滚动轴承故障的自相关函数包络分析

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Envelope Analysis on Auto Correlation Function for Roling Bearing FaultGuo Yu-jie ，Du Xin-ding ，Shi Feng ，Liu Zhan-hui ，Zhang Wen-tao(1.HAEPC Electric Power Research Institute，Zhengzhou 450052，China；2.Datang Luoyang Shouyangshan PowerGeneration Co.，Ltd.，Luoyang 471900，China)Abstract：The envelope analysis is general analysis method for fault diagnosis of rolling bearings，which is able to ac-curately diagnose fault of inner and outer rings.Most of the envelope analyses are based on original vibration accelera-tion signal，which is seriously influenced by noise interference.The noise is effectively suppressed by envelop analysisof auto correlation function of original vibration signal，and the modulation characteristics of fault are highlighted.Thetest an alysis is done for fault of a motor bearing，and the factors that influence the results of envelope analysis are ana-lyzed。

Key words：rolling bearing；vibration；fault diagnosis；envelope analysis滚动轴承的振动信号具有冲击和调制特征，收稿日期：2012-11-15；修回日期：2012-12-07作者简介：郭玉杰(1968-)，男，高级工程师，主要从事汽轮发电机组振动故障测试诊断与现场处理。

调制频率往往反映出故障特征。包络分析可以从非稳态信号中提取冲击所激起的高频振动以及载附在其上的包络信号，对包络信号进行频谱分析即可提取出轴承故障信息，这种方法广泛应用于轴承故障诊断中。

程军圣，张亢，杨宇.局部均值分解方法在调制信号处理中的应用[J].测试与诊断，2010，31(4)：362-366。

Riling G，Flandrin P，Goncalves P.On Empirical ModeDecomposition and Its Algorithms[c]//IEEE～EURASIP Workshop on Nonlinear Signal and ImageProcessing.Grado(I)，2003(6)：9-11。

张亢，程军圣，杨宇.基于有理样条函数的局部均值分解方法及其应用[J].振动工程学报，2011，24(1)：96-102。

胡劲松，杨世锡，任达千.基于样条的振动信号局域均值分解方法[J].数据采集与处理，2009，24(1)：82-86。

[6] 任达千，杨世锡，吴昭同，等.基于 LMD的信号瞬时频率求取方法及实验 [J].浙江大学学报，2009，43(3)：523-528。

[7] 唐贵基，王维珍，胡爱军，等.数学形态学在旋转机械振动信号处理中的应用[J].汽轮机技术，2005，47(4)：271-273。

[8] 胡爱军，马万里，唐贵基.基于集成经验模态分解和峭度准则的滚动轴承故障特征提取方法[J].中国电机工程学报，2012，32(11)：106-111。

(编辑 ：张旭)1 J 1 J 1j 1 J 2 3 4 5 · 56· 《轴承2013.No.6轴承振动信号的频率范围较宽，信噪比通常较低。早期故障状态下损伤所引起的冲击比较微弱，直接对振动信号解调时调制信息容易淹没在噪声中，低频段的谐波频率特征微弱。为了提高早期故障状态下轴承振动信号的包络特征，开展了很多研究。文献[1]通过高频共振频带的自动识别和自适应线增强器来提高轴承包络检测效果；文献[2]通过盲信号分离技术实现调制故障源信号与外加干扰的分离；文献[3]利用时延相关解调法来降低噪声影响；文献[4]使用 AR模型和多重自相关分析法降噪；文献[5]对 Hilbert包络分析时存在的局限性进行了分析。

在此，针对某泵驱动电机轴承的故障，比较分析了原始振动信号包络谱和自相关函数包络谱，指出自相关函数包络谱能有效地抑制噪声，包络谱中所显示出的故障信号调制特征更为明显。

l 含噪调制信号的自相关函数分析1.1 自相关函数特性分析相关函数描述了随机振动样本在不同时刻瞬时值之间的关联程度。如果相关函数分析是针对同-样本进行，所得自相关函数为1 r(丁) im寺J ( ) (r)dt， (1)0式中： 为信号观测时问；r为滞后时间。

设调幅信号为(t)4e e n(t)， (2)式中：A为幅值； 分别为调制和载波频率；凡(t)为随机噪声。

考虑到随着时间的延长，随机噪声 n(t)的自相关函数值会很快衰减到0，将(2)式代人(1)式得1 rRx( ) 寺J ( ) ( -)dteJ tej (3)可以看出，调制信号的自相关函数仍为调制信号，载波和调制频率不变。如将其用于轴承故障诊断，故障特征在自相关函数中可以得到完整保留。随着滞后时间丁的延长，原调制信号中的噪声逐渐消失，说明经过自相关函数分析后 ，原信号的信噪比得以提高。

