信号分析方法在自动扶梯设备故障诊断中的应用

何博

摘 要：将一种信号分析的机械故障诊断方法引入自动扶梯设备的故障诊断中，通过分析自动扶梯设备最常见的轴承异响、异常振动故障的动力学特性及频谱特征，介绍了使用信号分析方法进行故障诊断的过程，这一方法在实际自动扶梯设备故障诊断中将提高早期故障识别率及识别精度，有效保证设备的正常运行。

关键词：自动扶梯;信号分析;轴承故障;故障诊断

0 引言

自动扶梯设备是目前广泛使用在轨道交通车站、商场、医院等人群密集区域的大型机械设备，使用环境复杂，每日工作时间长，容易产生各类机械故障。同时，电梯设备运行状态的正常与否，直接关系到乘客人身安全[1-3]。因此，设备的故障诊断工作责任重大。传统的自动扶梯故障诊断主要依靠人工诊断，这种方法对从业人员能力有着较高要求，且自动扶梯故障早期特征不明显，难以被发现。使用现代机械故障诊断技术协助进行故障诊断、监测将极大提高故障诊断的效率，利于发现设备早期故障，起到防微杜渐的效果。

现代机械故障诊断技术主要使用信号分析的方法，通常包括降噪、特征提取以及模式识别这几个步骤[4-5]。本文以轴承故障为例，介绍使用信号分析方法在自动扶梯设备故障诊断中的应用。

1 自动扶梯轴承类故障介绍

异响、异常振动是自动扶梯最常见的机械故障之一，常常表现为主机、联轴节或减速箱的异响和振动。其中主机、减速箱的异响、异常振动中轴承故障为高频故障。传统人工方法处理这类故障时往往使用更换主机或减速箱的方式确定问题发生部件，然后听发生异响的位置，从而判断问题根源。这一方法不仅需要维修人员对设备构造有着丰富的理解，同时还需具备一定经验，否则容易产生错误判断。使用信号分析方法进行这类问题故障诊断时，首先要对设备中零件进行动力学分析，以最常发生的轴承故障为例。

一般情况下滚动轴承内圈与旋转轴以过盈配合方式连接，外圈则被安装固定在轴承座中，且一般情况下是处于固定状态的。滚动轴承主要由内圈、外圈、滚动体以及保持架四部分组成，如图1.1所示。

不同的轴承故障，根据其运动的动力学特性，将会表现出不同的特征频率。通过采集主机和减速箱振动信号，进行频谱分析，核对出现的明显频率，对照故障频率的动力学分析，可以得出故障原因。

由于长期受滑动摩擦力、润滑不足等因素的影响，滚动轴承易于发生疲劳磨损、剥落甚至断裂等故障。轴承最易发生故障的部位一般为滚动体、内圈与外圈。最常见的滚动轴承故障形式有以下几种：疲劳失效、磨损失效、断裂失效、腐蚀失效、胶合失效、压痕失效、保持架损坏。

2 滚动轴承振动信号特征

滚动轴承的制造误差和装配误差，特别是过大的装配间隙是产生振动的最主要原因。同时，在实际运行中产生的噪声、杂质渗入等也是产生振动的原因。

滚动轴承的各个部分都有其固有振动频率。当轴承出现故障时，故障信号往往是周期冲击信号，其周期即为轴承运动周期。并且随着滚动轴承的继续运行，当故障产生的振动频率与轴承各部分固有振动频率一致时将会发生共振，轴承将会发生严重损坏，因此分析其各部件的固有振动频率显得尤为重要。

1）滚动轴承内圈、外圈固有振动频率

在现代机械设备故障信号处理领域，故障频率在频谱中可以被表示成故障特征频率基频与其倍频。分析故障动力学特征，得到各类故障频率的经验公式是自动扶梯故障诊断的重要步骤。

3 滚动轴承故障的信号特征

滚动軸承的故障信号包含了故障发生的很多有效信息，例如故障发生位置、故障程度、故障类型等等。特别是在信号的频谱图中，滚动轴承的不同故障所表现的特征也各有不同。下面着重介绍滚动轴承的内圈、外圈以及滚动体发生明显故障时的频谱特征。

1）外圈故障信号特性

滚动轴承的外圈发生故障时，其故障类型可模型化为冲击，并且随着滚动体的圆周运动，这种冲击是呈周期性的，因此滚动轴承的外圈故障一般可等效为周期脉冲信号。在采集滚动轴承故障信号时，为准确拾取脉冲响应，可使用加速度传感器。实际信号采集中通道越多越能减少有效信息的遗漏，增加故障诊断与识别的准确性。

2）内圈故障信号特性

一般情况下滚动轴承的外圈是固定的，而内圈是随轴做高速转动运动的，因此滚动轴承内圈故障往往比外圈故障复杂得多。内圈故障也可视为滚动体对内圈表面故障点所做的冲击运动，但由于内圈的运动随轴的转速不断变化，故障点所在位置在不断改变，故障点出的载荷也在发生变化。因此滚动轴承的内圈故障更加具有调制性。

3）滚子故障信号特性

滚动体故障与内圈故障类似，都具有很强的调制性，由于滚动体的运动是时刻处于保持架的约束下的，其故障特性往往与保持架的转动频率相关。

在实际过程中分析出各类故障的动力学特性并得出故障频率的经验公式，再使用振动传感器采集故障信号，并根据故障的信号特征进行分析后，可以将故障信号频谱图中的明显频率与经验公式作为对比，从而判断出自动扶梯故障原因及故障发生位置。

4 总结

本文以自动扶梯轴承故障为例，分析了轴承故障的动力学特性和故障信号特征，介绍了完整的使用信号分析方法进行自动扶梯故障诊断的流程。这种方法可以发现实际工作中不易被发现的故障早期特征，提高设备安全性和故障诊断可靠程度。因此，将该技术引入自动扶梯设备中将会是今后自动扶梯设备诊断的趋势。

参考文献

[1]陈进.机械设备振动监测与故障诊断[M].上海：上海交通大学出版社，1999.

[2]刘长奎.基于管理绩效的石油工业设备评价研究[D].哈尔滨工程大学，2008.

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[4]邵忍平，曹精明，李永龙.基于EMD小波阈值去噪和时频分析的齿轮故障模    式识别与诊断[J].振动与冲击，2012，31（8）：96-101.

[5]李兆飞.振动故障分形特征提取及诊断方法研究[D].重庆：重庆大学，2013.