基于經(jīng)驗?zāi)Ｊ椒纸獾臐L動軸承故障診斷方法

寧繼榮，劉 堯

(1.西北工業(yè)大學(xué)航天學(xué)院，陜西 西安 710065；2.西安航天遠(yuǎn)征流體控制股份有限公司，陜西 西安 710100)

基于經(jīng)驗?zāi)Ｊ椒纸獾臐L動軸承故障診斷方法

寧繼榮1，劉 堯2

(1.西北工業(yè)大學(xué)航天學(xué)院，陜西西安710065；2.西安航天遠(yuǎn)征流體控制股份有限公司，陜西西安710100)

針對滾動軸承故障診斷中，沖擊脈沖法(Shock Pulse Method, SPM)結(jié)合包絡(luò)解調(diào)技術(shù)進(jìn)行定量診斷誤差較大的問題，提出了基于經(jīng)驗?zāi)Ｊ椒纸?Empirical Mode Decomposition, EMD)和SPM的滾動軸承故障定量診斷方法。該方法首先對軸承振動信號進(jìn)行EMD分解，再對分解得到的基本模式分量 (Intrinsic Mode Functions, IMFs)做包絡(luò)解調(diào)從而得到準(zhǔn)確的沖擊值，然后利用SPM方法便可以準(zhǔn)確地進(jìn)行滾動軸承故障定量診斷。試驗驗證結(jié)果表明，內(nèi)圈故障特征頻率處出現(xiàn)22.12 dB的峰值，根據(jù)SPM方法判斷該軸承存在輕微內(nèi)圈故障，符合實際情況，該方法可以準(zhǔn)確有效地進(jìn)行滾動軸承故障定量診斷。

經(jīng)驗?zāi)Ｊ椒纸猓粷L動軸承；故障診斷

0 引言

滾動軸承是旋轉(zhuǎn)機械中應(yīng)用最為廣泛的機械零件，也是最易損壞的元件之一。滾動軸承在運轉(zhuǎn)過程中可能會由于各種原因引起損壞，如裝配不當(dāng)、潤滑不良、水分和異物侵入、俯蝕和過載等都可能會導(dǎo)致滾動軸承過早損壞。即使在安裝、潤滑和使用維護(hù)都正常的情況下，經(jīng)過一段時間運轉(zhuǎn)，滾動軸承也會出現(xiàn)疲勞剝落和磨損而不能正常工作?？傊?，滾動軸承的故障原因是十分復(fù)雜的。滾動軸承在運行過程中出現(xiàn)的故障按其振動信號的特征不同主要有磨損類故障和表面損傷類故障，如點蝕、剝落、擦傷等。

準(zhǔn)確的包絡(luò)解調(diào)分析是進(jìn)行滾動軸承故障定量診斷的關(guān)鍵，通過對軸承振動信號直接進(jìn)行包絡(luò)解調(diào)，特別是當(dāng)整個軸承系統(tǒng)存在復(fù)合故障時，關(guān)鍵的包絡(luò)譜將出現(xiàn)較大的計算誤差，從而導(dǎo)致整個故障診斷的失敗。針對滾動軸承故障診斷中，沖擊脈沖法(Shock Pulse Method, SPM)結(jié)合包絡(luò)解調(diào)技術(shù)進(jìn)行定量診斷誤差較大的問題，提出了基于經(jīng)驗?zāi)Ｊ椒纸?Empirical Mode Decomposition, EMD)和SPM的滾動軸承故障定量診斷方法。

1 EMD和SPM方法

1.1 EMD方法簡介

由美籍華人Huang提出的經(jīng)驗?zāi)Ｊ椒纸?Empirical Mode Decomposition, EMD)方法[1]可以將任意非平穩(wěn)信號x(t)分解為若干個基本模式分量 (Intrinsic Mode Functions, IMFs)ci(t)(i=1,2,…,n)和一個殘余分量rn之和，如式(1)所示。

(1)

所謂IMF就是滿足以下2個條件的函數(shù)或信號：1)在整個數(shù)據(jù)序列中，極值點的數(shù)量和過0點的數(shù)量必須相等或最多相差一個；2)在任何一點，信號的局部極大值和局部極小值所定義包絡(luò)線的均值為0。該方法提出之后被迅速應(yīng)用于各種領(lǐng)域，在機械設(shè)備故障診斷中也有應(yīng)用[2-10]，而本文旨在將該方法應(yīng)用于滾動軸承故障定量診斷。

