回轉(zhuǎn)齒輪箱故障特征提取的CMF-EEMD方法分析

魏香林

(廣東創(chuàng)新科技職業(yè)學(xué)院機電工程系，廣東 東莞 523960)

小波分解算法是一種分析故障振動信號的常用方法，其運算量較大，直接影響故障信號處理效率。小波分解算法具有傳統(tǒng)小波算法的時頻局部特點，可以體現(xiàn)振動沖擊的周期性變化規(guī)律[1-3]。例如，當(dāng)軸承表面由于腐蝕或應(yīng)力破壞而產(chǎn)生凹坑時，會在齒輪傳動系統(tǒng)運行過程中對齒面造成沖擊，而這種沖擊間隔剛好與軸承故障的周期相對應(yīng)[4-6]。

為了克服小波分解算法在故障分析方面的缺陷，本文設(shè)計了一種由CMF-EEMD共同組成的帶通濾波器。組合模式函數(shù)(composite mode function, CMF)其實是對濾波器的重新組合及分類，從而使原始信號被分解為高頻與低頻部分。以CMF作為集合經(jīng)驗?zāi)B(tài)(ensemble empirical mode decomposition, EEMD)前端濾波器，并通過適當(dāng)調(diào)節(jié)白噪聲幅值的方法來提升EEMD分解精度[7-8]。本文首先利用CMF將相鄰的有限個本征模函數(shù)(intrinsic mode function，IMF)疊加，然后通過EEMD對循環(huán)自相關(guān)函數(shù)進行解調(diào)分析。采用CMF-EEMD信號處理方法診斷風(fēng)電齒輪箱故障時還能夠高效分離出不同狀態(tài)下對應(yīng)的故障特征頻率。

1 CMF-EEMD基本原理

1.1 CMF

信號經(jīng)EEMD分解得到C1,C2,…,Cm，包含了從高到低不同的頻帶，CMF將相鄰的IMF疊加組成高頻Ch和低頻Cl。

Ch=C1+C2+…+Cm

(1)

Cl=C1+m+C2+m+…+Cn+m

(2)

式中：m為含有高頻IMF的最大層數(shù)；m

1.2 EEMD

EEMD中由于極值點分布不均導(dǎo)致模態(tài)發(fā)生混疊，EEMD的計算步驟如下：

1)給定一個原始信號x(t)，加入均值為零、幅值標(biāo)準(zhǔn)差為常數(shù)的白噪聲nj(t)，j=1,2,3,…,M，M為樣本數(shù)，則測試信號xj(t)與原始信號的關(guān)系為：

xj(t)=x(t)+nj(t)

(3)

2)用EMD分解xj(t)得到I個Ci,j，其中Ci,j為第j次加入白噪聲幅值后分解得到的第i個IMF。

3)如果j

4)將上述IMF進行總體平均運算，則平均頻帶參數(shù)Ci計算公式如下：

(4)

5)輸出Ci(i=1,2,3,…,I),得到的第i個IMF。

2 仿真實驗分析

為了獲取回轉(zhuǎn)齒輪箱的故障信號特征，需對其進行解調(diào)分析。比如，先設(shè)定一個由多調(diào)制源以及多載波頻率組成的仿真信號x1(t)，該信號共包含1 024個采樣點，采樣頻率fs=600 Hz，調(diào)制頻率fn1=8 Hz，fn2=15 Hz，fn3=10 Hz，fn4=12 Hz，載波頻率fz1=80 Hz，fz2=130 Hz。

x1(t)=2[1+cos(2πfn1t)+cos(2πfn2t)]· cos(2πfz1t)+2[1+cos(2πfn3t)+cos(2πfn4t)]· cos(2πfz2t)+0.7noise(t)

(5)

式中：noise(t)為白噪聲變化函數(shù)。

圖1為仿真信號時域波形，圖2為循環(huán)自相關(guān)函數(shù)的解調(diào)結(jié)果，可以明顯看到循環(huán)頻率fn1=8 Hz與2fz1=160 Hz屬于主頻部分，而高頻段的2fz2=260 Hz未形成明顯譜峰，但形成了200 Hz與260 Hz交叉項；低頻部分fn3+fn4=22 Hz、2(fn1+fn4)=40 Hz、2(fn2+fn3) +fn4=62 Hz依次對應(yīng)調(diào)制頻率相加的結(jié)果。

