改進(jìn)小波閾值函數(shù)和ACEWT方法的滾動軸承故障聲發(fā)射信號特征提取

于 洋,李 赟,楊 平,楊學(xué)廣,梁哲銘

(1.沈陽工業(yè)大學(xué) 信息科學(xué)與工程學(xué)院,沈陽 110870;2.中國航發(fā)燃?xì)廨啓C(jī)有限公司,沈陽 110168;3.中國航空工業(yè)集團(tuán)公司 沈陽飛機(jī)設(shè)計研究所,沈陽 110035)

滾動軸承是旋轉(zhuǎn)機(jī)械中最常用的零部件之一,也是旋轉(zhuǎn)機(jī)械系統(tǒng)中的易損件之一[1]。據(jù)統(tǒng)計,旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障中軸承占比約為30%[2],嚴(yán)重缺陷或損傷往往會導(dǎo)致設(shè)備的損壞,造成經(jīng)濟(jì)損失。因此,對滾動軸承采取有效的故障診斷十分重要。

聲發(fā)射信號靈敏度高、可實現(xiàn)軸承故障的早期診斷,本文采用聲發(fā)射技術(shù)監(jiān)測滾動軸承的故障信息。聲發(fā)射技術(shù)比振動方法可以更早的獲取滾動軸承故障特征。聲發(fā)射信號以其信號頻率高、不受結(jié)構(gòu)和旋轉(zhuǎn)動態(tài)振動噪聲的影響等優(yōu)點[3],被廣泛應(yīng)用。但早期的故障聲發(fā)射信號易受環(huán)境噪聲的影響,信噪比低,使有用的聲發(fā)射信號被淹沒,從而難以對故障進(jìn)行有效的分析與診斷。如何提取低信噪比聲發(fā)射信號中故障頻率特征,一直是聲發(fā)射技術(shù)監(jiān)測設(shè)備健康狀態(tài)與故障診斷的難點。

近年來,國內(nèi)外學(xué)者應(yīng)用小波變換(wavelet transform,WT)、經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解(empirical mode decomposition,EMD)、變分模態(tài)分解(variation modal decomposition,VMD)的方法對軸承故障信號進(jìn)行分析,但這些常用的方法會有一定的不足:WT方法受小波基的限制,缺乏自適應(yīng)性;EMD方法存在模態(tài)混疊,計算量較大;VMD方法在分解分量個數(shù)時需要根據(jù)經(jīng)驗設(shè)置等問題[4-6]。Gilles[7]提出的一種新的構(gòu)建自適應(yīng)小波的方法——經(jīng)驗小波變換(empirical wavelet transform,EWT),EWT方法彌補(bǔ)了以上常用方法的不足,具有獨特的優(yōu)勢。李志農(nóng)等[8-10]采用經(jīng)驗小波變換方法對旋轉(zhuǎn)機(jī)械,風(fēng)力發(fā)電機(jī)進(jìn)行了分析;王曉龍等[11]提出改進(jìn)經(jīng)驗小波能量階次譜的診斷方法。

工程上,機(jī)械設(shè)備復(fù)雜,軸承故障聲發(fā)射信號在傳遞過程中故障信號要經(jīng)過多個結(jié)合面造成信號衰減,并受到噪聲等方面的干擾,導(dǎo)致聲發(fā)射信號的信噪比低,軸承故障聲發(fā)射信號微弱。此時,軸承故障聲發(fā)射信號應(yīng)用EWT方法提取故障頻率特征困難,因此利用自相關(guān)運算結(jié)合經(jīng)驗小波變換方法來突出軸承故障彈性波強(qiáng)度的同時,需對采集的聲發(fā)射信號進(jìn)行降噪預(yù)處理。

