毛彬周国荣蒋复岱
摘要针对实际测试项目，介绍用于轧辊磨床床振动测量的信号采集系统的硬件组成及信号采集方法。简述振动信号分析的理论与方法，采用基于小波交换的信号分析方法对磨床振动信号进行分析，能同时兼顾高频与低频段的频谱特性，提高特征频率的提取，精确度，进而提高系统故障诊断的可靠性。
关键词轧辊磨床振动小波变换信号分析
中图分类号TH165TP391文献表识码B
轧辊磨床是冶金行业板箔加工企业的关键设备之一，对保证和提高板带产品表面质量起着重要的作用。振动是反映设备运行状态的关键性参数，运行状态发生微小的变化往往也能能从振动信号的变化中反映出来。由于轧辊磨床结构和工况的特殊性，在磨削过程中产生的表面缺陷，主要是点状或线状振纹。由磨削机理分析可知，这种振纹主要由于磨床系统存在一种或多种强迫振动源，将一定频率的振动传递给砂轮，在磨削工件表面上产生与振源频率相同的振纹。因此必须设法找到引起异常振动的根源，并采取对策消除。
一、振动信号的采集
1．采集系统的硬件结构
振动信号采集设备硬件框图如图1所示。振动信号经传感器采集后，通过信号调理器处理，再经信号采集器进行A/D转换后，由USB接口输入笔记本电脑进行数据分析。由于压电式加速度传感器具有良好的频率特性和较宽的动态范围，对强弱振动都能精确地测量，而且其重量轻，体积小，结构坚固，抗干扰性好，加速度信号能够通过积分电路很容易地转换成速度或位移信号，因此，结合现场实地考察，在机壳上选取了有代表性的位置安装压电式加速度传感器来测量快变的振动信号。信号调理器除供给加速度传感器激励电源外，还具有偏置电压调零，增益，高、低通滤波，灵敏度试调，双积分等功能。
2．测点布置及信号采集
测点的选取必须综合考虑各方面因素。首先，测点必须尽可能靠近被测对象的振源，减少信号在传递途中的能量损失。其次，测点必须有足够的空间用来放置传感器，并要保证有良好的接触，测点部位还应有足够的刚度。此外，由于测量工作是在磨床运转时进行的，测点位置是否危及人身和设备安全同样不可忽视。
按以上原则综合考虑后，传感器分别选定于磨床砂轮电机垂直和水平位置，砂轮架垂直、水平和轴向等16个测点位置。磨床运行的各种参数组合按轧辊磨削的工艺要求设置，根据磨床系统的几种可能的振动频率范围，并参考相关采样理论，设计三种采样频率对振动信号进行采集。为排除异常情况，每一工况采样5～15次。为了全面反映磨床在不同工况下工作的振动情况，现场测试时采集到了多种工况下的多组数据，限于篇幅，仅抽取与现场振纹测试近似工况（表1）采得数据进行分析。
表1磨床砂轮架部分的测试工况
二、基于小波变换的振动信号分析
1．小波函数的选取
小波分析中要用到的小波函数具有多样性，不同的小波适用于分析不同的问题，而且不同的小波基分析同一问题会产生不同的结果。因此，如何选择最优小波基非常重要。目前主要是通过用小波分析方法处理信号的结果和理论结构的误差来判定小波基的好坏。Daubechies函数具有多阶消失矩的紧支集小波函数。该函数有效支撑长度为2N－1，消失矩阶数为N。本次分析取N=3的DB3小波函数。该小波是具有三阶消失矩的紧支集正交小波，能够避免频域区间被截断，适用于提取不同频率范围的步信息。
2．多分辨率分解分析
对信号进行多分辨率小波分解，分解过程采用6层。分解树形图如图2所示，由图可以看出原始信号（S）被滤波器分为低频（al）和高频（dl）两部分，低频部分（al）又按同样方式分成高频（d2）和低频（a2）……这样连续分解6次，原始信号S=d1+d2+d3+d4+d5+d6+a6。分解后的各层信号高频部分反映了细节信息，因此特征振动信息一般都隐藏在这部分信号中。将各层高频部分进行FFT变换，得到与各层信号相对应的频谱图。观察各个波形图，可以看出每个频段都有反映不同频段的不同特征的波峰，产生这些特征波峰的原因非常复杂，可能是由于振动，也可能来自干扰噪声。图3是d4层细节的频谱图。可以看出频率为30.64Hz处有一非常明显的波峰。
三、轧辊表面振纹测试
对采用差色法磨削后的轧辊进行表面振纹测试，用软尺测量振纹的波距（可量多个取平均值），计算出振纹的频率f。计算公式为：
式中DW——轧辊直径，mm
nW——轧辊转速，r/min
P——测得振纹波距，mm
选取最具代表性三处量得振纹波距分别为27mm、26.1mm、26.5mm，取其平均值代入公式算得振纹频率约为29.58Hz。
由以上分析可知，磨床工作时确实存在频率约为30Hz的异常振动，该振动已经影响到了磨床的磨削质量，必须设法找到并消除振源。分析磨床各部件以及周围可能产生振动的设备，用于砂轮电机冷却用的风机转频的分频（次谐波）位于该频率段以内，所以可以断定砂轮电机的冷却风机存在比较严重的振动，该振动可能是由风机转子存在动静碰摩而产生动不平衡，进而通过砂轮电机传递给砂轮架。因此，必须通过改进砂轮电机风机性能来消除此振源。
四、结论
由于轧辊磨床的特殊结构，系统的自激振荡对产生磨削故障的影响极小，引起轧辊磨床振动的主要原因是系统存在强迫振动的振源，分析磨床系统（机械部分、电气部分和外部环境）的振源特性，选择适当的振频范围和分辨率的测振敏感器件，采用合理的磨削工艺组合和信号采集频率，对特征振动信号的提取至关重要。
基于小波变换的信号分析方法，为分析信号局部特性提供了很好的数字工具，可提高高频部分的时间分辨率和低频部分的频率分辨率。该信号分析方法弥补了常规傅里叶变换的不足，提高了信号提取的准确性和可靠性，对系统激振信号频率范围广，局部特性丰富的测量对象的信号分析有较大的适用性。
参考文献
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