何 群 郭源耕 王 霄,2 任宗浩 李繼猛

1.燕山大學(xué)電氣工程學(xué)院,秦皇島,0660042.秦皇島港股份有限公司第六港務(wù)分公司，秦皇島，066004

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基于信號(hào)共振稀疏分解和最大相關(guān)峭度解卷積的齒輪箱故障診斷

何 群1郭源耕1王 霄1,2任宗浩1李繼猛1

1.燕山大學(xué)電氣工程學(xué)院,秦皇島,0660042.秦皇島港股份有限公司第六港務(wù)分公司，秦皇島，066004

當(dāng)齒輪箱內(nèi)旋轉(zhuǎn)零件發(fā)生故障時(shí)，其振動(dòng)信號(hào)中的故障脈沖成分易被箱體中其他旋轉(zhuǎn)部件的諧波信號(hào)和背景噪聲所淹沒(méi)，故障特征難以被有效提取。針對(duì)這一問(wèn)題，提出了基于信號(hào)共振稀疏分解和最大相關(guān)峭度解卷積的故障診斷方法。該方法首先通過(guò)信號(hào)共振稀疏分解將信號(hào)中的低共振沖擊成分從諧波分量和噪聲中分離，然后對(duì)低共振分量進(jìn)行最大相關(guān)峭度解卷積計(jì)算，進(jìn)一步突出低共振分量中的周期脈沖成分，最后通過(guò)包絡(luò)譜分析進(jìn)行故障診斷。算法仿真、實(shí)驗(yàn)分析和工程應(yīng)用結(jié)果表明,該方法能夠有效提取強(qiáng)噪聲信號(hào)中的周期性沖擊成分，凸顯故障特征，從而提供準(zhǔn)確可靠的診斷結(jié)果。

齒輪箱；故障診斷；信號(hào)共振稀疏分解；最大相關(guān)峭度解卷積；沖擊特征提取

0 引言

齒輪箱作為廣泛應(yīng)用于機(jī)械設(shè)備中的傳動(dòng)部件，在動(dòng)力和旋轉(zhuǎn)運(yùn)動(dòng)的傳遞過(guò)程中發(fā)揮著至關(guān)重要的作用。近年來(lái),隨著機(jī)械設(shè)備不斷向高負(fù)載、高轉(zhuǎn)速的方向發(fā)展，人們對(duì)齒輪箱可靠性提出了更高要求。齒輪箱是由軸、軸承和齒輪等旋轉(zhuǎn)零件構(gòu)成的整體，其工作過(guò)程中產(chǎn)生的振動(dòng)信號(hào)包含了豐富的運(yùn)行狀態(tài)信息。齒輪箱運(yùn)行時(shí)振動(dòng)信號(hào)以諧波為主，當(dāng)它某一部件損壞時(shí)振動(dòng)信號(hào)的故障特征多以周期性脈沖形式體現(xiàn)[1-2]，這些周期性脈沖可以作為旋轉(zhuǎn)零件是否存在故障的評(píng)判標(biāo)準(zhǔn)。在工程實(shí)際中，對(duì)于齒輪箱振動(dòng)信號(hào)的采集要根據(jù)被測(cè)物的實(shí)際情況放置測(cè)點(diǎn)，采集到的信號(hào)往往會(huì)受到其他結(jié)構(gòu)的影響，故障脈沖常常淹沒(méi)于諧波信號(hào)和背景噪聲中，故障特征難以被提取出來(lái)，因此如何從復(fù)雜的振動(dòng)信號(hào)中提取周期性脈沖信息是齒輪箱故障診斷的關(guān)鍵。

