基于EMD-AR谱分析的数控机床主轴故障诊断方法研究.pdf

第 3期 2 0 1 6年 3月 组 合 机 床 与 自 动 化 加 工 技 术 M o du l a r M a c h i ne To o l＆ Au t o ma t i c M a n u f a c t ur i ng Te c h ni q u e No ． 3 M a r ．2 O1 6 文章编号 1 0 0 1 2 2 6 5 2 0 1 6 0 3 0 0 9 3 0 4 D O I 1 0 ． 1 3 4 6 2 ／ j ． c n k i ． mm t a mt ． 2 0 1 6 ． 0 3 ． 0 2 6 基于 E MD - A R谱分析的数控机床 主轴故障诊断方法研究 水 郭正才 ， 王义强 ， 朱艳飞。 ， 骆海波 1 ． 太原科技大学 机械工程学院， 太原0 3 0 0 2 4 ； 2 ． 浙江大学 宁波理工学院 机 电与能源工程学院， 浙江 宁波3 1 5 1 0 0； 3 ． 山东理工大学 机械工程学院， 山东 淄博2 5 5 0 0 0 ； 4 ． 浙江大学 机械工程学 院 ． 杭 州3 1 0 0 1 2 摘要 针对数控机床主轴系统经常出现的声音异响等故障， 提出了一种基于经验模态分解 E M D 和 A R a u t o r e g r e s s i v e 谱分析相结合的诊 断方法。对主轴 箱部位使用亿恒数据采 集仪进行数据采 集， 将测量数据进行 经验模态分解， 提取几个各 阶本征模 态函数分量 I MF 最大幅值并求平均， 选取平 均后 的幅值 占总幅值 中比例较 大的几阶 I MF ， 并进行 自回归谱分析 ， 通过试验测得 测试机床 主轴箱 的主要频率值 ， 并与希 尔伯特边际谱及 F I 进行对比。结果表明测试机床故障频率与电机轴频率吻 合 ， 是 由于电机轴装配偏心造成 ； 同时通过对比分析表 明 E MD A R谱估计更能有效地提取故障频率。 关键词 数控机床 ； 主轴 系统 ； E MD A R谱估计； HH T边际谱 ； 故障分析 中图分类号 T H1 7 ； T G 5 0 6 文献标识码 A Re s e a r c h o f De no i s i ng M e t ho d f o r CNC M a c h i n e To o l S p i nd l e S y s t e m ． Ba s e d o n EM D- AR S pe c t r um An a l y s i s GUO Z h e n g c a i ， W ANG Yi q i a ng ，Z HU Ya n - f e i ，LUO Ha i b o 1 ． S c h o o l o f Me c h a n i c a l E n g i n e e r i n g ， T a i y u a n U n i v e r s i t y o f S c i e n c e a n d T e c h n o l o g y ， T a i y u a n 0 3 0 0 2 4 ， C h i n a ； 2 ．C o l l e g e o f Me c h a n i c a l a n d E n e r g y E n g i n e e r i n g ，I n s t i t u t e o f T e c h n o l o g y ， Z h e j i a n g U n i v e r s i t y ， N i n g b o Z h e j i a n g 3 1 5 0 0 0 ， C h i n a Abs t r a c t Ai me d a t t h e CNC ma c h i n e t o o l s p i n d l e s ys t e m n o i s e p r o b l e m ，a d i a g n o s i s me t h o d wa s p r o p o s e d b a s e d o n t h e e mp i r i c a l mo d e d e c o mp o s i t i o n E MD a n d a u t o r e g r e s s i v e A R p o w e r s p e c t r u m a n a l y s i s me th- o d．