目前,李紅延等[12]提出了改進(jìn)小波閾值函數(shù)方法;周風(fēng)波等[13]根據(jù)Donoho閾值消噪原理,采用提升小波變換的閾值改進(jìn)算法;向北平等[14]提出了一種樣本熵的改進(jìn)小波包閾值去噪算法;楊錚等[15]采用對數(shù)逼近函數(shù)改進(jìn)閾值算法;李樹勛等[16]根據(jù)指數(shù)函數(shù)改進(jìn)小波閾值降噪方法;Srivastava等[17]提出基于分解層數(shù)的降噪方法。盡管許多文獻(xiàn)大量研究信號降噪的問題,但這些小波閾值函數(shù)降噪方法都是面對振動信號而提出,根據(jù)聲發(fā)射信號特性降噪的很少。聲發(fā)射信號具有沖擊性且快速衰減的特點,根據(jù)此特點,提出了改進(jìn)小波閾值函數(shù)降噪(即衰減正弦型與指數(shù)型的小波閾值函數(shù)降噪法),更適用于低信噪比聲發(fā)射信號進(jìn)行降噪預(yù)處理。

在低信噪比下,本文針對經(jīng)驗小波變換方法對軸承故障聲發(fā)射信號頻率特征難提取問題,結(jié)合聲發(fā)射信號特點、自相關(guān)運算和經(jīng)驗小波變換方法各自的優(yōu)勢,提出了改進(jìn)小波閾值函數(shù)和ACEWT方法。將所提方法與EWT、改進(jìn)小波閾值函數(shù)-EWT、MCKD-EWT方法進(jìn)行對比研究,并應(yīng)用到滾動軸承的故障診斷中,通過試驗結(jié)果驗證了所提方法的有效性,實現(xiàn)低信噪比下,滾動軸承故障聲發(fā)射信號頻率特征提取。

1 改進(jìn)小波閾值函數(shù)-ACEWT方法

1.1 改進(jìn)小波閾值函數(shù)降噪研究

故障聲發(fā)射信號的理想模型函數(shù)是一個衰減正弦波[18],即:

x(t)=A0exp(-αt)·sin(2πf0t)

(1)

式中:A0為信號初始幅值;α為材料阻尼;f0為信號頻率。根據(jù)聲發(fā)射信號的衰減特性,調(diào)整衰減函數(shù)的因子,提出衰減正弦型與指數(shù)型的小波閾值函數(shù)。改進(jìn)小波閾值函數(shù)的表達(dá)式如下:

(2)

式中:wn為聲發(fā)射信號在第n層分解的小波系數(shù);λn為每層小波系數(shù)所對應(yīng)的閾值。當(dāng)|wn|≥λn時,為了逼近真實的聲發(fā)射信號特征,提出衰減正弦函數(shù)進(jìn)行降噪;當(dāng)|wn|<λn時,聲發(fā)射信號中噪聲占比較大,采用指數(shù)型函數(shù)降噪。u為閾值函數(shù)的調(diào)整因子,當(dāng)u趨近于1時,改進(jìn)的閾值函數(shù)近似于硬閾值函數(shù);當(dāng)u趨近于0時,改進(jìn)的閾值函數(shù)近似于軟閾值函數(shù),改進(jìn)的閾值函數(shù)具有連續(xù)性;因此u的取值范圍為(0,1]。改進(jìn)的閾值函數(shù)既保留了硬軟閾值函數(shù)的優(yōu)點,又克服了不足,同時對小波系數(shù)保留有用的聲發(fā)射信息,具有較好的去噪效果,ξ為常數(shù)0.02。

聲發(fā)射信號的小波系數(shù)在每一層分解尺度上都有所不同,會隨著分解尺度的增大而減少,但是傳統(tǒng)的閾值選取方法并沒有充分考慮分解尺度對閾值的影響,因此本文采取式(3)的閾值選取方式。假如聲發(fā)射信號x(t)進(jìn)行小波分解,則每層小波系數(shù)所對應(yīng)的閾值λn的計算[19]表達(dá)式為

(3)

式中:σn為第n個小波系數(shù)噪聲標(biāo)準(zhǔn)差;N為信號長度。噪聲標(biāo)準(zhǔn)差[20]σn如下

(4)