針對(duì)該問(wèn)題，很多學(xué)者進(jìn)行了深入研究，提出了多種的解決方法。文獻(xiàn)[3]利用經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(EMD)方法將復(fù)雜的多分量振動(dòng)信號(hào)自適應(yīng)分解成若干個(gè)本征模態(tài)分量(IMF)，然后從IMF中提取故障特征；為確定由故障引起的共振調(diào)制邊頻帶，文獻(xiàn)[4]提出了共振解調(diào)結(jié)合小波包系數(shù)熵閾值降噪的綜合算法；文獻(xiàn)[5]將線(xiàn)調(diào)頻小波路徑追蹤算法與階比循環(huán)平穩(wěn)解調(diào)方法相結(jié)合，實(shí)現(xiàn)了變轉(zhuǎn)速下軸承故障的檢測(cè)；文獻(xiàn)[6]利用信號(hào)共振稀疏分解和能量算子解調(diào)相結(jié)合的方法，將信號(hào)分解為高、低共振分量，進(jìn)一步用Teager能量算子對(duì)不同分量下的信號(hào)進(jìn)行解調(diào)分析，實(shí)現(xiàn)齒輪箱復(fù)合故障診斷；文獻(xiàn)[7]通過(guò)角域重采樣的方式將變轉(zhuǎn)速信號(hào)變換為恒定轉(zhuǎn)速信號(hào)，然后運(yùn)用最大相關(guān)峭度解卷積方法實(shí)現(xiàn)了變轉(zhuǎn)速下的軸承早期故障診斷；文獻(xiàn)[8]將相關(guān)峭度為評(píng)價(jià)指標(biāo)，實(shí)現(xiàn)了基于自適應(yīng)隨機(jī)共振和稀疏編碼算法的齒輪故障診斷。

信號(hào)共振稀疏分解(RB-SSD)方法最早由SELESNICK提出[9]。該方法通過(guò)品質(zhì)因子可調(diào)小波變換分別建立高低共振分量的稀疏表示，再利用形態(tài)學(xué)分析方法建立稀疏分解的目標(biāo)函數(shù)，并通過(guò)分裂增廣拉格朗日收縮算法，將信號(hào)中的瞬態(tài)沖擊成分和持續(xù)振動(dòng)成分進(jìn)行分離。當(dāng)齒輪箱故障發(fā)生時(shí)，故障信息往往以周期性脈沖形式體現(xiàn)在振動(dòng)信號(hào)中，信號(hào)共振稀疏分解理論上能夠有效地將振動(dòng)信號(hào)中的諧波成分和沖擊成分進(jìn)行分離，使故障脈沖得以凸顯[10]，然而齒輪箱結(jié)構(gòu)復(fù)雜，故障信號(hào)中諧波和噪聲干擾強(qiáng)烈，RB-SSD方法中僅通過(guò)單一的小波字典無(wú)法有效地對(duì)其進(jìn)行分解，低共振分量中仍會(huì)混有干擾成分。最大相關(guān)峭度解卷積(MCKD)方法由MCDONALD等[11]提出，該方法考慮到信號(hào)中沖擊成分的周期性，以相關(guān)峭度最大化為目標(biāo)，剔除無(wú)關(guān)成分，從而有效地突出當(dāng)前解卷周期下的連續(xù)脈沖序列。本文針對(duì)受背景噪聲和諧波干擾強(qiáng)烈的周期性脈沖信號(hào)難以提取的問(wèn)題，提出了基于信號(hào)共振稀疏分解和最大相關(guān)峭度解卷積的故障診斷方法。

1 齒輪箱沖擊故障特征提取方法

1.1 信號(hào)共振稀疏分解

信號(hào)共振稀疏分解理論根據(jù)品質(zhì)因子Q值的高低對(duì)信號(hào)中的諧波成分和脈沖成分進(jìn)行分離，使故障脈沖得以凸顯。品質(zhì)因子Q可用來(lái)定義信號(hào)共振屬性的高低，高共振信號(hào)頻率聚集性好，Q值較高；低共振信號(hào)的時(shí)間聚集性好，Q值較低。瞬態(tài)的沖擊信號(hào)為寬帶信號(hào)，具有低的品質(zhì)因子；持續(xù)振蕩的周期信號(hào)為窄帶信號(hào)，具有高的品質(zhì)因子[12]。

假定觀測(cè)信號(hào)x可表示為兩個(gè)信號(hào)x1、x2的疊加，即

x=x1+x2x,x1,x2∈RN

(1)

則信號(hào)x1、x2可以通過(guò)具有低相關(guān)性的基函數(shù)庫(kù)或框架S1、S2進(jìn)行表示，信號(hào)共振稀疏分解方法中S1、S2分別由高/低品質(zhì)因子可調(diào)的小波濾波器組組成[12]。信號(hào)分解過(guò)程中的目標(biāo)函數(shù)為

(2)