1.2 自相关函数仿真分析设含噪调制信号为(t)cos(2"a"×120t)cos(2竹×2 000 )5Rand( )， (4)式中：Rand(t)为0～1内的随机数。噪声幅值取5，为调制信号幅值的5倍。信号信噪比较低，用以模拟轴承早期故障状态。采样频率为40 kHz。

原始含噪波形和不同样本长度下所得自相关函数波形如图 1所示。原始振动波形紊乱，看不出任何特征。经过自相关函数分析后，信号中的调制特征被清楚地显现出来。随着自相关函数分析所取样本长度的增大，降噪效果越来越明显。

i鹫粤l0时间/s 时间/s(a)含噪声波形(样本长度10 s) 自相关函数波形(样本长度10《0.40· 。 ·咕 随 - o2 自相关函数信号的包络分析采用 Hilbe变换求解 自相关函数的包络波形。设轴承振动加速度的自相关函数为 R ( )，其 Hilbe变换为( )：H[R (下)]： f d：(5)信号经过Hilbe变换后，所有频率成分被相移 90。，从而得到新的时间信号。由此构造新的解析信号为R(丁)R ( r)jR (tr)。 (6)解析信号的幅值就是实信号的包络A( )√R ( r)R ( )。 (7)对自相关函数包络波形进行频谱分析，即可得到自相关函数包络谱。

3 分析实例某电厂 4 汽泵前置泵 电动机工作转速为1 500 r/min。设备点检时发现自由端轴承声音不正常，温度升高，达到 80℃。该电动机 自由端采用SKF公司6328深沟球轴承，钢球数为8，钢球直径为40 mm，球组节圆直径为220 mm，接触角为0。。计算出的内、外圈和钢球故障频率分别为ⅢⅢm哪 -1丽 蝴 -On n n n· 58· 《轴承)2013.№.6频谱特征明显，突出反映在若干谱线上，由此求得的包络谱中频率特征大多也比较明显。

如果原始加速度信号频谱比较杂乱，频率不是集中于某几根谱线上，而是在-定频带范围内普遍存在，则包络分析效果往往较差，如图 8所示。这时可由自相关函数频谱确定主分析频带，对自相关函数波形加以带通滤波，对滤波后的信号再进行包络谱分析。比较图 8和图 9可知，处理后所得到的包络特征要明显得多。轴承故障初期，冲击引起的调制特征不是很明显，噪声干扰 比较大，可以采用此处理方法。

l ooo 2 ol3o 3 000 4 ooo 5 00o 6 000 7O00 8 000频率/Hz50 100 l50 20o 25o 300 350 400 450 50o频率/Hzcb)振动信号包络频谱果如图 11所示。分析时，采样频率统-取为 25kHz。从图中可以看出，随着样本长度的增加，所得 自相关函数包络谱特征越来越明显。为了能通过自相关函数降低噪声，信号采集样本要旧能长。

4.4 噪声含噪状态下，信号自相关函数波形呈现衰减状态，-段时间后会逐渐稳定下来。因此，为了减少噪声影响，可以采用稳定后的自相关函数波形数据作包络分析。

04趟o.2翟o 50 1(]o l50 25o 30)350 40 450 50图 原始杂乱频谱及由此所得包络谱 5 结束语O0-3 薹0叭.2 l 0 20 30 4013 5∞0 60 70o 80O0 50 1130 150 200 250 300 350 400 450 500频率他 (b)自相关硝教包络频谱图9 经自相关函数带通滤波后的包络谱4.2 采样频率采样频率25-100 kHz下的包络分析结果如图 1O所示。不同采样频率下包络分析结果相似。

因此，在满足分析频率范围要求后，采样频率不必设置太高。

0.4I-餐 -L 。.. 。..。。，- L - - -蕞 o 50 10o 150 姗 250 300 350 400 450 5000.4f (o I.2t羹o 50 -lO 150-20-250-3(10 3-50 4 0 450 5(1o 蕞图10 不同采样频率下包络谱比较4.3 样本长度3组不同样本长度下自相关函数包络分析结包络分析是轴承故障精密诊断常用技术。为了提高早期故障状态下包络谱特征，可以在原始加速度信号自相关函数波形基础上做包络分析。

电机轴承故障实例表明，这种方法能够降低噪声干扰，提高包络谱中的频率特征。

信号分析时，样本长度应该旧能取得长-些，采样频率在满足信号分析频率要求的前提下可取下限。自相关函数波形中应该舍去过渡段信号。