錢 洵，黃振峰，毛漢領(lǐng)，李欣欣

（廣西大學(xué)機(jī)械工程學(xué)院，廣西南寧 530004）

0 引言

隨著現(xiàn)代機(jī)械設(shè)備向精密化、高速化、大型化發(fā)展，其運(yùn)行維護(hù)問題也愈加突出，這一問題同樣存在于糖廠的制糖機(jī)械設(shè)備。甘蔗是我國重要的糖料作物，是我國制糖業(yè)的主要原料，也是纖維、糖業(yè)化工、能源方面的原材料[1]。甘蔗預(yù)處理生產(chǎn)線包括蔗料撕解和提汁壓榨，其中壓榨處理設(shè)備包括原動電機(jī)、減速機(jī)和榨輥。減速機(jī)裝在原動機(jī)（電機(jī)）與壓榨機(jī)之間，是降低轉(zhuǎn)速和改變（增加）其扭矩的重要部件，通常分為單級傳動和多級傳動兩類。所用減速機(jī)為糖機(jī)專用的功率分流式雙圓弧齒輪減速機(jī)，總減速比94.49，額定功率700 kW，工作轉(zhuǎn)速（4～5）r/min。與通用減速器相比，甘蔗壓榨機(jī)專用減速器的工作轉(zhuǎn)矩大，平均轉(zhuǎn)矩（310～2740）kN·m；載荷性質(zhì)為強(qiáng)沖擊，最大短時負(fù)荷可能比正常負(fù)荷大50%，屬于低速重載減速機(jī)；減速器的尺寸和質(zhì)量大、造價高，生產(chǎn)、安裝周期長，制造難度較大。

1 故障形式和監(jiān)測方法

每年冬春榨季，糖機(jī)需要連續(xù)高負(fù)荷運(yùn)行（120～150）d，在此期間由于經(jīng)常受到強(qiáng)沖擊載荷，減速機(jī)軸承、齒輪等關(guān)鍵部件磨損嚴(yán)重。其中，大型雙圓弧齒輪制造成本高，運(yùn)行維護(hù)費(fèi)用昂貴，一旦出現(xiàn)損傷或故障將導(dǎo)致糖廠巨大經(jīng)濟(jì)損失。無論是何種傳動方式的減速器，其內(nèi)部結(jié)構(gòu)的零部件是相同的，均由軸、軸承、齒輪、聯(lián)軸器、機(jī)殼等部件組成（圖1）。減速機(jī)出現(xiàn)異常情況時，一般是這些零部件出現(xiàn)故障所引起的。主要故障有4類：軸不平衡，軸不對中，滾動軸承故障，齒輪故障[2]。其中，主要部件滾動軸承和齒輪的失效百分比約占80%。因此，滾動軸承和齒輪對減速器的平穩(wěn)運(yùn)行至關(guān)重要。

圖1 減速機(jī)傳動簡圖

以上分析和大量研究資料表明，減速器滾動軸承和齒輪直接關(guān)系到減速機(jī)運(yùn)行狀況的優(yōu)劣，軸承損壞必然導(dǎo)致減速器劇烈振動，繼而造成傳動齒輪輪齒不均載，引起潤滑油溫升高、黏度下降，最終導(dǎo)致齒面點(diǎn)蝕、膠合等嚴(yán)重失效，加劇減速器故障。為了避免榨季時減速器滾動軸承出現(xiàn)故障，以及由軸承故障引起齒輪等其他部件損傷導(dǎo)致的重大事故和經(jīng)濟(jì)損失，有必要對減速機(jī)滾動軸承和齒輪進(jìn)行狀態(tài)監(jiān)測。狀態(tài)監(jiān)測主要運(yùn)用無損檢測方法對設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行實(shí)時監(jiān)測和故障診斷。按分析的信號類型，監(jiān)測方法可以分為振動信號監(jiān)測、聲發(fā)射監(jiān)測、油液分析診斷、光纖信號監(jiān)測診斷等，它們各具特點(diǎn)，應(yīng)用場合不盡相同。但是與振動監(jiān)測相比，聲發(fā)射診斷技術(shù)易受巨大環(huán)境噪聲干擾，油液分析實(shí)時性不強(qiáng)，光纖監(jiān)測安裝復(fù)雜，成本高昂。本文采用振動信號監(jiān)測技術(shù)。

