基于ARMA-MOMEDA的電機軸承復合故障診斷研究

王瑞倩,張巖軍,喬澤民

(1.山西晉中理工學院智能制造與車輛學院,山西 晉中 030600)

(2.山西省計量科學研究院,山西 太原 030062)

電機作為一種重要的將電能轉換為動能的裝置,在工業生產中有著舉足輕重的地位。電機結構復雜且種類繁多,是一個由多個配件構成的有機整體[1],電機的運行狀態與其所受負載的大小和環境因素有密切關系。作為傳動機構的動力輸出部件,當電機發生故障時,不僅會給企業帶來巨大的經濟損失,還會引發嚴重后果,造成大量人員傷亡,對生產安全造成威脅[2]。在工業環境中,由于電機故障而發生的事故數不勝數。我國華能伊敏煤電公司在2008年發生了電機轉子故障,雖然沒有人員傷亡,卻造成了重大經濟損失。截至2009年,世界風力發電機組方面因為電機故障而造成的嚴重事故已經超過 700 起[3]。

對于電機而言,最常見的故障發生在其核心部件——軸承系統[4]。因此,對電機的軸承問題進行檢測和分析變得至關重要[5]。伴隨著信號收集技術的提升、信息處理科技的發展以及智能化的推進,電機故障識別技術也隨之發展并日益完善[6]。

由于電機的工作環境一般比較惡劣,導致電機內部軸承件發生故障時往往不能被第一時間識別并處理,從而導致單一故障變成了復合故障,無形中增加了對電機故障診斷的難度,兩種乃至多種故障之間會造成干擾,給故障特征信息的有效、準確提取加大了難度,對故障的特征信息進行提取本質上是對故障的脈沖峰值進行識別的過程,但是在強噪環境下這些脈沖信息往往被完全淹沒,故對采集到的原始振動信號進行降噪是非常有必要的[7]。Mcdonald等[8]提出將最優最小熵反褶積方法(MOMEDA)運用到旋轉機械的故障診斷中,然而該方法在強噪環境下有一定的局限性,并且每次只能對單一的脈沖信號進行提取。

為了克服MOMEDA的缺陷,本文對采集的原始振動信號先通過自回歸滑動平均模型(ARMA)進行平滑性處理。ARMA在降噪方面具有不錯的性能,且對信號整體進行平滑處理后不會消除信號內部包含的周期性脈沖信號。為了使MOMEDA在復合故障診斷中有良好的表現,本文通過設置多個周期區間來使得MOMEDA可以進行復合故障的診斷。通過仿真信號和實驗信號驗證了本文所提方法ARMA-MOMEDA在強噪環境下復合故障診斷的可行性。

1 最優最小熵反褶積

在故障診斷初期,所使用的最小熵解卷積(MED)在脈沖提取過程中可以使單一脈沖信號的峰值增加,但是不能有效提取周期性的脈沖信號,在對旋轉機械故障診斷時會出現誤診斷。為了提高其準確度,Mcdonald等[8]提出了一種可以完整提取周期性脈沖信號的方法,即MOMEDA,該方法中參數不需要人工選取,而是直接計算得到,避免了誤差,具體思路如下。

設傳感器采集到的振動特征信息為y(n):

y(n)=h(n)x(n)+q(n)

(1)

式中:h(n)為傳遞函數,x(n)為沖擊序列,q(n)代表噪聲。MOMEDA主要目的是對采集的信號進行濾波處理,減弱噪聲對脈沖信號的影響。

相比于MED,MOMEDA內部添加了多脈沖目標的識別方法,可以對周期性脈沖進行多點捕獲。為了對MOMEDA的參數準確度量,引入了基于多重D范數(multi D-norm,MDN)[8]的多脈沖目標識別的反褶積算法,MOMEDA以濾波信號的多點D范數為目標函數,通過計算最大的多點D范數來求得最優濾波器系數f,多點D范數公式為:

(2)

式中:y為理想的周期性脈沖信號,t為目標矢量。目標矢量可以對脈沖位置進行定位,利用歸一化水平表示達到目標解,同時該矢量可以有效區分周期性信號和噪聲。當MDN最大時所得到的解就是MOMEDA本身;

(3)

為了實現對多故障特征信息的提取,需要對不同的周期脈沖信號進行識別,因而目標解會隨著采樣頻率的變化而發生變化。

MOMEDA濾波器系數f和周期性脈沖信號y可以歸納為式(4)與式(5):

(4)

(5)

式中:L為濾波器長度,N為采樣點數,X0為由輸入信號xL、xL+1、xN等構造的參數矩陣。

脈沖信號y為:

(6)

MOMEDA濾波器的最優解為式(4)的倍數,當取得最優解的系數f后進行解反褶積,避免了人工選取的影響。

ARMA模型可以準確地描述旋轉機械的動態特性,針對軸承的不同工況,該模型具有更好的識別度,在噪聲處理方面具有明顯的優勢。ARMA模型在對旋轉機械進行故障診斷時,通常依托于穩定的時間序列。使用三向加速度計獲取的振動信號并非線性序列,由于噪聲信號是非線性的,故而需要對采集的信號進行差分處理,為此構建ARMA模型。

