自适应调频模式分解在轴承故障诊断中的应用

黄绍伟

(福建华电可门发电有限公司，福州 350500)

0 引言

汽轮机是火力发电厂的核心设备之一，长期在高温、高压的恶劣环境下运行容易发生故障，一旦发生故障往往会导致巨大的经济损失和人员伤亡[1]。近年来随着经济社会发展的需要，汽轮机组的容量不断扩大，其结构和系统越来越复杂，导致其故障诊断的难度越来越大。及时诊断并预防汽轮机组的故障，可提高设备的可用率，保障机组安全、经济地运行，对发电企业提高经济效益、增强竞争力具有非常重要的意义[2]。

汽轮机作为典型的大型旋转机械设备，轴承是其承受并传递载荷的重要部件，也是故障率高发的部件。轴承的运行状态决定了汽轮机组的可靠性，并直接关系到汽轮机组的整体性能，甚至影响整个电力系统的安全稳定。机械振动测量法是对各种结构进行状态监测和缺陷检测的重要方法。对轴承的振动测量信号进行故障特征提取是目前轴承故障诊断的主要方式之一[3]。轴承的振动测量信号中包含多种故障的特征信息，通过提取这些故障特征信息，可以对各种故障进行准确诊断。然而轴承的振动测量信号通常包含大量非线性、非平稳的背景噪声，其故障信息微弱且不易识别。

目前，对于此类多分量的复杂信号通常采用信号分解和时频分析等方法进行处理。近年来，出现了越来越多高效、可靠的信号处理算法，为轴承故障诊断方法提供了更多选择：肖茂华等人提出了基于带有自适应白噪声的完全集合经验模态分解和小波阈值的滚动轴承故障特征提取方法[4]；冯博等人提出基于经验小波变换的轴承故障诊断方法，该方法提高了信噪比、信号分离的可靠性和计算速度[5]；许凡等人提出了一种基于局部均值分解与基于尺度熵的相邻传播聚类滚动轴承故障识别方法，具有较好的识别效果[6]；任学平等人提出基于变分模态分解和快速谱峭度的滚动轴承早期故障诊断方法，该方法能够有效识别出轴承振动测量信号中的早期故障特征信息[7]；自适应调频模式分解(ACMD)是一种稳定的自适应信号分解方法，能够独立估计每个信号分量，同时不需要预先知道信号分量的数量。由于对先验知识的要求较少，ACMD更适用于实际工程领域[8]。本文研究并探讨了该算法在滚动轴承故障诊断的应用。

1 原理

对于包含K个分量的调频信号可以表示为

(1)

式中：Ai(t)>0，表示第i个信号分量的瞬时幅值；fi(t)>0，表示第i个信号分量的瞬时频率；θi表示第i个信号分量的初始相位。

基于解调技术，式(1)中第i个信号的分量可以被重写为

(2)

(3)

ACMD采用基于匹配追踪的贪婪算法，自适应地估计原始信号的各个分量。对于第i个分量，待求解的模型如下所示，

(4)

假设时域信号s(t)被离散为N个采样点，

t=t0∶tN-1，

(5)

则式(4)的离散形式为

(6)

式中：Ω为二阶差分矩阵，ai，bi，ci，si满足如下关系

(7)

(8)

式中：α控制输出结果的平滑程度。

信号分量的估计为

(9)

根据式(8)可得频率的增量

(10)

因此，瞬时频率的更新为

(11)

式中：Ω为二阶差分矩阵；I为单位矩阵；系数β为控制输出结果的平滑程度。

通过反复迭代求解即可得到原始信号s(t)的各个分量。

2 试验

试验采用的滚动轴承故障数据来自美国凯斯西储大学轴承数据中心[9]，轴承型号为6205-2RS JEM SKF深沟球轴承，轴承转速为1 752 r/min，采样频率为12 kHz，数据采样点数为12 000，轴承内圈通过电火花加工得到的损伤直径为0.355 6 mm，根据经验公式可得轴承的转动频率fr=29.2 Hz，内圈故障频率fi=157.7 Hz。轴承内圈故障振动信号的时域图和频域图如图1所示。

从图1可以看出，轴承内圈损伤导致振动冲击序列的产生，但是受到高频噪声的影响，无法直观地判断故障类型。对轴承内圈故障振动信号进行4阶ACMD处理，结果如图2所示，图3为4个分量对应的频谱图。从图3— 4中可以看出，ACMD算法起到自适应带通滤波的作用，有效分离了各个频段的信号分量。

图1 原始信号波形图Fig.1 Waveforms of the original signal

图2 原始信号ACMD处理结果Fig.2 Waveforms of the original signal processed by ACMD

图3 各分量对应的频谱图Fig.3 Frequency spectrum of each component

计算各分量的峭度，结果见表1。根据峭度准则，信号的峭度越大，其中包含的冲击成分越多，故障特征越明显，因此选取峭度最大的分量2用以计算包络谱，结果如图4所示。

表1 各分量峭度Tab.1 Kurtosis of each component

从图4可以清晰看出转动频率fr及其倍频，内圈故障频率fi及其倍频，以及边频带，故障特征明显，能够明确判定轴承故障类型为内圈故障。

图4 分量2包络图Fig.4 Envelope diagram of component 2

3 结论

ACMD是一种自适应的信号分解法，所需的先验信息较少，更加适用于实际工程问题。将其应用于滚动轴承内圈故障试验，结果表明该方法能够自适应分解得到信号的各个分量，结合包络谱分析能够有效提取故障特征信息判定故障类型。ACMD在非平稳信号的分析处理及故障诊断领域有广阔的应用前景。