基于小波包分解-峭度值指標-希爾伯特包絡解調融合方法處理聲發射信號的滾動軸承故障診斷

沙云東, 陳興武, 欒孝馳, 趙宇, 李壯

(沈陽航空航天大學遼寧省航空推進系統先進測試技術重點實驗室, 沈陽 110136)

滾動軸承廣泛應用于旋轉機械,作為重要的支承傳動元件,其工作狀態尤為重要[1],軸承缺陷已被公認為是旋轉機械故障的主要原因之一[2]。航空發動機作為高速旋轉機械,主軸承在復雜環境下持續工作易產生故障,嚴重影響發動機的正常工作和飛行安全[3],精準的故障診斷能夠有效保證其高效運轉[4]。由于航空發動機主軸承深埋轉子內部及復雜的工作環境,軸承振動信號傳遞路徑復雜,測量信號中包含了豐富的干擾成分[5]。傳統的振動分析方法很難對其實現故障診斷。

聲發射技術是一種識別元件內部結構狀態的新型無損監測技術[6]。適合在無法直接測量的惡劣環境下進行實時連續檢測[7]。Tang等[8]分析發現,基于聲發射信號可實現軸承故障定位。于洋等[9]通過統計發現,滾動軸承的計數、能量、幅值等聲發射參數的變化規律。但參數分析一般無法分析包含大量干擾的復雜信號。小波包分解(wavelet packet decomposition, WPD)可有效提高信號信噪比,降低原始信號中的干擾成分[10]。張斌等[11]提出了基于WPD和經驗模態分解結合的故障診斷方法,并驗證該方法可以有效地實現軸承失效分析及預防。樓劍陽等[12]提出了基于小波包分解和卷積神經網絡的方法,有效提高軸承故障診斷分類的準確性。WPD廣泛應用在軸承故障診斷方面,但針對故障信息中的周期性沖擊成分無法進行有效的辨識,而峭度值指標(kurtosis index, KI)針對此成分十分敏感,非常適用于軸承的故障診斷研究[13]。龔子維等[14]基于峭度值指標重構聲發射信號,有效降低原始信號中干擾成分。張麗坪等[15]基于軸承信號的模態分量的峭度值指標,提出了一種自適應變分模態分解的故障診斷方法。工程實際中常用希爾伯特包絡解調法(Hilbert envelope demodulation, HED)對處理后的信號進行特征提取處理。Wang等[16]提出了一種針對軸承信號進行包絡解調、低頻濾波后再進行譜分析的軸承故障診斷方法。Hemmati等[17]提出了一種基于優化峭度與信息熵的比值,綜合運用WPD和包絡解調進行特征提取的方法。

為了能夠有效實現滾動軸承聲發射信號的故障診斷研究,基于小波包分解、峭度值指標篩選、希爾伯特包絡解調的特點,現提出一種基于WPD-KI-HED融合處理的方法,并通過分別開展的簡單和復雜傳遞路徑下滾動軸承故障試驗,驗證所建立方法的有效性。

1 理論方法

1.1 軸承故障特征頻率及識別原理

當滾動軸承發生局部損傷情況,在其工作運轉時,軸承的其他零件會對缺陷位置產生周期性地撞擊,會導致其聲發射信號中包含周期性脈沖信號,從中可提取出故障特征頻率,針對不同故障類型其具體計算公式如下。

外圈故障特征頻率計算公式為

(1)

內圈故障特征頻率計算公式為

(2)

式中:Z為滾動體數量;fr為旋轉頻率,Hz;D為軸承節徑,mm;d為滾動體直徑,mm;α為軸承接觸角。

1.2 小波包分解(WPD)

針對非平穩信號進行分析時,常運用小波變換方法進行處理,通過分解信號的低頻部分,確定小波閾值,繼而對信號完成重構處理達到降噪目的。小波包分解(WPD)是小波變換的優化方法,確定分解層數,對待處理的非平穩信號進行多層次頻帶劃分,并對信號低頻、高頻部分均進行逐層分解,可有效起到降低干擾、提高信噪比的作用[18]。

小波包變換公式為

(3)

式(3)中:μn(t)為原信號序列;k、n為平移變量,k、n∈Z,Z為整數;hk和gk分別為低通和高通濾波器。

小波包分解公式為

(4)

小波包重構公式為

(5)

1.3 峭度值指標(KI)

當發生典型故障的滾動軸承工作時,會產生包含故障信息的周期性脈沖信號,而峭度值指標(KI)是一種對周期性信號極為敏感的無量綱參數。隨著該周期性信號的概率密度逐漸增加,峭度指標(KI)也會隨之增大,一般代表其包含著越多的故障信息[19]。

隨機信號X(t)的峭度值指標為

(6)