使得閾值隨著分解尺度增加而減小,滿足了聲發(fā)射信號的小波系數(shù)隨分解尺度增大而減小的特點,使其具有自適應(yīng)性特點,具有更好的降噪效果。

1.2 ACEWT方法提取軸承故障特征研究

損傷的軸承在運行時,會引起接觸面的彈性波沖擊而產(chǎn)生聲發(fā)射信號,此時的聲發(fā)射信號頻散特性復(fù)雜,模態(tài)個數(shù)多,呈非線性與非平穩(wěn)性特點。EWT方法融合了經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解方法的自應(yīng)適分解理念和小波變換理論的緊支撐框架,非常適用于滾動軸承故障聲發(fā)射信號。ACEWT方法是自相關(guān)運算與經(jīng)驗小波變換方法的結(jié)合,對待分析信號先進(jìn)行自相關(guān)運算,后進(jìn)行經(jīng)驗小波變換。

1.2.1 經(jīng)驗小波變換

EWT方法通過檢測頻域內(nèi)的極大值點對信號的Fourier譜進(jìn)行自適應(yīng)的劃分,并對劃分得到的每個分段構(gòu)建相對應(yīng)的小波濾波器。首先將Fourier譜定義在[0,π]的區(qū)間范圍內(nèi),并檢測頻域內(nèi)極大值點所在位置,取相鄰兩個極大值點的中點作為各分段的邊界點ωn,以此為依據(jù)將信號分為n段,其中ω0=0,ωn=π。每個分段可以表示為[Λn-1,Λn],根據(jù)Meyer小波的構(gòu)造方法對每個分段加小波窗,得到經(jīng)驗尺度函數(shù)Φn(ω)和經(jīng)驗小波函數(shù)Ψn(ω)

(5)

(6)

其中β(x)為[0,1]內(nèi)任意滿足K階導(dǎo)的函數(shù),一般選取[21]為β(x)=x4(35-84x+70x2-20x3),τn=γωn,0<γ<1。為了得到緊支撐頻率框架,參數(shù)γ應(yīng)滿足式(7)

(7)

根據(jù)構(gòu)造經(jīng)典小波變換的方法構(gòu)造經(jīng)驗小波變換,其中細(xì)節(jié)系數(shù)和近似系數(shù)分別如式(8)、式(9)所示

(8)

(9)

可以得到經(jīng)驗?zāi)B(tài)函數(shù)的定義如下

(10)

(11)

原始信號重建過程如下

(12)

經(jīng)驗小波變換方法的關(guān)鍵在于對頻譜的自應(yīng)適分割,合理的分割頻譜會直接影響對信號的分解效果。Gilles提出自動確定頻譜極大值數(shù)量N,通過調(diào)整參數(shù)能夠得到合適的N。李志農(nóng)等通過預(yù)先觀察待分析的信號頻譜來確定合適的N,隨后將檢測到的極大值降序排列取前N個,對頻譜進(jìn)行分割。本文根據(jù)李志農(nóng)等方法對聲發(fā)射信號進(jìn)行設(shè)置分量數(shù)目。

1.2.2 自相關(guān)運算

自相關(guān)運算可用于檢測混淆在隨機(jī)信號中的周期成分。因此,滾動軸承故障聲發(fā)射信號進(jìn)行自相關(guān)運算,可以增強(qiáng)軸承故障周期性彈性波沖擊強(qiáng)度。

(13)

1.2.3 經(jīng)驗小波能量比-熵指標(biāo)

(1) 經(jīng)驗小波能量比

經(jīng)驗小波變換中各節(jié)細(xì)節(jié)系數(shù)能量比表征各節(jié)細(xì)節(jié)系數(shù)在軸承聲發(fā)射信號中所占能量的相對關(guān)系,若能量比值較大時,說明此階細(xì)節(jié)系數(shù)包含較多的軸承故障信息,計算各階的細(xì)節(jié)系數(shù)能量比為

(14)

式中:fi(t)為經(jīng)驗小波變換的第i層細(xì)節(jié)系數(shù);n為經(jīng)驗小波變換中細(xì)節(jié)系數(shù)的個數(shù),利用能量比指標(biāo)篩選細(xì)節(jié)系數(shù),對信號的重構(gòu)具有一定效果。但能量比指標(biāo)易受噪聲的影響。

