭度-相關(guān)度最大規(guī)則篩選出包含軸承內(nèi)圈故障信息最多的IMF分量并將其重構(gòu),結(jié)果如圖3(b)所示,可清晰觀察到等間隔的周期性沖擊成分。圖3(c)為重構(gòu)信號經(jīng)FSK處理結(jié)果,信號中峭度最大的共振頻帶對應圖中白色虛線框位置,中心頻率為937.5 Hz,帶寬為375.0 Hz,設(shè)置帶通濾波區(qū)間為750.0~1 125.0 Hz對信號做濾波處理。圖3(d)濾波信號的包絡(luò)譜中,除明顯的轉(zhuǎn)頻外,內(nèi)圈故障特征頻率fi處譜線更加突出,其倍頻2fi~6fi處也有較為突出的譜線,并且還提取到了轉(zhuǎn)頻與特征頻率形成的調(diào)制邊頻帶(fi±2fr,3fi±2fr),與圖2(b)相比,譜線更清晰,幅值更明顯??梢源_定軸承內(nèi)圈發(fā)生故障時的頻率為162 Hz,實驗結(jié)果與理論值相符。

    表2 軸承內(nèi)圈IMF分量的峭度和相關(guān)度

    3.2 滾動軸承外圈故障

    圖4所示為實驗軸承外圈故障信號的時域波形和包絡(luò)譜。外圈時域波形圖中受到強噪聲的干擾,外圈故障激發(fā)的周期性沖擊特征被淹沒;對應包絡(luò)譜中,由于噪聲的影響未能提取到與軸承外圈相關(guān)的特征頻率成分,無法判斷軸承的故障類型。傳統(tǒng)的包絡(luò)解調(diào)方法失效。

    圖4 原始信號時域和包絡(luò)譜Figure 4 Time domain and envelope spectrum of original signal

    圖5(a)所示為信號經(jīng)CEEMDAN分解得到的10組IMF分量;各個分量的峭度和相關(guān)度如表3所示,IMF,2峭度值最大且相關(guān)度大于0.3;圖5(b)所示為利用峭度和相關(guān)度最大準則篩選出包含軸承內(nèi)圈故障信息最多的IMF分量并將其重構(gòu)的結(jié)果,重構(gòu)信號的脈沖沖擊更見明顯,幅值也更清晰。圖5(c)中重構(gòu)信號經(jīng)FSK處理后信號中峭度最大的共振頻帶對應圖中白色虛線框處,中心頻率為2 812.5 Hz,帶寬為375.0 Hz,設(shè)置帶通濾波區(qū)間2 625.0~3 000.0 Hz對信號做濾波處理。圖5(d)濾波信號的包絡(luò)譜中,有效提取到軸承外圈故障特征頻率成分f0~4f0,且與圖4(b)相比,故障頻率成分更清晰。由此判定軸承外圈發(fā)生故障時的頻率為107.0 Hz,實驗結(jié)果與理論相符。

    表3 軸承外圈IMF分量的峭度和相關(guān)度

    4 結(jié)論

    針對滾動軸承故障信號的非線性和非平穩(wěn)特性,故障特征提取難和故障識別不夠準確問題,筆者提出一種CCEMDAN輔助快速譜峭度的故障診斷方法。首先利用CCEMDAN算法將故障信號分解,然后選取峭度值大于3.0以及相關(guān)度大于0.9的IMF分量進行重構(gòu),實現(xiàn)軸承的故障特征提??;然后利用快速譜峭度分析得到快速譜峭度圖,再對其進行帶通濾波處理,通過分析頻率變化識別軸承故障;最后,筆者分別對滾動軸承的內(nèi)圈故障和外圈故障進行診斷實驗,驗證了CEEMDAN-FSK方法的有效性和可行性。研究結(jié)論如下:

    1) 利用CEEMDAN算法實現(xiàn)故障信號的分解重構(gòu)解決了EEMD算法產(chǎn)生的模態(tài)效應和重構(gòu)誤差大的問題,提取的故障特征更完備;快速譜峭度方法對重構(gòu)的故障特征進行帶通濾波處理,使得故障區(qū)域更突出。

    2) 將CEEMDAN和快速譜峭度聯(lián)合實現(xiàn)滾動軸承的故障診斷,對滾動軸承的內(nèi)圈故障和外圈故障進行實驗,并與原始故障頻率進行對比分析,結(jié)果表明內(nèi)圈故障時的頻率為162 Hz,外圈故障頻率為107 Hz,與理論值相符,故所提方法能夠?qū)崿F(xiàn)滾動軸承的故障診斷。

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