CN108106838B - 一种机械故障精密诊断的整周期时域回归及报警方法 - Google Patents

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Abstract

一种机械故障精密诊断的整周期时域回归及报警方法，利用广义共振/共振解调方法和转速跟踪检测方法检测轴承、齿轮等故障的振动、冲击信号，通过自动修正每转跟踪采样点数后，先对原始信号按照分析的故障类型进行整周期截取，消除现场数据长度有限、非整周期采样造成频谱泄露及其与傅里叶变换频率分辨率之矛盾，可大大提高频谱定性的精准度，再对信号进行时域回归处理，其他无关信号成分的能量均不会产生干扰，最后利用级差公式对故障进行定量计算，可提高故障分类定量诊断的精准度。

Description

一种机械故障精密诊断的整周期时域回归及报警方法
技术领域
本发明涉及一种旋转机械故障诊断方法，具体涉及一种机械故障精密诊断的整周期时域回归及报警方法。
背景技术
旋转机械的故障诊断主要包括故障的定性与定量：定性是指定位故障的具体部分或故障类型，定量是指确定相应故障的严重程度。
目前，故障的定性主要是基于特征频率的识别方法，即根据机械结构及其相互间的运动学关系推导出的各部件出现故障后，该故障点通过其它与之接触的部件的重复频率，如轴承内外环、滚子、保持架、齿轮、轴、轨道交通车轮的踏面等都有确定的重复通过频率，识别的主要方法是利用傅里叶算法将采集到的时域信号(振动、冲击或声音)转换至频域，通过分析是否出现相应的特征频率从而对故障进行定性。
上述定性方法存在的问题是：如果采样总时长(点数)不等于特征频率Ft对应的特征周期Tt＝1/Ft的整数倍，由于存在频率分辨率问题及频域谱号的离散性，会出现特征频率(谱号)处并无谱线，其能量出现在其相邻的、满足整数倍分辨率的谱线上，即出现频谱泄露现象，影响真实特征频率测量的准确性及其能量的真实性。如图2a所示，仿真3个信号：信号1为18Hz、幅值为1的正弦波，信号2为10.24Hz、幅值为1000m(1000m＝1)的正弦波，信号3为信号1与信号2的叠加及其两正弦波叠加，采样时长T＝2s，由分辨率的计算公式△f＝1/T＝0.5Hz，图2b是图2a对应的频谱图，可以看出，由于18Hz等于0.5Hz的整数倍，其频谱图可以准确找到18Hz对应的谱线及相对准确的幅值0.99964，但10.24Hz不等于0.5Hz的整数倍，其频谱图只能找到左右相邻的只在0.5Hz的整数倍存在的谱线10Hz及10.5Hz，其幅值分别为0.67和0.6，与实际值1相关较大。
故障的定量主要是基于信号的幅值大小进行估算，常用的方法有二种：一是利用信号时域波形幅域的特征值如平均值、有效值、峰值、歪度、峭度、波形指标、峰值指标、脉冲指标、裕度指标等来对故障的严重程度进行定量；二是利用级差公式进行故障定量，即：
级差公式为：AdB＝20×log(2000×A/N/D0.6)，
式中，A为信号的冲击幅值，N为车轮转速[r/min]，D为车轴轴径[mm]。
上述二种定量方法存在的问题是：方法一只适用于信噪比大、故障单一的情况，当原始信号中的噪声或者外界干扰较大时，相应的幅域特征并不真实，容易得出错误的结论；方法二对于冲击幅值A的获取基本是利用平均统计的原理，即将原始信号转换至频域，采用故障特征频率所对应的幅值，但存在当故障特征信息存在幅度调制时，其频域故障特征频率处的幅值与故障严重程度不再完全对应，这种情况是普遍存在的，如外环固定而内环转动的轴承，由于内环本身在随着转轴转动，因此内环滚道表面上的缺陷也随着在转动，造成内环缺陷在承载区和非承载区与所遇到的各滚动体接触发生的序列冲击脉冲幅值必然受到转轴频率的深度调制，造成对序列冲击脉冲进行FFT分析时，所得的频谱对应内环故障特征频率处的能量幅值大幅衰减，严重影响依据频谱幅度进行的故障定量判断。
