基于小波去噪和EEMD包络解调分析的滚动轴承故障诊断方法

作者:时培明;许帅;李培 刊名:现代制造工程 上传者:郭江

【摘要】针对强噪声背景下的故障信号诊断问题,提出一种基于小波去噪和改进型总体经验模式分解算法(Ensemble Empirical Mode Decomposition,EEMD)包络解调分析的滚动轴承故障诊断方法。由于经验模态分解方法易产生虚假分量和模态混叠现象,引入EEMD。首先将采集到的振动信号进行软阈值去噪,然后对去噪信号进行EEMD分解,抽取能量较大的前4个内禀模态函数(IMF)进行Hilbert变换,得到包络信号,最后对包络信号进行细化谱分析,得到轴承故障特征频率。小波去噪可解决噪声造成的包络信号粗糙这一问题,提高了包络提取精度。将该方法应用于滚动轴承的内圈和外圈故障诊断,诊断结果均表明该方法能够准确有效地提取故障特征频率。

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0引言滚动轴承广泛应用于机械、电力、矿山及航空航天等行业中。由于长期处于载荷和旋转磨损,滚动轴承容易造成损坏,轻则导致机器不能正常运转,造成经济损失,重则导致发生重大事故[1]。目前用于滚动轴承故障信号特征分析的方法有很多种,如时域分析和频域分析、时频域分析、振动信号分析和包络解调分析等。近年来,对包络解调分析的研究越来越多,文献[2]将该方法用于地震信号中的应用,文献[3]将包络解调分析应用于提取相位信号中,均取得了很好的成果;文献[4]应用总体平均经验模态分解进行滚动轴承故障诊断;文献[5]将EEMD用于非平稳信号降噪,取得明显效果;文献[6]基于EEMD能量熵和支持向量机的轴承故障诊断,将信号分解成特征时间尺度由小到大即频率由高到低的一系列分量可实现自适应信号分解。本文提出了一种基于小波去噪和EEMD包络解调分析的滚动轴承故障诊断方法,对原始信号小波阈值去噪后,进行EEMD分解,并取能量较大的前4个内禀模态函数(IMF)进行Hilbert变换,得到包络信号,并对其进行包络细化谱分析,从而提取轴承故障频率,仿真和实例信号证明了方法的有效性。1轴承的故障特征分析轴承常见的故障形式包括点蚀、磨损、胶合、破损、压痕、保持架破损、蠕变及疲劳剥落等。轴承在运转工况及外部激励等因素作用下会产生振动和噪声信号。当轴承发生故障时,通过对轴承振动信号分析,可以获取轴承故障特征信息,实现轴承故障的诊断。轴承元件损伤引起的振动频率,称为轴承故障特征频率。对于外圈固定、内圈旋转、滚道与滚动体之间无相对滑动,承受轴向、径向载荷时各部分无变形的轴承,已知轴承参数:D为轴承节径,m;d为滚动体直径,m;α为轴承接触角,rad;z为滚动体个数;f为轴的旋转频率,Hz;N为轴承转速,r/min。轴承常见的故障特征频率如下。1)外圈故障特征频率fo为:fo=12z 1-dDcos()αf(1)2)内圈故障特征频率fi为:fi=12z 1+dDcos()αf(2)3)滚动体故障特征频率fci为:fci=D2d1-dcosα()D()2f(3)4)保持架故障特征频率fc为:fc=N1201-dcosα()D(4)实际的诊断中,只需在轴承故障所引发的振动信号的频谱图上识别出与各特征频率值相关的频率及倍频成分,就能够有效地判断出轴承故障出现的位置和产生的原因,因此对故障轴承信号进行特征提取十分重要。2基于小波去噪和EEMD包络解调分析的轴承故障诊断方法2.1小波软阈值去噪小波变换时频分析方法不仅有多分辨率分析特点,而且具有表征信号局部特征的能力。给定一个基本函数φ(t):φa,b(t)=1槡aφt-b()a(5)式中:a、b为常数,且a>0。显然φa,b(t)是基本函数φ(t)先做移位再做伸缩以后得到的。若a、b不断变化,可以得到一族函数φa,b(t),给定二次可积的信号函数x(t),即x(t)∈L2(R)(L2(R)为平方可积实数空间),则可以求得x(t)的小波变换(Wavelet Transform,WT)为:WTx(a,b)=1槡a∫x(t)φ't-b()adt(6)式中:a、b、t均为连续变量;“'”表示共轭。式(6)称为连续小波变换(CWT)。小波去除噪声框图如图1所示,即先对含有的噪声信号进行预处理,进而对信号进行小波分解,把信号分解到各尺度中,就是可以分别在各个尺度下把噪声去掉,留下有用信号,对其进行小波逆变换恢复检测信号[7]。图1小波去噪框图阈值去噪原理:当小波系数Wj,k大于临界阈值时,认为这时的小波系数是由信号引起的,采用硬阈值方法将这一部分的Wj,k直接保留下来

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