基于小波包分解-峭度值指标-希尔伯特包络解调融合方法处理声发射信号的滚动轴承故障诊断

沙云东, 陈兴武, 栾孝驰, 赵宇, 李壮

(沈阳航空航天大学辽宁省航空推进系统先进测试技术重点实验室, 沈阳 110136)

滚动轴承广泛应用于旋转机械,作为重要的支承传动元件,其工作状态尤为重要[1],轴承缺陷已被公认为是旋转机械故障的主要原因之一[2]。航空发动机作为高速旋转机械,主轴承在复杂环境下持续工作易产生故障,严重影响发动机的正常工作和飞行安全[3],精准的故障诊断能够有效保证其高效运转[4]。由于航空发动机主轴承深埋转子内部及复杂的工作环境,轴承振动信号传递路径复杂,测量信号中包含了丰富的干扰成分[5]。传统的振动分析方法很难对其实现故障诊断。

声发射技术是一种识别元件内部结构状态的新型无损监测技术[6]。适合在无法直接测量的恶劣环境下进行实时连续检测[7]。Tang等[8]分析发现,基于声发射信号可实现轴承故障定位。于洋等[9]通过统计发现,滚动轴承的计数、能量、幅值等声发射参数的变化规律。但参数分析一般无法分析包含大量干扰的复杂信号。小波包分解(wavelet packet decomposition, WPD)可有效提高信号信噪比,降低原始信号中的干扰成分[10]。张斌等[11]提出了基于WPD和经验模态分解结合的故障诊断方法,并验证该方法可以有效地实现轴承失效分析及预防。楼剑阳等[12]提出了基于小波包分解和卷积神经网络的方法,有效提高轴承故障诊断分类的准确性。WPD广泛应用在轴承故障诊断方面,但针对故障信息中的周期性冲击成分无法进行有效的辨识,而峭度值指标(kurtosis index, KI)针对此成分十分敏感,非常适用于轴承的故障诊断研究[13]。龚子维等[14]基于峭度值指标重构声发射信号,有效降低原始信号中干扰成分。张丽坪等[15]基于轴承信号的模态分量的峭度值指标,提出了一种自适应变分模态分解的故障诊断方法。工程实际中常用希尔伯特包络解调法(Hilbert envelope demodulation, HED)对处理后的信号进行特征提取处理。Wang等[16]提出了一种针对轴承信号进行包络解调、低频滤波后再进行谱分析的轴承故障诊断方法。Hemmati等[17]提出了一种基于优化峭度与信息熵的比值,综合运用WPD和包络解调进行特征提取的方法。

为了能够有效实现滚动轴承声发射信号的故障诊断研究,基于小波包分解、峭度值指标筛选、希尔伯特包络解调的特点,现提出一种基于WPD-KI-HED融合处理的方法,并通过分别开展的简单和复杂传递路径下滚动轴承故障试验,验证所建立方法的有效性。

1 理论方法

1.1 轴承故障特征频率及识别原理

当滚动轴承发生局部损伤情况,在其工作运转时,轴承的其他零件会对缺陷位置产生周期性地撞击,会导致其声发射信号中包含周期性脉冲信号,从中可提取出故障特征频率,针对不同故障类型其具体计算公式如下。

外圈故障特征频率计算公式为

(1)

内圈故障特征频率计算公式为

(2)

式中:Z为滚动体数量;fr为旋转频率,Hz;D为轴承节径,mm;d为滚动体直径,mm;α为轴承接触角。

1.2 小波包分解(WPD)

针对非平稳信号进行分析时,常运用小波变换方法进行处理,通过分解信号的低频部分,确定小波阈值,继而对信号完成重构处理达到降噪目的。小波包分解(WPD)是小波变换的优化方法,确定分解层数,对待处理的非平稳信号进行多层次频带划分,并对信号低频、高频部分均进行逐层分解,可有效起到降低干扰、提高信噪比的作用[18]。

小波包变换公式为

(3)

式(3)中:μn(t)为原信号序列;k、n为平移变量,k、n∈Z,Z为整数;hk和gk分别为低通和高通滤波器。

小波包分解公式为

(4)

小波包重构公式为

(5)

1.3 峭度值指标(KI)

当发生典型故障的滚动轴承工作时,会产生包含故障信息的周期性脉冲信号,而峭度值指标(KI)是一种对周期性信号极为敏感的无量纲参数。随着该周期性信号的概率密度逐渐增加,峭度指标(KI)也会随之增大,一般代表其包含着越多的故障信息[19]。

