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基于小波包和HHT的軸承故障診斷研究
來源:微型機與應用2013年第11期
許佩佩,李力爭,阮文杰
(中南大學 信息科學與工程學院,湖南 長沙410083)
摘要: 采用一種處理非平穩(wěn)信號的新方法—希爾伯特-黃變換HHT(Hilbert-Huang Transform)來進行滾動軸承故障特征的提取。將信號先進行小波包降噪處理,然后用HHT進行信號故障特征提取。通過實驗仿真和軸承故障診斷實例,對比沒有進行小波包降噪而直接進行HHT的結果,證明了此方法在軸承故障診斷中的有效性。
Abstract:
Key words :

摘  要: 采用一種處理非平穩(wěn)信號的新方法—希爾伯特-黃變換HHT(Hilbert-Huang Transform)來進行滾動軸承故障特征的提取。將信號先進行小波包降噪處理,然后用HHT進行信號故障特征提取。通過實驗仿真和軸承故障診斷實例,對比沒有進行小波包降噪而直接進行HHT的結果,證明了此方法在軸承故障診斷中的有效性。
關鍵詞: 小波包降噪;Hilbert-Huang變換EMDIMF;滾動軸承

 滾動軸承是機械設備最為關鍵部件之一,其損傷將直接影響設備穩(wěn)定運行,因此軸承故障的分析與診斷一直是機械故障診斷技術中的重要內容。由于軸承信號一般表現(xiàn)為非平穩(wěn)、非線性,且易受隨機噪聲干擾,難以有效提取故障特征。Hilbert-Huang變換[1]是一種新的信號分析方法,被認為是近年來對以傅里葉變換為基礎的線性和穩(wěn)態(tài)譜分析的重大突破,具有很高的應用價值。
1 小波包降噪
 小波包變換是在小波變換的基礎上發(fā)展起來的,具有比小波變換更高的分辨率。小波包分析最基本的應用是信號的消噪,小波包降噪[2]的步驟為:
 (1)信號小波包分解。選擇一個小波,確定其所需要分解的層次N。
 (2)計算最優(yōu)樹(即確定最優(yōu)小波包基)。計算一個給定熵的標準最優(yōu)樹。
 (3)小波包分解系數的閾值量化。選擇一個恰當的閾值,并對小波包分解系數進行閾值量化。
 (4)信號的小波包重構。
2 Hilbert-Huang變換
 Hilbert-Huang變換是HUANG N E提出的一種信號處理方法,是由EMD和Hilbert分析組成[1]。
2.1 EMD
 EMD方法通過對非平穩(wěn)信號中不同尺度的波動或趨勢逐級分解,來獲得一系列表征信號特征時間尺度的固有模態(tài)函數IMF(Intrinsic Mode Functions)。IMF滿足兩個條件[3]:一是在整個序列中,極值點與過零點個數必須相當或相差不到一個;二是任何一個時間點上,信號局部極大值組成的上包絡線和下包絡線的均值為零。經驗模態(tài)分解[4]步驟如下:
 (1)把原始信號作為待處理信號,確定該信號所有局部極值點,通過插值將全部極大值點和極小值點連接起來得到信號的上、下包絡線,取包絡線均值m(t),從待處理信號x(t)中減去均值,得:
h1(t)=x(t)-m(t)(1)
通常h1(t)一般不滿足IMF的定義,需重復上述步驟k次,直到h1k(t)是IMF,記c1(t)=h1k(t)為信號第一個IMF,也是最高頻率分量。

 對比兩圖,可看到小波包能夠除去信號中噪聲的影響,而HHT具有良好的時頻分析能力。
4 滾動軸承故障診斷實例分析
 在電動機的滾動軸承實驗臺上測量振動加速度信號。

 



 在時域波形圖中,正常軸承和內圈、滾動體故障時域圖基本相同,而外圈故障表現(xiàn)為頻繁的沖擊成分。在頻域波形圖中,正常軸承頻率主要在低頻段,而故障頻率信息較為復雜,如外圈故障頻率在整個頻率段內都有分布等,故無法根據時、頻域波形圖進行故障分析。
 采用本文中EMD方法,以軸承外圈故障為例,獲得EMD分解如圖5所示。圖5(a)故障信號分解為12個模式,c1~c11是IMF分量,分別為不同頻率分量段,第12個是殘余分量。圖5(b)經小波包降噪后信號分解為10個模式,可見小波包能很好地去除頻率的虛假成分,減少分解層次,使IMF分量更為集中在不同頻段。

 圖6所示為邊際譜圖,圖6(a)的第一個故障頻率為107.3 Hz,而圖6(b)為106.5 Hz,其余為其倍頻,對比外圈故障的特征頻率理論值,可知用小波降噪后的HHT方法,能夠較為準確地反映外圈故障時的特征頻率。

 本文通過Hilbert-Huang變換的方法,結合小波包的信號降噪處理能力,先對信號進行降噪處理,使信號得到更有效的分解模式;然后再由HHT獲得其邊際譜,來提取滾動軸承的故障頻率。通過以上實驗仿真及軸承故障實例分析,證明了小波包降噪和HHT的方法在滾動軸承的故障診斷中的可行性。
參考文獻
[1] HUANG N E, SHEN Z, LONGS R, et al. The empirical mode decomposition and the hilbert spectrum for nonlinear and nonstationary time series analysis[J]. Proc. R. Soc. Lond,1998,454: 903-995.
[2] 曾憲偉,趙衛(wèi)明,許曉慶.基于小波變換與小波包變換的降噪方法比較[J].地震地磁觀測與研究,2010,31(4):14-19.
[3] 張仕海,等.EMD中異常事件處理及其在轉子動平衡中的應用[J].振動與沖擊,2012,31(7):34-38.
[4] 徐美娟.基于EMD的Hilbert變換在齒輪檢測中的應用[J].機電信息,2012(3):107-108.

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