Th e d a t a c o l l e c t i o n a n d p r o c e s s s o f t wa r e o f CNC ma c hi n e t o o l s s p i n d l e i s ECON ；the d a t a wa s d e c o m p o s e d i n t o a s e r i e s o f i n t r i n s i c m o d e f u n c t i o n s r MF b y u s i n g E MD， the m a x i mu m a mp l i t u d e o f th e o r d e r o f I M F wa s e x t r a c t e d a n d a v e r a g e d，the I M F wh i c h the a v e r a g e a mpl i t u d e i n l arg e p r o p o r t i o n o f the t o t a l am p l i t u d e wa s s e l e c t e d an d a n a l y z e d b y t h e AR s p e c t r u m ．Vi b r a t i o n fre q u e n c y wa s f o u n d o u t a n d c o n tra s t e d wi th Hi l b e rt m arg i n al s p e c t r u m an d FF T．Te s t r e s u l t s s h o w tha t t e s t ma c h i n e fre q u e n c y wa s c a u s e d b y mo t o r s ha ft fre q u e n c y a s t h e a s s e mb l e e r r o r ；Be s i d e s ，the c o mp a r i s o n a n d an a l y s i s s h o w tha t the EMD AR s p e c t r u m wa s mo r e e f f e c t i v e t o e x t r a c t f a u l t f e a t u r e ． Ke y wo r d sCNC ma c h i n e；s pi n d l e s y s t e m ；EM D AR s p e c t r u m ；hi l b e r t marg i n a l s pe c t r u m；f a i l u r e a n aly s j s 0 引言 数控机床故障诊断及维护是机床调试和使用过程 中的重要组成部分 ， 主轴作为数控机床 中的一个关 键功能组件， 它的功能是支承并带动工件或刀具完成 表面成形运动 ， 同时还起着传递运动和扭矩、 承受切削 力和驱动力等载荷的作用。主轴的运行情况直接影响 到工件的加工精度、 刀具寿命与加工效率 J 。因此主 轴部件运转的平稳性具有重要的作用。数控机床主轴 系统在使用过程中经常由于轴承、 齿轮的损坏 、 皮带松 动、 间隙或定向偏差使主轴在使用过程中产生声音异 常或影响加工精度以及表面缺陷。因此机床在安装调 试阶段对主轴存在的潜在问题进行判断对故障次数的 降低具有重要的作用 。 目前 ， 国内外学者对于数控机床故障的研究分为 硬件和软件两方面， 软件侧重于数控系统故障定位的 研究 ， 硬件主要侧重于轴承、 齿轮的故障诊断； 为减 少事故或破坏的发生率 ， 轴承、 齿轮故障的早期预测成 收稿 日期 2 0 1 5 0 5 0 5 ； 修 回日期 2 0 1 5 0 52 6 基金项 目 国家科技重大专项 2 0 1 2 Z X 0 4 0 1 1 0 2 1 作者简介 郭正才 1 9 9 O 一 ， 男 ， 山东德州人 ， 太原科技大学硕士研究生 ， 研究方向为机床的可靠性技术 ， Em a r1 g z c _ 9 0 0 7 1 6 3 ． C O I II 。 9 4 组合机床与自动化 j n - r 技术 第 3期 为当下的研究热点。信号的处理方法也出现了如小波 包分解 、 最小熵反褶积和包络谱分析 、 E MD、 支持向量 机、 盲源信号分离 。 。 等处理方法， 这些处理方法为去 噪、 微弱信号的观察提供了很好的理论基础 。 