2 采集點(diǎn)選擇和系統(tǒng)搭建

2.1 振動信號采集點(diǎn)選擇

根據(jù)之前分析，滾動軸承和齒輪是減速機(jī)最重要的部件，監(jiān)測點(diǎn)應(yīng)靠近這兩者（圖2）。

圖2 信號采集分析系統(tǒng)

因?yàn)辇X輪位于減速機(jī)封閉箱體的內(nèi)部，無法直接獲取其振動信號，所以將監(jiān)測點(diǎn)放置于箱體近軸承座的平坦位置。這樣做一方面因?yàn)檩S承座直接受到滾動軸承的振動沖擊激勵，進(jìn)而傳遞到箱體表面，另一方面，減速機(jī)內(nèi)部軸系相互耦合，齒輪損傷故障產(chǎn)生的激勵也會通過軸系傳遞到軸承。因此，將監(jiān)測點(diǎn)選擇在靠近軸承座的箱體表面可以達(dá)到監(jiān)測整個減速機(jī)關(guān)鍵部件的目的。再者，減速機(jī)部件（軸承）振動對箱體的激勵在空間可以分解為X，Y，Z的3個不同方向，所以布置傳感器時也需要同時監(jiān)測3個方向的振動信號。所要監(jiān)測的減速機(jī)為三級傳動，前兩級傳動軸在箱體外有3個滾動軸承，其中右側(cè)是輸入軸，振動監(jiān)測點(diǎn)如圖3所示，1，4，7為 Y 向，2，5是X向，3，6，8是Z向。

2.2 硬件系統(tǒng)搭建

糖機(jī)振動信號采集系統(tǒng)的硬件部分包括：振動傳感器、高速數(shù)據(jù)采集卡、信號調(diào)理硬件（集成在采集卡內(nèi)部）和計算機(jī)。

振動傳感器選用6個B&K的4508B型壓電式加速度傳感器，使用聚丙烯酸鹽耦合劑固定在經(jīng)過處理后的箱體平整表面，負(fù)責(zé)拾取來自 X，Y，Z 3個方向上的箱體振動響應(yīng)。

圖3 振動信號采集點(diǎn)布置

高速數(shù)據(jù)采集卡選用B&K的3050-A-60型6通道數(shù)據(jù)采集卡，最大采樣頻率51.2 kHz，集成了0.1 Hz的高通濾波器，接收來自振動傳感器的壓電電流信號，并轉(zhuǎn)換放大成計算機(jī)能夠處理的數(shù)字電壓信號。數(shù)據(jù)采集卡通過LAN口與計算機(jī)進(jìn)行通信，最大傳輸速度較傳統(tǒng)的RS232、RS485等接口有很大優(yōu)勢。采集卡有6個通道，最大采樣率51.2 kHz，輸出電壓±10 V，精度24 bit，頻率分辨率為1/6400 Hz。

采集終端計算機(jī)是高性能便攜式筆記本電腦，安裝有與數(shù)據(jù)采集卡進(jìn)行通信的驅(qū)動和PULSE Labshop聲學(xué)和振動信號處理軟件。

3 時域奇異譜熵特征

信號采集系統(tǒng)從傳感器采集出的是離散的時間序列。信息熵可以對系統(tǒng)時間序列的不確定性程度進(jìn)行描述，其中奇異譜熵反映了機(jī)器振動能量在奇異譜劃分下的不確定性。多通道奇異譜分析同時考慮了不同通道以及不同時刻的振動信號的交叉相關(guān)關(guān)系，因此可以反映多傳感器不同空間分布信號的復(fù)雜性[4]。

