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      非線性調(diào)頻模態(tài)分解-同步提取變換方法及其在滾動(dòng)軸承故障診斷中的應(yīng)用

      2021-07-29 03:19:32李志農(nóng)胡志峰毛清華張旭輝陶俊勇
      兵工學(xué)報(bào) 2021年6期
      關(guān)鍵詞:倍頻時(shí)頻外圈

      李志農(nóng), 胡志峰, 毛清華, 張旭輝,陶俊勇

      (1.南昌航空大學(xué) 無損檢測(cè)技術(shù)教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,江西 南昌 330063;2.國(guó)防科技大學(xué) 裝備綜合保障技術(shù)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室, 湖南 長(zhǎng)沙 410073;3.西安科技大學(xué) 陜西省礦山機(jī)電裝備智能監(jiān)測(cè)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,陜西 西安 710054)

      0 引言

      軸承是旋轉(zhuǎn)機(jī)械中應(yīng)用最廣泛的零部件之一,通常也是旋轉(zhuǎn)機(jī)械產(chǎn)生故障來源的主要零部件之一,一旦旋轉(zhuǎn)機(jī)械的軸承發(fā)生局部故障,其故障特征往往隱含在振動(dòng)信號(hào)中,因此對(duì)振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行故障特征提取是對(duì)滾動(dòng)軸承進(jìn)行故障診斷的有效方式[1]。由于旋轉(zhuǎn)機(jī)械傳動(dòng)系統(tǒng)工況環(huán)境復(fù)雜,滾動(dòng)軸承產(chǎn)生的故障振動(dòng)信號(hào)往往夾雜著大量噪聲,且非平穩(wěn)性特征明顯,傳統(tǒng)的時(shí)頻分析方法往往具有自身難以改善的缺點(diǎn),難以識(shí)別出這類信號(hào)的故障特征。例如:短時(shí)傅里葉變換(STFT)方法具有窗函數(shù)固定、時(shí)頻分辨率較低的缺點(diǎn);小波變換方法則需要提前選擇合適的小波基,其適應(yīng)性差;魏格納-威爾變換方法雖具有高的時(shí)頻精度,但存在嚴(yán)重交叉項(xiàng)[2-4]。因此,如何從高噪的滾動(dòng)軸承振動(dòng)信號(hào)中提取出故障特征信號(hào),對(duì)滾動(dòng)軸向的故障診斷是非常重要的,有必要引入新的滾動(dòng)軸承故障特征提取方法。

      同步提取變換(SET)是Yu等[5]在同步擠壓變換方法[6]思想基礎(chǔ)上提出的一種新的非平穩(wěn)信號(hào)處理方法,目前該方法已經(jīng)應(yīng)用在石油勘探[7]、引力波探測(cè)[8]、電力故障診斷[9-10]、機(jī)械故障診斷[11-14]、建筑檢測(cè)[15]等領(lǐng)域中,該方法旨在擺脫海森堡不確定性原理的影響,構(gòu)建信號(hào)的理想時(shí)頻譜。然而,現(xiàn)有的SET方法在處理強(qiáng)噪聲干擾、強(qiáng)調(diào)頻調(diào)幅信號(hào)時(shí),單一SET并不能準(zhǔn)確地提取出故障信號(hào)的時(shí)頻信息,因此往往需要對(duì)信號(hào)進(jìn)行前處理。在處理多分量非平穩(wěn)復(fù)雜信號(hào)時(shí),各相鄰分量的瞬時(shí)頻率又需要滿足相鄰模態(tài)的瞬時(shí)頻率差要大于所選取SET窗函數(shù)頻率支撐范圍的2倍[16],然而滾動(dòng)軸承的故障振動(dòng)信號(hào)不一定能滿足該條件。因此,為了發(fā)揮SET方法的非平穩(wěn)信號(hào)處理優(yōu)勢(shì),克服其存在的不足,有必要在SET處理前對(duì)多分量信號(hào)進(jìn)行分解。傳統(tǒng)的分解方法如經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解方法雖然對(duì)噪聲敏感,但缺乏數(shù)學(xué)依據(jù),而且存在虛假分量和端點(diǎn)效應(yīng)[17];經(jīng)驗(yàn)小波分解方法在處理信號(hào)包含接近的模態(tài)時(shí),可能會(huì)使某些頻率成分無法分解[18];變分模態(tài)分解(VMD)方法雖然在分解信號(hào)包含接近的模態(tài)時(shí)有較好的分解能力,但不能分解具有重疊頻譜的寬帶模態(tài);非線性調(diào)頻模態(tài)分解(VNCMD)[19]方法是基于VMD[20]以及稀疏算法框架,通過結(jié)合解調(diào)手段以及VMD的聯(lián)合優(yōu)化方案來有效處理頻率臨近甚至交叉的非平穩(wěn)信號(hào),該方法在分析非平穩(wěn)信號(hào)尤其是包含閉合模態(tài)甚至交叉模態(tài)的信號(hào)時(shí)具有很好的效果?;赩NCMD方法的獨(dú)特優(yōu)勢(shì),將VNCMD引入SET中,能夠有效克服SET處理復(fù)雜非平穩(wěn)信號(hào)的不足。

