摘  要：冷軋機在高載荷運行下容易出現(xiàn)軸承故障損傷。為了提高軸承在復雜環(huán)境下的振動信號抗干擾能力，設計了一種基于ALIF和MCKD方法的軸承振動信號處理及故障診斷方法。對仿真信號與軸承信號開展測試，該方法滿足可靠性要求。研究結(jié)果表明：包絡譜能夠?qū)?00Hz故障特征與對應倍頻成分進行分析，對噪聲信號起到了明顯的抑制效果，能夠?qū)收闲盘栠M行準確提取。該研究有助于提高機械傳統(tǒng)系統(tǒng)的故障診斷能力，具有很高的市場推廣價值。

關鍵詞：軸承；故障診斷；自適應局部迭代濾波；相關峭度解卷積

0 引言

冷軋機設備在運行時，會在初期故障階段就產(chǎn)生微弱的特征信號，但容易受到背景噪聲覆蓋而無法被準確診斷。隨著故障程度的持續(xù)增大，***終將引起不可逆的破壞后果。因此，需要開發(fā)合適的故障檢測技術(shù)，對設備故障信號實現(xiàn)精確抓取[1-3]。EMD方法并未建立嚴密的數(shù)學推導公式，當信 號中產(chǎn)生奇異點時，便會引起模態(tài)混疊的結(jié)果。采用三次樣條插值方式進行處理時，也會出現(xiàn)欠擬合或者過擬合的問題，在噪聲環(huán)境中容易出現(xiàn)不穩(wěn)定的變化特征[4] 。黃斯琪等[5] 開發(fā)了一種迭代濾波算法（IF），該算法采用與EMD一致的架構(gòu)，通過低通濾波的方法建立上下包絡函數(shù)，再計算得到均值數(shù)據(jù)，用于故障診斷。鄧敏強等[6] 構(gòu)建了FP微分表達式，在此基礎上設置基礎解系以實現(xiàn)IF算法的拓展運用，設計了一種可以能夠?qū)植亢瘮?shù)進行自適應處理的迭代濾波方法（ALIF）。ALIF可以對非線性變化過程的波動信號進行高效處理，并對處理數(shù)據(jù)進行迭代濾波后得到IMF分量[7]。相對EMD方法，ALIF具備更強分解效率與模態(tài)混疊抑制效果，該算法具備更優(yōu)的綜合性能?，F(xiàn)階段，ALIF算法已在機械故障診斷方面獲得了大 量使用，通過ALIF與能量算子解調(diào)相結(jié)合的方式，提取出軸承故障的頻率特征值，大幅提升了故障診斷精度。

本文以冷軋機軸承運行狀態(tài)為研究對象，綜合運用ALIF與MCKD方法實現(xiàn)軸承故障診斷。仿真信號測試表明，該方法滿足可靠性要求。

1 基本理論介紹

1.1 自適應局部迭代濾波（ALIF）

ALIF算法是通過改進迭代濾波算法（IF）獲得的自適應分解算法。ALIF通常被用來構(gòu)建FP微分方程，并以此建立具備自適應性能的濾波函數(shù)。因此，對ALIF算法原理進行分析前，應先深入了解IF算法的運行機制。

IF和EMD是兩種相近的算法，經(jīng)過迭代計算，篩選得到相應的本征模態(tài)分量（IMF）。ALIF算法是利用濾波函數(shù)和待分解數(shù)據(jù)卷積處理的過程確定滑動算子，代替EMD算法的擬合計算包絡值過程。IF算法由內(nèi)循環(huán)與外循環(huán)二個環(huán)節(jié)構(gòu)成。

