張 雨，彭志召，張進(jìn)秋，畢占東，周 曉

（裝甲兵工程學(xué)院 技術(shù)保障工程系，北京 100072）

軸承的故障信號(hào)往往摻雜著很強(qiáng)的背景噪聲，理論分析和試驗(yàn)表明，若不對(duì)有故障軸承的振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行任何預(yù)先處理而直接進(jìn)行頻譜分析，很難診斷出軸承故障［1］。因此，通過信號(hào)處理與分析提高故障信號(hào)的信噪比，有利于提取出反映軸承故障的微弱信號(hào)。

由于計(jì)算機(jī)技術(shù)的不斷革新、數(shù)字信號(hào)處理技術(shù)的高速發(fā)展，虛擬儀器在眾多領(lǐng)域得了到廣泛應(yīng)用?！败浖褪莾x器”的虛擬儀器與傳統(tǒng)儀器相比具有獨(dú)特的優(yōu)勢。將虛擬儀器技術(shù)引入到滾動(dòng)軸承故障診斷系統(tǒng)的設(shè)計(jì)開發(fā)中，使軸承故障診斷系統(tǒng)具有更好的靈活性、更低的成本及更好的易用性等優(yōu)點(diǎn)。

1 軸承故障診斷的信號(hào)處理方法

通過軸承故障的信號(hào)特征分析可知［2-3］，脈沖信號(hào)幅值包絡(luò)的頻率就是軸承的故障特征頻率。因此，如何從包含了高頻沖擊性故障信號(hào)、低頻平穩(wěn)信號(hào)以及干擾噪聲等內(nèi)容的振動(dòng)信號(hào)中分離出沖擊成分，是軸承故障診斷的關(guān)鍵所在。共振解調(diào)技術(shù)是實(shí)現(xiàn)這一過程最有效的方法［4］。

在實(shí)際使用中，經(jīng)包絡(luò)檢波處理后得到的反應(yīng)軸承故障的低頻包絡(luò)信號(hào)容易被寬帶噪聲所污染，使早期故障的檢測產(chǎn)生困難。但有用信號(hào)和噪聲具有不同的頻帶寬度，可以利用這一特征把信號(hào)和噪聲分離開來，分離過程可以用自適應(yīng)線增強(qiáng)器來實(shí)現(xiàn)［5-6］。信號(hào)處理的流程見圖1。

圖1 信號(hào)處理流程圖

1.1 基于共振解調(diào)的包絡(luò)提取

基于共振解調(diào)的包絡(luò)分析有3個(gè)步驟：（1）帶通濾波，根據(jù)實(shí)際情況選擇某一高頻固有振動(dòng)作為研究對(duì)象，通過中心頻率等于該固有頻率的帶通濾波器將沖擊性故障信號(hào)保留下來，消除低頻干擾信號(hào)；（2）信號(hào)包絡(luò)的計(jì)算，通過包絡(luò)解調(diào)就能得到一個(gè)與故障沖擊頻率相一致的脈沖串；（3）低通頻濾波，將包絡(luò)檢波信號(hào)通過低通濾波器，一方面消除殘余的高于故障頻率的干擾成分，另一方面壓縮頻帶以避免重采樣時(shí)發(fā)生頻率混疊。

1.2 自適應(yīng)譜線增強(qiáng)

1.2.1 工作原理

自適應(yīng)譜線增強(qiáng)器是自適應(yīng)消噪的特殊情況，只需要一路被噪聲污染的信號(hào)作為輸入。

共振解調(diào)后得到的包絡(luò)信號(hào)x（k）可以認(rèn)為是包含故障特征頻率的窄帶信號(hào)s（k）與寬帶噪聲n（k）之和，即：

圖2是自適應(yīng)譜線增強(qiáng)器的處理過程，用x（k）延時(shí)形式x′（k）作為自適應(yīng)濾波器的參考輸入。濾波器的輸入x（k）減去濾波器的輸出y（k）形成誤差序列e（k），誤差序列e（k）又反饋給濾波器以調(diào)節(jié)濾波器的加權(quán)值［6］。

圖2 自適應(yīng)譜線增強(qiáng)器的處理過程

1.2.2 算法實(shí)現(xiàn)

進(jìn)行自適應(yīng)濾波器的計(jì)算一般采用遞歸最小均方（LMS）算法［7］。濾波器的輸出為：

式中：WTk為濾波器的加權(quán)向量；X k為輸入向量；L為濾波器的長度；Δ為延遲時(shí)間內(nèi)的采樣點(diǎn)數(shù)。

于是誤差為：

均方誤差是e（k）的數(shù)學(xué)期望值。LMS算法控制濾波器的加權(quán)向量以使均方誤差最小。濾波器的加權(quán)向量通過下式更新：

式中：μ為步長因子，決定濾波器的收斂特性，其應(yīng)滿足下式的要求：

式中：Px為輸入信號(hào)x（k）的功率。

最小均方算法的具體計(jì)算步驟為：

（1）生成輸入信號(hào)x（k）的延時(shí)x（k-Δ）。

（2）選定權(quán)系數(shù)初始值W（0）（一般選W（0）＝0）。

（3）形成（3）式定義的輸入向量X k。

（4）按（2）式計(jì)算濾波器的輸出y（k）。

（5）按（4）式計(jì)算誤差信號(hào)e（k）。

（6）按照（5）式更新權(quán)向量。

（7）跳轉(zhuǎn)至步驟（3）。

重復(fù)上述迭代過程直至得到每一時(shí)刻的輸出為止。

由此可見，自適應(yīng)LMS算法簡單，不需要任何先驗(yàn)信息，自適應(yīng)譜線增強(qiáng)器的自我調(diào)節(jié)能力使其能夠從寬帶噪聲中分離出微弱的窄帶諧波信號(hào)。