其中，W1、W2分別為信號(hào)x1、x2在框架S1、S2下的變換系數(shù)；正則化參數(shù)λ1、λ2的取值分別影響高共振分量和低共振分量的能量分配，單獨(dú)增大其中一個(gè)λ值，會(huì)使其對(duì)應(yīng)分量的能量減小，而同時(shí)增大λ1、λ2的值會(huì)使殘余信號(hào)的能量增大。

(3)

1.2 最大相關(guān)峭度解卷積

峭度是一種能夠反映沖擊變量分布特性的數(shù)值統(tǒng)計(jì)量，可有效地反映振動(dòng)信號(hào)的分布特性，對(duì)沖擊信號(hào)尤為敏感，但是峭度指標(biāo)無(wú)法有效地提取特定的周期成分[13]。相關(guān)峭度指標(biāo)是在峭度基礎(chǔ)上提取出的概念，相關(guān)峭度的表達(dá)式為

(4)

式中，y為原始信號(hào)；N為信號(hào)長(zhǎng)度；M為周期偏移數(shù)；T為沖擊周期。

從式(4)中可以看出，相關(guān)譜峭度的定義引進(jìn)了周期參數(shù)T，充分地考慮了信號(hào)中沖擊成分的連續(xù)性，能更準(zhǔn)確地衡量信號(hào)中的周期脈沖成分。

假設(shè)信號(hào)y是一個(gè)連續(xù)脈沖，x是沖擊信號(hào)經(jīng)過(guò)周?chē)h(huán)境和路徑傳輸后采集到的實(shí)測(cè)響應(yīng)信號(hào)，那么上述過(guò)程可以由下式表示：

x=h*y+e

(5)

為了便于分析，暫時(shí)不考慮噪聲e的干擾，則輸入xn信號(hào)的解卷積過(guò)程為

(6)

式中，L為有限脈沖響應(yīng)(FIR)濾波器的長(zhǎng)度；Fk為FIR濾波器的系數(shù)。

在解卷積過(guò)程中以相關(guān)峭度最大化作為評(píng)定指標(biāo)，則算法的目標(biāo)函數(shù)為

(7)

優(yōu)化問(wèn)題的求解等價(jià)于求解方程

(8)

將通過(guò)式(8)得到的濾波器代入式(6)，便得到了以相關(guān)峭度最大為目標(biāo)的解卷積結(jié)果，其結(jié)果充分考慮了信號(hào)的周期性，使周期為T(mén)的脈沖信號(hào)能夠被有效提取。

1.3 算法流程

在強(qiáng)背景噪聲下，信號(hào)共振稀疏分解方法分離出的低共振分量中會(huì)混有較強(qiáng)的無(wú)關(guān)沖擊成分。相關(guān)峭度充分考慮到信號(hào)中沖擊成分的周期性，能夠有效地突出信號(hào)中的周期性脈沖成分。在本文中，通過(guò)引入最大相關(guān)峭度解卷積的方法對(duì)低共振脈沖分量進(jìn)行進(jìn)一步處理，根據(jù)先驗(yàn)信息對(duì)周期T進(jìn)行設(shè)定，實(shí)現(xiàn)低共振分量中周期脈沖信號(hào)的提取。算法流程如下：

(1)運(yùn)用RB -SSD方法對(duì)原始振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行分析得到高共振分量和低共振分量，剔除信號(hào)中高共振諧波分量的影響，使脈沖成分集中體現(xiàn)于低共振分量中。

(2)通過(guò)MCKD方法處理RB -SSD分解后得到的低共振分量，使分量中的周期性脈沖信號(hào)得以凸顯。最大相關(guān)峭度解卷積方法中的相關(guān)參數(shù)根據(jù)齒輪箱的結(jié)構(gòu)參數(shù)和采樣頻率等信息確定。

(3)對(duì)MCKD處理后的低共振分量進(jìn)行包絡(luò)解調(diào)分析，根據(jù)包絡(luò)譜診斷齒輪箱故障。

2 仿真信號(hào)分析

為驗(yàn)證本方法的有效性，模擬被諧波干擾和背景噪聲淹沒(méi)的周期性故障信號(hào)，建立如下仿真信號(hào)：

(9)