對于預處理信號X（t）與濾波函數(shù)f（t），可以根據(jù)X（t）與f（t）卷積結(jié)果獲得滑動算子Γ（X（t））：

式中：f（t）為固定低通濾波函數(shù)；h（z）為對應的濾波區(qū)間。

根據(jù)預處理信號X（t）相對滑動算子Γ（X（t））差值，得到波動算子K（X（t））：

分析波動算子K（X（t））是否能顧滿足IMF分量標準，將滿足標準要求的波動算子作為IMF分量。反之，將波動算子進行篩選處理。具體處理流程如下：

1）處理確定預處理信號濾波區(qū)間h（z）。

2）計算滑動算子Γ（X（t））。 

3）確定波動算子K（X（t））。 

篩選處理時的波動算子函數(shù)：

IMF（t）符合IMF分量標準的情況下，則提取出一次IMF分量。否則，跳轉(zhuǎn)至步驟1）繼續(xù)進行處理，直到滿足設定條件為止。

1.2 ALIF-MCKD軸承早期故障診斷方法

圖1為ALIF-MCKD軸承故障診斷的具體流程。

1）對振動信號ALIF分解形成IMF分量與相應殘余分量。

2）以相關系數(shù)與峭度相結(jié)合的方式，篩選得到敏感的IMF分量，再對其實施重構(gòu)，完成降噪過程。

3）以MCKD算法提高對重構(gòu)降噪信號的故障沖擊部分，然后，再計算包絡譜。

4）提取得到故障特征，并確定軸承故障發(fā)生部位。 

2 驗證ALIF-MCKD方法有效性

冷軋機經(jīng)常出現(xiàn)不同形式的振動現(xiàn)象，主傳動系統(tǒng)加載負荷，會加劇振動發(fā)生的情況。本文在MSK-5070冷軋機上開展振動信號測試分析，現(xiàn)場照 片如圖2所示。

為了對ALIF與MCKD兩種算法結(jié)合的效果進行驗證，采用冷軋機軸承故障周期沖擊特征建立仿真信號，再開展仿真驗證，仿真信號表達式如下：

式中：x1（t）為故障造成的沖擊信號；n（t）為振幅1的噪聲；x（t）為對軸承故障見仿真測試獲得的信號；將位移常數(shù)設定為A1=2，軸承固有頻率fn=2000Hz，對應阻尼系數(shù)為ζ=0.1。

沖擊故障周期為T=0.01s，相當于特征頻率為f=100 Hz。以fs=20k Hz的頻率進行采樣，采樣數(shù)量為N=2048。圖3為仿真測試的時域波形。圖4為故障信號包絡譜，當受到環(huán)境噪聲影響后，并未形成明顯的故障特征，同時還會受到其余多種頻率干擾。

利用相關系數(shù)-峭度方法確定IMF1與IMF2，并完成重構(gòu)降噪過程，利用MCKD算法實現(xiàn)重構(gòu)信號的降噪，再以包絡譜完成解調(diào)分析，結(jié)果如圖5所示。利用ALIF與MCKD方法進行處理得到的包絡譜能夠?qū)?00Hz故障特征與對應倍頻成分進行分析，表明上述方法對噪聲信號起到了明顯的抑制效果，能夠?qū)收闲盘栠M行準確提取。

3 結(jié)論

本文開展基于ALIF+MCKD方法的冷軋機軸承振動故障信號處理分析，得到如下結(jié)果：

1）利用MCKD算法對重構(gòu)信號進行降噪，再以包絡譜完成解調(diào)分析。

2）包絡譜能夠?qū)?00Hz故障特征與對應倍頻成分進行分析，對噪聲信號起到了明顯的抑制效果，能夠?qū)收闲盘栠M行準確提取。

【參考文獻】

[1]劉紅軍，魏旭陽.基于GADF與卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的軸承故障診斷研究[J].機電工程，2021，38（5）：587-591.

[2]楊旭，彭開香，羅浩，等.基于EEMD和SVM的冷軋機垂直振動相關故障的診斷[J].上海交通大學學報，2015，49（6）：751-756.

[3]袁林忠，陳寶薇，李焱華.冷軋機液壓故障診斷專家系統(tǒng)的關鍵技術(shù)研究[J].機床與液壓，2008，243（9）：160-162.

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[5]黃斯琪，鄭近德，潘海洋，等.***大相關峭度反褶積與傅里葉分解方法相結(jié)合的滾動軸承故障診斷[J].機械科學與技術(shù)，2020，39 （8）：1 163-1 170.

[6]鄧敏強，鄧艾東，朱靜，等.基于BFD和MSCNN的風電滾動軸承智能故障診斷[J].東南大學學報（自然科學版），2021，51（3）：521-528.

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