基于共振解調(diào)的鐵路貨車軸承故障診斷

, ， ，

(石家莊鐵道大學(xué) 機(jī)械工程學(xué)院，河北 石家莊 050043)

0 引言

輪對(duì)滾動(dòng)軸承是機(jī)車的重要部件，其工作狀態(tài)是否完好直接影響機(jī)車能否安全運(yùn)行。不同的故障形式和位置具有不同的故障特征頻率，因此可以通過(guò)分析滾動(dòng)軸承運(yùn)行時(shí)的振動(dòng)信號(hào)推斷可能存在的故障類型。鐵路貨車軸承為雙列圓錐滾子軸承，由于雙列圓錐滾子軸承結(jié)構(gòu)復(fù)雜、故障特征頻率難以精確計(jì)算，而早期微弱故障往往又淹沒(méi)于系統(tǒng)噪聲而難于提取，因此采用傳統(tǒng)方法進(jìn)行故障精密診斷十分困難。目前常用的故障診斷方法有小波變換[1]、盲信號(hào)分離技術(shù)[2-3]和Hilbert-Huang變換[4-5]等，但是這些方法都存在一定的缺陷，如盲信號(hào)分離技術(shù)需要預(yù)知原信號(hào)的數(shù)量并且對(duì)于卷積混合、非線性混合等問(wèn)題處理難度較大，Hilbert-Huang變換中邊界效應(yīng)問(wèn)題不能徹底解決[6]。由于共振解調(diào)技術(shù)具有選擇性、放大性、比例性、展寬性、低頻性和多階性[7-8]等優(yōu)點(diǎn)被廣泛應(yīng)用于軸承的故障診斷中。本文將共振解調(diào)技術(shù)應(yīng)用于鐵路貨車軸承的早期故障診斷中，得到了很好的結(jié)果。

1 滾動(dòng)軸承診斷機(jī)理

機(jī)車滾動(dòng)軸承有多種故障形式，常見(jiàn)的有壓痕、剝離、電蝕、斷裂等，發(fā)生部位分別為外圈、內(nèi)圈、滾子和保持架。當(dāng)上述任一部位發(fā)生故障時(shí)都會(huì)產(chǎn)生一定的均勻間隔的沖擊脈沖力從而產(chǎn)生振動(dòng)沖擊信號(hào)，進(jìn)而出現(xiàn)軸承的故障特征頻率[9]。文獻(xiàn)[10]給出了滾動(dòng)軸承不同故障特征頻率的計(jì)算方法。

外圈故障特征頻率為

(1)

內(nèi)圈故障特征頻率為

(2)

滾子故障特征頻率為

(3)

保持架故障特征頻率為

(4)

式中，軸承內(nèi)圈轉(zhuǎn)動(dòng)頻率fr=N/60，N為內(nèi)圈轉(zhuǎn)速;D為軸承節(jié)徑;d為滾子直徑;?為接觸角;z為滾子個(gè)數(shù)。

2 共振解調(diào)原理

共振解調(diào)技術(shù)是從振動(dòng)檢測(cè)技術(shù)中發(fā)展起來(lái)的一種故障特征提取方法，又稱包絡(luò)解調(diào)法。其原理簡(jiǎn)述如下[11]：當(dāng)軸承某一元件表面產(chǎn)生局部損傷時(shí)，在運(yùn)行過(guò)程中要撞擊與之相互作用的其它元件表面，除了產(chǎn)生含有故障特征頻率的低頻振動(dòng)外，還會(huì)產(chǎn)生沖擊脈沖力。由于脈沖力的頻帶很寬，必然包含軸承外圈、傳感器甚至整個(gè)機(jī)械系統(tǒng)的固有頻率而激起這個(gè)測(cè)振系統(tǒng)的高頻固有振動(dòng)。根據(jù)實(shí)際情況，可選擇某一高頻固有振動(dòng)作為研究對(duì)象，通過(guò)帶通濾波器把該振動(dòng)分離出來(lái)。然后通過(guò)包絡(luò)檢波，去除高頻衰減振動(dòng)的頻率成分，得到只包含故障特征信息的低頻包絡(luò)信號(hào)。最后對(duì)這一包絡(luò)信號(hào)進(jìn)行頻譜分析從而診斷出軸承的故障。