包含N個采樣點的離散數據的峭度值指標為

(7)

因此,峭度值指標可以表示為

(8)

1.4 希爾伯特包絡解調(HED)

針對高信噪比的典型故障滾動軸承故障的聲發射信號β(t),運用希爾伯特變換實現信號的包絡解調處理,濾波后得到包洛譜,進而完成故障軸承特征頻率的提取[20]。其原理步驟如下。

步驟1針對β(t)進行希爾伯特變換。

(9)

步驟2構造β(t)的解析信號s(t)。

(10)

步驟3包絡信號a(t)。

(11)

步驟4對a(t)進行濾波處理后進行快速傅里葉變換(fast Fourier transform,FFT),可求出原始信號β(t)的包絡譜,從中提取特征信息。

1.5 滾動軸承聲發射信號的故障診斷方法

當滾動軸承出現典型故障時,工作運轉過程中產生的周期性脈沖激勵將會引起軸承高頻沖擊,進而產生包含故障信息的聲發射信號。聲發射信號抗干擾性很強,因此從中提取與軸承故障相關的特征信息將是完成軸承故障診斷的關鍵。針對典型故障滾動軸承的聲發射信號進行小波包分解,可有效降低聲發射信號中包含的干擾成分,提高信噪比;基于峭度值指標篩選節點分量重構信號,可以最大程度保存與故障信息相關的周期性沖擊成分;運用希爾伯特包絡解調處理重構的高頻信號,可有效提取低頻故障特征信息。融合使用3種方法對高信噪比的聲發射信號進行處理,可有效綜合優點完成滾動軸承故障特征信息提取,進而實現復雜工作環境下的滾動軸承故障診斷。

建立的基于WPD-KI-HED融合處理聲發射信號的滾動軸承故障診斷方法流程如圖1所示。具體診斷思路為:針對故障滾動軸承的聲發射信號,首先運用WPD方法進行分解,選用最優小波包基函數,共分解為3層8個節點分量;其次計算節點分量的KI,并根據KI最大原則排序篩選出兩個節點分量進行信號重構;然后對重構信號進行HED處理,完成故障信息特征提取;最后根據該軸承的幾何尺寸、故障類型和具體工況,計算其理論故障特征頻率,并與特征提取結果進行比對研究,通過比對結果完成有效準確的滾動軸承故障診斷。

圖1 診斷流程圖

2 簡單傳遞路徑軸承故障試驗

2.1 試驗說明

為了驗證提出的基于WPD-KI-HED的融合方法處理聲發射信號的滾動軸承故障診斷方法的有效性,針對簡單傳遞路徑下故障滾動軸承進行試驗。簡單傳遞路徑下軸承實驗臺主要由VSO轉速調節器、變頻電機、聯軸器、滾動軸承安裝座、轉速軸、配重盤、轉速測量儀等組成,如圖2所示。

圖2 簡單傳遞路徑軸承試驗臺

采用型號為NJ204EM的滾動軸承,其幾何尺寸如表1所示。分別在滾動軸承外圈和內圈部位,采用人為加工的矩形槽狀模擬典型損傷故障,損傷尺寸為7 mm(長)×1 mm(寬)×1 mm(深),故障軸承如圖3所示。

表1 試驗軸承幾何參數

圖3 NJ204EM型典型故障滾動軸承

在試驗軸承支座垂直位置布置聲發射傳感器,開展試驗并采集數據,采樣頻率設置為1 MHz,設置大小為(20±10) dB的浮動門檻,前置放大裝置設置為40 dB。試驗轉速選取為360～1 560 r/min范圍內按120 r/min遞增共10種轉速工況,每組試驗采樣15 s。

2.2 數據分析

2.2.1 簡單路徑下滾動軸承外圈故障分析

針對簡單傳遞路徑下的滾動軸承外圈故障情況,選取工況840 r/min的數據進行詳細分析。根據式(1),其故障特征頻率理論值為61 Hz。首先,開展簡單的波形分析,其原始時域信號如圖4所示,通過FFT變換得原始頻域信號如圖5所示。在頻域圖中故障特征頻率無明顯峰值,無法直接提取故障特征信息,且頻域幅值分布十分散亂,包含大量干擾。因此,直接對原始聲發射信號進行波形分析無法有效診斷滾動軸承是否存在外圈故障。

圖4 外圈故障軸承原始時域信號(轉速840 r/min)

圖5 外圈故障軸承原始頻域信號(轉速840 r/min)

其次,利用小波包分解分析原始信號,選擇“db6”作為小波基,對該信號進行3層WPD分析,可得到8個小波包節點分量,分解后的8個時域分量如圖6所示,將小波包分解后的時域分量分別進行全局快速傅里葉變換分析,得到8個小波包節點分量相應的頻域波形,如圖7所示,小波包分解得到的頻域波形是將原始信號分解到不同的頻段,更加詳盡地凸顯不同頻段的幅值信息。

