趙德尊　李建勇　程衛(wèi)東　溫偉剛

摘要：變轉速條件下故障軸承的沖擊間隔會相應的發(fā)生改變，導致以包絡分析為代表以恒轉速為前提的故障診斷方法失效。階比分析因其在消除頻譜模糊方面的有效性，成為處理變轉速故障軸承信號最為常規(guī)的方法。然而，上述方法在對信號重采樣的過程中存在幅值誤差、包絡畸變以及計算效率低等問題。為此，從滾動軸承的振動特性出發(fā)，提出了無需角域重采樣的基于廣義解調算法的滾動軸承故障診斷方法。整個算法主要包括五部分：（1）利用快速譜峭度算法確定最優(yōu)帶通濾波參數，并對原始振動信號進行濾波；（2）根據轉速脈沖信號計算并擬合轉速曲線；（3）通過轉頻方程以及滾動軸承的故障特征系數確定廣義解調算法所需要的相位函數；（4）根據相位函數對濾波信號進行廣義解調，對解調信號進行快速傅里葉變換（Fast Fourier Transform，FFT）獲取解調信號的頻譜圖；（5）觀察頻譜圖中的峰值，更改故障特征系數重復步驟（3）-（4），最終確定軸承故障類型。仿真及實測的故障軸承信號分析證明了新算法對變轉速下滾動軸承故障診斷的有效性。

關鍵詞：故障診斷；滾動軸承；變轉速；瞬時故障特征頻率；廣義解調算法

引言

滾動軸承是旋轉機械中使用較為廣泛的一種通用機械部件，其故障也是導致設備停車的重要原因之一，為確保運行安全和減少維修時間，滾動軸承的健康檢測受到越來越多的關注。其中以傅里葉變換為基礎的包絡分析技術是常用的方法之一。然而當轉速變化時，上述方法因頻率模糊現象而不再適用。實際工況中，變轉速工作模式的機械設備普遍存在。與恒轉速相比，變轉速工作模式下的破壞性更強，滾動軸承也更易產生故障，因此對變轉速工作模式下的滾動軸承進行故障診斷引起了學者的廣泛關注。

階比分析是變轉速條件下滾動軸承故障診斷的有效方法，其原理是獲得相對于參考軸的恒定角增量采樣，將時域的非周期信號轉化為角域周期信號以去除轉速變化對振動信號的影響，進而消除以快速傅里葉變換方法為核心的分析結果中的頻譜模糊現象。階比分析的步驟主要包括濾波、角域重采樣和頻譜分析。然而，階比分析因其有效性被廣泛使用的同時，其產生的精度誤差以及效率方面的缺陷也難以忽略。SAAVEDRA等對計算階比分析算法進行了詳細的分析與驗證，認為對振動信號進行角域重采樣時由于插值算法的精度難以控制，導致重采樣信號的幅值精度產生誤差。程衛(wèi)東等指出當采用增加采樣點的方法對軸承振動信號進行角域重采樣時，不同轉速時，插值的數據點不同會產生包絡變形，即沖擊包絡的峰值點與該包絡的起始點之間的間隔被縮短或者拉長，進而影響階比譜的精度。在效率方面，等角度采樣時標的獲取過程需要求解大量的二次方程，計算壓力較大，而且方程容易出現無解的情況。因此，尋找一種無需角域重采樣即可對滾動軸承的健康狀況進行判斷的分析方法具有十分重要的意義。

廣義解調算法是OLHEDE等提出的一種可以將時頻分布是傾斜、非線性的非平穩(wěn)信號轉換成時頻分布是線性的且平行于時間軸的平穩(wěn)信號的分析方法，并在語音信號處理方面得到了較好的效果?；趶V義解調算法適用于多分量的調幅一調頻信號的特點，很多學者將其應用于機械設備的故障診斷。CHENG將廣義解調算法進行了改進，并成功地用于多分量調幅-調頻信號的分解；皮維提出了一種基于多尺度線調頻基稀疏信號分解的廣義解調算法，該算法是通過基于多尺度線調頻基的稀疏信號分解，準確地計算出廣義解調所需的相位函數，進而有效地應用于變轉速工作模式下齒輪箱的故障診斷。FENG等利用廣義解調對能量分解算法進行了改進，以去除其僅適用于單分量窄帶寬信號的局限性，在變轉速調制信號的時頻分析中取得了理想的效果。

綜上所述，本文舍棄了階比分析算法，直接從故障軸承振動信號的時頻特性出發(fā)，與廣義解調算法相結合，提出了一種無需對信號角域重采樣的基于廣義解調算法的滾動軸承故障診斷方法。該方法的可行性主要包括以下兩點，一方面，當滾動軸承發(fā)生故障時，其故障特征頻率趨勢線將在包絡信號的時頻譜中表現出明顯的幅值優(yōu)勢并與轉頻曲線具有相同的變化規(guī)律。另一方面，廣義解調算法可以將時頻分布呈曲線變化的多分量非平穩(wěn)信號轉化為平行于時間軸的平穩(wěn)信號，進而滿足以快速傅里葉變換為核心的頻譜分析方法的條件。仿真及實測的故障軸承信號的分析結果表明，基于廣義解調算法的滾動軸承故障診斷算法可以有效監(jiān)測變轉速工作模式下滾動軸承的健康狀況。