基于变分模态分解与双谱估计的r滑动轴承摩擦状态评估*

□ 姜乃铭

宁波大学 机械工程与力学学院 浙江宁波 315211

1 研究背景

滑动轴承作为机器中的常用零部件,一旦失效,会对机器造成严重影响,甚至会产生安全隐患,造成安全事故。因此,对滑动轴承摩擦状态进行估计与监测十分有必要。目前,国内外常用的滑动轴承摩擦状态监测方法主要有声发射监测法、光学监测法、磨屑分析法和油膜电压测量法[1],这些方法取得了一定成果,但也存在一些问题。声发射监测法与光学监测法通过声发射传感器与光学传感器采集信号,进而分析滑动轴承摩擦状态[2-3],存在监测易受干扰等问题。磨屑分析法通过采集轴承内表面磨屑量来分析摩擦程度[4],存在及时性差、需要停工检查等问题。油膜电压测量法一般采用搭建油膜测量电路的方法,存在直接接触轴承表面、安全性差的问题[5]。为了克服上述问题,笔者采取电机电流信号特征分析的方法,通过采集电机定子端电流信号来分析滑动轴承的工作状态,具有远距离监测、不影响加工精度、安全性高、实时性强、不易受干扰等优点。

电机电流信号特征分析最初用于诊断电动机转子断条故障,近年来,越来越多的学者将电机电流信号特征分析用于诊断电动机外接负载故障。杨明等[6]采集电动机定子电流信号,使用频谱分析方法诊断了齿轮断齿故障。赵帅等[7]采集机床主轴电机的电流信号,使用主成分分析与随机森林相结合的方法成功评估了机床刀具的磨损程度。文献[8]通过分析机床的电流信号,研究了机床导轨的摩擦状态变化规律。滑动轴承的摩擦波动可以看作是负载变化,因此采用电机电流信号特征分析来评估滑动轴承摩擦状态是可行的。由于滑动轴承的摩擦特征量多表现为非线性非高斯特征,并且电流信号中存在基频等不包含摩擦特征的无用信号,因此首先采用变分模态分解方法来分解电流信号,去除无用信号,提取摩擦特征频段;然后采用对非线性特征十分敏感并且可以抑制高斯噪声的双谱估计对摩擦特征频段进行分析,进而评估滑动轴承的摩擦状态。

2 评估方法

2.1 变分模态分解

变分模态分解是一种基于约束变分构造的自适应信号处理方法,以每个模态函数都具有有限带宽为前提,将信号分解问题转化为搜寻变分模型最优解的过程。与经验模态分解相比,变分模态分解具有严格的数学基础,避免了端点效应和模态混叠[9-10]。变分约束模型为:

min{um},{ωm}

(1)

式中:um为本征模态函数;ωm为各模态函数对应的中心频率;m为模态函数数量;t为时间;f为原信号;δ(t)为时间域密度;e-jωmt为信号随时间旋转的相位。

(2)

(3)

2.2 双谱估计

非参数法的双谱估计分为直接法与间接法,直接法相比间接法,计算量少,效率高,因此笔者采用直接法[11]。

假设有采集长度为N的序列信号{x(i)},i=1,2,…,N,介绍双谱估计的具体步骤。

(1) 将长度为N的信号样本{x(i)}分为K段,每段数据有M个点,对第h段数据进行离散傅里叶变换,得:

(4)

(5)

式中:a1、a2为水平轴与竖直轴方向上的两个频率;Δ0为双谱区域内沿着水平方向和竖直方向的频率采样点间隔。

(6)

(7)

(8)

式中:N0为采样点数;fs为采样频率。

2.3 评估流程

对所采集的电机电流信号进行变分模态分解,对分解后的各个本征模态函数进行快速傅里叶变换,以表征各个本征模态函数的频率成分。去除基频等无用信号频段,由于摩擦信号的非线性特征多存在于中高频段,因此对变分模态分解出的高频段本征模态函数进行重构,得到新的信号。对新的信号进行双谱估计,得到三维双谱图。将随时间变化的双谱估计三维图与由滑动轴承油膜电压试验得到的油膜电压值曲线进行对比,进而评估滑动轴承的摩擦状态。

3 试验设计

建立滑动轴承试验装置,如图1所示。试验中使用YL7124型感应电动机,通过弹性联轴器连接滑动轴承,基于由恒压电源供电的霍尔传感器采集电机定子电流信号,并连接数据存储装置。选用DPO4034B型示波器来测量电流电压波形,采样频率为2 500 Hz,并保存数据,最后在计算机端进行数据处理。在轴瓦与轴之间建立油膜电压值测量电路,来保证滑动轴承油膜工作至干摩擦阶段。油膜电压值测量电路如图2所示,其中RL为油膜电阻,RF为保护电阻。将导线一端连接轴瓦,另一端连接轴,使用电压表测量油膜电压值,油膜电压值降至一个较低值附近,并持续一段时间后确认试验结束。电动机转速为1 500 r/min,切断油路后测量时间约为300 min,每隔2 min采集一次电压电流信号。

▲图1 滑动轴承试验装置▲图2 油膜电压值测量电路

4 试验结果

4.1 油膜电压

测量得到的油膜电压值如图3所示。由图3可以看出,随着滑动轴承持续运转,油膜电压值逐渐下降,说明轴瓦与轴之间的油膜逐渐变得稀薄。测量不加润滑油的轴瓦与轴之间电压值约为0.2 V,说明干摩擦的油膜电压值约为0.2 V。因此,在测得0.2 V电压值并保持一段时间后,即可认为滑动轴承已达到干摩擦状态,保证所提取的电机电流信号包含整个滑动轴承的摩擦状态变化过程。

4.2 变分模态分解

对所采集的电机电流信号进行变分模态分解,得到变分模态分解后各本征模态函数(IMF)波形,如图4所示。对分解出的各本征模态函数分量进行快速傅里叶变换,得到变分模态分解后各本征模态函数频谱,如图5所示。

由图5可以看出,IMF1是基频信号,频率为50 Hz,IMF2的频率也约为50 Hz,IMF3、IMF4、IMF5的频率成分为中高频,因此对IMF3、IMF4、IMF5三个信号进行重构,得到重构信号,如图6所示。对重构信号进行双谱估计。

▲图3 油膜电压测量结果▲图4 变分模态分解后本征模态函数波形▲图5 变分模态分解后本征模态函数频谱

▲图6 重构信号

4.3 双谱估计

对滑动轴承运转过程中几个时间点的重构信号进行三维双谱估计,得到双谱估计三维图,如图7所示。图7中两波峰为正常运转时的电流谐波,其余波动为摩擦转矩所带来的扰动。与油膜电压值曲线相对比,可以看出初始润滑阶段谐波外频率稍有波动,此时油膜正逐渐形成,所以存在摩擦波动;随后波动逐渐减少到只剩两谐波,此时滑动轴承处于流体润滑阶段,因此波动很少。再随后波动逐渐增加,此时滑动轴承开始进入干摩擦阶段,因此谐波外波动逐渐增加。综上所述,通过观测双谱估计三维图的波动频率,可以很好地评估出滑动轴承的摩擦状态。

▲图7 不同时间点双谱估计三维图

5 结束语

笔者对基于变分模态分解与双谱估计的滑动轴承摩擦状态评估进行研究。变分模态分解有效实现了电机电流基频信号的滤除,通过重构中高频信号,成功提取电机电流信号摩擦特征量。

对重构后的信号进行双谱估计,随着摩擦的进行,双谱估计三维图呈现出非谐波频率波动逐渐增加的趋势。通过波动的情况,可以评估出滑动轴承摩擦状态的变化。