基于LMD和MOMEDA的滾動(dòng)軸承早期故障特征提取研究*

金 京，劉 暢，蘭雨濤，王衍學(xué)*

(1.北京建筑大學(xué) 機(jī)電與車輛工程學(xué)院，北京 100044；2.北京建筑大學(xué) 城市軌道交通服役性能保障北京市重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，北京 100044)

0 引 言

滾動(dòng)軸承是旋轉(zhuǎn)機(jī)械中使用最頻繁、最易受影響的關(guān)鍵部件之一[1]。大約1/3的旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障是由軸承故障造成的[2]。因此，軸承早期故障診斷對(duì)于提高企業(yè)經(jīng)濟(jì)效益及保障安全生產(chǎn)具有重大的意義。

軸承部件發(fā)生故障會(huì)引起軸承其他部位的振動(dòng)導(dǎo)致系統(tǒng)運(yùn)行不平穩(wěn)。由于外部噪聲、接收距離長(zhǎng)短、傳感器工作條件等影響，使得滾動(dòng)軸承早期故障特征被湮沒(méi)在強(qiáng)背景噪聲中[3]。

多年以來(lái)，科研工作者致力于開(kāi)發(fā)有關(guān)早期微弱故障診斷技術(shù)，來(lái)保證旋轉(zhuǎn)機(jī)械的運(yùn)行安全性與穩(wěn)定性[4]。傳統(tǒng)的小波變換(WT)、經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(EMD)、變分模態(tài)分解(VMD)，以及近年從其他領(lǐng)域引入的稀疏分解、張量分解[5]等方法被廣泛應(yīng)用于滾動(dòng)軸承的早期故障診斷中。

故障特征提取實(shí)際就是對(duì)信號(hào)進(jìn)行最優(yōu)濾波，提取出明顯的周期性沖擊分量。最小熵解卷積(MED)這一理論，最早由RALPH A W[6]在1978年提出。ENDO H等人[7]首先將MED應(yīng)用于旋轉(zhuǎn)機(jī)械的故障診斷，將基于自回歸(AR)模型的濾波和MED技術(shù)應(yīng)用于齒輪故障檢測(cè)。為了能夠準(zhǔn)確提出滾動(dòng)軸承的故障特征，SAWALHI N等人[8]提出了一種利用MED技術(shù)增強(qiáng)光譜峰度監(jiān)測(cè)能力的算法，并最先應(yīng)用于軸承的故障診斷中。

由于MED的迭代方法復(fù)雜，并且選擇全局最優(yōu)濾波器較為費(fèi)時(shí)。2012年，GEOFF L M等人[9]在相關(guān)峰度的基礎(chǔ)上，提出了最大相關(guān)峰度解卷積(MCKD)，它可以對(duì)單獨(dú)的故障時(shí)段進(jìn)行反卷積，并提取出故障特征。MED理論更傾向于使單脈沖解卷積,MCKD理論在特定條件下能處理周期性沖擊信號(hào)故障的不足，但是依賴最大相關(guān)峰度進(jìn)行迭代，而且需要經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行函數(shù)處理。為了改進(jìn)上述方法，GEOFF L M等人[10]提出了多點(diǎn)優(yōu)化最小熵解卷積(MOMEDA)方法，并最先將其應(yīng)用于齒輪箱的故障診斷。該方法利用目標(biāo)向量來(lái)確定通過(guò)解卷積得到的脈沖位置，不需要設(shè)置迭代次數(shù)，以及提前確定終止次數(shù)。此外，該方法能明顯提高周期性沖擊成分幅值，從而提高了故障特征提取的準(zhǔn)確性。

2018年，祝小彥和王永杰[11]結(jié)合MOMEDA濾波和Teager能量算子，來(lái)增強(qiáng)濾波后信號(hào)中的沖擊特征，并將該方法應(yīng)用于軸承的故障特征提取。2019年，ZHANG Xin等人[12]提出了一種基于經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(EMD)和多點(diǎn)優(yōu)化最小熵解卷積(MOMEDA)的平行軸齒輪箱故障檢測(cè)新方法。CHENG Y等人[13]提出了一種自適應(yīng)的MOMEDA方法，并將其成功用于鐵路軸箱軸承的故障診斷。

