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摘要 介绍了基于时延相关解调法作为滚动轴承故障诊断的分析方法，该方法能够实现降噪解调使得滚动轴承故障特征凸现，并对采集到的滚动轴承振动信号进行分析。实验和分析结果表明，基于时延相关解调的分析法能用于滚动轴承的故障诊断。
关键词 时延相关解调 滚动轴承 故障诊断
中图分类号 TP391 文献标识码A
一、引言
滚动轴承是旋转机械中应用最广的机械零件，也是最易损坏的元件之一。旋转机械的许多故障都与轴承有关，其故障会导致设备产生异常振动和噪声，甚至造成设备损坏，影响到生产的连续性。对滚动轴承的运行状态的监测和故障诊断一直是机械故障诊断技术中的重点。据统计旋转机械故障的30％是由轴承故障引起的，而在滚动轴承的故障中90％的故障来自外圈和内圈故障[1、2]。
因此，实际生产中做好滚动轴承状态监测与故障诊断是搞好设备维修与管理的重要环节。振动分析广泛地运用于滚动轴承的故障诊断之中，滚动轴承的振动信号呈现调制特征，调制频率往往反映故障特征。通常对振动信号进行包络解调处理，以期得知调制频率大小。但是滚动轴承振动信号多利用加速度传感器从轴承座上测取，这样的信号信噪比低，尤其是在早期故障发生时，故障信号的能量很小。因此对振动信号直接解调，调制信息常常淹没在噪声中[3、4]。采用时延相关解调法来对滚动轴承故障进行诊断，该方法利用相关函数的降噪特性，首先对振动信号进行相关分析，得到信号的自相关函数，然后对自相关函数适当延迟以尽量避开噪声的影响，再进行Hilbert变换，以求得解调结果。实验证明在滚动轴承故障诊断中时延相相关解调法与直接解调法相比，噪声影响大幅度减小，故障信息得以凸现，针对滚动轴承故障诊断而言时延相关解调法是一种切实可行的方法。
二、时延相关解调法理论
1．时延相关解调技术
根据相关函数的性质，首先对测得的振动信号进行相关分析，以实现一次降噪。对于宽带随机信号，其自相关函数Rx(т)随着т的增大很快衰减为0。故对测量信号的自相关函数进行时延，可实现二次降噪。
因此为了进一步降低噪声的影响，即可先对信号x (t)作自相关得到自相关信号Rx(т)，对自相关信号R x(т)进行适当的时延△т，这将更加凸显相关分析的降噪效果。然后再进行Hilbert变换，得到自相关信号的虚部Rx′（т+△т）。由Rx (т+△т）和R x′（т+△т）得到自相关信号的包络为：
对包络信号（т+△т）进行频谱分析，就得到时延相关解调谱。本文将这一方法称为时延相关解调法。其解调具体步骤如图1。
图1 时延相关解调法具体实现框图
2．时延相关解调法的调制特性
相关函数具有降噪特性，这种特性在信号处理和分析中已有广泛的应用，同时它还不改变信号的调制特性，这正是相关解调法降噪解调的理论基础。下面仅对相关函数的调制特性加以分析。设调幅信号为：
x(t)=AejωтejΩт
其中：ω为调制频率，Ω为载波频率，A为常数
x(t)的自相关函数为：
其中：x*(t)为x(t)的共轭函数。
把（1）式代入（2）式。得：
R x(т)=A2ejωтejΩт （3）
可见调幅信号的自相关函数仍未调幅信号，调制频率和载波频率均不改变。滚动轴承故障特征信息与调制频率成分密切相关，这表明自相关函数也保留了滚动轴承故障特征信息。这种特性可在滚动轴承故障诊断中加以应用。
三、时延相关解调法在滚动轴承故障诊断系统中的应用
1．滚动轴承故障模拟实验及数据采集
实验选用6208型滚动轴承为监测对象，采集滚动轴承的振动信号。在实验过程中，将滚动轴承安装在滚动轴承实验台的轴承架上，由电机带动轴承转动，台上装有变频器，可方便调节电机转速，以及正、反方向转动。压电加速度计为ED-3型用于采集滚动轴承的振动信号，电荷放大器采用DHF-6A，数据采集卡采用研华PCI-1711A/D卡。安装采用磁铁吸附方式，变频器控制频率为23Hz，电机转速n=1380r/min，电荷放大器倍数设置为40倍，采集频率10K。根据轴承故障类型的不同，将实验轴承分为正常轴承、外圈故障轴承和内圈故障轴承3种状态。采集到滚动轴承3种状态的数据，每种状态10组数据，每组数据10个样本，每个样本10000个点。
2．滚动轴承故障诊断系统设计
滚动轴承故障诊断系统框图如图2。压电加速度计在轴承工作后采集到的振动信号经电荷放大器后送入A/D转换卡转换成数字信号，由计算机进行时延相关解调分析并抽取特征，由特征来诊断滚动轴承故障类型，工作人员就可以根据相应的结果对滚动轴承进行维护、修理、更换等操作。
