黃中華 ,謝雅
(1.湖南工程學(xué)院 機(jī)械工程學(xué)院,湖南 湘潭,411101;2.中南大學(xué) 機(jī)電工程學(xué)院,湖南 長(zhǎng)沙,410083)
滾動(dòng)軸承是機(jī)械設(shè)備中廣泛使用的一種零部件。由于它長(zhǎng)期工作在旋轉(zhuǎn)狀態(tài),在使用過(guò)程中容易造成損壞。作為一種運(yùn)動(dòng)部件,滾動(dòng)軸承狀態(tài)直接影響設(shè)備的工作性能,由于滾動(dòng)軸承故障導(dǎo)致設(shè)備失效的例子很多。設(shè)備失效時(shí)輕則導(dǎo)致設(shè)備停止工作,嚴(yán)重時(shí)有可能會(huì)導(dǎo)致機(jī)毀人亡[1-2]。據(jù)統(tǒng)計(jì),在使用滾動(dòng)軸承的旋轉(zhuǎn)機(jī)械中,由于滾動(dòng)軸承損壞而引起的故障約占30%[3-4],因此,開展?jié)L動(dòng)軸承故障診斷技術(shù)研究具有重要意義。滾動(dòng)軸承通常由外環(huán)、內(nèi)環(huán)、滾動(dòng)體和保持架等元件組成。滾動(dòng)軸承常見(jiàn)的失效形式有內(nèi)外環(huán)磨損失效、疲勞失效、腐蝕失效、斷裂失效、壓痕失效和膠合失效。引起軸承振動(dòng)的激勵(lì)是多方面的,就軸承本身而言,產(chǎn)生激勵(lì)的原因有:軸承各元件的制造誤差(尺寸和形位誤差,如滾道表面波紋、滾道不圓、滾動(dòng)體直徑不一致等);裝配誤差(如不對(duì)中、不平衡等);運(yùn)行過(guò)程中出現(xiàn)的各種故障(如疲勞點(diǎn)蝕、剝落、裂紋、磨損、潤(rùn)滑不良等)。不同激勵(lì)原因?qū)S承系統(tǒng)產(chǎn)生的激勵(lì)形式各異,例如:由于疲勞點(diǎn)蝕或剝落等軸承表面元件損傷引起的激勵(lì);由于各元件表面波紋引起的激勵(lì)為近似正弦激勵(lì)。可見(jiàn):由于故障形式不同,軸承系統(tǒng)產(chǎn)生的振動(dòng)響應(yīng)也不同,可以通過(guò)軸承系統(tǒng)的振動(dòng)信號(hào)實(shí)現(xiàn)軸承故障的診斷[5-6]。
當(dāng)滾動(dòng)軸承的某一元件表面存在局部故障時(shí),在軸承的旋轉(zhuǎn)過(guò)程中,故障表面會(huì)周期性地撞擊滾動(dòng)軸承其他元件的表面,從而產(chǎn)生間隔均勻的脈沖力,其沖擊頻率由軸承的幾何尺寸、軸轉(zhuǎn)速和故障發(fā)生的部位等因素決定。
普通滾動(dòng)軸承的結(jié)構(gòu)尺寸如圖1所示。當(dāng)滾動(dòng)軸承的各元件發(fā)生故障時(shí),據(jù)文獻(xiàn)[3-4],軸承外環(huán)故障的特征頻率fo為:
軸承內(nèi)環(huán)故障的特征頻率fi為:
圖1 滾動(dòng)軸承結(jié)構(gòu)Fig.1 Structure of roller bearing
式中:z為滾動(dòng)體個(gè)數(shù);β為壓力角,rad;d為滾動(dòng)體直徑,m;D為軸承節(jié)徑,m;fs為轉(zhuǎn)軸的旋轉(zhuǎn)頻率,Hz。
研究表明[5-8]:當(dāng)滾動(dòng)軸承內(nèi)環(huán)的某個(gè)部位存在剝落、裂紋、壓痕、損傷等缺陷時(shí),軸承內(nèi)環(huán)故障的特征頻率為fi及其高次諧波頻率;當(dāng)滾動(dòng)軸承外環(huán)的某個(gè)部分存在缺陷時(shí),軸承外環(huán)故障的特征頻率為fo及其高次諧波頻率。由此可知:要實(shí)現(xiàn)滾動(dòng)軸承內(nèi)外環(huán)故障診斷,只需要獲得軸承的振動(dòng)信號(hào),并對(duì)振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行頻譜分析,就可以根據(jù)振動(dòng)信號(hào)的頻譜特征進(jìn)行故障診斷。
