基于小波包和EMD的HHT時(shí)頻分析方法在航空試驗(yàn)器軸承故障診斷中的應(yīng)用

呂作鵬, 羅 健， 楊曉彤, 蘇鈞聰, 李曉玉, 占 銳

1.中國(guó)航發(fā)商用航空發(fā)動(dòng)機(jī)有限責(zé)任公司 機(jī)械系統(tǒng)部，上海 200241；2.中國(guó)航發(fā)上海商用航空發(fā)動(dòng)機(jī)制造有限責(zé)任公司 試驗(yàn)驗(yàn)證中心，上海 201306)

隨著航空工業(yè)的發(fā)展，為了滿足航空試驗(yàn)器高轉(zhuǎn)速的要求，高精密、高DN值的輕量化軸承得到了廣泛應(yīng)用。該類高精密工業(yè)軸承采用陶瓷球滾動(dòng)體提高剛性和耐磨性，采用合成樹(shù)脂材料的保持架來(lái)滿足高轉(zhuǎn)速需求。在高溫環(huán)境下，試驗(yàn)器受轉(zhuǎn)頻、軸承腔氣動(dòng)、滑油等多種復(fù)雜激勵(lì)的影響，很難從中識(shí)別和提取試驗(yàn)器的軸承故障。這種軸承故障如果不能及時(shí)地診斷和識(shí)別，脆弱的結(jié)構(gòu)和嚴(yán)苛的使用條件會(huì)導(dǎo)致內(nèi)外環(huán)塑性變形，出現(xiàn)保持架碎裂等故障，引起軸承失效。繼續(xù)運(yùn)轉(zhuǎn)的失效軸承會(huì)破環(huán)整個(gè)試驗(yàn)設(shè)備，將給企業(yè)帶來(lái)巨大的經(jīng)濟(jì)損失，同時(shí)會(huì)危害操作人員的人身安全。發(fā)現(xiàn)溫度和振動(dòng)水平明顯異常的軸承故障到軸承失效，往往就在幾秒鐘時(shí)間內(nèi)，來(lái)不及進(jìn)行緊急避險(xiǎn)操作，因此研究航空試驗(yàn)器軸承早期的故障診斷具有重要意義[1-3]。

針對(duì)軸承故障問(wèn)題，國(guó)內(nèi)外學(xué)者和科研人員對(duì)軸承故障的早期診斷進(jìn)行了大量的研究。不少學(xué)者將信號(hào)處理中常用的方法應(yīng)用到軸承故障診斷中。羅忠輝等[4]對(duì)小波變換和經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｊ椒纸?Empirical Mode Decomposition，EMD)在電機(jī)軸承早期故障診斷中的應(yīng)用進(jìn)行了研究。王紅軍等[5]基于集成經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(Ensemble EMD,EEMD)和小波包變換(Wavelet Packet Transform，WPT)提出了一種早期故障敏感特征獲取方法。Saidi等[6]研究了EMD的雙譜分析在軸承非穩(wěn)態(tài)振動(dòng)信號(hào)故障診斷中的應(yīng)用。劉建強(qiáng)等[7]對(duì)基于小波包分解和EEMD對(duì)列車轉(zhuǎn)向架軸承智能故障診斷方法進(jìn)行了研究。Law等[8]基于小波包分解和Hilbert-Huang變換(HHT)提出了一種主軸軸承狀態(tài)監(jiān)測(cè)的方法。趙光權(quán)等[9]基于小波包能量熵和深度置信網(wǎng)絡(luò)(Deep Belief Networks,DBN)對(duì)軸承故障診斷進(jìn)行了研究。沈希忠等[10]應(yīng)用振動(dòng)信號(hào)經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分析來(lái)進(jìn)行固有頻率檢測(cè)。呂明珠等[11]應(yīng)用小波包能量熵與EMD結(jié)合進(jìn)行風(fēng)機(jī)滾動(dòng)軸承的故障診斷。李志農(nóng)等[12]基于經(jīng)驗(yàn)小波變換對(duì)機(jī)械故障診斷方法進(jìn)行了研究。姚海妮等[13]提出了基于經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分析的故障診斷方法應(yīng)用技術(shù)。徐可等[14]進(jìn)行了EMD和支持向量機(jī)的滾動(dòng)軸承故障診斷。任學(xué)平等[15]基于改進(jìn)小波包和EEMD的方法對(duì)軸承故障診斷進(jìn)行了研究。目前大多數(shù)研究都基于常規(guī)軸承的故障識(shí)別，應(yīng)用技術(shù)也主要集中在信號(hào)的降噪處理上，對(duì)航空試驗(yàn)器高速重載輕量化的軸承故障診斷研究還處于空白階段。