图2 滚动轴承故障诊断系统
3．时延相关解调诊断结果
测试时，电机转速1380r/min，故障轴承个故障特征频频率如下：
外圈故障特征频率fo=90.7Hz，内圈故障特征频率fi=139.3Hz，滚珠故障特征频率f r=51.9Hz，保持架故障特征频率fb=9.07Hz。
通常滚动轴承内、外圈出现故障时，其振动信号中会出现一些周期脉冲。但是单凭这些周期脉冲在时域波形图中很难判断出到底是轴承的内圈还是外圈出现了故障。图3、图4和图5分别为滚动轴承外圈故障振动信号的时域波形图、包络谱图以及时延相关解调谱。在包络谱中可以看到在外圈故障的特征频率(90.7Hz）附近有凸峰，且其2、3倍频成分亦突出，表明轴承外圈出现故障。但是相对于图5的时延相关解调谱而言，包络谱的故障特征频率没有时延相关解调谱凸现的好，且受噪声干扰大，频谱成分复杂。在图4中还有另外一个频率成分（140.8Hz）的存在，这与滚动轴承内圈故障频率相对应，与实际情况不符，若直接根据谱线进行诊断容易误诊。而图5的时延相关解调谱中特征频率及其倍频成分均突出，且噪声影响小，能准确地诊断出轴承外圈故障。
图3 滚动轴承外圈故障振动信号时域波形图
图4 滚动轴承外圈故障振动信号包络谱图
图5 滚动轴承外圈故障振动信号时延相关解调谱
相对滚动轴承外圈故障振动信号而言，滚动轴承的内圈故障振动信号不会出现明显的周期脉冲。对滚动轴承内圈故障振动信号中隐含的这种周期性脉冲的提取，成为滚动轴承内圈故障诊断的关键。
图6、图7和图8分别为滚动轴承内圈故障振动信号的时域波形图、包络谱图以及时延相关解调谱。在包络谱图中第一条明显的谱线的频率为52.55Hz，由轴承的特征频率可知此频率为轴承的滚珠故障特征频率，然而滚动轴承只有内圈故障，与实际情况不符。如果根据包络谱线直接诊断，则会导致误诊。同时在此图中第二条明显的谱线频率为140.4Hz，这与滚动轴承内圈故障特征频率相对应，但其2、3倍频成分淹没于噪声中。而从图8的时延相关解调谱图中可以清楚地看到内圈故障特征频率140.4Hz处有凸峰以及其2、3倍频均可清晰地凸显出来，说明轴承内圈出现故障。且与轴承包络谱相比，噪声影响较小，更具有优势，能更好地诊断轴承外圈故障。
图6 滚动轴承内圈故障振动信号时域波形图
图7 滚动轴承内圈故障振动信号包络谱图
图8 滚动轴承内圈故障振动信号时延相关解调谱
四、结论
1．滚动轴承出现故障时，振动信号多呈现调制特征，对此调制信号进行解调是滚动轴承故障诊断的主要途径。但在噪声的干扰下，传统的方法有时难以诊断。实验结果证明，时延相关解调法能够很好地抑制噪声，能够准确地诊断出滚动轴承的故障。
2．相对于轴承外圈故障而言，轴承内圈故障更难诊断。这是由于轴承外圈故障引发的脉冲经轴承座直接传至振动加速度传感器，故障特征信号能量引发的脉冲能量也较强，故轴承的外圈故障也较易检测到而轴承内圈出现故障时，该故障引发的脉冲冲击首先要经过滚动体，然后再由滚动体将这个冲击传递出去，即它存在着更多的传递环节，因此振动信号中的脉冲冲击成分并不明显。但时延相关解调法无论对轴承的内圈故障还是外圈故障都能很好地诊断。
参考文献
1梅宏斌．滚动轴承振动监测与诊断理论·方法·系统．[M]．机械工业出版社，1996
2李国华，张永忠．机械故障诊断[M]．北学工业出版社，1999
3Mcfadden P D.The vibration produced by a single point defect in arolling element bearing [J]．Journal of Sound and Vibration，984,96(l)：69~82
4 Mcfadden P D.The vibration produced by multiple point defects in a rolling element bearing[J]．Journal of Sound and Vibration,985,98(2):263-273
5寇惠，原培新．故障诊断中的振动信号处理．冶金工业出版社，1989
6孟涛，廖明夫．齿轮故障诊断的时延相关解调法[J]．航空动力学报，2003,18(1)：109~113
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