张 毅

（北京市轨道交通建设管理有限公司城市轨道交通全自动运行系统与安全监控北京市重点实验室，北京 100068）

0 引言

目前自动扶梯数量快速上升，电机、齿轮箱、驱动轴等扶梯关键部件故障时有发生。常规的扶梯检维修主要为夜间停梯后日常维保，且仅从外观和异响上判断设备状态，对电机、齿轮箱等关键部件的内部早期故障无法判断，尤其对劣化很快的故障无法及时发现，影响扶梯乘坐安全。主要对电机轴承早期故障预警识别方法进行研究。

轴承组件在扶梯设备中广泛使用，其磨损、剥落、擦伤的局部缺陷隐藏在设备内部，有时故障程度发展较快，因此，对滚动轴承的早期故障诊断具有重要意义。包络解调分析是目前最常用的滚动轴承故障诊断法[1-2]，包络解调需要选取富含故障信息的特征频带，其中用于频带选取的谱峭度方法使用最多。谱峭度概念最早由Dwyer[3]提出，谱峭度基本分析方法是在基于时频分布的图谱上，对各时间段的信号进行频谱的峭度计算，对不同频率分辨率参数的谱峭度进行计算，从而得到谱峭度图谱。结合包络解调方法和谱峭度方法，并将该方法应用于自动扶梯电机轴承故障识别方面，结果表明该方法在轴承故障早期即可有效地提取故障特征频率。

1 包络解调方法基本原理

滚动轴承运转过程中，若内圈、外圈或滚动体某处存在缺陷，在该缺陷处会引起缺陷点与滚动接触面的冲击碰撞，转速稳定时，该冲击具有一定周期性。对于其他旋转机械故障类型，比如松动、不对中、不平衡故障，其特征往往为低频的振动成分，而轴承的周期性冲击脉冲为高频成分，具有较宽的频带，从而和其他类型的机械故障进行区分诊断。

轴承冲击的高频振动往往会激励轴承及其周围结构的共振，并激起相应的固有振动，通常在共振频带用带通滤波的方法实现高频固有振动成分与常规低频振动的分离，并用包络解调的方法将共振频带信号中包含的滚动轴承故障冲击的周期成分解调出来。通常采用加速度传感器的谐振进行轴承微弱信号的提取，轴承冲击的高频振动激起传感器压电晶体的谐振频率，对该谐振频率进行包络解调，并对包络解调后的信号进行频谱分析，从而获得滚动轴承周期性冲击的频率，以此为特征从而可有效诊断出轴承故障[4]。

基于信号处理算法的软件共振解调方法应用广泛，可对不同对象的带通频带进行设置，结合谱峭度等指示滤波频带选取的方法，可进一步提高诊断的准确性，另外包络方法也有多种可供选择，包括Hilbert包络、peakvue包络、最大最小峰值包络方法等。对软件共振解调的基本步骤进行简要介绍[5]（图1）。

（1）振动加速度信号采样：需要的采样频率较高，以保证振动信号能较好的覆盖轴承及其周围结构等或传感器谐振频率的共振区。

（2）带通滤波：确定包络解调的带通滤波频带进行共振解调，目前在多种方案中基于谱峭度的共振区选择方案可有效实现后续带通滤波器参数的优化选择。

（3）包络解调：对滤波后的振动信号进行包络解调，提取出其包络波形。目前常使用的算法主要有Hilbert包络、Peakvue包络、最大最小峰值包络方法等。

图1 共振解调方法

（4）低通滤波及降采样：原始的高频加速度信号为高频信号，其采样频率较高，采样点数较多，而包络波形为低频信号，关注低频的轴承故障冲击频率，不需要很高的分析频率，因此需对包络后的信号（具有原始信号的较高采样率）进行降采样，同时为了避免频谱混叠，需在降采样之前进行数字低通滤波处理[5]。

