基于多传感器融合的轧机轴承故障信号降噪及诊断.pdf
《基于多传感器融合的轧机轴承故障信号降噪及诊断.pdf》由会员分享,可在线阅读,更多相关《基于多传感器融合的轧机轴承故障信号降噪及诊断.pdf(3页珍藏版)》请在咨信网上搜索。
1、基于多传感器融合的轧机轴承故障信号降噪及诊断孙德全(郑州旅游职业学院机电工程学院,河南郑州451464)摘要:轧机是冶金板材成形中广泛应用的设备之一,其运行过程中,轴承振动情况是判定轧机效率的一个关键因素。为了提高轧机轴承的故障诊断精度,选择 FDM 方法,将经过降噪处理的信号进行分解,利用重构信号包络谱图实现信息故障的诊断,并开展实验测试分析。测试过程中,形成了明显的故障特征频率与各阶倍频,且各阶倍频幅值降低。研究结果表明:采用 MCKD 和 FDM 相结合的故障诊断方法,可以显著突出故障冲击成分,也可以提取到丰富的轴承故障信息,特征频率与倍频体现得更加明显。关键词:轴承;傅里叶分解方法;最
2、大相关峭度反褶积;故障诊断中图分类号:TH133.3文献标识码:A文章编号:1672-1152(2023)09-0050-020引言轧机是冶金板材成形中广泛应用的设备之一,其运行过程中,轴承振动情况是判定轧机效率的一个关键因素。如何提升轧机轴承故障诊断准确率,成为当前工程应用领域的一项重要研究课题。现阶段,包络谱方法对于诊断轴承故障发挥了重要作用1-2。首先采用带通滤波器对高频振动信号进行初步分析,得到故障共振频率,再通过算法处理,最终得到共振频带的包络谱3。可以利用傅里叶分解的方式(FDM)4对时间信号的非线性变化过程及其波动性进行处理,经过分解,形成各个频段下傅里叶频带函数(FIBF)与残
3、余分量。以 FDM 方法进行信号分解时,可以自适应生成完整的结果5。当受到强烈的背景噪声影响时,噪声信号将会淹没轴承故障的微弱成分,大幅降低了 FDM提取效果。为实现最优频带的自适应选择功能,应通过合理的方法去除无效背景噪声,对 MED 方法缺陷起到明显的弥补作用6。本文选择 FDM 方法将经过降噪处理的信号分解成不同频带 FIBF 分量,根据相关系数确定与降噪信号关联性最大的的 FIBF 分量,再对其实施自适应重构,并利用重构信号包络谱图实现信息故障的诊断。综合分析仿真与实验测试结果可以发现,本文设计的的故障诊断方法,可以获得比传统方法更优的诊断效果。1理论基础通过 MCKD 方法来获得逆
4、FIR 滤波器,调节最终输出的故障信号恢复到初始信号,同时获得最大峭度的初始信号成分,再从中提取得到具有周期性特征的冲击成分,有效避免噪声因素造成的干扰。将故障轴承运行阶段形成的振动信号表示成以下形式:y(n)=h(n)x(n)+e(n).式中:y(n)为故障振动信号的仿真表达式;h(n)为系统在传输阶段形成的冲击;x(n)为连续分布脉冲信号;e(n)为背景噪声。当形成变化幅值很大的脉冲时,将会对峭度造成明显影响。因此,无法对冲击成分周期性特征实现整体分析的效果。MCKD 算法根据峭度条件来采集得到脉冲序列,可以更好地反馈冲击信号的周期与连续性特征。峭度计算函数为:KM(T)=Nn=1移Mm=
5、0仪y(n-mT)2(Nn=1移y2(n)M+1.式中:T 为故障冲击周期;M 为位移数。按照矩阵方式来表达滤波器结果:w=|y2|2|B|2(X0XT0)-1Mm=0移XmTAm.根据以上条件确定 MCKD 的算法流程:1)确定周期 T 以及设置合理的位移 M 与长度 L。2)确定 XmT参数和输入信号。3)获得滤波输出 y(n)。4)通过 y(n)计算 Am和 B。5)完成数据更新后计算滤波器结果 w。6)结合滤波前后故障信号变化 驻KM(T),比给定阈值更小时,迭代结束。反之,重新执行 3)。采用 MCKD 方法进行处理时,可以充分体现冲击成分周期与连续性特征。此时,可以利用解卷积周期