      基于此,本文結(jié)合VNCMD方法和SET方法各自的優(yōu)勢(shì),提出一種新的VNCMD-SET處理方法并進(jìn)行仿真研究;同時(shí)與傳統(tǒng)的SET方法進(jìn)行對(duì)比研究,將提出的方法應(yīng)用到滾動(dòng)軸承的故障診斷中,通過實(shí)驗(yàn)結(jié)果進(jìn)一步驗(yàn)證了所提方法的有效性。

      1 VNCMD-SET方法原理

      VNCMD是一種新型信號(hào)處理方法。該方法通常將信號(hào)表示成以下形式:

      (1)

      式中:x(t)為待分析信號(hào),t為時(shí)間;i為分量信號(hào)的個(gè)數(shù);Q為模式分量個(gè)數(shù);ai(t)、fi(s)表示瞬時(shí)幅值和瞬時(shí)頻率,s為時(shí)間變量;φi為相位;n(t)表示噪聲。利用解調(diào)技術(shù)可以將(1)式轉(zhuǎn)換為

      (2)

      由于所分析的數(shù)據(jù)以離散形式采樣,當(dāng)采樣區(qū)間t=t0,…,tN-1(N為離散采樣時(shí)間的個(gè)數(shù))時(shí),所得到的約束問題表現(xiàn)形式如下:

      (3)

      式中:Γ表示懲罰函數(shù);w為噪聲變量,w∈RN+1;Ω為2階差分算子,用于消除邊界效應(yīng);pi=[pi(t0) …pi(tN-1)]T;qi=[qi(t0) …qi(tN-1)]T;x=[x(t0) …x(tN-1)]T,Ci=diag[cos(φi(t0)) … cos(φi(tN-1))],Di=diag[sin(φi(t0)) … sin(φi(tN-1))].

      引入拉格朗日乘子λ′,相應(yīng)的增廣拉格朗日表達(dá)式如下:

      Lα({pi},{qi},{fi},w,λ′)=

      (4)

      式中:Lα為增廣拉格朗日函數(shù),其變化可以改變時(shí)頻濾波器的帶寬,因此可影響所得分量信號(hào)的性能;α為懲罰參數(shù)。

      然后,引入乘子交替方向法,更新所得解調(diào)信號(hào)和瞬時(shí)頻率,具體步驟如下:

      步驟1更新兩個(gè)解調(diào)信號(hào):

      (5)

      (6)

      式中:k為迭代的個(gè)數(shù);m為分量信號(hào)個(gè)數(shù)。

      步驟2更新瞬時(shí)頻率:

      (7)

      (8)

      式中:μ為用于控制瞬時(shí)頻率的一個(gè)參數(shù);I為單位矩陣;η為一個(gè)比例系數(shù),η∈(0,1),通常取0.5.