1.2 滾動軸承故障定量診斷方法

當(dāng)滾動軸承發(fā)生故障時，在其損傷部位產(chǎn)生的沖擊脈沖激勵下，安裝在軸承箱外部的傳感器獲得的振動信號中會出現(xiàn)振蕩衰減的脈沖響應(yīng)信號，該信號被各種故障振動頻率信號所調(diào)制，因此，滾動軸承故障的常用診斷方法是利用包絡(luò)解調(diào)技術(shù)，獲取故障特征頻率對應(yīng)的包絡(luò)譜幅值，該幅值直接反應(yīng)軸承的運行狀態(tài)，再結(jié)合沖擊脈沖法 (Shock Pulse Method，SPM)對解調(diào)結(jié)果進(jìn)行量化處理，則可以定量識別軸承等部件的損傷程度[8-10]。

SPM是由瑞典SPM Instrument AB公司在上世紀(jì)七十年代最先提出的一套系統(tǒng)監(jiān)測方法。滾動軸承的部件發(fā)生故障時，會在運轉(zhuǎn)過程中發(fā)生沖擊從而引起沖擊脈沖。沖擊脈沖的強弱反映了故障的嚴(yán)重程度，而其出現(xiàn)的頻率則反應(yīng)了故障對應(yīng)的位置(軸承內(nèi)圈、外圈、滾動體及保持架等)。SPM方法正是基于這一原理來評價滾動軸承的運行狀態(tài)，并且采用了沖擊脈沖值這一新的尺度，在實際使用時用分貝值表示。對于不同的軸承，振動脈沖值不僅與軸承的油膜厚度、操作程度有關(guān)，還與軸承的幾何尺寸、轉(zhuǎn)速有關(guān)。為了得到一個衡量各種滾動軸承狀態(tài)的標(biāo)準(zhǔn)，經(jīng)過大量的試驗研究，SPM方法規(guī)定了一個只與軸承工作狀況有關(guān)的標(biāo)準(zhǔn)分貝值dBn，并給出了dBn的經(jīng)驗公式如式(2)所示

(2)

式中，N表示軸承的轉(zhuǎn)速，單位為r/min；D表示軸承的內(nèi)徑，單位為m；SV表示沖擊速度值，單位為ms-1。

可以根據(jù)dBn的如下值判斷軸承的運行狀態(tài)：

1) 0≤dBn<21 dB 正常狀態(tài)，軸承工作狀態(tài)良好；

2) 21≤dBn≤35 dB 輕微故障，軸承有早期損傷；

3) 35

但是，在工程實際中，通常不止一個載波頻率或諧振頻率，特別是當(dāng)軸承出現(xiàn)復(fù)合故障時，不同故障的特征頻率被不同的載波調(diào)制，這樣，直接利用包絡(luò)分析計算的包絡(luò)譜可能產(chǎn)生誤差，從而導(dǎo)致故障診斷的失敗，在本文第二節(jié)中將具體分析該現(xiàn)象。因此，本文提出利用基于EMD的包絡(luò)解調(diào)分析，結(jié)合SPM方法進(jìn)行滾動軸承故障定量診斷。

2 基于EMD和SPM的滾動軸承故障定量診斷方法

2.1 Hilbert解調(diào)技術(shù)的局限性

Hilbert包絡(luò)解調(diào)是進(jìn)行解調(diào)分析的常用方法，但是它只適合于處理單分量的漸進(jìn)信號[11]，當(dāng)兩個以上的包絡(luò)信號疊加在一起，或者噪聲比較嚴(yán)重的情況下，用Hilbert包絡(luò)解調(diào)的結(jié)果往往產(chǎn)生比較大的誤差，通過仿真信號的解調(diào)分析就能證明該結(jié)論。

考慮式(3)所示的仿真信號，它由兩個幅值調(diào)制信號x1(t)和x2(t)組成，其中兩個載波頻率分別為fc1=4 000 Hz，fc2=2 000 Hz，兩個調(diào)制頻率分別為f1=80 Hz，f2=60 Hz。

x(t)=x1(t)+x2(t)=
[1+0.2sin(2πf1)]sin(2πfc1)+
[1+0.2sin(2πf2)]sin(2πfc2)

(3)

用12 800 Hz的采樣頻率對該仿真信號進(jìn)行離散化處理，共采集8 K個數(shù)據(jù)點，仿真信號及其頻譜如圖1所示。

由圖1可見，兩個載波對應(yīng)的頻率附近都出現(xiàn)了相應(yīng)的調(diào)制邊頻帶。由式(3)易知調(diào)幅信號x1(t)的幅值a1(t)為：

a1(t)=1+0.2sin(2πf1t)

(4)

幅值變化頻率為f1=80 Hz，x2(t)的幅值a2(t)與之類似，不同的是它的調(diào)幅頻率為f2=60 Hz。理論上，這兩個調(diào)幅信號的解調(diào)譜幅值應(yīng)該為0.2。分別對兩個調(diào)幅信號進(jìn)行Hilbert解調(diào)分析，以x1(t)為例，解調(diào)結(jié)果如圖2所示，其中上圖為信號x1(t)的包絡(luò)，下圖為包絡(luò)譜，包絡(luò)譜幅值與理論值一致。可見，對單個的調(diào)幅信號，Hilbert包絡(luò)解調(diào)技術(shù)可以得到正確的結(jié)果。

