EMD的LabVIEW實現及其在滾動軸承故障信號分析中的應用

唐貴基，馬萬里，胡愛軍

(華北電力大學 機械工程系，河北 保定 071003)

當滾動軸承發生故障時，其振動信號往往表現為非平穩的沖擊特性。沖擊性故障信號頻帶較寬，一般會激起零部件的高頻固有振動。其振動信號特點為故障特征頻率信號與各個高頻固有振動信號發生幅值調制，因此對軸承故障信號分析的關鍵就是如何有效地提取高頻調制故障信息。

Hibert-Huang變換(HHT)是由華裔科學家黃鍔提出的處理非平穩信號的方法[1]。其中經驗模態分解(EMD)是關鍵算法。EMD方法通過“篩”的方法將一個信號自適應地分解成若干個具有真實物理意義的本征模函數(IMF)，IMF可以是調頻或調幅信號，其頻率大小依次從高到低排列，分解出的IMF更好地突出了信號的局部特征，因此可利用EMD方法將軸承故障信號自適應地分解成若干個窄帶信號，從而提取故障信息。

EMD大多數是通過Matlab來實現，Matlab適合復雜的數值分析，但其用戶界面效果較差，不適合用來開發測試系統。LabVIEW具有良好的用戶界面，大大縮短了項目的開發周期，利用LabVIEW可快速地搭建虛擬測試系統[2]。但LabVIEW開發軟件中不包含EMD算法，文獻[3]通過mathscrip節點調用Matlab在LabVIEW中實現EMD算法，但是通過LabVIEW調用Matlab要進行大量的數據類型轉換，當處理的數據較大時，其運行的速度將非常緩慢。因此根據EMD原理對LabVIEW軟件進行二次開發，編寫EMD程序，并通過包絡解調的方法對EMD分解后的軸承故障信號進行分析。

1 EMD方法簡介

EMD算法是將一個信號通過“篩”的方式分解為若干個IMF，對于信號x(t)，EMD算法的流程如下[4]：

(1)確定信號x(t)所有極大值與極小值點；

(2)根據信號的極大值與極小值點，利用3次樣條插值的方法分別構造x(t)的上、下包絡線u(t)與v(t)；

(3)求得信號的局部均值m(t)=[u(t)+v(t)]/2；

(4)用x(t)減去m(t)得到：h(t)=x(t)-m(t)；

(5)判斷h(t)是否滿足IMF條件，如果滿足則得到第1個IMF分量c1(t)，否則重復以上步驟直到信號滿足IMF條件為止；

(6)用x(t)減去c1(t)得到r(t)，判斷r(t)是否需要繼續分解，如需要則用r(t)代替x(t)重復以上步驟，否則分解結束。

到此，信號EMD分解結束，信號x(t)分解為若干個IMF分量ci(t)與剩余分量r(t)之和。即

(1)

2 EMD的LabVIEW實現

2.1 編程實現

根據EMD算法的原理以及流程，由LabVIEW編寫的主程序如圖1所示。其中主程序中包含以下子VI：極值包絡、局部均值、IMF判據、剩余量判斷子VI。其功能分別為利用3次樣條的方法計算信號上、下包絡線；根據信號上、下包絡線計算信號局部均值；判斷當前信號是否為IMF；判斷當前信號是否需要繼續分解。其中最重要的為計算信號上、下包絡線的極值包絡子VI(程序如圖2所示)，極值包絡子VI中還包含用于抑制端點效應的鏡像極值延拓子VI。其中IMF判別準則利用文獻[5]中所提出的方法，即通過3個參數的綜合來判別IMF，由于篇幅的限制，IMF判據和端點效應抑制的具體理論可參見文獻[1,5]。

圖1 EMD主程序

圖2 極值包絡子VI程序

2.2 仿真信號分析

選用文獻[5]中所用到的仿真信號，其信號為2個三角波與1個正弦波的疊加。對仿真信號應用LabVIEW所編寫的EMD算法進行分解，原始信號以及分解結果如圖3所示，分解結果與文獻[5]中一致。由此可以說明利用LabVIEW編寫的EMD算法能夠正確地對信號進行分解。

圖3 仿真信號EMD分解結果

3 滾動軸承故障信號分析實例

3.1 基于EMD的包絡解調方法

工程中應用的共振解調法的基本原理就是對加速度傳感器拾取的軸承振動調制信號進行以共振頻率為中心頻率的窄帶濾波，然后通過包絡檢波的方法提取出與沖擊性故障信號頻率一致的脈沖串[6]。但共振解調法需要根據經驗預先設定帶通濾波器的中心頻率以及帶寬，其選擇的正確與否直接影響到診斷的準確度[7]。