為了解決強(qiáng)噪聲環(huán)境下微弱故障信號(hào)特征提取困難的問(wèn)題，2020年YANG Jing-zong等人[14]提出了一種基于傅立葉分解法(FDM)、魯棒獨(dú)立分量分析(Robust ICA)，以及多點(diǎn)優(yōu)化最小熵解卷積(MOMEDA)的軸承故障特征提取方法。

綜上所述，本文提出一種結(jié)合LMD和MOMEDA的故障特征提取的新方法。

1 基本理論

1.1 LMD理論

LMD可以自適應(yīng)地將信號(hào)分解為一系列PF分量，這些PF分量是一個(gè)純調(diào)頻信號(hào)和一個(gè)包絡(luò)信號(hào)的乘積[15]。

分解后的PF分量的頻率自動(dòng)由高到低排列，其公式如下:

(1)

式中：x(t)—待分解信號(hào)；PF(t)—分量函數(shù)；ut(t)—?dú)埐詈瘮?shù)。

每個(gè)PFk(t)包含被分析信號(hào)的包絡(luò)和頻率信息，也具有實(shí)際的物理意義。由于目前LMD方法已經(jīng)被廣泛應(yīng)用于故障診斷領(lǐng)域，其具體的推導(dǎo)過(guò)程此處不再敘述，推導(dǎo)過(guò)程可以參考文獻(xiàn)[16]。

1.2 MED理論

反褶積的過(guò)程是找到一個(gè)L階的反濾波器w(n)，它可以通過(guò)反濾波器，將滯后輸出y(n)恢復(fù)到輸入x(n)。

反褶積過(guò)程的表達(dá)式如下：

x(n)=w(n)*y(n)

(2)

式中：x(n)—輸入信號(hào)；y(n)—輸出信號(hào)；w(n)—濾波器函數(shù)。

根據(jù)反褶積后得到的序列范數(shù)，可以對(duì)熵值進(jìn)行評(píng)估，以求得最優(yōu)結(jié)果。

其表達(dá)式如下：

(3)

(4)

根據(jù)式(2)可得：

(5)

式中：L—反濾波器的大小。

由此可以得到式(5)兩邊的導(dǎo)數(shù):

(6)

根據(jù)式(6)，并對(duì)式(3)進(jìn)行進(jìn)一步的計(jì)算，可得:

(7)

則上式可寫(xiě)成如下的矩陣形式：

b=Aw

(8)

式中：b—反濾波器輸入輸出的互相關(guān)矩陣；A—反濾波器輸入y(n)的L*L大小的Toeplitz自相關(guān)矩陣；w—反濾波器的參數(shù)。

根據(jù)式(8)，采用迭代法求解逆濾波矩陣w，可以解得：

w=A-1b

(9)

因此，MED算法可總結(jié)為如下幾步：

(1)初始化w(0)中元素全為1;

(2)迭代計(jì)算下x(n)=w(n)(i-1)*y(n);

(4)計(jì)算w(i)=A-1b(i);

1.3 MOMEDA理論

設(shè)備故障會(huì)產(chǎn)生沖擊信號(hào)，但由于傳輸路徑的影響，沖擊信號(hào)原有的“確定性”被破壞，導(dǎo)致信號(hào)熵增加。為了恢復(fù)信號(hào)的原始激波狀態(tài)，需要估計(jì)逆?zhèn)鬟f函數(shù)，并減小熵值。

滾動(dòng)軸承故障信號(hào)可以表示為：

x=hy+e

(10)

式中：e—噪聲；y—沖擊信號(hào)；h—傳遞函數(shù)；x—采集信號(hào)。

MOMEDA算法的目的是針對(duì)已知位置的多周期性沖擊信號(hào)，通過(guò)非迭代的方式找到最優(yōu)的有限脈沖響應(yīng)(FIR)濾波器，找到一個(gè)最優(yōu)濾波器f最優(yōu)化重建振動(dòng)和沖擊信號(hào)y。其解卷積過(guò)程如下：

(11)