對兩個調(diào)幅信號疊加而成的仿真信號x(t)做Hilbert包絡(luò)解調(diào)分析，結(jié)果如圖3所示。

由包絡(luò)譜可見，解調(diào)譜有兩個峰值分別等于60 Hz和80 Hz，這說明通過Hilbert包絡(luò)解調(diào)分析可以得到準(zhǔn)確的調(diào)制頻率，但這兩個調(diào)制頻率對應(yīng)的幅值都明顯小于理論值0.2，顯然這種情況下得到的包絡(luò)譜不能反映信號的實際情況。對于軸承故障定量診斷，包絡(luò)譜中對應(yīng)故障特征頻率處的幅值可以表征故障的存在和嚴(yán)重程度[4]，如果信號的包絡(luò)譜不準(zhǔn)確，將影響軸承故障診斷的準(zhǔn)確性。

2.2 基于EMD的包絡(luò)解調(diào)分析

由于直接利用Hilbert包絡(luò)解調(diào)技術(shù)遇到困難，我們提出了基于EMD的包絡(luò)解調(diào)技術(shù)，首先對信號進(jìn)行EMD分解，然后對得到的各個IMF分別進(jìn)行Hilbert包絡(luò)解調(diào)。

對式(3)所示的信號進(jìn)行EMD分解，結(jié)果得到三個IMF如圖4所示，其中前兩個IMFc1(t)和c2(t)分別對應(yīng)于仿真信號中的兩個調(diào)幅信號x1(t)和x2(t)，而c3(t)能量較小主要是由于分解過程中的能量泄漏和計算誤差產(chǎn)生的。

對分解所得的第一個IMFc1(t)進(jìn)行Hilbert包絡(luò)解調(diào)，結(jié)果如圖5所示。由圖可見，其包絡(luò)譜幅值正好等于理論值0.2，這說明經(jīng)過分解之后，Hilbert包絡(luò)解調(diào)結(jié)果能更精確地體現(xiàn)信號特征。對分解所得的第二個IMFc2(t)作Hilbert包絡(luò)解調(diào)，也可以得到滿意的結(jié)果。這說明通過先EMD分解，再對分解所得的IMF進(jìn)行解調(diào)分析，可以對多個調(diào)幅信號疊加的信號進(jìn)行準(zhǔn)確的解調(diào)分析。

2.3 基于EMD和SPM的滾動軸承故障定量診斷方法

如前所述，SPM方法進(jìn)行滾動軸承故障定量診斷時，沖擊脈沖的強弱反映了故障的嚴(yán)重程度，而沖擊出現(xiàn)的頻率則反應(yīng)了故障的位置，所以在進(jìn)行故障分析之前必須首先求出不同故障對應(yīng)的特征頻率。設(shè)滾動軸承的外圈固定，內(nèi)圈(即軸)旋轉(zhuǎn)，旋轉(zhuǎn)頻率為f，軸承的節(jié)圓直徑為E，滾動體直徑為d，接觸角為α，滾動體個數(shù)為z。假設(shè)滾動體與內(nèi)、外圈之間為純滾動接觸，則滾動軸承的內(nèi)圈、外圈、滾動體和保持架發(fā)生損傷時的故障特征頻率計算公式如下：

內(nèi)圈損傷，

(5)

外圈損傷，

(6)

滾動體損傷，

(7)

保持架損傷，

(8)

其中，fi、fo、fb、fc分別稱為滾動軸承內(nèi)圈、外圈、滾動體和保持架故障特征頻率。

3 試驗驗證

本文提出的基于EMD的包絡(luò)解調(diào)技術(shù)可以對多個調(diào)幅信號疊加的信號進(jìn)行準(zhǔn)確地解調(diào)分析，再結(jié)合SPM方法，便可以進(jìn)行滾動軸承故障的定量診斷，下面通過一組試驗軸承的信號分析驗證該方法的實用性和準(zhǔn)確性。

在軸承試驗臺上安裝左右兩個滾子軸承，左邊軸承存在輕微外圈故障，右邊軸承存在輕微內(nèi)圈故障，整個軸承系統(tǒng)存在復(fù)合故障，如圖6所示。轉(zhuǎn)速為1 477.5 r/min。所用軸承參數(shù)為：內(nèi)徑0.04 m，外徑0.09 m，滾子直徑0.031 16 m，滾子個數(shù)為8個。根據(jù)式(5)和式(6)分別計算出該軸承內(nèi)圈故障特征頻率為122.11 Hz，外圈故障頻率為74.89 Hz。

