基于改進(jìn)峭度圖法的滾動(dòng)軸承故障診斷

張海峰 陳丙炎 宋冬利

(1. 中車長(zhǎng)春軌道客車股份有限公司國(guó)家軌道客車工程研究中心檢修研發(fā)部，130062，長(zhǎng)春； 2. 西南交通大學(xué)牽引動(dòng)力國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，610031，成都//第一作者，高級(jí)工程師)

滾動(dòng)軸承廣泛應(yīng)用于旋轉(zhuǎn)機(jī)械設(shè)備，其健康狀態(tài)對(duì)于旋轉(zhuǎn)設(shè)備的正常運(yùn)行至關(guān)重要。為了保證旋轉(zhuǎn)設(shè)備，尤其是大型旋轉(zhuǎn)機(jī)械設(shè)備的持續(xù)運(yùn)轉(zhuǎn)，對(duì)滾動(dòng)軸承進(jìn)行早期故障檢測(cè)具有重要意義。

1 軸承故障信號(hào)處理方法分析

目前的滾動(dòng)軸承故障診斷方法多采用振動(dòng)加速度信號(hào)，通過(guò)提取故障沖擊脈沖信號(hào)來(lái)識(shí)別軸承故障。通常的做法是把脈沖信號(hào)分解成一系列由高頻到低頻的分量，以使一些分量所包含的特征信息更加明顯。但是如何提升分解效果，以及如何從分解的分量中選擇合適的分量作進(jìn)一步分析是一個(gè)值得研究的問(wèn)題。

在滾動(dòng)軸承的故障診斷中，常用峭度來(lái)檢測(cè)故障沖擊脈沖信號(hào)。最小熵解卷積[1](MED)方法是通過(guò)對(duì)濾波后的信號(hào)進(jìn)行頻譜分析來(lái)識(shí)別軸承故障及其類型，但是，在強(qiáng)烈背景噪聲干擾下，該方法的效果并不是很好。文獻(xiàn)[2]提出了譜峭度(SK)，以克服功率譜密度不能有效提取瞬態(tài)沖擊信號(hào)的缺點(diǎn)，該方法是通過(guò)計(jì)算每一頻率成分的峭度來(lái)識(shí)別非平穩(wěn)分量，進(jìn)而確定這些分量所在的頻帶。后來(lái)，文獻(xiàn)[3]基于樹(shù)狀濾波器組結(jié)構(gòu)提出了計(jì)算譜峭度的快速算法，被稱為快速峭度圖(fast kurtogram)?？焖偾投葓D的應(yīng)用效果與基于短時(shí)傅里葉變換的峭度圖幾乎一樣，但是計(jì)算時(shí)間大大減少，極大地推動(dòng)了它的應(yīng)用。

為了增強(qiáng)脈沖信號(hào)提取能力，文獻(xiàn)[4]結(jié)合MED和譜峭度來(lái)提取軸承故障脈沖信號(hào)，并驗(yàn)證了該方法在滾動(dòng)軸承故障診斷中的有效性。文獻(xiàn)[5]結(jié)合EMD降噪和譜峭度來(lái)提取滾動(dòng)軸承的早期故障特征，并通過(guò)實(shí)際工程中的脈沖信號(hào)驗(yàn)證了該方法的有效性。

文獻(xiàn)[6]認(rèn)為，基于小波包變換的濾波器組結(jié)構(gòu)能夠有效且準(zhǔn)確地從嘈雜信號(hào)中提取故障特征，并基于小波包變換提出了改進(jìn)的峭度圖。該方法計(jì)算小波包分解后各頻帶信號(hào)的峭度，利用峭度最大原則確定共振頻帶，對(duì)共振頻帶的濾波信號(hào)進(jìn)行頻譜分析來(lái)識(shí)別軸承故障，并通過(guò)試驗(yàn)驗(yàn)證了該方法的有效性。文獻(xiàn)[7]基于小波包變換提出改進(jìn)的峭度圖，該方法計(jì)算小波包分解后脈沖信號(hào)包絡(luò)的相關(guān)峭度，根據(jù)最大相關(guān)峭度確定最優(yōu)解調(diào)頻帶。相關(guān)峭度充分利用了故障信號(hào)的周期性，能夠很好地檢測(cè)周期脈沖信號(hào)。