為了充分利用多通道信息，定義時延分析窗口長度為M，通道數(shù)為 L，每通道采樣點(diǎn)數(shù)為 N，則可以得到（N-M）×（L×M）維

的數(shù)據(jù)矩陣A，其中時刻i的軌跡狀態(tài)向量為式（1）。

對于多通道單分量信號，奇異譜值能量集中在某一區(qū)域。但對于多通道復(fù)雜分量振動信號，奇異譜值能量較為分散，由此可以分析多通道傳感器信號的模式復(fù)雜度和能量分布。所搭建的多通道采集系統(tǒng)采集的信號由于布置空間存在相關(guān)性并且相互耦合，因此計算其奇異譜值可以分析通道間的相關(guān)性和交叉性。圖4是所采集的六通道信號的奇異值譜，其異譜熵值Ht為0.732 1，遠(yuǎn)大于單一模式分量的1.880 7e-13。各通道總體能量分布較為相似，說明各通道信號不只有單一分量，各模式分量之間既相關(guān)又有交叉耦合，振動能量差別較大，是復(fù)雜混合形式。其中通道1和2的振動能量最為集中，后續(xù)分析需要特別關(guān)注。

4 振動信號的包絡(luò)解調(diào)

圖4 奇異值譜

旋轉(zhuǎn)機(jī)械在故障初期表現(xiàn)為微弱的周期沖擊特征，這種沖擊特征在軸承上具體表現(xiàn)為沖擊激勵的部分階數(shù)模態(tài)振動被軸承故障特征頻率所調(diào)制，在齒輪上表現(xiàn)為齒輪嚙合振動被所在軸的轉(zhuǎn)頻所調(diào)制，當(dāng)齒輪存在不對中和安裝誤差，或者故障較為嚴(yán)重時，調(diào)頻和調(diào)幅同時存在[2]。為了提取故障特征，對振動信號進(jìn)行Hilbert變換得到時域包絡(luò)信號，再對包絡(luò)信號進(jìn)行快速傅里葉變換得到包絡(luò)譜，分析包絡(luò)譜中的特征譜線。

實(shí)信號 x（t）的 Hilbert變換定義[6]為式（4）。

其中，*為卷積。

定義解析函數(shù) z（t）為式（5）。

x（t）的幅值包絡(luò)函數(shù)見式（6）。

相位函數(shù)見式（7）。

以徑向振動信號Z2為例，其采樣頻率fs=51.2 kHz，包絡(luò)信號和包絡(luò)譜如圖5所示。

從圖5c可以看出，振動信號頻譜中存在明顯的以高速級齒輪嚙合頻率107.5 Hz為基頻以及2～4倍頻，并且基頻兩邊出現(xiàn)不對稱邊頻帶，邊頻間隔為6.25 Hz，正好是軸的轉(zhuǎn)頻，其余頻率成分占比不高，說明該級齒輪和軸承總體不存在大的故障。但是，較大的倍頻幅值以及邊頻帶的出現(xiàn)說明，齒輪發(fā)生局部磨損、安裝不對中并開始出現(xiàn)以調(diào)制頻率為轉(zhuǎn)頻，嚙合頻率為載波的調(diào)制振動，邊頻帶的不對稱說明調(diào)頻和調(diào)幅同時存在。圖5d包絡(luò)譜中107.5 Hz并且倍頻削弱但是仍然存在，邊頻帶消失，低頻部分也出現(xiàn)了各軸轉(zhuǎn)頻，包括邊頻，說明嚙合頻率的調(diào)制頻率被解調(diào)出來，同時齒輪嚙合頻率及其倍頻本身也作為調(diào)制頻率被解調(diào)出來，可以肯定存在周期性脈沖成分，包絡(luò)分析效果顯著。

5 振動信號的時頻分析

圖5 Z2 fs=51.2 kHz時的包絡(luò)信號和包絡(luò)譜

雖然現(xiàn)實(shí)世界中大多數(shù)信號的頻率含量隨著時間的推移而演變，但經(jīng)典的頻譜和功率譜分析并沒有揭示出如此重要的信息[9]。這一特征在糖機(jī)中較為顯著，因?yàn)樘菣C(jī)在壓榨過程中承受巨大的時變載荷，軸承等部件在磨損、點(diǎn)蝕后易產(chǎn)生隱含的周期脈沖，并且壓榨期間會根據(jù)蔗料進(jìn)量調(diào)整電機(jī)轉(zhuǎn)速，是典型的非平穩(wěn)信號，時頻分析在一定程度上克服了上述缺點(diǎn)。