針對(duì)航空試驗(yàn)器軸承激勵(lì)及發(fā)熱量小、干擾激勵(lì)多、故障演變快等特點(diǎn)，筆者基于WPT對(duì)軸承故障信號(hào)進(jìn)行分解處理，選擇振動(dòng)特征頻率所在頻段的信號(hào)重構(gòu)，重構(gòu)后的信號(hào)進(jìn)行快速傅里葉變換(Fast Fourier Transform,FFT)分析得到高頻的軸承故障信號(hào)。然后基于EMD對(duì)數(shù)據(jù)中非平穩(wěn)的故障沖擊信號(hào)進(jìn)行處理，通過(guò)HHT對(duì)信號(hào)進(jìn)行共振解調(diào)，將低頻的軸承故障分量篩選出來(lái)，最后通過(guò)時(shí)頻分析標(biāo)注出振動(dòng)頻帶的區(qū)域，對(duì)軸承的早期故障特征進(jìn)行識(shí)別。

1 基于小波包和EMD的HHT時(shí)頻分析原理

1.1 小波包變換(WPT)分析

WPT方法為小波變換的拓展，利用多次迭代的小波轉(zhuǎn)換分析對(duì)信號(hào)進(jìn)行處理，通過(guò)將信號(hào)投影到小波包基函數(shù)空間，根據(jù)信號(hào)的特征，選取最佳的基函數(shù)與信號(hào)進(jìn)行匹配，提高信號(hào)的信噪比，突出故障特征。小波包分解樹(shù)狀圖如圖1所示。

圖1 小波包分解樹(shù)狀圖

小波包分解算法為

小波包重構(gòu)算法為

式中：di,j,n為第j層第n個(gè)節(jié)點(diǎn)的第i個(gè)小波包系數(shù)；hk、gk為展開(kāi)系數(shù)。

1.2 經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(EMD)方法

當(dāng)完成對(duì)信號(hào)的小波包分解后，由于沖擊信號(hào)的非平穩(wěn)特性，依然有一些低頻與高頻的調(diào)制信號(hào)混雜在一起。Huang等[16]提出的EMD方法可以將復(fù)雜的輸入信號(hào)分解成有限個(gè)本征模態(tài)函數(shù)(Intrinsic Mode Function，IMF)，可使非平穩(wěn)信號(hào)平穩(wěn)化，從而使復(fù)雜信號(hào)的處理簡(jiǎn)單化。這些包含不同固有特征的IMF分量表征了原始振動(dòng)信號(hào)的物理信息，即

式中：ci(t)為各階IMF；r(t)為殘余分量。

通過(guò)該方法，將信號(hào)自適應(yīng)從高到低進(jìn)行分解，得到不同頻率的濾波器組，振動(dòng)信號(hào)被不同帶寬進(jìn)行篩選，實(shí)現(xiàn)故障特征的提取。

1.3 Hilbert-Huang變換(HHT)時(shí)頻分析

在此基礎(chǔ)上，由于小波包分解和EMD的特性，使得軸承故障中的高頻分量和低頻分量很難直觀地同時(shí)體現(xiàn)，并用于軸承故障診斷。這就需要借用HHT的時(shí)頻分析來(lái)對(duì)故障信號(hào)進(jìn)一步處理[17]。

