Page 263 - 《振动工程学报》2026年第2期
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第 2 期        余焱江,等:融合相关基尼指数与优化            Morlet 小波的柔性薄壁椭圆轴承故障特征提取方法                       579


              应频率为     f = 345.90 Hz,与故障特征频率非常接近。
              然而,高频范围内的脉冲非常微弱。仅凭这些特征                                      1.0
              进行故障诊断存在误判可能。                                             CGI / (mm·s −2 )  0.5  (5130.20, 1.10)
                      0.7                 实际收敛曲线                           0 0  1000 2000  3000  4000 5000 6000

                     适应度值Obj 2  0.6  (4, 0.530)  理论收敛曲线                  6000          频率f / Hz



                      0.5       (19, 0.527)                              5000
                        0     20   40    60    80   100
                                   迭代次数g                                 4000
                                                                                       2.7 ms  3.0 ms
                 图 17 Obj 2 作为目标函数优化    MWT  参数的收敛曲线                    频率f / Hz  3000  2.9 ms  2.8 ms  3.1 ms
              Fig. 17 Convergence curves of MWT parameters optimization
                     using Obj 2  as objective function                  2000

                                                                         1000

                      6000  Rényi熵=21.06
                     频率f / Hz  4000                                        0 0  0.1  0.2  0.3  0.4  0.5  0.6
                      2000
                         0                                                              时间t / s
                         0   0.1  0.2  0.3  0.4  0.5  0.6            图 19 MWT  每个频率切片的      CGI 值和提取结果
                                     时间t / s
                                             2.8 ms 2.9 ms      Fig. 19 The  CGI  values  of  each  frequency  slice  in  MWT  and
                                                3.0 ms                 the extraction results
                                     3f 0
                                     2f 0

                                                                                   原始信号       重构特征
                                     f 0

                    图 18 Obj 2 作为目标函数优化的      MWT  结果                    10
              Fig. 18 MWT  optimization  results  using  Obj 2   as  objective
                     function                                           幅值A / (mm·s −2 )  0

                  使用基于     CGI 的特征提取和重构方法从             MWT              −10
                                                                           0   0.1  0.2  0.3  0.4  0.5  0.6
              结果提取与故障冲击相关的频率切片,进而重构故障
                                                                                       时间t / s
              特征冲击信号,以判断柔性薄壁椭圆轴承是否存在
                                                                            3.0 ms 2.8 ms 3.0 ms 2.7 ms 3.1 ms 2.9 ms 3.0 ms  3.2 ms 2.6 ms 2.9 ms
              故障。首先通过式          (30) 计算故障周期,得到        T = 37。
              进一步计算      MWT  结果中每个频率切片的           CGI 值,如
              图  19  所示。最大的    CGI 值为  1.10,对应于频率切片       f =
              5130.20 Hz。通过式    (31) 识别一部分具有最大         CGI 值
              的时频系数。在放大的时频特征中可以明显观察到
                                                                            f 0 2f 0 f bpfo  2f bpfo  3f bpfo
                                                                        0.04
              间隔在    2.9 ms 附近波动的周期性冲击,结合柔性薄                                                  f 0 =67.19 Hz
              壁椭圆轴承理论故障频率,可知提取的特征为故障                                   幅值A / (mm·s −2 )  0.02  f bpfo =343.75 Hz
              产生的周期性冲击特征。
                  从提取的频率切片中重构出与故障相关的脉冲                                    0
                                                                           0     500    1000   1500   2000
              信号,如图     20  所示。为便于观察,对重构特征和原                                          频率f / Hz

              始信号进行归一化处理。重构特征成功地减轻了原                                  图 20 CGI 重构的故障特征分量及其包络谱
              始信号中正常周期性冲击的干扰,仅保留发生周期                            Fig. 20 Fault feature components reconstructed by CGI and its
              为  2.9  ms 的 脉 冲 。 此 外 , 频 谱 的 主 导 频 率 为   f =           envelope spectrum
              343.75 Hz及其倍频,即柔性薄壁椭圆轴承外圈故障
                                                                点,记录故障特征分量冲击间隔,通过它们的倒数推
              的故障特征频率。由此可知,重构特征为振动信号
                                                                导出对应的瞬时频率,如图             21  所示。故障特征频率
              中的故障特征分量。
                                                                在  f = 343.37 Hz附近波动,与理论故障特征频率相接
                  基于  CGI 的特征提取和重构方法能够从柔性薄
              壁椭圆轴承振动信号中有效提取出故障特征分量,                            近,柔性薄壁椭圆轴承故障特征时变性得到验证。
              但频谱的故障特征频率仍然是一个固定值。根据                                 为验证基于      CGI 的特征提取和重构方法的有效
              式  (33) 和图  14  对故障特征频率的计算可知,故障特                  性,设计基于相关峭度(correlated kurtosis,CK)的比
              征频率是一个时变值,而不是常数。为了验证这一                            较试验,即使用       CK [35]  代替式  (27) 提取故障冲击。得
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