滾動軸承故障監測診斷中的自適應濾波算法

席玉潔，馬波，馮坤

(北京化工大學 診斷與自愈工程研究中心，北京 100029)

常規的軸承故障診斷中，伴隨著設備工況的變化，載波的頻帶會發生變化，需要人為提前確定載波頻率的特征帶，而這些參數的選擇取決于操作者的經驗或歷史數據，經過反復的試驗才能確定，給實際應用帶來了很多不便。因此設計簡便、有效的濾波過程十分重要。近年來有些學者嘗試使用先進的時頻分析方法來自動進行軸承的故障診斷。文獻[1-2]將譜峭度方法規范化，并且提出了譜峭度的快速算法——峭度圖，并將該方法應用于故障診斷中取得了較好的效果。但該方法采用的濾波器較為單一，變化有限，難以準確地匹配故障特征。文獻[3]利用連續復Morlet小波變換的優勢，在全頻帶范圍內對信號進行包絡分析，自動設定濾波中心頻率，由于Morlet小波波形參數是確定的，使得小波與沖擊成分的匹配程度大大降低，影響了包絡效果。文獻[4]提出了一種基于連續小波變換和譜峭度分析的改進包絡方法，并將其應用于軸承的故障檢測中，取得了一定效果，但沒有介紹如何確定帶通濾波器的帶寬。文獻[5]指出小波分析進行特征提取容易丟失原始信號局部信息，不能有效地去除原始信號的噪聲，且提升小波的方法只能根據信號的特點設計預測濾波器系數，而做不到更新濾波器系數。因此，在此提出基于峭度指標的自適應最優濾波算法。

1 基本理論

1.1 共振解調法

共振解調法又稱包絡分析法，是目前軸承故障診斷中最常用的方法之一。其利用軸承或檢測系統作為諧振體，把故障沖擊產生的高頻共振響應放大，通過包絡檢測方法將其變為具有故障特征信息的低頻波形，對包絡信號進行頻譜分析便可容易地診斷出軸承的故障[6]。軸承故障分析信號處理診斷技術路線如圖1所示[7]。

圖1 軸承故障分析診斷技術路線

1.2 峭度系數

峭度系數K是反映振動信號分布特性的數值統計量，是歸一化的4階中心矩，

(1)

對于一組給定的離散振動信號數據，其峭度系數K為

(2)

峭度系數表示故障形成的大幅值脈沖出現的概率，對時域信號變換的陡峭程度非常敏感，在軸承故障診斷中具有實際意義。

峭度指標是無量綱參數，由于與軸承轉速、尺寸、載荷等無關，對沖擊信號特別敏感，特別適用于表面損傷類故障(尤其是早期故障)的診斷。在軸承無故障運轉時，由于各種不確定因素的影響，振動信號的幅值分布接近正態分布，峭度指標值K≈3；隨著故障的出現和發展，振動信號中大幅值的概率密度增加，信號幅值的分布偏離正態分布，正態曲線出現偏斜或分散，峭度值也隨之增大。峭度指標的絕對值越大，說明軸承越偏離其正常狀態，故障越嚴重。如當K>8時，則很可能出現了較大的故障[8]。文獻[9]指出時域參數中峭度作為診斷軸承的指標效果較好。

2 最優濾波算法

根據峭度系數的實際意義對濾波過程進行了改進設計。設計流程如圖2所示。

圖2 自適應最優濾波算法設計流程圖

自適應最優濾波算法的實現主要包括以下幾個步驟：

(1)為了防止頻譜混疊引起的信號失真，設定抗混濾波線(即流程圖中的低通截止頻率，根據經驗一般定為采樣頻率的1/3),對原始信號進行抗混濾波；

(2)設定初始高通濾波頻率，在高通濾波頻率和抗混濾波頻率范圍內，以一個頻域分辨率(圖2中df)為步長依次選取一系列頻率，作為試探截止頻率;

(3)以選取的每個試探截止頻率對信號進行帶通濾波，然后對每一組數據進行包絡，求出多組包絡波形；

(4)計算每一組包絡波形對應的峭度系數，得到多個峭度值；

(5)通過比較找出最大的峭度值，取峭度最大時的截止頻率作為最優濾波算法的高通截止頻率，對應的那組波形作為最優的包絡波形；

(6)對最優包絡結果進行頻譜分析，分析故障頻率，進行軸承故障的診斷。

3 試驗數據分析

3.1 試驗條件

對型號為N205有外圈故障的圓柱滾子軸承進行測試分析。軸承安裝在試驗臺上，外圈固定，內圈由轉軸帶動，轉速無級可調，以1 700 r/min的轉速回轉。振動信號由壓電加速度傳感器從軸承座上采集，通過電荷放大器放大后經采樣記錄到計算機。試驗臺設置如圖3所示。

圖3 試驗臺裝置圖

試驗中所使用的N205軸承的參數為：Dw=6.477 mm，Dpw=38.481 mm，Z=13，α=0°。可計算出軸承外圈故障的特征頻率為153.168 Hz。

3.2 試驗方案及數據分析

取采樣頻率20 kHz，采樣點數80 000；由試驗裝置加速度傳感器采得的原始信號如圖4所示。

圖4 原始信號波形

對于圖4所示的軸承外圈故障的時域信號，峭度值為3.613 4，該峭度指標值已經說明軸承有早期的故障，但從圖4中觀察不到任何由故障所產生的周期性脈沖振動成分，因此，不能判斷故障類型。

3.3 與固定頻率濾波的比較

圖5為信號經固定頻率濾波(固定濾波頻率6 000 Hz)后做出的功率譜，顯然在此功率譜中并不能清楚地觀察到故障特征頻率，因此也不能對故障的類型進行判斷。

圖5 固定頻率濾波功率譜

如圖6所示，在用自適應最優濾波的方式求得的功率譜上，在信號的高頻區域可清楚地看到由軸承故障所引起的周期性脈沖成分。通過計算，可以得知濾波截止頻率為6 725 Hz時求出的峭度值最大(K=15.161 0)，表明在6 725 Hz處進行濾波效果最好。因此由該處濾波所對應的包絡便可以選作最佳包絡。

圖6 自適應最優濾波功率譜

圖6中可以清楚地觀察到軸承外圈的故障特征頻率153 Hz，且其2次、3次等諧波非常明顯，由此可得出該軸承有外圈故障的診斷結論。比較圖5與圖6可以得出以下結論：(1)由自適應最優濾波方法做出的功率譜可以清楚看到由軸承缺陷所產生的沖擊振動成分，而固定濾波后做出的功率譜無法判斷；(2)圖6中得到軸承的故障頻率為153 Hz，與計算結果吻合。

3.4 與小波包變換的比較

使用文獻[10]中小波包變換的方法對試驗中的軸承進行故障診斷。利用小波包算法對圖4中的信號進行分析，結果如圖7所示。

圖7 小波包濾波算法的功率譜

從圖7的功率譜分析中可以看出，由小波包變換選擇濾波頻段并進行濾波后，得到的功率譜有許多雜波，不容易診斷出軸承發生的為何種故障。而自適應最優濾波算法得到了很好的效果。這是由于小波包變換本質上是對信號進行等帶寬多帶濾波，可能導致許多有用的信息被濾除，不能反映真實的故障信息；此外，帶寬大小及最優小波包基的選擇準則的不同，也可能給診斷帶來誤差。

4 結束語

分析結果表明，此算法用于滾動軸承故障診斷，保證了故障診斷結果的準確性，實現了自動更新濾波器系數，使診斷過程對人的經驗和歷史數據的依賴降到了最低，在實際工程應用中有很大優勢。