張 毅
(北京市軌道交通建設(shè)管理有限公司城市軌道交通全自動(dòng)運(yùn)行系統(tǒng)與安全監(jiān)控北京市重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,北京 100068)
目前自動(dòng)扶梯數(shù)量快速上升,電機(jī)、齒輪箱、驅(qū)動(dòng)軸等扶梯關(guān)鍵部件故障時(shí)有發(fā)生。常規(guī)的扶梯檢維修主要為夜間停梯后日常維保,且僅從外觀和異響上判斷設(shè)備狀態(tài),對(duì)電機(jī)、齒輪箱等關(guān)鍵部件的內(nèi)部早期故障無法判斷,尤其對(duì)劣化很快的故障無法及時(shí)發(fā)現(xiàn),影響扶梯乘坐安全。主要對(duì)電機(jī)軸承早期故障預(yù)警識(shí)別方法進(jìn)行研究。
軸承組件在扶梯設(shè)備中廣泛使用,其磨損、剝落、擦傷的局部缺陷隱藏在設(shè)備內(nèi)部,有時(shí)故障程度發(fā)展較快,因此,對(duì)滾動(dòng)軸承的早期故障診斷具有重要意義。包絡(luò)解調(diào)分析是目前最常用的滾動(dòng)軸承故障診斷法[1-2],包絡(luò)解調(diào)需要選取富含故障信息的特征頻帶,其中用于頻帶選取的譜峭度方法使用最多。譜峭度概念最早由Dwyer[3]提出,譜峭度基本分析方法是在基于時(shí)頻分布的圖譜上,對(duì)各時(shí)間段的信號(hào)進(jìn)行頻譜的峭度計(jì)算,對(duì)不同頻率分辨率參數(shù)的譜峭度進(jìn)行計(jì)算,從而得到譜峭度圖譜。結(jié)合包絡(luò)解調(diào)方法和譜峭度方法,并將該方法應(yīng)用于自動(dòng)扶梯電機(jī)軸承故障識(shí)別方面,結(jié)果表明該方法在軸承故障早期即可有效地提取故障特征頻率。
滾動(dòng)軸承運(yùn)轉(zhuǎn)過程中,若內(nèi)圈、外圈或滾動(dòng)體某處存在缺陷,在該缺陷處會(huì)引起缺陷點(diǎn)與滾動(dòng)接觸面的沖擊碰撞,轉(zhuǎn)速穩(wěn)定時(shí),該沖擊具有一定周期性。對(duì)于其他旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障類型,比如松動(dòng)、不對(duì)中、不平衡故障,其特征往往為低頻的振動(dòng)成分,而軸承的周期性沖擊脈沖為高頻成分,具有較寬的頻帶,從而和其他類型的機(jī)械故障進(jìn)行區(qū)分診斷。
軸承沖擊的高頻振動(dòng)往往會(huì)激勵(lì)軸承及其周圍結(jié)構(gòu)的共振,并激起相應(yīng)的固有振動(dòng),通常在共振頻帶用帶通濾波的方法實(shí)現(xiàn)高頻固有振動(dòng)成分與常規(guī)低頻振動(dòng)的分離,并用包絡(luò)解調(diào)的方法將共振頻帶信號(hào)中包含的滾動(dòng)軸承故障沖擊的周期成分解調(diào)出來。通常采用加速度傳感器的諧振進(jìn)行軸承微弱信號(hào)的提取,軸承沖擊的高頻振動(dòng)激起傳感器壓電晶體的諧振頻率,對(duì)該諧振頻率進(jìn)行包絡(luò)解調(diào),并對(duì)包絡(luò)解調(diào)后的信號(hào)進(jìn)行頻譜分析,從而獲得滾動(dòng)軸承周期性沖擊的頻率,以此為特征從而可有效診斷出軸承故障[4]。