針對(duì)非高斯噪聲和低信噪比對(duì)時(shí)域峭度影響較大，不能有效識(shí)別共振頻帶的問(wèn)題，以及考慮到軸承出現(xiàn)局部損傷時(shí)包絡(luò)譜中故障特征頻率及其諧波頻率處幅值較大的特點(diǎn)，從頻域峭度的角度出發(fā)，提出了一種改進(jìn)的峭度圖方法。該方法基于樹(shù)狀FIR(有限長(zhǎng)單位沖激響應(yīng))濾波器組結(jié)構(gòu)，利用特定頻帶信號(hào)包絡(luò)的功率譜幅值的峭度來(lái)量化故障特征，根據(jù)峭度最大原則確定最優(yōu)解調(diào)頻帶信號(hào)，然后通過(guò)對(duì)最優(yōu)解調(diào)頻帶信號(hào)進(jìn)行頻譜分析來(lái)識(shí)別軸承故障。通過(guò)軸承故障仿真信號(hào)與實(shí)際測(cè)試信號(hào)對(duì)該方法的有效性進(jìn)行了驗(yàn)證，為滾動(dòng)軸承的故障診斷提供了一種新的方法。

2 理論方法

2.1 譜峭度和峭度圖

文獻(xiàn)[3]根據(jù)Wold-Cramer表示提出了一個(gè)非平穩(wěn)信號(hào)的譜峭度的正式定義。任何零均值非平穩(wěn)信號(hào)x(n)都可以被Wold-Cramer表示，譜峭度被定義為四階標(biāo)準(zhǔn)累積量。

譜峭度是頻率和頻率分辨率的函數(shù)?；诙虝r(shí)傅里葉變換的譜峭度是頻率和窗長(zhǎng)度的函數(shù)，計(jì)算不同頻率和窗長(zhǎng)度對(duì)應(yīng)的譜峭度并繪制在分別以頻率、窗長(zhǎng)度為橫坐標(biāo)和縱坐標(biāo)的二維圖中就得到最初的峭度圖。為了減少獲得峭度圖的計(jì)算時(shí)間，文獻(xiàn)[3]提出了基于樹(shù)狀多速率濾波器組結(jié)構(gòu)的快速算法。該算法采用1/3-二叉樹(shù)結(jié)構(gòu)，可以劃分更多的頻帶，能夠更加準(zhǔn)確地識(shí)別共振頻帶?？焖偾投葓D的具體算法如下。

(1)構(gòu)造一個(gè)截止頻率為fc=1/8+ε(ε>0，所有頻率為歸一化頻率，采樣頻率fs歸一化為1)的低通原型濾波器h(n)，然后基于h(n)構(gòu)造一個(gè)準(zhǔn)解析低通濾波器h0(n)和一個(gè)準(zhǔn)解析高通濾波器h1(n)，頻帶分別為[0,1/4]、[1/4,1/2]。

(1)

式中：

j——虛數(shù)單位；

n——濾波器系數(shù)的序號(hào)。

(2)對(duì)第k層分解得到的第i個(gè)的系數(shù)序列ck,i(n)分別進(jìn)行h0(n)低通濾波和h1(n)高通濾波，對(duì)濾波結(jié)果做2倍降采樣得到第k+1層的2個(gè)子系數(shù)序列ck+1,2i(n)和ck+1,2i+1(n)。i=0，1，…，2k-1；k=0，1，…，K-1；c0(n)為原始信號(hào)。需要注意的是，在高通濾波之后，濾波后的序列要乘以(-j)n轉(zhuǎn)換成低通序列。

(3)構(gòu)造3個(gè)準(zhǔn)解析帶通濾波器gr(n)，r=0，1，2，通帶分別為[0,1/6]，[1/6,1/3]，[1/3,1/2]。這些濾波器用于進(jìn)一步把序列ck,i(n)分解成3個(gè)子序列ck.6,i+r(n)(下標(biāo)k.6為非整數(shù)，表示第k.6層)，分別對(duì)應(yīng)頻帶[i·2-k-1,(i+1)2-k-1]的低、中、高頻部分，并對(duì)濾波結(jié)果做3倍降采樣。按照此過(guò)程對(duì)原始信號(hào)x(n)進(jìn)行K層分解，最終得到一系列系數(shù)序列。