本文针对主轴 出现 的噪声等 问题 ， 由于 主轴 内 部各构件具有不 同的频率 信号属于非稳态信号 ， 故 提出了 E MD ． A R谱分析 相结 合的方法 ， 对数控 机床 主轴箱部位进行前期检测 ， 以查 找其潜在缺陷 ； 并与 H H T边 际谱处理方 法 以及 F F T分析进行对 比分 析 ， 得出主轴系统在联轴器位置处存在误差 ， 验证 了 E MD A R分析的可行性 ； 通过对几种 振动分析方 法 的对 比分析 ， 表明了 E MD ． A R分析方法 能有效 准确 的提取故 障频率。 1 理论基础 1 ． 1 E MD A R 分析 原理 E MD分析能有效 的对非平稳信号进行分析和提 高其信噪比， 故采用在 E MD方法基础上对机床主轴的 振动数据进行分析 ， 为有效的提取其故障频率提 出了 一 种 E M D A R谱分析相结合的方法。E M D算法假设 对于任何信号都是 由若干有 限的本征模态函数组成 的， 每一个本征模态函数通过如下方法得到 根据 H u a n g进 行 的假设 ， 将 采 集 的 时域 信 号 ， 利 用 三次 样 条 函数 拟 合 成 极 大 值 包 络 线 e ￡ 、 极小值包络线 e 一 t ， 上下包络线均值作为时 域信号的均值包络 m． ， 则 1 将原信号序列减去 m 就得到一个去掉低频的 新信号 h t ， 一般 h ￡ 不满足 I M F定义的两个条 件， 重复上述过程 ， 经过 k 一般 k 1 0 此以后 ， 则时域 信号 t 的一阶分量为 c ￡ i m L ≠ h ￡ 2 将时域信号 t 减去 c t ， 得到一个去掉高频 成分的新信号 ， t ，对 r ， 重复得 到 c ， t 的过 程 ， 直到满足条件 E MD分解过程停止。 最后 ， 时域信号 t 经 E M D分解后得到 ￡ ∑c t 3 式中 c t 为第 i 个本征模态函数 ， f 为趋势项， 代表信号的平均趋势或均值。 由于分解后 I M F代表了不同的信号信息 ， 由于现 场环境嘈杂 ， 检测到信号易受现场环境的影响， 故取 个 I MF分量的最大幅值 C j 并进行求和平均 ， 并与总幅 值 进行相比， 选择所 占比例大于 2 0 ％ 的 I MF c 去 除 。即 4 c， C e ≥ 0 ． 2 5 。s 乎 L 选择的 I M F包含了信号中的主要信息 ， 对信号的 提取起到了一定的降噪作用。以此作为后续分析的输 入信号 t ∑c ≥1 o 6 A R谱估计是参数模型法中最广泛的一种方法， 其 谱峰尖锐， 频率定位准确 ， 易反映功率谱 中的峰值信 息 ， 将剩余的目标函数建立 自回归模型。根据信号 的转化流程得差分方程求得相关参数 1一I 。 l 2 一 。 ， r ， j 0 7 其中 a 珧称为反射系数。 给定初始值和 A R模型的阶数P ， 可按照 L D算法 流程进行估计 ， 流程终止规则为 m P或 。 将所估计的模型参数代入即可得出功率谱估计值 rr2 S M _ 卫一 8 l 1 ∑a p , e -Ju ,k I 1 ． 2边际谱的原理 对式 5 中的各个 C 做 H i l b e r t 变换， 可得 ￡ R e ∑。 ￡ R e ∑。 ￡ “ 9 式中 R e 表示取实部 ； a t ， t 为每个固有模态函 数 C t 经 H i l b e r t 变换后构造的解析信号的幅值函数 和相位函数 ， 忽略了残余分量。 下式称为 Hi l b e r t 谱 H ，f ∑n ‘。 1 0 则定义 Hi l b e r t 边际谱为 ∞l H t O ,t d t 1 1 J l_ 式 中 为 信 号 的长 度 ； 日 ∞， t 为信号的幅值在 整个频 率段上 的随时 间和 频率 变 换 的规 律；h 为信号的幅值在整个频率 上变化 的情况 。 通 过 E MD A R 谱 估 计 、 H H T边 际谱和 F F T分 析分别对测得的振动信号 进行分析。测试信号处理 的技术流程如图 1 所示。 图 1 处理过程的技术流程 2 E MD- A R模 型在数控机床 主轴 中的应用 数控铣床装配后对机床主轴系统进行振动分析。 数控机床结构 、 齿轮齿数 、 轴承的型号如图 4所示。 数控机床主轴系统为新型结构 ， 轴承为新装配件 ， 齿轮的加工也符合要求 ， 即轴承 、 齿轮不存在故 障问 题。中间轴 为滑 移 齿 轮 实现 低 速 与 高 速 的转 换。 1 2 5 0 r p m以内是低速区， 1 2 5 0～ 6 0 0 0 r p m为高速区。图 示状态为低速区传动比为 l 4 ． 5 3 ； 当滑移齿轮向上移 动可变换到高速区， 传动比为 1 1 ． 1 4 。所以机床的振 动是由于机床箱体 、 装配误差或轴的制造工艺与精度 影响产生的可能性较大。