淺析滾動軸承故障自適應諧振解調技術

李向前，彭程程，李國維，李小平，臧廷朋

（1.浙江浙能紹興濱海熱電有限責任公司，浙江 紹興 312000；2.珈藍電力科技有限公司，浙江 杭州 311200）

在滾動軸承運行過程中，由于軸承的局部損傷，會產生沖擊，產生一種能聚集的脈沖，使軸承產生相應的自振。這些循環的脈動頻率與滾動軸承的故障頻率相符。然后選擇一種自振頻率相同的自振特性，利用包絡解調技術對其進行識別，并根據其頻譜中的明顯特征頻率來判定其局部損傷的程度。傳統的共振解調技術需要通過碰撞試驗獲得共振頻率。由于高頻頻段噪聲較多，用該方法計算出的諧波頻率與噪聲分量有一定的關系。朱漢明等將原始模式分解為IMF，并將其視為傳統共振技術的一種典型模式，并將其與其他3種類型的帶通濾波器進行了對比，并選取了各自的固有模式函數。這一方法缺乏對自然形態要素的選取。本文提出一種新的基于EMD的自適應算法，將該算法劃分為多個IMF分量，并用信息熵對每個IMF分量進行了分析。

1 EMD方法的原理

利用EMD方法對原始數據進行分析，得出一種線性和穩定的IMF分量，這是通過對內標值變化的分析得出的。不穩定的信號自適應可分為有限的線性和具有穩定性的窄帶內在圖案的分量。每種形式的分解都要滿足2個條件。

在所有分解后的信號中，極點和過零點的數目是相同的，最多只有一個：

（1）在任意時刻，下包絡的平均值包括一個具有0的最大局部最大的點，即包絡線在靠近時間軸的位置上是對稱的。

對于任意一個信號x()，其分解過程按以下5個部分進行：（1）發現所有初始信號的最大和最小值點，用三次樣條曲線對最大信號線和最小信號線進行擬合，對原始信號的上、下、后包線u（t）、v（z）進行擬合，所得的平均曲線由m（z）表示。從理論上講，模式函數表示為h，即：

（2）如果h,(t)為IMF，那么h,(t)是原始信號

x(t)的第一個IMF分量；如果h,(t)不是IMF，把h,(t)作為原始數據，擬合與h,(t）相應的上、下包絡線為u,(t)和v,(t)，重復以上步驟得

（3）直到hn（t）最后為IMF，從而將第1 IMF成分(c)與原信號分開，(t)=hy(t)，并從原信號中移除第1剩余信號，從而獲得第1殘留信號：

（4）把r,(t）作為新的原始信號，重復以上步驟，得

（5）將原信號x(t）表示為模態函數和余量之和，即

由此將復合原始信號分為幾組IMF成分和一組殘留信號，它們是一種趨向項。

1.1 自適應選取中心頻率

通過EMD法分析了軸承的振動，獲得了一組IMF分量，并將IMF的最小值用作IMF分量，從而獲得了它的高頻共振頻率。從信息傳輸的理論來看，在IMF中，信號源的特征越明顯，它的頻率響應時間越有規律，它的信號就越少。

（1）將c.（t）作為一個振蕩信號）的具體IMF分量c.（t）被指定為.mav最小值（cmin）。

（2）在 間 隔（lm.in,cma）中，IV等 分 點A，Lomin'A，...，A，(Ax-l, Cm）。若取樣的特征值是（A、A）片段，則將其作為取樣的相應屬性值B。

（3）所得到的振動信號的總點號為n，而在部分i處的取樣點數量是m，計算第i部分的概率P(B)=m;/n。通過這種方式，可以獲得以下國際貨幣基金組織的信息：

1.2 包絡解調

用希爾伯特變換求出了所選擇的自振頻率的包絡線。這種方法可以將探測到的信號相位偏移90°，從而將這種偏差的探測結果與原來的探測結果結合起來，形成一種分析的結果。希爾伯特變換在有真正信號x（t）的情況下進行（xz)：

