基于复杂传递路径的发动机主轴轴承故障信号提取技术

梁先芽，沙云东，张 强，栾孝驰

(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)

基于复杂传递路径的发动机主轴轴承故障信号提取技术

梁先芽，沙云东，张 强，栾孝驰

(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)

航空发动机主轴轴承故障信号经过复杂路径传递至机匣后信噪比低，小波降噪能有效降低噪声水平，盲源分离与包络谱技术能从混合信号中分离出发动机主轴轴承故障信号并提取故障特征。依据发动机振动信号特征，对采集到的机匣振动信号进行小波降噪处理消除系统噪声，再对降噪后信号进行盲源处理分离出原始故障信号，最后对分离出的原始故障信号进行包络谱分析提取出轴承故障特征信息。对试验数据处理发现：该方法成功地提取出主轴轴承外圈内滚道与滚棒故障信号。这为航空发动机主轴轴承故障诊断提供了一种重要的研究方法，具有重要的研究意义。

信噪比；盲源分离；包络变换；主轴轴承；信号提取

滚动轴承作为旋转机械重要的支承结构，在其存在故障时直接影响到机械的正常运转。振动传感器在测试过程所拾取的信号中往往是由不同振动源产生并夹杂有噪声的混合信号，从混合信号中分离出源信号的过程称为盲源分离问题(Blind Source Separation,BSS)。独立成分(分量)分析(Independent Component Analysis,ICA)是盲源分离处理技术中最常用的一种方法。SANJEEV N.JAIN[1]系统地对盲源分离中ICA技术应用到各种故障诊断之中进行了总结；Michael Pecht等[2]将ICA技术和经验模态分解用于滚动轴承故障诊断之中，并很好地从混合信号中分离出内圈和外圈故障特征信号；T.Senguler等[3]成功地利用小波包分解和ICA技术监测电动机中轴承脉冲式损伤；Seungchul Lee[4]利用在不同振源激励的情况下，对安装在机壳的振动传感器拾取的振动信号，利用改善的ICA算法有效地分离出各个不同振源信号；胥永刚等[5]介绍了独立分量分析的基本原理、判决准则以及快速算法，并将ICA技术用于烟气轮机轴瓦故障诊断之中，成功的分离出传感器故障和转子不平衡故障信号。本文通过对采集到的振动信号进行小波降噪提高信噪比，然后对降噪后的信号进行ICA分离获得原始故障信号，再对故障信号进行包络谱分析提取出主轴轴承故障特征信息。对轴承试验台上的典型故障轴承分析发现：小波降噪、盲源分离与包络谱相结合的方法有效地提取出轴承故障信号。利用该方法对发动机外涵机匣的振动信号进行相同的处理，成功地提取出主轴轴承外圈和滚棒故障信号，具有重要的工程意义。

1 小波降噪和包络变换

1.1 小波降噪

小波变换是对一个函数在空间和时间上进行局部化的一种数学变换，通过平移母小波获得信号的时间信息，通过缩放母小波的尺度获得信号的频率特性。对母小波的平移和缩放操作是为计算小波的系数，这些系数代表局部信号和小波之间的相互关系[6]。小波变换中的小波降噪过程主要包括以下3个步骤：

1)信号的小波分解。选择一个小波并确定分解的尺度，再进行分解计算；

2)小波分解高频系数的阀值量化。对于各个分解尺度下的高频系数选择一个阀值进行软阀值量化处理。该步骤为核心部分，常用的有默认、给定以及强制消噪处理三类。考虑到给定阀值消噪的可信度高以及经验公式，故对振动信号采用给定阀值消噪处理；

3)一维小波重构。根据小波分解的底层低频系数和各层高频系数进行一维小波重构[7]。

1.2 包络变换

包络变换分析主要包括共振信号拾取和包络检波2个过程,即拾取共振峰附近处或高频谐振器谐振频率处的信号,得到高信噪比的高频振动信号,再通过包络检波的方法得到包络波形,包络波形中包含有与滚动轴承故障诊断相关的特征信号。常利用Hilbert变换实现信号的解包络以提取故障信号，Hilbert变换定义是：

(1)

利用Hilbert变换进行信号包络时的原理是让测试信号产生一个90°的相移，从而与原信号构成解析信号来进行包络，进行谱分析可以得到清晰的故障信号[8-13]。

2 独立成分分析

2.1 问题的数学模型

图1 ICA算法流程图

2.2 快速ICA算法

在对混合信号进行盲分离之前通常都要先对数据进行预处理。常见的预处理过程有两步:去均值和白化。快速ICA算法(FastICA)通过最大化负熵得到分离矩阵W的学习过程，其目标函数为[14]

(2)