(2) 經(jīng)驗小波能量比-熵

為了克服經(jīng)驗小波能量比指標(biāo)受噪聲影響的不足,更好地篩選細(xì)節(jié)系數(shù),強(qiáng)化重構(gòu)信號中的軸承故障信息。應(yīng)用經(jīng)驗小波能量比與經(jīng)驗小波能量熵結(jié)合(即經(jīng)驗小波能量比-熵)指標(biāo)進(jìn)行最優(yōu)fi(t)分量篩選。經(jīng)驗小波能量熵值大小表示經(jīng)驗小波系數(shù)有序無序程度。對于損傷的軸承在運行時,會產(chǎn)生周期性的彈性波沖擊,分解得到的細(xì)節(jié)系數(shù)彈性波脈沖若有序,則經(jīng)驗小波能量熵值越小,包含軸承故障信息越多。根據(jù)信息熵的思想,經(jīng)驗小波能量熵[22]可以定義為

(15)

式中:Ji為第i個細(xì)節(jié)系數(shù)的能量占總能量的比值,總能量是未經(jīng)過ACEWT分解的信號能量;n為經(jīng)驗小波變換中細(xì)節(jié)系數(shù)的個數(shù)。

1.3 方法步驟

步驟1滾動軸承故障聲發(fā)射信號x(t)通過改進(jìn)小波閾值函數(shù)去噪。

步驟2將去噪后的聲發(fā)射信號進(jìn)行ACEWT方法分解,得到各階經(jīng)驗小波細(xì)節(jié)系數(shù)和近似系數(shù)。

本文方法流程圖如圖1所示。

圖1 本文方法流程圖Fig.1 Flowchart of this article

2 仿真研究

模擬滾動軸承外圈故障產(chǎn)生的信號y(t)來進(jìn)行討論。為了還原真實效果,加入高斯白噪聲n(t),Y(t)為含噪故障信號,故仿真信號為

y(t)=0.05sin(2π×1 000t)e-2π×80t

(16)

Y(t)=0.05sin(2π×1 000t)e-2π×80t+n(t)

(17)

仿真信號選用采樣頻率為1 MHz,采樣長度500 001個點,分別對無噪聲軸承故障仿真波形(見圖2(a))和含噪聲SNR=-25 dB的滾動軸承故障仿真波形(見圖2(b))進(jìn)行FFT頻譜分析,FFT頻譜分別如圖3(a)、圖3(b)所示。由圖2(a)可知,外圈故障時間間隔為31 ms。由圖3(a)可以得出滾動軸承外圈的故障頻率為32 Hz。由圖2(b)、圖3(b)和圖3(c)可知,含噪聲的軸承故障仿真波形、頻率特征已被噪聲所覆蓋,已分析不出故障頻率。

(a) 軸承故障信號

(a) 軸承故障頻譜

2.1 改進(jìn)小波閾值函數(shù)降噪分析

圖3(c)中故障頻率被噪聲已覆蓋,因此對圖2(b)仿真信號進(jìn)行降噪分析。由于聲發(fā)射信號具有沖擊性及快速衰減的特點,在小波分解中要求小波函數(shù)既有較短支集,亦有較高消失矩,以及一定正則性,Db8小波基函數(shù)與聲發(fā)射信號較為相似,故選用Db8小波基函數(shù)進(jìn)行小波分解。仿真試驗經(jīng)反復(fù)試算取分解層數(shù)為4層,分別采用硬、軟閾值函數(shù)、本文閾值函數(shù)以及文獻(xiàn)[12]中的方法,對仿真加噪的軸承信號進(jìn)行降噪。本文閾值函數(shù)法參數(shù)選取為u=0.1。各閾值函數(shù)降噪后的波形如圖4所示。從圖4(c)中可以觀察出沖擊信號,相對于圖4(a)、圖4(b)及圖4(d)較為明顯,圖4(d)中雖然也能觀察出沖擊信號但噪聲較大。

(a) 硬閾值函數(shù)

為了對比以上四種去噪方法,本文通過信噪比、均方根誤差2種性能指標(biāo)對信號的去噪效果做定量分析,信噪比越大,均方根值誤差越小,降噪效果越好。閾值函數(shù)去噪后的性能指標(biāo)如表1所示。

表1 各閾值函數(shù)去噪對比結(jié)果Tab.1 Different threshold method denoising comparison results