時(shí)頻分析作為分析時(shí)變非平穩(wěn)信號(hào)的有力工具，成為現(xiàn)代信號(hào)處理研究的一個(gè)熱點(diǎn)。而HHT為一種自適應(yīng)的信號(hào)處理方法，經(jīng)過(guò)EMD后的信號(hào)，使瞬時(shí)頻率有了意義，可以得到有意義的HHT時(shí)頻譜，使得高低頻的軸承故障信號(hào)得到直觀體現(xiàn)。

基于小波包和EMD的HHT時(shí)頻分析故障診斷流程圖如圖2所示。

圖2 基于小波包和EMD的HHT時(shí)頻分析故障診斷流程圖

2 基于小波包和EMD的HHT時(shí)頻分析對(duì)模擬軸承故障數(shù)據(jù)處理

為驗(yàn)證基于小波包和EMD的HHT時(shí)頻分析方法的可靠性，進(jìn)行了仿真信號(hào)的故障診斷分析。通過(guò)MATLAB建立正常軸承振動(dòng)信號(hào)函數(shù)為

y1=0.3sin(2πfit)+0.1sin(2π·2fit)+0.05sin(2π·3fit)

疊加高斯白噪聲y2，設(shè)置信噪比為1，并引入故障調(diào)制信號(hào)函數(shù)

y3=0.02sin(2πfct)+0.02sin(2πfcit)+sin(2πfit+sin(2πfct))

式中：fi=284.4 Hz為仿真信號(hào)的轉(zhuǎn)頻，并加入了轉(zhuǎn)頻的二倍頻和三倍頻，引入故障調(diào)制信號(hào)中；fci=155.7 Hz為仿真信號(hào)模擬保持架通過(guò)內(nèi)圈頻率；fc=128.7 Hz為仿真信號(hào)模擬保持架旋轉(zhuǎn)頻率。

首先對(duì)仿真時(shí)域信號(hào)進(jìn)行3層小波包分解，分解后第3層各節(jié)點(diǎn)的信號(hào)頻譜如圖3所示。

圖3 仿真信號(hào)時(shí)域圖

對(duì)模擬信號(hào)進(jìn)行小波包降噪處理，并進(jìn)行頻率重構(gòu)，得到故障頻率的高頻部分，如圖4所示。

圖4 小波包處理及重構(gòu)的仿真信號(hào)

再對(duì)小波包后的信號(hào)進(jìn)行EMD，得到各自的IMF分量，如圖5所示。通過(guò)該方法，對(duì)振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行處理。

圖5 仿真信號(hào)EMD分解

通過(guò)EMD對(duì)信號(hào)進(jìn)行共振解調(diào)，將低頻的軸承故障分量篩選出來(lái)。在此基礎(chǔ)上根據(jù)HHT原理對(duì)信號(hào)進(jìn)行時(shí)頻分析，最后標(biāo)注出故障激勵(lì)頻帶的區(qū)域，如圖6所示。

圖6 仿真信號(hào)HHT時(shí)頻域分析

通過(guò)對(duì)模擬信號(hào)的小波包降噪并進(jìn)行重構(gòu)，得到了處理后的振動(dòng)信號(hào)。而后進(jìn)行EMD，根據(jù)所得IMF分量進(jìn)行數(shù)據(jù)篩選。最后從HHT處理后的時(shí)頻圖中，可以清晰地得到預(yù)先植入的兩個(gè)保持架故障頻率，從而實(shí)現(xiàn)了故障識(shí)別。

3 航空試驗(yàn)器軸承預(yù)置故障試驗(yàn)