如仿真分析的图3a所示，对于幅值为1.2，频率为200Hz的等幅共振解调信号，其各个原始冲击幅值表现基本相等；而相应的调幅共振解调信号(调制频率25Hz)，其最大幅度表现为1.15(不完全相等的原因是，调制频率25Hz不等于信号频率200Hz的整数倍)，与原始幅值1.2相差较小，并且可以发现由于各个冲击脉冲的幅值由于被调制而不再相等，表现出明显的幅度调制。
对上述两个信号分别进行频谱分析，如附图3b所示，等幅共振解调对应的频谱表现为200Hz的多阶频谱，其故障特征频率的幅度为12.59m，而调幅共振解调的故障特征频率幅值降为6.23m，约为未调制前幅值的1/2，两者的故障严重程度理论上应该是相当的，此时如果仍用频域中特征频率的幅值来评价故障显然是不合理。
发明内容
为了解决上述现状中存在的技术问题，本发明的目的是：提供一种机械故障精密诊断的整周期时域回归及报警方法，该方法不仅能够提高故障的频率或谱号识别精准度，也能提高对故障的幅度定量分析精准度。
一种机械故障精密诊断的整周期时域回归及报警方法，利用广义共振/共振解调方法和转速跟踪检测方法检测轴承、齿轮的故障冲击信号样本(即原始信号)为S0(i)，其采样方法为对应测速传感器所对应转轴的每一个转动周期产生I(跟踪采样点数)个均匀分布的跟踪采样脉冲(其他轴的轴承监测共用该跟踪采样脉冲)，对上述测速传感器所对应转轴的故障冲击信号的每周均匀采样次数为I；跟踪采样频率fc为测速传感器轴的转动频率fn的I倍，即fc＝I×fn，例如I＝200点/转、400点/转，信号样本(即原始信号)为S0(i)的样本长度N0则为任意长度，例如2n，其中n值工程习惯设置为整数，由于采用了跟踪采样，特征频率等效为相应的特征谱号。则所述一种机械故障精密诊断的整周期时域回归及报警方法按下述步骤：
步骤1，计算/修正等效跟踪采样点数In取代原始的跟踪采样点数I以消除跟踪不准、参数不精、轮径偏差、打滑等综合影响因素对跟踪采样点数的影响。其方法是利用特征谱号(如踏面、内环、外环、滚双)的M阶(M为任意自然数)搜索值除以对应的理论值得到修正系数xpar。例如转速跟踪采样点数I设定为测速传感器所对应转轴每转动一周期采样I＝400点/转时，当采样周期数G＝10，则本轴转频的特征谱号为Pn＝10，非测速传感器所安装的转轴的特征谱号需乘以传动比η，根据相关参数，轨道交通走行部的测速传感器所安装的转轴之轴承、齿轮主要部件的8类特征频率谱号分别为：
保外特征谱号
Figure GDA0002222310900000031
保内特征谱号
外环特征谱号
内环特征谱号
Figure GDA0002222310900000034
滚单特征谱号
Figure GDA0002222310900000035
滚双特征谱号
Figure GDA0002222310900000036
本齿特征谱号或踏面特征谱号Pbc＝Ptm＝Pn，
邻齿特征谱号Pnc＝η×Pn。
其中，D0为轴承的公称中径，d为轴承的滚子公称直径，Z为轴承的滚子个数，α为接触角度，η为传动比。