共振解調(diào)技術(shù)具有以下特點(diǎn)[7]：①每一次沖擊都對(duì)應(yīng)激發(fā)一次共振解調(diào)波，不遺漏任何一次由故障引起的沖擊，即一一對(duì)應(yīng)性；②只有故障沖擊才能激發(fā)共振解調(diào)波，正常振動(dòng)不能激發(fā)共振解調(diào)波，即選擇性；③微小的故障沖擊就能激發(fā)很大的共振解調(diào)波，即放大性；④共振解調(diào)波的幅度與原始故障沖擊幅度成正比例關(guān)系，即比例性；⑤原始故障沖擊波經(jīng)共振解調(diào)后被展寬，且展寬的程度與共振頻率和沖擊的頻率無(wú)關(guān)，即展寬性；⑥共振解調(diào)將故障沖擊的高頻能量調(diào)理為低頻信號(hào)的形式出現(xiàn)，即低頻性；⑦共振解調(diào)波的頻譜為等間距的梳狀譜線，即多階性。以上特點(diǎn)能夠保證該方法有效地將故障特征頻率從復(fù)雜的干擾信號(hào)中提取出來(lái)，準(zhǔn)確的實(shí)現(xiàn)故障診斷。

由于鐵路貨車軸承為雙列圓錐滾子軸承，而雙列圓錐滾子軸承結(jié)構(gòu)復(fù)雜、故障特征頻率難以精確計(jì)算，且早期微弱故障往往又淹沒(méi)于系統(tǒng)噪聲而難于提取，加之各種頻率成分交加使得頻率成分更加復(fù)雜，因此采用傳統(tǒng)方法進(jìn)行故障精密診斷十分困難，直接對(duì)其進(jìn)行頻譜分析往往不能成功，所以可借助共振解調(diào)技術(shù)對(duì)采集的振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行分析與處理。

通過(guò)軟件實(shí)現(xiàn)共振解調(diào)的主要分以下4個(gè)步驟：①對(duì)時(shí)域信號(hào)進(jìn)行譜分析，找到機(jī)械諧振的共振頻率帶，并對(duì)此共振頻率帶進(jìn)行帶通濾波；②對(duì)濾波后的信號(hào)進(jìn)行希爾伯特變換；③構(gòu)造希爾伯特變換后信號(hào)的包絡(luò)線；④對(duì)包絡(luò)后的信號(hào)進(jìn)行低通濾波并作譜分析?？捎脠D1表示。

圖1 共振解調(diào)原理

其中采用希爾伯特變換對(duì)信號(hào)進(jìn)行包絡(luò)解調(diào)是該技術(shù)中的重要環(huán)節(jié)。希爾伯特變換可以看成是信號(hào)通過(guò)一個(gè)幅度為1的全通濾波器的輸出，它常用于提取信號(hào)的瞬時(shí)相位，獲取振蕩信號(hào)的包絡(luò)等。

設(shè)給定信號(hào)為x(t)，其希爾伯特變換定義為

(5)

令h(t)=1/πt，對(duì)其進(jìn)行傅里葉變換可得

(6)

(7)

由此可得到信號(hào)的包絡(luò)曲線方程為

(8)

式(8)即為信號(hào)的包絡(luò)信號(hào)，對(duì)其進(jìn)行譜分析即可得到多階解調(diào)譜的特征。

3 實(shí)驗(yàn)研究

為了驗(yàn)證該方法的有效性，將該方法應(yīng)用于實(shí)測(cè)故障滾動(dòng)軸承的信號(hào)中。實(shí)驗(yàn)在如圖2所示的鐵路貨車輪對(duì)滾動(dòng)軸承故障診斷實(shí)驗(yàn)臺(tái)上完成。實(shí)驗(yàn)所用軸承是車輛廠提供的197726型故障軸承，其典型故障為外圈剝離和滾子剝離，同時(shí)選用與輪對(duì)匹配的正常軸承。實(shí)驗(yàn)所用的振動(dòng)傳感器為CA-YD-181-50型加速度傳感器，分別安裝在輪對(duì)滾動(dòng)軸承右端軸承外圈和軸承座上，其中軸承座豎直方向(1通道)和水平方向(2通道)分別布置一個(gè)傳感器，軸承外圈的水平方向(3通道)布置一個(gè)傳感器，其傳感器布置如圖3所示。

三個(gè)通道的振動(dòng)加速度信號(hào)通過(guò)信號(hào)調(diào)理器和INV36DF型信號(hào)采集處理儀采集得到，輸入到電腦中由與之相配套的DASP軟件紀(jì)錄和存儲(chǔ)。

