煤機設備軸承故障診斷方法

楊春才， 李向磊， 呂曉偉

（國能包頭能源有限責任公司 萬利一礦，內蒙古 鄂爾多斯 017099）

0 引言

滾動軸承是煤機設備的基礎零部件，也是煤機設備最易損的零部件之一。在煤礦應用場景下，煤機設備滾動軸承早期故障特征非常微弱，且易受載荷、工況等因素的影響，常淹沒在背景噪聲中，給軸承故障診斷造成一定難度[1-2]。

眾多學者就如何提取煤機設備軸承故障特征，進而實現故障診斷進行了深入研究。文獻[3]針對采煤機截割滾筒滾動軸承故障診斷問題，提出了基于人工蟻群-模擬退火優(yōu)化算法的時變?yōu)V波經驗模態(tài)分解法，并進行了測試驗證。文獻[4]針對煤機設備故障特征提取受變工況、變載荷等因素制約的問題，構建了差分振子檢測器，實現了多故障特征頻率的檢測。文獻[5]將局部特征尺度分解（Local Characteristic-scale Decomposition，LCD）方法應用于通風機軸承故障診斷中，取得了良好效果。文獻[6]針對煤機設備工作環(huán)境噪聲大、軸承早期故障特征微弱導致難以提取的問題，提出一種階次分析與自適應隨機共振相結合的故障信號提取方法。文獻[7]針對礦用通風機軸承故障診斷精度不高的問題，利用小波方法進行信號降噪，采用核主元分析進行特征篩選，之后輸入深度置信網絡進行故障識別。

奇異值分解（Singular Value Decompostion，SVD）因具有較強的降噪能力而廣泛應用于故障診斷領域[8-15]，如文獻[16]提出了基于SVD 的掘進機振動信號特征提取方法，取得了較好的現場應用效果。但現有研究大多采用單一算法處理煤機設備軸承故障信號，故障特征提取精度和故障診斷準確性有待進一步提高。

本文將LCD 和SVD 融合，提出了一種煤機設備軸承故障診斷方法。其先采用LCD 對煤機設備軸承振動信號進行初步濾波降噪處理，再利用SVD 對信號進行增強降噪，采用Hilbert 包絡解調對軸承故障特征進行提取，進而實現故障診斷。

1 軸承振動信號LCD 原理

煤機設備軸承振動信號LCD 原理如圖1 所示[17-18]。該過程循環(huán)操作，可將振動信號分解為若干個內凜尺度分量（Intrinsic Scale Component，ISC）之和。

圖1 煤機設備軸承振動信號LCD 原理Fig. 1 Local characteristic-scale decomposition（LCD） principle of vibration signal of coal machine bearing

如何快速、準確地選擇合適的ISC 是LCD 方法的關鍵。香農熵在故障診斷領域常被用來描述信號中信息的聚斂程度，香農熵越小，表示信息越聚斂，反之越分散。香農熵在選擇分解分量方面表現出色，在工程領域應用廣泛[19-21]，因此，采用香農熵作為ISC 篩選標準，即分別計算分解出的ISC 香農熵，以香農熵最小的ISC 作為有效分量進行進一步分析。

2 軸承振動信號SVD 原理

對煤機設備軸承振動信號ISC 進行等時間間隔采樣，得到X=[x1，x2，···，xn，···，xN]，xn為第n個采樣點信號，N為采樣點數。構造Hankel 矩陣A（也稱重構吸引子矩陣），每行有n個采樣點信號，x1，x2，···，xn為A第1 行元素，x2，x3，···，xn+1為A第2 行元素，以此連續(xù)取m行，m≥2 且m+n-1=N，得

SVD 定義：對于實矩陣A∈Rm×n，存在一對正交矩陣U和V，使得

式中：S∈Rm×n； σi為矩陣A的奇異值，i=1，2，···，q，q=min(m,n) ，σ1≥σ2≥···≥σq≥0。

奇異值的大小表征其對應分量蘊含的信息量，奇異值越大，表明其對應分量蘊含的信息越多。因此，可通過去除較小奇異值對應的分量，實現信號降噪處理。

為表征奇異值之間的差異，構建奇異值差分譜。將所有奇異值按從大到小的順序排列，計算相鄰2 個奇異值之間的差值：

bi組成的序列B=[b1,b2,···,bq-1]稱為奇異值差分譜。若相鄰2 個奇異值變化梯度較大，則在差分譜中產生1 個峰值bk，表明奇異值序列在k處存在最大突變。

