基于模擬機匣的中介軸承微弱故障特征提取技術

李 壯， 沙云東， 欒孝馳， 趙 宇， 陳興武

(沈陽航空航天大學， 遼寧省航空推進系統(tǒng)先進測試技術重點實驗室， 沈陽 110136)

滾動軸承是旋轉機械的重要組成部分，軸承缺陷已被公認為旋轉機械故障的主要原因之一[1]，識別和診斷軸承的故障行為對于設備的可靠運行十分重要。航空發(fā)動機作為典型旋轉機械，其中介軸承工作在高溫、高轉速、高載荷等復雜環(huán)境下，易發(fā)生軸承失效故障，嚴重影響了發(fā)動機的正常工作和飛行安全。由于航空發(fā)動機結構復雜，中介軸承又位于其最內部，軸承的故障信號經過復雜的傳遞路徑傳遞到發(fā)動機外部，經衰減后信號會變得極其微弱，同時會耦合混疊其他零部件的振動信號。軸承故障信號淹沒在干擾信號中，傳統(tǒng)的信號分析方法難以從干擾信號中分離辨析出有效信號，因此復雜傳遞路徑下航空發(fā)動機中介軸承故障提取技術研究極為迫切。Pirra等[2]介紹了一種基于主分量分析的軸承故障診斷監(jiān)測技術；Klausen等[3]提出了一種識別多個共振區(qū)域的方法，以結合計算的階次跟蹤和倒頻譜預白化來突出顯示信號中的所有諧振頻率，進而實現(xiàn)多頻帶識別可增強變速條件下的軸承故障檢測；Diaz等[4]提出彈性和非線性對齊功能的直接匹配點來計算兩個振動信號的穩(wěn)定性進而從關鍵軸承零件的早期和晚期故障中找出無故障和故障軸承振動信號實現(xiàn)穩(wěn)定性的判別；Leite等[5]研究了基于時域，頻域和時頻域中12個熵的軸承故障監(jiān)測方法；Khakipour等[6]為提取故障軸承的振動信號中的沖擊特征并進行降噪，提出了形態(tài)梯度小波方案,該方法基于梯度算子和形態(tài)小波理論的結合，主要優(yōu)點在于其算法速度和實現(xiàn)的簡便性，適合用于在線狀態(tài)監(jiān)測的實時信號處理。He等[7]提出使用短時傅里葉變換預處理傳感器信號，獲得的簡單頻譜矩陣，從大內存存儲檢索神經網絡來診斷軸承故障的方法，此方法在相對較低的轉速下，也可以提供很好的診斷性能。Sawalhi等[8]利用預處理來平衡低頻和高頻率的能量，然后用倍頻小波分析來選擇最佳波段來平衡兩個脈沖中頻率相同的頻率來增強軸承故障微弱信號。Konar等[9]將小波分析與支持向量機相結合，在電機軸承中提取出故障信號。欒孝馳等[10]提出了在降轉速過程中基于計算階次分析、三次樣條插值分析與包絡譜分析相結合的微弱故障特征提取技術，有效地提取了中介軸承微弱故障特征信號。張晗等[11]提出基于稀疏分解的逐級匹配形態(tài)分析的方法，對航空發(fā)動機軸承進行故障診斷，并采用航空軸承加速度疲勞試驗機上測得預制故障數(shù)據(jù)對分析方法進行了有效性驗證，有效提取出強噪聲背景環(huán)境下的軸承故障特征信號。董歡[12]提出了固有時間尺度分解與近似熵相結合的微弱故障特征信號提取方法，在航空發(fā)動機軸承模擬試驗臺上對分析方法進行驗證，并對航空發(fā)動機整機進行了中介軸承故障診斷，有效提取出機匣表面振動信號中微弱的中介軸承振動故障信號。王志武[13]以局部均值分解和奇異值分解差分譜理論為基礎，采用隨機共振法調節(jié)系統(tǒng)結構，使振動信號輸入與輸出達到最佳共振來增強軸承故障特征頻率信號，有效分離出信噪比極低的微弱信號。周曉君[14]采用基于進化論的自適應最優(yōu)噪聲抑制算法對機械故障微弱信號進行提取，同時搭建了軸承故障測試裝置及齒輪動力傳遞測試試驗臺，對算法信號提取效果進行了有效性驗證，發(fā)現(xiàn)該方法在消除噪聲方面表現(xiàn)出良好性能。

