基于EMD分解的滾動軸承早期故障診斷

朱春松

摘 要：滾動軸承故障率在機(jī)組故障中所占比例較高，特別是高線軋機(jī)中的滾動軸承，轉(zhuǎn)速較高，工作環(huán)境惡劣，其故障的早期診斷至關(guān)重要。主要通過闡述高線軋機(jī)的工作特點(diǎn)、滾動軸承的故障機(jī)理、基于EMD分解的滾動軸承早期故障診斷，對滾動軸承進(jìn)行信號采集以及信號處理，判斷故障位置及原因，提高滾動軸承的故障診斷率。

關(guān)鍵詞：故障特征頻率 滾動軸承 故障診斷

1 引言

目前生產(chǎn)力水平?jīng)Q定我國自動化水平，因此機(jī)組的故障導(dǎo)致整個(gè)生產(chǎn)線癱瘓的事件比比皆是，對工廠的經(jīng)濟(jì)、人力都會造成巨大的損失，甚至人員傷亡等更嚴(yán)重的后果。滾動軸承作為故障率發(fā)生較高的零件之一，如何對其進(jìn)行監(jiān)測與早期故障診斷至關(guān)重要。振動學(xué)的引入，讓我們了解到信號信息法在故障診斷的重要地位。當(dāng)前基于振動學(xué)分析的故障診斷方法有時(shí)域分析法、頻域分析法及時(shí)頻域分析法[1]。時(shí)域分析法主要適用于設(shè)備的簡單故障判別，診斷方法較為簡單，例如常見的波形分析等；頻域分析法是目前企業(yè)中應(yīng)該比較廣泛的信號分析法，其檢測較為準(zhǔn)確，能夠分析出其故障特征頻率，可以用于精密診斷，但是該方法只適用故障中后期，早期故障通過時(shí)域分析法并不明顯；而時(shí)頻域分析法是針對非平穩(wěn)信號常用的信號分析法，對于早期故障信號的分離有著明顯的優(yōu)勢，文章采用的就是EMD分析法來分析滾動軸承的早期故障，以防為主，來提高滾動軸承的故障診斷率，避免故障后期引發(fā)整個(gè)機(jī)組的癱瘓。

2 高線軋機(jī)的工作特點(diǎn)

以某廠高線軋機(jī)為例，其工作分為低速軋制和高速軋制。低速軋制時(shí)，機(jī)組的運(yùn)行狀態(tài)相對穩(wěn)定，由于速度較小因此機(jī)組的沖擊振動也相對平穩(wěn)，振動的傳遞現(xiàn)象也不明顯；高速軋制時(shí)，其速度最高可達(dá)90m/s，此時(shí)不僅會導(dǎo)致高線軋機(jī)組溫度會快速升高，還會導(dǎo)致機(jī)組的穩(wěn)定性降低，沖擊振動加大甚至?xí)霈F(xiàn)共振現(xiàn)象，當(dāng)異常振動明顯時(shí)，需停機(jī)進(jìn)行檢修，因此對于高線精軋機(jī)組要進(jìn)行定期監(jiān)測。

一個(gè)輸入端和兩個(gè)輸出端組成高線精軋機(jī)組中的增速箱，增速箱采用單列圓柱滾子軸承作為支撐元件，自由端采用一個(gè)單列圓柱滾子軸承和球軸承支撐。其中輸入端與電機(jī)相連，兩個(gè)輸出端分別連接25#軋機(jī)與26#軋機(jī)，帶動奇數(shù)架和偶數(shù)架軋機(jī)進(jìn)行高速運(yùn)行，所以認(rèn)為25#軋機(jī)與26#軋機(jī)為故障診斷的對象。

3 滾動軸承的故障機(jī)理

高線精軋機(jī)組中共由十架軋機(jī)以及增速箱組成，而每架軋機(jī)共有22個(gè)軸承，軸承故障在整個(gè)高線精軋機(jī)組的故障率中占比較高，因此對于軸承的故障檢測影響著機(jī)組的運(yùn)行狀態(tài)。根據(jù)經(jīng)驗(yàn)可知，滾動軸承一旦出現(xiàn)故障，會產(chǎn)生異常振動和沖擊，嚴(yán)重的故障甚至?xí)?dǎo)致整個(gè)機(jī)組的癱瘓。因此對于軸承的早期故障診斷是很有必要的。