3 基于LCD-SVD 的軸承故障診斷方法

基于LCD-SVD 的煤機設備軸承故障診斷流程如圖2 所示，具體步驟如下。

圖2 基于LCD-SVD 的煤機設備軸承故障診斷流程Fig. 2 Fault diagnosis flow ofcoal machine bearing based on LCD and singular value decompostion（SVD）

1） 利用LCD 方法對煤機設備軸承振動信號進行分解，得到有限個數的ISC。

2） 計算各ISC 的香農熵，找到熵值最小的ISC。

3） 使用SVD 方法對熵值最小的ISC 進行分解。

4） 構建SVD 信號的奇異值差分譜，得到最大突變分量，進行信號重構。

5） 利用Hilbert 包絡解調法對重構信號進行處理，得到信號解調譜。

6） 提取故障特征頻率，判斷軸承故障。

4 工程應用

某煤礦提升機在運行過程中，其減速機有異響。采用在線監(jiān)測系統采集該減速機運行狀態(tài)數據。在線監(jiān)測系統由振動加速度傳感器、轉速傳感器、數據采集儀、服務器等組成，如圖3 所示。傳感器和數據采集儀布置在提升機運行現場，采集信號通過工業(yè)環(huán)網傳送至值班室服務器進行處理與分析。

圖3 提升機在線監(jiān)測系統組成Fig. 3 Composition of on-line hoist monitoring system

減速機輸入軸軸承型號為162250D，采樣頻率為4 000 Hz，采樣點個數為2 048。系統采集的振動信號如圖4 所示，信號對應的轉速為1 075 r/min。

圖4 減速機軸承振動信號時域波形及其幅值譜Fig. 4 Temporal waveform and amplitude spectrum of vibration signal of reducer bearing

為分析該減速機異響原因，采用LCD 方法對原始振動信號進行分解，去掉殘余分量，取前6 個ISC（ISC1—ISC6），如圖5 所示。

圖5 軸承振動信號LCD 結果Fig. 5 LCD results of vibration signal of bearing

計算ISC1—ISC6 的香農熵，見表1。

表1 ISC1—ISC6 香農熵Table 1 The Shannon entropy of ISC1-ISC6

根據香農熵最小原則，選擇ISC1 進行SVD，得到相應的奇異值和差分譜，如圖6 所示。

圖6 ISC1 的SVD 信號奇異值及其差分譜（前100 個點）Fig. 6 Singular value and its difference spectrum of SVD signal of ISC1 （former 100 points）

從圖6 可看出，在第2 個和第10 個奇異值處有突變，形成局部最大值。因此，將前10 個分量進行重構，最大限度地保留信號中的有用信息。重構的ISC1 時域波形如圖7 所示。

圖7 重構的ISC1 時域波形Fig. 7 Temporal waveform of reconstructed ISC1

對重構信號進行Hilbert 包絡解調，包絡譜如圖8 所示。從圖中可清晰地看出故障特征頻率（445.3 Hz）及其倍頻，其與該減速機軸承外圈故障特征頻率（466 Hz）一致，即可判斷該減速機軸承存在外圈故障。

圖8 重構的ISC1 包絡譜Fig. 8 Envelope spectrum of reconstructed ISC1

為便于對比，對ISC1 直接進行Hilbert 包絡解調，包絡譜如圖9 所示。與圖8 相比，圖9 中的Hilbert包絡譜沒有顯著的特征頻率信息。

圖9 ISC1 包絡譜Fig. 9 Envelope spectrum of ISC1

礦方在定期檢修中，發(fā)現該減速機軸承外圈斷裂，如圖10 所示，驗證了分析結果的準確性。

圖10 故障軸承Fig. 10 Faulty bearing

5 結論

1） 提出的煤機設備軸承故障診斷方法采用LCD 和SVD 融合方法對煤機設備軸承振動信號進行降噪，以增大信號信噪比，再用Hilbert 包絡解調提取軸承故障特征，提高了故障診斷準確性。

2） 工程應用表明，該方法能夠準確提取出軸承故障特征頻率，幫助煤礦企業(yè)判斷煤機設備軸承故障，進而開展設備檢修工作。