故通过在主轴箱体图 2上 l 号 2号位置各轴承装配处 ， 以及箱体上进行传感器位 置 的布 置 。 2 0 1 6年3月 郭正才， 等 基于E M D 。 A R谱分析的数控机床主轴故障诊断方法研究 9 5 图 2 数控机床主轴结构示意图及传感器位置布置 2 ． 1 计算主轴组件各部件频率 如图 2所示机床主轴 内部分别有电机轴、 中间轴 和刀轴 ， 电机通过联轴器与电机轴相连， 刀轴通过联轴 器与下端部位器相连。根据理论公式计算 出轴的理论 频率如表 1 所示。 表 1 轴的理论频率值 2 ． 2 信号的 E MD- A R谱分析与边际谱分析 信号的采集与分析采用杭州亿恒数据采集与分析 仪 ， 传感器采用的美 国 D y t r a n三向加速度传感器 ， 传 感器的灵敏度在 9 ． 8 71 0 ． 8 2 m V ／ G之间， 分别在主轴 转 速 刀 轴 9 0 0 r p m、l O 0 0 r p m、1 2 0 0 r p m、 4 0 0 0 r p m、 5 0 0 0 r p m、 6 0 0 0 r p m下 ， 在不 同的测点进 行数据 采集。 采样点数为 8 1 4 2 ， 采样频率为 1 0 2 4 0 H z 。由于轴的振 动频率在 5 0 0 H z以内。故对 数据 进行 低通 滤 波 即 5 0 0 H z 以内。分别运用 E MD ． A R谱分析 、 H H T边际谱 对数据进行处理 ， 通过分析截取了电机轴处有效的数 据分析图。图 3是运用 E MD ． A R谱估计对不 同转速 下的测量数据进行分析 ， 标注点为幅值最大时的频率 值。图 4是对测量数据分别进行 H H T边际谱分析。 之 _霉 频率， H A R 谱估计 1 2 0 0 r p m L ． 1 0 0 2 o o 3 o 0 4 0 0 5 0 0 频率用z 1 0 3 7 ． 5 6 0 0 0 r p m 姒I i k k 一 ， 1 0 0 2 0 0 3 0 0 4 0 0 1 0 0 2 0 0 3 0 0 4 0 0 5 0 0 频率fH z 频率／ H z 下 E MD- AR谱图 垂 3 。 。。 率 柏。 。 。 。 。 0 0频率 3 ， H 0 0 z 。 。 。 。 图 4不 l司转 速 下 通过 E MD ． A R分析和 以看出， E MD - A R谱能准确 主轴转速为 l O 0 0 r p m、 6 0 0 0 析 。 频 谱 菌数 薹 孽 。 。 。 嚣 ∞ 。 。 。 。 箍 伽 ∞ 图5 不同转速下频谱图 从图3 、 图 5对比可以看出， F r I 1 分析在处理一些 非 稳态 信号 是会 出现一 些干 扰值 ， 同时也 体现 了 E M D - A R谱分析能更准确的提取故障特征。 表 2 截取数据 转速 r ／ m i n 9 0 0 1 0 0 0 1 2 0 0 4 0 0 0 5 0 0 0 6 o o o 频率值 Hz 7 7 ． 5 8 6 ． 2 5 1 0 2 ． 5 6 2 ． 5 ／ 7 2 ． 5 7 8 ． 7 5 ／ 9 0 1 0 7 ． 5 将截取频率值如表 2所示 ， 与各轴的理论频率进 行对比得出 测量 的频率值与电机轴频率值存在一定 的对应关系， 图6 、 图7为电机轴理论值与实测值在不 同转速区下的对 比曲线图。 图 6 低速区实测值与机床电机轴频率的对应 曲线图 通过使用转速计对主轴转速进行测量发现， 实际 运行转速与设定转速不一致 ， 通过计算得出实测值与 电机轴理论频率在低速 区相差 1 ． 1 4倍 ， 高速 区相差 甓 9 6 组合机床与自动化加工技术 第 3期 0 ． 9 4倍 ， 这是由于新设计的机床在高低速之间进行变 换 ， 电机轴与刀轴之间具有一定的齿轮 比， 系统内部未 设定相应的齿轮比， 故造成理论值与实测值之间的差 值 ； 电机轴频率幅值较高 ， 即电机轴运行不正常。 图 7 高速 区实测值与机床电机轴频率的对应曲线 图 3 结论 本文通过采用 E MD ． A R谱分 析方法对主轴振动 信号进行分析， 并与 H H T边 际谱及 F F T分析进行对 比， 可得 如下结论 1 通过测试得出本数控机床主轴系统的振动是 由于电机轴存在装配误差， 同时验证 了 E MD A R谱估 计在机床主轴振动中的应用 。 2 E MD ． A R谱估计 与边际谱及 F F T的对 比分 析 ， 表明 E M D ． A R谱估计能准确有效的提取故 障特 征 ， 降低噪声的影响。 [ 参考文献] [ 1 ]宋刚． 基于网络的数控机床远程协作诊断系统研究[ D] ． 