式中：k—總采樣點(diǎn)數(shù)，k=1,2,…,N-L,N；L—為濾波器長(zhǎng)度。

根據(jù)周期脈沖信號(hào)的特點(diǎn)，該方法引入多點(diǎn)D-范數(shù):

(12)

(13)

式中:y—振動(dòng)信號(hào)向量;f—濾波器向量組;t—確定目標(biāo)沖擊分量的位置和權(quán)重的目標(biāo)向量。

通過(guò)求解多點(diǎn)D-范數(shù)的最大值，可以得到最優(yōu)濾波器f，反褶積過(guò)程也可得到最優(yōu)解。

式(13)相當(dāng)于求解方程：

(14)

其中：f=f1,f2,…,fL；t=t1,t2,…,tN-L。

(15)

令t1M1+t2M2+…TN-LMN-L=X0t,經(jīng)整理得：

(16)

(17)

取其特解作為一組最優(yōu)濾波器，記為：

(18)

1.4 滾動(dòng)軸承早期故障特征提取

軸承早期故障信號(hào)微弱，在強(qiáng)噪聲背景下提取特征較為困難。在抑制端點(diǎn)效應(yīng)、減少迭代次數(shù)和信號(hào)處理完整性等方面，局部均值分解算法(LMD)都優(yōu)于傳統(tǒng)的經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解算法(EMD)。LMD還能將信號(hào)分解為多個(gè)有實(shí)際意義的PF分量，并且能反映出信號(hào)在各個(gè)空間尺度的分布規(guī)律。相比于經(jīng)典方法最小熵解卷積(MED)，多點(diǎn)優(yōu)化最小熵解卷積(MOMEDA)不需要設(shè)置迭代次數(shù)和終止條件，能有效地處理周期性沖擊，并且提高沖擊特征，更加快速地找到最優(yōu)濾波器。

其具體流程如下：

(1)用LMD分解故障信號(hào)，得到PF分量；

(2)計(jì)算各個(gè)PF分量的相關(guān)系數(shù)和峭度值。借鑒文獻(xiàn)[17，18]，利用峭度和相關(guān)系數(shù)作為評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)，結(jié)合本實(shí)驗(yàn)具體情況，選取與原始信號(hào)高度相關(guān)且相關(guān)系數(shù)較大(峭度≥3，相關(guān)系數(shù)≥0.3)的信號(hào)分量重構(gòu)觀測(cè)信號(hào)；

(3)進(jìn)行希爾伯特包絡(luò)解調(diào)分析，判斷是否可以進(jìn)行初步故障特征提取[19，20]；

(4)利用MOMEDA算法對(duì)LMD重構(gòu)信號(hào)進(jìn)行濾波處理，實(shí)現(xiàn)對(duì)振動(dòng)信號(hào)的降噪。主要參數(shù)設(shè)定：濾波器窗長(zhǎng)(根據(jù)采樣點(diǎn)數(shù)的數(shù)量級(jí)及調(diào)試得出)、周期(采樣頻率與故障頻率之比)；

(5)利用希爾伯特包絡(luò)解調(diào)上一步的濾波后重構(gòu)信號(hào)，輸出故障特征頻率進(jìn)行故障診斷。

本文所提方法的故障診斷流程圖如圖1所示。

圖1 故障診斷流程圖

2 仿真信號(hào)分析

2.1 基于LMD的仿真分析

本文利用滾動(dòng)軸承故障模型進(jìn)行信號(hào)模擬[21]，并添加白噪聲模擬軸承外圈早期故障信號(hào)。

其仿真信號(hào)為：

(19)

y(t)=x(t)+n(t)

(20)

式中：xc—位移常數(shù)，xc=5；ε—阻尼系數(shù)，ε=0.1；fn—軸承固有頻率，fn=3 kHz；N—采樣點(diǎn)數(shù)，N=8 192；x(t)—周期性沖擊成分；n(t)—高斯白噪聲，仿真信號(hào)信噪比為-17 dB。

