基于互相關(guān)檢測的滾動軸承實時故障診斷方法*

馬增強,谷朝健,王夢奇

(石家莊鐵道大學(xué)電氣與電子工程學(xué)院 石家莊，050043)

基于互相關(guān)檢測的滾動軸承實時故障診斷方法*

馬增強,谷朝健,王夢奇

(石家莊鐵道大學(xué)電氣與電子工程學(xué)院 石家莊，050043)

提出了一種易于用模擬電路實現(xiàn)的基于互相關(guān)檢測的滾動軸承實時故障診斷方法，首先，用兩個加速度傳感器在不同測點采集軸承振動信號，將其分別送入相應(yīng)通道的高Q帶通濾波器來選擇最優(yōu)共振帶；然后，將兩路帶通濾波器的輸出信號進行互相關(guān)檢測，將互相關(guān)檢測得到的信號經(jīng)低通濾波器，保留低頻故障信號；最后，將低通濾波器輸出的時域信號通過頻譜分析儀顯示滾動軸承故障特征頻率的譜線以實現(xiàn)滾動軸承的實時故障診斷。用模擬電路的形式將該方法進行搭建，并在QPZZ-II實測平臺完成滾動軸承的實時故障診斷。結(jié)果表明：該方法克服了單一信號源的局限性，能利用互相關(guān)函數(shù)削弱共振帶內(nèi)部噪聲，使診斷結(jié)果具有更高的頻譜辨識率，而且能夠用結(jié)構(gòu)簡單、易于維護的模擬電路實現(xiàn)，對軸承實時故障診斷方法的應(yīng)用與普及具有一定的參考價值。

滾動軸承； 實時故障診斷； 互相關(guān)檢測； 模擬電路

引 言

隨著機車技術(shù)水平和運行速度的提高，對其機械零部件安全性提出了更高要求。滾動軸承是旋轉(zhuǎn)機械中的重要基礎(chǔ)元件，也是旋轉(zhuǎn)機械振動的主要激振源之一，這使得軸承成為機車上最容易發(fā)生故障的零部件之一[1]。滾動軸承的狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷系統(tǒng)包括在線和離線監(jiān)測與診斷系統(tǒng)，離線系統(tǒng)不能實時監(jiān)測與診斷，存在安全隱患[2]。因此，實時監(jiān)測軸承的工作狀態(tài)是對軸承早期故障進行診斷的前提和必要環(huán)節(jié)。

目前，能夠?qū)崿F(xiàn)對滾動軸承實時故障診斷的方法有共振解調(diào)法、沖擊脈沖法[3]、統(tǒng)計參數(shù)法[4]、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法[5]、小波變換法[6]和遺傳算法[7]等。這些方法中除共振解調(diào)方法外，其余方法在滾動軸承實時故障診斷中的實現(xiàn)方式多基于數(shù)字芯片。在實際應(yīng)用中，信號采集電路中的A/D轉(zhuǎn)換精度和轉(zhuǎn)換速度是制約故障診斷系統(tǒng)準確性和實時性的重要因素，現(xiàn)有的技術(shù)方案會導(dǎo)致常規(guī)沖擊信號丟失和A/D采樣頻率不能覆蓋故障信號等不足[8]。 數(shù)字信號處理需要通過算法優(yōu)化來滿足系統(tǒng)的實時性要求[9]，現(xiàn)場可編程門陣列實現(xiàn)復(fù)雜算法時，需要采用面積與速度互換的方法來降低算法的復(fù)雜度以提高算法的運行效率。這使?jié)L動軸承實時故障診斷系統(tǒng)成本高昂、管理和維護不易。相比于數(shù)字電路，模擬電路不僅成本較低，而且不需要A/D采樣和考慮存儲空間與運算時間，因而成本低廉、結(jié)構(gòu)簡單、穩(wěn)定性高和易于維護，成為滾動軸承實時故障診斷的首選設(shè)計方法。共振解調(diào)方法雖然能夠用簡易的模擬電路搭建[10]，但該方法使用單一信號源，抗噪能力較差，獲取信息途徑單一，且自身對噪聲的抑制能力較弱，在診斷結(jié)果中滾動軸承故障特征頻率常被強大的背景噪聲所淹沒。

為克服上述方法的缺陷，筆者采用兩個傳感器拾取故障軸承的振動信號，構(gòu)成的多維信息消除了共振解調(diào)單維信息源的局限性[11]。首先，利用帶通濾波選擇兩路振動信號譜峭度預(yù)處理所得到的最優(yōu)共振帶；然后，將兩路共振帶信號經(jīng)互相關(guān)檢測，消除共振帶內(nèi)部噪聲，將相關(guān)檢測得到的時域信號經(jīng)低通濾波器濾除高頻噪聲；最后，通過經(jīng)頻譜分析儀顯示滾動軸承的故障特征頻率，并與滾動軸承故障特征頻率的理論值進行比較以確定故障類型，完成故障診斷。