上海 上海交通大学， 2 0 0 3 ． [ 2 ]赵雪松 ， 任小中， 于华． 机械制造装备设计[ M] ， 武汉 华 中科技 大学 出版社 ， 2 0 0 9 ． [ 3 J Y u a n X i u h u a ， Wa n g Y i q i a n g ，G u Y a h ． S o f t w a r e F a u l t L o c a t i o n o f C NC s y s t e m b a s e d o n s i mi l a r p a t h s e t a n d a r t i fi c i a l n e u r al n e t w o r k[ J ] ．A d v a n c e i n Me c h a n i c a l E n g i n e e r i n g ， 2 0 1 3 19． [ 4 ]谷岩． 数控系统软件可靠性设计及故障分析技术[ D] ． 长 春 吉林大学， 2 0 1 4 ， [ 5 ]P ． K K a n k a r ， S a t i s h C S h a r m a ， S P H a r s h a ．R o l l i n g e l e m e n t b e a rin g f a u l t d i a g n o s i s u s i n g a u t o c o r r e l a t i o n a n d c o n t i n u o u s w a v e l e t t r a n s f o r m[ J ] ．J o u r n a l o f V i b r a t i o n a n d C o n t r o l ， 2 011，1 7 2 0812 0 9 4． [ 6 ]J i a n g R u i l o n g ， C h e n J i n ，D o n g G u a n g m i n g ．T h e w e a k f a u l t d i a g n o s i s a n d c o n d i t i o n mo n i t o r i n g o f r o l l i n g e l e me n t b e a rin g us i n g mi n i mu m e n t r o py de c o nv o l u t i o n a n d e n v e l o p s p e c t r um [ J ] ．J o u r n a l o f Me c h a n i c a l E n g i n e e ri n g S c i e n c e ，2 0 1 3 ， 2 27 1 1 1 61 1 2 9． [ 7 ]J a c e k D y b a l a ，R a d o s l a w Z i n o z ．R o l l i n g b e a r i n g d i a g n o s i n g m e t h o d b a s e d o n E m p i ri c al Mo d e D e c o mp o s i t i o n o f ma c h i n e v i b r a t i o n s i g n al[ J ] ．A p p l i e d A c o u s t i c s ， 2 0 1 4 ， 7 7 1 9 5 2 0 3 ． [ 8 ]张超， 陈建军， 郭讯． 基于 E MD能量谱和支持向量机的齿轮 故障诊断方法[ J ] ． 振动与冲击， 2 0 1 0 ， 2 9 1 0 2 1 6 2 20． [ 9 ]籍永健， 王红军． 基于 E MD的主轴振动信号去噪方法研 究[ J ] ．组合机床与自动化加工技术， 2 0 1 5 5 3 53 7 ． [ 1 0 ]黄俊 ， 潘宏侠， 都衡． 基于 E MD近似熵和 L S S V M的齿轮 箱故障诊断研究[ J ] ． 组合机床与 自动化加工技术， 2 0 1 4 3 1 1 1 1 1 3 ． [ 1 1 ]周晓峰， 杨世锡， 甘春标． 一种旋转机械振动信号的盲源分 离消噪方法[ J ] ． 振动、 测试与诊断， 2 0 1 2 ， 3 2 5 7 1 4 7 1 7 ． [ 1 2 ]李慧梅， 安钢， 黄梦． 基于局部均值分解的边际谱在滚动轴 承诊断中的应用[ J ] ． 振动与冲击， 201 4 ， 3 3 3 5 1 3 ． [ 1 3 ]H u a n g N e ， S h e n z ，L o n g S R， e t ． a 1 ．