仿真信號(hào)時(shí)域圖及希爾伯特包絡(luò)譜，如圖2所示。

圖2 仿真信號(hào)及包絡(luò)譜圖

從圖2中可以看出：時(shí)域波形在強(qiáng)噪聲影響下沖擊信號(hào)被完全被湮沒(méi)，無(wú)法進(jìn)行故障特征提?。辉谠肼曈绊懴?，包絡(luò)譜中較為明顯的頻率分布是無(wú)序的，因此無(wú)法找到故障特征頻率及其倍頻。

對(duì)仿真信號(hào)進(jìn)行LMD分解，其分量(PF1—PF6)如圖3所示。

圖3 LMD分解過(guò)程(仿真信號(hào))

選取峭度及相關(guān)系數(shù)較大的前兩個(gè)分量，其峭度及相關(guān)系數(shù)如圖4所示。

圖4 峭度和相關(guān)系數(shù)(仿真信號(hào))

其重構(gòu)信號(hào)時(shí)域波形及其包絡(luò)譜如圖5所示。

圖5 LMD分解的重構(gòu)信號(hào)時(shí)域圖和包絡(luò)圖(仿真信號(hào))

圖5表明：重構(gòu)后故障頻率處峰值有所提升，LMD分解有一定效果，但是LMD重構(gòu)后還是存在較多的干擾頻率，無(wú)法準(zhǔn)確找到微弱特征頻率及其倍頻，需要進(jìn)一步進(jìn)行處理。

2.2 基于LMD和MOMEDA的仿真分析

筆者利用MOMEDA對(duì)仿真LMD重構(gòu)信號(hào)解卷積，濾波器窗長(zhǎng)1 500，周期為200(采樣頻率與理論故障特征頻率之比)。

時(shí)域波形及希爾伯特包絡(luò)譜如圖6所示。

圖6 基于LMD和MOMEDA的時(shí)域和包絡(luò)圖(仿真信號(hào))

圖6中，時(shí)域波形周期成分明顯，包絡(luò)譜特征頻率峰值突出，周圍干擾完全不會(huì)影響倍頻識(shí)別，可見(jiàn)其能較好地提取出故障頻率。

2.3 基于LMD和MED的仿真分析

為了驗(yàn)證本文所提方法的性能，筆者將之與基于LMD和MED的方法進(jìn)行對(duì)比。對(duì)仿真LMD重構(gòu)信號(hào)進(jìn)行MED濾波(濾波器窗長(zhǎng)340，迭代次數(shù)100)，其時(shí)域波形及包絡(luò)譜如圖7所示。

圖7 基于LMD和MED的時(shí)域和包絡(luò)圖(仿真信號(hào))

從圖7中可以勉強(qiáng)看出故障頻率峰值，但是峰值附近干擾頻率較多，倍頻特征并不明顯，無(wú)法有效處理周期性微弱信號(hào)，表明該方法性能一般。

通過(guò)以上分析可以看出：?jiǎn)渭兝肔MD重構(gòu)早期微弱故障信號(hào)，無(wú)法有效提取故障特征。通過(guò)對(duì)比方法可以看出：選用LMD和MOMEDA的方法明顯優(yōu)于對(duì)比方法；基于LMD和MED的方法即使在經(jīng)過(guò)LMD分解剔除部分干擾的情況下，還是難以實(shí)現(xiàn)對(duì)滾動(dòng)軸承的故障特征準(zhǔn)確識(shí)別，更加無(wú)法有效提出倍頻。

因此，選用LMD和MOMEDA方法對(duì)于微弱故障特征提取更加有效，其故障頻率及倍頻分離清晰。

3 實(shí)驗(yàn)信號(hào)分析

3.1 外圈故障分析

3.1.1 外圈早期故障階段分析

為了進(jìn)一步驗(yàn)證本文方法的有效性，筆者選擇滾動(dòng)軸承全壽命周期信號(hào)的早期階段數(shù)據(jù)進(jìn)行微弱故障診斷分析。本文選用美國(guó)辛辛那提大學(xué)IMS中心數(shù)據(jù)(可從NASA官網(wǎng)下載)。