(4)由濾波器組分解得到的系數(shù)序列ck,i(n)就是信號(hào)x(n)對(duì)應(yīng)于中心頻率fi=(i+2-1)2-k-1和帶寬(Δf)i=2-k-1的復(fù)包絡(luò)。根據(jù)式(2)計(jì)算所有系數(shù)序列ck,i(n)的峭度，進(jìn)而就可以得到快速峭度圖。式(2)中，i=0，1，…，2k-1，k=0，1，…，K-1；〈·〉是平均運(yùn)算符，|·|是求模運(yùn)算符。

(2)

2.2 功率譜

功率譜可以通過(guò)參數(shù)或非參數(shù)方法計(jì)算。在非參數(shù)方法中，常采用自相關(guān)函數(shù)的傅里葉變換和部分平均法估計(jì)功率譜。時(shí)域連續(xù)信號(hào)x(t)的自相關(guān)函數(shù)為：

(3)

自相關(guān)函數(shù)是延遲時(shí)間τ的函數(shù)，是原信號(hào)與延遲后信號(hào)之間相似性的度量。對(duì)自相關(guān)函數(shù)Rx(τ)作傅里葉變換即可得到功率譜S(f)。

(4)

式中：

f——頻率。

3 基于改進(jìn)峭度圖的滾動(dòng)軸承故障診斷

軌道交通車輛軸承振動(dòng)信號(hào)通?；煊袕?qiáng)烈的背景噪聲，這大大增加了故障信號(hào)的提取難度。譜峭度及峭度圖憑借其有效的脈沖信號(hào)提取能力在旋轉(zhuǎn)軸承的故障診斷中得到了廣泛應(yīng)用。但時(shí)域峭度容易受到低信噪比和非高斯噪聲等不利條件的影響，會(huì)導(dǎo)致譜峭度和峭度圖方法不能準(zhǔn)確識(shí)別共振頻帶，最終導(dǎo)致無(wú)法有效提取故障特征。

在滾動(dòng)軸承正常情況下，其振動(dòng)信號(hào)的功率譜幅值在整個(gè)頻率范圍內(nèi)均勻分布，由功率譜計(jì)算得到的峭度一般較小。但軸承出現(xiàn)局部損傷時(shí)，其振動(dòng)信號(hào)的功率譜中軸承故障特征頻率及其諧波頻率處就會(huì)出現(xiàn)幅值較大的峰值，此時(shí)由功率譜計(jì)算得到的峭度很大。此外，振動(dòng)信號(hào)中的背景噪聲通常包含大量的頻率成分，如果把時(shí)域的背景噪聲轉(zhuǎn)換到頻域，背景噪聲就會(huì)均勻分布在整個(gè)頻率范圍內(nèi)，有效避免了非高斯噪聲對(duì)峭度的影響?；诖?，提出了一種改進(jìn)的峭度圖方法，計(jì)算由1/3-二叉樹(shù)濾波器組分解得到的特定頻帶信號(hào)包絡(luò)的功率譜幅值的峭度，再根據(jù)峭度最大原則確定共振頻帶，然后通過(guò)對(duì)共振頻帶的濾波信號(hào)進(jìn)行頻譜分析來(lái)識(shí)別軸承故障?；诟倪M(jìn)峭度圖的滾動(dòng)軸承故障診斷流程如圖1所示。

圖1 基于改進(jìn)峭度圖的滾動(dòng)軸承故障診斷流程

4 仿真數(shù)據(jù)分析

4.1 軸承振動(dòng)信號(hào)仿真模型

為了驗(yàn)證改進(jìn)的峭度圖方法在滾動(dòng)軸承故障診斷中的有效性，建立了軸承振動(dòng)信號(hào)仿真模型，由振動(dòng)仿真模型得到軸承不同零件故障時(shí)的仿真信號(hào)。軸承故障仿真信號(hào)x(t)可以表示為：

x(t)=c1(t)+c2(t)+c3(t)+n(t)

