4. 振动信号特征提取实战

状态监测的落脚点不是“采到一段波形”,而是从波形中提取出能稳定反映齿轮箱健康状态的数字特征。本节以一台单级圆柱齿轮减速箱为例,走完一次完整的特征提取练习:从时域指标算起,再做频谱分析,最后定位啮合频率与边频带。为便于复现,先给出示例工况参数(以下数据为教学示例,非真实实测结果):小齿轮齿数 z₁=23,大齿轮齿数 z₂=87,输入轴转速 n=1480 r/min,采样频率 fs=20480 Hz,采样点数 N=8192,测点位于输出轴轴承座垂直方向,采集一段 0.4 s 的加速度信号。

一、先算时域指标:把波形压缩成几个数

时域指标计算简单、对冲击类故障敏感,是特征提取的第一道工序。对离散序列 x[i](i=1…N,已去均值),常用指标及本例计算值如下:

  • 均方根值 RMS:反映振动能量水平,RMS=√(Σx²/N)。示例信号 RMS≈0.86 m/s²,作为后续趋势比较的基准。
  • 峰值 Peak:max|x[i]|,示例约 3.9 m/s²,用于捕捉瞬时冲击。
  • 峰值因子 Crest Factor:Peak/RMS≈4.5。正常齿轮箱通常在 3~4,明显升高提示存在局部冲击(如断齿、点蚀)。
  • 峭度 Kurtosis:K=Σ(x−μ)⁴/(N·σ⁴),正态信号约为 3。示例约 4.2,轻度偏离正态,说明信号中含有少量冲击成分。
  • 裕度因子、脉冲因子:对早期微弱冲击更敏感,可作为辅助指标。

需要强调的是,时域指标只能回答“有没有异常、能量大不大”,无法回答“异常来自哪个齿轮”。要定位故障部件,必须进入频域。

二、频域分析:从频谱中找“齿轮指纹”

对去均值后的信号加汉宁窗,做 N=8192 点 FFT,得到频率分辨率 Δf=fs/N=20480/8192=2.5 Hz。频谱中首先应确认几个理论特征频率:

  • 输入轴转频 f₁=n/60=1480/60≈24.67 Hz;
  • 输出轴转频 f₂=f₁·z₁/z₂≈24.67×23/87≈6.52 Hz;
  • 齿轮啮合频率 fm=f₁·z₁=24.67×23≈567.4 Hz(也等于 f₂·z₂)。

在示例频谱中,567.5 Hz 附近出现明显谱峰(受 2.5 Hz 分辨率影响,落在 567.5 Hz 谱线上),其 2 倍频 1135 Hz、3 倍频 1702.5 Hz 处也有逐级衰减的谐波,这是正常啮合的特征。若啮合频率幅值整体抬升,往往对应齿面磨损或载荷增大;若啮合频率两侧出现间隔等于某轴转频的谱线群,则说明该轴上的齿轮存在局部缺陷。

三、边频带识别:判断故障发生在哪根轴上

边频带的成因是幅值调制:故障齿每转一圈啮合一次,使啮合刚度周期性变化,从而在载波 fm 两侧产生间隔为转频的边频。识别要点是测量边频间隔,而不是看边频绝对位置。本例中,若在 567.5 Hz 两侧观察到 543 Hz、590 Hz 附近的谱线,间隔约 23~24 Hz,接近输入轴转频 f₁,则调制源在小齿轮;若边频间隔约 6.5 Hz,则调制源在大齿轮。这一判断直接决定后续拆检对象。

实操提示:边频间隔往往只有几赫兹,2.5 Hz 的分辨率可能不足以区分。此时应增加采样点数(如 N=32768,Δf 降至 0.625 Hz),或采用 Zoom-FFT、包络解调(带通滤波后取 Hilbert 包络再 FFT),把调制频率直接解调出来。

四、特征提取流程与判读逻辑

把上述步骤串起来,形成一条从原始信号到维护决策的处理链。下图展示了本例的信号流向、关键计算节点与判读分支:

加速度信号 x[i] fs=20480 Hz, N=8192 去均值 + 加窗 汉宁窗 时域指标 RMS ≈ 0.86 m/s² 峰值因子 ≈ 4.5 峭度 ≈ 4.2 FFT 频谱 Δf = 2.5 Hz fm ≈ 567.5 Hz 谐波 2fm, 3fm 边频带识别 间隔 ≈ 24 Hz → 小齿轮 间隔 ≈ 6.5 Hz → 大齿轮 分辨率不足 → 包络解调 维护决策 趋势对比 拆检定位 复测验证 特征频率计算(示例工况) f₁ = 1480/60 ≈ 24.67 Hz(输入轴) f₂ = f₁ × 23/87 ≈ 6.52 Hz(输出轴) fm = f₁ × 23 ≈ 567.4 Hz(啮合频率)

图中左侧是时域分支,右侧是频域分支,二者最终汇入维护决策。实际判读时建议按以下顺序进行:先看 RMS 与峰值因子是否超出基线,判断“有无异常”;再看频谱中啮合频率及其谐波幅值是否抬升,判断“是否与齿轮相关”;最后测量边频间隔,锁定“哪根轴上的齿轮”。三步之间是递进关系,跳过任何一步都可能导致误判——例如仅凭 RMS 升高就拆机,可能只是负载变化;仅凭边频存在就断定断齿,也可能只是轻微磨损。

五、一次可复现的计算练习

为巩固上述流程,可用以下步骤在任意信号分析工具中复现本例(数据可用仿真信号替代:以 567.4 Hz 正弦为主分量,叠加 24.67 Hz 的幅值调制与少量高斯噪声):

1. 读取信号 x,长度 N=8192,采样率 fs=20480
2. x = x - mean(x)                 # 去直流
3. RMS = sqrt(mean(x.^2))
4. CF  = max(abs(x)) / RMS
5. K   = mean((x-mean(x)).^4) / std(x)^4
6. w   = hann(N); X = fft(x.*w)
7. P   = abs(X(1:N/2+1)) / (N/2)   # 单边幅值谱
8. f   = (0:N/2) * fs / N          # 频率轴,Δf=2.5 Hz
9. 在 f 上查找 fm=567.4 Hz 附近峰值及其 ±f1、±f2 边频

计算完成后,把 RMS、峰值因子、峭度、啮合频率幅值、边频间隔五个量记入设备档案,作为下一次监测的基线。特征提取的价值不在于单次计算的绝对值,而在于同一测点、同一工况下这些量的相对变化趋势。当边频间隔稳定指向某一根轴、且边频幅值逐月上升时,即可在计划检修中优先安排该齿轮的检查,实现从“被动维修”到“按状态维修”的转变。