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快速譜峭度與全矢譜結合的滾動軸承故障診斷

來源:www.aditshaweb.com作者:發表時間:2019-10-17

    摘 要:針對滾動軸承信號的非平穩調制特性以及單通道分析易造成信息遺漏的缺點,提出了一種基于快速譜峭度算法(Fast Kurtogram)和全矢譜技術的故障特征提取方法。首先利用快速譜峭度算法自適應地確定帶通濾波器的最佳中心頻率與帶寬等參數,根據所選參數構建帶通濾波器對雙通道故障信號進行濾波,以提高其信噪比;然后對濾波后的信號進行全矢信息融合以保證故障信息的全面性;最后對信息融合后的信號進行包絡解調分析以獲取振動信號的故障特征信息。實驗分析結果表明,該方法能有效地提取滾動軸承的故障特征頻率,并提高故障診斷的準確性。

    1 引言
    在機械設備系統中,滾動軸承屬于故障多發部件,其在運行異常時的振動信號多表現為非線性、非平穩性,且往往信噪比較低[1],因此如何有效提取滾動軸承的故障特征是當前的研究熱點。

    由于滾動軸承故障信號往往存在調制現象,因此對其進行故障分析前往往需要進行濾波等預處理,以突出故障特征,有利于后期的診斷分析[2]。然而傳統的滾動軸承故障診斷方法需要人工選取帶通濾波參數,則具有一定的隨機性和較大的技術難度。文獻[3]首次將譜峭度圖應用于最佳濾波參數的選取,但其算法復雜度較大,無法推廣至工程實際中。在此基礎上,文獻[4]提出了快速譜峭度算法,該算法兼具較高的求解精度與計算效率,適合于在線診斷。文獻[5]將快速譜峭度算法應用于軸承故障診斷,并驗證了其可行性。文獻[6]首先采用降噪后的信號去除低頻成分,然后再將快速譜峭度算法應用于濾波參數的選擇,實驗證明該方法適用于早期故障診斷。傳統的共振解調在帶通濾波參數選取方面具有局限性,文獻[7]將快速譜峭度算法與共振解調技術結合,經實驗驗證其效果良好。文獻[8]利用快速譜峭度圖對分解得到的各進行了篩選,為后期故障診斷提供了更準確的特征信息。

    由于同一截面不同位置所采集到的振動信號通常具有差異性,因此對各通道的振動信息進行融合可在一定程度上避免誤診、漏診。全矢譜技術在全頻譜與全息譜等技術的基礎上作出了改進,可有效融合同源雙通道振動信息[9],已逐漸被推廣至設備故障診斷領域。文獻[10]將方法與全矢譜技術結合,較好地實現了對發電機組轉子的故障診斷。文獻[11]將 Wigner 高階譜與全矢譜結合,經實驗驗證,所提出的矢 Wigner 三譜分析方法可全面地提取齒輪的特征頻率信息。

    為了提高故障診斷的效率與準確率,并減少人為干擾,提出了一種結合快速譜峭度法與全矢信息融合的故障診斷方法。首先將快速譜峭度算法應用于帶通濾波器參數的選取,再根據所選參數對同源雙通道信號分別進行帶通濾波,然后利用全矢譜對濾除噪聲后的信號進行信息融合,最后提取其故障特征頻率。

    2 快速譜峭度算法理論
    2.1 譜峭度理論
    由提出的譜峭度法可較好地追蹤信號中的瞬態成分,在處理強噪聲背景下的非平穩信號方面具有較高的魯棒性。譜峭度法通過分別計算各個譜線的峭度值以找出信號中的非平穩成分。
對于振動信號 x(t),其譜峭度計算公式為:

 

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    式中:<·>—取模值;·| |—期望值;H(t,f)—x(t)在 f 上的復包絡,一
般由短時傅里葉變換計算得到。式(1)具有以下性質:
(1)若 x(t)為平穩信號,則其譜峭度的值為 0; (2)若滾動軸承處于故障狀態,則會產生周期性的沖擊力。
假設存在噪聲成分的干擾,則 x(t)的譜峭度計算公式為:

 

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    式中:ρ()f —信噪比的倒數;b—噪聲成分。當信噪比很大時,K(x+b() f)近似于 K(x f),因此譜峭度法可很好地感應沖擊故障成分。

    2.2 快速譜峭度理論
    當滾動軸承發生故障時,其沖,擊成分一般被噪聲或平穩成分覆蓋,即式(2)中的 ρ(f)較大,使得其譜峭度 K(x+b)(f)的值很小,因此傳統的譜峭度指標很難反映出非平穩特征??焖僮V峭度算法可通過合理地選取頻率及其分辨率使信號的峭度值最大,因此比傳統的譜峭度法具有更好的特征提取性能??焖僮V峭度算法的主要步驟如下:

 

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    式中:cik(t)—第 k 層第 i 個濾波器所得到的濾波結果。 (4)整合上述步驟得到的譜峭度,構成信號 x(t)的快速譜峭度圖。該圖的橫軸為頻率,縱軸為迭代層數,其顏色深淺度表征該頻率下的譜峭度大小。

    3 全矢譜理論
    各諧波作用下的轉子渦動軌跡為一系列橢圓。全矢譜定義這些橢圓長軸為主振矢,作為評價轉子最大振動強度的指標;定義橢圓短軸為副振矢,作為表示轉子進動方向的指標。

    設{xn}與{yn}分別為 x,y 方向上互相垂直的的離散信號,將其構成為復序列,即{zn}={xn}+j{yn}。將{zn}進行傅里葉變換得到{Zn}={ZRn}+j{yIn},則由傅里葉變換的性質可得到:

 

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    式中:Rbn—主振矢;
          Rbn—副振矢;
          αn—x 軸與 Rbn 的夾角;
          準n—橢圓軌跡的初相位角。

    由上述分析可得到轉子故障診斷中所需的特征頻率信息。全矢譜在數值上計算量小,頻譜結構更加準確,不僅能全面地表征轉子的最大振動強度,而且能與傳統分析方法相兼容,可滿足故障診斷的實際要求。

    4 滾動軸承故障診斷方法流程
   (1)采集滾動軸承的同源雙通道振動信息,利用快速譜峭度算法分別對兩個方向的信號進行分析,得到其快速譜峭度圖;
   (2)根據快速譜峭度圖確定信號譜峭度最大處對應的中心頻率與帶寬等濾波參數;
   (3)根據所選定的參數構建帶通濾波器,對兩個方向的信號進行濾波處理;
   (4)將濾波后得到的兩個方向的信號進行全矢信息融合;
   (5)對信息融合后的信號進行包絡解調,得到其全矢包絡譜;
   (6)提取故障特征頻率,從而判斷其狀態類型,得出診斷結論??焖僮V峭度與全矢譜結合的故障診斷方法流程,如圖 1 所 示。

 

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    5 實驗驗證
    5.1 數據來源
    采用滾動軸承實測信號進行分析,該信號來源于美國國家宇航局()診斷數據庫,由美國辛辛那提大學智能維護中心提供。該試驗臺裝置,如圖 2 所示。電機為交流電動機,其轉速約為,通過皮帶耦合驅動主軸轉動,轉軸上安裝了 4 個軸承,轉軸徑向施加的載荷為 6000lbs,且 4 個軸承均采用強制潤滑方式。該實驗的軸承是 Rexnord 公司生產的 ZA-2115 雙列滾子軸承,每列的滾動體為 16 個,節圓的直徑為 71.5mm,滾子的直徑為 8.4mm,接觸角為 15.17°。實驗過程中使用兩個相互垂直的 PCB353B33 加速度傳感器采集軸承座處的振動信號,因此滿足全矢信息融合的基本條件。采樣頻率為 20kHz,各傳感器每次采集 20480 個數據點,共采集 2155 組數據。在該實驗的后期,滾動軸承 3 的內圈出現了故障,根據相關參數計算其故障特征頻率為 294Hz。

