基于模拟机匣的中介轴承微弱故障特征提取技术

李 壮， 沙云东， 栾孝驰， 赵 宇， 陈兴武

(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)

滚动轴承是旋转机械的重要组成部分，轴承缺陷已被公认为旋转机械故障的主要原因之一[1]，识别和诊断轴承的故障行为对于设备的可靠运行十分重要。航空发动机作为典型旋转机械，其中介轴承工作在高温、高转速、高载荷等复杂环境下，易发生轴承失效故障，严重影响了发动机的正常工作和飞行安全。由于航空发动机结构复杂，中介轴承又位于其最内部，轴承的故障信号经过复杂的传递路径传递到发动机外部，经衰减后信号会变得极其微弱，同时会耦合混叠其他零部件的振动信号。轴承故障信号淹没在干扰信号中，传统的信号分析方法难以从干扰信号中分离辨析出有效信号，因此复杂传递路径下航空发动机中介轴承故障提取技术研究极为迫切。Pirra等[2]介绍了一种基于主分量分析的轴承故障诊断监测技术；Klausen等[3]提出了一种识别多个共振区域的方法，以结合计算的阶次跟踪和倒频谱预白化来突出显示信号中的所有谐振频率，进而实现多频带识别可增强变速条件下的轴承故障检测；Diaz等[4]提出弹性和非线性对齐功能的直接匹配点来计算两个振动信号的稳定性进而从关键轴承零件的早期和晚期故障中找出无故障和故障轴承振动信号实现稳定性的判别；Leite等[5]研究了基于时域，频域和时频域中12个熵的轴承故障监测方法；Khakipour等[6]为提取故障轴承的振动信号中的冲击特征并进行降噪，提出了形态梯度小波方案,该方法基于梯度算子和形态小波理论的结合，主要优点在于其算法速度和实现的简便性，适合用于在线状态监测的实时信号处理。He等[7]提出使用短时傅里叶变换预处理传感器信号，获得的简单频谱矩阵，从大内存存储检索神经网络来诊断轴承故障的方法，此方法在相对较低的转速下，也可以提供很好的诊断性能。Sawalhi等[8]利用预处理来平衡低频和高频率的能量，然后用倍频小波分析来选择最佳波段来平衡两个脉冲中频率相同的频率来增强轴承故障微弱信号。Konar等[9]将小波分析与支持向量机相结合，在电机轴承中提取出故障信号。栾孝驰等[10]提出了在降转速过程中基于计算阶次分析、三次样条插值分析与包络谱分析相结合的微弱故障特征提取技术，有效地提取了中介轴承微弱故障特征信号。张晗等[11]提出基于稀疏分解的逐级匹配形态分析的方法，对航空发动机轴承进行故障诊断，并采用航空轴承加速度疲劳试验机上测得预制故障数据对分析方法进行了有效性验证，有效提取出强噪声背景环境下的轴承故障特征信号。董欢[12]提出了固有时间尺度分解与近似熵相结合的微弱故障特征信号提取方法，在航空发动机轴承模拟试验台上对分析方法进行验证，并对航空发动机整机进行了中介轴承故障诊断，有效提取出机匣表面振动信号中微弱的中介轴承振动故障信号。王志武[13]以局部均值分解和奇异值分解差分谱理论为基础，采用随机共振法调节系统结构，使振动信号输入与输出达到最佳共振来增强轴承故障特征频率信号，有效分离出信噪比极低的微弱信号。周晓君[14]采用基于进化论的自适应最优噪声抑制算法对机械故障微弱信号进行提取，同时搭建了轴承故障测试装置及齿轮动力传递测试试验台，对算法信号提取效果进行了有效性验证，发现该方法在消除噪声方面表现出良好性能。

目前，针对复杂传递路径下的航空发动机中介轴承微弱故障的研究相对较少，因此现开展航空发动机中介轴承微弱故障信号提取研究。经验模态分解(empirical mode decomposition，EMD)方法[15-17]被认为是以傅立叶变换为基础的线性和稳态频谱分析的一个重大突破,该方法是依据数据自身的时间尺度特征来进行信号分解，无须预先设定任何基函数。该方法的关键是经验模式分解，它能使复杂信号分解为有限个本征模函数(intrinsic mode function，IMF)，所分解出来的各IMF分量包含了原信号的不同时间尺度的局部特征信号。经验模态分解能够使非平稳数据进行平稳化处理，然后进行希尔伯特(Hilbert)变换获得时频谱图，得到有物理意义的频率。以某型涡扇发动机3支点处中介轴承为对象，仿照3支点处结构设计模拟机匣，利用轴承振动试验台对不同工况下的微弱故障轴承进行振动信号采集，而后分别采用单一包络谱分析和EMD包络谱分析处理振动信号，对比两种方法对微弱故障特征信号的提取效果，并给出结论。

