对虾分级机轴承故障VMD方法分析

刘尚坤，孔德刚，袁永伟，李珊珊

(河北农业大学 机电工程学院，河北 保定 071001)

1 引言

双辊式对虾分级机由多个由滚动轴承支撑的旋转轴辊实现对不同尺寸的对虾分级[1]，由于长时间工作，受振动及水侵蚀的作用轴承容易产生磨损、点蚀等故障。如何从实际采集的对虾分级机振动信号中分离出故障冲击成分是故障诊断的关键。本文采用变分模态分解(Variational Mode Decomposition， VMD)方法将采集到的振动信号分解为若干分量成分，选出能表征故障成分的峭度最大的分量，再经包络解调获得故障频率，进而诊断故障类型。对设备准确、可靠、安全的运行具有重要作用。

2 变分模态分解方法

VMD方法构建的变分数学模型如式(1)所示[2]，

(1)

式(1)中，{uk}表示K个本征模态函数(intrinsic mode function，IMF)分量； {ωk}表示K个分量的频率中心；f表示原多分量信号。

为求解式(1)采用式(2)形式的增广Lagrange表达式，把式(1)变换成非约束变分数学问题：

L({uk},{ωk),λ)=

(2)

式(2)中，α表示二次项的平衡参数；λ表示Lagrange乘子。

(3)

(4)

3 轴承故障分析

在千鹏QPZZ-Ⅱ型旋转机械故障实验台上，测试型深沟球轴承内圈故障，故障如图1所示，为线切割沟槽形成的人为模拟故障，由加速度传感器采集振动信号，采样频率6400 Hz，轴转速调整为低速730 r/min，内圈故障频率为，截取3200个采样点进行数据分析。

图1 轴承内圈模拟故障

图2是测试振动信号的时域波形和直接包络解调的频谱，时域波形中能够看出有故障冲击成分出现，但不能准确诊断故障；包络谱中故障频率并不突出，而且有很多干扰成分，不能诊断轴承故障。

采用VMD方法对该数据进行分析，参数取500，分解得到4个分量成分，结果如图3所示，其中IMF1主要表现为转频成分，由于峭度能够表征成分中故障冲击的大小[3]，因此计算各分量的峭度，发现分量成分IMF3峭度最大(其值是7.83)，将该分量作为故障分量，观察该分量发现其时域波形冲击特征明显，再对其进行包络解调，得到的包络谱如图4所示，图中内圈故障频率fi～3fi故障频率表现明显，基本没有干扰频率，由此可以准确的判定为轴承内圈故障，相比图2中传统包络解调分析效果，说明本文提出的方法具有很好的优越性。

图2 内圈故障信号时域波形与包络谱

图3 VMD各分解分量时域波形

图4 IMF3分量包络谱

4 结论

VMD方法采用非迭代的运算方式，是一种有效的多分量振动信号分解方法。本文采用VMD方法分解轴承多分量振动信号、以峭度最大准则选出故障分量，再进行包络解调得到故障频率，诊断出了轴承故障，为对虾分级机轴承故障准确诊断、保证分级精度和工作可靠性提供了技术支持。