基于摩擦信号的滑动轴承接触摩擦故障的状态监测

张峻宁, 张培林, 陈彦龙, 张云强

(军械工程学院 七系,石家庄　050003)



基于摩擦信号的滑动轴承接触摩擦故障的状态监测

张峻宁, 张培林, 陈彦龙, 张云强

(军械工程学院 七系,石家庄050003)

摘要：摩擦信号与固有振动信号混叠造成滑动轴承的接触摩擦故障诊断困难。针对此特点，在不分离摩擦信号的条件下提出了一种基于摩擦信号强度的接触摩擦故障监测方法。该方法首先结合EMD和非线性峭度确定摩擦信号发生的时刻，然后改进灰色B型绝对关联度以计算摩擦信号对相邻固有振动信号的冲击强度，以此衡量摩擦信号的相对大小，进而监测滑动轴承接触摩擦故障。仿真和试验证明了该方法的有效性，为监测滑动轴承故障提供了一种新思路。

关键词：滑动轴承；接触摩擦；非线性峭度；灰色B型绝对关联度

滑动轴承是一种特殊形式的轴承，因优良的性能被广泛应用于大型机械设备中，但在工作中常受到交变载荷和恶劣环境的影响，使得轴承磨损失效频发，严重时甚至造成工厂的停工停产，因此在线监测和诊断滑动轴承的故障具有重要的意义。但滑动轴承磨损失效类型繁多，除开设计因素、安装精度，引起滑动轴承磨损失效的原因还有供油压力、间隙大小、表面状况、润滑油粘度等等[1]。若通过模拟引起滑动轴承磨损的原因研究磨损故障，模拟条件困难且无法对应输入与输出之间的关系，但究其根源磨损是液体润滑破坏后，轴承与轴颈的间歇性接触摩擦引起的，因此确定轴承与轴颈的间歇性接触摩擦作为滑动轴承磨损失效的重要故障特征，方便滑动轴承磨损失效故障的研究。

秦萍[2]通过模拟柴油机滑动轴承的接触摩擦故障发现了发火燃烧点之间幅值较大的信号与滑动轴承磨损失效相关联，并定义其为摩擦信号。但摩擦信号与固有振动信号混叠且易受到噪声的干扰，造成摩擦信号难测量的问题。灰色B型绝对关联度[3](Absolute Grey Relational Degree of B-mode，AGRDB)是一种通过度量两者事物在局部之间距离的判定两者事物联系的方法，已广泛应用于工程各领域，尤其是人脸图像识别、导弹性能分析等方面。本文利用重新划分振动信号序列将AGRDB应用到振动信号中，提出了一种在不分离摩擦信号的条件下，通过计算摩擦信号对固有振动信号的冲击程度来衡量摩擦信号强度的方法。该方法首先结合EMD和非线性峭度[4]确定摩擦信号发生的时刻，然后利用信号的AGRDB量化该摩擦信号对周围固有振动信号的冲击程度以估算摩擦信号的相对大小，最后将此方法应用到滑动轴承接触摩擦故障的诊断中，成功的刻画了轴承与轴颈的接触摩擦发展变化，为实时监测和诊断滑动轴承的磨损失效找到了一种新思路。

1基于EMD的非线性峭度

非线性峭度是张德祥等提出的一种检测摩擦信号的统计方法。该方法在四阶累积量的峭度基础上结合非线性Teager能量算子，能够细致刻画信号瞬时幅值和频率变化。实例[4]表明可应用于摩擦信号发生时刻的确定中，但滑动轴承摩擦信号大量混叠于固有信号中，直接利用非线性峭度检测易造成漏检的后果。经验模态分解(EMD)[5~6]能够根据信号固有特性自适应的将信号分解成若干个包含信号本质特征的本征模分量，故结合EMD，筛选出含有摩擦振动信息的高阶IMF分量，再利用非线性峭度确定摩擦信号发生的时刻，具体步骤如下：

步骤1利用EMD将振动信号分解成从高频到低频的IMF分量，并提取m个含有高频摩擦振动信息的IMFj(n)(j=1,2,…,m)分量[7]；

步骤2计算这些分量的非线性Teager能量算子如式(1)所示；

T[IMFj(i)]=[IMFj(i)2-

IMFj(i+1)IMFj(i-1)]

(1)