1 轴承故障诊断理论

在滚动轴承故障诊断中，轴承的频率一般会涉及3种频率，即基本频率，通过频率和固有频率。本频率描述的是滚动轴承中内外圈滚道的回转频率；通过频率描述的是轴承发生故障时，各个元件所产生的振动频率，也就是通常所说的故障特征频率，包括滚动体开始撞击缺陷处时至滚动体离开缺陷处时所产生的周期性振动。固有频率是指由于冲击而引起的振动，主要是指滚动体与内圈、滚动体与外圈的摩擦冲击，这时的振动频率即为各个部分的固有频率。在轴承故障诊断中，轴承的故障特征频率较为敏感，经验公式能有效地表示各种故障类型，以实现轴承故障识别与诊断。

轴承外圈故障经验公式为

(1)

轴承内圈故障经验公式为

(2)

轴承滚动体故障经验公式为

(3)

式中：D为滚动轴承节径，mm；d为滚动体直径，mm；Z为滚动体个数；α为接触角；fs为轴承旋转频率，Hz。

2 EMD和Hilbert包络理论

2.1 经验模态分解

经验模态分解(EMD)是一种无需任何先验知识的时频分析方法，适合于处理非线性、非平稳的振动信号。该方法可将任意的信号分解为若干个基本模态分量IMF和一个余项和，其中IMF必须满足以下两个条件。

(1)信号上任意一点，信号的上、下包络线关于时间轴局部对称。

(2)整个信号的零点数与极点数相等或至多相差1。

应用EMD分解方法可把任何信号x(t)按如下步骤进行分解。

确定信号x(t)的所有局部极值点，然后用三次样条函数将所有极大值和极小值点分别连接起来，形成上、下包络线，计算出它们的平均值曲线m1(t)，用x(t)减去m1(t)得到h1(t)，即

h1(t)=x(t)-m1(t)

(4)

把h1(t)看作待处理信号，重复上述操作，则

h1,1(t)=h1-m1,1(t)

(5)

经过k次筛选，使h1,k(t)变为基本模态分量，即

h1,k(t)=h1,k-1(t)-m1,k(t)

(6)

分解出第一个基本模态分量，即

c1(t)=h1,k(t)

(7)

将基本模态分量从原始信号分离出来，即

r1(t)=x(t)-c1(t)

(8)

把r1(t)作为新的原始信号，重复上述步骤，得

(9)

当rn(t)基本上呈单调趋势或足够小的时候，可停止分解。最后可得

(10)

2.2 Hilbert包络谱

对高信噪比的高频振动信号进行包络检波处理得到包络波形，而后采用希尔伯特(Hilbert)变换实现对信号的解包络提取故障信息。

Hilbert变换定义为

(11)

(1)求信号的Hilbert变换对，即让信号产生一个90°的相移。

(2)以原信号为实部，Hilbert变换对为虚部构成解析信号。

(3)求模得到信号的包络。

(4)对包络信号低通滤波并作快速傅里叶变换求出包络谱。

3 搭建试验台

3.1 设计模拟机匣

按照某型涡扇发动机3支点结构仿制简易模拟机匣。观察发动机3支点处，中介轴承沿发动机轴向方向处于压气机静子叶片处。气流通道分内外两层，内层为发动机内涵道，外层为发动机外涵道。内外涵道壁靠静子叶片联接，呈辐射状。考虑到试验台的局限性，设计模拟机匣为半边型，分内外两层，模拟发动机内外涵道壁，厚度2 mm。中间采用2 mm厚工字形梁联接，内层同样采用工字形梁与轴承座联接，工字形梁末端采用M6螺钉与轴承座联接。将模拟机匣安装在轴承座上，效果如图1所示。

图1 模拟机匣效果图Fig.1 Effect drawing of simulated casing

3.2 试验台系统

搭建试验台系统如图2所示，伺服电机通过弹性联轴器带动轴及轴承转动，轴上安装两个轴承，一为试验轴承，一为完好无故障轴承作数据对比分析使用。在轴承支座垂直及水平方向安装振动传感器，在模拟机匣外侧垂直及水平方向安装振动传感器，并依次编号为测点1～8。传感器为 ICP型加速度传感器ICP加速度传感器用于轴承旋转时振动信号的采集，并通过信号线将信号传入信号采集系统中。本研究采用信号采集系统为 LMS TEST.Lab 32通道数据采集系统，如图3所示。试验中设置信号采样频率为1 024 Hz。

