门座起重机回转支承振动信号分析及故障诊断＊

吴晓梅

福建省特种设备检验研究院 福州 350008

0 引言

回转支承是港口大型门座起重机械的关键部件，由于其低速重载的运行工况和特殊的工作环境，使得其故障早期症状较为微弱，又因封闭式的结构，其运行状态难以在日常维护保养中直接观察，一旦发生故障，必须停机检修，冗长的订货维修时间将严重影响港口码头的正常作业，而带病设备的持续运行也将造成人员和设备的安全隐患，导致巨大的直接和间接的经济损失[1，2]。

在轴承故障诊断方面，目前国内外的研究大多针对中高速轴承，而对大型回转支承（回转支承）的研究较少，且大多集中在武汉理工大学、南京工业大学等几大高校。武汉理工大学主要采用时域特征参数分析、概率密度分析、小波分析等方法对港口门座起重机回转支承振动信号进行分析[3]，取得了一定的成果，但时域特征参数分析对早期阶段的故障较敏感，对故障的后期抗干扰性较差，易产生误判，而小波分析法在使用中对小波基的选取不当则会影响检测效果。南京工业大学针对风电回转支承故障诊断开展研究，在回转支承的振动信号在信号降噪、特征量提取及选取等方面进行了一系列的探讨，也取得了一定的成果[4-7]。由于其采用自主研制的实验台数据作为研究对象，其回转支承的故障是由人为加工出的严重缺陷，或是通过超载加速寿命试验获得，其振动信号与现场实际工况数据存在一定区别，其方法的实用性还需进一步确认。

港口门座起重机回转支承的振动信号具有非平稳、非线性特性，而经验模态分解（EMD）方法可将信号局部时变特征自适应地分解成若干个本征模函数（IMF）之和，能够突出信号的局部特征，非常适用于机电系统中的非平稳、非线性信号的降噪及特征量提取。本文将利用EMD方法先对实际现场采集的回转支承振动信号进行降噪预处理，进而对降噪信号进行包络谱分析，并分析所采集振动信号可能的振动源及其特征频率，最后通过比对包络频谱及回转机构特征频率，判断回转机构运行状态及可能存在的故障。

1 现场港口门座起重机回转支承振动信号

因回转支承的封闭式结构，振动传感器无法直接布置于回转支承部件处，考虑到港口门座起重机的作业特点，回转支承各部分承受载荷不均匀，本文将振动传感器安装在其大齿圈处径向及轴向位置，分90°排置，如图1所示。

图1 传感器安装位置

考虑到现场各类环境及设备运行工况影响，本文选取偶然冲击干扰较小、波形特征重复性好的通道信号分段进行分析，图2为本文采集的某码头两台同型号港口门座起重机的回转支承振动信号时域波形图。

图2 1、2号门座起重机回转支承振动信号时域波形图

由图2可以看出[2,3,8]：1）1门座起重机周期波形中在某一位置周期重复出现振动幅值突然变大，波形呈现局部阻力增大缺陷特征。2）2号门座起重机周期波形中存在较为明显的幅值分段，且波形中存在多个短周期大幅值调制信号，即波形呈现局部阻力增大及不均匀磨损缺陷特征。3）1号门座起重机振动波形的平均幅值及其振动能量均远大于2号门座起重机。

此外，由于回转支承低速重载的运行工况使得其故障早期特征信息较为微弱，而又因其恶劣的使用环境，使得所采集的原始振动信号包含较多的环境噪声。从图2的原始信号波形中可看出，虽然两台门座起重机的周期波形呈现不同的规律，但二者的波形中均存在许多无规律的噪声。因此，在对回转支承振动信号进行进一步分析前需对原始信号加以降噪预处理。

2 回转支承振动信号降噪预处理

EMD作为一种信号分解方法，与小波方法的处理效果受小波基的选择影响相比，其完全基于所处理信号本身的特征进行自适应分解。因此，EMD在非平稳信号分解和重构的降噪处理方面要比小波等方法更为有效，已成功应用于海洋、地震、医学及机械故障诊断等领域[7,9]。由于EMD方法存在模态混叠等缺陷，本文选取其改进方法—集成经验模态分解方法（EEMD）对所采振动信号进行降噪预处理。

2.1 EEMD方法基本原理

EMD方法本质是将非线性、非平稳的原始信号x(t)自适应的分解为一组不同尺度下的本征模态分量IMFi(t)和一个残差rn(t)，即[9-12]

其中，每个IMF分量必须满足：1)其极值点的个数和过零点的个数相同或至多相差一个；2)任意时刻，其局部极大值点和局部极小值点的两条上下包络线的均值应为零。EMD的分解过程为：

1）确认信号x(t)的所有极大值与极小值点；

2）根据信号的极大值与极小值点，利用3次样条插值法分别构造x(t)的上下包络线并计算得到包络均值x(t)；

3）计算c1(t)=x(t)+ x(t)，并判断c1(t)是否满足IMF的两个条件。若是，则c1(t)即为第一个IMF分量；如否，则将c1(t)作为新的待分解信号，重复上述步骤，直到得到满足要求的IMF1(t)分量；

4）计算残差分量r1(t)=x(t)－IMF1(t)，判断r1(t)是否满足停止条件，如否，则用r1(t)代替x(t)重复上述步骤以得到其余IMF分量，直到rn(t)满足停止条件时分解完成。