（1）滾動軸承的失效形式

因?yàn)檫\(yùn)行速度較高，滾動軸承屬于高線精軋機(jī)組上的易損元件，當(dāng)軸承出現(xiàn)早期故障是時(shí)，振動可能被外界環(huán)境所干擾，難以檢測出來，一旦出現(xiàn)異常，一般都是中后期故障，當(dāng)軸承出現(xiàn)嚴(yán)重故障振動信號會出現(xiàn)傳遞，嚴(yán)重的可以出現(xiàn)共振，甚至影響其他機(jī)組零件的質(zhì)量與壽命。疲勞剝落、磨損、變形、保持架損壞等都屬于目前滾動軸承常見的失效形式。

（2）滾動軸承的頻率特性

通過頻率：

內(nèi)圈通過頻率：

外圈通過頻率：

滾動體通過頻率：

保持架通過頻率：

式中：——內(nèi)圈回轉(zhuǎn)頻率（Hz）；，為內(nèi)圈轉(zhuǎn)速（）；

——滾珠直徑（mm）；

——軸承直徑（mm）；

——滾珠個(gè)數(shù)；

——壓力角。

固有頻率：

當(dāng)各元件以其固有頻率下異常振動時(shí)，往往是由于結(jié)構(gòu)本身的缺陷或者出現(xiàn)結(jié)構(gòu)不規(guī)則現(xiàn)象導(dǎo)致，也是常見的軸承故障之一，這時(shí)出現(xiàn)的波形圖往往是以回轉(zhuǎn)間隔為包絡(luò)的高頻振動曲線[2]。

其固有頻率可按下面公式計(jì)算：

式中：——圈套寬度（mm）；

——圈套厚度（mm）；

——固有頻率振動階數(shù)，K=1，2，3…

滾動體固有頻率計(jì)算式：

式中：——滾動體半徑（mm）。

根據(jù)提供的軸承型號，可計(jì)算得出軸承的故障特征頻率如表1所示。

通過以上對滾動軸承的特征頻率進(jìn)行計(jì)算分析，表1能夠?yàn)楹竺婀收显\斷提供參數(shù)依據(jù)。在進(jìn)行信號分析時(shí)，根據(jù)軸承各結(jié)構(gòu)的故障特征頻率及其振動波形圖，可以準(zhǔn)確快速的找到滾動軸承的故障點(diǎn)，有助于實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)的故障檢測。往往在進(jìn)行滾動軸承故障診斷中，需要將其分為低頻和高頻兩個(gè)頻段進(jìn)行信號分析，當(dāng)f＜1000Hz時(shí)認(rèn)為是低頻段，這個(gè)階段主要可以看到滾動軸承故障特征頻率；當(dāng)f=1000～10000Hz時(shí)認(rèn)為是高頻段，這是頻譜圖體現(xiàn)的特征主要是固有頻率及其高次諧波[3]。對于滾動軸承的早期故障，往往高頻更加敏感，但是很難分離出其故障特征頻率，所以難以發(fā)現(xiàn)故障具體位置，在這個(gè)階段只能判斷機(jī)組存在故障，但是難以判斷位置，從而容易導(dǎo)致誤判。在精軋階段，滾動軸承一旦出現(xiàn)故障，滾動軸承故障初期沖擊信號較弱，往往被噪聲所淹沒，直接進(jìn)行頻域分析難以找出對應(yīng)的故障特征頻率，通過對多個(gè)IMF高頻分量進(jìn)行解調(diào)分析，得到包絡(luò)頻譜后再相加可以突出故障頻率，提高信噪比。

4 基于EMD分析法對滾動軸承進(jìn)行早期故障診斷

如圖1所示，為高線精軋機(jī)組測點(diǎn)布置圖，測點(diǎn)往往設(shè)置在外漏的軸承座上，主要通過振動傳遞性的原理，將沖擊振動信號傳動到能夠反映軸承振動特性的位置。在振動信號中除了有故障信號外還有噪聲信號，兩者混合容易導(dǎo)致誤判。因此在進(jìn)行信號采集時(shí)，往往需要測量同一位置不同方向的振動值，方便得到更加準(zhǔn)備的測量結(jié)果。為了保證在線監(jiān)測數(shù)值的準(zhǔn)確性，往往還需要將多個(gè)測點(diǎn)的結(jié)果進(jìn)行共享對比，在進(jìn)行信號分析時(shí)，只需選擇振動特征最為明顯的波形圖進(jìn)行時(shí)頻譜分析即可，以提高故障診斷的準(zhǔn)確性。