图2 试验台系统Fig.2 Test bench system

图3 信号采集系统Fig.3 Signal acquisition system

3.3 试验轴承和试验转速

试验轴承为某型航空发动机3支点处中介轴承，轴承类型为圆柱滚子轴承，故障类型为滚动体剥落故障，轴承外圈直径130 mm，内圈直径95 mm，节径112.5 mm，滚动体数目为34，接触角0°，如图4所示。

图4 滚动体剥落轴承Fig.4 Bearings with peeling rolling elements

通过预实验选取实验转速，预实验中3种微弱故障轴承转速达到1 500 r/min时未见振动传感器过载。考虑到振动数据的有效性及试验人员的安全，本文研究在低转速、中转速、高转速三种工况采集振动信号，对应转速、转频及频率理论值如表1所示。为了最大限度降低试验误差，并考虑到试验台伺服电机灵敏度，调节转速时轴承转速误差控制在±3 r/min内。

表1 3种工况下的故障特征频率

4 中介轴承故障特征提取

4.1 模拟机匣的模拟效果

将微弱故障轴承在轴承故障试验台上进行实验对测点1和测点2在3种工况下采集振动信号，得到原始振动信号时域波形图如图5所示，所选时间为转速稳定时的1 s长时间段。3种工况下采集结果显示，在多数情况下测点2的振动信号波形幅值小于测点1，即轴承振动信号经模拟机匣后衰减。可见，模拟机匣对振动信号的复杂传递路径起到了很好的模拟效果。

图5 不同转速时两测点时域波形图Fig.5 Time-domain waveform diagram of two measuring points at different speed

4.2 包络谱分析提取故障特征

对微弱故障轴承测点1和测点2在3种工况下采集振动信号，对振动信号进行包络谱分析，得到包络谱图。如图6所示为在测点1振动信号得到的包络谱图，可以看到，低转速210 r/min时，在包络谱图中可以找到微弱故障特征一倍频率试验值20.9 Hz和二倍频率试验值42.9 Hz，一倍频波峰相对明显，为局域范围内主波峰，二倍频率勉强可以找到；中转速660 r/min时，勉强可以找到故障特征一倍频率68.9 Hz和二倍频率137.3 Hz，故障频率处多为干扰波峰；高转速1 200 r/min时，虽然可以勉强找到微弱故障特征频率波峰，但波峰不够明显，不是局域范围内主波峰，与干扰波峰距离较近且峰值十分接近。

图6 不同转速时包络谱图Fig.6 Envelope spectrum at different speed

对测点1和测点2振动信号分别进行包络谱分析得到试验值，计算理论值与试验值绝对误差并绘制出两测点误差随转速变化趋势图，如图7所示。分析误差趋势图，3种工况下两测点所得到的故障特征试验值离散程度均较小，虽然这对故障诊断有利，但在中转速工况和高转速工况很难找到故障特征频率波峰，只有低转速工况在包络谱图中可以找到故障特征频率处波峰。综合看来，只采用包络谱分析一种方法并不能准确对轴承作出故障诊断。

图7 包络谱分析误差趋势图Fig.7 Trend chart of envelope spectrum analysis error

对微弱故障振动信号进行包络谱分析发现，在低转速工况，故障特征频率外其他波峰幅值较低，使得故障特征频率波峰较易发现，可在包络谱图上微弱故障特征频率理论值误差范围内找到局域内主波峰；而在中转速工况和高转速工况，包络谱图中勉强可以找到故障特征频率处波峰，故障特征频率波峰附近多含有干扰波峰，给故障诊断带来相当大的困难。故包络谱分析法得到的微弱故障特征频率波峰不够明显突出，单一包络谱分析法在航空发动机中介轴承微弱故障特征信号的提取效果不够理想。

4.3 EMD包络谱分析提取故障特征

对4.2节对测点1和测点2采集的微弱故障振动信号进行经验模态分解(EMD)提取出多个基本模态分量(IMF)，得到故障特征振动信号，同时剔除了没有物理意义的振动信号，再对IMF进行包络谱分析提取微弱故障特征信号。