表1中分別列出SNR=-15 dB、SNR=-20 dB和SNR=-25 dB三種不同的低信噪比情況。對于 SNR=-25 dB可看出,改進(jìn)的閾值函數(shù)對比硬、軟閾值函數(shù)以及文獻(xiàn)[12]閾值函數(shù)分別提高了7.719 9 dB、3.981 3 dB和9.029 6 dB;RSME分別降低0.044 5、0.018 2和0.056 8,表明改進(jìn)小波閾值函數(shù)具有良好的降噪效果?？v看三種不同的信噪比,改進(jìn)小波閾值函數(shù)在上述不同信噪比情況下分別提高10.021 9 dB、11.085 6 dB和11.454 3 dB,表明本文所提的改進(jìn)小波閾值函數(shù)在低信噪比中效果更好。

不同取值的調(diào)節(jié)因子u,對去噪后信號的性能指標(biāo)變化趨勢如圖5(a)、圖5(b)所示,圖5(a)為調(diào)節(jié)因子u值對信號降噪后SNR的變化,圖5(b)為調(diào)節(jié)因子u值對信號降噪后RMSE的變化。從圖5(a)、圖5(b)中可知,u值越接近于1,降噪后信號的SNR越低、RMSE越大;u值越接近于0,則相反。同u值條件下,信號信噪比越低,降噪后信號的SNR提升越大、RMSE越小,表明本文改進(jìn)的小波閾值函數(shù)降噪有效,并更適合應(yīng)用于低信噪比信號。

(a) 調(diào)節(jié)因子u選取對信號降噪后SNR影響

2.2 ACEWT方法提取故障特征

圖6 重構(gòu)細(xì)節(jié)系數(shù)分量Fig.6 Reconstruct the optimal component

由圖6可知,出現(xiàn)了以0.031 s為間隔的外圈故障沖擊脈沖,沖擊脈沖前0.4 s比較明顯,故障沖擊脈沖突出。對重構(gòu)信號做希爾伯特包絡(luò)譜分析,結(jié)果如圖7所示。由圖7可知,可準(zhǔn)確得出故障頻率及其倍頻,故障頻率為32 Hz。

圖7 改進(jìn)小波閾值函數(shù)-ACEWT方法Fig.7 New method

由式(17)得到仿真軸承故障信號,直接通過ACEWT方法得到希爾伯特包絡(luò)譜,如圖8所示。由圖8可知,仍然提取出外圈故障頻率及其倍頻,但在故障頻率32 Hz之前存在較高的低頻噪聲干擾。圖7與圖8相比,經(jīng)過改進(jìn)小波閾值函數(shù)去噪的信號,抑制了低頻噪聲,故障頻率幅值提升一倍。因此,采用改進(jìn)小波閾值函數(shù)預(yù)處理降噪,對軸承故障頻率特征提取具有重要意義。

圖8 ACEWT方法Fig.8 ACEWT method

2.3 方法對比

為了驗證改進(jìn)小波閾值函數(shù)-ACEWT方法對低信噪比軸承故障頻率特征提取的有效性,分別采用EWT、改進(jìn)小波閾值函數(shù)-EWT和MCKD-EWT三種方法進(jìn)行故障特征提取對比,分別為圖9、圖10、圖11所示。

圖9 EWT方法Fig.9 EWT method

圖10 改進(jìn)小波閾值函數(shù)-EWT方法Fig.10 Improved wavelet threshold function-EWT method

圖11 MCKD-EWT方法Fig.11 MCKD-EWT method

圖9為EWT方法處理圖,圖10為改進(jìn)小波閾值函數(shù)-EWT方法處理圖,圖11為MCKD-EWT方法處理圖(MCKD算法參數(shù)設(shè)置為L=200,M=2,T=32)。由圖9～圖11可知,EWT方法、改進(jìn)小波閾值函數(shù)-EWT方法與MCKD-EWT方法對比,提取軸承故障頻率特征微弱,說明應(yīng)用的方法處理低信噪比信號,受噪聲干擾大,故障沖擊還未充分提取出來,軸承故障特征頻率及倍頻未有效提取。由圖11可知,可準(zhǔn)確得出軸承故障頻率特征,但70 Hz以后的故障倍頻特征未能提取。