其中，h(t)為故障沖擊成分，由i個(gè)幅值B=1的脈沖構(gòu)成(圖1a)，其衰減系數(shù)C為-1000，共振系數(shù)fn為2000，沖擊間隔T1為0.02 s，即故障頻率為50 Hz；s(t)為諧波干擾(圖1b)，由幅值A(chǔ)1=A2=1，頻率f1=450 Hz，f2=1200 Hz的正弦信號(hào)疊加而成，用以模擬齒輪箱中多種諧波信號(hào)；n(t)為高斯白噪聲。

故障仿真信號(hào)x(t)由上述3種信號(hào)疊加而成。由下式計(jì)算信噪比：

(10)

式中，n2(n)為噪聲的能量。

計(jì)算可得故障沖擊h(t)相對(duì)于信號(hào)中的其他成分的信噪比為-11 dB。信號(hào)采樣頻率為10 000 Hz，采樣點(diǎn)數(shù)為1024。信號(hào)波形如圖1c所示。

(a)脈沖信號(hào)

(b)正弦信號(hào)

(c)合成信號(hào)圖1 仿真信號(hào)時(shí)域波形Fig.1 Waveforms of simulation signal

從合成信號(hào)的時(shí)域圖譜中可以發(fā)現(xiàn)，沖擊成分完全被淹沒(méi)，無(wú)法從時(shí)域信號(hào)中辨別故障信息。對(duì)仿真信號(hào)x(t)作Hilbert變換并計(jì)算其包絡(luò)譜，如圖2所示，發(fā)現(xiàn)包絡(luò)譜中峰值頻率為752 Hz，約為諧波信號(hào)f2與f1的差值，圖2所示的包絡(luò)譜低頻部分未出現(xiàn)沖擊信號(hào)相關(guān)的頻率或其倍頻成分。

圖2 仿真信號(hào)包絡(luò)譜Fig.2 Hilbert envelope spectrum of simulation signal

為了實(shí)現(xiàn)原始信號(hào)中周期性脈沖的增強(qiáng)提取，首先對(duì)信號(hào)x(t)進(jìn)行信號(hào)共振稀疏分解。將信號(hào)分解為包含諧波成分的高共振分量和包含脈沖信號(hào)成分的低共振分量，結(jié)果如圖3所示。圖3a和圖3b分別代表信號(hào)中的高共振諧波成分和低共振脈沖成分，可見(jiàn)諧波成分被有效地從原始信號(hào)中分離出來(lái)，但是低共振信號(hào)中沖擊成分的周期性并未體現(xiàn)，難以通過(guò)低共振分量對(duì)故障進(jìn)行判斷。

(a)高共振分量

(b)低共振分量圖3 信號(hào)共振稀疏分解結(jié)果Fig.3 Results of the simulation signal analyzed using the RB-SSD method

為了凸顯低共振分量中的周期脈沖成分，采用最大相關(guān)峭度解卷積方法對(duì)低共振分量進(jìn)行進(jìn)周期解卷。解卷積參數(shù)周期根據(jù)被測(cè)對(duì)象的轉(zhuǎn)頻和采樣頻率計(jì)算得到T=200。解卷積結(jié)果如圖4所示，可以明顯看出，低共振分量中明顯出現(xiàn)了周期近似為0.02 s的沖擊序列，與仿真信號(hào)中頻率為50 Hz脈沖序列相符，仿真結(jié)果表明該方法能夠有效地提取信號(hào)中的周期性沖擊成分。

圖4 低共振分量解卷積結(jié)果Fig.4 The result of low-resonance analyzed using the MCKD method

3 實(shí)驗(yàn)分析

利用齒輪箱故障實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)來(lái)驗(yàn)證所提出的故障診斷方法。數(shù)據(jù)從實(shí)驗(yàn)室的風(fēng)電動(dòng)力傳動(dòng)實(shí)驗(yàn)臺(tái)測(cè)得，如圖5所示，該實(shí)驗(yàn)臺(tái)由變頻器、電動(dòng)機(jī)、齒輪箱、發(fā)電機(jī)和電力負(fù)載箱組成，主要用于模擬風(fēng)電動(dòng)力傳動(dòng)系統(tǒng)的運(yùn)行。電動(dòng)機(jī)產(chǎn)生的轉(zhuǎn)速經(jīng)齒輪箱加速后作用于后續(xù)的發(fā)電設(shè)備，所產(chǎn)生的電能由負(fù)載箱消耗。齒輪箱結(jié)構(gòu)如圖6所示，采用減速箱倒置的方法來(lái)模擬風(fēng)電機(jī)組中的增速齒輪箱，齒輪箱中存在如軸、齒輪、軸承等多個(gè)旋轉(zhuǎn)零件，均會(huì)產(chǎn)生諧波信號(hào)。實(shí)驗(yàn)時(shí)，對(duì)高速軸上齒輪的某一齒進(jìn)行切除，去掉齒寬的1/3來(lái)模擬斷齒故障。振動(dòng)傳感器垂直放置于靠近高速軸的箱體上，用以采集高速軸徑向的振動(dòng)信號(hào)。高速軸輸入轉(zhuǎn)速為300 r/min，信號(hào)采樣頻率為5000 Hz，采樣點(diǎn)數(shù)為4096。