以下展示测点2在转速660 r/min的振动信号进行EMD包络谱分析来说明EMD包络谱分析过程。首先对振动信号进行经验模态(EMD)分解得到多个基本模态分量(IMF)，发现每个IMF分量振动幅值依次递减，振动频率也依次递减。由于每个原始振动数据均可分离多个IMF，同时不可能对每个IMF进行包络谱分析，考虑对应试验中故障特征频率来选择IMF。该组数据转速为660 r/min，故障特征频率为68.31 Hz，则分析前6个IMF分量。前6个IMF分量频谱如图8所示。

图8 IMF分量频谱图Fig.8 IMF component spectrum

对前6个IMF分量进行包络谱分析，得到包络谱，观察分析各个包络谱图，发现微弱故障特征信号存在于IMF2中，将故障特征频率处包络谱进行局部放大，可以看到波峰为局域内主波峰，明显区别于其他波形，如图9(a)所示。

同理，分析测点2在低转速工况和高转速工况采用经验模态分解振动信号得到的各个IMF包络谱图。低转速时，微弱故障特征信号在IMF3中，在21.6 Hz处可看到明显波峰，波峰为故障特征频率理论值附近局域范围内主波峰，如图9(b)所示；高转速时，微弱故障特征信号在IMF2中，在124.5 Hz处可看到明显波峰，波峰为理论值附近局域范围内主波峰，如图9(c)所示。

如图9所示，在航空发动机中介轴承微弱故障的诊断中，经验模态分解(EMD)可以有效过滤众多干扰信号，可在理论故障特征频率附近看到明显清晰的故障特征波峰，能够有效地提取中介轴承的微弱故障信号。

图9 不同转速时IMF2包络谱局部放大图Fig.9 Partial enlarged view of IMF2 envelope spectrum at different speed

对测点1和测点2测得的试验值与理论值计算绝对误差并绘制出两测点误差随转速变化趋势图，如图10所示。分析误差趋势图可见，两测点间误差离散程度很小，误差随转速变化也很小，可见微弱故障特征信号虽然经过复杂路径传递，但仍然可以被较为准确地提取出来。同时发现，中转速工况两测点误差离散程度最小，提取效果最好。

图10 EMD包络谱分析误差趋势图(1倍频)Fig.10 Trend chart of EMD envelope spectrum analysis error (first harmonic generation)

对微弱故障振动信号进行包络谱分析发现，EMD包络谱分析对微弱故障特征信号提取效果十分明显，可在IMF分量包络谱图中观察到明显的故障特征频率波峰，波峰明显区别于谱图上其他波形，如图9所示。3种工况下微弱故障信号提取过程中，采用EMD包络谱提取的故障特征值与理论值误差均极小，同时发现中转速工况故障特征信号提取效果最佳。

4.4 微弱故障特征提取效果对比

以上对航空发动机中介轴承微弱故障特征信号的提取，分别采用单一包络谱分析和EMD包络谱分析，对比4.2节和4.3节在同一工况的包络谱图可以发现，EMD包络谱分析能有效地过滤掉干扰杂波，EMD包络谱分析得到的故障特征频率波峰要比单一包络谱分析得到的故障特征频率波峰明显得多。例如图6(b)与图9(b)对比，图6(b)中故障特征频率处含有大量干扰信号波峰，故障特征淹没在干扰波形中，不易识别而图9(b)处故障特征频率波峰十分明显，为局域主波峰，有效剔除了干扰信号，可见EMD包络谱分析提取微弱故障信号的效果非常明显。

5 结论

基于本研究仿照航空发动机3支点位置结构设计加工了模拟机匣，用来模拟中介轴承振动信号的复杂传递路径。分别采用包络谱分析法和EMD包络谱分析法对滚动体剥落轴承进行了故障特征信号的提取研究，得到以下结论。

(1)模拟机匣的存在使分析结果包络谱图中增加了大量干扰波形，故障特征频率振动幅值存在能量衰减及增加情况，使信号提取难度增大，有效模拟了复杂传递路径。

(2)EMD包络谱分析法效果优于单一包络谱分析法。对微弱故障特征信号提取效果十分明显，可在IMF分量包络谱图中观察到明显的故障特征频率波峰，且故障信号明显突出。

(3)经验模态分解法在信号提取的过程中，有效地将包含故障特征信号的IMF分量提取出来，使故障特征频率波峰更加突出。可过滤掉部分特征频率附近的干扰频率，同时可过滤掉大部分高频杂波，使包络谱图像更加清晰简洁。