通過以上的對比分析,本文所提出的改進(jìn)小波閾值函數(shù)-ACEWT方法,對低信噪比信號可有效降噪,增強(qiáng)了故障沖擊強(qiáng)度,并準(zhǔn)確提取軸承故障頻率32 Hz及其倍頻。

3 試驗驗證

3.1 試驗數(shù)據(jù)采集

為了進(jìn)一步驗證所提方法的有效性,將本文方法應(yīng)用到滾動軸承故障診斷中,采用旋轉(zhuǎn)機(jī)械試驗平臺和軟島全息聲發(fā)射系統(tǒng)組成了滾動軸承聲發(fā)射檢測系統(tǒng),試驗平臺見圖12(a)。旋轉(zhuǎn)機(jī)械平臺包括①變頻電機(jī)、②聯(lián)軸器、③正常軸承、④平衡圓盤和⑤故障的軸承。試驗過程中電機(jī)的轉(zhuǎn)速保持為600 r/min,采樣頻率為3 MHz。待測試滾動軸承采用UN205EM型號,如圖12(b)所示,外圈內(nèi)圈可拆,并進(jìn)行線切割來模擬軸承故障。內(nèi)徑為25 mm、外徑為52 mm、節(jié)徑為39 mm、滾動體數(shù)量為13個、滾珠體直徑7.493 mm,外圈故障為0.1 mm寬凹槽。

(a) 旋轉(zhuǎn)機(jī)械試驗平臺

滾動軸承外圈故障特征頻率[23]計算公式為

(18)

式中:n為軸轉(zhuǎn)速;d為滾珠直徑;α為接觸角;Dm為軸承節(jié)徑;z為滾動軸承滾珠個數(shù)。

由軸承參數(shù)與式(18)可計算本文實測軸承外圈故障特征頻率為52.52 Hz,在下文數(shù)據(jù)處理中截取采樣時間0.15 s對數(shù)據(jù)進(jìn)行分析處理。

3.2 滾動軸承外圈故障分析

試驗采集的滾動軸承外圈故障的聲發(fā)射信號,并添加SNR=-20 dB的高斯白噪聲來模擬現(xiàn)場環(huán)境,波形、頻譜和包絡(luò)譜如圖13(a)、13(b)和13(c)所示。由圖13(a)可知,滾動軸承的聲發(fā)射信號已被噪聲完全覆蓋,最大幅值3.8 mv,由圖13(b)、13(c)可知,軸承故障聲發(fā)射信號的故障頻率特征已提取不出。因此需要對聲發(fā)射信號作進(jìn)一步處理。

(a) 時域圖

采用改進(jìn)小波閾值函數(shù)降噪。同樣采用Db8小波基函數(shù)對軸承故障的聲發(fā)射信號進(jìn)行小波分解,由于頻率主要集中在50～100 kHz范圍之內(nèi),因此分解為4層小波系數(shù)。其中調(diào)節(jié)因子的選取引用文獻(xiàn)[24]中信號與噪聲能量分布特征模型如式(19),進(jìn)而確定調(diào)節(jié)因子u

(19)

式中:Enj為小波分解第j層噪聲能量;Edj為小波分解第j層含噪信號能量;當(dāng)j=1時,En1≈Ed1。由此得到每層U值,讓每層U值歸一化后確定每層調(diào)節(jié)因子u值。降噪后的波形如圖14所示。由圖14可知,軸承故障的彈性波沖擊較明顯。

圖14 滾動軸承故障降噪后波形Fig.14 Waveform of rolling bearing fault after noise reduction

分別采用EWT、改進(jìn)小波閾值函數(shù)-EWT、MCKD-EWT和本文方法四種方法進(jìn)行故障特征提取進(jìn)行對比,如圖15所示。在EWT方法分解中,設(shè)置分量數(shù)目為8,分解后都得到一層近似系數(shù)分量和七層細(xì)節(jié)系數(shù)分量,對七層細(xì)節(jié)系數(shù)分量采用經(jīng)驗小波能量比-熵指標(biāo)進(jìn)行篩選,選擇大于經(jīng)驗小波能量比-熵指標(biāo)平均值的細(xì)節(jié)系數(shù)分量,選取分量重構(gòu)并進(jìn)行希爾伯特包絡(luò)譜分析。