由于實(shí)際試驗(yàn)時(shí)激勵(lì)會(huì)更復(fù)雜，得到的振動(dòng)信號(hào)經(jīng)過(guò)傳遞路徑層層削弱，很難直觀發(fā)現(xiàn)故障特征。為了驗(yàn)證基于小波包和EMD的HHT時(shí)頻分析方法的有效性，借用航空密封試驗(yàn)器，進(jìn)行軸承預(yù)置故障試驗(yàn)。航空密封試驗(yàn)器最高轉(zhuǎn)速可達(dá)25000 r/min，具備多通道的油路和氣路系統(tǒng)，可實(shí)現(xiàn)不同尺寸、不同轉(zhuǎn)速和不同參數(shù)密封件的性能測(cè)試。航空密封試驗(yàn)系統(tǒng)如圖7所示。試驗(yàn)系統(tǒng)主要由驅(qū)動(dòng)、供氣、潤(rùn)滑、安裝與支撐、數(shù)控等系統(tǒng)及相關(guān)配套設(shè)施組成。

圖7 航空密封試驗(yàn)系統(tǒng)

預(yù)置故障軸承為試驗(yàn)器使用超精密高速陶瓷球軸承。其滾珠材料為氮化硅陶瓷材質(zhì)，具有高硬度和耐磨特性，內(nèi)外環(huán)是由特殊的熱處理工藝的Cronidur 30材料制成，疲勞壽命和抗磨損性極佳，通常情況下軸承可在無(wú)限壽命下運(yùn)轉(zhuǎn)。保持架是由具有耐溫性的塑料纖維TX制成。為便于試驗(yàn)對(duì)照，通過(guò)在其中一個(gè)高速輕載軸承中植入外環(huán)故障，與另一個(gè)正常的軸承來(lái)進(jìn)行對(duì)比試驗(yàn)。同時(shí)為了加快試驗(yàn)進(jìn)度，并突出保持架故障，對(duì)軸承采用斷油處理，如圖8所示。航空密封試驗(yàn)器軸承故障試驗(yàn)概況如圖9所示。試驗(yàn)器故障軸承安裝位置如圖10所示。

圖8 軸承外環(huán)植入磨損故障與停止供油

圖9 航空密封試驗(yàn)器軸承故障試驗(yàn)概況

圖10 試驗(yàn)器故障軸承安裝放置位置

以主軸轉(zhuǎn)速17000 r/min、供氣溫度226 ℃、壓差12 kPa的初始條件開(kāi)始試驗(yàn)。運(yùn)行期間，持續(xù)關(guān)注振動(dòng)信號(hào)，主要頻率成分包括電機(jī)二倍轉(zhuǎn)頻、工裝軸一倍轉(zhuǎn)頻(以下簡(jiǎn)稱“轉(zhuǎn)頻”)、轉(zhuǎn)頻2X、轉(zhuǎn)頻3X，如圖11所示。

圖11 軸承故障試驗(yàn)初始振動(dòng)信號(hào)

運(yùn)轉(zhuǎn)至76 h后，振動(dòng)信號(hào)出現(xiàn)不穩(wěn)定波動(dòng)，頻譜圖中出現(xiàn)大量雜頻信息，如圖12所示。

圖12 故障軸承失效前的振動(dòng)信號(hào)

隨即5 s內(nèi)，試驗(yàn)器發(fā)生抱軸失效，電機(jī)超扭保護(hù)啟動(dòng)，試驗(yàn)器停機(jī)。

從運(yùn)行結(jié)果上看，直到出現(xiàn)明顯故障現(xiàn)象前，振動(dòng)信號(hào)以轉(zhuǎn)頻、轉(zhuǎn)頻2X、電機(jī)轉(zhuǎn)頻2X為主。振動(dòng)總量未見(jiàn)明顯持續(xù)性增長(zhǎng)，上述各主要單頻峰值也未見(jiàn)明顯持續(xù)性增長(zhǎng)。軸承的故障頻率不突出，淹沒(méi)在大量的轉(zhuǎn)頻激勵(lì)、共振響應(yīng)和干擾激勵(lì)中，僅僅通過(guò)振動(dòng)監(jiān)測(cè)無(wú)法得到有效的故障預(yù)警信息。