對不同轉(zhuǎn)速下的徑向振動信號Z2進(jìn)行分析，轉(zhuǎn)速先后為390 r/min和370 r/min，重構(gòu)所得的時頻圖如圖7所示。

圖6 相平面上的小波時頻窗口

從圖7中可以發(fā)現(xiàn)，在4 s左右信號時頻分布出現(xiàn)了較為明顯的錯位，可以判斷在此時刻兩邊轉(zhuǎn)速發(fā)生了變化，還可以發(fā)現(xiàn)4 s后時頻圖低頻部分有不同周期的沖擊峰值點(diǎn)，并且周期隨著頻率增大而減小，這與齒輪嚙合頻率和轉(zhuǎn)頻的關(guān)系相符合，說明該沖擊脈沖現(xiàn)象是嚙合基頻及其倍頻所引起，結(jié)論與包絡(luò)分析結(jié)果一致，但是比包絡(luò)分析更加直觀。圖8的107 Hz基頻切片顯示出這種周期沖擊特征。

6 經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｊ椒纸?/h2>

經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解 （Empirical Mode Decomposition，EMD）是Huang等人提出的一種用來分析非平穩(wěn)信號的基于經(jīng)驗(yàn)的模式分解算法，它把復(fù)雜的數(shù)據(jù)分解成有限的、通常是少量的幾個固有模式函數(shù)分量（Intrinsic Mode Functions，IMF），是數(shù)據(jù)驅(qū)動的自適應(yīng)分析方法[11]。EMD的過程可以簡單表述為：

（1）提取原信號x（t）的極大值和極小值點(diǎn)。

圖7 連續(xù)小波時頻圖

圖8 107 Hz特征頻率時頻切片

（2）3次樣條曲線擬合極值點(diǎn)，得到上下包絡(luò)線，包絡(luò)均值為 m1，m1和 x（t）關(guān)系為 x（t）-m1=h1。

（3）再將h1作為原始數(shù)據(jù)，如此重復(fù)k次，直到h1k是一個IMF 分量，記為 c1。

（4）將 c1從原始信號中分離出來，得到殘余項 r1，r1=x（t）c1。

將殘余項作為新的數(shù)據(jù)重復(fù)（1）～（4）步，直到殘余項為單調(diào)函數(shù)。370 r/min的振動信號的EMD分解結(jié)果如圖9所示。

經(jīng)過對比和頻譜分析發(fā)現(xiàn)，IMF5中疑似含有復(fù)制調(diào)制分量即嚙合頻率102 Hz的調(diào)制信息，進(jìn)一步研究其希爾伯特幅值切片譜，發(fā)現(xiàn)最高譜峰調(diào)制頻率就是輸入軸的轉(zhuǎn)頻為6.09 Hz，由此成功地分解出隱含的調(diào)制振動分量（圖10）。

圖9 經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｊ椒纸饨Y(jié)果

圖10 IMF5希爾伯特譜

7 結(jié)語

振動信號是進(jìn)行設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測和故障診斷的良好媒介，通過搭建采集系統(tǒng)采集監(jiān)測點(diǎn)的振動信號，計算奇異值熵指標(biāo)獲得了多通道模式分量混合信息；利用Hilbert包絡(luò)解調(diào)，發(fā)現(xiàn)了糖機(jī)振動調(diào)制現(xiàn)象，解調(diào)出了振動調(diào)制頻率；利用連續(xù)小波分析較好地分辨了轉(zhuǎn)速變化，發(fā)現(xiàn)了隱含沖擊特征，最后使用經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解成功提取了隱含沖擊成分，實(shí)現(xiàn)了初步的狀態(tài)分析，為設(shè)備故障診斷和健康管理打下基礎(chǔ)。