張曉濤, 唐力偉, 王 平, 鄧士杰
(軍械工程學(xué)院火炮工程系 石家莊,050003)
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軸承故障聲發(fā)射信號(hào)多頻帶共振解調(diào)方法*
張曉濤, 唐力偉, 王平, 鄧士杰
(軍械工程學(xué)院火炮工程系 石家莊,050003)
軸承故障聲發(fā)射信號(hào)具有高頻率、寬頻帶、多頻率成分組成特性。針對(duì)軸承故障聲發(fā)射信號(hào)的多頻帶共振解調(diào)問(wèn)題,基于故障先驗(yàn)知識(shí)確定濾波帶寬,利用窄帶解調(diào)Protrugram算法迭代搜索多個(gè)可解調(diào)中心頻率,在對(duì)應(yīng)的多個(gè)窄帶范圍內(nèi)實(shí)現(xiàn)故障頻率的解調(diào)識(shí)別。仿真和實(shí)驗(yàn)信號(hào)處理結(jié)果表明,窄帶包絡(luò)解調(diào)方法能夠找到多個(gè)可用解調(diào)窄帶,對(duì)應(yīng)解調(diào)包絡(luò)譜中均可清楚地識(shí)別故障頻率,且包絡(luò)譜具有故障頻率譜線清晰,倍頻成分衰減明顯的特點(diǎn)。
聲發(fā)射;多頻帶解調(diào);Protrugram算法;故障診斷
聲發(fā)射(acoustic emission,簡(jiǎn)稱AE)技術(shù)為軸承故障診斷提供了一種高靈敏度檢測(cè)方法[1-2]。軸承故障的聲發(fā)射信號(hào)具有高頻寬帶特點(diǎn),且微弱故障信號(hào)噪聲干擾嚴(yán)重,從原始信號(hào)中提取有用信號(hào),解調(diào)故障頻率是軸承故障聲發(fā)射診斷研究的熱點(diǎn)內(nèi)容[3]。
聲發(fā)射信號(hào)故障傳統(tǒng)解調(diào)方法在寬帶濾波范圍內(nèi)進(jìn)行,往往包含多個(gè)沖擊共振頻率,解調(diào)結(jié)果中倍頻幅度大,且寬帶濾波解調(diào)引入更多噪聲,強(qiáng)故障信號(hào)識(shí)別效果較好,微弱故障識(shí)別效果不佳[2]。根據(jù)聲發(fā)射理論,軸承故障過(guò)程產(chǎn)生的聲發(fā)射信號(hào)由多個(gè)頻率成分組成[4],故障沖擊共振頻率是在聲發(fā)射頻帶范圍內(nèi)的一系列頻率成分,聲發(fā)射信號(hào)的多頻率成分特性使故障特征在多個(gè)共振頻率處的解調(diào)成為可能,多頻帶共振解調(diào)需要限制濾波帶寬,避免一個(gè)濾波帶寬中包含多個(gè)臨近故障共振頻率。
筆者利用窄帶包絡(luò)解調(diào)思想,根據(jù)故障先驗(yàn)知識(shí)確定濾波帶寬,通過(guò)濾波信號(hào)包絡(luò)譜峭度極大值搜索可用濾波中心頻率,從而利用多個(gè)有效窄帶濾波信號(hào)解調(diào)識(shí)別故障頻率,結(jié)合仿真信號(hào)與試驗(yàn)數(shù)據(jù)驗(yàn)證了故障聲發(fā)射信號(hào)多頻帶共振解調(diào)的有效性,說(shuō)明窄帶包絡(luò)解調(diào)方法能夠?qū)崿F(xiàn)故障多頻帶共振解調(diào)。
齒輪箱軸承常見故障為表面損傷和疲勞磨損,運(yùn)轉(zhuǎn)過(guò)程中的軸承故障由于臨界裂紋擴(kuò)展、裂紋面閉合與磨損、碰撞摩擦等原因產(chǎn)生聲發(fā)射信號(hào)[5]。金屬材料的聲發(fā)射信號(hào)是一種高頻寬帶信號(hào),常見金屬材料的聲發(fā)射信號(hào)頻帶處于100~500 k Hz的超聲范疇[6]。實(shí)際的故障過(guò)程很難產(chǎn)生帶寬特別窄帶的信號(hào),更是幾乎不可能產(chǎn)生單一頻率信號(hào)[7]。聲發(fā)射相關(guān)理論表明,材料在負(fù)載作用下產(chǎn)生的是頻率和模式豐富的導(dǎo)波信號(hào),因而故障聲發(fā)射信號(hào)包含一組頻率成分,由多頻率成分構(gòu)成[8]。