實(shí)際上,滾動(dòng)軸承內(nèi)、外環(huán)發(fā)生故障時(shí)所測(cè)得的振動(dòng)信號(hào)通常是調(diào)制信號(hào),其載波通常為高頻率的嚙合頻率,調(diào)制波為低頻率的沖擊頻率。若直接對(duì)上述調(diào)制信號(hào)進(jìn)行頻譜分析,則獲得的頻譜圖將出現(xiàn)多條特征譜線,不利于故障的診斷和識(shí)別[9-13]。當(dāng)滾動(dòng)軸承內(nèi)、外故障處于早期狀態(tài)或因故障導(dǎo)致的沖擊信號(hào)不明顯時(shí),往往難以從調(diào)制信號(hào)的頻譜中獲得故障信號(hào)的特征譜線。為此,本文作者提出基于Hilbert變換的滾動(dòng)軸承內(nèi)、外環(huán)故障診斷方法,它通過(guò) Hilbert變換把調(diào)制信號(hào)分解成載波和調(diào)制波2部分,通過(guò)對(duì)調(diào)制波進(jìn)行頻譜分析實(shí)現(xiàn)滾動(dòng)軸承內(nèi)、外環(huán)故障的診斷,有效提高了診斷結(jié)果的可靠性。
實(shí)信號(hào)x(t)的Hilbert變換 ?()xt定義為[14-15]:
實(shí)信號(hào) x(t)的包絡(luò)信號(hào) a(t)可以采用如下方法求?。?/p>
基于Hilbert變換的調(diào)制信號(hào)包絡(luò)解調(diào)過(guò)程如圖2所示。由圖2可知:調(diào)制信號(hào)通過(guò)Hilbert變換后,可以把包絡(luò)信號(hào)從調(diào)制信號(hào)中分解出來(lái)。
圖2 調(diào)制信號(hào)包絡(luò)解調(diào)Fig.2 Envelope demodulation of modulation signal
某型直升飛機(jī)中間減速器軸承的結(jié)構(gòu)尺寸如下:滾珠直徑d為10 mm,軸承大徑D為55 mm,接觸角β為0°,滾珠數(shù)n為14個(gè)。軸承的工作轉(zhuǎn)速為4 680 r/min,由式(1)~(2)可計(jì)算出內(nèi)環(huán)和外環(huán)故障特征頻率fi和fo分別為446.7 Hz和645.3 Hz時(shí)軸承各元件的故障特征頻率。
對(duì)中間減速器軸承的內(nèi)環(huán)故障和外環(huán)故障進(jìn)行基于Hilbert變換的包絡(luò)解調(diào)診斷仿真研究。歸一化處理后的外環(huán)故障仿真信號(hào)如下:
式中:randn(size(t))為用于產(chǎn)生高斯分布噪聲,均值為0 dB,方差為1;信號(hào)的載波頻率為6.453 kHz,調(diào)制頻率為645.3 Hz。
采樣頻率為19.359 kHz時(shí)信號(hào)x2(t)的時(shí)域波形如圖3所示。從圖3所示的波形很難判斷出信號(hào)是否發(fā)生了調(diào)制和調(diào)制波的頻率。采用 Hilbert變換對(duì)信號(hào)x2(t)進(jìn)行包絡(luò)解調(diào)后的信號(hào)如圖4所示。從圖4可以看出:包絡(luò)信號(hào)存在明顯的沖擊成分。圖5所示為包絡(luò)信號(hào)的頻譜圖,從圖5可以明顯看到軸承外環(huán)故障的特征譜線645 Hz,表明軸承外環(huán)存在故障。
圖3 外環(huán)故障仿真信號(hào)Fig.3 Simulation signal of external ring fault
圖4 仿真信號(hào)的包絡(luò)譜Fig.4 Envelope spectrum of simulation signal
圖5 外環(huán)故障仿真包絡(luò)信號(hào)頻譜圖Fig.5 Frequency spectrum of envelope signal for external ring fault simulation
歸一化處理后的內(nèi)環(huán)故障仿真信號(hào)如下:
式中:信號(hào)的載波頻率為 4467 Hz,調(diào)制波頻率為446.7 Hz。
對(duì)內(nèi)環(huán)故障信號(hào)進(jìn)行 Hilbert變換后可獲得內(nèi)環(huán)故障信號(hào)的包絡(luò)信號(hào),包絡(luò)信號(hào)的頻譜圖如圖6所示。從圖6可以明顯看到軸承內(nèi)環(huán)故障的特征譜線對(duì)應(yīng)的頻率為446 Hz,表明軸承內(nèi)環(huán)存在故障。
仿真結(jié)果表明:基于Hilbert變換的包絡(luò)解調(diào)技術(shù)能從調(diào)制信號(hào)中有效分離出調(diào)制波。通過(guò)對(duì)調(diào)制波的頻譜分析,可以實(shí)現(xiàn)滾動(dòng)軸承內(nèi)、外環(huán)故障的診斷。