圖5 實(shí)驗(yàn)平臺(tái)Fig.5 The test stand

圖6 齒輪箱內(nèi)部結(jié)構(gòu)Fig.6 The structure of the gearbox

齒輪箱斷齒故障信號(hào)如圖7a所示，故障特征被完全掩蓋，無(wú)法直接識(shí)別故障。采用本文所提出的方法首先對(duì)信號(hào)進(jìn)行信號(hào)共振稀疏分解，對(duì)齒輪箱振動(dòng)信號(hào)中由旋轉(zhuǎn)部件產(chǎn)生的諧波和周期性故障脈沖進(jìn)行分離，得到圖7b和圖7c所示的高共振分量和低共振分量。其中低共振分量包含大量的沖擊成分，但整體的規(guī)律性脈沖成分并不明顯，不能作為故障診斷的依據(jù)。

隨后進(jìn)一步對(duì)低共振分量進(jìn)行最大相關(guān)峭度解卷積處理，相關(guān)參數(shù)T通過(guò)齒輪箱結(jié)構(gòu)計(jì)算出的轉(zhuǎn)頻信息結(jié)合采樣頻率得到，T=1002，解卷積結(jié)果如圖8a所示。從圖8a中可以明顯看到周期近似為0.203 s的沖擊序列，經(jīng)計(jì)算得到其頻率為4.95 Hz，接近高速軸轉(zhuǎn)頻，與高速軸齒輪故障的特征頻率相符。作為對(duì)比，相同參數(shù)下傳統(tǒng)的MCKD處理結(jié)果如圖8b所示，可以發(fā)現(xiàn)處理結(jié)果中并未出現(xiàn)明顯的周期性脈沖，無(wú)法根據(jù)檢測(cè)結(jié)果給出明確的診斷結(jié)論。實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明,采用所提方法通過(guò)諧波信號(hào)和沖擊信號(hào)的分離和對(duì)周期性脈沖的增強(qiáng)提取，能夠?qū)崿F(xiàn)齒輪箱斷齒故障的有效準(zhǔn)確檢測(cè)。

(a)原始信號(hào)

(b)高共振分量

(c)低共振分量圖7 斷齒故障信號(hào)共振稀疏分解處理結(jié)果Fig.7 Results of the vibration signal analyzed using the RB-SSD method

(a)低共振分量MCKD結(jié)果

(b)傳統(tǒng)MCKD結(jié)果圖8 斷齒故障解卷積處理結(jié)果Fig.8 Results of the signal analyze using the MCKD method

4 工程應(yīng)用

風(fēng)能作為一種可再生能源近年來(lái)發(fā)展迅速，但是由于風(fēng)力發(fā)電設(shè)備長(zhǎng)期運(yùn)行于偏僻環(huán)境中，設(shè)備更換成本巨大，從而對(duì)風(fēng)力發(fā)電設(shè)備的安全性檢測(cè)提出了更高的要求。齒輪箱作為風(fēng)力發(fā)電設(shè)備中重要的動(dòng)力傳動(dòng)裝置，工作環(huán)境惡劣，容易發(fā)生故障，嚴(yán)重影響風(fēng)機(jī)的運(yùn)行。為避免風(fēng)機(jī)發(fā)生重大事故，實(shí)現(xiàn)風(fēng)力發(fā)電機(jī)齒輪箱早期故障識(shí)別與診斷具有重大的意義。