圖6 原始信號小波包分解(WPD)后的8節點分量時域波形

圖7 原始信號小波包分解(WPD)后的8節點分量頻域波形

然后,分別對WPD后節點分量進行峭度值指標分析,各節點分量峭度值如圖8所示。

圖8 原始信號小波包分解(WPD)后的8節點分量的峭度值

由圖8可知,有兩個節點分量的KI遠大于其他分量。如2.3節所示,KI越大的節點分量往往含有越多的故障信息。選取KI最大的2個分量信號重構信號,可以更有效地進行故障信息提取,重構時域信號如圖9所示。

圖9 外圈故障軸承重構時域信號(轉速840 r/min)

然后,對重構信號進行HED處理。并對重構信號的包絡譜初步分析可知,包絡譜中大多數特征信息集中在0～1 000 Hz,為了清晰表達和有效分析,選取0～800 Hz頻率范圍進行分析,滾動軸承外圈故障重構信號包絡譜如圖10所示。

圖10 外圈故障軸承重構信號包絡譜(轉速840 r/min)

對重構信號包絡譜進一步詳細分析,在頻率值為61、122、184、245、306、367和429 Hz處,均可觀測出明顯峰值,分別與該軸承的特征頻率及倍頻的理論值相對應。綜上所述,提出的基于WPD-KI-HED的融合處理聲發射信號的滾動軸承故障診斷方法針對簡單傳遞路徑下的滾動軸承外圈故障情況,可有效提取出其故障特征信息。

2.2.2 簡單路徑下滾動軸承內圈故障分析

針對內圈故障的滾動軸承在890 r/min轉速工況下測得的聲發射信號同樣進行上述分析,應用式(2)計算軸承內圈故障特征頻率為99 Hz。內圈故障軸承的原始時域信號如圖11所示,原始頻域信號如圖12所示。在頻域圖中故障特征頻率無明顯峰值,無法直接提取故障特征信息,且頻域幅值分布十分散亂,包含大量干擾。因此,直接對原始聲發射信號進行波形分析無法有效診斷滾動軸承是否存在內圈故障。

圖11 內圈故障軸承原始時域信號(轉速840 r/min)

圖12 內圈故障軸承原始頻域信號(轉速840 r/min)

同理,選取小波包基為“db6”,對該信號進行3層WPD分析,獲得8個小波包節點分量,根據KI最大原則將節點分量排序,選取KI最大的2個分量信號重構成一個新的信號,重構的時域信號如圖13所示。HED處理后其包絡譜如圖14所示。

圖13 內圈故障軸承重構時域信號(轉速840 r/min)

圖14 內圈故障軸承重構信號包絡譜(轉速840 r/min)

分析發現,在頻率值為99、198、297、396、495、592和693 Hz處,均可觀測出明顯峰值,分別與該軸承的特征頻率及倍頻理論值相對應。且包洛譜中的干擾頻率峰值遠低于故障特征頻率。綜上所述,提出的故障診斷方法針對簡單傳遞路徑下的滾動軸承內圈故障情況,可有效提取出其故障特征信息。

3 航空發動機主軸承故障試驗

3.1 試驗說明

按照某型渦扇發動機3支點結構及動力特性搭建模擬機匣,建立復雜傳遞路徑下滾動軸承故障模擬試驗臺系統,主要由高、低速轉軸、模擬機匣、輔助系統(溫控系統、水冷系統、加載系統、輸油系統)等組成,如圖15所示。可以極大限度地模擬某型航空發動機3支點軸承典型故障情況下真實的工作狀態。

圖15 航空發動機主軸承故障模擬試驗臺

試驗采用真實的某型航空發動機3支點主軸軸承,其幾何參數如表2所示。軸承故障類型選用真實的外圈及內圈典型故障,故障尺寸為寬×深=1 mm×1 mm,故障軸承照片如圖16所示。

表2 試驗軸承幾何參數

圖16 某型航空發動機3支點典型故障軸承

充分考慮某型航空發動機主軸承深埋發動機轉子內部,無法直接安裝傳感器測量數據,因此分別在模擬機匣外部垂直及水平方向安裝聲發射傳感器,開展試驗并采集數據,采樣頻率設置為1 MHz,設置大小為(30±15) dB的浮動門檻,前置放大裝置設為40 dB。轉速工況設為外圈轉速1 500～

