門座起重機(jī)回轉(zhuǎn)支承振動(dòng)信號(hào)分析及故障診斷＊

吳曉梅

福建省特種設(shè)備檢驗(yàn)研究院 福州 350008

0 引言

回轉(zhuǎn)支承是港口大型門座起重機(jī)械的關(guān)鍵部件，由于其低速重載的運(yùn)行工況和特殊的工作環(huán)境，使得其故障早期癥狀較為微弱，又因封閉式的結(jié)構(gòu)，其運(yùn)行狀態(tài)難以在日常維護(hù)保養(yǎng)中直接觀察，一旦發(fā)生故障，必須停機(jī)檢修，冗長(zhǎng)的訂貨維修時(shí)間將嚴(yán)重影響港口碼頭的正常作業(yè)，而帶病設(shè)備的持續(xù)運(yùn)行也將造成人員和設(shè)備的安全隱患，導(dǎo)致巨大的直接和間接的經(jīng)濟(jì)損失[1，2]。

在軸承故障診斷方面，目前國內(nèi)外的研究大多針對(duì)中高速軸承，而對(duì)大型回轉(zhuǎn)支承（回轉(zhuǎn)支承）的研究較少，且大多集中在武漢理工大學(xué)、南京工業(yè)大學(xué)等幾大高校。武漢理工大學(xué)主要采用時(shí)域特征參數(shù)分析、概率密度分析、小波分析等方法對(duì)港口門座起重機(jī)回轉(zhuǎn)支承振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行分析[3]，取得了一定的成果，但時(shí)域特征參數(shù)分析對(duì)早期階段的故障較敏感，對(duì)故障的后期抗干擾性較差，易產(chǎn)生誤判，而小波分析法在使用中對(duì)小波基的選取不當(dāng)則會(huì)影響檢測(cè)效果。南京工業(yè)大學(xué)針對(duì)風(fēng)電回轉(zhuǎn)支承故障診斷開展研究，在回轉(zhuǎn)支承的振動(dòng)信號(hào)在信號(hào)降噪、特征量提取及選取等方面進(jìn)行了一系列的探討，也取得了一定的成果[4-7]。由于其采用自主研制的實(shí)驗(yàn)臺(tái)數(shù)據(jù)作為研究對(duì)象，其回轉(zhuǎn)支承的故障是由人為加工出的嚴(yán)重缺陷，或是通過超載加速壽命試驗(yàn)獲得，其振動(dòng)信號(hào)與現(xiàn)場(chǎng)實(shí)際工況數(shù)據(jù)存在一定區(qū)別，其方法的實(shí)用性還需進(jìn)一步確認(rèn)。

港口門座起重機(jī)回轉(zhuǎn)支承的振動(dòng)信號(hào)具有非平穩(wěn)、非線性特性，而經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解（EMD）方法可將信號(hào)局部時(shí)變特征自適應(yīng)地分解成若干個(gè)本征模函數(shù)（IMF）之和，能夠突出信號(hào)的局部特征，非常適用于機(jī)電系統(tǒng)中的非平穩(wěn)、非線性信號(hào)的降噪及特征量提取。本文將利用EMD方法先對(duì)實(shí)際現(xiàn)場(chǎng)采集的回轉(zhuǎn)支承振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行降噪預(yù)處理，進(jìn)而對(duì)降噪信號(hào)進(jìn)行包絡(luò)譜分析，并分析所采集振動(dòng)信號(hào)可能的振動(dòng)源及其特征頻率，最后通過比對(duì)包絡(luò)頻譜及回轉(zhuǎn)機(jī)構(gòu)特征頻率，判斷回轉(zhuǎn)機(jī)構(gòu)運(yùn)行狀態(tài)及可能存在的故障。

1 現(xiàn)場(chǎng)港口門座起重機(jī)回轉(zhuǎn)支承振動(dòng)信號(hào)

因回轉(zhuǎn)支承的封閉式結(jié)構(gòu)，振動(dòng)傳感器無法直接布置于回轉(zhuǎn)支承部件處，考慮到港口門座起重機(jī)的作業(yè)特點(diǎn)，回轉(zhuǎn)支承各部分承受載荷不均勻，本文將振動(dòng)傳感器安裝在其大齒圈處徑向及軸向位置，分90°排置，如圖1所示。