圖1 仿真信號時域波形

圖2 循環(huán)自相關(guān)函數(shù)的解調(diào)結(jié)果

為了能夠?qū)μ卣黝l率進行精確提取，對信號調(diào)制系數(shù)c=0.2情況下的仿真信號EEMD進行分解，并實施快速傅里葉變換(fast Fourier transform, FFT)，處理結(jié)果顯示前兩層屬于高頻部分，包含了多種復(fù)雜頻率并且分辨率較低。之后對相關(guān)性強的高頻段頻率以及低頻段頻率實施了循環(huán)自相關(guān)解調(diào)，結(jié)果如圖3所示。其中高頻區(qū)160 Hz屬于仿真信號的載波頻率，低頻段區(qū)10 Hz屬于原始信號調(diào)制頻率?？梢悦黠@發(fā)現(xiàn)，經(jīng)過FFT處理后仿真信號顯著優(yōu)于原始信號。同時還可以看到，在160 Hz的高頻段仿真信號并未分解。

對圖3中EEMD分解信號進一步進行高低頻解調(diào)分析，可以得到如圖4所示的結(jié)果，其中高頻區(qū)為160 Hz,低頻區(qū)為10 Hz。可以將上述結(jié)果作為提取實測信號特征的重要參考依據(jù)。

3 工程應(yīng)用

為了測試齒輪箱的保持架故障信號，進行了故障信號提取實驗。實驗在齒輪箱故障診斷測試平臺上完成，圖5給出了齒輪箱故障診斷測試平臺的具體結(jié)構(gòu)。首先對輸入軸部位的軸承保持架設(shè)定故障并完成安裝。將齒輪箱轉(zhuǎn)速設(shè)定為1 200 r/min，同時加載所需的載荷。然后將振動傳感器放置在齒輪箱I處，通過多功能數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)(LMS)采集此處的振動數(shù)據(jù)，設(shè)定采樣頻率為4 000 Hz，采樣間隔為100 s。軸承參數(shù)見表1 ，此軸承故障特征頻率為13 Hz。

圖3 仿真信EEMD分解結(jié)果

圖4 160 Hz和10 Hz的信號解調(diào)分析結(jié)果

圖5 齒輪箱故障診斷測試平臺的具體結(jié)構(gòu)

表1 軸承參數(shù)表

圖6給出了保持架故障信號時域圖。由圖中的振動信號可以發(fā)現(xiàn)，齒輪箱在運行階段形成的振動沖擊信號幅值發(fā)生了明顯變化，可以初步判斷該齒輪箱發(fā)生了故障。不過只對振動信號時域波形圖進行分析還無法得到故障類型，這就要求對該信號繼續(xù)深入分析，通過提升小波算法分析振動信號的特征并確定故障類型。共選擇3種不同的提升小波方法對故障振動信號實施降噪處理，得到圖7所示的信號時域波形。

圖6 保持架故障信號時域圖

圖7 降噪后信號時域波形圖

由圖7可知，按照閾值設(shè)定的方法對故障振動信號實施降噪處理可以獲得良好的效果，同時還可以清晰地反饋故障振動信號沖擊幅值改變情況。從高頻分量中能夠明顯分辨出齒輪箱保持架的故障信息，同時還可以清楚地看到振動信號沖擊幅值明顯減小。

4 結(jié)束語

本文針對旋轉(zhuǎn)機械多故障難以診斷問題，提出了CMF-EEMD方法。通過添加不同的白噪聲幅值，不僅克服了EMD的模態(tài)混疊現(xiàn)象，也提高了EEMD分解的精度；通過多載波頻率仿真信號驗證了該方法的可靠性；通過人為制造故障，在強載荷作用下，成功提取了故障特征。本文的研究給強背景噪聲環(huán)境下旋轉(zhuǎn)機械多故障共存的故障特征識別提供了一種新方法。