李浩，董辛?xí)F，王愛軍，代瑞鵬，于大永

(1.鄭州大學(xué) 振動(dòng)工程研究所，鄭州 450001；2.中國(guó)石化中原油田分公司 天然氣處理廠，河南 濮陽(yáng) 457001)

在某些工況下，軸承的故障信號(hào)中含有大量的隨機(jī)噪聲，影響了故障信號(hào)特征信息的提取。如何去除含噪信號(hào)中的噪聲干擾，提取出信號(hào)真實(shí)的故障信息，是軸承故障診斷需解決的關(guān)鍵問題。

傳統(tǒng)方法一般使用單通道信號(hào)進(jìn)行小波降噪，提取信號(hào)特征信息，容易造成誤判；結(jié)合全矢譜技術(shù)，對(duì)雙通道信號(hào)進(jìn)行小波降噪并進(jìn)行信息融合，能更準(zhǔn)確地提取信號(hào)特征信息[1]。

1 全矢小波降噪原理

1.1 小波降噪原理及步驟

設(shè)含有噪聲的非平穩(wěn)一維信號(hào)為

S(i)=f(i)+e(i)，

式中：S(i)為含噪信號(hào)；f(i)為真實(shí)信號(hào)；e(i)為噪聲信號(hào)，噪聲性質(zhì)未知。小波降噪的目的是將f(i)的特征信息從S(i)中最大程度地提取出來(lái)。對(duì)信號(hào)進(jìn)行小波降噪處理的過程為：首先將含噪信號(hào)進(jìn)行小波分解，各分解系數(shù)具有相同頻率比例；由于噪聲部分通常出現(xiàn)在信號(hào)的高頻系數(shù)中，因此采用閾值形式對(duì)小波分解的高頻系數(shù)進(jìn)行量化處理；最后重構(gòu)信號(hào)即可達(dá)到降噪的目的。這種降噪方法基本上去除了信號(hào)中的噪聲，較好地保留了原始信號(hào)的特征信息[2]。

1.2 全矢譜技術(shù)

旋轉(zhuǎn)機(jī)械在進(jìn)行檢測(cè)時(shí)，通常使用同一截面上互相垂直的2個(gè)傳感器采集設(shè)備的振動(dòng)信號(hào)。由于轉(zhuǎn)子的渦動(dòng)特性，任一探頭檢測(cè)到的信息均不能反映設(shè)備的實(shí)際運(yùn)行狀況。在很多情況下，兩通道信息差異很大，直接影響診斷結(jié)果，極易造成誤判。采用全矢譜技術(shù)可以對(duì)雙通道信息進(jìn)行信息融合，從而減少誤判，提高故障診斷的準(zhǔn)確率[3-5]。

假定{xi}和{yi}分別是x,y方向上的離散序列，采用數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)級(jí)融合方法，令 {zi}={xi}+j{yi}(i=1,2,…,N/2-1)，其中j為虛數(shù)，得到一個(gè)離散的融合復(fù)序列，對(duì)其進(jìn)行Fourier變化，因此可得出

(1)

式中：ZRk，ZIk分別為Zk的實(shí)部序列和虛部序列；xck，xsk,yck,ysk分別為xk和yk的實(shí)部序列和虛部序列。

(2)

式中：Xpk，Xrk分別為正、反進(jìn)動(dòng)圓的半徑;φpk，φrk分別為正、反進(jìn)動(dòng)圓的初相位。

則轉(zhuǎn)子的渦動(dòng)橢圓軌跡參數(shù)與2個(gè)正圓參數(shù)關(guān)系為

(3)

式中：RLk為全矢譜的主振矢(橢圓長(zhǎng)半軸)；RSk為副振矢(橢圓短半軸)；αk為振矢角(橢圓長(zhǎng)軸和x軸正方向的夾角)；φαk為矢相位(軸心軌跡初始相位)。這些參數(shù)綜合反映了垂直安裝傳感器條件下轉(zhuǎn)子的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)。由此可知全矢譜所需要的各諧波的特征信息，使技術(shù)人員能更容易判斷出故障信息。

1.3 全矢小波降噪技術(shù)