（5）包络谱分析：对经上一步低通滤波及降采样处理的包络波形进行频谱分析，对频率成分进行分析，观察是否存在轴承故障特征频率成分。

2 基于谱峭度方法的频带选择优化

2.1 预白化数据处理

在实际采集信号中，轴承早期微弱故障冲击特征信号往往淹没在其他运行振动中，比如在扶梯电机轴承信号中，存在较大的转子振动、主驱链条振动、齿轮箱振动等，采用基于线性预测滤波（Linear Predictive Coding，LPC）方法对轴承早期微弱信号进行滤波增强。

采用全极点模型描述系统见式（1）：

其中G为幅值因子，p为极点个数。

预测误差为式（2）：

对预测误差，采用最小二乘法可估计线性预测系数。

实际预白化信号是从原始信号中减去线性预测部分，对剩余的误差部分进行分析，剩余误差部分表征了和线性部分无关的随机成分，包含了轴承故障的早期特征信号。

2.2 谱峭度频带选择优化

Antoni[6]等对谱峭度法进行了深入研究，并基于四阶谱累积量给出了谱峭度的定义。

针对CNS（conditionally nonstationary）过程中非平稳信号x（t）的四阶谱累计量C4x（f），可表示为式（3）：

其中：S2nx（t，f）为2n阶时间平均矩。通常S2nx（t，f）通过短时傅里叶变换（STFT）得到。

Antoni将信号的谱峭度SK定义为能量归一化的四阶谱累积量，即谱峭度为式（4）：

基于频谱的谱峭度，是针对频谱进行峭度计算，可以指示非平稳信号集中于哪个频带。基于STFT的谱峭度指标大小和频率f及频率分辨率有很大关系，合理的选取f及频率分辨率可使轴承故障的非平稳信号成分的谱峭度指标达到最大。通过对时频图谱平面的谱峭度分析，可以有效指示出在不同的时频窗口下的谱峭度分布，选择谱峭度最大的时频窗口进行带通滤波，滤波后信号可最有效地反映轴承等冲击故障特征。所以，对不同时间和频率分辨率情况下的谱峭度进行计算，筛选出谱峭度值最大的频带，即为轴承故障冲击特征集中的载波频带。因此将此方法延伸用于包络解调分析的带通滤波器参数的选取。

3 基于谱峭度包络解调方法自动扶梯电机轴承故障诊断分析

该扶梯类型为单驱扶梯，扶梯运行速度0.504 m/s，电机实际转速768.5 r/min，转频12.81 Hz。电机轴承型号KOYO 6310，d（内径）：50 mm，D（外径）：110 mm，滚动体数：8，采用滚动轴承故障特征频率计算公式（5）和公式（6）：

式中，Z为滚子个数，n为转频，d为滚子直径、D为轴承节径。在运行转速下外圈故障特征频率为39.33 Hz，内圈故障特征频率为63.15 Hz。

时域波形如图2所示，从时域图中看不到明显的故障冲击波形，原始频谱图也较杂乱，不能有效识别轴承故障特征频率，信号原始频谱如图3所示；且由原始频谱很难确定包络解调所需选用的带通滤波频带范围。

图2 时域波形

图3 信号原始频谱

首先对原始信号进行预白化处理，对冲击故障信号进行增强，提高信噪比，预白化后时域波形如图4所示；对预白化后波形进行谱峭度计算，谱峭度图如图5所示，从图中可明显看出谱峭度值较大的频带范围主要集中在中心频率fc=1200 Hz处，层数选择4.58，采用此频带范围进行带通滤波后时域波形如图6所示，从图中可明显看出故障冲击成分。对滤波后信号进行包络解调，对包络波形进行FFT计算，得到包络解调谱，包络解调谱如图7所示，从图中可明显看出轴承外圈故障特征频率，证明为轴承外圈故障。

图4 预白化信号

图5 谱峭度图

4 结束语

采用包络解调方法对自动扶梯电机轴承进行故障诊断分析，并采用谱峭度方法确定带通滤波频带，实际案例表明，该方法可有效提取出轴承外圈故障冲击信号；为减小转子、链条振动等干扰成分，采用线性预测模型的预白化方法进行处理，可进一步提高轴承微弱故障冲击信号信噪比。因此，该方法对旋转机械滚动轴承故障诊断提供了良好的分析思路。

图6 带通滤波后时域波形

图7 包络解调谱