試驗(yàn)臺(tái)示意圖如圖8所示。

圖8 軸承全壽命周期測(cè)試平臺(tái)及其示意圖

圖8中，電機(jī)通過(guò)皮帶驅(qū)動(dòng)主軸，主軸上安裝4個(gè)型號(hào)為Rexnord ZA-2115的滾動(dòng)軸承。軸承轉(zhuǎn)速為2 000 r/min，并施加大小為6 000 lbs的徑向載荷在軸承上，軸承支座水平和垂直方向安裝加速度傳感器，上端還加裝熱電偶檢測(cè)軸承實(shí)時(shí)溫度。

本文以1號(hào)軸承為研究對(duì)象，辛辛那提大學(xué)在進(jìn)行1號(hào)軸承的全壽命周期實(shí)驗(yàn)時(shí)，采樣間隔為10 min，采樣頻率為20 kHz，采集后每個(gè)文件采樣點(diǎn)數(shù)為20 480個(gè)。經(jīng)試驗(yàn)結(jié)束后，拆解裝置并分析，可以發(fā)現(xiàn)，1號(hào)軸承出現(xiàn)了明顯的外圈故障。

筆者選用時(shí)域波形的峭度(Kurtosis)、均方根(RMS)兩個(gè)指標(biāo)進(jìn)行評(píng)價(jià)，判斷故障早期階段時(shí)間。

1號(hào)軸承的全壽命周期時(shí)域波形如圖9所示。

圖9 1號(hào)軸承的全壽命周期時(shí)域波形

全壽命周期的峭度及均方根監(jiān)測(cè)結(jié)果如圖10所示。

圖10 1號(hào)軸承峭度及均方根監(jiān)測(cè)結(jié)果

從圖10可以看出：在5.1以前的階段，軸承運(yùn)行平穩(wěn)，峭度及均方根無(wú)明顯變化；在5.1左右，峭度及均方根逐漸增大，變化幅度較小，軸承進(jìn)入早期故障階段；6.4處變化幅值大幅波動(dòng)，軸承進(jìn)入中期故障階段。因此，本文選擇軸承故障早期階段5.2處的數(shù)據(jù)，5.2處總采樣點(diǎn)數(shù)為20 480。

將所提出的方法應(yīng)用于1號(hào)軸承，以驗(yàn)證本文方法的有效性及優(yōu)勢(shì)。5.2處(5 200 min)所采集的數(shù)據(jù)包含20 480個(gè)采樣點(diǎn)，選擇其中第10 240～20 479，共10 240個(gè)采樣點(diǎn)進(jìn)行分析。

實(shí)驗(yàn)采用的是Rexnord ZA-2115軸承，其尺寸參數(shù)如表1所示(理論外圈故障頻率為236.43 Hz)。

表1 Rexnord ZA-2115軸承參數(shù)

3.1.2 基于LMD外圈故障分析

選取早期故障信號(hào)，5.2處外圈故障信號(hào)時(shí)域波形及其包絡(luò)譜如圖11所示。

圖11 5.2處外圈故障信號(hào)及其包絡(luò)譜圖

從圖11中無(wú)法直接看出與故障有關(guān)的狀態(tài)信息。

因此，要采用本文所提出的方法對(duì)原始信號(hào)進(jìn)行處理；先進(jìn)行LMD分解，LMD分解得到7個(gè)模態(tài)分量(PF1—PF7)，如圖12所示。

圖12 LMD分解過(guò)程(外圈實(shí)測(cè)信號(hào))

結(jié)合圖13，筆者從圖12中選擇峭度且相關(guān)系數(shù)較大的前兩個(gè)PF分量(第一個(gè)分量峭度略小，但是相關(guān)數(shù)很大，與原始信號(hào)高度相關(guān)，也應(yīng)當(dāng)選取)，進(jìn)行LMD重構(gòu)。

峭度及相關(guān)系數(shù)如圖13所示。

圖13 峭度及相關(guān)系數(shù)(外圈實(shí)測(cè)信號(hào))

重構(gòu)信號(hào)及其包絡(luò)譜如圖14所示。

圖14 LMD重構(gòu)信號(hào)及其包絡(luò)譜圖(外圈實(shí)測(cè)信號(hào))