基于信號(hào)處理算法的軟件共振解調(diào)方法應(yīng)用廣泛,可對(duì)不同對(duì)象的帶通頻帶進(jìn)行設(shè)置,結(jié)合譜峭度等指示濾波頻帶選取的方法,可進(jìn)一步提高診斷的準(zhǔn)確性,另外包絡(luò)方法也有多種可供選擇,包括Hilbert包絡(luò)、peakvue包絡(luò)、最大最小峰值包絡(luò)方法等。對(duì)軟件共振解調(diào)的基本步驟進(jìn)行簡(jiǎn)要介紹[5](圖1)。
(1)振動(dòng)加速度信號(hào)采樣:需要的采樣頻率較高,以保證振動(dòng)信號(hào)能較好的覆蓋軸承及其周圍結(jié)構(gòu)等或傳感器諧振頻率的共振區(qū)。
(2)帶通濾波:確定包絡(luò)解調(diào)的帶通濾波頻帶進(jìn)行共振解調(diào),目前在多種方案中基于譜峭度的共振區(qū)選擇方案可有效實(shí)現(xiàn)后續(xù)帶通濾波器參數(shù)的優(yōu)化選擇。
(3)包絡(luò)解調(diào):對(duì)濾波后的振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行包絡(luò)解調(diào),提取出其包絡(luò)波形。目前常使用的算法主要有Hilbert包絡(luò)、Peakvue包絡(luò)、最大最小峰值包絡(luò)方法等。
圖1 共振解調(diào)方法
(4)低通濾波及降采樣:原始的高頻加速度信號(hào)為高頻信號(hào),其采樣頻率較高,采樣點(diǎn)數(shù)較多,而包絡(luò)波形為低頻信號(hào),關(guān)注低頻的軸承故障沖擊頻率,不需要很高的分析頻率,因此需對(duì)包絡(luò)后的信號(hào)(具有原始信號(hào)的較高采樣率)進(jìn)行降采樣,同時(shí)為了避免頻譜混疊,需在降采樣之前進(jìn)行數(shù)字低通濾波處理[5]。
(5)包絡(luò)譜分析:對(duì)經(jīng)上一步低通濾波及降采樣處理的包絡(luò)波形進(jìn)行頻譜分析,對(duì)頻率成分進(jìn)行分析,觀察是否存在軸承故障特征頻率成分。
在實(shí)際采集信號(hào)中,軸承早期微弱故障沖擊特征信號(hào)往往淹沒在其他運(yùn)行振動(dòng)中,比如在扶梯電機(jī)軸承信號(hào)中,存在較大的轉(zhuǎn)子振動(dòng)、主驅(qū)鏈條振動(dòng)、齒輪箱振動(dòng)等,采用基于線性預(yù)測(cè)濾波(Linear Predictive Coding,LPC)方法對(duì)軸承早期微弱信號(hào)進(jìn)行濾波增強(qiáng)。
采用全極點(diǎn)模型描述系統(tǒng)見式(1):
其中G為幅值因子,p為極點(diǎn)個(gè)數(shù)。
預(yù)測(cè)誤差為式(2):
對(duì)預(yù)測(cè)誤差,采用最小二乘法可估計(jì)線性預(yù)測(cè)系數(shù)。
實(shí)際預(yù)白化信號(hào)是從原始信號(hào)中減去線性預(yù)測(cè)部分,對(duì)剩余的誤差部分進(jìn)行分析,剩余誤差部分表征了和線性部分無關(guān)的隨機(jī)成分,包含了軸承故障的早期特征信號(hào)。
Antoni[6]等對(duì)譜峭度法進(jìn)行了深入研究,并基于四階譜累積量給出了譜峭度的定義。
針對(duì)CNS(conditionally nonstationary)過程中非平穩(wěn)信號(hào)x(t)的四階譜累計(jì)量C4x(f),可表示為式(3):
其中:S2nx(t,f)為2n階時(shí)間平均矩。通常S2nx(t,f)通過短時(shí)傅里葉變換(STFT)得到。