式中，ki为正常数，v为一个零均值和单位方差的高斯随机变量。假定y具有零均值和单位方差，考虑到待分析信号的非高斯性，可取Gi(u)=(1/a)lg coshau。当取p=1时，负熵近似可以表示为

J(y)∝{E[G(y)]-E[G(v)]}2

(3)

由y=wTX负熵的近似函数可定义为JG(W)∝{E[G(wTX)]-E[G(v)]}2，问题转化为求分离矩阵W，使得分离出的估计信号y=wTX能使函数JG(W)达到最大，又因为可以任意指定独立成分和方差，所以可以指定E[G(wTx)2]=1，故定义目标函数为

(4)

因而可以使用拉格朗日乘子法。设拉格朗日乘子为c,则有

JG(w)=E[G(wTX)]-c(‖w‖2-1)=E[G(wTX)]-c(wTw-1)

(5)

设函数g是函数G的导数，将上式对w求导，并令其导数为零，则可得E[Xg(wTX)]+cw=0。用牛顿迭代法求解该方程，令上式左边为F,g′是g函数的导数，则它的梯度为

(6)

由于已经标准化，即可得迭代公式

w(k+1)=w(k)-{E[Xg(w(k)TX]+cw}/{E[g′(w(k)TX)+c]}

(7)

式中k为迭代次数。在每次迭代后还需要对权向量进行归一化处理

(8)

3 滚动轴承和发动机主轴轴承信号特征提取

3.1 滚动轴承试验设备和轴承

轴承故障试验装置主要由变速电机、柔性联轴器、轴承座、转轴、安装轴承、试验轴承和转子等组成。数据采集系统为LMS SCADAIII，振动传感器为PCB加速度传感器，采用电涡流位移传感器测取转速脉冲信号进而获得转速信号。3个加速度传感器安装在试验轴承的轴承座上，安装位置及布局如图2a所示。对外圈-滚棒耦合故障进行试验测取振动信号。

试验轴承型号为TMB-N204M，轴承由z=11个直径为Db=6 mm的滚棒组成，接触角为β=0°，外圈直径为47 mm，内圈直径20 mm。外圈和滚棒采用线切割加工故障，故障尺寸为宽×深:1 mm×1 mm。试验故障轴承如图2b所示。

3.2 滚动轴承故障特征频率

其三，从人均收入来看，我市人均生产总值、城市居民人均可支配收入、农村住户人均纯收入近年来都呈现上升趋势，但三者增长并不同步。人均生产总值增长快于城市居民人均可支配收入，城市居民人均可支配收入增长又快于农村住户人均纯收入，使居民难以充分享受经济增长带来的好处，也使城乡居民收入差距有进一步拉大的可能。

将轴承基本参数代入文献[15]中，由故障特征频率计算可知，试验轴承的外圈故障特征频率为：

fe=4.5fr

(9)

图2 轴承试验台传感器布局照片和故障轴承

滚柱故障特征频率为

fb=2.7fr

(10)

其中，fr为转子转动频率。

3.3 滚动轴承信号提取

试验过程中采样频率fs=4 096 Hz，采样时间10 s，频率分辨率为0.1 Hz,转速n=486 r/m。代入式(9)和式(10)可得外圈故障特征频率为34.5 Hz，滚棒故障特征频率为21.9 Hz。传感器采集到的原始信号如图3a所示。

图3 外圈-滚棒故障轴承时域波形与ICA处理后时域波形

考虑到进行盲源分离后所得到分量的顺序不确定性，为了有效提取出轴承故障特征信号对3个独立分量进行包络谱分析，其中两个独立分量的包络谱图如图4所示。

图4 外圈-滚棒故障轴承盲分离后的包络谱波形

从包络谱图中可知，独立分量2所存在的22 Hz和34.5 Hz峰值频率分别与轴承外圈以及滚棒故障的特征峰值频率相对应，从而说明该方法能够有效地提取出滚动轴承外圈-滚棒耦合形式的故障信号。

3.4 发动机主轴轴承信号提取

现采用以上方法对发动机主轴承故障进行信息特征提取。发动机主轴轴承由z=34个直径为Db=8 mm的滚棒组成，接触角为β=0°，外圈直径140 mm，内圈直径110 mm。试验过程中低压转子在带转器的驱动下运转。选取时间t=26～36 s稳态过程进行分析，其中转速为n=121 r/min,采样频率fs=4 096 Hz，频率分辨率为0.1 Hz。结合参考文献[15]并将轴承参数代入得轴承故障特征频率:外圈32.1 Hz，滚棒15.7 Hz。