目前，針對復雜傳遞路徑下的航空發(fā)動機中介軸承微弱故障的研究相對較少，因此現(xiàn)開展航空發(fā)動機中介軸承微弱故障信號提取研究。經驗模態(tài)分解(empirical mode decomposition，EMD)方法[15-17]被認為是以傅立葉變換為基礎的線性和穩(wěn)態(tài)頻譜分析的一個重大突破,該方法是依據(jù)數(shù)據(jù)自身的時間尺度特征來進行信號分解，無須預先設定任何基函數(shù)。該方法的關鍵是經驗模式分解，它能使復雜信號分解為有限個本征模函數(shù)(intrinsic mode function，IMF)，所分解出來的各IMF分量包含了原信號的不同時間尺度的局部特征信號。經驗模態(tài)分解能夠使非平穩(wěn)數(shù)據(jù)進行平穩(wěn)化處理，然后進行希爾伯特(Hilbert)變換獲得時頻譜圖，得到有物理意義的頻率。以某型渦扇發(fā)動機3支點處中介軸承為對象，仿照3支點處結構設計模擬機匣，利用軸承振動試驗臺對不同工況下的微弱故障軸承進行振動信號采集，而后分別采用單一包絡譜分析和EMD包絡譜分析處理振動信號，對比兩種方法對微弱故障特征信號的提取效果，并給出結論。

1 軸承故障診斷理論

在滾動軸承故障診斷中，軸承的頻率一般會涉及3種頻率，即基本頻率，通過頻率和固有頻率。本頻率描述的是滾動軸承中內外圈滾道的回轉頻率；通過頻率描述的是軸承發(fā)生故障時，各個元件所產生的振動頻率，也就是通常所說的故障特征頻率，包括滾動體開始撞擊缺陷處時至滾動體離開缺陷處時所產生的周期性振動。固有頻率是指由于沖擊而引起的振動，主要是指滾動體與內圈、滾動體與外圈的摩擦沖擊，這時的振動頻率即為各個部分的固有頻率。在軸承故障診斷中，軸承的故障特征頻率較為敏感，經驗公式能有效地表示各種故障類型，以實現(xiàn)軸承故障識別與診斷。

軸承外圈故障經驗公式為

(1)

軸承內圈故障經驗公式為

(2)

軸承滾動體故障經驗公式為

(3)

式中：D為滾動軸承節(jié)徑，mm；d為滾動體直徑，mm；Z為滾動體個數(shù)；α為接觸角；fs為軸承旋轉頻率，Hz。

2 EMD和Hilbert包絡理論

2.1 經驗模態(tài)分解

經驗模態(tài)分解(EMD)是一種無需任何先驗知識的時頻分析方法，適合于處理非線性、非平穩(wěn)的振動信號。該方法可將任意的信號分解為若干個基本模態(tài)分量IMF和一個余項和，其中IMF必須滿足以下兩個條件。

(1)信號上任意一點，信號的上、下包絡線關于時間軸局部對稱。

(2)整個信號的零點數(shù)與極點數(shù)相等或至多相差1。

應用EMD分解方法可把任何信號x(t)按如下步驟進行分解。

確定信號x(t)的所有局部極值點，然后用三次樣條函數(shù)將所有極大值和極小值點分別連接起來，形成上、下包絡線，計算出它們的平均值曲線m1(t)，用x(t)減去m1(t)得到h1(t)，即

h1(t)=x(t)-m1(t)

(4)

把h1(t)看作待處理信號，重復上述操作，則

h1,1(t)=h1-m1,1(t)

(5)

經過k次篩選，使h1,k(t)變?yōu)榛灸B(tài)分量，即

h1,k(t)=h1,k-1(t)-m1,k(t)

(6)

分解出第一個基本模態(tài)分量，即

c1(t)=h1,k(t)

(7)