(5)

式中：

t——表示時(shí)間；

n(t)——背景噪聲，常用高斯分布白噪聲模擬；

c1(t)——滾動(dòng)軸承局部故障激起的脈沖信號(hào)，可用式(6)表示；

c2(t)——其他零部件撞擊軸承而產(chǎn)生的沖擊脈沖或電磁干擾，可用式(7)表示；

導(dǎo)致繼續(xù)醫(yī)學(xué)教育管理問(wèn)題的成因和影響矛盾變化的因素十分復(fù)雜，如何減少甚至化解存于其中的問(wèn)題是值得研究的系統(tǒng)工程，以下將針對(duì)管理問(wèn)題提出教育應(yīng)該做到如何的改革和調(diào)整，以實(shí)現(xiàn)優(yōu)化人才配置和專業(yè)設(shè)置的合理性，希望對(duì)于我國(guó)教育行業(yè)的穩(wěn)定持續(xù)發(fā)展提供相關(guān)的理論參考。

c3(t)——來(lái)自轉(zhuǎn)軸轉(zhuǎn)動(dòng)、嚙合等的離散諧波干擾，可用式(8)表示。

(6)

式中：

M——故障脈沖數(shù)量；

T——相鄰兩個(gè)脈沖出現(xiàn)的時(shí)間間隔；

τi——軸承零件之間相對(duì)滑動(dòng)引起的時(shí)間延遲，通常為時(shí)間間隔Ta的1%～2%；

Ai——用來(lái)模擬振動(dòng)信號(hào)的幅值調(diào)制(只在軸承內(nèi)圈故障和滾動(dòng)體故障中存在)；

fa——由沖擊激起的共振頻率；

φa——故障脈沖的相位；

(7)

式中：

N——未知(隨機(jī))脈沖數(shù)量；

Tj——第j個(gè)脈沖的發(fā)生時(shí)間；

Bj——第j個(gè)脈沖的幅值；

Db——隨機(jī)脈沖的共振衰減系數(shù)；

fb——由隨機(jī)脈沖激起的共振頻率；

φb——隨機(jī)脈沖的相位。

(8)

式中：

R——干擾分量的個(gè)數(shù)；

Ck——第k個(gè)干擾分量的幅值；

fk——第k個(gè)干擾分量的頻率；

βk——第k個(gè)干擾分量的相位。

4.2 軸承外圈故障仿真分析

為了模擬滾動(dòng)軸承外圈局部損傷時(shí)的振動(dòng)加速度信號(hào)，設(shè)置軸承外圈故障特征頻率fo=1/T=為59 Hz(下標(biāo)o表示軸承外圈，此處的fo即為式(6)中的fa)，采樣頻率fs為12 000 Hz，由外圈局部故障激起的共振頻率fa為4 800 Hz，數(shù)據(jù)長(zhǎng)度為24 000個(gè)采樣點(diǎn)。振動(dòng)信號(hào)仿真模型中其他參數(shù)設(shè)置為M=1 000，N=3，Ai=1，φa=0，Da=1 000，隨機(jī)脈沖激起的共振頻率fb=2 000 Hz，隨機(jī)脈沖的共振衰減系數(shù)Db=800，隨機(jī)脈沖的相位φb=0，τi用[0.01Ta,0.02Ta]范圍內(nèi)服從均勻分布的隨機(jī)數(shù)表示，R=2，C1=C2=0.025，f1=7 Hz，f2=13 Hz，β1=π/6，β2=-π/3。背景噪聲n(t)采用均值為0、方差為0.4的服從正態(tài)分布的高斯白噪聲。由軸承振動(dòng)信號(hào)仿真模型得到的外圈故障仿真信號(hào)如圖2所示。

圖2 軸承外圈故障仿真信號(hào)