當使用ARMA模型處理采集的振動信號時,首先需對振動信號中的時間序列參數進行詳細分析,然后通過應用信息準則(AIC)來確定ARMA模型的階次。

2 強噪聲環境下多故障特征識別方法

為了說明MOMEDA在強噪環境下對故障特征提取的局限性,本文構建了仿真信號,分別對所構建仿真信號添加不同強度的噪聲,即環境噪聲C。仿真信號x3(t)由仿真信號x1(t)和x2(t)復合疊加而來。

(7)

式中:Am1和Am2為沖擊幅值,g為阻尼系數,Tm1和Tm2為沖擊周期,fa1為軸的固有頻率。各參數取值為:g=0.1,Tm1=1/43 s,Tm=1/100 s,fa1=320 Hz。

圖1為本文所構建的復合信號在9.76 dB下MOMEDA故障特征提取圖譜。由圖1(a)可清晰看到各脈沖信號具有周期性;由圖1(b)可知,噪聲信號的振幅較小;由圖1(c)可知,故障信號的時域脈沖特征在9.76 dB下噪聲強度較弱,對旋轉機械的脈沖信號干擾較小;由圖1(d)可知,故障特征頻率fa和fb存在倍頻信息2fa和2fb,故本文構建的兩個故障特征頻率fa和fb均可檢測到。

圖2為本文所構建復合信號在-1.39 dB下MOMEDA故障特征提取圖譜。為了對比說明MOMEDA在強噪環境下復合故障診斷的局限性,采用控制變量法,故圖1(a)與圖2(a)選取的是同一脈沖信號;圖2(b)中噪聲信號的振動幅值和所構建脈沖信號的振動幅值相差不大;由圖2(c)可知,在復合信號中,不能識別出多故障脈沖信號的每一個脈沖波形;從圖2(d)可以清晰地看到一個fb的頻率峰值,但是難以識別到其倍頻信號,并且針對fa的故障頻率更是完全沒有被識別到。

圖2 復合信號在-1.39 dB下MOMEDA故障特征提取圖譜

圖3為本文所構建復合信號在-6.32 dB下MOMEDA故障特征提取圖譜。圖3(b)中信號幅值明顯超過多故障特征脈沖信號的幅值;圖3(c)中多(雙)故障的脈沖信息淹沒于噪聲信號中,難以提取;圖3(d)中雖然存在fc和fd的峰值,但并未檢測出任何倍頻信息,即當MOMEDA在-6.32 dB信噪比條件下處理多故障特性信息時出現了誤診斷現象,無法正確地提取故障特性信息。

圖3 復合信號在-6.32 dB下MOMEDA故障特征提取圖譜

3 仿真信號分析

為了驗證ARMA-MOMEDA在強噪環境下對多故障診斷的準確性和有效性,本文構建了多故障仿真信號x3(t),該信號由多故障脈沖信號和噪聲信號復合而成。

圖4為ARMA-MOMEDA對多故障信號特征提取圖,其中圖4(b)中脈沖信號被噪聲完全淹沒;由圖4(d)可知,應用ARMA-MOMEDA可以準確地識別fe與fg兩個故障頻率,并且fe與fg的倍頻信息2fe、3fe以及2fg、3fg也可以被捕捉。由此通過仿真驗證了ARMA-MOMEDA在強噪環境下復合故障診斷的有效性。

圖4 ARMA-MOMEDA對多故障信號特征提取圖

4 實驗分析

為了驗證本文提出的ARMA-MOMEDA在強噪環境下對滾動軸承復合故障診斷的有效性,選取了一個同時有軸承內圈裂紋與滾動體點蝕這兩個故障的滾動軸承作為測試對象,軸承型號為NJ210,將該軸承安裝在礦用齒輪箱振動實驗臺上。實驗臺結構如圖5所示,該實驗臺由三相異步電機、連接器、齒輪增速器、扭矩轉速傳感器、行星減速器、三向加速度傳感器、磁粉加載器組成。三相異步電機型號為Y132S.4,額定轉速為1 440 r/min,額定功率為55 kW。三向加速度傳感器型號為YD77SA。扭矩轉速傳感器型號為JZ2000,額定轉矩為2 000 N·m,轉速范圍為0～4 000 r/min。磁粉加載器在該實驗臺上主要起加載的作用。

1—磁粉加載器;2—齒輪增速器;3—扭矩轉速傳感器;

多故障振動信號的特征信息由三向加速度傳感器采集后再通過DASP振動分析儀導出,最后通過ARMA-MOMEDA對振動信號進行故障分析。

圖6為ARMA-MOMEDA對實驗信號的故障特征提取時域圖與頻域圖。圖6(c)中,故障頻率分別為fh和fi的倍頻信號,這表明ARMA-MOMEDA算法成功地識別出了滾動軸承內圈及滾動體故障。這一結果進一步證實了本文方法在復雜故障診斷中的實用性和有效性。

圖6 ARMA-MOMEDA對實驗信號故障特征提取圖

5 結束語

本文提出的ARMA-MOMEDA方法克服了MOMEDA在高噪聲條件下的復雜故障診斷的限制,利用平滑降噪方法降低了背景噪聲對故障識別的影響,提高了強噪條件下軸承綜合故障檢測的準確度,最后通過對模擬信號與實驗信號的故障特征提取證明了本文所提方法的可行性和有效性。