式中i=2,3,…,n-2,n-1。

步骤3针对每一个T[IMFj(i)](i=1,2,…,n-1)分量，每三个点为一个振动信号能量行列式，以i点为例，它的新能量行列式为:

Xj(i)=[T[IMFj(i-1)],

T[IMFj(i)],T[IMFj(i+1)]

(2)

步骤4利用Teager峭度公式计算第j个IMF分量在各点的非线性峭度qj；

(i=1,2,…,n-1)

(3)

步骤5依此法，得到整个振动信号的非线性峭度值q(i)。

(4)

利用EMD直接计算含有高频摩擦信息IMF分量的非线性峭度，因此避免了振动响应信号中固有信号的干扰。

2基于摩擦信号的灰色B型绝对关联度

2.1灰色B型绝对关联度

灰色B型绝对关联度(Absolute Grey Relational Degree of B-mode，AGRDB)是定量确定研究对象间的关联性的方法，广泛应用于图像识别中。因滑动轴承的振动响应信号为一维空间折线，故本文只研究行方向的AGRDB，具体方法如下：

设有两个需要判别相互关联程度的X、Y向量，

(5)

(1)向量基准化。计算向量中各项元素与该向量元素均值的差。

(6)

(2)定义X、Y向量的距离差Δ和AGRDB。

AGRDB=

(7)

式中距离差Δ(位移差ΔD，速度差ΔV，加速度差ΔA)如下所示。

(8)

(9)

(10)

可见，AGRDB是计算两向量在相对应的局部位置的距离差，从而定量确定两向量的关联程度的方法。

2.2信号的AGRDB

实际工程中采集的信号为摩擦信号和固有振动信号的混合，实现准确分离并计算摩擦信号的强度极其困难，本文试图通过摩擦信号对固有振动信号的冲击影响估算摩擦信号的相对大小。由式(7)~式(10)知，两个相同信号序列的距离差Δ为0，AGRDB为1。若改变其中一个信号在某一时段的数值，则两信号序列的距离差Δ将增大，最终造成AGRDB的减小，故AGRDB对异常信号敏感。因此，将AGRDB应用到摩擦信号强度的计算中，通过AGRDB计算摩擦信号对周围固有振动信号的冲击程度来判断摩擦信号的相对大小。

首先分析第i个摩擦信号产生的时刻。提取此刻及其周围相邻±l时刻的振动信号并组成向量Zi，并按照式(11)的奇偶划分原则划分成两个新向量Xi,Yi。

(11)

再利用式(8)~式(10)计算Xi和Yi的距离差。通过式(12)表明，Xi和Yi距离差Δ的实质是计算Zi中各项元素之间的距离，若Zi含有摩擦信号，则摩擦信号的距离差Δ远大于正常信号的距离差Δ。因此利用Zi的距离差Δ衡量第i摩擦信号对周围固有振动信号的冲击程度。

因采集的工况信号中往往含有多个摩擦信号，故利用该段全部摩擦信号的距离差的和代表该段信号的距离差Δ。

(13)

式中：ΔDi,ΔVi,ΔAi是第i个摩擦信号的距离差Δ，k是摩擦信号的总数目。

最后用式(14)计算该段信号的AGRDB。显然，若摩擦信号对固有振动信号的冲击影响越大，则计算的AGRDB越小，故实现了摩擦信号相对大小的判断。

(14)

3滑动轴承接触摩擦故障特征提取

轴承与轴颈的接触摩擦故障常通过油温、油液诊断，利用振动信号监测的方法还不多，其根源是摩擦信号难测量的问题。荆双喜等[8]通过小波包分析摩擦信号频带能量的变化监测滑动轴承接触摩擦故障，孙光中等[9]基于分形维数对摩擦振动敏感的特性，分析分形维数与滑动轴承摩擦故障的关系等等都取得了一定的效果。本文避开直接测量摩擦信号的难题，通过定量评价摩擦信号对周围固有振动信号的冲击影响估算摩擦信号的强度，进而监测滑动轴承接触摩擦故障。图1给出了基于摩擦信号的滑动轴承接触摩擦故障监测方法的流程图，具体步骤如下：

步骤1结合EMD和非线性峭度计算振动信号的非线性峭度值，设定非线性峭度阈值Q，并认定非线性峭度值大于Q的时刻为摩擦信号发生的时刻；

Q=m·Qmax

(15)

