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      基于諧波小波包的滾動軸承故障診斷研究

      2020-09-10 08:25:16饒新雄
      看世界·學術(shù)上半月 2020年12期
      關(guān)鍵詞:滾動軸承故障診斷

      饒新雄

      摘要:針對滾動軸承的故障信號通常為非線性、非平穩(wěn)的復(fù)雜信號,提出了一種基于諧波小波包的滾動軸承故障診斷方法。通過采用諧波小波包變換對仿真信號和軸承內(nèi)圈故障信號進行分解,成功地提取出信號中的奇異或故障成分。分析結(jié)果表明該方法是一種有效的故障診斷工具,具有良好的實用價值。

      關(guān)鍵詞:諧波小波包;滾動軸承;故障診斷

      中圖法分類號:TH165.3 文獻標志碼:A

      一、諧波小波變換

      1993年,劍橋大學D.E. Newland[1] 教授提出了一種新的小波構(gòu)造形式—諧波小波的,它是一種復(fù)小波,有明確的函數(shù)表達式,其L2(R)通過伸縮與平移可以構(gòu)成L2(R)間的規(guī)范正交基。諧波小波分解算法是通過信號的快速傅立葉變換(FFT)及其逆換(IFFT)實現(xiàn)的,算法精度高,速度快,所以具有很好的實用價值[2]。

      諧波小波包理論是諧波小波理論的進一步延伸,可以無限細分信號的任意頻帶,從而提取出包含故障頻率的頻段[3]。本文通過采用諧波小波包方法分析仿真信號和軸承內(nèi)圈故障信號,準確地提取出了故障信號,表明該方法能有效地應(yīng)用于故障診斷。

      該函數(shù)實部和虛部如圖1和圖2所示,可以看出由于諧波小波的實部為偶小波,虛部為奇小波,且互成90°。由此可知,諧波小波具有“鎖定”信號相位的功能[5]。

      這就是分析時間中心在 處,分析頻率帶寬為的諧波小波的一般形式。由此可知:在無交疊的情形下,不同頻帶所對應(yīng)的小波相互正交;相同頻帶但k為非整數(shù)(步長不為零)時,其所對應(yīng)的小波也是相互正交的。以諧波小波函數(shù)系作為L2(R)的一組正交基,利用諧波小波分解信號f(t),就能夠?qū)⑿盘柤葻o交疊又無遺漏地分解到相互獨立的頻段,可以準確地將任何微弱的細節(jié)信號提取出來,從而有效地提取信號特征[6]。

      二、諧波小波包變換

      諧波小波分解與其它小波分解類似,在進行頻域分析時,有很好的低頻段的細化能力,但高頻段的分辨能力差。而在實際應(yīng)用中,有時需要對信號的低頻和高頻部分都同等對待,即需要“無限細分”整個頻帶以提取信號中的有用頻率成分,這時就有必要采用諧波小波包方法來實現(xiàn)對整個頻帶的任意細化[7]。

      式中:fh為信號的最高分析頻率,隨著分解層數(shù)j的逐漸增大,就可以應(yīng)用諧波小波包無限細分信號的整個頻帶,如圖3所示。

      如圖3所示,可以將感興趣的頻段信號分解到相應(yīng)的層,并由式(4)和式(5)確定所要分析信號頻段的上限和下限。

      三、諧波小波包變換仿真實驗

      由于諧波小波良好的緊支特性和盒形特征,使其具有很強的時域局部性,并且具有頻域局部信號提取的強大功能,可以直接提取時域或頻域的微弱信號。

      (一)局部突變信號的諧波小波包分析

      對數(shù)字仿真信號

      在信號的351-390點之間突然增加了一個頻率成分,由于該頻率成分持續(xù)時間較短,所以采用一般的信號分析方法難以捕捉到這個信號。以采樣頻率fs=1024Hz ,采樣點數(shù)為1024點,則其分析頻率fh=512Hz,且f1=20Hz,f2=90Hz,f3= 150Hz。頻率為150 Hz的譜峰很小,在頻譜圖中很難看出來。

      (二)微弱諧波信號的諧波小波包分析

      對仿真信號

      采樣頻率fs=1024Hz ,采樣1024點,f1=50Hz,f2=100Hz,f3=150Hz,該信號是由 50 Hz基頻、二倍頻和三倍頻組成,且三倍頻信號比較微弱,其時域波形所示,在實際工程中,如果該諧波信號屬于奇異信號或故障信號,由于受到譜峰微弱或噪聲的影響,常規(guī)的傅里葉分析往往會忽略該信號,因此必然會導(dǎo)致故障識別的錯誤。

      四、諧波小波包的應(yīng)用實例

      采用軸承數(shù)據(jù)中心的實驗數(shù)據(jù),分析其轉(zhuǎn)速在1797 r/min下的內(nèi)圈故障。軸承損傷采用電火花加工而成,損傷直徑為0.1778 mm,深度為0.2794 mm,信號的采樣頻率為12 kHz,內(nèi)圈故障頻率為162.18524Hz。

      選取正常的軸承信號和內(nèi)圈故障的軸承信號,采用諧波小波包方法對這兩種信號進行8層分解,分解為256個頻段,每個序列的頻段帶寬為23.4295 Hz。軸承內(nèi)圈故障頻率162.1852 Hz被分解到第7頻段(140.577~164.0065Hz)內(nèi),對正常軸承信號和內(nèi)圈故障軸承信號的第7頻段數(shù)據(jù)分別進行頻域提取。正常軸承信號圖及其第7頻段頻譜圖分別,沒有發(fā)現(xiàn)內(nèi)圈故障頻率。內(nèi)圈故障信號圖及其第7頻段Hz(非常接近162.18524Hz)處有一個明顯的譜峰,準確地提取出了內(nèi)圈故障頻率。

      五、結(jié)論

      通過采用諧波小波包方法對信號進行仿真分析,并對滾動軸承內(nèi)圈故障進行故障診斷,結(jié)果表明諧波小波包可以無限細分整個分析頻帶,能夠在特定的頻段中提取出故障特征頻率,諧波小波包可以有效地應(yīng)用于信號分析和故障診斷,有廣闊的應(yīng)用前景。

      參考文獻:

      [1]NEWLAND D E.Harmonic wavelet analysis. Proc.R.Soc .Land:A,1993;443:203-225

      [2]高 強,何正嘉.諧波小波及其時頻剖面圖在旋轉(zhuǎn)機械診斷中的應(yīng)用.西安交通大學學報, 2000;34(9):62-66

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