进一步的技术方案在于：计算/修正等效跟踪采样点数In取代原始的跟踪采样点数I的修正系数xpar的计算方法是，用原始信号S0(i)中的某类故障的特征谱号PX的M阶在其左右0.1倍范围，即0.9M×PX～1.1M×PX内搜索最大值，其搜索最大值的谱号记为PX2，其中某类故障的特征谱号PX可以是保外特征谱号Pbw、保内特征谱号Pbn、踏面特征谱号Ptm、内环特征谱号Pnh、外环特征谱号Pwh、邻齿特征谱号Pnc、滚单特征谱号Pgd或滚双特征谱号Pgs之一，则xpar＝M×PX/PX2。例如原始信号S0(i)的频谱中内环2阶突出，则在round(2×Pnh×0.9:2×Pnh×1.1)范围内搜索最大值对应的谱号，round表示四舍五入取整，记为Pnh2，则修正系数xpar＝M×Pnh/Pnh2，等效跟踪采样点数In＝I×xpar。
步骤2，对信号总长为N0的原始信号S0(i)，1≤i≤N0，按照待分析故障类型的特征谱号进行整周期截取得到总长为N1的信号S(i)，1≤i≤N1。
进一步的技术方案在于：整周期截取的方法是，根据待分析故障类型，按公式IX＝In×Pn/PX计算相应每个周期内的采样点数IX，其中Pn为本轴转频的特征谱号，PX为待分析故障类型的特征谱号，对应8类故障的特征频率谱号之一，则相应的最大整周期数C＝fix(N0/IX)，则S(i)＝S0(1:N1)，其中fix表示向正方向取整，如fix(2.1)＝2，fix(2.9)＝2，N1＝fix(C×IX)，1:N1表示取从1至N1个样本点时间序列。
步骤3，对信号S(i)进行傅里叶变换得到频谱F(i)，更新相应的特征谱号，按照保留特征频率谱号的整数阶、相应的边频谱号与调制谱号的谱线幅度和相位等信息的原则，对更新特征谱号后的频谱F(i)进行逆傅里叶变换，得到回归信号Shg(i)。
例如，对于踏面/本齿、保外、保内、外环和邻齿5类故障，可以按保留其相应的整数阶即可；而对于内环、滚单和滚双，还需要考虑相应的转频或保持架调制边频信息。由于对信号重新进行了截取，满足待分析特征频率的整周期，因此对应待分析故障类型的特征谱号需更新为C，再按相应的特征谱号公式更新相应的其他谱号，所有谱号要求四舍五入取整。
步骤4，计算等效冲击幅值A，其方法是取回归信号Shg(i)的最大值；
步骤5，按公式AdB＝20×log(2000×A/N/D0.6)计算级差值进行定量计算，在级差值大于报警门槛值时发出报警，其中D为轴承轴径，mm，N为转轴转速，r/min。
采用上述技术方案所产生的有益效果在于：
(1)本发明所述方法不仅可用于转速跟踪采样场合，也可推广用于以天文时钟采样的场合；
(2)所述方法中采用了等效跟踪采样点数修正方法，可以消除跟踪不准、参数不精、轮径偏差、打滑等综合影响因素；
(3)所述方法中采用整周期截取方法，消除现场数据长度有限、非整周期采样造成频谱泄露及其与傅里叶变换频率分辨率之矛盾，可大大提高频谱定性的精准度；
(4)所述方法中采用时域回归理论，可以对信号中所含的任何特征频率分别进行级差评定，当评定一类特征(故障)时，其他无关特征信号成分的能量均不会产生干扰，提高了故障分类定量的精准度。
附图说明
图1为本发明所述方法的流程图；
图2a为仿真3个信号：信号1为18Hz、幅值为1的正弦波，信号2为10.24Hz、幅值为1000m(1000m＝1)的正弦波，信号3为信号1与信号2的叠加及其两正弦波叠加；
图2b为图2a对应的频谱图；
图3a为等幅共振解调与调幅共振解调时域波形对比；
图3b为图3a对应的频谱图；
图4为某地铁车辆电机位轴承冲击信号；
图5为图4中冲击信号局部放大图；
图6为利用本发明方法进行整周期时域回归后的信号；
具体实施方式
下面结合附图和实施例对本发明作进一步说明。
