基于EWT和快速谱峭度的滚动轴承早期故障诊断

作者：蒋靖 石伟 郭洪涛 刘立华 来源：《现代信息科技》2020年第02期

摘; 要：在滚动轴承故障发生初期，存在轴承故障冲击特征微弱难以识别以及包络解调中带通滤波器参数难以选择的问题，基于此，提出了经验小波变换与快速谱峭度相结合的方法进行早期故障特征的提取，该方法与传统包络谱方法相比，能更有效地提取出故障信号的特征频率以及倍频，从而证明该方法能有效地提取早期故障信号以及该方法的其他优势。 关键词：滚动轴承;早期故障;经验小波变换;快速谱峭度;包络解调

中图分类号：TH133.33;TN911.7; ; ; 文献标识码：A 文章编号：2096-4706（2020）02-0037-05

Abstract：At the beginning of the rolling bearing failure，bearing fault impact characteristics of weak it is difficult to identify and envelope demodulation of band-pass filter parameters is difficult to choice，based on this，puts forward the experience of the wavelet transform and fast spectral kurtosis method of combining the early fault feature extraction，compared with the traditional envelope spectrum method，the method can more effectively extract the fault signal characteristic frequency and frequency doubling，which proved that the method can effectively extract the early fault signal，and other advantages of this method.

Keywords：rolling bearing;early failure;empirical wavelet transform;fast spectral kurtosis;envelope demodulation

0; 引; 言

滾动轴承是许多旋转机械设备中应用比较广泛的一种机械部件，是设备易损部件之一，根据不完全统计，旋转机械设备出现的故障大约有30%是由滚动轴承损坏引起的[1]。滚动轴承是否能正常运行往往直接影响到整个机械设备是否能正常使用[2]，所以对滚动轴承的早期故障诊断有非常重要的意义。目前绝大多数的轴承故障诊断方法都需要提取故障冲击特征信息，通过不同的故障特征信息，可对已发生的故障做出诊断，从而定位故障位置及故障程度。随着人们对滚动轴承故障诊断的深入研究，研究方向逐渐从时域转变为频域。但是如果滚动轴承出现微弱故障，可能会产生非线性、非平稳的信号。而且故障早期信号往往被淹没在强噪声背景中，仅仅通过频域分析的方法很难提取到微弱故障信号，从而无法对发生的早期故障做出准确判断。包络解调分析法是现代工程中应用较广的滚动轴承故障诊断方法[3，4]，能够提取故障特征信息，但由于带通滤波器参数往往是依靠工作人员经验选择的，而且需要多次尝试，对包络解调结果的准确性影响较大，所以应用包络解调法的关键是确定带通滤波器的参数。 EWT（Empirical Wavelet Transform）是Giles提出的一种构建自适应小波的新方法，其原理是对信号进行平稳化处理[5]。EWT相当于一个自适应滤波器，可将非线性非平稳信号分解成为频率从高到低的若干个IMF（Intrinsic Mode Function），每个IMF分量都具有各自的物理意义，而且EWT具有计算量小、可靠性高、自适应性强等优势，适于非线性、非平稳的振动信号分析。能够将早期微弱故障信号从强背景噪声中放大出来。EWT现如今在滚动轴承故障诊断中应用逐渐广泛[6，7]，就是由于其自适应滤波的特点。谱峭度（Spectral Kurtosis，SK）最早由Dwyer提出[8]，其对信号中的瞬态冲击成分较敏感，弥补了功率谱方法不能检测和提取信号瞬态成分的缺点。快速谱峭度（Fast Spectral Kurtogram，FSK）不仅保留了峭度谱的优点[9，10]，还弥补了谱峭度方法计算时间过长的缺点，能够表征信号中的非线性、非平稳特征，而且能快速得到最优滤波器参数[11-14]。从而解决了滤波器参数难以选择的问题。通过EWT和峭度最大原则对早期故障信号进行分解和重构，然后应用快速谱峭度法确定滤波器参数，最后通过包络解调得到诊断结果。与传统方法相比，该方法能有效提取早期故障信号。 1; 经验小波变换

经验小波变换（EWT）从原理上来讲是一种自适应小波的方法，从傅里叶的角度来看这相当于构建一组带通滤波器，然后提取IMF分量。首先我们对故障信号进行傅里叶分析，在分析过程中把信号的Fourier频谱定义在[0，π]范围，然后将Fourier频谱分割为连续的N段，ωn为各个分段的边界（ω0=0，ωn=π），在后面的分析中可知，ωn为相邻的两个极大值点的中点。则每个频带Λn=[ωn-1，ωn]，所以 。以ωn为中心，将Tn=2τn定义为过渡带，傅里叶轴分割图如图1所示。 3; 诊断流程 3.1; EWT分解