復(fù)雜的頻率成分特性使故障聲發(fā)射信號(hào)具有多共振頻率解調(diào)特性,并且故障沖擊時(shí)域時(shí)間短,頻域能量分布寬,將會(huì)增強(qiáng)窄帶濾波的解調(diào)效果。故障聲發(fā)射信號(hào)中的多個(gè)共振頻率成分能量大小不同,且由于系統(tǒng)傳遞特性的影響,各個(gè)頻率成分的能量差異較大,不同故障的可解調(diào)共振頻帶并不完全相同,但都處于聲發(fā)射信號(hào)的頻率范圍內(nèi)。故障信號(hào)以調(diào)制形式出現(xiàn),故障多頻帶共振解調(diào)要求解調(diào)帶寬要窄,窄帶濾波信號(hào)中不能包含多個(gè)明顯共振頻率,同時(shí)又必須涵蓋故障特征頻率成分。
共振特征解調(diào)技術(shù)要求濾波器中心頻率(center frequency,簡(jiǎn)稱CF)與故障共振頻率相近,并且濾波帶寬(bandwidth,簡(jiǎn)稱BW)能夠包含低頻故障調(diào)制成分。已知故障頻率為fr的情況下,濾波器帶寬應(yīng)盡可能小一些,避免引入過(guò)多的背景干擾噪聲。理論上濾波帶寬fr≤BW<2fr時(shí),濾波信號(hào)解調(diào)包絡(luò)譜中只包含一階故障頻率譜線,實(shí)際中由于濾波器邊緣特性的影響,帶寬選擇應(yīng)該大一些,比如3fr<BW<5fr,這樣窄帶濾波后信號(hào)的解調(diào)包絡(luò)中故障頻率成分將不超過(guò)前5階倍頻成分。因此在故障多頻帶共振解調(diào)中,濾波帶寬根據(jù)軸承故障頻率選擇,取故障頻率的3~5倍,使解調(diào)包絡(luò)譜中僅含有故障頻率譜線及其前3~5倍頻成分譜線,并且解調(diào)包絡(luò)譜中包含過(guò)多的故障倍頻成分,并不能提供額外的故障信息且會(huì)導(dǎo)致故障頻率識(shí)別混淆[9],窄帶解調(diào)對(duì)故障特征獲取是具有積極意義的。濾波帶寬確定之后,多共振解調(diào)中心頻率可以通過(guò)Protrugram算法迭代求解。
Protrugram算法思想最早由Tomasz與Adam提出用于低頻的振動(dòng)信號(hào)處理,是一種固定帶寬濾波,迭代搜索尋找解調(diào)中心頻率的方法[9-10]。通過(guò)濾波信號(hào)包絡(luò)譜峭度值對(duì)濾波信號(hào)進(jìn)行評(píng)價(jià)[11],峭度極大值對(duì)應(yīng)解調(diào)中心頻率。
該算法基于fft濾波,篩選保留固定帶寬BW的頻譜值,其余置零,經(jīng)過(guò)雙邊譜重構(gòu)后做ifft變換得到窄帶濾波信號(hào),窄帶信號(hào)包絡(luò)譜基于Hilbert方法得到,窄帶信號(hào)包絡(luò)譜的計(jì)算如圖1所示。
圖1 窄帶包絡(luò)計(jì)算示意Fig.1 Narrowband envelop spectrum
解算前首先確定濾波帶寬BW,和迭代步長(zhǎng)step,由此可得中心頻率的迭代搜索范圍如式1所示,對(duì)應(yīng)的算法原理如圖2所示。迭代步長(zhǎng)step最小為信號(hào)頻域分辨率,step最大不超過(guò)BW,以保證迭代搜索能夠覆蓋整個(gè)信號(hào)頻帶,step越大,算法迭代速度越快。