试验过程中安装在发动机外涵机匣处的传感器所采集到的原始信号如图5a所示。

图5 发动机机匣振动信号与ICA处理后时域波形

显然该原始振动信号是轴承故障信号通过复杂的路径传递后被传感器所拾取，可知轴承故障信号信噪比低。为了进一步提取轴承故障信号，对原始信号进行小波降噪，对降噪后的信号进行ICA分离，分离后4个独立分量波形如图5b所示。对应的盲分离过程中分离矩阵为：

考虑到进行盲源分离后所得到分量的顺序不确定性，为了更有效地提取轴承故障特征频率，对分离后的4个分量进行包络谱分析，其中两个独立分量的包络频谱如图6所示。

从分离结果可知：分离后包络谱出现多个峰值，分量中出现4 Hz频率成分为转子工作频率的2倍频，由此可以推断转子存在不平衡量或者是存在碰磨成分。这对于发动机存在轻微碰磨的结果相吻合。此外包络谱中的31.5 Hz和15.5 Hz的峰值频率分别与主轴轴承外圈和滚棒故障特征频率相吻合。

图6 机匣振动信号盲分离后的包络谱波形

对该台次发动机在相同的试验条件下所采集到的另一组实验数据进行分析。其中选取时间t=26～36 s稳态过程进行分析，其转速为n=121.7 r/min,采样频率为fs=4 096 Hz，频率分辨率为0.1 Hz。将轴承参数与发动机转动频率代入公式(11)和(12)得轴承故障特征频率:外圈32.3 Hz，滚棒15.8 Hz。对数据进行以上方法处理，对应地盲分离的分离矩阵为：

盲分离后4个独立分量之中的2个分量的包络谱如图7所示。

从分离结果可知：分离后包络谱出现多个峰值，分量中仍存在与主轴轴承外圈和滚棒故障特征频率吻合的峰值频率。

图7 机匣振动信号盲分离后的包络谱波形

综上可知主轴轴承故障信号经过复杂路径传递到发动机机匣上后，对机匣振动信号采用ICA分离技术能很好地分离出振源信号。分离过程中出现的工作频率基频及其倍频很好的表明转子存在碰磨故障，而对于分量中出现的与主轴轴承外圈和滚棒故障特征相同的峰值频率，说明该方法在复杂传递路径下能够有效地提取出轴承故障信号。

4 结论

本文针对发动机主轴轴承故障信号经过复杂路径传递后信噪比低的特点，提出了基于小波降噪的盲源分离与包络谱分析相结合的方法提取主轴轴承故障信号。得出结论：1)在一定条件下，对典型故障试验轴承进行分析发现，盲源分离与包络谱分析相结合所得到的频谱图故障峰值明显、频率混淆明显消除，能够更加有效地对提取轴承信号;2)针对传感器安装在发动机机匣上的情况下所测取到的振动信号，在轴承信号传递路径复杂的情况之下，采用盲源分离与包络变谱分析相结合的方法在能在一定程度上提取出轴承故障特征信息。该方法有效地诊断出主轴轴承外圈与滚柱故障，具有重要的工程实际意义。

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(责任编辑：宋丽萍 英文审校：刘敬钰)

Faultinformationextractionofenginemainshaftbearingsbasedoncomplextransmissionpath

LIANG Xian-ya,SHA Yun-dong,ZHANG Qiang,LUAN Xiao-chi

(Liaoning Key Laboratory of Advanced for Aeronautical Propulsion Test Technology,Shenyang Aerospace University,Shenyang 110136,China)

The signal noise ratio(SNR)of the aero-engine main shaft bearings fault signals is low via complex transmission path to the case.Wavelet de-noising can reduce noise effectively.A method of blind source separation(BSS)combined with envelope spectrum transform is proposed to detach the aero-engine main shaft bearings signals and extract the faults characteristics.With the wavelet de-noising to eliminate the noise of the system according to engine vibration signals′ feature,the BSS is carried out in order to obtain independent source signals.The envelope and spectral analysis are carried out to process the source signals.The processed experimental data show that the obtained independent components spectral waves can successfully extract the outer and roller fault information of high pressure turbine rear bearing.This may provide a virtual basis for the fault diagnosis of aero-engine bearings.

signal noise ratio;blind source separation;envelope transform;main shaft bearings;information extraction

2013-10-08

梁先芽(1987-)，男，湖南耒阳人，硕士研究生，主要研究方向：航空发动机强度、振动及噪声E-mail:liangxy24@yeah.net；沙云东(1966-)男，黑龙江阿城人，教授，主要研究方向：航空发动机强度、振动及噪声，E-mail:ydsha2003@vip.sina.com。

2095-1248(2014)06-0024-07

V232

A

10.3969/j.issn.2095-1248.2014.06.005