原創(chuàng)： 譚祥軍 模態(tài)空間 軸承在不同的階段所表現(xiàn)出來的振動特性是不相同的，對于最早期的超聲階段，由于振動能量不高，特征不明顯，而在故障后期軸承失效接近尾聲時，軸承的故障特征頻率和固有頻率會被隨機寬帶高頻“振動噪聲”所淹沒。因此，滾動軸承故障振動處理方法更多集中在第二和第三階段，即固有頻率階段和故障特征頻率階段。 對于普通的振動信號，我們主要從時域和頻域來進行相應的處理。對于軸承故障振動信號的處理而言，也離不開時域與頻域的處理方法。但除此之外，還有高級的信號處理方法，如包絡分析。 對滾動軸承振動信號進行分析的第一步是要獲得能提取到有用信息的時域數(shù)據(jù)，因此，這涉及到兩個方面：數(shù)據(jù)的采樣頻率與測量位置。 滾動軸承表面局部缺陷所產(chǎn)生的沖擊性振動，是從接觸點出發(fā)呈半球形波面向外傳遞的。在信號傳遞路徑上，如果遇到材料的轉(zhuǎn)折、尖角或兩個配合面時，由于波的折射和反射將引起很大的能量損耗。因此，通常為了減少能量損耗，測量位置通常是軸承座的垂直與水平方向。 由于滾動軸承沖擊作用時間極短，以及沖擊的時間間隔也短，因此，要表征這些極短時間內(nèi)的信號，需要極高的采樣頻率。另一方面，故障早期激勵起的軸承固有頻率也位于高頻區(qū)。故，對于軸承故障振動信號而言，通常采樣頻率可能要達到100kHz。 對于軸承的故障判斷而言，通常不是一次檢測就可以判斷故障的，而更多的是定期檢測或長期監(jiān)測，對比各類信號，以便對故障做出正確的預報。 1、頻率范圍選擇 滾動軸承故障發(fā)生要經(jīng)歷四個階段，第一階段屬于超聲階段，頻率非常高，頻譜圖中除了轉(zhuǎn)頻及其倍頻，并無明顯的故障頻率。第二階段主要是時間極短的脈沖激勵起滾動軸承各部件的固有頻率階段，這個階段對應的頻率也高，但低于第一階段。第三階段是出現(xiàn)少量局部缺陷，頻譜圖中存在明顯的故障特征頻率。第四階段出現(xiàn)大量缺陷，頻譜圖中的軸承故障特征頻率開始消失，取而代之的是寬帶的隨機特征。由于處在不同的階段，時域與頻譜特征都不相同，對應的頻率范圍也不相同。故，對于軸承的故障診斷而言，選擇合適的頻率范圍非常重要，不管是時域分析，還是頻域分析。 通常將分析頻帶分成低頻段、中頻段和高頻段。這是因為不同的頻段，信號具有不同的特征。 1）低頻段（0~1kHz）。軸承工作過程中，轉(zhuǎn)子和滾動軸承的故障特征頻率通常都在1kHz以下，如轉(zhuǎn)子的不平衡、軸彎曲、不對中、軸承裝配不當?shù)人鸬霓D(zhuǎn)頻及其倍頻成分，軸承表面局部缺陷所引起的故障頻率及其低次諧波成分等。這些頻率成分可以分兩類，一類是轉(zhuǎn)子旋轉(zhuǎn)引起的頻率成分；另一類是與軸承故障相關(guān)的頻率成分。在滾動軸承故障的前兩個階段，信號中只出現(xiàn)與轉(zhuǎn)子旋轉(zhuǎn)相關(guān)的頻率成分。在故障產(chǎn)生的后兩個階段，才會同時出現(xiàn)兩類頻率成分。因此，這個頻段通常是對滾動軸承故障的中、后期進行診斷，無法對早期故障信息提供預報。 2）中頻段（1~20kHz）。滾動軸承發(fā)生故障的第1階段通常在這個頻段無明顯的振動頻譜，而在2~4階段，都會有相應的振動頻譜，但是從第2階段開始，這個頻段的振動能量會越來越明顯。這個頻段也包含了滾動軸承零部件的固有頻率。因此，中頻段的利用通?？煞譃閮深惙椒ā? 第一類對信號進行高通濾波1kHz來濾除軸承振動信號的低頻部分，以消除各種低頻干擾。然后再利用濾波后的振動信號，通過求取峰值、有效值、峭度、峰值因子等參數(shù)進行監(jiān)測和判斷。第二類則是利用帶通濾波器來提取軸承零件或相關(guān)結(jié)構(gòu)零部件的共振頻率成分，例如，應用較多的是檢測軸承外圈的一階徑向固有振動頻率。 3）高頻段（20~80kHz）。滾動軸承故障發(fā)生的四個階段，在這個頻段都會存在相應的頻率成分，但是從第1階段到第4階段，這個頻段的振動能量存在先增強后減弱的過程。