圖14中，峰值頻率雜亂無(wú)序，特征頻率被湮沒(méi)，無(wú)法提出故障頻率。

3.1.3 基于LMD和MOMEDA外圈故障分析

LMD重構(gòu)信號(hào)經(jīng)過(guò)MOMEDA處理(濾波窗口1 800，周期84.6)后，時(shí)域波形及其包絡(luò)譜如圖15所示。

圖15 基于LMD和MOMEDA的時(shí)域和包絡(luò)圖(外圈實(shí)測(cè)信號(hào))

從圖15中可以明顯看到：時(shí)域波形有周期性的沖擊成分存在，包絡(luò)譜特征頻率峰值明顯，周圍干擾完全不會(huì)影響倍頻識(shí)別，很好地提取出了故障頻率。

3.1.4 基于LMD和MED外圈故障對(duì)比分析

為了驗(yàn)證本文所提方法的性能，筆者將之與基于LMD和MED的方法進(jìn)行對(duì)比。對(duì)LMD重構(gòu)信號(hào)進(jìn)行MED濾波(濾波窗口945，迭代次數(shù)100)，其時(shí)域波形及包絡(luò)譜如圖16所示。

圖16 基于LMD和MED的時(shí)域和包絡(luò)圖(外圈實(shí)測(cè)信號(hào))

圖16中，包絡(luò)譜難以區(qū)分出故障特征頻率，也無(wú)法區(qū)分倍頻信號(hào)，且峰值附近干擾頻率較多，處理周期性信號(hào)效果很差。

3.2 內(nèi)圈故障分析

3.2.1 內(nèi)圈早期故障階段分析

為了進(jìn)一步驗(yàn)證本文方法的有效性，筆者選擇滾動(dòng)軸承全壽命周期信號(hào)的早期階段數(shù)據(jù)進(jìn)行故障診斷分析。西安交通大學(xué)雷亞國(guó)教授團(tuán)隊(duì)的滾動(dòng)軸承加速壽命試驗(yàn)臺(tái)示意圖，如圖17所示[22]。

圖17 軸承加速壽命試驗(yàn)臺(tái)

該試驗(yàn)軸承為L(zhǎng)DK UER204滾動(dòng)軸承，其相關(guān)參數(shù)如表2所示(理論內(nèi)圈故障頻率為196.67 Hz)。

表2 LDK UER204軸承參數(shù)

本文以3_3號(hào)軸承為研究對(duì)象，在進(jìn)行3_3號(hào)軸承的全壽命周期實(shí)驗(yàn)時(shí)，采樣頻率為25.6 kHz，采樣間隔為1 min，每次采樣時(shí)長(zhǎng)為1.28 s。軸承3_3實(shí)驗(yàn)轉(zhuǎn)速為2 400 r/min，并施加大小為10 kN的徑向力，在軸承支座水平和垂直方向安裝加速度傳感器。試驗(yàn)結(jié)束后經(jīng)拆解裝置并分析，可以發(fā)現(xiàn)，3_3號(hào)軸承出現(xiàn)了明顯的內(nèi)圈故障。

筆者選用時(shí)域波形的峭度(Kurtosis)、均方根(RMS)兩個(gè)指標(biāo)進(jìn)行評(píng)價(jià)，判斷故障早期階段時(shí)間。3_3號(hào)軸承的全壽命周期時(shí)域波形如圖18所示。

圖18 3_3號(hào)軸承的全壽命周期時(shí)域波形

全壽命周期的峭度及均方根監(jiān)測(cè)結(jié)果如圖19所示。

圖19 3_3號(hào)軸承峭度及均方根監(jiān)測(cè)結(jié)果

從圖19可以看出：在34以前的階段，軸承運(yùn)行平穩(wěn)，峭度及均方根無(wú)明顯變化；34處變化幅值大幅波動(dòng)，軸承進(jìn)入中期故障階段。因此，本文選擇軸承故障早期階段29處數(shù)據(jù)，29處總采樣點(diǎn)數(shù)為32 768，選擇其中10 240個(gè)點(diǎn)進(jìn)行分析。