4 基于小波包和EMD的HHT時(shí)頻分析對(duì)試驗(yàn)數(shù)據(jù)處理

4.1 初始信號(hào)數(shù)據(jù)分析

滾動(dòng)軸承由內(nèi)圈、外圈、滾動(dòng)體和保持架4個(gè)部分組成。假設(shè)軸承滾道面與滾動(dòng)體之間無(wú)相對(duì)滑動(dòng)；承受徑向、軸向載荷時(shí)各部分無(wú)變形；外圈固定，則滾動(dòng)軸承工作時(shí)的特征頻率的理論值計(jì)算如表1所示。

表1 滾動(dòng)軸承各部件振動(dòng)特征頻率統(tǒng)計(jì)表

表1中，N=17065 r/min為轉(zhuǎn)速，D=72.5 mm為軸承的節(jié)徑，d=7.141 mm為滾動(dòng)體直徑，α=15°為接觸角，n=23為滾動(dòng)體數(shù)目。

初始信號(hào)時(shí)域如圖13所示，采樣頻率為10 kHz。初始信號(hào)中混疊了大量的激勵(lì)信號(hào)(雜頻)。對(duì)初始信號(hào)進(jìn)行5層小波包分解，而后進(jìn)行重構(gòu)，可以得到2972 Hz的滾動(dòng)體對(duì)外圈故障頻率，如圖14所示。

圖13 試驗(yàn)初始振動(dòng)信號(hào)時(shí)域圖

圖14 試驗(yàn)初始信號(hào)的小波包及信號(hào)重構(gòu)

EMD分解后的初始信號(hào)如圖15所示，通過(guò)IMF特征值分量進(jìn)行數(shù)據(jù)篩選，得到低頻故障頻率中的保持架轉(zhuǎn)動(dòng)頻率129.2 Hz，但是高頻信號(hào)中的故障頻率被抑制。

圖15 EMD分解后的試驗(yàn)初始振動(dòng)信號(hào)

初始信號(hào)的時(shí)頻分析如圖16所示。在EMD對(duì)低頻分量的識(shí)別基礎(chǔ)上，對(duì)振動(dòng)數(shù)據(jù)進(jìn)行HHT時(shí)頻分析，得到初始信號(hào)中的軸承故障頻率帶。

圖16 試驗(yàn)初始振動(dòng)信號(hào)的時(shí)頻分析

從時(shí)頻圖中可以看到主要的激勵(lì)響應(yīng)帶，其中除轉(zhuǎn)子常見(jiàn)的轉(zhuǎn)頻及其倍頻外，可以清晰看到滾動(dòng)體對(duì)外圈故障頻率和保持架的轉(zhuǎn)動(dòng)頻率帶，從而驗(yàn)證了故障診斷在故障早期的識(shí)別作用。

4.2 軸承失效發(fā)生前信號(hào)

當(dāng)帶故障持續(xù)運(yùn)轉(zhuǎn)76 h后，故障軸承試驗(yàn)器振動(dòng)信號(hào)時(shí)域如圖17所示。圖17中，振動(dòng)時(shí)域信號(hào)開(kāi)始出現(xiàn)不穩(wěn)現(xiàn)象，由于發(fā)生抱軸時(shí)刻出現(xiàn)大量的摩擦等低頻寬帶激勵(lì)，故障信號(hào)完全無(wú)法提取，所以選取發(fā)生抱軸故障前5 s的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。