由于旋转设备在实际工况中往往工作在强噪声背景下，噪声干扰的能量远远超过故障冲击信号能量，而且故障冲击信号往往是非平稳、非线性的信号，早期故障信号微弱，所以造成故障信息难以提取，为了更好地提取故障信号，目前国内主流的方法有EMD（经验模态分解）、VMD（变分模态分解）、EWT（变分模态分解）等。其主要原理都是把信号分解为若干模态，各个模态函数能够一一反映原信号中的不同频率及振幅信息，更好突出数据局部特征信息，是一种自适应的分解方法。EWT是先对信号进行傅里叶分解，然后把分解后的傅里叶频谱分割为连续的N段，相当于构建了一组带通滤波器，来提取IMF分量，然后参照经典小波的原理对信号进行重构，解决了EMD和VMD方法所产生的端点效应和模态混叠现象。为了说明我们选择EWT的原因，选取仿真信号f1（t）由单调信号fc1和两个不同频率的余弦信号fc2、fc3，表达式如式（7）所示：

信号的EMD分解的IMF分量如图3所示，信号的EWT分解的IMF分量如图4所示。 通过对比可以看出，EMD分解出来的IMF分量，频率由高到低，共有5个固有模态函数。IMF1、IMF2对应原f1（t）信号中的fc3、fc2分量，其余分量中大部分含有一些相同成分的模态信息和虚假模态。由分解结果可知，EMD虽然也能自适应地分解信号，但分解模态过多，且存在较多虚假模态。而EWT分解的IMF分量，频率由低到高分别对应f1（t）的三个分量fc1、fc2、fc3。由分解结果可知，EWT能相对完整地分解出各频率信号成分，波形清晰，且不存在模态混叠和端点效应，取得了良好的分解结果。 3.2; IMF分量筛选

进行IMF分量的筛选，当用EWT分解得到若干个IMF分量之后，我们根据峭度最大原则筛选出峭度值较大的分量进行重构，其他分量剔除;在这里之所以用峭度指标进行筛选，因为峭度是无量纲参数，峭度能够反映信号中冲击成分的大小，其值只与信号本身有关，与轴承参数、转速等无关。峭度指标越大，说明信号中的冲击成分越多，包含故障信息越多，故障越严重。因此，当出现多个模态分量时，我们可以筛选其中若干个峭度较大的模态函数进行重组。重组后的信号能够大量保留信号冲击成分而有效去除噪声，能更好地反映故障冲击特征，从而更有利于接下来故障信息的提取。 3.3; 确定滤波器的参数

应用快速谱峭度法对重构信号进行处理，快速谱峭度法通过计算频域内各条谱线的峭度值检测瞬态信号，通过峭度图上的颜色深浅，可以快速获得最优带宽和中心频率，从而获得确定滤波器最优参数。 3.4; 包络分析

使用带通滤波器对重构信号进行降噪处理;最后应用包络解调方法对消噪后信号进行包络解调，然后和原始信号直接包络谱做对比，最后通过包络谱中提取的故障信息来突出此方法的优势。诊断流程图如图5所示。 4; 实验验证

为了验证我们提出的方法的有效性，本文选取Case Western Reserve University的电气工程实验室所公开的轴承故障振动数据进行分析。轴承采用SKF 6205型深沟球轴承，其关键参数如表1所示。

采用电火花加工技术，人为地在轴承内圈布置直径21 mils、深度11 mils的单点故障。采样频率为12000 Hz，电机负荷0.746 kW，电机转速1772 r/min。经理论计算，内圈故障特征频率为160 Hz。按照图5流程图所示，首先对采样信号进行经验小波变换，得出峭度指标如表2所示。

根据峭度最大原则，选取峭度值最大的两个分量IMF1和IMF4进行信号重构，其他模态则看作虚假模态剔除，重构之后峭度图如图6所示，原始信号峭度图如图7所示。

通过对比，我们可以看出原始信号峭度值为3.5，而重构信号峭度值为6.7，峭度值明显增大，说明信号中的冲击成分得到增强，轴承故障特征得到增强。

分析合成信号的谱峭度图最优带通滤波器中心频率为5000 Hz，带宽为2000 Hz，带通滤波器频带的范围为[4000 Hz，6000 Hz]（频带=中心频率±带宽/2），选用该频带对合成信号进行滤波，計算滤波后的包络谱如图8所示。

我们可以很清晰地看到故障特征频率160 Hz以及320 Hz（2倍频）和480 Hz（3倍频）还有640 Hz（4倍频）。分析可以推断出轴承是早期轻微故障，与实际情况相符合。

而原始信号直接包络谱如图9所示，我们从图中虽然能看出160 Hz的故障特征频率，但是很难看出其他倍频。

通过对比可知：本文中所提EWT和快速谱峭度结合的方法能有效提取出轴承的故障信息，而且比传统的直接包络分析效果更好。 5; 结; 论

基于EWT和快速谱峭度结合的方法克服了早期轴承故障冲击特征微弱难以识别以及包络解调中带通滤波器参数难以选择的问题。EWT能有效地将故障信号中的真实分量分解出来;通过峭度最大原则选择出来的分量能够增强信号的冲击成分，谱峭度法能精确设计信号的最优带

通滤波器，有利于提取故障信号特征频率和倍频。实验表明，本文中所提的方法能够有效减少噪声干扰和快速提取滚动轴承故障特征，与传统包络方法对比，可以说明该方法的优越性。 参考文献：

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作者简介：蒋靖（1968.01-），男，汉族，内蒙古敖汉旗人，总经理，高级经济师，本科，研究方向：新能源发电。