將基本模態(tài)分量從原始信號分離出來，即

r1(t)=x(t)-c1(t)

(8)

把r1(t)作為新的原始信號，重復上述步驟，得

(9)

當rn(t)基本上呈單調趨勢或足夠小的時候，可停止分解。最后可得

(10)

2.2 Hilbert包絡譜

對高信噪比的高頻振動信號進行包絡檢波處理得到包絡波形，而后采用希爾伯特(Hilbert)變換實現(xiàn)對信號的解包絡提取故障信息。

Hilbert變換定義為

(11)

(1)求信號的Hilbert變換對，即讓信號產生一個90°的相移。

(2)以原信號為實部，Hilbert變換對為虛部構成解析信號。

(3)求模得到信號的包絡。

(4)對包絡信號低通濾波并作快速傅里葉變換求出包絡譜。

3 搭建試驗臺

3.1 設計模擬機匣

按照某型渦扇發(fā)動機3支點結構仿制簡易模擬機匣。觀察發(fā)動機3支點處，中介軸承沿發(fā)動機軸向方向處于壓氣機靜子葉片處。氣流通道分內外兩層，內層為發(fā)動機內涵道，外層為發(fā)動機外涵道。內外涵道壁靠靜子葉片聯(lián)接，呈輻射狀。考慮到試驗臺的局限性，設計模擬機匣為半邊型，分內外兩層，模擬發(fā)動機內外涵道壁，厚度2 mm。中間采用2 mm厚工字形梁聯(lián)接，內層同樣采用工字形梁與軸承座聯(lián)接，工字形梁末端采用M6螺釘與軸承座聯(lián)接。將模擬機匣安裝在軸承座上，效果如圖1所示。

圖1 模擬機匣效果圖Fig.1 Effect drawing of simulated casing

3.2 試驗臺系統(tǒng)

搭建試驗臺系統(tǒng)如圖2所示，伺服電機通過彈性聯(lián)軸器帶動軸及軸承轉動，軸上安裝兩個軸承，一為試驗軸承，一為完好無故障軸承作數(shù)據(jù)對比分析使用。在軸承支座垂直及水平方向安裝振動傳感器，在模擬機匣外側垂直及水平方向安裝振動傳感器，并依次編號為測點1～8。傳感器為 ICP型加速度傳感器ICP加速度傳感器用于軸承旋轉時振動信號的采集，并通過信號線將信號傳入信號采集系統(tǒng)中。本研究采用信號采集系統(tǒng)為 LMS TEST.Lab 32通道數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)，如圖3所示。試驗中設置信號采樣頻率為1 024 Hz。

圖2 試驗臺系統(tǒng)Fig.2 Test bench system

圖3 信號采集系統(tǒng)Fig.3 Signal acquisition system

3.3 試驗軸承和試驗轉速

試驗軸承為某型航空發(fā)動機3支點處中介軸承，軸承類型為圓柱滾子軸承，故障類型為滾動體剝落故障，軸承外圈直徑130 mm，內圈直徑95 mm，節(jié)徑112.5 mm，滾動體數(shù)目為34，接觸角0°，如圖4所示。

圖4 滾動體剝落軸承Fig.4 Bearings with peeling rolling elements

通過預實驗選取實驗轉速，預實驗中3種微弱故障軸承轉速達到1 500 r/min時未見振動傳感器過載?？紤]到振動數(shù)據(jù)的有效性及試驗人員的安全，本文研究在低轉速、中轉速、高轉速三種工況采集振動信號，對應轉速、轉頻及頻率理論值如表1所示。為了最大限度降低試驗誤差，并考慮到試驗臺伺服電機靈敏度，調節(jié)轉速時軸承轉速誤差控制在±3 r/min內。

表1 3種工況下的故障特征頻率

4 中介軸承故障特征提取

4.1 模擬機匣的模擬效果

將微弱故障軸承在軸承故障試驗臺上進行實驗對測點1和測點2在3種工況下采集振動信號，得到原始振動信號時域波形圖如圖5所示，所選時間為轉速穩(wěn)定時的1 s長時間段。3種工況下采集結果顯示，在多數(shù)情況下測點2的振動信號波形幅值小于測點1，即軸承振動信號經模擬機匣后衰減?？梢?，模擬機匣對振動信號的復雜傳遞路徑起到了很好的模擬效果。

