Hilbert解调方法在轮毂轴承故障诊断上的应用

白创　张化朝

摘 要：本文利用Hilbert变换的包络解调分析方法对轮毂轴承的故障诊断进行了研究，介绍了轮毂轴承特征频率的求解方法，以某款车型轮毂轴承诊断为例，结合频谱分析，验证了Hilbert包络解调分析方法的有效性。

关键词：Hilber；包络谱；轴承；故障诊断

中图分类号： U462 文献标识码： A 文章编号： 1673-1069（2016）25-208-2

0 引言

滚动轴承是旋转机械行业中应用最广泛的零部件之一，它的工作状态直接影响旋转机械设备的工作性能。旋转机械的许多故障都与滚动轴承密切相关，一旦滚动轴承产生故障，轻则影响机械设备的正常使用寿命，重则危及人员生命，所以[1]，研究滚动轴承的故障诊断意义重大。

当滚动轴承发生早期故障时，由于滚动轴承的滚道尺寸精密且极其光滑，早期故障振动信号极其微弱，再加上其他信号的干扰，故障问题很难被人察觉。虽然局部损伤的滚动轴承元件振动时会激起固有的故障频率，然而在复杂的运行工况下，轴承的振动信号中常常会出现调制现象，直接对轴承振动信号进行FFT分析，较难判断出故障特征频率。目前运用滚动轴承的故障诊断方法主要包括频域分析法、包络解调分析、冲击脉冲分析等，其中包络解调方法可有效的判断轴承是否发生故障，而且可以判断轴承故障的部位。希尔伯特（Hilbett）包络解调方法是国内外普遍采用的方法之一。Hlibert变换法是对含有调制的信号进行解调，用Hilbert变换法把一个实信号表示成一个复信号（即解析信号），通过对轴承振动信号的滤波、包络检波、解调处理，根据频谱中的轴承故障特征频率，通过对此解调波的幅值和频谱分析判定轴承是否故障及其故障部位。

本文采用希尔伯特（Hilbett）解调分析方法对轮毂轴承故障问题进行研究。

1 基于Hilbert包络解调的轴承故障诊断原理

将采集到的振动信号先进行FFT变换，分析其频率成分，先确定故障特征所激发的故障特征频率范围，然后对原始测试信号进行包含故障频率带宽的带通滤波，最后对故障频率成分进行Hilbert包络解调，得到其激发故障的低频的特征频率，再根据频谱中的轴承故障特征频率，通过对比解调波的幅值和频谱[2]，分析判定轴承是否故障及其故障部位。

1.1 Hilbert包络解调原理

2 轮毂轴承故障诊断用案例分析

某车型在行驶过程中，驾驶室内存在“嗡嗡”异响声音，引起顾客不适及抱怨，经主观判断异响由车辆前部发出。为初步确定故障位置，使用LMS测试设备对车辆前部可能的异响问题源进行排查，包括车辆左/右转向横拉杆、左/右轴头、左/右制动盘罩壳及变速器进行检测，发现变速器与左驱动轴连接侧未出现与车内噪声对应的异响频谱，左转向横拉杆、左制动盘罩壳、左轴头振动均有相同的频谱出现。进一步拆除左驱动轴后异响消除，换另一无此异响车的左驱动轴后异响复发，由此推断异响部位为左轮毂单元。为进一步确认问题，对轮毂单元振动数据进行采集分析。

2.1 轮毂异响问题的诊断

①振动时域信号。车速50km/h时在轮毂轴承上采集到的时域加速度信号，如图2-1所示，可以看出异常件相比正常件，振幅增大2倍，可见异常件轮毂轴承确实存在故障。②振动频域信号。通过对图2-1的时域信号进行FFT变换，得到原始信号频谱图，如图2-2所示。

根据类比判定标准：①在低频段0～1000Hz，振动幅值大于其他正常设备振动值的1倍以上或在高频段1000Hz以上实测振动值大于正常值的2倍以上时可以判为异常。

②在低频段其振动值大于其他设备振动值的2倍以上，或高频段的振动测量值大于其他设备的4倍以上时，一般判定为严重故障。

通过对比频谱图可以发现，在50-2000Hz之间存在明显异常频率成分，说明轴承存在严重故障。

④分析结果。由包络分析结果标出的峰值可以明显看出，包络信号中存在37.5Hz及其倍频成分。而且在37.5Hz和75Hz左右存在以6.1Hz为间隔的边频带，说明信号中存在以6.1Hz为间隔的调制信号。

2.2 轴承特征频率求解结果

轮毂轴承的特征频率如表2-1所示，由表2-1可知滚子自转故障频率为38.2Hz，滚动体通过外圈频率为38.6Hz，这与分析故障频率37.5十分接近，由于轴承实际尺寸与特征频率计算参数值有误差，特征频率求解也会存在误差，但经过对不同车速测试分析结果，完全确定37.5Hz为滚子故障频率及外圈故障共同作用的结果。

参 考 文 献

[1] 梅宏斌.滚动轴承振动监测与诊断理论、方法、系统[M].北京：机械工业出版社，1996.

[2] 高立新，王大鹏，刘宝华，等，轴承故障诊断中共振解调技术的应用研究[J].北京工业大学学报，2007，33（1）：1-5.