圖1 傳感器安裝位置

考慮到現(xiàn)場(chǎng)各類環(huán)境及設(shè)備運(yùn)行工況影響，本文選取偶然沖擊干擾較小、波形特征重復(fù)性好的通道信號(hào)分段進(jìn)行分析，圖2為本文采集的某碼頭兩臺(tái)同型號(hào)港口門座起重機(jī)的回轉(zhuǎn)支承振動(dòng)信號(hào)時(shí)域波形圖。

圖2 1、2號(hào)門座起重機(jī)回轉(zhuǎn)支承振動(dòng)信號(hào)時(shí)域波形圖

由圖2可以看出[2,3,8]：1）1門座起重機(jī)周期波形中在某一位置周期重復(fù)出現(xiàn)振動(dòng)幅值突然變大，波形呈現(xiàn)局部阻力增大缺陷特征。2）2號(hào)門座起重機(jī)周期波形中存在較為明顯的幅值分段，且波形中存在多個(gè)短周期大幅值調(diào)制信號(hào)，即波形呈現(xiàn)局部阻力增大及不均勻磨損缺陷特征。3）1號(hào)門座起重機(jī)振動(dòng)波形的平均幅值及其振動(dòng)能量均遠(yuǎn)大于2號(hào)門座起重機(jī)。

此外，由于回轉(zhuǎn)支承低速重載的運(yùn)行工況使得其故障早期特征信息較為微弱，而又因其惡劣的使用環(huán)境，使得所采集的原始振動(dòng)信號(hào)包含較多的環(huán)境噪聲。從圖2的原始信號(hào)波形中可看出，雖然兩臺(tái)門座起重機(jī)的周期波形呈現(xiàn)不同的規(guī)律，但二者的波形中均存在許多無規(guī)律的噪聲。因此，在對(duì)回轉(zhuǎn)支承振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行進(jìn)一步分析前需對(duì)原始信號(hào)加以降噪預(yù)處理。

2 回轉(zhuǎn)支承振動(dòng)信號(hào)降噪預(yù)處理

EMD作為一種信號(hào)分解方法，與小波方法的處理效果受小波基的選擇影響相比，其完全基于所處理信號(hào)本身的特征進(jìn)行自適應(yīng)分解。因此，EMD在非平穩(wěn)信號(hào)分解和重構(gòu)的降噪處理方面要比小波等方法更為有效，已成功應(yīng)用于海洋、地震、醫(yī)學(xué)及機(jī)械故障診斷等領(lǐng)域[7,9]。由于EMD方法存在模態(tài)混疊等缺陷，本文選取其改進(jìn)方法—集成經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解方法（EEMD）對(duì)所采振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行降噪預(yù)處理。

2.1 EEMD方法基本原理

EMD方法本質(zhì)是將非線性、非平穩(wěn)的原始信號(hào)x(t)自適應(yīng)的分解為一組不同尺度下的本征模態(tài)分量IMFi(t)和一個(gè)殘差rn(t)，即[9-12]

其中，每個(gè)IMF分量必須滿足：1)其極值點(diǎn)的個(gè)數(shù)和過零點(diǎn)的個(gè)數(shù)相同或至多相差一個(gè)；2)任意時(shí)刻，其局部極大值點(diǎn)和局部極小值點(diǎn)的兩條上下包絡(luò)線的均值應(yīng)為零。EMD的分解過程為：

1）確認(rèn)信號(hào)x(t)的所有極大值與極小值點(diǎn)；

2）根據(jù)信號(hào)的極大值與極小值點(diǎn)，利用3次樣條插值法分別構(gòu)造x(t)的上下包絡(luò)線并計(jì)算得到包絡(luò)均值x(t)；

3）計(jì)算c1(t)=x(t)+ x(t)，并判斷c1(t)是否滿足IMF的兩個(gè)條件。若是，則c1(t)即為第一個(gè)IMF分量；如否，則將c1(t)作為新的待分解信號(hào)，重復(fù)上述步驟，直到得到滿足要求的IMF1(t)分量；

4）計(jì)算殘差分量r1(t)=x(t)－IMF1(t)，判斷r1(t)是否滿足停止條件，如否，則用r1(t)代替x(t)重復(fù)上述步驟以得到其余IMF分量，直到rn(t)滿足停止條件時(shí)分解完成。

為了解決EMD方法的模態(tài)混疊缺陷，Huang等提出了其改進(jìn)方法—EEMD[11,12]，其本質(zhì)是在原始信號(hào)中加入不同的隨機(jī)高斯白噪聲序列，并分別進(jìn)行EMD分解。利用白噪聲頻率均勻分布的統(tǒng)計(jì)特性，消除原始信號(hào)中的間歇現(xiàn)象，從而有效地抑制模態(tài)混疊問題。對(duì)由加噪信號(hào)的EMD分解所得含有隨機(jī)噪聲的IMF分量，則利用隨機(jī)白噪聲可通過多次平均相抵消的特性，通過多次 EMD 分解取各IMF分量平均，以此抑制或消除IMF分量中噪聲所產(chǎn)生的影響。EEMD的具體分解步驟為[11,12]