6、T 确定信号内受轴承故障作用而产生的周期性冲击信号,同时,消除其余周期成分与噪声因素的干扰。诊断轴承故障的具体过程如下:1)利用采样频率和转速计算得到解卷积周期 T,收稿日期:2023-03-21作者简介:孙德全(1990),男,辽宁丹东人,硕士,助教,主要从事机电一体化技术等方面的研究工作。总第 212 期2023 年第 9 期山西冶金Shanxi MetallurgyTotal 212No.9,2023DOI:10.16525/14-1167/tf.2023.09.019试(实)验研究2023 年第 9 期图 1轴承模拟故障试验台确定最优位移 M,经 MCKD 处理消除振动过程背景噪声影响
7、,准确提取故障信号周期脉冲。2)以 FDM 自适应分解经过降噪,获得特定频段的 FIBF 与 1 个残余分量。3)统计 FIBF 分量和降噪信号间相关性,选取跟降噪信号相关性最大的 FIBF 分量进行重构。4)完成重构信号包络谱测试后,再进行轴承故障数据采集。2实验分析为了对本文方法进行有效性验证,以轧机轴承系统运行过程形成的实测信号作为测试对象进行分析。本实验选择某轴承故障平台作为测试对象,测试平台包括驱动结构、支撑架、载荷装置与缓冲结构,如图 1所示。1 号传感器可以提取径向振动信号,2 号传感器可以提取水平振动信号,3 号传感器可以提取轴向振动信号。以 SKF6206-2RS1/C3 轴
8、承作为测试对象,经线切割处理的模式在深沟球轴承内、外圈和滚动结构表面造成单点区域的故障,再以 0.4 mm 深的内圈故障实施测试。设定频率为 10 245 Hz 的条件下进行采样,控制轧机的转速为 900 r/min,经计算确认内圈故障特征频率为 81.23 Hz。图 2 为出现内圈故障后形成的振动波形,在时域波形内形成了显著波动的冲击信号,但未发生周期性变化。图 3 为对初始包络谱进行处理所得的结果,此时大部分故障特征频率与倍频都被噪声淹没,诊断精度发生明显降低。利用本文故障诊断方法测试了图 2 轴承振动信号。以 MCKD 方法将噪声去除后,获得故障信号周期特征参数。完成降噪信号 FDM 分
9、解处理后,总共获得34 个 FIBF 与 1 个残余分量,本研究中只对最初 20个分量进行时域波形分解。根据图 4 可知,测试过程中形成了明显的故障特征频率和各阶倍频,并且各阶倍频都出现了幅值减小的趋势,根据以上条件可诊断轴承内圈故障。为验证 MCKD 方法降噪的效果,对原始信号实施 FDM 分解。以最大相关系数的 3 个 FIBF 分量进行重构,得到图 4-3 的波形。图 4-4 测试结果显示,FDM能够准确分析故障信息频带,获得准确的轴承故障数据,不过在低频区域形成了明显的干扰谱线。通过对比可知,EMD 包络谱图内形成了较多的干扰噪声。以上研究结果显示,本文选择 MCKD 和 FDM 相结
10、合的故障诊断方法,可以显著判断故障冲击成分,还可以提取出大量的轴承故障信息,能够满足高精度轧机故障检测的要求。3结论本文开展基于多传感器融合的轧机轴承故障信号降噪及诊断方法,在测试过程中,形成了明显的故障特征频率与各阶倍频,各阶倍频出现了幅值降低的现象。采用 MCKD 和 FDM 相结合的故障诊断方法,一方面可以显著突出故障冲击成分,另一方面可以提取轴承故障信息,故障特征频率与倍频体现得更加明显,能够满足高精度故障检测的要求。参考文献1左红艳,刘晓波,洪连环.FDM 和 RCMDE 结合的特征提取与故障诊断J.振动、测试与诊断,2021,41(3):539-546.2王贡献,张淼,胡志辉,等.