2 虛擬儀器系統(tǒng)

虛擬儀器實(shí)質(zhì)上是軟、硬件相結(jié)合的產(chǎn)物，硬件主要是解決信號(hào)的輸入、輸出，軟件才是整個(gè)儀器系統(tǒng)的關(guān)鍵。

2.1 硬件組成

本測試系統(tǒng)硬件部分由加速度傳感器、轉(zhuǎn)速傳感器、數(shù)據(jù)采集卡、計(jì)算機(jī)4部分組成，如圖3所示。振動(dòng)信號(hào)的測量采用某公司內(nèi)置IC的CA-YD-188壓電式加速度傳感器，轉(zhuǎn)速的測量采用磁電式轉(zhuǎn)速傳感器，并在轉(zhuǎn)速傳感器與采集卡之間接一個(gè)變換器，將0～100 Hz的方波脈沖信號(hào)線性轉(zhuǎn)換為0～5 V的電壓信號(hào)，與振動(dòng)信號(hào)同步進(jìn)行采集。數(shù)據(jù)采集器采用某公司的6260動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)。

圖3 虛擬儀器測試系統(tǒng)硬件部分組成

2.2 軟件設(shè)計(jì)

儀器測量、控制、變換、分析及顯示等功能均由軟件來實(shí)現(xiàn)，因此，軟件設(shè)計(jì)是整個(gè)系統(tǒng)中的重要部分。本文采用LabWindows／CVI進(jìn)行設(shè)計(jì)開發(fā)，該平臺(tái)將功能強(qiáng)大的C語言和測控技術(shù)有機(jī)結(jié)合，具有靈活編程方法和豐富的函數(shù)庫，為開發(fā)人員建立檢測系統(tǒng)、自動(dòng)測試環(huán)境、數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)及過程監(jiān)控系統(tǒng)等提供了理想的軟件開發(fā)環(huán)境，是實(shí)現(xiàn)虛擬儀器及網(wǎng)絡(luò)化儀器的快速途徑。

按照?qǐng)D1的信號(hào)處理流程，完成了對(duì)振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行包絡(luò)分析的程序，并為用戶提供一個(gè)友好的虛擬儀器操作界面，如圖4所示。

圖4 軟件界面

3 軸承振動(dòng)信號(hào)處理實(shí)例

試驗(yàn)軸承為NU412圓柱滾子軸承，滾子組節(jié)圓直徑Dpw＝105 mm，滾子直徑Dw＝22 mm，滾子個(gè)數(shù)Z＝12，接觸角α＝0°，軸的轉(zhuǎn)速為310 r／min，即f＝5.16 Hz，采樣頻率為24 kHz。計(jì)算得軸承外圈、內(nèi)圈和滾動(dòng)體的故障特征頻率分別為24.5 Hz，37.4 Hz和23.5 Hz。

軸承滾動(dòng)體出現(xiàn)早期缺陷的振動(dòng)加速度信號(hào)如圖5所示，圖6是直接對(duì)原信號(hào)進(jìn)行頻譜分析的結(jié)果。由于干擾信號(hào)的存在，低頻信號(hào)完全被淹沒，不利于進(jìn)行缺陷診斷。從頻譜圖可以看出在5.5～7.5 kHz之間有共振峰存在。

圖5 軸承振動(dòng)信號(hào)時(shí)域波形

圖6 原始信號(hào)的幅值譜

利用半階數(shù)為100、通帶為6.5～7.5 kHz的FIR濾波器對(duì)振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行濾波，并對(duì)濾波后的信號(hào)進(jìn)行Hilbert變換提取包絡(luò)，再對(duì)包絡(luò)信號(hào)進(jìn)行截止頻率為1 500 Hz的低通濾波。為了降低采樣頻率和數(shù)據(jù)長度，利用重采樣技術(shù)對(duì)包絡(luò)信號(hào)進(jìn)行抽取，抽取方法為8點(diǎn)中抽取1點(diǎn)。包絡(luò)信號(hào)經(jīng)抽取后，采樣頻率變?yōu)? kHz，其幅值譜如圖7所示。

圖7 共振解調(diào)后的包絡(luò)譜

將重采樣后的包絡(luò)信號(hào)通過自適應(yīng)線增強(qiáng)器，然后對(duì)輸出信號(hào)作幅值譜，結(jié)果如圖8所示。自適應(yīng)譜線增強(qiáng)器的參數(shù)設(shè)置為Δ＝10，L＝20，μ＝0.000 5。

圖8 ALE輸出信號(hào)的幅值譜

將圖7與圖8進(jìn)行對(duì)比，可以發(fā)現(xiàn)在圖8中滾子故障頻率的1階、2階、3階譜峰更加突出，說明譜線增強(qiáng)器降低了寬帶噪聲的污染，有利于檢測出軸承的故障。

4 結(jié)束語

共振解調(diào)技術(shù)是軸承診斷最有效的振動(dòng)分析方法，具有“沒有故障就沒有譜線”、“有故障則出現(xiàn)多階諧波譜線”等規(guī)律。本文將共振解調(diào)與ALE自適應(yīng)濾波技術(shù)相結(jié)合，進(jìn)一步降低了噪聲的干擾，使故障信號(hào)的包絡(luò)譜具有更加清晰的故障特征譜線。