T h e e m p i ri c a l m o d e d e c o mp o s i t i o n a n d t h e Hi l b e r t s p e c t r u m f o r n o n l i n e a r a n d 1 1 0 n s t a t i o n a r y t i me s e r i e s a n al y s i s[ J ] ． P r o c e e d i n g o f R o y a l S o c i e t y ， 1 9 9 8 ， 4 5 4 1 9 0 3 9 9 5 ． [ 1 4 ]张玲玲， 赵懿冠， 肖云魁， 等． 基于小波包． A R谱的变速 器轴承故障特征提取 [ J ] ． 振 动、 测试与诊断， 2 0 1 1 ， 3 1 4 4 9 24 9 5． [ 1 5 ]F e n g D i n g ．G e n e r a l i z e d Y u l e w a l k e r a n d t w o s t a g e i d e n t i fi c a t i o n a l g o ri t h m s f o r d u a 1 ． r a t e s y s t e ms j J 】 ． J o u r n a l o f C o n t r o l T h e o ry a n d Ap p l i c a t i o n s ， 2 0 0 6， 4 3 3 83 4 2 ． 编辑李秀敏 上接第9 2页 由表 2可以看出， 九轴水火弯板机器人 运动控制系统有较好的控制精度 ， 各特征点坐标误差 在技术指标要求的误差范围之内。 5 结束语 设计 的 基 于 MC 4 6 4型 嵌 入 式 运 动 控 制 器 和 F X 2 N - 6 4 M T D型 P L C的九轴水火弯板机器人运动控 制系统 ， 实现了弯板机九轴联动， 自动加工各种复杂曲 面船体外板 ； 基于 自由口串行通信协议， 实现 了 T R I O 与 P L C之间稳定 的双 向串行数据通信。九轴水火弯 板机器人的研制 ， 有助于提升船体外板加工的 自动化 水平 、 降低劳动负荷 、 节约生产成本 、 提升企业竞争力。 [ 参考文献] [ 1 ]欣华．我国跃居第一造船大国[ N] ． 南方 日报， 2 0 1 1 0 5 0 9 ． [ 2 ]刘滨， 蒋祖华， 虞成全 ， 等． 基于 F E A和 A N N的水火弯板 表面 变 形 预 测 方 法 [ J ] ．中 国造 船． 2 0 0 6 ， 4 7 2 1 2 0 1 24 [ 3 ]陈羽 中 ， 程良伦． 基于 MC 4 6 4水火弯板机八轴运动控制系 统的设计[ J ] ． 制造技术与机床 ， 2 0 1 3 6 4 0 4 4 ． [ 4 ]唐伟， 杨澍 ， 许江淳． 数控水火弯板机及其工艺的发展现 状[ J ] ． 材料开发与用 ， 2 0 1 0 ， 2 5 3 7 5 7 9 ． [ 5 ]L I U Y u j u n ， G U O P e i j u n ．S t u d y o f a u t o ma t i c d e s i g n i n g o f l i n e h e a t i n g t e c h n i q u e p a r a m e t e r s [ J ] ．J o u r n a l o f Ma ri n e S c i e n c e An d A p p l i c a t i o n， 2 0 0 6 ． [ 6 ]剪欣， 程 良伦． 多轴数控水火弯板智能控制系统的研究 [ J ] 计算机测量与控制 ， 2 0 1 3 ， 2 1 1 2 3 2 4 33 2 4 6 ． [ 7 ]宋宝， 唐小琦， 吴建昆， 等． 全数字交流伺服驱动器设计与 研究[ J ] ． 机械与电子， 2 0 0 4 1 3 9 4 2 ． [ 8 ]李韬． 基于 P C I 运动控制卡的五轴联动水切割控制系统 的开发[ D] ． 南京 南京航空航天大学， 2 0 1 0 ． [ 9 ]梁振宁， 白国振． 基于 Mo d b u s 的翠欧控制器与上位机通 信研究[ J ] ． 科技信息 学术版 ， 2 0 0 8 2 5 9 0 9 1 ． [ 1 0 ]任会峰， 阳春华 ， 程朋胜． 基于 Mo d b u s ／ T C P的嵌入式系 统网络通信设计的实现[ J ] ． 计算机测量与控制， 2 0 0 7， 1 5 9 1 2 2 01 2 2 2 ． 编辑李秀敏