軸承故障多頻帶共振解調(diào)時(shí),選定算法初始參數(shù)BW和step后,利用Protrugram算法計(jì)算得到中心頻率與窄帶濾波信號(hào)包絡(luò)譜峭度值的曲線,故障聲發(fā)射信號(hào)的多個(gè)解調(diào)中心頻率,對(duì)應(yīng)著結(jié)果曲線的多個(gè)局部極大值。通過(guò)曲線的局部極大值確定有效的多個(gè)共振解調(diào)中心頻率,配合BW獲得多個(gè)窄帶濾波信號(hào),計(jì)算包絡(luò)譜進(jìn)行故障診斷,多頻帶共振解調(diào)的故障診斷流程如圖3所示。
圖2 窄帶解調(diào)算法流程Fig.2 Flow chart of narrowband demodulation
圖3 故障診斷流程圖Fig.3 Flow chart of fault diagnosis
采用仿真信號(hào)y(t)對(duì)多頻帶共振解調(diào)方法進(jìn)行驗(yàn)證,設(shè)置如下:采樣頻率25 k Hz,信號(hào)長(zhǎng)度1 s,故障頻率125 Hz;添加3個(gè)沖擊共振頻率f1=4 k Hz,f2=7 k Hz,f3=10 k Hz;故障沖擊初始幅值分別為0.1,0.08,0.06;兩個(gè)干擾軸頻分別為f4=35 Hz,f5=11 Hz;幅值分別為1.0和0.8;干擾嚙頻為f6=455 Hz,幅值
0.3,仿真信號(hào)幅值為m V。y(t)表達(dá)式如式(2)所示。
在仿真信號(hào)中添加高斯白噪聲n(t)以及沖擊干擾,這樣的干擾更加符合實(shí)際工況,分為兩種情況進(jìn)行分析。第1種為低信噪比情況,n(t)的均方根為0.05,故障沖擊信號(hào)與噪聲n(t)的信噪比為-10.13 d B;第2種情況為高信噪比混有單一沖擊干擾,n(t)的均方根為0.005,故障沖擊信號(hào)與噪聲n(t)的信噪比為15.9 dB,混入沖擊信號(hào)的共振頻率為8 k Hz,初始幅值為1。兩種情況下的仿真信號(hào)及其各分量如圖4,5所示,為顯示效果清楚,圖4和圖5中僅畫出信號(hào)前0.08 s的波形。
圖4 第1種情況仿真信號(hào)Fig.4 Simulation signal of first case
圖5 第2種情況仿真信號(hào)Fig.5 Simulation signal of second case
對(duì)兩種仿真信號(hào)用窄帶包絡(luò)解調(diào)方法尋找解調(diào)中心頻率,窄帶包絡(luò)解調(diào)時(shí)設(shè)置帶寬450 Hz(略大于3倍故障頻率),中心頻率迭代步長(zhǎng)50 Hz。
第1種情況下,噪聲能量相對(duì)于故障能量強(qiáng),故障信號(hào)信噪比低,Protrugram算法得到的中心頻率與窄帶濾波信號(hào)包絡(luò)譜峭度值的曲線如圖6所示。
圖6 Protrugram算法結(jié)果曲線Fig.6 The result curve of Protrugram algorithm
從圖6中可以看到,窄帶包絡(luò)解調(diào)方法在4,7,10 k Hz附近均有局部極大值,并且峰值大小關(guān)系與仿真信號(hào)中故障沖擊初始幅值的大小關(guān)系一致,在3個(gè)峰值頻率處進(jìn)行故障解調(diào),得到3個(gè)包絡(luò)譜如圖7所示,從中均可以識(shí)別出清晰的故障頻率。由于濾波帶寬窄,包絡(luò)譜中高倍頻譜線衰減迅速,故障頻率譜線清晰明顯,易于識(shí)別。
圖7 窄帶信號(hào)包絡(luò)譜Fig.7 Envelope spectrum of narrowband signal
第2種情況下,噪聲能量相對(duì)于故障能量較弱,故障信號(hào)信噪比較高,Protrugram算法得到的中心頻率與窄帶濾波信號(hào)包絡(luò)譜峭度值的曲線如圖8所示。