振動(dòng)信號(hào)來(lái)源于某風(fēng)力發(fā)電機(jī)組在線(xiàn)檢測(cè)信號(hào)，風(fēng)機(jī)內(nèi)部機(jī)構(gòu)由異步發(fā)電機(jī)和一級(jí)行星齒輪箱構(gòu)成。采用加速度振動(dòng)傳感器對(duì)風(fēng)機(jī)進(jìn)行檢測(cè)，分別放置在發(fā)電機(jī)前后軸承、主軸前后軸承、齒輪箱輸入端和輸出端，采樣頻率為12.8 kHz。

對(duì)測(cè)得振動(dòng)信號(hào)的初步分析發(fā)現(xiàn)，齒輪箱輸出端軸承的振動(dòng)幅值對(duì)比其他測(cè)點(diǎn)較大，隨之對(duì)其進(jìn)行進(jìn)一步分析。軸承型號(hào)為6324，通過(guò)轉(zhuǎn)速計(jì)測(cè)得該風(fēng)機(jī)的工作轉(zhuǎn)速約為1500 r/min。根據(jù)轉(zhuǎn)速信息和軸承型號(hào)計(jì)算得到軸承的相關(guān)故障特征頻率，見(jiàn)表1。

表1 轉(zhuǎn)速為1500 r/min的6324軸承故障特征頻率Tab.1 Fault features of the bearing 6324 at 1500 r/min

圖9為齒輪箱輸出端振動(dòng)信號(hào)時(shí)域波形。由于風(fēng)機(jī)結(jié)構(gòu)復(fù)雜，振動(dòng)信號(hào)中包含系統(tǒng)中大量的諧波成分,加之運(yùn)行環(huán)境惡劣、背景噪聲強(qiáng)烈，故障特征信息被完全淹沒(méi)。在圖10所示的Hilbert包絡(luò)譜中，也只出現(xiàn)了25 Hz左右的轉(zhuǎn)頻，并未出現(xiàn)故障相關(guān)信息。

圖9 振動(dòng)信號(hào)時(shí)域波形Fig.9 The waveform of the vibration signal

圖10 振動(dòng)信號(hào)包絡(luò)譜Fig.10 The Hilbert envelope spectrum of the vibration signal

采用所提方法對(duì)信號(hào)進(jìn)行分析，首先對(duì)原始信號(hào)進(jìn)行信號(hào)共振稀疏分解去除信號(hào)中的諧波干擾和噪聲成分，結(jié)果如圖11所示?？梢钥闯觯凸舱穹至恐邪罅康奈⑷鯖_擊成分，但難以清晰辨別故障特征。 根據(jù)轉(zhuǎn)速和采樣頻率等相關(guān)信息，分別選擇周期T為106、161和221，對(duì)不同的MCKD結(jié)果進(jìn)行篩選，經(jīng)對(duì)比后發(fā)現(xiàn)，T=106時(shí)脈沖的提取效果明顯。如圖12a所示，經(jīng)過(guò)本文方法處理后的信號(hào)時(shí)域波形中可以明顯地看到等間隔的沖擊序列，沖擊周期約為0.0082 s；其Hilbert包絡(luò)譜如圖12b所示，清晰地出現(xiàn)了118.8 Hz頻率及其倍頻成分，與軸承內(nèi)圈特征頻率相符，實(shí)現(xiàn)了軸承故障特征的提取。作為對(duì)比，圖13給出了相同參數(shù)下未經(jīng)RB-SSD處理的MCKD結(jié)果，可以發(fā)現(xiàn)相比于本文方法，MCKD方法周期性脈沖提取效果并不顯著，無(wú)規(guī)律可循，無(wú)法根據(jù)檢測(cè)結(jié)果給出明確的診斷結(jié)論。

(a)高共振分量

(b)低共振分量圖11 信號(hào)共振稀疏分解結(jié)果Fig.11 Results of the vibration signal analyzed using the RB-SSD method

(a)低共振分量解卷積結(jié)果

(b)處理結(jié)果包絡(luò)譜圖12 低共振分量解卷積結(jié)果Fig.12 Results of the vibration signal analyzed using the proposed method

圖13 傳統(tǒng)MCKD檢測(cè)結(jié)果Fig.13 The result of the vibration signal analyzed using the original MCKD method