 

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    5.2 故障診斷
    選擇該實驗后期軸承 3 發生早期故障時的一組同源雙通道振動信號,分別記為 X 和 Y,其時域波形及其包絡譜,如圖 3 所 示??梢钥闯?,X 和 Y 的時域波形中的沖擊成分不清晰,且從其包絡解調譜中不能看出故障特征頻率,因此特征提取效果較差,無法根據此進行下一步診斷。

 

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    采用快速譜峭度算法對 X 和 Y 進行分析,得到各自的快速譜峭度圖,如圖 4、圖 5 所示。由圖 4 可知,信號 X 的最佳帶通濾波中心頻率 fc=6250Hz,帶寬 Bw=2500Hz,即濾波器的范圍為,包含信噪比最高的部分,信號 X 的最大譜峭度值 Kmax=3,在第 2 層內。由圖 5 可知,信號Y 的最佳帶通濾波中心頻率為 fc=1250Hz,帶寬Bw=2500Hz,即帶通濾波器的范圍為[0,2500]Hz。該范圍內信號 Y的信噪比最高,其最大譜峭度值 Kmax=4.7,也在第 2 層內。

 

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    然后根據所確定的兩個參數(中心頻率、帶寬)構建帶通濾波器,分別對 X 與 Y 進行濾波處理,濾波后所得到的時域波形分別如圖與圖所示??梢钥闯?,X 與 Y 濾波后的的沖擊成分都更加突出。

    將經過上述處理后得到的信號進行包絡分析,得到各自的包絡譜,如圖 6(c)、圖 6(d)所示??梢钥闯?,與原始信號的包絡譜相比,經過帶通濾波處理后的信號 X,Y 的包絡譜包含了明顯的特征頻率成分,具有更高的分析價值。然而對比圖 6(c)與圖 6(d)可知,信號 X 濾波后所得到的包絡譜明顯地呈現出了故障特征頻率 294Hz,且其他特征頻率(調制頻率、主軸轉頻及倍頻)的幅值也較高,而在信號 Y 濾波后的包絡譜中,故障特征頻率 294Hz的幅值很小,且其他特征頻率也未完全呈現,則根據該包絡譜無法判斷實驗軸承的狀態類型。因此,上述對比說明同源振動信號中所包含的信息也可能差異較大,若根據單通道信號進行故障診斷,將會存在一定的誤診隱患。

    基于以上分析,為了保證所提取信息的全面性,將經過帶通濾波后得到的信號進行全矢信息融合,得到的全矢包絡譜,如圖 7 所 示??梢钥闯?,在全矢融合后的包絡譜中,軸承內圈故障特征頻率294Hz 的幅值突出,因此可直接判斷該軸承處于內圈故障狀態,且故障頻率的調制頻率(261Hz、327Hz)以及主軸轉頻及倍頻(33Hz、66Hz、99Hz 等)均得到了很好地體現。綜上所述,經過全矢信息融合后的信號包絡譜全面地包含了滾動軸承的特征頻率信息。

 

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    6 結論
    提出了一種將快速譜峭度算法與全矢譜技術相結合的滾動軸承故障診斷方法。根據快速譜峭度算法得到的快速譜峭度圖可快速、準確地確定滾動軸承振動信號的最佳濾波參數(中心頻率與帶寬),避免了人工選取參數的偶然性與復雜性,且經過帶通濾波后的信號沖擊特征更加突出。與傳統分析方法相比,全矢譜技術有效地解決了單通道信號信息不完整的問題。實驗分析結果表明,快速譜峭度算法與全矢譜相結合的方法既能提高振動信號的信噪比,又能全面地融合雙通道振動信號,是一種兼具高效性、全面性及準確性的故障診斷方法。

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