1 方法原理

實際應(yīng)用中，由于互相關(guān)法運算簡單、檢測效果信噪比高，應(yīng)用最為廣泛[12]。相關(guān)檢測利用相關(guān)原理，通過自相關(guān)或互相關(guān)運算，找出信號兩部分之間或兩個信號之間的關(guān)系并根據(jù)相關(guān)性進行檢測和提取。利用相關(guān)檢測技術(shù)，可以判斷隨機信號中是否含有周期分量，進行微弱信號提取[13]，圖1為實時相關(guān)檢測流程圖。

圖1 相關(guān)檢測流程圖Fig.1 Flow chart of correlation detection

加速度傳感器拾取的振動信號經(jīng)共振解調(diào)帶通濾波器選擇的共振帶信號可描述為高頻諧振信號與低頻振動信號的調(diào)制信號疊加噪聲的總和。實時相關(guān)檢測提取低頻微弱故障信號的過程如下。

1) 待測信號為

由于兩路傳感器的安裝位置不同，同一振動源到兩個傳感器的傳播路徑不完全相同， 從而導(dǎo)致傳播時間上也會有差異，即信號延時。

2) 相敏檢波器輸出

f[S1(t),S2(t′)]

相敏檢波器實現(xiàn)了兩路信號的相乘，同時強化了振動信號的幅值，為實現(xiàn)相關(guān)運算提供了基礎(chǔ)。

3) 積分器輸出

cos[(ω1-ω3)t+φ1-φ2]} ·

cos[(ω1+ω3)t+φ1+φ2]dt-

積分器的輸出即為相關(guān)檢測的結(jié)果，因為信號與噪聲是不相關(guān)的，根據(jù)相關(guān)函數(shù)的性質(zhì)可知，噪聲項積分為零，即相關(guān)檢測的結(jié)果中濾除了噪聲，只留下和諧振頻率與故障頻率有關(guān)的信號。

4) 低通濾波器輸出

F(ω2t)

2 方法流程

自相關(guān)檢測本質(zhì)上是將單一信號源經(jīng)延時器分離出的兩路信號，相比于互相關(guān)檢測，自相關(guān)檢測實質(zhì)上并沒有擺脫單一信號源的局限性。筆者以互相關(guān)檢測對滾動軸承進行實時故障診斷，圖2為其流程圖。

圖2 基于互相關(guān)檢測的滾動軸承實時故障診斷方法流程Fig.2 Flow chart of real-time fault diagnosis method for rolling bearings based on cross-correlation detection

基于互相關(guān)檢測的滾動軸承實時故障診斷方法步驟如下：

1) 兩個傳感器將故障軸承振動信號分為兩個通道進行獨立采集，一方面為互相關(guān)分析提供了延時，另一方面確保了兩路信號的獨立性;

2) 將兩通道信號分別通過參數(shù)相同的高Q帶通濾波器進行初步降噪，保留故障信息較明顯的最優(yōu)共振帶信號;

3) 將兩路帶通濾波器的輸出結(jié)果經(jīng)相敏檢波器實現(xiàn)信號之間的相乘，隨后將相乘的結(jié)果送入積分器，實現(xiàn)相關(guān)檢測，利用互相關(guān)函數(shù)的特性進一步去噪;

4) 將積分器的輸出信號送入低通濾波器，濾除高頻信號，提取低頻故障信號，通過頻譜分析儀顯示故障特征頻率值，并與滾動軸承故障特征頻率的理論值進行比較，確定故障類型。

3 電路實現(xiàn)

圖3 基于互相關(guān)檢測的滾動軸承實時故障診斷電路Fig.3 Real-time fault diagnosis of rolling bearing based on cross-correlation detection

筆者所提方法的整體電路設(shè)計如圖3所示，其中，激勵源為兩個傳感器采集到的振動信號。低通濾波器模塊后接頻譜分析儀，其目的是實時顯示診斷結(jié)果的頻域信息。筆者使用正反饋帶通濾波器[14]，如圖4所示。相比于目前常用的壓控電壓源帶通濾波器和無限增益多路反饋帶通濾波器，正反饋帶通濾波器能夠獲得較高的品質(zhì)因數(shù)Q，從而截取信號的帶寬較窄，所截信號噪聲較小。