可得解析信號為

解析信號的幅值A(t）為

A（t）是X（t）的包絡，它穿過了真正的信號。

利用FFT技術對所獲得的包絡波進行FFT分析，并通過波形曲線判斷是否存在故障。在此基礎上，提出了一種基于自適應共振與解調技術的滾動軸承故障診斷系統（如圖1）。

圖1 自適應共振解調技術的滾動軸承診斷模型

2 自適應共振解調在滾動軸承故障診斷中的應用

本實驗系統由驅動電機、轉矩傳感器、測力儀、電子控制器等組成，采用Bearing數據中心對被測軸承進行測量。我公司6025-2 RS，JEM，SKF深溝球型軸承，包括普通軸承、內環軸承、外環軸承、滾動體軸承。表1展示了軸承的故障特征，軸承類型的故障分別是內圈故障、外圈故障、滾動體故障。

表1 滾動軸承故障特征頻率

對正常、內圈、滾珠和外圈四種不同的振動信號進行了分析。以一臺軸承內圈的測試為例，其振動信號如圖2所示。

圖2 滾動軸承內圈故障振動原信號

采用EMD方法對軸承外圈失效振動進行了分析，所得結果如圖3所示，對其分解后的IMF分量進行了處理，所得數據如表2所示。

圖3 外圈故障IMF分量

如表2所示，IMF各階段IMF各組成部分的信息子值都是IMF的，而且信息量最小。在這些因素中，信息最少的IMF元件表現出最明顯的故障特征。所以，它的核心頻率是由帶通濾波器的高頻共振頻率決定的。EMD則利用EMD對內環失敗的IMF進行譜線分析。

表2 各故障類型的IMF分量的信息嫡值

然后，從IMF的頻譜中選擇了高頻成分，選擇了具有較高頻率的共振標準，并選擇了相應的共振頻率。這樣，采用包線檢測技術就能提高信號的信噪比。從圖4可以看出，第二組具有比第一組更高的共振頻率，共振峰也更大，所以可以判定為中心頻率為9kHz，其寬度為軸承最大故障特性頻率的2倍或更多，從而保證在共振解調包絡頻段中，能夠觀測到最大的故障特征頻率。在滾動軸承故障特性頻段，以內環故障為主要特征，選取1kHz頻段，采用帶通濾波器、包絡頻譜等方法對其進行分析，如圖5所示。

圖4 內圈故障IMF，分量頻譜

圖5 內圈故障帶通濾波信號

從圖6可見，頻譜峰值是260Hz，其內部失效特征頻率與258Hz非常接近。本文認為，這是內環故障的一個特征性頻率，其主要原因是：在實際分析中，由于滾輪并不是純粹的滾動，而且在安裝過程中存在著一些誤差，使得故障的特征頻率與理論值不能很好地吻合。所以，在尋找頻譜中各特征的頻率時，必須根據所得的頻率來確定它的近似值。在包絡譜中，頻率很高（328.3Hm2f,492.4x3 f)，其振幅隨著整數倍數的增加而減小。結果表明，利用自適應諧波分析法可以很好地識別出軸承內圈的失效。應用上述故障診斷技術，即對外圈故障、滾動體故障和一般故障進行診斷。

圖6 軸承內圈故障振動信號包絡圖

56.2 Hz的頻譜峰值，該數字與外環故障特征59.3赫茲的信號稍稍偏離，但其頻率（118Hz～2f）與120.3Hz 3f十分接近。頻譜峰值96Hz對應于91Hz的滾動故障特征和其兩倍頻率（182Hz到2f）。軸承故障診斷的典型故障，故障特征頻率和多個諧波頻譜沒有由包絡信號探測。由上述結果可知，本文所介紹的共振與解調技術均適用于內環。通過對故障、外圈故障、滾動體故障和正常支架故障的分析，發現故障特征明顯，能夠準確地判定故障。

3 結語

然后，通過對各個IMF的各個組成部分進行分析，選擇最小的 IMF分量，得到其頻率和頻率范圍，從而解決了當前的共振問題。實驗表明，該方法可以有效地對各種類型的軸承進行精確的檢測，取得了良好的效果。