图4为某地铁车辆电机位轴承利用广义共振/共振解调方法和转速跟踪检测方法检测轴承的冲击信号样本S0(i)，跟踪采样点数I＝400点/转，采样周期数G＝10，则信号样本S0(i)的样本长度N0＝400×10＝4000，测速传感器所安装的转轴之转频的特征谱号为Pn＝10，此测点为非测速传感器所安装的转轴，需乘以传动比η＝6.29，本轴转频的特征谱号为Pn＝10×6.29＝62.9，则所述的一种提高机械故障精准诊断的整周期时域回归方法按下述步骤进行，本实施例以分析内环故障类型及评定其级差为例，其他特征频率的级差评定可做类似推广，但均属于本发明保护范围。
图4所示信号若按传统的级差评定方法，AdB＝22dB，按评定标准完全属于安全等级范畴(故障1级报警门槛为50dB)，不能发出报警而漏诊；而如此明显、规则的时域冲击波形，完全有理由怀疑存在内环故障报警的可能性。将图4对应的冲击信号进行局部放大，如图5所示，可以看出内环冲击调制严重，表现为明显的被转频调制现象。
步骤1，计算/修正等效跟踪采样点数In取代原始的跟踪采样点数I以消除跟踪不准、参数不精、轮径偏差、打滑等综合影响因素对跟踪采样点数的影响。由于信号S0(i)的频谱内环2阶突出，利用特征谱号内环的2阶(M＝2)搜索值除以对应的理论值得到修正系数xpar，其计算方法在round(2×Pnh×0.9:2×Pnh×1.1)范围内搜索最大值对应的谱号，round表示四舍五入取整，得到Pnh2＝1291，按公式内环特征谱号
Figure GDA0002222310900000051
将相关参数代入，即D0＝110mm为轴承的公称中径，d＝16mm为轴承的滚子公称直径，Z＝18为轴承的滚子个数，α＝0为接触角度，Pn＝62.9，得出Pnh＝648.4418，则修正系数xpar＝M×PX/PX2＝2×648.4418/1291＝1.0046，等效跟踪采样点数In＝I×xpar＝400×1.0046＝63.88；
步骤2，信号S0(i)按内环特征频率进行整周期截取得到信号S(i)。本实施例主要针对内环，其方法是根据内环特征信号每周期的采样点数进行最大整周期截取，对于步骤1的结果，In＝63.88点/转，则内环每旋转一个周期对应的采样点数IX＝In×Pn/PX，其中PX为内环特征谱号
Figure GDA0002222310900000061
即
Figure GDA0002222310900000062
点/转，内环的最大整周期数C＝fix(N0/IX)＝fix(4000/6.196)＝645，则N1＝fix(C×IX)＝fix(645*6.196)＝3996，截取S(i)＝S0(1:3996)。
步骤3，对信号S(i)进行傅里叶变换得到频谱F(j)，按保留内环特征频率谱号的整数阶、相应的边频谱号与调制谱号的谱线幅度和相位等信息，对该信息进行逆傅里叶变换，得到回归信号Shg(i)。
由于对信号重新进行了截取，满足待分析特征频率内环的整周期，因此对应的内环特征谱号需更新为Pnh＝C＝645，再按公式
Figure GDA0002222310900000063
更新Pn＝63，保留频谱F(j)中所有满足j＝n×Pnh、j＝n×Pnh±m×Pn和j＝m×Pn的所有谱号(n、m为任意自然数)，即保留645、1290、1935及其左右间隔相差63的谱号、63的所有整数倍谱号，其余谱号置0进行IFFT变换，得到回归信号Shg(i)，如图6所示。
步骤4，计算等效冲击幅值A，其方法是取回归信号Shg(i)的最大值，即A＝1470.8。
步骤5，按公式AdB＝20×log(2000×A/N/D0.6)＝20×log(2000×1470.8/419.5/800.6)＝54dB，超过报警门槛值50dB而能发出报警，防止了原有通过频谱幅值计算故障量级的诊断方法的漏诊。

