论大摆锤滚动轴承振动信号特征提取方式

戴少鹏 孙昌洁 卿光伟

摘要：当前我国经济发展进程较为迅猛，人民群众的物质生活水平有了长足的进步，在此背景下民众对于精神娱乐层面的需求也与日俱增。大摆锤作为一种载人游乐设施，能够带给人们极致的失重及超重体验，但与此同时也存在着一定的安全隐患，各类安全事故层出不穷，使得这类设备被损坏，情况严重时甚至会引发一系列的人员伤亡。大摆锤属于一大型旋转机械，其中滚动轴承有着较大的产生故障概率，牵一发而动全身，对于整个设备的正常运转有着重要的作用。基于此，本文就大摆锤滚动轴承常见的失效方式进行概述，并分析了其滚动轴承振动信号特征的提取方式，以供参考。

关键词：大摆锤;滚动轴承;振动信号特征

大摆锤有着较高的运转速度，在运转过程中滚动轴承这一种核心部件很容易受到高速的影响而产生故障，因此相关技术人员应当明确滚动轴承常见的失效方式，并根据大摆锤实际运转情况，采取合理的滚动轴承振动信号特征提取方式，以此来确保大摆锤运转时的安全性及稳定性。

一、大摆锤滚动轴承常见失效方式

一般而言，大摆锤滚动轴承主要存在着以下几种失效方式：第一，轴承腐蚀。大摆锤滚动轴承产生腐蚀现象的原因主要是轴承表面金属产生了缺陷、夹渣或疏松进而引发了一系列的化学、微电流以及机械反应，轴承被腐蚀的点主要呈现出圆形的状态，且周围并不会出现裂纹，并会不断扩展至轴承深处。第二，轴承破损。大摆锤滚动轴承产生破损现象的原因主要是轴承运转时承受了较大的载荷冲击，转动速度超过相关标准，润滑效果不佳等，情况严重时滚动轴承甚至会产生断裂现象。第三，轴承疲劳。大摆锤滚动轴承会在长期相关载荷作用下引发相应的疲劳失效，因滚动体或滚道表面出现了剥落坑，如若超出了使用次数上限，那么其中的应力就会聚集于某一部位，从而使这一部位产生疲劳剥落点，并呈鱼鳞状呈现，如若不及时采取措施进行处理，那么就会引发大面积的剥落，滚动轴承就会失效。第四，轴承磨损。大摆锤滚动轴承产生磨损现象主要是因为在配合面中有着细微的间隙，使得轴承在滚动时产生较大的摩擦，或者是在轴承滚道以及滚动体在运转过程中产生了异物，这样一来就会降低滚动轴承的运转精度。第五，轴承胶合。大摆锤滚动轴承产生胶合现象主要是为装配方式不符合标准，使得其中存在着过大的轴向载荷，这样一来就需要较大的启动加速度，轴承内部润滑效果不足，轴承内部不同部位就会在表面产生烧伤现象，情况严重时金属表面就会互相粘附。

二、大摆锤滚动轴承振动信号特征提取方式

（一）全矢谱法

全息谱、全频谱和全矢谱是同源信息融合技术中具备一定代表性的方法，其中全频谱最早出现在人们视野之中，主要被应用于各类办公产品之中，但由于受到技术条件方面的限制，通过这类方式所呈现的谐波轴心轨迹不够清晰，并且无法明确了解不同频率的振动强度。为了解决这一问题，我国著名学者屈梁生院士则提出了全息谱法，但这一方法很容易与其余轨迹产生交叉的现象，所获取的信号较为混乱，所形成的图谱较为模糊，在对其进行分辨时显得较为困难，故而韩捷教授便提出了全矢谱这一概念（英文全称为FullVector Spectrum， 简称 FVS），这一方式能够更为快捷地明确不同谐波的最大振动强度，便于相关人员对故障振动信息进行有效的提取。