全矢小波分析技術(shù)是小波分析技術(shù)與全矢譜技術(shù)的結(jié)合，其主要根據(jù)噪聲信號(hào)的特點(diǎn)，選擇小波函數(shù)與分解層數(shù)，將兩通道的噪聲信號(hào)進(jìn)行小波分解，并選擇閾值對(duì)小波分解的高頻系數(shù)進(jìn)行量化處理，最后經(jīng)單支重構(gòu)得到重構(gòu)信號(hào)。將多通道的對(duì)應(yīng)重構(gòu)信號(hào)采用全矢譜理論進(jìn)行融合，得到各個(gè)頻率下的主振矢、副振矢、振矢角及矢相位等參數(shù)，從而判斷故障信息。這種方法不僅保證了信號(hào)中特征信息的完整性，還提高了故障診斷的準(zhǔn)確率。

2 試驗(yàn)研究

采用某電氣工程實(shí)驗(yàn)室的試驗(yàn)數(shù)據(jù)[6]，軸承型號(hào)為SKF6205-2RSJEM，采樣頻率為4 800 Hz，采樣長(zhǎng)度為1 024。轉(zhuǎn)子轉(zhuǎn)速為1 508 r/min，工作頻率為25 Hz。采集到的軸承信號(hào)時(shí)域圖如圖1所示，從圖中可以看出，水平方向和垂直方向的信號(hào)均含有噪聲，而且信號(hào)的波形十分復(fù)雜，因此，從信號(hào)的時(shí)域圖中很難提取出信號(hào)的特征信息，無(wú)法對(duì)軸承做出準(zhǔn)確的故障分析和判斷。

圖1 軸承的信號(hào)時(shí)域圖

采用一維小波，并根據(jù)小波默認(rèn)閾值的選取規(guī)則對(duì)圖1中的信號(hào)進(jìn)行降噪，結(jié)果如圖2所示。

由圖2可看出，經(jīng)過小波降噪后，水平方向和垂直方向的信號(hào)均較完整地保存了原始信號(hào)的特征信息。水平方向的信號(hào)波形具有明顯的周期性，但上下不對(duì)稱；垂直方向的信號(hào)上下也不對(duì)稱且波形雜亂無(wú)章。由此可知，經(jīng)小波降噪后，可以初步地提取到軸承信號(hào)的特征信息，但仍不能準(zhǔn)確分析出該軸承的工作狀況。因此，對(duì)降噪后的信號(hào)進(jìn)行Fourier變換，得到其頻域圖如圖3所示。

圖2 經(jīng)過小波降噪后的時(shí)域圖

由圖3a可以看出，x通道在頻率為50 Hz左右振動(dòng)幅值最高，軸承振動(dòng)最劇烈；從圖3b可以看出，y通道在頻率為25 Hz左右振動(dòng)幅值最高，軸承振動(dòng)最劇烈。幅值圖說明2組信號(hào)的振動(dòng)幅值存在一定的差異，如果僅以某一方向的信號(hào)為基礎(chǔ)進(jìn)行診斷，并以此決定設(shè)備工作狀態(tài)，會(huì)造成一定程度的誤判。因此，采用全矢譜技術(shù)將小波降噪后2個(gè)通道的信號(hào)進(jìn)行信息融合，結(jié)果如圖4所示。

圖3 降噪后信號(hào)的頻域圖

圖4展示了軸承振動(dòng)的頻譜結(jié)構(gòu)和強(qiáng)度，其中，工作頻率(25 Hz)處的振動(dòng)幅值最大，軸承的振動(dòng)最劇烈；2～4倍頻(工作頻率的倍數(shù))處的幅值比較接近，但明顯小于1倍頻處的振動(dòng)幅值；更高的倍頻處僅有較小的振動(dòng)。這說明全矢小波降噪更好地提取出了信號(hào)的特征信息，可更準(zhǔn)確地對(duì)軸承信號(hào)進(jìn)行分析和故障判斷。

圖4 經(jīng)全矢小波降噪后的全矢幅值圖

3 結(jié)束語(yǔ)

由于采集時(shí)截面的方向不同，所采集到的信號(hào)包含的信息也不同，但是各信息間又有不可分割的聯(lián)系。傳統(tǒng)方法使用單通道進(jìn)行信號(hào)的特征提取，會(huì)造成一定程度的誤判，結(jié)合全矢譜技術(shù)，對(duì)小波降噪后雙通道的信號(hào)進(jìn)行全信息融合，能更全面和準(zhǔn)確地提取出信號(hào)的特征信息，從而有效地反映出軸承的工作狀態(tài)，提高軸承故障診斷的精度。