烟草机械是烟草生产的重要组成部分，保障了烟草行业的平稳运行[1]。联动化生产在烟草机械上实现了生产与设备调度的协同，能够自动衔接物料和设备的动作。当中间某一设备出现故障停机时，全生产流水线都会停止工作，严重影响烟草的生产效率。因此，烟草机械不仅要保持较高的传动精度，还需要保证不出现机械故障。故障诊断技术是一种保证机械设备正常平稳运行的重要方法[2]。通过布置传感器对被监测部位进行信号采集，对信号进行数据处理[3]。Chen等[4]针对风力发电装置中最薄弱的发电机轴承进行故障监测分析。采用经验小波变换作为信号处理方法，将机械信号在正交基下分解为单分量，提取了机械信号的固有调制信息。Lu等[5]研究了一种利用无线传感器网络采集的欠采样振动信号进行电机轴承状态监测和故障诊断的新方法，通过仿真和实验验证了该方法的有效性，在风力发电、海上平台等偏远地区具有潜在的应用价值[6]。然而，目前基于烟草机械故障检测诊断方法的研究比较缺乏。因此，本实验提出基于塑料光纤传感器的烟草机械故障监测诊断方法。1烟草机械的故障监测诊断系统原理图1为烟草机械的故障监测诊断系统原理图。由于烟草机械的轴承是烟草加工质量和效率的重要部件，因此在实验设计中将对旋转轴承进行故障监测诊断[7]。旋转轴承的振动信号采集由布置在烟草机械上的塑料光纤传感器完成，将信号传送到上位机中进行数据处理，分析烟草机械中是否存在异常信号[8]。10.15925/j.cnki.issn1005-3360.2021.02.001.F001图1烟草机械的故障监测诊断系统Fig.1Tobacco machinery fault monitoring and diagnosis system选取塑料光纤传感器的原因是其成本较低、带宽较大、精度以及柔韧性比较好[9]。塑料光纤传感器是基于光在光纤中沿轴向传播的原理制成，包括两条光纤、光源发生器和光源接收器，其中数据传输和数据监测都是集成在一起。光源发生器按照一定的周期产生光源脉冲，光源经过光纤射到旋转轴承的表面。当烟草机械运行时，轴承会产生振动，导致轴承表面与光源接收端的距离产生变化，光源接收器将收到的不同光信号转换成电信号，得到旋转轴承的振动信号[10]。2烟草故障监测诊断的实验分析2.1实验条件本实验选取的是石墨烯薄膜材料的塑料光纤传感器。实验中烟草机械的型号为YCT 1-2005，上位机是个人笔记本电脑。烟草机械中的轴承为SKF公司生产的轴承，塑料光纤传感器布置于轴承的12点钟方向，采样频率为12 K，轴承旋转速度为1 000 r/min。分别对不同的故障轴承进行数据采样，故障类型包括正常轴承、外圈故障轴承、内圈故障轴承和滚子故障轴承[11]。2.2原始信号图2为轴承振动的原始信号图。10.15925/j.cnki.issn1005-3360.2021.02.001.F002图2轴承振动的原始信号Fig.2The original signal of bearing vibration从图2可以看出，无论是正常状态的轴承还是故障状态的轴承，四者在时域范围内都表现了明显的周期性。这是由于轴承是旋转运动部件，故障也是伴随周期产生，但是不同故障的特征频率不同。正常状态轴承的最大振动位移约为0.2 mm，明显的周期约为0.03 s，有明显的包络特征。内圈故障轴承的最大振动位移约为1.2 mm，产生的周期脉冲非常明显，周期约为0.01 s。滚子故障轴承的最大振动位移约为0.4 mm，整体信号规律性不强。外圈故障轴承的最大振动位移约为3 mm，周期约为0.02 s。因此，内圈故障和外圈故障对轴承带来的冲击最大，振动幅值相对于滚子故障轴承更高。而滚子故障轴承会产生更多的连续信号，但是振动位移幅值偏小。2.3时域特征分析原始振动信号的峰值指轴承位移的最大值，适用于监测产生冲击的轴承信号，冲击越大，信号的峰值越大。峰值的数学表达式为：Xp=maxxti (1)原始振动信号的均值指轴承振动的平均大小，表示振动信号的强度，其表达式为：μx=limx→∞1T∫0Txtdt (2)有效值指振动信号的均方值对时间的平均，体现了振动信号随时间变化的情况，其表达式为：μrms=limT→∞1T∫0Tx2tdt (3)无量纲参数不依赖轴承转速、载荷等外在条件，具有较好的度量独立性。