试验信号分析探究

为了进一步说明本节提出的方法的优越性和实用性，我们将其应用于具有局部单点故障的滚动轴承振动信号分析。试验数据采用美国凯斯西储大学公开的轴承数据[146]，采用电火花技术对不同试验轴承设置大小0.177 8 mm，深度0.279 4 mm的单点故障。本节采用数据是在转速为1 797 r/min，负载为0 HP，采样频率为12 k Hz的条件下采集得到的具有外圈和内圈故障的振动加速度信号。经计算，转频fr≈30 Hz，外圈故障特征频率fo≈107.4 Hz，内圈故障特征频率fi≈162.2 Hz。具有外圈和内圈故障轴承振动信号时域波形如图5.22（a）和（b）所示。

图5.22　具有外圈和内圈故障的滚动轴承振动信号时域波形

由于背景噪声等的干扰，从时域波形上不易区分是外圈故障还是内圈故障。采用本节提出的解调方法对其进行分析。

首先，采用GEMD对图5.22（a）所示的具有外圈故障的滚动轴承振动信号进行分解，结果如图5.23所示。再对得到的GIMF分量进行基于IEAD的包络谱分析，为了便于下文比较，前五个GIMF分量的包络谱如图5.24所示。从包络谱中可以明显地看出，前几个高频GIMF分量被外圈故障特征频率fo所调制，因此，可以诊断为外圈故障。

为了与HHT比较，采用EMD对上述信号进行分解，再采用HT对其前五个IMF进行包络谱分析，结果如图5.25所示。由图5.25可以看出，虽然从包络谱中也能识别故障类型，但是，仔细比较图5.24和图5.25易发现，两种方法前三个分量的包络谱都无明显差别，第四个GIMF和第五个GIMF分量包络谱中仍包含有故障特征频率和转频信息，而第四个IMF和第五个IMF分量包络谱中包含的信息则比较混乱。因此，比较而言，本节提出的GEMD方法具有一定的优越性。

图5.23　具有外圈故障的轴承振动信号GEMD分解结果

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图5.24　从上到下依次为图5.23中前五个GIMF的包络谱

图5.25　从上到下依次为EMD前五个IMF的包络谱

其次，再采用GEMD对图5.22（b）所示的具有内圈故障轴承的振动信号进行分解，结果如图5.26所示。再对得到的GIMF进行基于IEAD的包络谱分析，前两个GIMF分量的包络谱如图5.27所示。从中可以看出，两个GIMF分量皆被内圈故障特征频率fi所调制，因此，可以诊断为内圈故障。

图5.26　具有内圈故障的轴承振动信号的GEMD分解结果

图5.27　图5.26前两个GIMF分量的包络谱

上述分析表明，本节提出的基于GMED的IEAD-NQ解调方法不仅能够有效地诊断滚动轴承局部故障，而且与原HHT相比，GEMD分解的精确性更高，更接近真实值。与HT解调相比，基于IEAD-NQ的解调方法估计的信号的瞬时特征更为精确，而且HT的端点效应也得到了有效的抑制，因此，仿真和试验信号分析结果表明，基于GMED的IEAD-NQ解调方法是一种有效的振动信号解调和故障诊断方法。