5 結(jié) 論

(1)當(dāng)齒輪箱振動(dòng)信號(hào)存在周期性脈沖時(shí)，預(yù)示箱體內(nèi)有旋轉(zhuǎn)零件發(fā)生故障，但是由于強(qiáng)烈諧波干擾和背景噪聲的存在，周期性脈沖信號(hào)不易察覺(jué)。

(2)針對(duì)RB -SSD算法小波字典單一，對(duì)含有多種諧波成分的故障信號(hào)分解效果不理想的問(wèn)題，本文將MCKD方法與之結(jié)合，實(shí)現(xiàn)低共振分量中周期信號(hào)的增強(qiáng)提取。

(3)RB -SSD和MCKD方法結(jié)合，對(duì)振動(dòng)信號(hào)的采集位置要求降低，能夠有效提取振動(dòng)信號(hào)被諧波和噪聲淹沒(méi)的微弱周期性沖擊成分。

(4)實(shí)驗(yàn)和工程應(yīng)用實(shí)例表明，該方法提取齒輪箱故障信號(hào)中的周期沖擊成分效果明顯，為齒輪箱故障診斷提供了一種有效的解決方法。

[1] 褚福磊. 機(jī)械故障診斷中的現(xiàn)代信號(hào)處理方法[M].北京：科學(xué)出版社, 2009:165-170. CHU Fulei. Mechanical Fault Diagnosis of Modern Signal Processing Methods[M]. Beijing: Science Press Pub.,2009:165-170.

[2] YUAN J, HE Z, ZI Y. Gear Fault Detection Using Customized Multiwavelet Lifting Schemes[J]. Mechanical Systems & Signal Processing,2010,24(5):1509-1528.

[3] 武哲, 楊紹普,劉永強(qiáng). 基于多元經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解的旋轉(zhuǎn)機(jī)械早期故障診斷方法[J]. 儀器儀表學(xué)報(bào),2016,32(2):241-248. WU Zhe, YANG Shaopu, LIU Yongqiang. Rotating Machinery Early Fault Diagnosis Method Based on Multivariate Empirical Mode Decomposition[J]. Chinese Journal of Scientific Instrument, 2016,32(2):241-248.

[4] 崔玲麗, 康晨暉, 張建宇,等. 基于時(shí)延相關(guān)及小波包系數(shù)熵閾值的增強(qiáng)型共振解調(diào)方法[J]. 機(jī)械工程學(xué)報(bào), 2010,46(20):53-57. CUI Lingli, KANG Chenhui, ZHANG Jianyu, et al. Enhanced Resonance Demodulation Based on the Delayed Correlation and Entropy Threshold of Wavelet Packet Coefficients[J]. Journal of Mechanical Engineering, 2010,46(20):53-57.

[5] 徐亞軍, 于德介, 劉堅(jiān). 基于線(xiàn)調(diào)頻小波路徑追蹤階比循環(huán)平穩(wěn)解調(diào)的滾動(dòng)軸承故障診斷[J]. 航空動(dòng)力學(xué)報(bào), 2013,28(11):2600-2608. XU Yajun, YU Dejie, LIU Jian. Fault Diagnosis of Roller Bearings Based on Chirplet Path Pursuit and Order Cyclostationary Demodulation[J]. Journal of Aerospace Power, 2013,28(11):2600-2608.

[6] 張文義, 于德介, 陳向民. 齒輪箱復(fù)合故障診斷的信號(hào)共振分量能量算子解調(diào)方法[J]. 振動(dòng)工程學(xué)報(bào), 2015,28(1):148-155. ZHANG Wenyi, YU Dejie, CHEN Xiangmin. Energy Operator Demodulating of Signal’s Resonance Components for the Compound Fault Diagnosis of Gearbox[J]. Journal of Vibration Engineering, 2015,28(1):148-155.

[7] 任學(xué)平, 張玉皓, 邢義通,等. 基于角域級(jí)聯(lián)最大相關(guān)峭度反褶積的滾動(dòng)軸承早期故障診斷[J]. 儀器儀表學(xué)報(bào), 2015,36(9):2104-2111. REN Xueping, ZHANG Yuhao, XING Yitong, et al. Rolling Bearing Early Fault Diagnosis Based on Angular Domain Cascade Maximum Correlation Kurtosis Deconvolution[J]. Chinese Journal of Scientific Instrument,2015,36(9):2104-2111.