基于上述分析，提出基于EMD的包絡解調方法，其具體步驟為：

(1)對軸承振動信號進行EMD運算，得到若干IMF分量及剩余分量之和。IMF分量包含不同頻率成分，其頻率大小從高到低依次排列。

(2)對高頻IMF進行包絡解調，得到包絡信號。信號的包絡可以通過Hilbert變換[8]來實現。

(3)對得到的包絡信號進行Fourier變換，從而獲得信號的包絡譜。

(4)對包絡譜進行分析，根據譜上特征頻率來診斷軸承故障類型。

由于EMD分解具有自適應性，從而避免了共振解調方法中中心頻率以及帶寬的選取。

3.2 實例分析

選取圓柱滾子軸承N205進行故障試驗，軸承故障包括內圈、外圈和滾動體局部故障。信號選取軸承座垂直方向振動加速度信號，采樣頻率為12 800 Hz。試驗臺及測點位置如圖4所示。當轉軸轉速為1 440 r/min時，其故障特征頻率見表1。

圖4 試驗臺及測點位置

表1 軸承各故障特征頻率 Hz

3.2.1 內圈故障

軸承內圈故障信號的時域波形以及幅值譜如圖5所示。從圖5b中可以看到高頻段頻率信息比較豐富，基本上包含兩個高頻共振頻帶，直接從幅值譜上難以識別故障特征。利用LabVIEW編制的EMD算法對信號做分解，分解后的c1～c5如圖6所示。c1～c5的幅值譜如圖7所示。從圖7中可以看到EMD算法自適應地將信號分解成若干不同頻帶的信號，頻率從高到低依次排列。c1，c2分別對應兩個明顯的共振頻帶， 對c1做包絡解調，其包絡譜如圖8所示。

圖5 內圈故障信號及其幅值譜

圖6 內圈故障信號EMD分解結果

圖7 內圈故障信號c1～c5幅值譜

圖8 內圈故障信號c1包絡譜

當軸承內圈發生局部損傷時，根據損傷部分與滾動體發生沖擊接觸的位置不同，故障位置承載大小也不同。沖擊振動的振幅大小不是均勻

的，而是周期性變化的，通常都以轉軸的頻率進行振幅調制，所以內圈故障信號應為零件高頻固有振動信號、故障特征頻率信號與轉頻信號調制而成。包絡解調后的c1包絡譜應存在轉頻及其倍頻、故障特征頻率及其倍頻，并且在特征故障頻率附近存在轉頻及其倍頻的邊帶。從圖8中可以看出在頻率為24 Hz(轉頻)、172 Hz(軸承內圈故障特征頻率)、148 Hz(轉頻邊帶)處存在明顯的峰值。因此可以判斷軸承發生了內圈局部故障。試驗結果與理論分析一致。

3.2.2 外圈故障

外圈故障信號EMD分解后c1的包絡譜如圖9所示。與內圈故障信號不同，當外圈發生局部損傷時，故障位置和承載大小不發生變化，沖擊振動的振幅大致相同，振動信號不以轉頻進行調制。包絡解調后的c1包絡譜中只包含故障特征頻率及其倍頻。從圖9中可以看出在頻率為116 Hz(外圈故障特征頻率)及其倍頻處存在明顯峰值，基于上述分析可斷定軸承發生了外圈局部故障，試驗結果與理論分析一致。

圖9 外圈故障信號c1包絡譜

3.2.3 滾動體故障

滾動體故障信號EMD分解后c1的包絡譜如圖10所示。當滾動體發生局部損傷時，故障位置的承載大小隨保持架的轉動發生周期性的變化。因此故障信號為零件高頻固有振動信號、故障特征頻率信號與保持架轉頻信號調制而成。包絡解調后的c1包絡譜中應包含保持架轉頻及滾動體故障特征頻率，在滾動體故障特征頻率附近還應包含保持架轉頻的邊帶。從圖10中可以看出在頻率為10 Hz(保持架轉頻)、124 Hz(滾動體故障特征頻率)和114 Hz(保持架轉頻邊帶)處存在明顯的峰值。因此可以判斷軸承發生了滾動體局部故障，試驗結果與理論分析一致。

圖10 滾動體故障信號c1包絡譜

4 結束語

通過對軸承各種類型故障機理的詳細分析并結合基于EMD的包絡解調方法實現了軸承故障的精確診斷。同時基于LabVIEW的EMD算法的實現也為深入了解研究EMD提供了更為有利的環境。