为了解决EMD方法的模态混叠缺陷，Huang等提出了其改进方法—EEMD[11,12]，其本质是在原始信号中加入不同的随机高斯白噪声序列，并分别进行EMD分解。利用白噪声频率均匀分布的统计特性，消除原始信号中的间歇现象，从而有效地抑制模态混叠问题。对由加噪信号的EMD分解所得含有随机噪声的IMF分量，则利用随机白噪声可通过多次平均相抵消的特性，通过多次 EMD 分解取各IMF分量平均，以此抑制或消除IMF分量中噪声所产生的影响。EEMD的具体分解步骤为[11,12]

1）在原始信号中加入随机白噪声序列

式中：nm(t)为白噪声序列，k为加入的白噪声的幅值系数。

2）将xm(t)用前述EMD方法分解，得到一组IMF分量；

3）每次加入不同的白噪声序列，重复步骤1）、2）；

4）计算分解后 IMF 的均值，把分解得到的各个IMF 的均值作为最终的结果，即

式中： N为EMD的集成次数，IMFi为第m次EMD分解时得到的第i个IMF分量。

2.2 基于排列熵准则的振动信号EEMD降噪重构

如图3、图4分别为1号、2号门座起重机回转支承振动信号x经EEMD分解得到的IMF及残差分量r。可看出原始信号的特征信息多集中在前几个IMF中，而后几个IMF的幅值较小且与原信号相关性不大，因此，需对分解得到的IMF分量加以筛选。本文采用排列熵对各IMF分量进行评价，进而剔除无效分量并对信号进行重构，达到信号降噪的目的。

图3 1号门座起重机回转支承振动信号EEMD分解

图4 2号门座起重机回转支承振动信号EEMD分解

排列熵（PE）是一种检测时间序列随机性和动力学突变的方法。熵值越大，则表明所检测序列的动力学突变越明显；熵值越小，则表明其序列越规则。通过计算各IMF的排列熵可筛选出含故障特征信息的主要IMF。其算法原理可参见文献[13,14]。1、2号门座起重机回转支承振动信号的各IMF排列熵值如表1、表2所示。

表1 1号门座起重机回转支承振动信号的各IMF排列熵

表2 2号门座起重机回转支承振动信号的各IMF排列熵值

根据各IMF的PE值大小，选择PE值较大的3个分量进行信号重构，得到1号、2号门座起重机重构后的波形图，如图5所示。由图可看出经剔除无效IMF后，重构信号与原始信号相比，既保留了原始信号中的波形特征又除去了环境噪声干扰。

图5 1、2号门座起重机重构后的波形图

4 回转支承振动信号故障诊断

4.1 振动源分析

由于门座起重机各机械部件间多为刚性连接，传感器收集到的振动信号具有多源混动特性，故需对可能的振动源进行分析。门座起重机的回转机构分为回转支承装置及驱动装置两部分，其中回转驱动装置结构组成如图6所示，传动大齿圈安装于回转支承外圈，通过驱动小齿轮与传动大齿圈的啮合使起重机完成回转操作。此外，港口门座起重机因其倾覆力矩大且需承受较大载荷，现一般采用三排滚柱式回转支承。

图6 回转驱动装置结构组成

通过上述分析可知，由所布置的传感器所采集到的振动信号除了含有回转支承本身的振动信号外，还可能包含回转驱动装置各部分及大、小齿圈啮合振动信号。因此，在后续的分析处理中需对这些可能的信号也一并进行分析。

本文采集的两台港口门座起重机的回转机构的电动机转速为985 r/min，大齿圈齿数为173，小齿圈齿数为16，减速器传动比为74.4。所配置的回转支承型号为132.50.4000。现场实测1、2号门座起重机的实际转速分别为1.23 r/min、1.32 r/min，则其振动信号频谱中可能存在的信号频率如表4、表5所示。

表4 1号门座起重机回转机构特征频率 Hz

表5 2号门座起重机回转机构特征频率 Hz

4.2 包络谱分析及故障诊断

包络谱分析可有效提取旋转设备振动信号的低频特征信息，已有效应用于中高速轴承及齿轮箱故障诊断。本文对1、2号门座起重机重构进行频谱及包络谱分析，结果如图7、图8所示。

图7 1号门座起重机频谱及包络谱分析

图8 2号门座起重机频谱及包络谱分析

由图7、图8、表4、表5可看出：重构信号频谱中，电动机的转频及其倍频或其调制频率较为突出，而低频故障特征频率则基本未体现。经包络谱分析，低频故障特征频率被突出，说明包络谱适用于低速重载回转支承振动信号分析。对比表4及图7、表5及图8可知，1号门座起重机的包络谱中齿圈啮合频率及其倍频最为突出，即其存在大小齿圈啮合不良情况，2号门座起重机的包络谱中突出频率与中间内、外圈滚道故障特征频率接近，即2号门座起重机存在中排滚道损伤故障。

5 结论

1）根据港口门座起重机回转支承的特殊运行工况，合理布置传感器，采集了2台同型号门座起重机的回转支承振动信号，并对其时域波形进行粗略分析。

2）利用EEMD方法对回转支承原始振动信号加以分解，并通过排列熵对虚假或无用IMF进行剔除，通过对比原始信号及重构信号，验证了该方法的降噪有效性。

3）从港口门座起重机回转机构的结构组成出发，分析了所布置传感器所采集到的振动信号的可能振动源，为全面分析回转机构各类机械故障提供分析依据。

4）通过分别对2台门座起重机重构信号的频谱及包络谱分析，有效识别出了2台门座起重机存在的故障，验证了本文分析方法在实际港口门座起重机回转机构故障诊断中的有效性及实用性。