圖6 內(nèi)環(huán)故障仿真包絡(luò)信號(hào)頻譜圖Fig.6 Frequency spectrum of envelope signal for inner ring fault simulation
為了驗(yàn)證基于 Hilbert變換的包絡(luò)解調(diào)技術(shù)的有效性,對(duì)滾動(dòng)軸承內(nèi)、外環(huán)故障診斷試驗(yàn)進(jìn)行研究。限于實(shí)驗(yàn)條件,只對(duì)普通深溝球軸承進(jìn)行軸承外圈故障診斷實(shí)驗(yàn)。通過(guò)在軸承外圈滾道中間加工1個(gè)直徑為0.18 mm的凹點(diǎn)模擬軸承外圈的點(diǎn)蝕故障。實(shí)驗(yàn)時(shí)軸承的轉(zhuǎn)速為1 797 r/min,信號(hào)的采樣頻率1.2 kHz。根據(jù)式(2)求得軸承外環(huán)故障的特征頻率為fo=108 Hz。
圖7 外環(huán)故障實(shí)驗(yàn)軸承振動(dòng)信號(hào)Fig.7 Vibration signal of roller bearing for external ring fault experiment
圖7 所示為歸一化后具有外環(huán)故障的軸承振動(dòng)信號(hào)的時(shí)域波形圖,從圖7可以看出振動(dòng)信號(hào)含有沖擊成分,表明軸承可能存在故障,但無(wú)法直接判斷具體故障的類型。圖8所示為具有外環(huán)故障的軸承包絡(luò)信號(hào)的頻譜圖。從圖8可以看出頻譜中含有軸承外環(huán)故障的特征譜線對(duì)應(yīng)的頻率為108 Hz,表明軸承外環(huán)存在故障。診斷結(jié)果與實(shí)際情況一致,表明基于Hilbert變換的包絡(luò)解調(diào)技術(shù)能有效診斷出滾動(dòng)軸承的外環(huán)故障。
圖8 外環(huán)故障實(shí)驗(yàn)包絡(luò)信號(hào)頻譜圖Fig.8 Frequency spectrum of envelope signal for external ring fault experiment
(1) 針對(duì)滾動(dòng)軸承內(nèi)、外環(huán)存在故障時(shí)軸承的振動(dòng)信號(hào)具有調(diào)制的特點(diǎn),提出了基于Hilbert變換的滾動(dòng)軸承內(nèi)、外環(huán)故障診斷方法。
(2) 基于Hilbert變換的包絡(luò)解調(diào)技術(shù)能有效提取調(diào)制信號(hào)中的包絡(luò)信號(hào),對(duì)包絡(luò)信號(hào)進(jìn)行頻譜分析后可以實(shí)現(xiàn)滾動(dòng)軸承內(nèi)、外環(huán)故障的診斷。
(3) 診斷結(jié)果與實(shí)際故障相吻合,表明基于Hilbert變換的包絡(luò)解調(diào)技術(shù)可應(yīng)用于滾動(dòng)軸承內(nèi)、外環(huán)故障的診斷。
[1] 孟濤. 齒輪與滾動(dòng)軸承的振動(dòng)分析與診斷[D]. 西安: 西北工業(yè)大學(xué)航空動(dòng)力與熱能工程系, 2003: 2-5.MENG Tao. Vibration analysis and diagnosis on the fault of the gear and rolling element bearing[D]. Xi’an: Northwestern Polytechnical University. College of Aviation Power and Heat Engineering, 2003: 2-5.
[2] 黃中華, 尹澤勇, 劉少軍, 等. 基于小波包分解的滾動(dòng)軸承故障診斷[J]. 湖南科技大學(xué)學(xué)報(bào): 自然科學(xué)版, 2008, 23(2):32-25.HUANG Zhong-hua, YIN Ze-yong, LIU Shao-jun, et al. Fault diagnosis of rolling bearing based on wavelet packet decomposition[J]. Journal of Hunan University of Science and Technology: Natural Science, 2008, 23(2): 32-25.