圖5 不同轉速時兩測點時域波形圖Fig.5 Time-domain waveform diagram of two measuring points at different speed

4.2 包絡譜分析提取故障特征

對微弱故障軸承測點1和測點2在3種工況下采集振動信號，對振動信號進行包絡譜分析，得到包絡譜圖。如圖6所示為在測點1振動信號得到的包絡譜圖，可以看到，低轉速210 r/min時，在包絡譜圖中可以找到微弱故障特征一倍頻率試驗值20.9 Hz和二倍頻率試驗值42.9 Hz，一倍頻波峰相對明顯，為局域范圍內主波峰，二倍頻率勉強可以找到；中轉速660 r/min時，勉強可以找到故障特征一倍頻率68.9 Hz和二倍頻率137.3 Hz，故障頻率處多為干擾波峰；高轉速1 200 r/min時，雖然可以勉強找到微弱故障特征頻率波峰，但波峰不夠明顯，不是局域范圍內主波峰，與干擾波峰距離較近且峰值十分接近。

圖6 不同轉速時包絡譜圖Fig.6 Envelope spectrum at different speed

對測點1和測點2振動信號分別進行包絡譜分析得到試驗值，計算理論值與試驗值絕對誤差并繪制出兩測點誤差隨轉速變化趨勢圖，如圖7所示。分析誤差趨勢圖，3種工況下兩測點所得到的故障特征試驗值離散程度均較小，雖然這對故障診斷有利，但在中轉速工況和高轉速工況很難找到故障特征頻率波峰，只有低轉速工況在包絡譜圖中可以找到故障特征頻率處波峰。綜合看來，只采用包絡譜分析一種方法并不能準確對軸承作出故障診斷。

圖7 包絡譜分析誤差趨勢圖Fig.7 Trend chart of envelope spectrum analysis error

對微弱故障振動信號進行包絡譜分析發(fā)現(xiàn)，在低轉速工況，故障特征頻率外其他波峰幅值較低，使得故障特征頻率波峰較易發(fā)現(xiàn)，可在包絡譜圖上微弱故障特征頻率理論值誤差范圍內找到局域內主波峰；而在中轉速工況和高轉速工況，包絡譜圖中勉強可以找到故障特征頻率處波峰，故障特征頻率波峰附近多含有干擾波峰，給故障診斷帶來相當大的困難。故包絡譜分析法得到的微弱故障特征頻率波峰不夠明顯突出，單一包絡譜分析法在航空發(fā)動機中介軸承微弱故障特征信號的提取效果不夠理想。

4.3 EMD包絡譜分析提取故障特征

對4.2節(jié)對測點1和測點2采集的微弱故障振動信號進行經驗模態(tài)分解(EMD)提取出多個基本模態(tài)分量(IMF)，得到故障特征振動信號，同時剔除了沒有物理意義的振動信號，再對IMF進行包絡譜分析提取微弱故障特征信號。

以下展示測點2在轉速660 r/min的振動信號進行EMD包絡譜分析來說明EMD包絡譜分析過程。首先對振動信號進行經驗模態(tài)(EMD)分解得到多個基本模態(tài)分量(IMF)，發(fā)現(xiàn)每個IMF分量振動幅值依次遞減，振動頻率也依次遞減。由于每個原始振動數(shù)據(jù)均可分離多個IMF，同時不可能對每個IMF進行包絡譜分析，考慮對應試驗中故障特征頻率來選擇IMF。該組數(shù)據(jù)轉速為660 r/min，故障特征頻率為68.31 Hz，則分析前6個IMF分量。前6個IMF分量頻譜如圖8所示。

圖8 IMF分量頻譜圖Fig.8 IMF component spectrum

對前6個IMF分量進行包絡譜分析，得到包絡譜，觀察分析各個包絡譜圖，發(fā)現(xiàn)微弱故障特征信號存在于IMF2中，將故障特征頻率處包絡譜進行局部放大，可以看到波峰為局域內主波峰，明顯區(qū)別于其他波形，如圖9(a)所示。