在第3個階段，這個頻段的振動能量達到極值。這是因為分布在軸承表面的局部缺陷引起的沖擊信號中有很大部分的沖擊能量分布在高頻段，當?shù)?階段出現(xiàn)局部缺陷時，高頻沖擊會增強。而在第4階段時，缺陷已遍布整個軸承，隨機性更強，高頻沖擊反而會減弱。另一方面，滾動軸承的早期故障表現(xiàn)也體現(xiàn)在高頻段。 2、時域方法 在對信號進行時域分析之前，首先應該對時域信號波形進行觀察，可以獲得一些有用的信息，如是否有明顯的沖擊、脈沖的時間間隔、是否存在幅值調(diào)制和軸頻等信息。根據(jù)相鄰脈沖的時間差可以確定一些故障頻率。由于采樣的時間較長，因此，需要放大局部時域信號，以便能清楚地觀察到這些信息。圖1為齒輪測試臺架上測量到的0.1s的加速度時域信號，在軸承內(nèi)圈上存在特定的故障缺陷，采樣頻率為100kHz。 圖1 內(nèi)圈存在特定故障的軸承振動信號 從圖1中可以看出信號存在明顯的以軸頻fs的倒數(shù)為時間間隔的沖擊信息。這是因為每旋轉(zhuǎn)一圈，滾動體通過有缺陷的內(nèi)圈位置以軸頻fs調(diào)制。除此之外，還存在比軸頻周期更短的沖擊信號，這是滾動體通過內(nèi)圈故障的間隔頻率fbpfi的周期。想看到這個信息，需要放大時域信號，如放大時域數(shù)據(jù)的前10ms，可以看到存在3個明顯的沖擊信號。這些短時的沖擊將激起結(jié)構(gòu)的固有頻率，因此，沖擊后的時域信號是衰減型信號。 圖2 更短的時域信號顯示了內(nèi)圈的故障沖擊頻率 對于軸承的故障診斷而言，對時域信號進行觀察確定一些信息之后。再對時域信號進行統(tǒng)計分析，有多個時域靜態(tài)統(tǒng)計參數(shù)可用于描述沖擊信號，如峰值、有效值、峰值因子、峭度等。這些參數(shù)可以按單值來統(tǒng)計，也可以按趨勢項來統(tǒng)計。單值統(tǒng)計是指時域數(shù)據(jù)全程僅統(tǒng)計一個值來表征，而趨勢項統(tǒng)計則是每幀數(shù)據(jù)統(tǒng)計一個單值，然后將每幀統(tǒng)計到的單值按時間先后順序連成曲線即為趨勢項統(tǒng)計。相對而言，趨勢項統(tǒng)計更能表征信號不同時刻的沖擊特性。 有效值即均方根值，它是用來反映信號的能量大小，特別適用于具有隨機性質(zhì)的振動測量。峰值是波形中的最大值，峰值的大小可以用來反映滾動軸承某一局部故障點的沖擊力大小。峰值和有效值定義都很簡單，但單次檢測的峰值和有效值不能作為故障的判斷標準，這是因為旋轉(zhuǎn)機械通常會展示出隨機變化性。而峰值因子定義為峰值與有效值之比，正常情況下，峰值因子約為3.5。 峭度系數(shù)定義如下： 式中x(i)為第i個離散數(shù)據(jù)點對應的幅值，x(頂部帶-)是離散時域數(shù)據(jù)的平均值。由于是按四次方關(guān)系變化，則高的幅值被突顯出來，低的幅值則受到抑制，從而易于從頻率上識別故障。峭度系數(shù)對大幅值的信號最為敏感，當大幅值出現(xiàn)的概率增加時，峭度值將迅速增大，因此測量峭度系數(shù)對含有脈沖的故障特別有效。 這些時域統(tǒng)計參數(shù)可采用兩種不同的計算方法。第一種方法是計算全頻帶；第二種方法是計算離散頻帶。由于產(chǎn)生沖擊時，通常是軸承的故障頻率與軸頻或保持架旋轉(zhuǎn)頻率的調(diào)制，如果對包含故障頻率的頻帶進行濾波，然后再計算相應的時域統(tǒng)計參數(shù)，那么，將更有助于體現(xiàn)故障帶來的沖擊。通常將頻帶劃分兩個頻帶，一個占主導地位的為故障頻率，另一個頻帶主要包含結(jié)構(gòu)共振頻率。通常第一頻帶低，第二個頻帶高。 峭度對信號中的沖擊特征很敏感，正常情況下其值應該在3左右，如果這個值接近4或超過4，則說明機械的運動狀況中存在沖擊性振動。當軸承出現(xiàn)初期故障時，有效值變化不大，但峭度值已經(jīng)明顯增加，達到數(shù)十甚至上百，非常明顯。