圖17 故障軸承失效前振動(dòng)信號(hào)時(shí)域圖

小波包及信號(hào)重構(gòu)故障軸承試驗(yàn)器振動(dòng)信號(hào)如圖18所示。抱軸前可見(jiàn)的激勵(lì)信號(hào)及雜頻增多，即使對(duì)信號(hào)進(jìn)行5層小波包分解，而后進(jìn)行重構(gòu)，除得到2952 Hz的滾動(dòng)體對(duì)外圈故障頻率外，還可看到滾動(dòng)體自轉(zhuǎn)頻率1422 Hz。

圖18 小波包及信號(hào)重構(gòu)故障軸承失效前振動(dòng)信號(hào)

EMD分解后的故障軸承試驗(yàn)器振動(dòng)信號(hào)，如圖19所示。通過(guò)IMF特征值分量進(jìn)行數(shù)據(jù)篩選，這時(shí)除得到低頻故障頻率中的保持架轉(zhuǎn)動(dòng)頻率129.2 Hz外，還可以清楚看到保持架對(duì)內(nèi)圈頻率155.1 Hz，以及保持架轉(zhuǎn)動(dòng)頻率的2倍頻258.7 Hz和保持架對(duì)內(nèi)圈頻率的3倍頻462.9 Hz，但是高頻信號(hào)中的故障頻率被抑制。

圖19 EMD故障軸承失效前振動(dòng)信號(hào)

故障軸承試驗(yàn)器振動(dòng)信號(hào)時(shí)頻分析如圖20所示。在EMD對(duì)低頻分量的識(shí)別基礎(chǔ)上，對(duì)振動(dòng)數(shù)據(jù)進(jìn)行HHT時(shí)頻分析，得到抱軸前信號(hào)中的軸承故障頻率帶。

圖20 故障軸承失效前振動(dòng)信號(hào)的時(shí)頻分析

此時(shí)由于故障加深，激勵(lì)增多，時(shí)頻圖中的頻帶較亂。不過(guò)仍然可以指向到保持架旋轉(zhuǎn)頻率、保持架對(duì)內(nèi)圈頻率、滾動(dòng)體自轉(zhuǎn)頻率和滾動(dòng)體對(duì)外圈頻率。

5 故障軸承拆解及理化分析驗(yàn)證

為了進(jìn)一步驗(yàn)證軸承故障失效的原因及兩個(gè)軸承的對(duì)比情況，分別對(duì)兩個(gè)試驗(yàn)軸承進(jìn)行拆解及理化分析驗(yàn)證。

5.1 軸承拆解宏觀檢查

故障軸承拆解初始狀態(tài)如圖21所示。通過(guò)對(duì)故障軸承的拆解，可以明顯看到試驗(yàn)預(yù)置故障軸承保持架發(fā)黑碎裂，滾子發(fā)烏移位，四周存在黑色碎屑。

圖21 故障軸承拆解初始狀態(tài)

故障軸承宏觀檢查如圖22所示。故障軸承進(jìn)行分解，內(nèi)外滾道均有嚴(yán)重磨損翻邊痕跡，滾子表面發(fā)烏有麻點(diǎn)，內(nèi)外圈配合面高溫變色有磨痕，供油孔內(nèi)部被磨平填死，保持架碎裂有高溫碳化痕跡。

圖22 故障軸承宏觀檢查

對(duì)比軸承宏觀檢查如圖23所示。對(duì)比軸承拆下分解，發(fā)現(xiàn)軸承內(nèi)圈有結(jié)焦痕跡，內(nèi)外滾道均有磨痕，也有附著污跡，供油孔附近有黑色碎屑堆積，外環(huán)配合面相對(duì)完好，滾子表面無(wú)明顯痕跡。保持架中間高溫變色。

圖23 對(duì)比軸承宏觀檢查

通過(guò)宏觀拆解情況可以看出，預(yù)置故障軸承的內(nèi)外環(huán)磨損嚴(yán)重，且該軸承保持架已經(jīng)碎裂，對(duì)應(yīng)出振動(dòng)信號(hào)故障分析中的兩個(gè)故障類型。而對(duì)比軸承的內(nèi)外環(huán)及保持架相對(duì)完好。