      步驟3對(duì)信號(hào)進(jìn)行重構(gòu):

      (9)

      最后對(duì)重構(gòu)信號(hào)進(jìn)行STFT處理,得到STFT時(shí)頻系數(shù)G(t,ω),

      (10)

      Te(t,ω)=Ge(t,ω)·δ(ω-ω0(t,ω)),

      (11)

      δ(·)為delta函數(shù),

      (12)

      ω0(t,ω)為瞬時(shí)頻率,

      (13)

      當(dāng)Ge(t,ω)不為0時(shí),上述表達(dá)式在任意時(shí)間范圍內(nèi),滿足在頻率范圍[ω0-Δ,ω0+Δ]內(nèi)瞬時(shí)頻率數(shù)值恒為ω0,其中Δ為SET窗函數(shù)的頻率支撐范圍。由SET的時(shí)頻系數(shù)Te(t,ω))即可得到信號(hào)的二維時(shí)頻表征。

      2 仿真研究

      為驗(yàn)證本文所提方法的抗混疊和抗噪性能,構(gòu)造如下仿真信號(hào),該仿真信號(hào)有兩個(gè)調(diào)頻分量信號(hào)組成,其表達(dá)式如(14)式所示。設(shè)置采樣頻率為500 Hz,采樣時(shí)間為4 s,其時(shí)域波形如圖1所示。

      圖1 信號(hào)x(t)的時(shí)域圖

      (14)

      式中:x1(t)、x2(t)、x(t)分別為第一分量信號(hào)、第二分量信號(hào)、合成仿真信號(hào)。

      對(duì)該仿真信號(hào),分別采用傳統(tǒng)SET方法和VNCMD-SET方法進(jìn)行處理,結(jié)果如圖2所示。

      圖2 SET方法和VNCMD-SET方法對(duì)信號(hào)x(t)處理的結(jié)果比較

      由圖2(a)可知,在開始時(shí)間段到1.5 s的時(shí)間段,由于兩分量信號(hào)瞬態(tài)頻率較為接近,傳統(tǒng)SET方法處理該信號(hào)時(shí),在兩瞬時(shí)頻率中間產(chǎn)生了頻率混疊,在兩個(gè)特征頻率曲線間產(chǎn)生一個(gè)虛假頻率成分。而經(jīng)過本文方法處理該信號(hào),開始時(shí)間段到1.5 s的時(shí)間段,虛假頻率成分明顯消失,未發(fā)生混疊情況,且能夠準(zhǔn)確識(shí)別出兩分量信號(hào)的瞬態(tài)頻率。這是因?yàn)閭鹘y(tǒng)SET方法要求處理多分量非平穩(wěn)復(fù)雜信號(hào)時(shí),各相鄰分量的瞬時(shí)頻率又需滿足相鄰模態(tài)的瞬時(shí)頻率差大于所選取的SET窗函數(shù)的頻率支撐范圍的2倍,否則會(huì)產(chǎn)生混疊。而本文提出的方法很好地克服了傳統(tǒng)SET方法的不足。

      為了進(jìn)一步驗(yàn)證所提方法的有效性,在上述仿真信號(hào)基礎(chǔ)上加入一個(gè)信噪比為6.018 dB的噪聲干擾,其時(shí)域波形圖如圖3所示。同樣地,對(duì)該干擾信號(hào)分別采用傳統(tǒng)SET方法和VNCMD-SET方法進(jìn)行分析,得到時(shí)頻分布如圖4所示。

      圖3 加噪信號(hào)x(t)的時(shí)域圖

      圖4 SET方法和VNCMD-SET方法對(duì)加噪信號(hào)x(t)處理的結(jié)果比較

      由圖4可知,由于高噪聲的影響,傳統(tǒng)SET處理時(shí),信號(hào)頻率混疊情況更加嚴(yán)重,混疊頻率段從原來的0~1.5 s時(shí)間段變成了0~2 s時(shí)間段,并且干擾依然存在。由此可見,本文所提方法對(duì)含高噪聲的信號(hào)進(jìn)行處理,虛假頻率成分已經(jīng)消失,而且噪聲干擾得到了很大的抑制,時(shí)頻結(jié)果仍然清晰可見,本文方法在處理噪聲干擾的非平穩(wěn)信號(hào),比傳統(tǒng)SET方法具有明顯的優(yōu)勢(shì)。

      3 實(shí)驗(yàn)研究

      為進(jìn)一步驗(yàn)證VNCMD-SET方法的有效性,將該方法應(yīng)用到滾動(dòng)軸承故障診斷中,采用美國(guó)西儲(chǔ)大學(xué)電氣工程實(shí)驗(yàn)室的軸承試驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。軸承類型為深溝球軸承,軸承振動(dòng)信號(hào)由加速度傳感器采集,采樣頻率為12 kHz,采樣點(diǎn)數(shù)為4 096,轉(zhuǎn)速為1 797 r/min,在軸承外圈用電火花加工直徑為0.177 8 mm與0.535 1 mm的缺陷,用來模擬軸承外圈的輕微損傷和嚴(yán)重?fù)p傷??捎?jì)算出外圈故障特征頻率為107 Hz.圖5、圖6分別為兩種不同損傷程度的時(shí)域圖,相應(yīng)的頻譜圖如圖7、圖8所示。