峰值指标指旋转轴承信号的峰值与有效值之比，其数学表达式为：C=XpXrms (4)脉冲指标指旋转轴承振动信号的峰值与平均幅值之比，其数学表达式为：Cf=XpX¯ (5)裕度指标指旋转轴承振动信号的峰值与方根幅值之比，其数学表达式为：Ce=XpXr (6)峭度指标一般用于表示旋转轴承振动信号的波形平缓程度，其数学表达式为：Cp=1N∑i=1Nxi-X¯σ4 (7)波形指标为稳定性比较好的监测指标，但是对瞬时变化的敏感性比较差，其数学表达式为：W=XrmsX (8)表1为四种轴承信号的时域指标。从表1可以看出，峰值在不同轴承振动信号中差异较大，外圈故障和内圈故障的峰值分别为3.63 mm和1.74 mm，明显大于滚子故障和正常状态，但在滚子故障和正常状态这两者之间相差不大。均值在所有类型信号中的差异比较小。有效值在不同类型信号中的差别比较明显，外圈故障、内圈故障、滚子故障和正常状态的有效值分别为0.67、0.292、0.139和0.074 mm，且相邻信号之间为2倍的关系，适合区分这四种轴承状态。峰值指标在四种轴承信号中的差别不大，区分度比较小。脉冲指标和裕度指标适合区分内圈故障和外圈故障的轴承信号，但是对于正常状态和滚子故障之间没有辨识能力。峭度指标在四种轴承信号中差别明显，其中外圈故障达到最大801.44，正常状态最小仅为0.55。波形指标的变化比较小，不适合区分轴承的故障状态。10.15925/j.cnki.issn1005-3360.2021.02.001.T001表1四种轴承信号的时域指标Tab.1Time domain indicators of four bearing signals指标峰值/mm均值/mm有效值/mm峰值指标脉冲指标裕度指标峭度指标波形指标正常状态0.3110.0130.0744.2210.0511.800.551.24内圈故障1.7400.0130.2925.9714.9318.7046.731.40滚子故障0.6040.0130.1394.3410.8912.862.821.25外圈故障3.6300.2300.6705.4217.3524.50801.441.65综上所述，均值、峰值指标和波形指标不适用于轴承的故障状态识别，峰值、脉冲指标和裕度指标适合识别内圈故障和外圈故障的轴承，有效值和峭度指标适合区分内圈故障、外圈故障、滚子故障和正常状态的轴承。2.4频域特征分析图3为不同种类轴承信号的频域变化图。10.15925/j.cnki.issn1005-3360.2021.02.001.F003图3四种轴承的频域分析Fig.3Frequency domain analysis of four kinds of bearings从图3可以看出，正常状态轴承信号的谐波分量整体较少，出现较明显的特征频率为1 036 Hz，幅值为0.056 mm。内圈故障轴承信号的谐波分量分布比较均匀，频率范围从1 000~4 000 Hz，比较明显的特征频率有616.8、1 323、2 617和3 587 Hz，幅值均超过了0.05 mm。滚子故障轴承信号的谐波分量分布在500~1 000 Hz以及2 500~3 500 Hz范围内，明显的特征频率包括1 437 Hz和3 364 Hz，幅值大小约为0.02 mm。外圈故障轴承信号的谐波分量分布主要集中在2 500~4 000 Hz，明显的特征频率为2 799 Hz和3 445 Hz左右，幅值大小约为0.16 mm。综上所述，正常状态轴承信号谐波分量最少，内圈故障和滚子故障轴承信号的谐波分量最多。滚子故障轴承信号的谐波分量幅值最小，外圈故障轴承信号的谐波分量幅值最大。3结论(1)由原始信号分析可知，内圈故障和外圈故障对轴承的冲击最大，振动幅值相对于滚子故障轴承更高。而滚子故障轴承产生更多的连续信号，但是振动位移幅值偏小。(2)由时域特征指标分析可知，均值、峰值指标和波形指标不适用于轴承的故障状态识别，峰值、脉冲指标和裕度指标适合识别内圈故障和外圈故障的轴承，有效值和峭度指标适合区分内圈故障、外圈故障、滚子故障和正常状态的轴承。(3)由频域分析可知，正常状态轴承信号谐波分量最少，内圈故障和滚子故障轴承信号的谐波分量最多。滚子故障轴承信号的谐波分量幅值最小，外圈故障轴承信号的谐波分量幅值最大。