從圖8中可以看到窄帶包絡(luò)解調(diào)方法在4,7,10 k Hz附近均有局部極大值,對(duì)應(yīng)著故障信號(hào)沖擊共振頻率,且故障信號(hào)初始幅值越大,對(duì)應(yīng)包絡(luò)譜峭度值也越大。Protrugram算法得到的曲線在單一干擾的8 k Hz處沒有極值,說(shuō)明窄帶包絡(luò)解調(diào)方法具有較強(qiáng)的抗沖擊干擾能力。在3個(gè)峰值頻率處進(jìn)行故障解調(diào),得到3個(gè)包絡(luò)譜如圖9所示,故障頻率譜線清晰,高倍頻衰減明顯,可以清楚地識(shí)別故障。
圖8 Protrugram算法結(jié)果曲線Fig.8 The result curve of Protrugram algorithm
圖9 窄帶信號(hào)包絡(luò)譜Fig.9 Envelope spectrum of narrowband signal
利用試驗(yàn)數(shù)據(jù)對(duì)窄帶包絡(luò)解調(diào)方法的多模態(tài)解調(diào)特性進(jìn)行驗(yàn)證,試驗(yàn)齒輪箱結(jié)構(gòu)及傳感器安裝如圖10所示。故障軸承安裝在齒輪箱中間傳動(dòng)軸上,軸承型號(hào)6206,軸承參數(shù):滾動(dòng)體個(gè)數(shù)Z=9,滾動(dòng)體直徑d=9.5 mm,軸承中徑D=46.5 mm,接觸角α=0。試驗(yàn)中齒輪箱無(wú)負(fù)載運(yùn)轉(zhuǎn),聲發(fā)射傳感器為聲華R15型,全波形采集儀采樣頻率1 MHz。
圖10 齒輪箱結(jié)構(gòu)及傳感器布置Fig.10 Gearbox structure and sensor arrangement
4.1軸承外圈故障分析
試驗(yàn)中軸承外圈預(yù)置故障為0.5 mm寬,1 mm深的線切割裂紋,齒輪箱輸入軸轉(zhuǎn)速1 488.92 r/ min,一級(jí)減速比為1∶2,根據(jù)外圈故障計(jì)算公式[12]得到故障頻率fouter=44.43 Hz,信號(hào)采集長(zhǎng)度1 s,利用窄帶包絡(luò)解調(diào)Protrugram算法對(duì)故障信號(hào)進(jìn)行處理,設(shè)定濾波帶寬150 Hz,迭代步長(zhǎng)50 Hz,運(yùn)算結(jié)果如圖11所示。
圖11 Protrugram算法結(jié)果曲線Fig.11 The result curve of Protrugram algorithm
圖11中曲線有4個(gè)明顯的局部尖峰極值,每個(gè)極值對(duì)應(yīng)一個(gè)故障解調(diào)中心頻率,對(duì)4個(gè)極值頻率進(jìn)行窄帶濾波并計(jì)算包絡(luò)譜,結(jié)果如圖12所示。從圖12的4張包絡(luò)譜中可以看到明顯的故障頻率譜線以及衰減后的二倍頻譜線,更高倍頻成分幾乎不可見,包絡(luò)譜中譜線數(shù)量少,故障頻率清晰,易于識(shí)別。
4.2軸承內(nèi)圈故障分析
試驗(yàn)中軸承內(nèi)圈預(yù)置故障也是0.5 mm寬,1 mm深的線切割裂紋,齒輪箱輸入軸轉(zhuǎn)速610.18 r/ min,一級(jí)減速比為1∶2。根據(jù)內(nèi)圈故障計(jì)算公式[12]得到故障頻率fouter=27.56 Hz,信號(hào)采集長(zhǎng)度1 s,利用窄帶包絡(luò)解調(diào)Protrugram算法對(duì)故障信號(hào)進(jìn)行處理,設(shè)定濾波帶寬100 Hz,迭代步長(zhǎng)50 Hz,運(yùn)算結(jié)果如圖13所示。
圖12 多頻帶解調(diào)包絡(luò)譜Fig.12 Multi-band demodulation envelope spectrum