随机信号X(t)的峭度值指标为

(6)

包含N个采样点的离散数据的峭度值指标为

(7)

因此,峭度值指标可以表示为

(8)

1.4 希尔伯特包络解调(HED)

针对高信噪比的典型故障滚动轴承故障的声发射信号β(t),运用希尔伯特变换实现信号的包络解调处理,滤波后得到包洛谱,进而完成故障轴承特征频率的提取[20]。其原理步骤如下。

步骤1针对β(t)进行希尔伯特变换。

(9)

步骤2构造β(t)的解析信号s(t)。

(10)

步骤3包络信号a(t)。

(11)

步骤4对a(t)进行滤波处理后进行快速傅里叶变换(fast Fourier transform,FFT),可求出原始信号β(t)的包络谱,从中提取特征信息。

1.5 滚动轴承声发射信号的故障诊断方法

当滚动轴承出现典型故障时,工作运转过程中产生的周期性脉冲激励将会引起轴承高频冲击,进而产生包含故障信息的声发射信号。声发射信号抗干扰性很强,因此从中提取与轴承故障相关的特征信息将是完成轴承故障诊断的关键。针对典型故障滚动轴承的声发射信号进行小波包分解,可有效降低声发射信号中包含的干扰成分,提高信噪比;基于峭度值指标筛选节点分量重构信号,可以最大程度保存与故障信息相关的周期性冲击成分;运用希尔伯特包络解调处理重构的高频信号,可有效提取低频故障特征信息。融合使用3种方法对高信噪比的声发射信号进行处理,可有效综合优点完成滚动轴承故障特征信息提取,进而实现复杂工作环境下的滚动轴承故障诊断。

建立的基于WPD-KI-HED融合处理声发射信号的滚动轴承故障诊断方法流程如图1所示。具体诊断思路为:针对故障滚动轴承的声发射信号,首先运用WPD方法进行分解,选用最优小波包基函数,共分解为3层8个节点分量;其次计算节点分量的KI,并根据KI最大原则排序筛选出两个节点分量进行信号重构;然后对重构信号进行HED处理,完成故障信息特征提取;最后根据该轴承的几何尺寸、故障类型和具体工况,计算其理论故障特征频率,并与特征提取结果进行比对研究,通过比对结果完成有效准确的滚动轴承故障诊断。

图1 诊断流程图

2 简单传递路径轴承故障试验

2.1 试验说明

为了验证提出的基于WPD-KI-HED的融合方法处理声发射信号的滚动轴承故障诊断方法的有效性,针对简单传递路径下故障滚动轴承进行试验。简单传递路径下轴承实验台主要由VSO转速调节器、变频电机、联轴器、滚动轴承安装座、转速轴、配重盘、转速测量仪等组成,如图2所示。

图2 简单传递路径轴承试验台

采用型号为NJ204EM的滚动轴承,其几何尺寸如表1所示。分别在滚动轴承外圈和内圈部位,采用人为加工的矩形槽状模拟典型损伤故障,损伤尺寸为7 mm(长)×1 mm(宽)×1 mm(深),故障轴承如图3所示。

表1 试验轴承几何参数

图3 NJ204EM型典型故障滚动轴承

在试验轴承支座垂直位置布置声发射传感器,开展试验并采集数据,采样频率设置为1 MHz,设置大小为(20±10) dB的浮动门槛,前置放大装置设置为40 dB。试验转速选取为360～1 560 r/min范围内按120 r/min递增共10种转速工况,每组试验采样15 s。

2.2 数据分析

2.2.1 简单路径下滚动轴承外圈故障分析

针对简单传递路径下的滚动轴承外圈故障情况,选取工况840 r/min的数据进行详细分析。根据式(1),其故障特征频率理论值为61 Hz。首先,开展简单的波形分析,其原始时域信号如图4所示,通过FFT变换得原始频域信号如图5所示。在频域图中故障特征频率无明显峰值,无法直接提取故障特征信息,且频域幅值分布十分散乱,包含大量干扰。因此,直接对原始声发射信号进行波形分析无法有效诊断滚动轴承是否存在外圈故障。

图4 外圈故障轴承原始时域信号(转速840 r/min)

图5 外圈故障轴承原始频域信号(转速840 r/min)