[8] 李繼猛,張金鳳,張?jiān)苿?等. 基于自適應(yīng)隨機(jī)共振和稀疏編碼收縮算法的齒輪故障診斷方法[J]. 中國(guó)機(jī)械工程,2016,27(13):1796-1801. LI Jimeng，ZHANG Jinfeng，ZHANG Yungang, et al. Fault Diagnosis of Gears Based on Adaptive Stochastic Resonance and Sparse Code Shrinkage Algorithm [J]. China Mechanical Engineering, 2016,27(13):1796-1801.

[9] SELESNICK I W. Resonance-based Signal Decomposition: a New Sparsity-enabled Signal Analysis Method[J]. Signal Processing, 2011,91(12):2793-2809.

[10] 陳向民, 于德介, 李蓉. 基于信號(hào)共振稀疏分解與重分配小波尺度譜的轉(zhuǎn)子碰摩故障診斷方法[J]. 振動(dòng)與沖擊,2013,33(13):27-33. CHEN Xiangmin, YU Dejie, LI Rong. Rub-impact Diagnosis of Rotors with Resonance-based Sparse Signal Decomposition and Reassigned Wavelet Scalogram [J].Journal of Vibration & Shock,2013,32(13):27-33.

[11] MCDONALD G L, ZHAO Q, ZUO M J. Maximum Correlated Kurtosis Deconvolution and Application on Gear Tooth Chip Fault Detection[J]. Mechanical Systems & Signal Processing, 2012,33(1):237-255.

[12] SELESNICK I W. Wavelet Transform with TunableQ-factor[J]. Signal Processing IEEE Transactions on, 2011,59(8):3560-3575.

[13] 張永祥, 王孝霖, 張帥,等. 基于奇異值分解和相關(guān)峭度的滾動(dòng)軸承故障診斷方法研究[J]. 振動(dòng)與沖擊, 2014,33(11):167-171. ZHANG Yongxiang, WANG Xiaolin, ZHANG Shuai, et al. Rolling Element Bearing Fault Diagnosis Based on singular Value Decomposition and Correlated Kurtosis[J].Journal of Vibration & Shock, 2014,33(11):167-171.

(編輯 袁興玲)

Gearbox Fault Diagnosis Based on RB-SSD and MCKD

HE Qun1GUO Yuangeng1WANG Xiao1,2REN Zonghao1LI Jimeng1

1.School of Electrical Engineering, Yanshan University, Qinhuangdao,Hebei,066004 2.The Sixth Branch of Qinhuangdao Port Co., Ltd., Qinhuangdao,Hebei,066004

When a rotating part of the gearbox failed, the periodic fault impulse components in the vibration signals were easily submerged by the harmonic components and the strong background noises, thus leading to the challenging difficulties in the fault feature extractions. To address this issue, a new fault diagnosis method was proposed based on RB-SSD and MCKD herein. Firstly, the low-resonance components of the signals were separated from the harmonic components and the noises using RB-SSD method, and then the MCKD method was employed to the low-resonance components to further highlight the periodic impulse components. Finally, the envelope spectrum analysis was performed to diagnose the faults. The evaluation results from simulations, experiments and engineering applications demonstrate that the proposed method may extract effectively and highlight the periodic fault impulse components from noisy vibration signals, thus providing accurate and reliable diagnosis results.

gearbox; fault diagnosis; resonance-based sparse signal decomposition(RB-SSD); maximum correlated kurtosis deconvolution(MCKD); impulse feature extraction

2017-02-13

國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(51505415)；河北省自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(F2016203421)

TH113；TP206.3

10.3969/j.issn.1004-132X.2017.13.003

何 群，男，1969年生。燕山大學(xué)電氣工程學(xué)院副教授。主要研究方向?yàn)轱L(fēng)力發(fā)電機(jī)并網(wǎng)技術(shù)、故障診斷等。E-mail：hq@ysu.edu.cn。郭源耕，男，1991年生。燕山大學(xué)電氣工程學(xué)院碩士研究生。王 霄，男，1982年生。燕山大學(xué)電氣工程學(xué)院博士研究生，秦皇島港股份有限公司第六港務(wù)分公司高級(jí)工程師。任宗浩，男，1991年生。燕山大學(xué)電氣工程學(xué)院碩士研究生。李繼猛，男，1984年生。燕山大學(xué)電氣工程學(xué)院講師。