內(nèi)圈故障信號(hào)相對(duì)較弱,圖13中有兩個(gè)比較明顯的局部尖峰極值,對(duì)兩個(gè)極值對(duì)應(yīng)的中心頻率進(jìn)行窄帶濾波并計(jì)算包絡(luò)譜,結(jié)果見圖14。從圖14的兩張包絡(luò)譜中能看到明顯的故障頻率譜線及衰減后的二倍頻譜線,故障頻率可以清楚識(shí)別。
圖13 Protrugram算法結(jié)果曲線Fig.13 Tthe result curve of Protrugram algorithm
圖14 多頻帶解調(diào)包絡(luò)譜Fig.14 Multi-band demodulation envelope spectrum
4.3結(jié)果分析
由軸承內(nèi)、外圈預(yù)置故障信號(hào)處理結(jié)果可知,在故障聲發(fā)射信號(hào)頻帶范圍內(nèi),能夠找到多個(gè)可用的故障頻率解調(diào)頻帶,外圈故障信號(hào)沖擊明顯,有4個(gè)較明顯的解調(diào)中心頻率,內(nèi)圈故障沖擊相對(duì)微弱,有兩個(gè)較明顯的解調(diào)中心頻率。
軸承故障聲發(fā)射信號(hào)是一個(gè)復(fù)雜成分的寬頻帶信號(hào),文中方法能搜索識(shí)別的中心頻率間隔理論最小值為濾波帶寬;當(dāng)多個(gè)可用解調(diào)中心頻率的間距小于解調(diào)濾波帶寬時(shí),文中方法無(wú)法將其區(qū)分,一般來(lái)講,間隔如此小的多個(gè)共振解調(diào)頻率完全可以作為一個(gè)解調(diào)窄帶來(lái)處理。
將窄帶解調(diào)方法的處理結(jié)果與寬帶濾波譜峭度方法處理結(jié)果進(jìn)行對(duì)比,內(nèi)、外圈故障的譜峭度方法處理結(jié)果如圖15所示。譜峭度方法在外圈故障處理中選擇的濾波中心頻率為250 k Hz,濾波帶寬166.7 k Hz,內(nèi)圈故障處理中選擇的中心頻率為234.375 k Hz,濾波帶寬為31.25 k Hz。對(duì)比解調(diào)后的包絡(luò)譜可以發(fā)現(xiàn),外圈故障能夠明顯識(shí)別,但濾波帶寬大,涵蓋了很多沖擊共振頻率,包絡(luò)譜中倍頻成分多且衰減緩慢,內(nèi)圈故障濾波帶寬同樣較大,且由于故障沖擊微弱,寬帶濾波引入了較多背景干擾噪聲。因此解調(diào)包絡(luò)譜在故障頻率處峰值譜線受干擾嚴(yán)重,不夠明顯,故障特征頻率識(shí)別困難。與譜峭度方法相比,文中方法的優(yōu)勢(shì)在于根據(jù)故障頻率選取濾波帶寬,找到多個(gè)可用的解調(diào)中心頻率,解調(diào)包絡(luò)譜中譜線數(shù)量有限,高倍頻衰減明顯,在干擾成分多的情況下能夠有效抑制噪聲的引入,有利于故障頻率譜線的識(shí)別。
1)軸承故障聲發(fā)射信號(hào)具有多頻帶共振解調(diào)特性,窄帶包絡(luò)解調(diào)Protrugram算法能夠搜索多個(gè)可用解調(diào)中心頻率,且各解調(diào)包絡(luò)譜中故障頻率譜線清晰,倍頻成分衰減明顯。
圖15 譜峭度方法包絡(luò)譜Fig.15 Envelope spectrum of spectral kurtosis method
2)內(nèi)、外圈故障實(shí)驗(yàn)信號(hào)處理結(jié)果表明,不同故障對(duì)應(yīng)的多個(gè)解調(diào)中心頻率不完全相同,但解調(diào)中心頻率都處于聲發(fā)射信號(hào)的寬頻帶范圍內(nèi)。
[1] Gu Dongsik,Kim Jaegu,An Youngsu,et al.Detection of faults in gearboxes using acoustic emission signal[J].Journal of Mechanical Science and Technology,2011,25(5):1279-1286.