圖4 帶通濾波器電路設(shè)計Fig.4 Circuit design of band-pass filter

如圖5所示，相關(guān)電路由相敏檢波器與積分器的串聯(lián)構(gòu)成。相敏檢波器實質(zhì)上是一種模擬乘法器，具有信號頻譜遷移[15]的作用，是相關(guān)器的核心部分。筆者采用平衡調(diào)制解調(diào)器芯片AD630搭建相敏檢波器，該芯片具有極高的精度、非常低的通道串擾、較高的共模抑制比和增益調(diào)節(jié)等優(yōu)點[16]。積分器一種基于第2代電流傳輸器的電流模式積分器電路[17]， CCII模塊具有自偏置、寬帶、低功耗、電流和電壓傳輸誤差小等優(yōu)點。筆者以AD844芯片搭建CCII模塊，該電路有較大的電流輸入范圍。

筆者使用Sallen-Key低通濾波器[18]，如圖6所示。該濾波器網(wǎng)絡(luò)元件少，特性容易調(diào)整，輸出阻抗低，元件分布范圍小，能夠獲得較高的同相增益。

圖5 相關(guān)檢測電路設(shè)計Fig.5 Circuit design of correlation detection

圖6 低通濾波器電路設(shè)計Fig.6 Circuit design of low-pass filter

4 滾動軸承實時故障診斷分析

基于QPZZ-II旋轉(zhuǎn)機械振動分析與故障模擬實驗平臺進行本次滾動軸承實時故障診斷分析，平臺機構(gòu)如圖7(a)所示，測試對象型號為N205EM的滾動軸承的外圈故障，傳感器⑤,⑥的安裝位置如圖7(b)所示。軸承測試參數(shù)如表1所示。本次診斷過程僅以模擬元器件搭建的共振解調(diào)電路和基于互相關(guān)檢測的軸承故障診斷電路進行實時測試，并對同一故障軸承的實時診斷結(jié)果進行對比分析。圖7(b)中傳感器①為通道1的信號源，為共振解調(diào)方法和基于互相關(guān)檢測的軸承故障診方法的公共信號源。

圖7 實驗平臺及傳感器安裝位置Fig.7 The experimental platform and the sensors installation location

圖8(a)和圖8(b)分別為兩個加速度傳感器拾取的原始振動信號的時域圖。圖8(c)和圖8(d)為兩路信號通過帶通濾波器的初步去噪結(jié)果。可以看出，帶通濾波器的輸出信號接近于一個高頻諧振信號與低頻振動信號的調(diào)制信號疊加噪聲的總和。圖8(e)為兩路帶通濾波器的輸出信號經(jīng)相敏檢波器處理后輸出的時域波形，圖中故障信號的沖擊相比于噪聲更加明顯。圖8(f)為積分器的輸出結(jié)果。可以看出，當出現(xiàn)故障沖擊時，積分器中的電容會迅速充電，輸出結(jié)果會對應(yīng)產(chǎn)生一個電壓尖峰；沖擊消失時，電容會放電，將電荷量保持在一個較低的水平，以等待下一個故障信號的沖擊產(chǎn)生尖峰。圖8(g)為將積分器的輸出結(jié)果經(jīng)過低通濾波器濾除高頻信號的結(jié)果，即診斷結(jié)果的時域圖。

表1 軸承測試參數(shù)Tab.1 Bearing test parameters

圖8 基于互相關(guān)檢測的滾動軸承實時故障診斷Fig.8 Real-time fault diagnosis of rolling bearing based on cross-correlation detection

圖9 共振解調(diào)方法診斷結(jié)果頻譜分析Fig.9 Spectral analysis of resonance demodulation method

5 結(jié) 論

1) 基于互相關(guān)檢測的滾動軸承實時故障診斷方法采用兩個加速度傳感器拾取軸承振動信號，由此克服了單一信號源對信號采集維度的局限性，提高了振動信號的真實性。

2) 筆者所提方法利用互相關(guān)檢測，削弱了所選共振帶信號的內(nèi)部噪聲，降低了帶內(nèi)噪聲對診斷結(jié)果的影響，使故障特征頻率更加突出，提高了診斷結(jié)果頻譜辨識率。

3) 該方法以結(jié)構(gòu)簡單的模擬電路搭建，實現(xiàn)滾動軸承的實時故障診斷，對旋轉(zhuǎn)機械實時故障診斷的普及具有一定的參考價值。

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10.16450/j.cnki.issn.1004-6801.2017.04.024

* 國家自然科學(xué)基金資助項目(11227201，11372199,11572206)；河北省自然科學(xué)基金資助項目(A2014210142)

2016-06-06；

2016-08-02

TH165+.3;TN911

馬增強,男,1975年4月生，教授。主要研究方向為機車車輛狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷。曾發(fā)表《Application of combined slice analysis based on MID algorithm in fault diagnosis of rolling element bearings》(《Journal of Vibration and Shock》2015，Vol.135，No.2)等論文。E-mail：mzqlunwen@126.com