基于全矢小波分析的滚动轴承信号降噪处理

李浩，董辛旻，王爱军，代瑞鹏，于大永

(1.郑州大学 振动工程研究所，郑州 450001；2.中国石化中原油田分公司 天然气处理厂，河南 濮阳 457001)

在某些工况下，轴承的故障信号中含有大量的随机噪声，影响了故障信号特征信息的提取。如何去除含噪信号中的噪声干扰，提取出信号真实的故障信息，是轴承故障诊断需解决的关键问题。

传统方法一般使用单通道信号进行小波降噪，提取信号特征信息，容易造成误判；结合全矢谱技术，对双通道信号进行小波降噪并进行信息融合，能更准确地提取信号特征信息[1]。

1 全矢小波降噪原理

1.1 小波降噪原理及步骤

设含有噪声的非平稳一维信号为

S(i)=f(i)+e(i)，

式中：S(i)为含噪信号；f(i)为真实信号；e(i)为噪声信号，噪声性质未知。小波降噪的目的是将f(i)的特征信息从S(i)中最大程度地提取出来。对信号进行小波降噪处理的过程为：首先将含噪信号进行小波分解，各分解系数具有相同频率比例；由于噪声部分通常出现在信号的高频系数中，因此采用阈值形式对小波分解的高频系数进行量化处理；最后重构信号即可达到降噪的目的。这种降噪方法基本上去除了信号中的噪声，较好地保留了原始信号的特征信息[2]。

1.2 全矢谱技术

旋转机械在进行检测时，通常使用同一截面上互相垂直的2个传感器采集设备的振动信号。由于转子的涡动特性，任一探头检测到的信息均不能反映设备的实际运行状况。在很多情况下，两通道信息差异很大，直接影响诊断结果，极易造成误判。采用全矢谱技术可以对双通道信息进行信息融合，从而减少误判，提高故障诊断的准确率[3-5]。

假定{xi}和{yi}分别是x,y方向上的离散序列，采用数据的数据级融合方法，令 {zi}={xi}+j{yi}(i=1,2,…,N/2-1)，其中j为虚数，得到一个离散的融合复序列，对其进行Fourier变化，因此可得出

(1)

式中：ZRk，ZIk分别为Zk的实部序列和虚部序列；xck，xsk,yck,ysk分别为xk和yk的实部序列和虚部序列。

(2)

式中：Xpk，Xrk分别为正、反进动圆的半径;φpk，φrk分别为正、反进动圆的初相位。

则转子的涡动椭圆轨迹参数与2个正圆参数关系为

(3)

式中：RLk为全矢谱的主振矢(椭圆长半轴)；RSk为副振矢(椭圆短半轴)；αk为振矢角(椭圆长轴和x轴正方向的夹角)；φαk为矢相位(轴心轨迹初始相位)。这些参数综合反映了垂直安装传感器条件下转子的运动状态。由此可知全矢谱所需要的各谐波的特征信息，使技术人员能更容易判断出故障信息。

1.3 全矢小波降噪技术

全矢小波分析技术是小波分析技术与全矢谱技术的结合，其主要根据噪声信号的特点，选择小波函数与分解层数，将两通道的噪声信号进行小波分解，并选择阈值对小波分解的高频系数进行量化处理，最后经单支重构得到重构信号。将多通道的对应重构信号采用全矢谱理论进行融合，得到各个频率下的主振矢、副振矢、振矢角及矢相位等参数，从而判断故障信息。这种方法不仅保证了信号中特征信息的完整性，还提高了故障诊断的准确率。

2 试验研究

采用某电气工程实验室的试验数据[6]，轴承型号为SKF6205-2RSJEM，采样频率为4 800 Hz，采样长度为1 024。转子转速为1 508 r/min，工作频率为25 Hz。采集到的轴承信号时域图如图1所示，从图中可以看出，水平方向和垂直方向的信号均含有噪声，而且信号的波形十分复杂，因此，从信号的时域图中很难提取出信号的特征信息，无法对轴承做出准确的故障分析和判断。

图1 轴承的信号时域图

采用一维小波，并根据小波默认阈值的选取规则对图1中的信号进行降噪，结果如图2所示。

由图2可看出，经过小波降噪后，水平方向和垂直方向的信号均较完整地保存了原始信号的特征信息。水平方向的信号波形具有明显的周期性，但上下不对称；垂直方向的信号上下也不对称且波形杂乱无章。由此可知，经小波降噪后，可以初步地提取到轴承信号的特征信息，但仍不能准确分析出该轴承的工作状况。因此，对降噪后的信号进行Fourier变换，得到其频域图如图3所示。

图2 经过小波降噪后的时域图

由图3a可以看出，x通道在频率为50 Hz左右振动幅值最高，轴承振动最剧烈；从图3b可以看出，y通道在频率为25 Hz左右振动幅值最高，轴承振动最剧烈。幅值图说明2组信号的振动幅值存在一定的差异，如果仅以某一方向的信号为基础进行诊断，并以此决定设备工作状态，会造成一定程度的误判。因此，采用全矢谱技术将小波降噪后2个通道的信号进行信息融合，结果如图4所示。

图3 降噪后信号的频域图

图4展示了轴承振动的频谱结构和强度，其中，工作频率(25 Hz)处的振动幅值最大，轴承的振动最剧烈；2～4倍频(工作频率的倍数)处的幅值比较接近，但明显小于1倍频处的振动幅值；更高的倍频处仅有较小的振动。这说明全矢小波降噪更好地提取出了信号的特征信息，可更准确地对轴承信号进行分析和故障判断。

图4 经全矢小波降噪后的全矢幅值图

3 结束语

由于采集时截面的方向不同，所采集到的信号包含的信息也不同，但是各信息间又有不可分割的联系。传统方法使用单通道进行信号的特征提取，会造成一定程度的误判，结合全矢谱技术，对小波降噪后双通道的信号进行全信息融合，能更全面和准确地提取出信号的特征信息，从而有效地反映出轴承的工作状态，提高轴承故障诊断的精度。