由圖2可以看出，外圈故障脈沖信號(hào)淹沒(méi)在強(qiáng)烈的背景噪聲中，并且出現(xiàn)有幅值非常大的隨機(jī)脈沖信號(hào)。采用改進(jìn)的峭度圖方法對(duì)軸承外圈故障仿真信號(hào)進(jìn)行處理后得到的峭度圖如圖3所示。由圖3可知，最優(yōu)解調(diào)頻帶的帶寬(Bw)為375 Hz，中心頻率Fc為4687.5 Hz，與設(shè)置的共振頻率4 800 Hz非常接近。根據(jù)共振頻帶得到的解調(diào)信號(hào)的包絡(luò)譜如圖4所示。由圖4可以清楚地看出前5階軸承外圈故障特征頻率。因此可知，改進(jìn)的峭度圖方法準(zhǔn)確識(shí)別了共振頻帶，并且有效地提取出了外圈故障特征信號(hào)。

圖3 采用改進(jìn)峭度圖法對(duì)軸承外圈故障仿真信號(hào)處理后的峭度圖

圖4 采用改進(jìn)峭度圖法的軸承外圈解調(diào)信號(hào)包絡(luò)譜

采用快速峭度圖法對(duì)軸承外圈故障仿真信號(hào)進(jìn)行處理后得到的峭度圖如圖5所示。由圖5可知，最優(yōu)解調(diào)頻帶的帶寬為500 Hz，中心頻率為2 250 Hz，與設(shè)置的共振頻率4 800 Hz相差很遠(yuǎn)。根據(jù)解調(diào)頻帶得到的濾波信號(hào)的包絡(luò)譜如圖6所示。由于受到強(qiáng)烈背景噪聲和隨機(jī)脈沖信號(hào)的影響，快速峭度圖法未能準(zhǔn)確找到共振頻帶，從而沒(méi)能有效提取出外圈故障特征信號(hào)，最終導(dǎo)致包絡(luò)譜中故障特征頻率非常不明顯。

圖5 采用快速峭度圖法對(duì)軸承外圈故障仿真信號(hào)處理后的峭度圖

圖6 采用快速峭度圖法的軸承外圈解調(diào)信號(hào)包絡(luò)譜

4.3 軸承內(nèi)圈故障仿真分析

設(shè)置軸承內(nèi)圈故障特征頻率fi也為59 Hz，軸承內(nèi)圈旋轉(zhuǎn)頻率fr為10 Hz，由內(nèi)圈局部故障激起的共振頻率fa為1 700 Hz，幅值調(diào)制Ai=0.5[1-sin(2πfrt)]，其他參數(shù)設(shè)置與軸承外圈故障仿真信號(hào)模型的參數(shù)設(shè)置相同。

由仿真模型得到的軸承內(nèi)圈故障仿真信號(hào)如圖7所示。由圖7可以看出，內(nèi)圈故障脈沖信號(hào)淹沒(méi)在了強(qiáng)烈的背景噪聲中，并且有非常明顯的未知干擾脈沖。用改進(jìn)的峭度圖方法對(duì)內(nèi)圈故障仿真信號(hào)進(jìn)行處理后得到的峭度圖如圖8所示。由圖8可知，最優(yōu)解調(diào)頻帶的帶寬為3 000 Hz，中心頻率為1 500 Hz，與設(shè)置的共振頻率1 700 Hz非常接近。根據(jù)解調(diào)頻帶得到的解調(diào)信號(hào)的包絡(luò)譜如圖9所示。由圖9可以清楚地看出前5階軸承內(nèi)圈故障特征頻率，并且該頻率受到了內(nèi)圈旋轉(zhuǎn)頻率的調(diào)制。因此可知，改進(jìn)的峭度圖法準(zhǔn)確識(shí)別了共振頻帶，并有效地提取出了內(nèi)圈故障特征信號(hào)。

圖7 軸承內(nèi)圈故障仿真信號(hào)

