基于EMD和Hilbert-Huang的滚动轴承故障诊断.pdf

冶金 矿山通用机械乜0 哦 G f mI le m llu r P i c a l I li n e I n d r v l 基于E M D 和H ilb e r t H u a n g 的 滚动轴承故障诊断 南京工业大学 江苏2 1 0 0 0 9 马新锋顾海明李泽豪 摘蔓l采用E M D H i lb e r tH u a n g 相结合的方式开 发7 故障母断程序 并在试验台上针对滚动轴承故障工 况进行T 模拟试验 采皋振动信号井做T 分析 关键词l滚动轴承E M DH f lb e r tH u z n 8 故障毋断 一 前言 漆动轴承是旋转机械的基本组成部件 也是最易 损坏的零部件之一 传统信号处理技术分别从时域或频 域给出统计平均结果 不能同时兼顾信号 乇时域和频域 的局部和垒貌 E M D 是一种新的具有自适应的时域分 析方法 可根据信号的局部时变特征进行自适应的叶 额分解 常适合非平稳 非线性信号的研究 本史用 M a la b 和L a b v I e w 混合编程的方式 基于E M D 的滚动轴 承故障诊断程序 通过试验验旺程序硷断的准确性 二 E M D 方法简介 经验模式分解中本征模函数1 M F 是一奥函数 其特 点是 整个信号序列中 搬值点 极大值点与概 J I E 点 的数目与过零点的数目必须相等 或最多相差不超 过一个一并且在任一时间点上 信号局部极大值所确定 的上包络线与局部极小值所确定的下包络线均值为零 本征模函数两零点之间的每一个波动周期中只有一个单 纯的波动模式 没有其他叠加渡 是E M D 中分解信号 的基本单元 经验模式分解由以下几个步骧组成 找出信 号1 f 的所有局部极值点 将所有极 大值点用一曲线连接起来得到上包络线 所有极小值 点用另一曲线连接起来得到下包络线 记E 下包络线 的均值曲线为n t 2 记x t 与m t 的差为 则 h f x t m f I 如果h 1 不是一个本征模函数 继续上述过 程 即将h f 作为待处理数据 重复上步骤直至h I 是一个本征模函数 记为 c f h r 2 3 分解出第一个本征模函数 得到剩余信号 A t J c f 3 4 把x f 1 当作一个新的 原始 序列 重复上 述步骤 依次提取出备本征模函数 扉终一 t 变成 一个单调序列 其中不再包台任何模式信息 即为分解 后的余项 t f 4 这样通过经验模式分解 信号A f 谴分解为n 个 本征模函数f i 1 2 n 与一个泉珊 的 和 H x t z f f r n t 5 本征摸幽数f i 1 2 月 反映r 信号中币 同频率的成分 先分解出的I M F 频率较高 后分解出的 频率逐渐降低 至采项变为很低频率的脉动即趋势项 经验模式分解结果完垒由信号本身决定 是一种自适应 信号分解方法 其滤波特性与小渡分解非常相似 1 8 蛹m 州 M l L 氰l冶金 矿山通用机械 I I M e t u h i r f i c o f t r i n e I n d u 九r 三 程序的设计 1 轴承故障频率 见下表 由局部缺陷引起的故障特征频率表 缺陷位i冲击振动发生的间 额串 备注 内目 z 1 3 c o s 口 D 2x6 0 扑攘动怍通过内圈上一处映陷的领率 目枷z 1 c o s D m l 2x6 0 z 十滚动体通过外目上一处缺陷的额串 壤l 穗动体冲击堆删漶道f o 司D m It c 口帆 2x6 0 叩浩动悼自转额率 道l壤动悼冲击 澧遘 f n 巩 1d c o s l 口 6 0 潦动件上一处缺陷冲击内外圈f 道的频率 保持架与外圈摩擦k n Id c o s 口 D C 2 x 6 0 1 叩保持架舶转道额串 保持肇与内圈摩端 l d c o s D 2x6 0 即一个谤动体通过内圈 某点的频率 洼旷转速 单位为以一d 罐动体直接 单位为m m D 竹圊直径 单位为m m 一接触角 单位x lr a d 椎动俸个教 2 基于H i lb e r t H u a n g 的滚动轴承故障诊断方法 与步骤 1 通过H i lb e r t 变换求得轴承振动信号x t 的包 络幅值信 号 t 先对x f 进行H i lb e r t 变换 得到 i t 1 坐 d r 6 2 应用E M D 方法将包络信号A t 分解为若干 I M F 分量 c c c 压余项的和 A t E C r 7 3 舟别对q C 2 C c 进行HL I b e r t 变换 得 到对应于各个分量的瞬时频率 瞬时幅值 得到信号的 H i lb c r t 谱 4 求信号的H i I b c r t 边际I 瞢 得到幅值频率分布 图 5 计算滚动轴承故障特征频率 即由局部缺陷引 起的冲击振动间隔额率 计算公式见轴承故障特征频率 表 6 从幅值一频率分布图中 观察在故障特征频率 处能量是否集中 判断滚动轴承是否存在故障以殛故障 的类型 3 试验验证 轴转速为14 4 8 r m i n 采样频率为2 56 0 0 Hz 采样点数为81 9 2 个 轴承结构参数如下 节圆直径 D 3 85 r a m 滚柱直径旧8 r a m 滚动体个数z lI 接 触角口 0 现用基于H i b e r t H u a n g 的滚动轴承故障诊断程 序对振动信号进行处理 程序主界面如右上图所示 H i b e r t H u a n g 边际谱在1 0 05 H z 处存在着峰值 此值和 黑嚣 删 前面求得的外嘲故障特征频率0 1 0 58 H z 很接近 据此 叮以推断浚轴承的外圈存在映陷 选和实际情况是一致 的 臻 躜 j 墨童 H 月 i 目 四 结语 E M D 是一种新的具有自适应的时频舟析方j 击 本 文基干H i lb e r tH u a n g 从所得到的频率一幅值图上可 以看出故障特征颁率处存在很明显的峰值 据此可以判 断滚动轴承故障的粪型 参考文献 高强 李良敏E M D 趋势分析方法及其应用研究 J 振动与冲击 2 0 0 7 8 9 8 1 0 0 2 2 赵文忠 张传军基于经验模态分解的算法改进 自动化与仪器仪表 2 0 0 9 1 4 5 5 2 5 2