前面已經(jīng)闡述，在測量振動信號時(shí)，除了故障特征信號之后往往還會采集到噪聲等信號，很可能造成故障信號被淹沒，難以發(fā)現(xiàn)早期故障。而EMD分解方法可以將采集的信號分解成若干個(gè)瞬時(shí)頻率具有物理意義的IMF分量，對于無用信號的剝離有著重要的作用，也是一種針對非平穩(wěn)信號進(jìn)行是信號分析的重要手段[4]。通過以上介紹，高線精軋機(jī)組的信號呈現(xiàn)非穩(wěn)定性，因此EMD 分解法認(rèn)為適用于檢測其軸承的早期故障。

實(shí)驗(yàn)對26#軋機(jī)所測的振動信號進(jìn)行自適應(yīng)的分解，得到頻率從高到低的11個(gè)IMF分量，對每一個(gè)分量進(jìn)行包絡(luò)后再進(jìn)行頻域分析，得到包絡(luò)頻譜圖，通過觀察每個(gè)IMF分量的包絡(luò)譜特性，分析每個(gè)IMF分量的物理意義。限于篇幅，只列舉前三個(gè)分量，如圖2、3和4所示。

通過圖2、3和4三個(gè)分量的包絡(luò)譜圖可以看出，IMF1、IMF3的包絡(luò)譜圖中仍找不到對應(yīng)的故障特征頻率，IMF2分量的包絡(luò)譜圖沒有意義，為定義為無用的信號。因?yàn)槊總€(gè)分量表示的是原始信號真實(shí)的物理信息，在高線精軋過程中，由于環(huán)境等干擾因素的影響，信號體現(xiàn)的意義各不相同，通過單獨(dú)對IMF分量進(jìn)行分析，可以找到有意義的分量，有助于無用分量的剝離。

為了解決上述問題，論文考慮將無用的IMF分量（如圖3中的IMF2分量）剔除，對包含故障信息的IMF分量進(jìn)行重構(gòu)，計(jì)算重構(gòu)信號的包絡(luò)信號，如圖5所示。再計(jì)算重構(gòu)信號的包絡(luò)頻譜和包絡(luò)功率譜，如圖6（a）和（b）所示。

由圖6的包絡(luò)波形圖可知，可以看出明顯的沖擊信號，驗(yàn)證了滾定軸承故障確實(shí)存在。由圖6（a）的FFT頻譜和圖6（b）的功率譜圖可以明顯看出故障頻率在150Hz，參考表1可以看出，與軸承內(nèi)圈故障頻率153.243Hz將近，可判定為軸承內(nèi)圈故障。由此可以看出，通過EMD分解法濾除實(shí)際工況中噪聲等干擾信號，將有用的信號進(jìn)行重構(gòu)，通過頻譜圖可以看出明顯的故障特征頻率，對于惡劣環(huán)境下有早期故障的診斷有著很大的幫助。在傳統(tǒng)的頻譜分析中，只能做到整體的信號分析，很難將噪聲等無用信號與故障信號分離，所以只有等滾軸軸承故障特征較明顯時(shí)才能檢測到故障位置，對于機(jī)組的提前監(jiān)測無法起到提醒作用。而通過EMD分解法可以將故障信號和噪聲等干擾因素分開，從而判斷出滾動軸承的早期故障。

因此，EMD分解法通過將信號進(jìn)行分解重構(gòu)，對非平穩(wěn)信號以及混雜信號的分析有著明顯的優(yōu)點(diǎn)，明顯優(yōu)于傳統(tǒng)基于頻譜的信號分析法，在實(shí)際工程中遇到的大部分信號都是非平穩(wěn)信號，通過EMD 分解法對非平穩(wěn)的振動信號進(jìn)行分解，能夠?qū)收闲畔⒌腎MF分量從強(qiáng)噪聲中分離出來[5]。因此，EMD分解法更適應(yīng)于現(xiàn)場環(huán)境惡劣的機(jī)組早期故障，有助于判斷機(jī)組中隱藏的故障位置。

5 結(jié)論

根據(jù)現(xiàn)有的故障診斷法，用一般的頻譜分析可以判斷出滾動軸承的中后期故障，對于早期故障往往被噪聲淹沒難以被發(fā)現(xiàn)。對于EMD分解法可以將信號自適應(yīng)的分解成若干個(gè)IMF分量，剔除無意義的IMF分量，將有意義的分量進(jìn)行重構(gòu)，將故障信號從干擾信號中剝離，凸顯滾動軸承的早期故障。在機(jī)械故障診斷中，早期故障的發(fā)現(xiàn)不僅對影響著機(jī)組的工作效率，甚至還會影響到人身安全，所以對于故障的發(fā)現(xiàn)越早越好，檢修人員可以及時(shí)關(guān)注，防止出現(xiàn)急速惡化。

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