      圖5 直徑0.177 8 mm缺陷的軸承外圈時(shí)域圖

      圖6 直徑0.535 1 mm缺陷的軸承外圈時(shí)域圖

      圖7 直徑0.177 8 mm缺陷的軸承外圈頻譜圖

      圖8 直徑0.535 1 mm缺陷的軸承外圈頻譜圖

      由圖7、圖8可知,外圈故障出現(xiàn),表現(xiàn)為故障特征頻率和相應(yīng)的豐富頻率成分,當(dāng)損傷嚴(yán)重程度增加時(shí),故障特征頻率明顯豐富得多。從頻譜圖上雖然可以反映出故障頻率,然而不同的特征頻率隨時(shí)間的變化完全反映不出來。為此,分別對(duì)不同嚴(yán)重程度的滾動(dòng)軸承外圈故障采用VNCMD-SET方法和傳統(tǒng)SET方法進(jìn)行分析,得到時(shí)頻分布如圖9、圖10所示。

      圖9 處理直徑0.177 8 mm缺陷信號(hào)的SET方法和VNCMD-SET方法比較

      圖10 處理直徑0.535 1 mm缺陷信號(hào)的SET方法和VNCMD-SET方法比較

      由圖9、圖10可知,針對(duì)軸承輕微損傷,SET方法和VNCMD-SET方法均能識(shí)別出故障頻率及倍頻,但倍頻周期變化在圖9(a)中反映更為明顯,且未發(fā)生頻率混疊情況,在圖9(b)中倍頻間存在頻率混疊情況,時(shí)頻聚集性不佳。針對(duì)軸承嚴(yán)重?fù)p傷情況,由圖10(b)可知,SET處理的結(jié)果不能較好地識(shí)別出故障頻率及其倍頻,時(shí)頻聚集性不強(qiáng),發(fā)散嚴(yán)重,周期性沖擊倍頻顯示不明顯;而在圖10(a)中,VNCMD-SET方法處理結(jié)果能夠反映嚴(yán)重?fù)p傷情況下的故障頻率及其倍頻,與傳統(tǒng)SET方法相比,處理結(jié)果更佳,時(shí)頻聚集性較好,因此本文所提出的VNCMD-SET方法明顯優(yōu)于傳統(tǒng)SET方法。

      4 結(jié)論

      1)針對(duì)傳統(tǒng)SET方法抗頻率混疊性和抗噪性能的不足,本文通過引入一種新穎的分解方法(即VNCMD方法)構(gòu)造出VNCMD-SET方法,該方法兼顧了VNCMD方法和SET方法的優(yōu)勢(shì),與單一SET方法相比,有效地解決了傳統(tǒng)SET方法存在的頻率成分交叉或重疊問題,時(shí)頻聚集性能得到較大提高。

      2)為了驗(yàn)證本文所提方法的有效性,將該方法與傳統(tǒng)SET方法進(jìn)行了對(duì)比研究。仿真結(jié)果表明,本文所提方法能夠很好地解決傳統(tǒng)SET方法處理結(jié)果發(fā)生混頻的情況,并具有一定的抗噪能力,驗(yàn)證了所提方法的有效性。

      3)本文所提方法引入滾動(dòng)軸承外圈的故障診斷中,實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,SET方法雖然能識(shí)別輕微故障的頻率特征,但存在較多的頻率混疊情況;而對(duì)于嚴(yán)重的外圈故障,識(shí)別的效果大幅度降低,受到很大影響,時(shí)頻精度不佳,頻率混疊情況嚴(yán)重,且周期性沖擊高倍頻的時(shí)頻表征不明顯。本文所提VNCMD-SET方法不存在頻率混疊情況,時(shí)頻聚集性好,能識(shí)別出周期故障特性,且周期性沖擊高倍頻的時(shí)頻表征明顯,能充分反映不同軸承故障嚴(yán)重程度的特征信息。

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