基于振动信号的电泵滑动轴承故障诊断应用研究

许瀚锋 姜雨华 许爱华

（1.东北石油大学电气信息工程学院；2.大庆油田有限责任公司第四采油厂规划设计研究所）

随着工业化水平的日渐提升，大型旋转机械在生产中的使用愈加广泛，而旋转机械轴承起着支撑主轴、传递力矩的作用，一旦出现故障将造成难以挽回的损失［1～3］。对旋转机械滑动轴承故障诊断通常采用传感器采集其振动加速度信号，但是单一类型振动加速度信号在故障诊断时难以保证结果的准确性［4，5］，因此将单一类型加速度信号转换成相应的速度信号和位移信号来满足多类型信号综合诊断的需求。 对信号转换的方法主要有时域积分法和频域积分法两种。 时域积分法将采集到的加速度信号直接一次积分可以得到其速度信号，对加速度信号进行两次积分可以得到相应的位移信号，但在进行时域积分时存在着趋势项问题。 程启清等针对时域积分存在趋势项问题使用最小二乘法进行去趋势项操作［6］。 顾名坤和吕振华使用高通滤波配合数值积分方法， 运用高通滤波器将振动信号中的零漂、低频以及产生的趋势项问题滤除［7］。 频域积分是将采集到的时域加速度信号经过快速傅里叶变换（FFT）方法转换成频域信号，在频域基础上进行一次积分和二次积分得到频域范围内的速度、位移信号后再进行反傅里叶变换将频域信号转换为时域信号。 相较于时域积分而言，频域积分没有趋势项问题的干扰。 所以，对信号使用频域积分进行转换，将转换后所得的速度信号求解振动烈度［8］，评估电泵滑动轴承是否处于异常状态；对加速度信号求解频谱图；使用位移信号绘制解轴心轨迹；最后综合所有特征对电泵滑动轴承进行故障诊断。

1 基于FFT的频域积分

采集的振动信号，在时域和频域的对应关系可以由离散傅里叶变换（DFT）描述，设加速度信号a（t）的频谱为X（k），则：

其中，N为传感器所采集的数据量，n、k均为非负整数。

a（n）、v（n）、d（n）分别为加速度信号a（t）、速度信号v（t）、位移信号d（t）的离散化表示。 每条谱线，对应时域中的一个三角正弦波：

其中，ωk=2πkΔf，Δf=fs/N，Δf 为频率分辨率，fs为采样频率。

在使用频域积分方法进行数据转换时需要考虑到一般传感器在1 Hz处的测量精度比较低，因而对动态信号时间历程进行积分会产生零频项和线性项（第2次积分时），所以将低于1 Hz频段的部分滤除，具体操作为在进行快速傅里叶变换（FFT）后对1 Hz以下部分进行置零操作。 算法实现具体流程如图1所示。

图1 FFT的频域积分流程

2 数据采集与故障诊断

2.1 数据采集

某厂YK1800-2/990型电机连接泵设备实际转速为2 950 r/min，采样频率fs为20 kHz，采样点数为10 000，使用垂直安装在轴瓦上部的BZ1151型三轴压电加速度传感器采集电泵滑动轴承振动数据，其安装示意图如图2所示，图中数字代表传感器安装位置，共4个测点。

图2 传感器安装示意图

2.2 故障诊断

机械的振动烈度定义为机械在多个不同的点，如轴承或者是机械结构的其他部件上，所测得的振动量的最大值。 为了充分覆盖电泵的频谱，振动烈度的计算应该选择的频率范围是10～1 000 Hz。 在评价机械设备的振动烈度时，对振动速度信号求解均方根值，计算前需要将信号中10 Hz以下、1 000 Hz以上频段的数据滤除，实现方法与滤除1 Hz以下信号的方法一致。 求解均方根值的方法如下：

式中 T——采样时间，s；

v（t）——速度信号，m/s；

Vr.m.s——均方根值，m/s。

对已滤除10～1 000 Hz以外频率的速度时域信号求解均方根值，以振动烈度来判断设备是否存在故障。 对4处速度信号的振动烈度求解结果见表1（表中数值经四舍五入保留1位小数）。

表1 振动烈度求解结果 mm/s

从表1可以看出，振动烈度最大值为8.2 mm/s，通过查阅GB/T 29531—2013标准同时对比生产厂设备相关参数判断得知此数值为不合格状态。

从表1中数据还可知，测点1、3处振动烈度数值较测点2、4两处明显更大，所以下面对测点1、3两处数据作具体分析。测点1处三轴加速度、速度、位移信号如图3所示。

分别对图3所示加速度信号求解频谱图、位移信号绘制其相应位置的轴心轨迹图。

图3 测点1处三轴各类型振动信号

测点1处加速度信号频谱图如图4所示。

已知电泵旋转基频约为49.2 Hz， 由图4可以看出频率50.05 Hz处存在峰值， 此处峰值可视作基频幅值， 在100、150、200、250 Hz等基频高次谐波处附近都存在较为明显的峰值，根据滑动轴承故障特征可以判断出滑动轴承出现了碰摩故障。在200 Hz处的峰值超过基频处幅值的1/2，根据此频率特征来看，疑似同时出现连接松动故障。

图4 测点1处加速度信号频谱图

使用三轴位移信号中的x轴和y轴信号绘制轴心轨迹图。 已知传感器采样频率fs为20 kHz，电泵旋转频率为49.2 Hz，所以电泵轴承旋转一周产生的数据点数约为410个， 为保证在绘制轴心轨迹图时至少呈现出一个完整的周期特征，因此在绘制轴心轨迹图时使用1 024个采样点。

从图5所示轴心轨迹来看， 轨迹显示为香蕉形。 根据轴心轨迹分析法来判断，该旋转设备滑动轴承此时出现了碰摩故障。

图5 测点1处轴心轨迹图

综合测点1的频谱图和轴心轨迹图， 可以判断得知此滑动轴承在测点1处出现碰摩故障和松动故障。

经频域积分转化后所得的测点3处三轴加速度、速度、位移如图6所示。

图6 测点3处三轴各类型振动信号

测点3处加速度信号频谱图如图7所示, 可以看出，基频50.05 Hz处存在峰值，并且存在着转速基频的7倍频（350 Hz）处幅值远远大于（远超1/2）转速基频处幅值大小的情况。 同时，还可看出在100、150、200 Hz处也出现和转速基频峰值相近的幅值。 根据滑动轴承故障频率特征可以判断电泵滑动轴承出现了连接松动和碰摩故障。

图7 测点3处加速度信号频谱图

测点3处轴心轨迹如图8所示。

图8 测点3处轴心轨迹图

由图8可知， 轨迹呈现杂乱无章的无规律状态。 根据滑动轴承的轴心轨迹分析法进行判断，测点3处轴心轨迹符合连接松动故障的特点。

综合测点3振动信号的频谱图分析和对轴心轨迹图的判断， 可以得知滑动轴承在测点3处呈现出连接松动故障和碰摩故障。

3 结束语

通过相关应用分析软件对信号进行转换并运用振动烈度、频谱分析和轴心轨迹分析法实现对电泵滑动轴承的故障诊断。 从数据转换过程来看使用频域积分法进行信号转换简单高效。 诊断结果表明，对转换后所得不同类型的振动信号进行相关特征分析，对于电泵滑动轴承的故障诊断确实是一种行之有效的方法，对于滑动轴承的故障诊断有着重要意义。