在右邊軸承座處安裝加速度傳感器，采集軸承振動信號，采樣頻率為12 800 Hz，采樣點數(shù)為16 K。軸承振動信號及其頻譜如圖7所示。

對該信號直接進(jìn)行包絡(luò)解調(diào)分析，把包絡(luò)譜幅值作為沖擊值，利用式(2)計算對應(yīng)的分貝值，結(jié)果如圖8所示。其中圖8(a)為軸承振動信號的包絡(luò)，圖8(b)為包絡(luò)譜換算的標(biāo)準(zhǔn)分貝值。由圖可見，在內(nèi)圈故障特征頻率(122.11 Hz)附近分貝值出現(xiàn)峰值18.5 dB，但未超過21 dB，根據(jù)SPM法原則判斷該軸承運行狀態(tài)正常，這明顯與實際情況不符。

上述分析說明，直接利用包絡(luò)解調(diào)技術(shù)處理軸承振動數(shù)據(jù)，結(jié)合SPM方法判斷軸承運行狀態(tài)出現(xiàn)了錯誤，其主要原因在于該軸承系統(tǒng)存在內(nèi)外圈復(fù)合故障，不同故障產(chǎn)生的調(diào)制信號疊加在一起，這種情況下直接進(jìn)行包絡(luò)解調(diào)所得的包絡(luò)譜幅值產(chǎn)生了誤差，從而導(dǎo)致故障診斷失敗。

由于直接利用包絡(luò)解調(diào)分析結(jié)合SPM方法進(jìn)行故障診斷遇到困難，我們提出了基于EMD和SPM的滾動軸承故障定量診斷方法，首先對軸承振動信號進(jìn)行EMD分解，然后對得到的IMF進(jìn)行包絡(luò)解調(diào)分析，再結(jié)合SPM方法計算對應(yīng)的振動分貝值。對圖6所示的試驗信號進(jìn)行EMD分解，然后對分解所得第一個IMF進(jìn)行包絡(luò)解調(diào)分析的結(jié)果如圖9所示。由圖可見，內(nèi)圈故障特征頻率處出現(xiàn)了22.12 dB的峰值，根據(jù)SPM方法判斷該軸承存在輕微內(nèi)圈故障，這與實際情況相符。

采集左邊存在外圈故障的軸承振動信號分析，利用基于EMD的包絡(luò)解調(diào)分析，同樣可以得到正確的診斷結(jié)果，不同之處在于最大分貝值出現(xiàn)在第二個IMF的包絡(luò)譜中，這說明內(nèi)外圈故障特征頻率對應(yīng)的載波頻率處于不同頻帶，即此時的軸承振動信號相當(dāng)于兩個調(diào)制信號相疊加，所以直接用包絡(luò)解調(diào)無法得到正確的診斷結(jié)果，只有通過基于EMD的包絡(luò)解調(diào)分析結(jié)合SPM方法才能進(jìn)行正確的故障診斷。

4 結(jié)論

本文提出了基于EMD和SPM的滾動軸承故障定量診斷方法，該方法首先對軸承振動信號進(jìn)行EMD分解，再對得到的IMF做包絡(luò)解調(diào)從而得到準(zhǔn)確的沖擊值，然后利用SPM方法即可進(jìn)行滾動軸承故障定量診斷。試驗驗證結(jié)果表明內(nèi)圈故障特征頻率處出現(xiàn)了22.12 dB的峰值，根據(jù)SPM方法判斷該軸承存在輕微內(nèi)圈故障，這與實際情況相符。本文方法可以準(zhǔn)確地進(jìn)行滾動軸承故障定量診斷。

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DiagnosisMethodofRollingElementBearingFaultBasedonEMD

NING Jirong1,LIU Yao2

(1.College of Astronautics, Northwestern Polytechnical University, Xi’an 710065, China; 2.Xi’an Aerospace Yuanzheng Fluid Control Co. Ltd, Xi’an 710100, China)

Among vibration based fault diagnosis methods for rolling element bearing, the shock pulse method(SPM) combined with demodulation method often misestimates the shock value of characteristic defect frequency. Therefore, a novel method based empirical mode decomposition(EMD) and SPM for rolling element bearing fault diagnosis is proposed in this paper. With this method, the vibration signals are decomposed into several intrinsic mode functions(IMFs), and then demodulation analysis is performed for each IMF so that the exact shock value can be gained, lastly SPM can be used to estimate bearing running state quantitatively with the exact shock value. Simulations and experiments verified that the improved EMD method, combined with SPM and demodulation analysis is efficient and accurate.

empirical mode decomposition(EMD); rolling element bearing; fault diagnosis

2017-04-14

寧繼榮(1980—)，男，陜西合陽人，博士研究生，高級工程師，研究方向：液體火箭發(fā)動機總體設(shè)計。E-mail:12870006@qq.com。

TB533.1

A

1008-1194(2017)05-0091-05