Page 269 - 《振动工程学报》2026年第2期
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第 2 期                陈 鑫,等:面向低转速及变转速复合工况下滚动轴承故障诊断研究                                        585

              SAM)以扩展倒谱预白化技术在故障特征提取中的                           IAD)信息   [φ 1 , φ 2 , …, φ i ] 和对应的上升沿的时间信息
              应用,其有效性在轴承故障特征提取中得到验证。                            [t 1 , t 2 , …, t i ]。采用时间法估计  IAS  信号,计算式为 [12] :
              此外,由于振动信号中滚动轴承故障周期具有二阶                                               ∆φ      2π
                                                                               w i =  =                   (1)
              循环平稳特性,ANTONI 等         [5]  研究提出了循环平稳分                              ∆t i  N (t i −t i−1 )
              析方法;进一步地,为解决循环平稳分析方法无法自                           式中,w i  为第  i 次瞬时角速度,单位为         rad/s;N  为编码
              适应确定优化解调频带的问题,MAURICIO                  等  [6]  提  器每圈的光栅数;Δφ        为角位移之差,Δφ=φ i –φ i–1 ;Δt 为
              出了抗干扰能力强的特征优化图改进包络谱方法,                            时间信息之差,Δt=t i –t i–1 。
              其有效性在滚动轴承故障诊断中得到验证。值得指
                                                                    光栅盘    接收装置
              出的是,变转速工况下,振动信号是非平稳信号,故                                                       Δφ
              障特征频率与转频呈正相关,增大了故障检测的难                                               0 幅值 / V  5
              度;在极低转速工况下,滚动轴承故障可能无法激起
              共振区,导致无法通过解调分析方法从振动信号中                                光源                t 1  t 2  t 3  t 4  t 5
                                                                                             时间 / s
              提取滚动轴承故障特征;再者,由于振动信号往往受                                 (a)编码器的结构            (b) 输出电压
              振动传感器频率下限限制,在低速工况下可能无法                               (a) Structure of an encoder  (b) Output voltage
              获取丰富的故障信息。                                                   图 1 编码器的结构与输出电压
                  编码器信号具有传递路径短、无需外置安装、                               Fig. 1 Structure of an encoder and output voltage

              无需定期校准、直接与动力学相关等优势,近年来
                                                                    值得指出的是,IAS        信号是角度      Δφ  范围内的平
              基于瞬时角速度信号的故障诊断技术得到快速发
                                                                均速度,若对      IAS  信号进行降采样处理分析,可一定
              展。例如,文献       [7-8] 提出了一种改进自适应最大相
                                                                程度上抑制高阶循环平稳噪声分量的干扰。
              关峭度反卷积方法和稀疏低秩分解模型的快速主成
              分追踪算法,实现了轴承和齿轮故障检测;LI 等                   [9]  基
              于 瞬 时 角 速 度( instantaneous  angular  speed,  IAS)  2    低  转  速  及  变  转  速  工  况  下  干  扰  分  量
              信号提出了一种经验模态分解和局部倒谱相关相结                                分  析
              合的齿轮故障特征增强方法;GOMEZ                 等  [10]  构建了

              基于编码器信号的轴承动力学模型,实现了风机轴                            2.1    安装误差
              承故障特征提取;MOUSTAFA           等 [11]  基于瞬时角速度
                                                                    安装编码器时,存在编码盘中心和转轴旋转中
              信号,实现了低转速工况下轴承故障尺寸估计。综
              上所述,编码器信号中包含丰富的轴承故障信息,可                           心不一致以及安装倾斜的误差,IAS                信号中存在安
              用 于 轴 承 故 障 特 征 提 取 。 然 而, 在 变 转 速 工 况 下          装误差    w o (包含偏心误差    w e 和倾斜误差   w t ),可表示为:
              IAS  信号中存在编码安装误差、刻蚀误差和速度趋                                            w o = w e +w t         (2)
              势分量等,这些干扰分量对滚动轴承的故障检测具                                                ρ −ρcosθ e
                                                                                     2
                                                                               w e =          w i         (3)
              有较大干扰。                                                               (ρcosθ e −1) 2
                                                                                       2
                  为有效增强低转速及变转速复合工况下滚动轴                                                w cosβ
                                                                                       i
                                                                          w t (θ) =              −w i     (4)
                                                                                          2
                                                                                               2
              承弱故障特征,本文基于滚动轴承故障引起                      IAS  信                    (cosβcosθ t ) +sin θ t
              号波动特性,结合多周期微分累计特性以及相关性                            式中,ρ=Δr/r 和   β 分别为编码器偏心比和倾斜误差角
              分析特性,提出了多周期累积互参考相关系数信号                            度,其中,r 为编码盘半径,Δr 为编码器中心和旋转
              重 构( multi-period cumulative cross-reference correlation  中心的偏心距;θ e 和  θ t 为初始角度。可见,编码器安
              coefficient signal reconstruction,MPCRCC)的故障特征    装误差    w o 随着转速的增加而增加。

              增强方法,并通过仿真和实测数据验证所提方法的
                                                                2.2    刻蚀误差
              有效性和优势。

                                                                    随着衍射光波刻蚀技术的发展,编码器光栅盘
              1    光  学  编  码  器  测  量  原  理  及  瞬  时  角  速  度  的刻蚀精度在逐步提升,但是编码盘上刻蚀的孔不

                  估  计                                          总是均匀的,而高速计数器高频采样率对光栅盘刻
                                                                蚀误差具有较大的敏感性。因此,光栅盘的刻蚀误

                  光学编码器主要由光栅盘和光电检测装置组成,                         差不可忽略。如图          2  所示,展示了编码器刻蚀误差
                                                                                 e
              如图   1(a) 所示,轴旋转过程中,光栅盘对光束的通透                     模型。刻蚀误差        w g 可表示为:
                                                                                   (          )
              和遮蔽产生方波电压,如图             1(b) 所示。接收装置输                                     ∆φ
                                                                              w ge = 1−        w i        (5)
              出离散瞬时角位移(instantaneous angular displacement,                            ∆φ±∆θ ge
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