[2] Mba D,Raj R B,Rao K N.Development of acoustic emission technology for condition monitoring and diagnosis of rotating machines;bearings,pumps,gearboxes,engines and rotating structures[J].The Shock and Vibration Digest,2006,38(1):3-16.
[3] Eftekharnejad B,Carrasco M R,Charnley B,et al. The application of spectral kurtosis on Acoustic Emission and vibrations from a defective bearing[J]. Mechaniacl Systems and Signal Processing,2011,25(6):266-284.
[4] 焦敬品,何存富,吳斌.基于模態(tài)分析和小波變換的聲發(fā)射源定位新算法研究[J].儀器儀表學(xué)報(bào),2005,26(5):482-485. Jiao Jingpin,He Cunfu,Wu Bin.A new acoustic emission source location technique based on wavelet transform and mode analysis[J].Chinese Journal of Scientific Instrument,2005,26(5):482-485.(in Chinese)
[5] 鄧艾東,趙力,包永強(qiáng).基于模糊熵的轉(zhuǎn)子碰摩聲發(fā)射信號(hào)的識(shí)別[J].機(jī)械工程學(xué)報(bào),2010,46(3):71-75. Deng Aidong,Zhao Li,Bao Yongqiang.Recognition of rub-impact acoustic emission signal based on fuzzy entropy[J].Journal of Mechanical Engineering,2010,46(3):71-75.(in Chinese)
[6] Gong Z,Nyborg E O,Oommen G.Acoustic emission monitoring of steel railroad bridges[J].Materials E-valuation.1992,50(6):883-887.
[7] Chang Hong,Han Enhou,Wang Jianqiu.Analysis of modal acoustic emission signals of LY12CZ aluminum alloy at anodic and cathodic polarization[J].NDT&E International,2006,39(7):8-12.
[8] Jiao Jingpin,He Cunfu,Wu Bin.Application of wavelet transform on modal acoustic emission source location in thin plates with one sensor[J].International Journal of Pressure Vessels and Piping,2004,81(3):427-431.
[9] Ho D,Randall R B.Optimization of bearing diagnostics techniques using simulated and actual bearing fault signals[J].Mechanical Systems and Signal Processing,2000,14(5):763-788.
[10]Barszcz T,Jab″on′ski A.A novel method for the optimal band selection for vibration signal demodulation and comparison with the Kurtogram[J].Mechanical Systems and Signal Processing,2011,25(6):134-451.[11]Jab″on′ski A.Development of algorithms of generating an envelope spectrum of a vibration signal in the frequency domain for rolling element bearing fault detection[D].Poland:Master Thesis AGH University of Science and Technology,2008.
[12]李輝,鄭海起,唐力偉.基于改進(jìn)雙樹復(fù)小波變換的軸承多故障診斷[J].振動(dòng)、測(cè)試與診斷,2013,33(1):53-59. Li Hui,Zheng Haiqi,Tang Liwei.Bearing multifaults diagnosis based on improved dual-tree complex wavelet transform[J].Journal of Vibration,Measurement&Diagnosis,2013,33(1):53-59.(in Chinese)
TN911.72;TH133.33
10.16450/j.cnki.issn.1004-6801.2015.02.000
張曉濤,男,1987年5月生,博士生。主要研究方向?yàn)闄C(jī)械系統(tǒng)性能檢測(cè)與故障診斷。曾發(fā)表《基于SVD與Fast Kurtogram算法的滾動(dòng)軸承聲發(fā)射故障診斷》(《振動(dòng)與沖擊》2014年第33卷第10期)等論文。
E-mail:headic@163.com
*國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(50775219);軍隊(duì)科研資助項(xiàng)目[2011](107)
2014-05-04;
2014-07-10