圖2 輪對(duì)滾動(dòng)軸承故障診斷實(shí)驗(yàn)臺(tái) 圖3 傳感器布置圖

表1列出了滾動(dòng)軸承實(shí)驗(yàn)的工況，所用的197726型軸承軸承節(jié)徑D為178.8mm，滾子直徑d為23.776 mm，滾子個(gè)數(shù)為20，接觸角為10°，由公式(1)計(jì)算得出，外圈故障特征頻率fo=67.4 Hz，滾子故障特征頻率fb=28.3 Hz。

4 基于共振解調(diào)技術(shù)的滾動(dòng)軸承故障特征提取

4.1 外圈故障分析

在實(shí)驗(yàn)臺(tái)右側(cè)換上外圈剝離故障的滾動(dòng)軸承，輪對(duì)轉(zhuǎn)速為465 r/min時(shí)軸承座豎直方向的傳感器(即圖3中1通道)所采集的振動(dòng)加速度信號(hào)如圖4所示，圖5為其譜圖，由于系統(tǒng)噪聲干擾，兩幅圖都看不出故障所在，需要做進(jìn)一步處理。

由圖5知機(jī)械的共振頻帶在500 Hz以上，因此對(duì)其進(jìn)行500～5 000 Hz的帶通濾波得到如圖6所示的頻域波形，由于系統(tǒng)噪聲淹沒(méi)了故障頻率，對(duì)濾波后的信號(hào)進(jìn)行希爾伯特變換并取其包絡(luò)得如圖7所示波形，對(duì)其進(jìn)行譜分析如圖8，最后進(jìn)行低通濾波并將得到的結(jié)果進(jìn)行細(xì)化得到如圖9所示結(jié)果。

由圖9結(jié)果可以看出，頻率在67.4、134.9、202.3處都出現(xiàn)了明顯的峰值，且幅值隨著頻率的升高而遞減，這些頻率與理論計(jì)算得出的故障頻率67.4 Hz及其2倍頻134.8 Hz、3倍頻 202.2 Hz都基本吻合；另外，在7.8 Hz以及15.6 Hz處也出現(xiàn)了峰值，初步分析該頻率成分為輪對(duì)的轉(zhuǎn)頻及其二倍頻。

4.2 滾子故障分析

在實(shí)驗(yàn)臺(tái)右側(cè)換上滾子剝離故障的滾動(dòng)軸承，輪對(duì)轉(zhuǎn)速為460 r/min時(shí)軸承座豎直方向的傳感器(即圖中1通道)所采集的振動(dòng)加速度信號(hào)如圖10所示，圖11為其功率譜圖，由于系統(tǒng)噪聲干擾，兩幅圖同樣看不出故障所在，需要做進(jìn)一步處理。

圖4 外圈剝離信號(hào)的時(shí)域波形 圖5 外圈剝離信號(hào)的功率譜圖

圖6 外圈剝離信號(hào)帶通濾波后的功率譜 圖7 外圈剝離信號(hào)的包絡(luò)波形

圖8 外圈剝離包絡(luò)信號(hào)的功率譜圖 圖9 外圈剝離信號(hào)共振解調(diào)的最終結(jié)果

圖10 滾子剝離信號(hào)的時(shí)域波形 圖11 滾子剝離信號(hào)的功率譜圖

由圖11知機(jī)械的共振頻帶在500 Hz以上，因此對(duì)其進(jìn)行500～1 400 Hz的帶通濾波并對(duì)濾波后的信號(hào)進(jìn)行希爾伯特變換并取其包絡(luò)得如圖12所示波形，對(duì)其進(jìn)行譜分析，最后進(jìn)行相應(yīng)的濾波并將得到的結(jié)果進(jìn)行細(xì)化得到如圖13所示結(jié)果。

圖12 滾子剝離信號(hào)的包絡(luò)波形 圖13 滾子剝離信號(hào)共振解調(diào)的最終結(jié)果

由圖13的結(jié)果可以看出，頻率在27 Hz處出現(xiàn)了明顯的峰值，與理論計(jì)算的滾子故障特征頻率28.3 Hz非常接近，可以判定為滾動(dòng)軸承的滾子發(fā)生了故障，但是結(jié)果不如外圈故障的明顯，筆者分析原因如下：