应用全矢谱方式首先要采集双通道信号，主要通过安装传感器来进行采集，因此船帆器的安装位置就显得尤为重要，一般采取水平+垂直以及V形这两种安装位置。在全矢谱中，单一的信号频谱特征及数据信息和传统谱方式特征及数据信息基本相同，但全矢谱方法将X、Y这两个广义垂直方向通道中的振动信息进行了结合，能够更为全面地呈现出其振动特征。但需要注意的是，在对全矢谱数值算法进行推导时，主要是将位移信号的垂直程度作为理论基础，因为位移信号能够通过线性的方式转化为速度信号以及加速度信号，故而全矢谱处理方式也同样适用于速度信号以及加速度信号的处理之中。

（二）局部均值分解法

在传统分析方法中，主要是以经验模态分解算法（EMD）为代表，但这一方法很容易在提取振动信号特征的过程中产生信号丢失的现象，故而相关学者对这一方法进行了优化，提出了局部均值分解法（LMD）。与EMD法相比，局部均值分解法不但能够确保振动信号信息不会丢失，还能够分解相应的复杂信号，将其细化为包含包络信号以及纯跳频信号的PF分量，相比之下局部均值分解法具备更强的端点效应，且迭代次数更多。

具体而言，局部均值分解法主要是充分考虑到被处理信号所具备的特点，根据其尺度大小来将其中的非线性信号细化为相应的PF分量，单个PF分量存在着一个纯调频信号以及包络信号。其中包络信号主要代表了PF分量的瞬时幅值，通过纯调频信号就能够对PF分量的瞬时频率进行计算，最后汇总所有的瞬时幅值以及瞬时频率，那么就能夠得出较为精准的时频分布情况。局部均值分解法虽然得到了较为广泛的应用，具备一定的优势，但其中也存在着一定的不足之处，其优势主要是以下几个方面：

第一，具备较强的自适应性。局部均值分解法能够有效利用自身信号所具备的极值点，依据相应的时间尺度，将信号中的波动频率逐一呈现，并不断分解原始信号，最终得到单调的参与分量。故而局部均值分解法能够进行自适应分解，不需要相关辅助知识及辅助流程。同时在应用局部均值分解法时，如若所分解的信号存在着差异，那么通过局部均值分解法所获取的波动模式也会具备相应的不同点，充分体现出了其自适应性较强。

第二，具备较强的独立性。在采取局部均值分解法时，首先是对纯调频信号进行迭代分离，最后才是获取相应的包络信号，二者之间并不会产生较高的影响，具备一定的独立性，故而其中数量众多的 PF 分量的瞬时幅值局部特征信息能够得以保留。

第三，具备较强的完备性。局部均值分解法主要是把原始信号分解为若干个PF分量以及KU余量，后续会对二者进行结构的重置，进而保留原始信号的基本特点，充分体现出了这一方法的完备性。

而局部均值分解法的不足之处主要是以下几个方面：采取局部均值分解法之后，主要是根据平滑曲线来获取相应的包络估计曲线以及局部均值曲线，虽然相比于经验模态分解法有着更少的迭代次数，更小的端点效应，但是要想确保曲线具备较强的精准性，就必须平滑处理局部幅值线段以及局部均值线段，这样的过程显得较为冗长与复杂，相比之下有着较低的计算效率。但总体而言，其效果还是优于全矢谱法，相关技术人员在提取大摆锤滚动轴轴承振动信号特征时，应当根据大摆锤滚动轴承的实际运转情况，采取合理的方式，从而确保大摆锤能够安全运转，避免安全事故的产生。

结语：综上所述，大摆锤是一种能够带给人民群众刺激及愉悦体验感的大型娱乐设施，当前被广泛应用于各大游乐场、欢乐谷中，极大地丰富了民众的娱乐生活。但同时大摆锤也存在着一定的安全隐患，如若处理不当很有可能引发一系列的安全事故，给民众生命财产安全带来不利的影响。因此狭相关技术人员应当做好大摆锤滚动轴承振动信号特征的提取工作，最大化地消除这类安全隐患。

参考文献

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