11、基于多尺度均值排列熵和参数优化支持向量机的轴承故障诊断J.振动与冲击,2022,41(1):221-228.3金江涛,许子非,李春,等.基于深度学习与混沌特征融合的轴承图 3故障包络谱图 2故障时域波形图 4不同方法分解重构后的时城波形和包络谱4-1MCKD+FDM 重构后的时域波形4-2MCKD+FDM 重构后的包络谱4-3FDM 分解重构的时域波形4-4FDM 分解重构包络谱4-5EMD 分解重构的时域波形4-6EMD 分解重构包络谱(下转第 54 页)孙德全:基于多传感器融合的轧机轴承故障信号降噪及诊断电机联轴器联轴器齿轮故障轴承5000-50000.020.040.060.080.10
- 配套讲稿:
如PPT文件的首页显示word图标,表示该PPT已包含配套word讲稿。双击word图标可打开word文档。
- 特殊限制:
部分文档作品中含有的国旗、国徽等图片,仅作为作品整体效果示例展示,禁止商用。设计者仅对作品中独创性部分享有著作权。
- 关 键 词:
- 基于 传感器 融合 轧机 轴承 故障 信号 诊断
1、咨信平台为文档C2C交易模式,即用户上传的文档直接被用户下载,收益归上传人(含作者)所有;本站仅是提供信息存储空间和展示预览,仅对用户上传内容的表现方式做保护处理,对上载内容不做任何修改或编辑。所展示的作品文档包括内容和图片全部来源于网络用户和作者上传投稿,我们不确定上传用户享有完全著作权,根据《信息网络传播权保护条例》,如果侵犯了您的版权、权益或隐私,请联系我们,核实后会尽快下架及时删除,并可随时和客服了解处理情况,尊重保护知识产权我们共同努力。
2、文档的总页数、文档格式和文档大小以系统显示为准(内容中显示的页数不一定正确),网站客服只以系统显示的页数、文件格式、文档大小作为仲裁依据,平台无法对文档的真实性、完整性、权威性、准确性、专业性及其观点立场做任何保证或承诺,下载前须认真查看,确认无误后再购买,务必慎重购买;若有违法违纪将进行移交司法处理,若涉侵权平台将进行基本处罚并下架。
3、本站所有内容均由用户上传,付费前请自行鉴别,如您付费,意味着您已接受本站规则且自行承担风险,本站不进行额外附加服务,虚拟产品一经售出概不退款(未进行购买下载可退充值款),文档一经付费(服务费)、不意味着购买了该文档的版权,仅供个人/单位学习、研究之用,不得用于商业用途,未经授权,严禁复制、发行、汇编、翻译或者网络传播等,侵权必究。
4、如你看到网页展示的文档有www.zixin.com.cn水印,是因预览和防盗链等技术需要对页面进行转换压缩成图而已,我们并不对上传的文档进行任何编辑或修改,文档下载后都不会有水印标识(原文档上传前个别存留的除外),下载后原文更清晰;试题试卷类文档,如果标题没有明确说明有答案则都视为没有答案,请知晓;PPT和DOC文档可被视为“模板”,允许上传人保留章节、目录结构的情况下删减部份的内容;PDF文档不管是原文档转换或图片扫描而得,本站不作要求视为允许,下载前自行私信或留言给上传者【自信****多点】。
5、本文档所展示的图片、画像、字体、音乐的版权可能需版权方额外授权,请谨慎使用;网站提供的党政主题相关内容(国旗、国徽、党徽--等)目的在于配合国家政策宣传,仅限个人学习分享使用,禁止用于任何广告和商用目的。
6、文档遇到问题,请及时私信或留言给本站上传会员【自信****多点】,需本站解决可联系【 微信客服】、【 QQ客服】,若有其他问题请点击或扫码反馈【 服务填表】;文档侵犯商业秘密、侵犯著作权、侵犯人身权等,请点击“【 版权申诉】”(推荐),意见反馈和侵权处理邮箱:1219186828@qq.com;也可以拔打客服电话:4008-655-100;投诉/维权电话:4009-655-100。