當(dāng)外圈發(fā)生故障時(shí)，損傷點(diǎn)的位置相對(duì)傳感器不動(dòng)，采集的信號(hào)比較簡(jiǎn)單；而當(dāng)滾子出現(xiàn)故障時(shí),損傷點(diǎn)的位置相對(duì)傳感器隨軸承的轉(zhuǎn)動(dòng)而周期性變化，此時(shí)傳感器拾取的信號(hào)比較復(fù)雜，從而分析結(jié)果不如外圈故障那樣明顯。當(dāng)滾子發(fā)生故障時(shí)通常會(huì)使振動(dòng)受到滾動(dòng)體公轉(zhuǎn)頻率的影響，圖中的前幾階譜線即為滾動(dòng)體的公轉(zhuǎn)頻率及其倍數(shù)，并且在67.4 Hz處也出現(xiàn)了峰值，初步分析該軸承的外圈也可能存在輕微的損傷。

5 結(jié)論

針對(duì)共振解調(diào)能夠提取淹沒(méi)在強(qiáng)噪聲條件下故障軸承特征頻率的特點(diǎn)，將其應(yīng)用在鐵路貨車輪對(duì)雙列圓錐滾子軸承的早期故障診斷中。通過(guò)實(shí)驗(yàn)證明共振解調(diào)可以有效的提取出故障特征頻率，診斷出故障類型，是提取強(qiáng)背景噪聲中微弱脈沖信號(hào)的有效方法。將共振解調(diào)技術(shù)應(yīng)用于滾動(dòng)軸承故障的自動(dòng)診斷具有編程簡(jiǎn)單、可靠性高等優(yōu)點(diǎn)，尤其當(dāng)滾動(dòng)軸承的多個(gè)元件同時(shí)存在隨機(jī)故障時(shí)，應(yīng)用一般的振動(dòng)分析方法很難診斷，可以利用共振解調(diào)法對(duì)此類復(fù)雜故障作出精確診斷。

參 考 文 獻(xiàn)

[1]Rubini R, Meneghetti U. Application of the envelope and wavelet transform analyses for the diagnosis of incipient faults in ball bearings[J]. Mechanical Systems and Signal Processing, 2001, 15 (2): 287-302.

[2]陳恩利，張璽，申永軍，等.基于SVD降噪和盲信號(hào)分離的軸承故障診斷[J]. 振動(dòng)與沖擊，2012,31(23):185-190.

[3]Shen YJ, Yang SP. A New blind-source-separation method and its application to fault diagnosis of rolling bearing[J]. International Journal of Nonlinear Sciences and Numerical Simulation,2006,7(3):245-250.

[4]Yu Dejie, Cheng Junsheng, Yang Yu. Application of hilbert-huang transform method to gear fault diagnosis[J]. Editorial Office of Chinese Journal of Mechanical Engineering,2005,41(6):102-107.

[5]楊世錫, 胡勁松, 吳昭同, 等, 旋轉(zhuǎn)機(jī)械振動(dòng)信號(hào)基于 EMD 的希爾伯特變換和小波變換時(shí)頻分析比較[J]. 中國(guó)電機(jī)工程學(xué)報(bào)，2003,23(6):102-107.

[6]申永軍，張光明，祈玉玲,等.基于Gabor變換的自適應(yīng)降噪方法[J]. 石家莊鐵道大學(xué)學(xué)報(bào):自然科學(xué)版，2010,23(2):69-73.

[7]唐德堯，王定曉，楊政明,等.共振解調(diào)技術(shù)與機(jī)車車輛傳動(dòng)裝置故障診斷[J]. 電力機(jī)車技術(shù)，2002,25(5):1-5.

[8]Gao Lixin, Wang Dapeng, Liu Baohua ,et al. Study on application of resonance-demodulation technology in rolling bearing fault diagnosis[J]. Journal of Beijing University of Technology, 2007,33(1):1-5.

[9]王嘉樂(lè)，王燦，會(huì)強(qiáng).基于虛擬儀器的機(jī)車滾動(dòng)軸承故障診斷研究[J]. 石家莊鐵道大學(xué)學(xué)報(bào):自然科學(xué)版，2012,25(3)：87-91.

[10]虞和濟(jì)． 振動(dòng)診斷的工程應(yīng)用[M]． 北京: 冶金工業(yè)出版社，1992．

[11] 李光，叢培田. 基于共振解調(diào)的滾動(dòng)軸承故障診斷的研究與實(shí)現(xiàn)[J].機(jī)械工程師，2006，10：129-131.