(a) EWT方法

圖15(a)為EWT方法處理結(jié)果。滾動軸承故障的聲發(fā)射信號直接進(jìn)行EWT方法分析,從圖15(a)中的 局部放大圖可知,雖然提取了軸承外圈故障的故障頻率及其倍頻,但受噪聲干擾,故障頻率與噪聲混淆在一起,這是因為EWT方法對低信噪比聲發(fā)射信號分解時,會受噪聲極大值的干擾,分解效果不理想,不能快速的識別故障頻率,因此需對低信噪比聲發(fā)射信號進(jìn)行降噪預(yù)處理。

圖15(b)為改進(jìn)小波閾值函數(shù)-EWT方法處理結(jié)果;圖15(c)為MCKD-EWT方法處理結(jié)果,MCKD算法參數(shù)設(shè)置為L=300,M=2,T=52。由圖15(b)中的局部放大圖可知,改進(jìn)小波閾值函數(shù)根據(jù)聲發(fā)射信號的沖擊性與快速衰減的特點,對聲發(fā)射信號進(jìn)行預(yù)處理,結(jié)合EWT方法得到外圈故障頻率及其1倍頻、2倍頻并較好地提取出來,改進(jìn)小波閾值函數(shù)可對聲發(fā)射信號有效降噪,但200 Hz以后的倍頻未準(zhǔn)確提取。從圖15(c)中的局部放大圖可知,采用MCKD方法進(jìn)行預(yù)處理,可對外圈故障的周期沖擊成分進(jìn)行檢測,從頻率特征來看,200 Hz以后故障倍頻很模糊。這說明在低信噪比下,外圈故障聲發(fā)射信號周期還未充分的提取出來。

為了使外圈故障產(chǎn)生的周期性彈性波充分的提取出來,達(dá)到效果更好。采用本文提出的改進(jìn)小波閾值-ACEWT方法進(jìn)行分析。從15(d)中可知,能夠準(zhǔn)確提取軸承外圈故障聲發(fā)射信號的故障頻率及其倍頻,即外圈故障頻率為52.5 Hz。

相比于EWT、改進(jìn)小波閾值函數(shù)-EWT、MCKD-EWT方法,本文方法明顯優(yōu)于EWT、改進(jìn)小波閾值函數(shù)-EWT、MCKD-EWT方法,可對低信噪比聲發(fā)射信號有效降噪、突出軸承故障的彈性波沖擊,并能準(zhǔn)確提取滾動軸承外圈故障聲發(fā)射信號頻率特征。本文提出的改進(jìn)小波閾值函數(shù)-ACEWT方法為低信噪比聲發(fā)射信號提取軸承故障特征提供一種新方法。

4 結(jié) 論

(1) 針對聲發(fā)射信號具有沖擊性與衰減的特點,提出了改進(jìn)小波閾值函數(shù)降噪法(即衰減正弦型與指數(shù)型的小波閾值函數(shù))。通過仿真信號分析,彌補(bǔ)了軟、硬閾值函數(shù)的缺點,避免了一部分有用信號的丟失,通過信噪比、均方根誤差指標(biāo)相比于其他閾值函數(shù)有更好效果,且在低信噪比中更加適用。

(2) 針對低信噪比情況下,軸承故障頻率特征難提取問題,提出了改進(jìn)小波閾值函數(shù)-ACEWT方法。將該方法與EWT、改進(jìn)小波閾值函數(shù)-EWT、MCKD-EWT對比研究,并應(yīng)用到滾動軸承故障聲發(fā)射信號診斷中。仿真與試驗結(jié)果表明,改進(jìn)小波閾值函數(shù)-ACEWT方法能對低信噪比聲發(fā)射信號有效降噪、突出信號中周期性彈性波特征,實現(xiàn)了滾動軸承故障聲發(fā)射信號頻率特征準(zhǔn)確提取,驗證了該方法的有效性。