式中：Qmax为全部工况振动信号中最大的非线性峭度值，m为阈值系数。但m的取值受到大小两端的限制，若m取值过大将造成摩擦信号的漏检，若取值过小则会误把正常振动信号当做摩擦信号，因此m的取值应适宜，依据经验常选取为[0.1~0.3]。

步骤2筛选符合条件的振动信号点,并按照式(11)提取摩擦信号向量Zi；

Xk=[Z1,Z2,…Zi…,Zk-1,Zk]T

(i=1,2,…,k)

(16)

式中：Xk是k个摩擦信号向量组成的矩阵，k为摩擦信号的总数目；

步骤3利用式(12)计算Xk中各行的距离差Δ，以此衡量每行中摩擦信号对该行固有振动信号的冲击影响；

步骤4将各行的距离差Δ代入式(13)~式(14)，最终计算得到该段滑动轴承振动信号的AGRDB，以此分析滑动轴承接触摩擦故障。

图1　滑动轴承接触摩擦故障监测的算法Fig.1 Flow chart of condition monitoring of contacting fault of plain bearings

4仿真试验

本节验证结合EMD的非线性峭度对摩擦信号的敏感度和灰色B型关联度估算摩擦信号相对大小的正确性。首先仿真含有摩擦故障的机械振动信号，利用不同频率的正弦波、脉冲信号以及随机噪声模拟故障信号，其中不同频率的正弦波模拟机械设备中不同的振声部件，脉冲信号模拟机械故障中的摩擦信号，具体仿真信号见式(18)。图2是在机械振动中添加不同强度脉冲的仿真信号时域图，图3示出了结合EMD的非线性峭度对脉冲信号的检测结果，表1给出了不同阈值下的AGRDB对脉冲信号大小的测量结果。

x(t)=s(t)+ZS+CJ

(17)

式中s(t)为固有信号，s(t)=sin(2π×10t)+sin(2π×5t)；CJ=Aoe-100×tcos(2π×100×t)为不同频率不同幅值的周期性脉冲衰减信号；ZS为30 dB的高斯噪声。

图2　不同强度脉冲的仿真信号Fig.2 Different intensity pulse of the simulation signal

图3　仿真信号幅值的非线性峭度Fig.3 The nonlinear kurtosis of the simulation of amplitude signal

对比图2与图3可以发现，结合EMD的非线性峭度能够准确确定脉冲衰减信号发生的频率和时刻，避免了噪声和其他振动信号的干扰。表1为不同阈值下仿真信号的AGRDB。从表中可以得到，不同的非线性峭度阈值所提取出的摩擦信号是不一样的，且随着脉冲信号的频率和幅值的增大，不同阈值系数下的AGRDB值越小，故实现了利用AGRDB测量脉冲信号强弱的目的，验证了本文检测摩擦信号相对大小的方法的有效性。

表1　不同阈值下仿真信号的灰色B型绝对关联度

5应用实例

对滑动轴承接触摩擦故障的振动信号进行分析。实验数据来源于西南交通大学机械试验台的S195-2型柴油机，转速n=1 500 r/min,功率P=4.62 kW，其输出端主轴承为试验轴承，通过切断润滑油油路来模拟滑动轴承故障，在故障前后采集振动响应信号，采样频率为10 kHz。图4是在轴与轴瓦之间构造的判断滑动轴承状态的测量电路图。

图4　滑动轴承状态判断测量电路Fig.4 Analyzing the state of the sliding bearing measurement circuit

图4中Ω1为油膜电阻，Ω2为平衡电阻，当轴与瓦未接触时(液体润滑状态)，Ω1电阻趋近于无穷，此时电路不通，灯泡未亮；当轴与瓦之间完全接触时，Ω1电阻几乎为零，灯泡呈现亮光状态，因此将测量电压U作为判断滑动轴承故障的依据。图5为采集的滑动轴承部分振动响应信号。由于受到其他振声部件的影响，间歇性接触摩擦信号与固有信号混叠，很难直接通过时域图像监测滑动轴承的接触摩擦故障。