1）在原始信號(hào)中加入隨機(jī)白噪聲序列

式中：nm(t)為白噪聲序列，k為加入的白噪聲的幅值系數(shù)。

2）將xm(t)用前述EMD方法分解，得到一組IMF分量；

3）每次加入不同的白噪聲序列，重復(fù)步驟1）、2）；

4）計(jì)算分解后 IMF 的均值，把分解得到的各個(gè)IMF 的均值作為最終的結(jié)果，即

式中： N為EMD的集成次數(shù)，IMFi為第m次EMD分解時(shí)得到的第i個(gè)IMF分量。

2.2 基于排列熵準(zhǔn)則的振動(dòng)信號(hào)EEMD降噪重構(gòu)

如圖3、圖4分別為1號(hào)、2號(hào)門座起重機(jī)回轉(zhuǎn)支承振動(dòng)信號(hào)x經(jīng)EEMD分解得到的IMF及殘差分量r。可看出原始信號(hào)的特征信息多集中在前幾個(gè)IMF中，而后幾個(gè)IMF的幅值較小且與原信號(hào)相關(guān)性不大，因此，需對(duì)分解得到的IMF分量加以篩選。本文采用排列熵對(duì)各IMF分量進(jìn)行評(píng)價(jià)，進(jìn)而剔除無效分量并對(duì)信號(hào)進(jìn)行重構(gòu)，達(dá)到信號(hào)降噪的目的。

圖3 1號(hào)門座起重機(jī)回轉(zhuǎn)支承振動(dòng)信號(hào)EEMD分解

圖4 2號(hào)門座起重機(jī)回轉(zhuǎn)支承振動(dòng)信號(hào)EEMD分解

排列熵（PE）是一種檢測(cè)時(shí)間序列隨機(jī)性和動(dòng)力學(xué)突變的方法。熵值越大，則表明所檢測(cè)序列的動(dòng)力學(xué)突變?cè)矫黠@；熵值越小，則表明其序列越規(guī)則。通過計(jì)算各IMF的排列熵可篩選出含故障特征信息的主要IMF。其算法原理可參見文獻(xiàn)[13,14]。1、2號(hào)門座起重機(jī)回轉(zhuǎn)支承振動(dòng)信號(hào)的各IMF排列熵值如表1、表2所示。

表1 1號(hào)門座起重機(jī)回轉(zhuǎn)支承振動(dòng)信號(hào)的各IMF排列熵

表2 2號(hào)門座起重機(jī)回轉(zhuǎn)支承振動(dòng)信號(hào)的各IMF排列熵值

根據(jù)各IMF的PE值大小，選擇PE值較大的3個(gè)分量進(jìn)行信號(hào)重構(gòu)，得到1號(hào)、2號(hào)門座起重機(jī)重構(gòu)后的波形圖，如圖5所示。由圖可看出經(jīng)剔除無效IMF后，重構(gòu)信號(hào)與原始信號(hào)相比，既保留了原始信號(hào)中的波形特征又除去了環(huán)境噪聲干擾。

圖5 1、2號(hào)門座起重機(jī)重構(gòu)后的波形圖

4 回轉(zhuǎn)支承振動(dòng)信號(hào)故障診斷

4.1 振動(dòng)源分析

由于門座起重機(jī)各機(jī)械部件間多為剛性連接，傳感器收集到的振動(dòng)信號(hào)具有多源混動(dòng)特性，故需對(duì)可能的振動(dòng)源進(jìn)行分析。門座起重機(jī)的回轉(zhuǎn)機(jī)構(gòu)分為回轉(zhuǎn)支承裝置及驅(qū)動(dòng)裝置兩部分，其中回轉(zhuǎn)驅(qū)動(dòng)裝置結(jié)構(gòu)組成如圖6所示，傳動(dòng)大齒圈安裝于回轉(zhuǎn)支承外圈，通過驅(qū)動(dòng)小齒輪與傳動(dòng)大齒圈的嚙合使起重機(jī)完成回轉(zhuǎn)操作。此外，港口門座起重機(jī)因其傾覆力矩大且需承受較大載荷，現(xiàn)一般采用三排滾柱式回轉(zhuǎn)支承。