其次,利用小波包分解分析原始信号,选择“db6”作为小波基,对该信号进行3层WPD分析,可得到8个小波包节点分量,分解后的8个时域分量如图6所示,将小波包分解后的时域分量分别进行全局快速傅里叶变换分析,得到8个小波包节点分量相应的频域波形,如图7所示,小波包分解得到的频域波形是将原始信号分解到不同的频段,更加详尽地凸显不同频段的幅值信息。

图6 原始信号小波包分解(WPD)后的8节点分量时域波形

图7 原始信号小波包分解(WPD)后的8节点分量频域波形

然后,分别对WPD后节点分量进行峭度值指标分析,各节点分量峭度值如图8所示。

图8 原始信号小波包分解(WPD)后的8节点分量的峭度值

由图8可知,有两个节点分量的KI远大于其他分量。如2.3节所示,KI越大的节点分量往往含有越多的故障信息。选取KI最大的2个分量信号重构信号,可以更有效地进行故障信息提取,重构时域信号如图9所示。

图9 外圈故障轴承重构时域信号(转速840 r/min)

然后,对重构信号进行HED处理。并对重构信号的包络谱初步分析可知,包络谱中大多数特征信息集中在0～1 000 Hz,为了清晰表达和有效分析,选取0～800 Hz频率范围进行分析,滚动轴承外圈故障重构信号包络谱如图10所示。

图10 外圈故障轴承重构信号包络谱(转速840 r/min)

对重构信号包络谱进一步详细分析,在频率值为61、122、184、245、306、367和429 Hz处,均可观测出明显峰值,分别与该轴承的特征频率及倍频的理论值相对应。综上所述,提出的基于WPD-KI-HED的融合处理声发射信号的滚动轴承故障诊断方法针对简单传递路径下的滚动轴承外圈故障情况,可有效提取出其故障特征信息。

2.2.2 简单路径下滚动轴承内圈故障分析

针对内圈故障的滚动轴承在890 r/min转速工况下测得的声发射信号同样进行上述分析,应用式(2)计算轴承内圈故障特征频率为99 Hz。内圈故障轴承的原始时域信号如图11所示,原始频域信号如图12所示。在频域图中故障特征频率无明显峰值,无法直接提取故障特征信息,且频域幅值分布十分散乱,包含大量干扰。因此,直接对原始声发射信号进行波形分析无法有效诊断滚动轴承是否存在内圈故障。

图11 内圈故障轴承原始时域信号(转速840 r/min)

图12 内圈故障轴承原始频域信号(转速840 r/min)

同理,选取小波包基为“db6”,对该信号进行3层WPD分析,获得8个小波包节点分量,根据KI最大原则将节点分量排序,选取KI最大的2个分量信号重构成一个新的信号,重构的时域信号如图13所示。HED处理后其包络谱如图14所示。

图13 内圈故障轴承重构时域信号(转速840 r/min)

图14 内圈故障轴承重构信号包络谱(转速840 r/min)

分析发现,在频率值为99、198、297、396、495、592和693 Hz处,均可观测出明显峰值,分别与该轴承的特征频率及倍频理论值相对应。且包洛谱中的干扰频率峰值远低于故障特征频率。综上所述,提出的故障诊断方法针对简单传递路径下的滚动轴承内圈故障情况,可有效提取出其故障特征信息。

3 航空发动机主轴承故障试验

3.1 试验说明

按照某型涡扇发动机3支点结构及动力特性搭建模拟机匣,建立复杂传递路径下滚动轴承故障模拟试验台系统,主要由高、低速转轴、模拟机匣、辅助系统(温控系统、水冷系统、加载系统、输油系统)等组成,如图15所示。可以极大限度地模拟某型航空发动机3支点轴承典型故障情况下真实的工作状态。

图15 航空发动机主轴承故障模拟试验台

试验采用真实的某型航空发动机3支点主轴轴承,其几何参数如表2所示。轴承故障类型选用真实的外圈及内圈典型故障,故障尺寸为宽×深=1 mm×1 mm,故障轴承照片如图16所示。

表2 试验轴承几何参数

图16 某型航空发动机3支点典型故障轴承

充分考虑某型航空发动机主轴承深埋发动机转子内部,无法直接安装传感器测量数据,因此分别在模拟机匣外部垂直及水平方向安装声发射传感器,开展试验并采集数据,采样频率设置为1 MHz,设置大小为(30±15) dB的浮动门槛,前置放大装置设为40 dB。转速工况设为外圈转速1 500～