圖8 采用改進(jìn)峭度圖法對(duì)軸承內(nèi)圈故障仿真 信號(hào)處理后的峭度圖

圖9 采用改進(jìn)峭度圖法的軸承內(nèi)圈解調(diào)信號(hào)包絡(luò)譜

采用快速峭度圖方法對(duì)軸承內(nèi)圈故障仿真信號(hào)進(jìn)行處理后得到的峭度圖如圖10所示。由圖10可知，最優(yōu)解調(diào)頻帶的帶寬為500 Hz，中心頻率為2 250 Hz，與設(shè)置的共振頻率1 700 Hz相差較大，并且最優(yōu)頻帶不包含共振頻率。根據(jù)解調(diào)頻帶得到的濾波信號(hào)包絡(luò)譜如圖11所示。由于強(qiáng)烈噪聲和峰值較大的隨機(jī)脈沖信號(hào)的干擾，快速峭度圖未能準(zhǔn)確識(shí)別共振頻帶，以至于未能有效提取出內(nèi)圈故障特征信息，最終導(dǎo)致包絡(luò)譜中相應(yīng)的故障特征頻率及其諧波不明顯。

圖10 采用快速峭度圖法對(duì)軸承內(nèi)圈故障仿真 信號(hào)處理后的峭度圖

圖11 采用快速峭度圖法的解調(diào)信號(hào)包絡(luò)譜

5 試驗(yàn)數(shù)據(jù)分析

為了驗(yàn)證改進(jìn)的峭度圖方法在實(shí)際軸承故障診斷中的有效性，利用滾動(dòng)軸承試驗(yàn)臺(tái)分別采集軸承外圈局部故障和滾動(dòng)體局部故障時(shí)的振動(dòng)加速度信號(hào)。采樣頻率為12 800 Hz，振動(dòng)加速度信號(hào)的長(zhǎng)度為8 192個(gè)采樣點(diǎn)。裝有齒輪的轉(zhuǎn)軸兩端通過(guò)軸承支撐在軸承座中，電機(jī)通過(guò)聯(lián)軸器驅(qū)動(dòng)轉(zhuǎn)軸旋轉(zhuǎn)。

5.1 軸承外圈故障試驗(yàn)數(shù)據(jù)分析

由試驗(yàn)臺(tái)得到的軸承外圈故障振動(dòng)加速度信號(hào)(試驗(yàn)信號(hào))如圖12所示。由圖12可見(jiàn)，故障脈沖信號(hào)受到噪聲干擾但不明顯。采集加速度信號(hào)時(shí)電機(jī)轉(zhuǎn)速為595 r/min，根據(jù)轉(zhuǎn)軸轉(zhuǎn)速和軸承尺寸參數(shù)計(jì)算得到軸承外圈故障特征頻率為72.4 Hz。用改進(jìn)的峭度圖法對(duì)試驗(yàn)信號(hào)處理后得到的峭度圖如圖13所示。由圖13可知，最優(yōu)解調(diào)頻帶的帶寬為3 200 Hz，中心頻率為4 800 Hz。根據(jù)最優(yōu)解調(diào)頻帶得到的解調(diào)信號(hào)包絡(luò)譜如圖14所示，從圖14中可以清楚地看出前4階軸承外圈故障特征頻率。因此可知，改進(jìn)的峭度圖法識(shí)別了共振頻帶，并有效地提取出了外圈故障特征信息。

圖12 軸承外圈故障試驗(yàn)信號(hào)

圖13 采用改進(jìn)峭度圖法對(duì)軸承外圈故障試驗(yàn) 信號(hào)處理后得到的峭度圖

圖14 采用改進(jìn)峭度圖法的軸承外圈解調(diào) 信號(hào)包絡(luò)譜(試驗(yàn))

采用快速峭度圖法對(duì)軸承外圈故障試驗(yàn)信號(hào)進(jìn)行處理后得到的峭度圖如圖15所示。由圖15可見(jiàn)，最優(yōu)解調(diào)頻帶的帶寬為2 133 Hz，中心頻率為1 067 Hz。由解調(diào)頻帶得到的解調(diào)信號(hào)包絡(luò)譜如圖16所示。由圖16可見(jiàn)，在包絡(luò)譜中，很難識(shí)別軸承外圈故障特征頻率及其諧波頻率。由此可知，快速峭度圖法未能準(zhǔn)確識(shí)別共振頻帶，從而無(wú)法有效提取出外圈故障特征信息，最終導(dǎo)致包絡(luò)譜中故障特征頻率及其諧波非常不明顯。