圖6 回轉(zhuǎn)驅(qū)動(dòng)裝置結(jié)構(gòu)組成

通過上述分析可知，由所布置的傳感器所采集到的振動(dòng)信號(hào)除了含有回轉(zhuǎn)支承本身的振動(dòng)信號(hào)外，還可能包含回轉(zhuǎn)驅(qū)動(dòng)裝置各部分及大、小齒圈嚙合振動(dòng)信號(hào)。因此，在后續(xù)的分析處理中需對(duì)這些可能的信號(hào)也一并進(jìn)行分析。

本文采集的兩臺(tái)港口門座起重機(jī)的回轉(zhuǎn)機(jī)構(gòu)的電動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速為985 r/min，大齒圈齒數(shù)為173，小齒圈齒數(shù)為16，減速器傳動(dòng)比為74.4。所配置的回轉(zhuǎn)支承型號(hào)為132.50.4000。現(xiàn)場(chǎng)實(shí)測(cè)1、2號(hào)門座起重機(jī)的實(shí)際轉(zhuǎn)速分別為1.23 r/min、1.32 r/min，則其振動(dòng)信號(hào)頻譜中可能存在的信號(hào)頻率如表4、表5所示。

表4 1號(hào)門座起重機(jī)回轉(zhuǎn)機(jī)構(gòu)特征頻率 Hz

表5 2號(hào)門座起重機(jī)回轉(zhuǎn)機(jī)構(gòu)特征頻率 Hz

4.2 包絡(luò)譜分析及故障診斷

包絡(luò)譜分析可有效提取旋轉(zhuǎn)設(shè)備振動(dòng)信號(hào)的低頻特征信息，已有效應(yīng)用于中高速軸承及齒輪箱故障診斷。本文對(duì)1、2號(hào)門座起重機(jī)重構(gòu)進(jìn)行頻譜及包絡(luò)譜分析，結(jié)果如圖7、圖8所示。

圖7 1號(hào)門座起重機(jī)頻譜及包絡(luò)譜分析

圖8 2號(hào)門座起重機(jī)頻譜及包絡(luò)譜分析

由圖7、圖8、表4、表5可看出：重構(gòu)信號(hào)頻譜中，電動(dòng)機(jī)的轉(zhuǎn)頻及其倍頻或其調(diào)制頻率較為突出，而低頻故障特征頻率則基本未體現(xiàn)。經(jīng)包絡(luò)譜分析，低頻故障特征頻率被突出，說明包絡(luò)譜適用于低速重載回轉(zhuǎn)支承振動(dòng)信號(hào)分析。對(duì)比表4及圖7、表5及圖8可知，1號(hào)門座起重機(jī)的包絡(luò)譜中齒圈嚙合頻率及其倍頻最為突出，即其存在大小齒圈嚙合不良情況，2號(hào)門座起重機(jī)的包絡(luò)譜中突出頻率與中間內(nèi)、外圈滾道故障特征頻率接近，即2號(hào)門座起重機(jī)存在中排滾道損傷故障。

5 結(jié)論

1）根據(jù)港口門座起重機(jī)回轉(zhuǎn)支承的特殊運(yùn)行工況，合理布置傳感器，采集了2臺(tái)同型號(hào)門座起重機(jī)的回轉(zhuǎn)支承振動(dòng)信號(hào)，并對(duì)其時(shí)域波形進(jìn)行粗略分析。

2）利用EEMD方法對(duì)回轉(zhuǎn)支承原始振動(dòng)信號(hào)加以分解，并通過排列熵對(duì)虛假或無用IMF進(jìn)行剔除，通過對(duì)比原始信號(hào)及重構(gòu)信號(hào)，驗(yàn)證了該方法的降噪有效性。

3）從港口門座起重機(jī)回轉(zhuǎn)機(jī)構(gòu)的結(jié)構(gòu)組成出發(fā)，分析了所布置傳感器所采集到的振動(dòng)信號(hào)的可能振動(dòng)源，為全面分析回轉(zhuǎn)機(jī)構(gòu)各類機(jī)械故障提供分析依據(jù)。

4）通過分別對(duì)2臺(tái)門座起重機(jī)重構(gòu)信號(hào)的頻譜及包絡(luò)譜分析，有效識(shí)別出了2臺(tái)門座起重機(jī)存在的故障，驗(yàn)證了本文分析方法在實(shí)際港口門座起重機(jī)回轉(zhuǎn)機(jī)構(gòu)故障診斷中的有效性及實(shí)用性。