5.2 顯微組織檢驗(yàn)

軸承保持架微觀檢查如圖24所示。通過(guò)目視及顯微鏡檢查，故障軸承保持架整體從兜孔間隔處斷裂成數(shù)塊，兜孔發(fā)生變形，存在微裂紋，有結(jié)焦現(xiàn)象。斷口磨損，局部纖維狀，呈過(guò)載斷裂特征。對(duì)比軸承保持架一周兜孔間隔處均發(fā)生氧化變色，由紅色變?yōu)楹谏?，兜孔一周均可?jiàn)磨損痕跡，其中兜孔間隔方向磨損較重，兜孔表面局部可見(jiàn)磨損掉塊。

圖24 軸承保持架微觀檢查

該檢查可以證明，在缺油狀態(tài)下，兩個(gè)軸承的保持架均有磨損，而故障軸承的進(jìn)展明顯更快，能夠?qū)?yīng)信號(hào)分析中的保持架故障頻率。

5.3 內(nèi)外環(huán)硬度檢測(cè)

取故障軸承內(nèi)圈、外圈氧化變色部位進(jìn)行剖面顯微組織及硬度檢測(cè)。軸承外環(huán)硬度檢測(cè)如圖25所示。外圈剖面組織宏觀顯示，表面同樣可見(jiàn)高度氧化混合變形層，深度約86 μm，區(qū)1同樣是白亮層，深度約505 μm，發(fā)生高溫淬火，而后依次為完全淬火、不完全淬火、退火組織，軸承內(nèi)圈類似。

圖25 軸承外環(huán)硬度檢測(cè)圖

通過(guò)拆解及理化分析可以明顯看出，故障軸承的外環(huán)植入故障后，在無(wú)滑油潤(rùn)滑情況下，滾子沖擊外環(huán)等構(gòu)件，導(dǎo)致服役溫度升高，造成內(nèi)外滾道磨損和保持架過(guò)載碎裂。對(duì)比軸承在無(wú)滑油情況下，保持架兜孔磨損掉塊和高溫氧化變色是故障軸承的早期狀態(tài)。這充分證明，故障軸承外滾道故障和保持架故障時(shí)已經(jīng)有效得到故障診斷分析和預(yù)測(cè)，且隨著故障的深入發(fā)展，更多的故障頻率得以體現(xiàn)。拆解結(jié)果與理論分析故障原因完全一致。

6 結(jié)束語(yǔ)

通過(guò)植入故障的軸承對(duì)比試驗(yàn)，可以發(fā)現(xiàn)航空軸承試驗(yàn)器所用高速輕量軸承振動(dòng)能量小、發(fā)熱量小，故障發(fā)生過(guò)程中不易察覺(jué)，而振動(dòng)信號(hào)出現(xiàn)問(wèn)題時(shí)，發(fā)生失效破壞的進(jìn)展非常快。

通過(guò)WPT對(duì)信號(hào)進(jìn)行降噪，對(duì)重構(gòu)后的信號(hào)進(jìn)行包絡(luò)分析，可以得到信號(hào)中的高頻故障分量。而后基于EMD分解，對(duì)非平穩(wěn)沖擊信號(hào)進(jìn)行平穩(wěn)處理，可以將低頻故障沖擊分量提取出來(lái)。然后經(jīng)由HHT的時(shí)頻分析，將高低頻的共振帶全部體現(xiàn)出來(lái)，實(shí)現(xiàn)故障的早期預(yù)測(cè)。

經(jīng)過(guò)軸承故障的拆解及理化分析可知，軸承的破壞失效類型都能對(duì)應(yīng)到故障識(shí)別中的故障類型，證明該理論可以有效應(yīng)用于航空試驗(yàn)器的軸承故障早期預(yù)測(cè)中，從而保障航空試驗(yàn)的順利開(kāi)展。