圖15 采用快速峭度圖法對(duì)軸承外圈故障試驗(yàn) 信號(hào)處理后得到的峭度圖

圖16 采用快速峭度圖法的軸承外圈解調(diào) 信號(hào)包絡(luò)譜(試驗(yàn))

5.2 軸承滾動(dòng)體故障試驗(yàn)分析

為進(jìn)一步驗(yàn)證改進(jìn)峭度圖法對(duì)提取軸承故障特征信息的有效性，利用試驗(yàn)臺(tái)獲取軸承滾動(dòng)體故障振動(dòng)加速度信號(hào)(試驗(yàn)信號(hào))，如圖17所示。由圖17可見(jiàn)，故障脈沖信號(hào)受到噪聲干擾，因而很難被識(shí)別。采集信號(hào)時(shí)電機(jī)轉(zhuǎn)速為855 r/min，根據(jù)轉(zhuǎn)軸轉(zhuǎn)速和軸承尺寸參數(shù)計(jì)算得到軸承外圈故障特征頻率為48.4 Hz。

圖17 軸承滾動(dòng)體故障試驗(yàn)信號(hào)

用改進(jìn)的峭度圖法對(duì)軸承滾動(dòng)體故障試驗(yàn)信號(hào)處理后得到的峭度圖如圖18所示。由圖18可見(jiàn)，最優(yōu)解調(diào)頻帶的帶寬為2 133 Hz，中心頻率為5 333 Hz。根據(jù)解調(diào)頻帶得到的解調(diào)信號(hào)包絡(luò)譜如圖19所示。由圖19可見(jiàn)，在包絡(luò)譜中，可以清楚地看出前4階滾動(dòng)體故障特征頻率，并且該頻率受到了保持架旋轉(zhuǎn)頻率的調(diào)制。由此可知，改進(jìn)的峭度圖法有效提取出了滾動(dòng)體故障特征信息。

圖18 采用改進(jìn)的峭度圖法對(duì)軸承滾動(dòng)體故障 試驗(yàn)信號(hào)處理后得到的峭度圖

圖19 采用改進(jìn)峭度圖法的軸承滾動(dòng)體解調(diào)信號(hào)包絡(luò)譜

采用快速峭度圖法對(duì)軸承滾動(dòng)體故障試驗(yàn)信號(hào)進(jìn)行處理后得到的峭度圖如圖20所示。由圖20可見(jiàn)，最優(yōu)解調(diào)頻帶的帶寬為1 067 Hz，中心頻率為4 800 Hz。由解調(diào)頻帶得到的解調(diào)信號(hào)的包絡(luò)譜如圖21所示。由圖21可見(jiàn)，在包絡(luò)譜中，前兩階軸承滾動(dòng)體故障特征頻率比較明顯，但后兩階特征頻率由于受到保持架旋轉(zhuǎn)頻率的調(diào)制而不明顯。由此可知，快速峭度圖方法未能充分提取軸承滾動(dòng)體故障特征信息。

圖20 采用快速峭度圖法對(duì)軸承滾動(dòng)體故障試驗(yàn) 信號(hào)進(jìn)行處理后得到的峭度圖

圖21 采用快速峭度圖法的軸承滾動(dòng)體解調(diào)信號(hào)包絡(luò)譜

6 結(jié)語(yǔ)

在低信噪比和非高斯噪聲存在等情況下，快速峭度圖不能充分提取脈沖信號(hào)信息，針對(duì)這一問(wèn)題，提出了利用特定頻帶信號(hào)包絡(luò)的功率譜幅值的峭度來(lái)量化由軸承局部故障引起的沖擊脈沖，進(jìn)而識(shí)別由局部損傷激起的共振頻帶。通過(guò)軸承故障仿真信號(hào)和試驗(yàn)信號(hào)驗(yàn)證了改進(jìn)的峭度圖法對(duì)提取軸承故障特征信息的有效性。通過(guò)與快速峭度圖法進(jìn)行對(duì)比分析，發(fā)現(xiàn)采用功率譜幅值的峭度能夠有效避免背景噪聲和隨機(jī)干擾脈沖對(duì)時(shí)域峭度的干擾，從而提高了識(shí)別共振頻帶的準(zhǔn)確率和提取脈沖信號(hào)的能力。