Antoni將信號(hào)的譜峭度SK定義為能量歸一化的四階譜累積量,即譜峭度為式(4):
基于頻譜的譜峭度,是針對(duì)頻譜進(jìn)行峭度計(jì)算,可以指示非平穩(wěn)信號(hào)集中于哪個(gè)頻帶?;赟TFT的譜峭度指標(biāo)大小和頻率f及頻率分辨率有很大關(guān)系,合理的選取f及頻率分辨率可使軸承故障的非平穩(wěn)信號(hào)成分的譜峭度指標(biāo)達(dá)到最大。通過對(duì)時(shí)頻圖譜平面的譜峭度分析,可以有效指示出在不同的時(shí)頻窗口下的譜峭度分布,選擇譜峭度最大的時(shí)頻窗口進(jìn)行帶通濾波,濾波后信號(hào)可最有效地反映軸承等沖擊故障特征。所以,對(duì)不同時(shí)間和頻率分辨率情況下的譜峭度進(jìn)行計(jì)算,篩選出譜峭度值最大的頻帶,即為軸承故障沖擊特征集中的載波頻帶。因此將此方法延伸用于包絡(luò)解調(diào)分析的帶通濾波器參數(shù)的選取。
該扶梯類型為單驅(qū)扶梯,扶梯運(yùn)行速度0.504 m/s,電機(jī)實(shí)際轉(zhuǎn)速768.5 r/min,轉(zhuǎn)頻12.81 Hz。電機(jī)軸承型號(hào)KOYO 6310,d(內(nèi)徑):50 mm,D(外徑):110 mm,滾動(dòng)體數(shù):8,采用滾動(dòng)軸承故障特征頻率計(jì)算公式(5)和公式(6):
式中,Z為滾子個(gè)數(shù),n為轉(zhuǎn)頻,d為滾子直徑、D為軸承節(jié)徑。在運(yùn)行轉(zhuǎn)速下外圈故障特征頻率為39.33 Hz,內(nèi)圈故障特征頻率為63.15 Hz。
時(shí)域波形如圖2所示,從時(shí)域圖中看不到明顯的故障沖擊波形,原始頻譜圖也較雜亂,不能有效識(shí)別軸承故障特征頻率,信號(hào)原始頻譜如圖3所示;且由原始頻譜很難確定包絡(luò)解調(diào)所需選用的帶通濾波頻帶范圍。
圖2 時(shí)域波形
圖3 信號(hào)原始頻譜
首先對(duì)原始信號(hào)進(jìn)行預(yù)白化處理,對(duì)沖擊故障信號(hào)進(jìn)行增強(qiáng),提高信噪比,預(yù)白化后時(shí)域波形如圖4所示;對(duì)預(yù)白化后波形進(jìn)行譜峭度計(jì)算,譜峭度圖如圖5所示,從圖中可明顯看出譜峭度值較大的頻帶范圍主要集中在中心頻率fc=1200 Hz處,層數(shù)選擇4.58,采用此頻帶范圍進(jìn)行帶通濾波后時(shí)域波形如圖6所示,從圖中可明顯看出故障沖擊成分。對(duì)濾波后信號(hào)進(jìn)行包絡(luò)解調(diào),對(duì)包絡(luò)波形進(jìn)行FFT計(jì)算,得到包絡(luò)解調(diào)譜,包絡(luò)解調(diào)譜如圖7所示,從圖中可明顯看出軸承外圈故障特征頻率,證明為軸承外圈故障。
圖4 預(yù)白化信號(hào)
圖5 譜峭度圖
采用包絡(luò)解調(diào)方法對(duì)自動(dòng)扶梯電機(jī)軸承進(jìn)行故障診斷分析,并采用譜峭度方法確定帶通濾波頻帶,實(shí)際案例表明,該方法可有效提取出軸承外圈故障沖擊信號(hào);為減小轉(zhuǎn)子、鏈條振動(dòng)等干擾成分,采用線性預(yù)測(cè)模型的預(yù)白化方法進(jìn)行處理,可進(jìn)一步提高軸承微弱故障沖擊信號(hào)信噪比。因此,該方法對(duì)旋轉(zhuǎn)機(jī)械滾動(dòng)軸承故障診斷提供了良好的分析思路。
圖6 帶通濾波后時(shí)域波形
圖7 包絡(luò)解調(diào)譜