3.2.2 基于LMD內(nèi)圈故障分析

選取早期故障信號(hào)，29(290 min)處內(nèi)圈故障信號(hào)時(shí)域波形及其包絡(luò)譜如圖20所示。

圖20 29處內(nèi)圈故障信號(hào)及其包絡(luò)譜圖

從圖20中無(wú)法直接看出與故障有關(guān)的狀態(tài)信息。因此，采用本文所提出的方法對(duì)原始信號(hào)進(jìn)行處理；先進(jìn)行LMD分解，LMD分解得到7個(gè)模態(tài)分量(PF1—PF7)，如圖21所示。

從圖22中選擇峭度且相關(guān)系數(shù)較大的前兩個(gè)PF分量，進(jìn)行LMD重構(gòu)。

圖21 LMD分解過(guò)程(內(nèi)圈實(shí)測(cè)信號(hào))

峭度及相關(guān)系數(shù)如圖22所示。

圖22 峭度及相關(guān)系數(shù)(內(nèi)圈實(shí)測(cè)信號(hào))

重構(gòu)信號(hào)及其包絡(luò)譜如圖23所示。

圖23 LMD重構(gòu)信號(hào)及其包絡(luò)譜圖(內(nèi)圈實(shí)測(cè)信號(hào))

圖23中，峰值頻率雜亂無(wú)序，特征頻率被湮沒(méi)，無(wú)法提取出故障頻率

3.2.3 基于LMD和MOMEDA內(nèi)圈故障分析

LMD重構(gòu)信號(hào)經(jīng)過(guò)MOMEDA處理(濾波窗口1 900，周期130.2)后，時(shí)域波形及其包絡(luò)譜如圖24所示。

圖24 基于LMD和MOMEDA的時(shí)域和包絡(luò)圖(內(nèi)圈實(shí)測(cè)信號(hào))

從圖24中可以明顯看到：時(shí)域波形有周期性的沖擊成分存在，包絡(luò)譜特征頻率峰值明顯，周圍干擾完全不會(huì)影響倍頻識(shí)別，很好地提出了故障頻率。

3.2.4 基于LMD和MED內(nèi)圈故障對(duì)比分析

為了驗(yàn)證本文所提方法的性能，筆者將之與基于LMD和MED的方法進(jìn)行對(duì)比。對(duì)LMD重構(gòu)信號(hào)進(jìn)行MED濾波(濾波窗口1 600，迭代次數(shù)100)，其時(shí)域波形及包絡(luò)譜如圖25所示。

圖25 基于LMD和MED的時(shí)域和包絡(luò)圖(內(nèi)圈實(shí)測(cè)信號(hào))

從圖25的包絡(luò)譜可以看出故障特征頻率及2倍頻，無(wú)法區(qū)分其他倍頻信號(hào)，且處理周期性信號(hào)效果較差。

4 結(jié)束語(yǔ)

本文提出了一種基于LMD和MOMEDA的軸承故障診斷方法；首先，利用LMD技術(shù)對(duì)軸承的振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行分解，得到PF分量，考慮互相關(guān)系數(shù)準(zhǔn)則和峭度準(zhǔn)則，選擇合適分量重構(gòu)信號(hào)；然后，運(yùn)用MOMEDA對(duì)LMD重構(gòu)的信號(hào)進(jìn)行降噪；最后，再進(jìn)行希爾伯特包絡(luò)解調(diào)。

仿真及實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明：所提出的方法能夠很好地提取滾動(dòng)軸承早期故障特征，并且相比于MED算法，MOMEDA在應(yīng)對(duì)周期性脈沖信號(hào)時(shí)更具優(yōu)勢(shì)。此外，MOMEDA無(wú)需設(shè)置迭代次數(shù)，極大地減少了分析時(shí)間，包絡(luò)譜分析后故障頻率峰值附近干擾成分很少，特征頻率及倍頻特征大幅增強(qiáng)，便于故障分析。

MOMEDA還可以進(jìn)一步應(yīng)用于全壽命周期預(yù)測(cè)，判斷早期微弱故障時(shí)間，為設(shè)備的平穩(wěn)安全運(yùn)行提供保障。筆者所述方法為早期微弱故障信號(hào)處理提供了一種新思路，相較于之前所用方法，該方法有較大提升，可以為今后深入研究故障特征提取提供理論基礎(chǔ)。