[3] 梅宏斌. 滾動(dòng)軸承振動(dòng)監(jiān)測(cè)與診斷理論·方法·系統(tǒng)[M]. 北京:機(jī)械工業(yè)出版社, 1995: 30-40.MEI Hong-bin. Vibration monitoring and diagnosis of rolling bearing theory, method and system[M]. Beijing: Machinery Industry Press, 1995: 30-40.
[4] 楊樹蓮, 楊文獻(xiàn). Hilbert變換及其在機(jī)械故障診斷中的應(yīng)用[J]. 山西礦業(yè)學(xué)院學(xué)報(bào), 1997, 15(2): 162-166.YANG Shu-lian, YANG Wen-xian. Hilbert transformation and its application in machinery fault diagnosis[J]. Shanxi Mining Institute Learned Journal, 1997, 15(2): 162-166.
[5] 李輝. 滾動(dòng)軸承和齒輪振動(dòng)信號(hào)分析與故障診斷方法[D]. 西安: 西北工業(yè)大學(xué)航空與熱能工程系, 2001: 6-10.LI Hui. Rolling bearing and gear vibration signal analysis and fault diagnosis methods[D]. Xi’an: Northwestern Polytechnical University. College of Aviation Power and Heat Engineering,2001: 6-10.
[6] 程軍圣. 基于Hilbert-Huang變換的旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷方法研究[D]. 長(zhǎng)沙: 湖南大學(xué)機(jī)械與汽車工程學(xué)院, 2005: 5-9.CHENG Jun-sheng. Rotating machinery fault diagnosis method based on Hilbert-Huang transform[D]. Changsha: Hunan University. College of Mechanical and Automotive Engineering,2005: 5-9.
[7] YANG Yu, HE Yi-gang, CHENG Jun-sheng, et al. A gear fault diagnosis using Hilbert spectrum based on MODWPT and a comparison with EMD approach[J]. Measurement, 2009, 42(4):542-551.
[8] Soumik S, Kushal M, Asok R. Generalization of Hilbert transform for symbolic analysis of noisy signals[J]. Signal Processing, 2009, 89(6): 1245-1251.
[9] QIN Yi, QIN Shu-ren, MAO Yong-fang. Research on iterated Hilbert transform and its application in mechanical fault diagnosis[J]. Mechanical Systems and Signal Processing, 2008,22(8): 1967-1980.
[10] 張國(guó)新, 劉祚時(shí). 基于小波包分析的滾動(dòng)軸承故障診斷[J].江西理工大學(xué)學(xué)報(bào), 2007, 28(1): 17-20.ZHANG Guo-xin, LIU Zuo-shi. The rolling bearing fault diagnosis based on wavelet packet decomposition[J]. Journal of Jiangxi University of Science and Technology, 2007, 28(1):17-20.
[11] 高立新, 王大鵬, 劉保華, 等. 軸承故障診斷中共振解調(diào)技術(shù)的應(yīng)用研究[J]. 北京工業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào), 2007, 33(1): 1-5.GAO Li-xin, WANG Da-peng, LIU Bao-hua, et al. Study on application of resonance-demodulation technology in rolling bearing fault diagnosis[J]. Journal of Beijing University of Technology, 2007, 33(1): 1-5.
[12] 葉高翔, 王焱, 朱善安. 基于小波變換的滾動(dòng)軸承故障診斷系統(tǒng)[J]. 機(jī)電工程, 2007, 24(7): 19-21.YE Gao-xiang, WANG Yan, ZHU Shan-an. Fault diagnosis system of rolling bearing based on wavelet transform[J].Mechanical Electrical Engineering Magazine, 2007, 24(7):19-21.
[13] HU Qiao, HE Zheng-jia, ZHANG Zhou-suo, et al. Fault diagnosis of rotating machinery based on improved wavelet package transform and SVMs ensemble[J]. Mechanical System and Signal Processing, 2007, 21(4): 688-705.
[14] 姚志斌, 沈玉娣. 基于Hilbert 解調(diào)技術(shù)的齒輪箱故障診斷[J].機(jī)械傳動(dòng), 2004, 28(2): 37-39.YAO Zhi-bin, SHEN Yu-di. The diagnosis of gearbox based on Hilbert modulation theory[J]. Mechanical Transmission, 2004,28(2): 37-39.
[15] 于德介, 程軍圣, 楊宇. Hilbert能量譜及其在齒輪故障診斷中的應(yīng)用[J]. 湖南大學(xué)學(xué)報(bào): 自然科學(xué)版, 2003, 30(4): 47-50.YU De-jie, CHENG Jun-sheng, YANG Yu. Hilbert energy spectrum and its application in gear fault diagnosis[J]. Journal of Hunan University: Natural Science Edition, 2003, 30(4): 47-50.