为了提取滑动轴承的摩擦故障特征，首先基于EMD的非线性峭度确定滑动轴承摩擦信号出现的时刻如图6所示。从图6知滑动轴承轴与瓦之间的摩擦信号频率为12.6 Hz(冲击周期约为0.079 s)与柴油机发火燃烧循环所用的时间(T=60/750=0.08 s)接近，符合柴油机滑动轴承摩擦信号定义；再利用AGRDB计算摩擦信号的强度。表2给出了阈值系数m=0.125时阈值为Q=m×Qmax=1×10-4的滑动轴承故障前后的灰色B型绝对关联值，同时给出不同阈值Q的灰色B型绝对关联值曲线如图7所示。

图5　不同摩擦程度的滑动轴承振动响应信号Fig.5 Different friction of plain bearing vibration signal

图6　不同摩擦程度的滑动轴承信号幅值的非线性峭度Fig. 6 The Nonlinear Kurtosis of vibration signal amplitude of plain bearing under different friction condition

轴承状态正常润滑轻度摩擦中度摩擦重度摩擦AGRDB0.00680.00550.00410.00440.00360.00320.00330.00310.00250.01020.00730.00690.0080

图7　不同阈值下的滑动轴承灰色B型关联值曲线Fig.7 The AGRDB of plain bearing under different threshold value

图7为滑动轴承形成摩擦故障前后不同Q值的灰色B型关联值变化曲线。分析曲线发现，灰色B型关联值在摩擦初期是逐渐降低，表明在切断润滑油路后，由于没有润滑油的补充，滑动轴承的轴与瓦之间产生局部范围间歇性接触摩擦，而后随着故障继续发展，灰色B型绝对关联值继续降低直至发生突变，表明此时的滑动轴承油膜不复存在，轴与瓦之间形成了大面积的接触干摩擦，若不采取修补措施，滑动轴承将造成重大事故，因此可将此时的灰色B型关联值作为滑动轴承预警值，防止次生灾害发生。从灰色B型关联值先缓后急的变化趋势看，初期的摩擦往往是点对点式的轴与瓦接触，之后微小的点式接触又趋于平滑，轴承处于短暂的润滑状态，也即是灰色B型关联值呈波浪形降低的原因，最后点对点式的轴瓦接触逐渐发展成点对面式、面对面式的接触，以至滑动轴承全面损坏。由此得出，灰色B型关联值能够实时反映滑动轴承的故障变化规律，基于非线性峭度和灰色B型关联值的滑动轴承的接触摩擦故障诊断方法可行。

6结论

改进的灰色B型关联度对轻微异常振动信号敏感，克服了无法利用振动信号监测初期故障的缺陷。通过计算摩擦信号对固有信号的冲击影响间接测量摩擦信号的相对大小，避开了直接计算摩擦信号大小的难题，成功的描述了滑动轴承接触摩擦故障逐渐发展的过程。因此本文的工作可看成是AGRDB应用到滑动轴承摩擦故障的基础性研究工作。

参 考 文 献

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Condition monitoring of contacting fault of plain bearings based on friction signals

ZHANGJun-ning,ZHANGPei-lin,CHENYan-long,ZHANGYun-qiang

(Department 7st, Ordnance Engineering College, Shijiazhuang 050003, China)

Abstract:Contact friction fault diagnosis is diffcult in plain bearing due to that friction signals are usually mixed with natural vibration signals. A diagnosis method for plain bearing contact friction fault was proposed based on the calculation of friction signal intensity instead of the seperation of natural vibration signals. In the method, EMD and nonlinear kurtosis were used to search the moment of friction signal appearance. Then the impact degree of friction signals on natural vibration signals was calculated by an improved absolute grey relational degree of B-mode. Finally, the calculation results were used to estimate the magnitude of the friction signal and to diagnose the contacting fault of plain bearing. The proposed method was applied to simulated signals and actual signals. The analysis results demonstrate the effectiveness of the proposed method and offer a new ideas to diagnosis the plain bearing fault.

Key words:plain bearing; contact friction; nonlinear kurtosis; absolute grey relational degree of B-mode

中图分类号:TH133.31

文献标志码：A

DOI:10.13465/j.cnki.jvs.2016.03.011

通信作者张培林 男，教授，博士生导师，1955年生

收稿日期：2014-11-19修改稿收到日期：2015-03-05

基金项目：国家自然科学基金项目(51205405,51305454)

第一作者 张峻宁 男，硕士生，1992年生