7 800 r/min范围,内圈转速1 200～7 500 r/min范围,以300 r/min递增,每组试验采样10 s。

3.2 数据分析

3.2.1 航空发动机主轴承外圈故障分析

对航空发动机3支点外圈故障主轴承进行试验,测点位置选取为机匣外垂直方向测点,转速工况选取外圈转速5 100 r/min,内圈转速4 800 r/min的外圈故障主轴承声发射信号为分析对象,实测转速为外圈转速5 042 r/min,内圈转速4 725 r/min故障特征频率理论值84 Hz,针对其声发射信号进行波形分析,航空发动机主轴承外圈故障的原始时域信号如图17所示,原始频域信号如图18所示。在频域图中外圈故障特征频率无明显峰值,且频域幅值分布十分散乱,包含大量干扰。因此无法直接通过时频域分析对航空发动机轴承进行故障诊断。

图17 外圈故障轴承原始时域信号(外圈转速5 042 r/min,内圈转速4 725 r/min)

图18 外圈故障轴承原始频域信号(外圈转速5 042 r/min,内圈转速4 725 r/min)

同理,对复杂路径下轴承外圈故障信号,进行3层WPD分析,获得8个小波包节点分量,根据KI最大原则将节点分量排序,选取KI最大的2个分量信号重构成一个新的信号,重构的时域信号如图19所示。HED处理后其包络谱如图20所示。

图19 外圈故障轴承重构时域信号(外圈转速5 042 r/min,内圈转速4 725 r/min)

图20 外圈故障轴承重构信号包络谱(外圈转速5 042 r/min,内圈转速4 725 r/min)

分析发现,在频率值为84、168和336 Hz处,均可观测出明显峰值,分别与该轴承的特征频率及倍频理论值相对应。同时重构信号的包络谱中尽管存在干扰但未出现超过故障特征频率的干扰频率。综上所述,该方法针对航空发动机主轴承存在外圈故障情况可以进行故障诊断。

3.2.2 航空发动机主轴内圈故障分析

对航空发动机3支点内圈故障主轴承进行试验,测点位置选取为机匣外垂直方向测点,选取实测转速为外圈转速5 034 r/min,内圈转速4 739 r/min工况下的声发射信号进行分析,故障特征频率理论值为89 Hz。通过波形分析,航空发动机主轴承内圈故障的原始时域信号如图21所示,原始频域信号如图22所示。在频域图中故障特征频率无明显峰值,且频域幅值分布十分散乱,包含大量干扰。因此无法直接通过波形分析对航空发动机轴承进行故障诊断。

图21 内圈故障轴承外圈原始时域信号(外圈转速5 034 r/min,内圈转速4 739 r/min)

图22 内圈故障轴承原始频域信号(外圈转速5 034 r/min,内圈转速4 739 r/min)

同理,运用WPD-KI-HED处理航空发动机主轴承内圈故障的声发射信号,获得重构时域信号如图23所示。HED处理后其包络谱如图24所示。

图23 内圈故障轴承重构时域信号(外圈转速5 034 r/min,内圈转速4 739 r/min)

图24 内圈故障轴承重构信号包络谱(外圈转速5 034 r/min,内圈转速4 739 r/min)

分析发现,在频率值为89、177、267和360 Hz处存在明显峰值,分别与轴承的特征频率及倍频理论值相对应。重构信号的包络谱中尽管存在干扰但未出现超过故障特征频率的干扰频率。综上所述,该方法针对航空发动机主轴承存在内圈故障的情况可以进行故障诊断。

4 结论

通过研究,得到如下结论。

(1)基于声发射技术的基本原理和对早期损伤敏感的优点,选择对故障轴承工作状态下的声发射信号进行采集测量,选用小波包方法进行信号分解,基于峭度值指标筛选重构信号,可有效清信号中存在的干扰信息,提高故障信号信噪比。

(2)提出一种WPD-KI-HED相结合的滚动轴承故障特征提取方法,并利用简单传递路径下的滚动轴承故障试验数据以及模拟某型航空发动机复杂传递路径下主轴承故障试验数据进行可行性验证,可清晰地提取出故障轴承特征频率及其倍频,实现对滚动轴承典型故障的特征识别与故障诊断。充分考虑轴承试验测量误差及试验操作误差,该方法的故障轴承特征频率提取值与理论计算值绝对误差在±1 Hz。

(3)该方法针对某型航空发动机主轴承的典型故障仍能表现较好的故障诊断能力,但考虑到某型航空发动机真实工作状态下的主轴承往往存在不同故障程度与多类型故障并存的复杂情况,还有待进一步研究。