7 800 r/min范圍,內圈轉速1 200～7 500 r/min范圍,以300 r/min遞增,每組試驗采樣10 s。

3.2 數據分析

3.2.1 航空發動機主軸承外圈故障分析

對航空發動機3支點外圈故障主軸承進行試驗,測點位置選取為機匣外垂直方向測點,轉速工況選取外圈轉速5 100 r/min,內圈轉速4 800 r/min的外圈故障主軸承聲發射信號為分析對象,實測轉速為外圈轉速5 042 r/min,內圈轉速4 725 r/min故障特征頻率理論值84 Hz,針對其聲發射信號進行波形分析,航空發動機主軸承外圈故障的原始時域信號如圖17所示,原始頻域信號如圖18所示。在頻域圖中外圈故障特征頻率無明顯峰值,且頻域幅值分布十分散亂,包含大量干擾。因此無法直接通過時頻域分析對航空發動機軸承進行故障診斷。

圖17 外圈故障軸承原始時域信號(外圈轉速5 042 r/min,內圈轉速4 725 r/min)

圖18 外圈故障軸承原始頻域信號(外圈轉速5 042 r/min,內圈轉速4 725 r/min)

同理,對復雜路徑下軸承外圈故障信號,進行3層WPD分析,獲得8個小波包節點分量,根據KI最大原則將節點分量排序,選取KI最大的2個分量信號重構成一個新的信號,重構的時域信號如圖19所示。HED處理后其包絡譜如圖20所示。

圖19 外圈故障軸承重構時域信號(外圈轉速5 042 r/min,內圈轉速4 725 r/min)

圖20 外圈故障軸承重構信號包絡譜(外圈轉速5 042 r/min,內圈轉速4 725 r/min)

分析發現,在頻率值為84、168和336 Hz處,均可觀測出明顯峰值,分別與該軸承的特征頻率及倍頻理論值相對應。同時重構信號的包絡譜中盡管存在干擾但未出現超過故障特征頻率的干擾頻率。綜上所述,該方法針對航空發動機主軸承存在外圈故障情況可以進行故障診斷。

3.2.2 航空發動機主軸內圈故障分析

對航空發動機3支點內圈故障主軸承進行試驗,測點位置選取為機匣外垂直方向測點,選取實測轉速為外圈轉速5 034 r/min,內圈轉速4 739 r/min工況下的聲發射信號進行分析,故障特征頻率理論值為89 Hz。通過波形分析,航空發動機主軸承內圈故障的原始時域信號如圖21所示,原始頻域信號如圖22所示。在頻域圖中故障特征頻率無明顯峰值,且頻域幅值分布十分散亂,包含大量干擾。因此無法直接通過波形分析對航空發動機軸承進行故障診斷。

圖21 內圈故障軸承外圈原始時域信號(外圈轉速5 034 r/min,內圈轉速4 739 r/min)

圖22 內圈故障軸承原始頻域信號(外圈轉速5 034 r/min,內圈轉速4 739 r/min)

同理,運用WPD-KI-HED處理航空發動機主軸承內圈故障的聲發射信號,獲得重構時域信號如圖23所示。HED處理后其包絡譜如圖24所示。

圖23 內圈故障軸承重構時域信號(外圈轉速5 034 r/min,內圈轉速4 739 r/min)

圖24 內圈故障軸承重構信號包絡譜(外圈轉速5 034 r/min,內圈轉速4 739 r/min)

分析發現,在頻率值為89、177、267和360 Hz處存在明顯峰值,分別與軸承的特征頻率及倍頻理論值相對應。重構信號的包絡譜中盡管存在干擾但未出現超過故障特征頻率的干擾頻率。綜上所述,該方法針對航空發動機主軸承存在內圈故障的情況可以進行故障診斷。

4 結論

通過研究,得到如下結論。

(1)基于聲發射技術的基本原理和對早期損傷敏感的優點,選擇對故障軸承工作狀態下的聲發射信號進行采集測量,選用小波包方法進行信號分解,基于峭度值指標篩選重構信號,可有效清信號中存在的干擾信息,提高故障信號信噪比。

(2)提出一種WPD-KI-HED相結合的滾動軸承故障特征提取方法,并利用簡單傳遞路徑下的滾動軸承故障試驗數據以及模擬某型航空發動機復雜傳遞路徑下主軸承故障試驗數據進行可行性驗證,可清晰地提取出故障軸承特征頻率及其倍頻,實現對滾動軸承典型故障的特征識別與故障診斷。充分考慮軸承試驗測量誤差及試驗操作誤差,該方法的故障軸承特征頻率提取值與理論計算值絕對誤差在±1 Hz。

(3)該方法針對某型航空發動機主軸承的典型故障仍能表現較好的故障診斷能力,但考慮到某型航空發動機真實工作狀態下的主軸承往往存在不同故障程度與多類型故障并存的復雜情況,還有待進一步研究。