同理，分析測點2在低轉速工況和高轉速工況采用經驗模態(tài)分解振動信號得到的各個IMF包絡譜圖。低轉速時，微弱故障特征信號在IMF3中，在21.6 Hz處可看到明顯波峰，波峰為故障特征頻率理論值附近局域范圍內主波峰，如圖9(b)所示；高轉速時，微弱故障特征信號在IMF2中，在124.5 Hz處可看到明顯波峰，波峰為理論值附近局域范圍內主波峰，如圖9(c)所示。

如圖9所示，在航空發(fā)動機中介軸承微弱故障的診斷中，經驗模態(tài)分解(EMD)可以有效過濾眾多干擾信號，可在理論故障特征頻率附近看到明顯清晰的故障特征波峰，能夠有效地提取中介軸承的微弱故障信號。

圖9 不同轉速時IMF2包絡譜局部放大圖Fig.9 Partial enlarged view of IMF2 envelope spectrum at different speed

對測點1和測點2測得的試驗值與理論值計算絕對誤差并繪制出兩測點誤差隨轉速變化趨勢圖，如圖10所示。分析誤差趨勢圖可見，兩測點間誤差離散程度很小，誤差隨轉速變化也很小，可見微弱故障特征信號雖然經過復雜路徑傳遞，但仍然可以被較為準確地提取出來。同時發(fā)現(xiàn)，中轉速工況兩測點誤差離散程度最小，提取效果最好。

圖10 EMD包絡譜分析誤差趨勢圖(1倍頻)Fig.10 Trend chart of EMD envelope spectrum analysis error (first harmonic generation)

對微弱故障振動信號進行包絡譜分析發(fā)現(xiàn)，EMD包絡譜分析對微弱故障特征信號提取效果十分明顯，可在IMF分量包絡譜圖中觀察到明顯的故障特征頻率波峰，波峰明顯區(qū)別于譜圖上其他波形，如圖9所示。3種工況下微弱故障信號提取過程中，采用EMD包絡譜提取的故障特征值與理論值誤差均極小，同時發(fā)現(xiàn)中轉速工況故障特征信號提取效果最佳。

4.4 微弱故障特征提取效果對比

以上對航空發(fā)動機中介軸承微弱故障特征信號的提取，分別采用單一包絡譜分析和EMD包絡譜分析，對比4.2節(jié)和4.3節(jié)在同一工況的包絡譜圖可以發(fā)現(xiàn)，EMD包絡譜分析能有效地過濾掉干擾雜波，EMD包絡譜分析得到的故障特征頻率波峰要比單一包絡譜分析得到的故障特征頻率波峰明顯得多。例如圖6(b)與圖9(b)對比，圖6(b)中故障特征頻率處含有大量干擾信號波峰，故障特征淹沒在干擾波形中，不易識別而圖9(b)處故障特征頻率波峰十分明顯，為局域主波峰，有效剔除了干擾信號，可見EMD包絡譜分析提取微弱故障信號的效果非常明顯。

5 結論

基于本研究仿照航空發(fā)動機3支點位置結構設計加工了模擬機匣，用來模擬中介軸承振動信號的復雜傳遞路徑。分別采用包絡譜分析法和EMD包絡譜分析法對滾動體剝落軸承進行了故障特征信號的提取研究，得到以下結論。

(1)模擬機匣的存在使分析結果包絡譜圖中增加了大量干擾波形，故障特征頻率振動幅值存在能量衰減及增加情況，使信號提取難度增大，有效模擬了復雜傳遞路徑。

(2)EMD包絡譜分析法效果優(yōu)于單一包絡譜分析法。對微弱故障特征信號提取效果十分明顯，可在IMF分量包絡譜圖中觀察到明顯的故障特征頻率波峰，且故障信號明顯突出。

(3)經驗模態(tài)分解法在信號提取的過程中，有效地將包含故障特征信號的IMF分量提取出來，使故障特征頻率波峰更加突出?？蛇^濾掉部分特征頻率附近的干擾頻率，同時可過濾掉大部分高頻雜波，使包絡譜圖像更加清晰簡潔。