Claims (4)

1.一种机械故障精密诊断的整周期时域回归及报警方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤1，计算/修正等效跟踪采样点数In取代原始的跟踪采样点数I，以消除跟踪不准、参数不精、轮径偏差、打滑综合影响因素对跟踪采样点数的影响；
步骤2，对信号总长为N0的原始信号S0(i)，1≤i≤N0，按照待分析故障类型的特征谱号进行整周期截取得到总长为N1的信号S(i)，1≤i≤N1；
步骤3，对信号S(i)进行傅里叶变换得到频谱F(i)，更新相应的特征谱号，按照保留特征频率谱号的整数阶、相应的边频谱号与调制谱号的谱线幅度和相位信息的原则，对更新特征谱号后的频谱F(i)进行逆傅里叶变换，得到回归信号Shg(i)；
步骤4，计算等效冲击幅值A，其方法是取回归信号Shg(i)的最大值；
步骤5，按公式AdB＝20×log(2000×A/N/D0.6)计算级差值进行定量计算，在级差值大于报警门槛值时发出报警，其中D为轴承轴径，mm，N为转轴转速，r/min。
2.根据权利要求1所述的机械故障精密诊断的整周期时域回归及报警方法，其特征在于，所述计算/修正等效跟踪采样点数In及修正系数xpar的方法是，用原始信号S0(i)中的某类故障的特征谱号PX的M阶在0.9M×PX～1.1M×PX内搜索最大值，其搜索最大值的谱号记为PX2，其中某类故障的特征谱号PX是保外特征谱号Pbw、保内特征谱号Pbn、踏面特征谱号Ptm、内环特征谱号Pnh、外环特征谱号Pwh、邻齿特征谱号Pnc、滚单特征谱号Pgd或滚双特征谱号Pgs之一，则xpar＝M×PX/PX2，等效跟踪采样点数In＝I×xpar；
原始信号S0(i)的频谱在突出阶的阶值为M值。
3.根据权利要求2所述的机械故障精密诊断的整周期时域回归及报警方法，其特征在于，所述整周期截取的方法是，根据待分析故障类型，按公式IX＝In×Pn/PX计算相应每个周期内的采样点数IX，其中，Pn为本轴转频的特征谱号，PX为待分析故障类型的特征谱号，对应8类故障的特征谱号之一，则相应的最大整周期数C＝fix(N0/IX)，则S(i)＝S0(1:N1)，其中fix表示向正方向取整，N1＝fix(C×IX)，1:N1表示取从1至N1个样本点时间序列，8类故障包括踏面/本齿、保外、保内、外环、邻齿、内环、滚单和滚双8类。
4.根据权利要求3所述的机械故障精密诊断的整周期时域回归及报警方法，其特征在于，所述8类故障的特征谱号是指，
保外特征谱号
Figure FDA0002270246800000021
保内特征谱号
Figure FDA0002270246800000022
外环特征谱号
Figure FDA0002270246800000023
内环特征谱号
Figure FDA0002270246800000024
滚单特征谱号
Figure FDA0002270246800000025
滚双特征谱号
Figure FDA0002270246800000026
本齿特征谱号或踏面特征谱号Pbc＝Ptm＝Pn，
邻齿特征谱号Pnc＝η×Pn，
其中，D0为轴承的公称中径，d为轴承的滚子公称直径，Z为轴承的滚子个数，α为接触角度，η为传动比，Pn为本轴转频的特征谱号，Pn对于跟踪采样场合特征谱号等于采样周期数G，非跟踪轴的特征谱号需乘以传动比η。
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