它的優(yōu)勢在于能提供早期的故障預報。當軸承故障進入晚期，由于剝落斑點充滿整個滾道，振動模式變得更隨機，峭度反而下降，也就是對晚期故障不敏感了。 在Simcenter Testlab軟件中定義的峭度不是直接的峭度值，而是超出的峭度值（Kurtosis(excess)），即 以上的四個時域統(tǒng)計參數(shù)中，峭度和峰值因子是無量綱參數(shù)。除了峭度、波峰因子以外，無量綱的時域波形評定指標還有： 無量綱波形評定指標的優(yōu)點是不受軸承尺寸、轉(zhuǎn)速、負荷以及振動信號大小的影響。多數(shù)情況下，這幾種無量綱指標的診斷能力，按由大到小順序排列，依此為：峭度，裕度因子，脈沖因子，峰值因子，波形因子。 除了這些參數(shù)之外，還可用概率密度來反映軸承故障。通過對比正常軸承與有故障的齒輪的概率密度來判斷。 3、頻域方法 對于頻譜分析，除了將頻譜中的頻率成分與理論計算得到的軸承故障特征頻率進行對比確定故障原因之外，還可對各個頻率成分的幅值進行趨勢分析，從而確定各個頻率對應的振動能量的變化趨勢。 在各個譜函數(shù)中，功率譜是最能反映振動能量的，因此，對于軸承的頻域分析，通常是計算功率譜。對于頻域分析而言，通常先獲得狀態(tài)良好的滾動軸承的功率譜作為基準頻譜，然后對比基準頻譜與實測頻譜，使用二者的差值來表明機械狀態(tài)的改變。對于滾動軸承而言，頻譜的高頻段幅值通常會變化明顯，這是由于結(jié)構(gòu)的共振引起的。在與基準頻譜進行對比時，如果譜線的幅值增加6~8dB，會視為改變大；如果變化20dB會視為嚴重。 使用頻譜進行振動趨勢對比時，如果頻率軸使用線性方式顯示，那么，由于軸旋轉(zhuǎn)速度的波動導致對應的頻率成分在頻譜圖中同樣出現(xiàn)波動。軸轉(zhuǎn)速即使改變非常小，也能引起譜線峰值位置移動，從而導致幅值差異明顯給出錯誤的故障警告信息。而使用對數(shù)方式顯示時，則對轉(zhuǎn)速波動引起的譜線移動不敏感，可以克服這個問題。 頻譜圖通常是二維的，但對于軸承故障而言，還可以采用瀑布圖或彩圖來顯示頻譜，特別是當變轉(zhuǎn)速的時候。 4、包絡分析 對于滾動軸承早期故障的檢測和診斷而言，包絡分析已經(jīng)成為振動信號主要的處理技術(shù)之一。它是上世紀70年代早期開發(fā)出來的，最初稱為高頻共振技術(shù)。它也有很多其他名稱，如幅值調(diào)制、共振解調(diào)分析、窄帶包絡分析，而稱之為包絡分析似乎更受歡迎。 滾動軸承的沖擊脈沖產(chǎn)生了一系列的調(diào)制波形，軸承的自振頻率為間隔頻率所調(diào)制，如果直接進行頻譜分析，譜線中只會形成以調(diào)制頻率為間隔的邊頻帶。但是由于脈沖頻率能量很低，往往會被其它振動信號所淹沒，尋找間隔頻率是很困難的。然而，在進行頻譜分析之前，將振動信號先經(jīng)過共振解調(diào)法處理，則故障特征頻率在頻譜圖上就能清晰可辨了。人們經(jīng)常認為共振受故障特征頻率的幅值調(diào)制，這樣就不能檢測到受共振激勵的故障存在，也不能診斷出軸承出現(xiàn)故障的部件。而包絡分析為提取出周期激勵或共振中的幅值調(diào)制提供了手段。 包絡分析也是一個發(fā)展的過程，早期數(shù)字信號處理功能沒有如今強大，主要通過模擬電路進行包絡分析。而如今采用數(shù)字信號處理技術(shù)更為普遍，即首先是對信號進行希爾伯特變化，使其相位移動90度，形成一個復數(shù)信號，復數(shù)信號的幅值即為信號的包絡曲線。 參考： 1. Ian Howard, A Review of Rolling Element Bearing Vibration "Detection, Diagnosis and Prognosis" 2. 沈立智. 《大型旋轉(zhuǎn)機械的狀態(tài)檢測與故障診斷》講義 本文轉(zhuǎn)自： (mbbeetchina)