滾動(dòng)軸承故障診斷附MATLAB程序

1、第二組實(shí)驗(yàn)軸承故障數(shù)據(jù)：數(shù)據(jù)打開后應(yīng)采用X105_DE_time作為分析數(shù)據(jù)，其他可作為參考,轉(zhuǎn)速 1797rpm軸承型號：6205-2RSJEMSKF,深溝球軸承采樣頻率：12kHz1、確定軸承各項(xiàng)參數(shù)并計(jì)算各部件的故障特征頻率通過以上原始數(shù)據(jù)可知次軸承的參數(shù)為:軸承轉(zhuǎn)速r=1797r/min；滾珠個(gè)數(shù)n=9；滾動(dòng)體直徑d二;軸承節(jié)徑D=39mm；:滾動(dòng)體接觸角a二0由以上數(shù)據(jù)計(jì)算滾動(dòng)軸承不同部件故障的特征頻率為：外圈故障頻率 fi=rO * 1/2 * n(1-d/D *cos a )=內(nèi)圈故障頻率 f2=r0 * 1/2 * n(l+d/D *cos a )=滾動(dòng)體故障頻率 f3=r/6

2、0*l/2*D/d*l-(d/D)A2* cosA2( a )=保持架外圈故障頻率f4二張0 * W * (1-d/D *cos a )二2 對軸承故障數(shù)據(jù)進(jìn)行時(shí)域波形分析將軸承數(shù)據(jù)導(dǎo)入MATLAB中直接做FFT分析得到時(shí)域圖如下:并求得時(shí)域信號的各項(xiàng)特征：（1）有效值：；（2）峰值：；（3）峰值因子：；（4）峭度：；（5）脈沖因子：；（6）裕度因子：3 包絡(luò)譜分析對信號做EMD模態(tài)分解，分解得到的每一個(gè)IMF信號分別和原信號做相關(guān)分析,找出相關(guān)系數(shù)較大的IMF分量并對此IMF分量進(jìn)行Hilbert 變換。Empirical Mode Decompositiones LE-CJE一 S 寸E一

3、 SE一 9E一 卜-E8E一由圖中可以看出經(jīng)過EMD分解后得到的9個(gè)IMF分量和一個(gè)殘余量。IMF分量分別和原信號做相關(guān)分析后得出相關(guān)系數(shù)如下：EMD分呈IMF1IMF2IMF3IMF4IMF5相關(guān)系數(shù)EMD分量IMF6IMF7IMF8IMF9IMF10相關(guān)系數(shù)由上表得：IMF2的相關(guān)系數(shù)明顯最大，所以選用IMF1做Hilbert包絡(luò)譜分析。所得Hilbert包絡(luò)譜圖如下:包絡(luò)頻率對包絡(luò)譜圖中幅值較大區(qū)域局部放大得到下圖由以上包絡(luò)圖的局部放大圖中可以看出包絡(luò)圖中前三個(gè)峰值最 大也最明顯，三個(gè)峰值頻率由小到大排列分別為、。把這三個(gè)頻率 數(shù)值和前文計(jì)算所得的理論值進(jìn)行比較可知：頻率值最大為和內(nèi)圈

4、的 故障理論計(jì)算特征頻率f2=相近，說明此軸承的故障發(fā)生在軸承的內(nèi) 圈。clc程序原始信號時(shí)域分析及小波去噪處理clear allz=importdata(,C:UserswangkunDesktop軸 承診斷 J; xl=(l:4096);clear z;N 二4096;fs=12000;n=0:N-l;t=n/fs;f=n*fs/N;figure(l);plot(t,xl);xlabel(t);ylabelf 幅值 J;title?原信號時(shí)域圖J%小波去噪thrrsorh,keepapp=ddencmp(,de nTwv：xl);xd=wdencmp(,gb rxl/dbSthosornk

5、eepapp);figure(2);plot(t,xd);xlabel(t);ylabelC 幅值，);title/小波去噪后時(shí)域圖)程序2： EMD分解及Hilbert包絡(luò)clcclear allz=loadfC:UserswangkunDesktop軸承診斷);x=(l:1024);N=1024;fs=12000;n=0:N-l;f=n*fs/N;lag=N;n=0:N-l;t=n/fs;imf=emd(x);m/n=size(imf); %imf為一 m*n階矩陣，m是imf分量，n為數(shù)據(jù)點(diǎn) emd_visu(x,l:length(x),imf,m); %實(shí)信號的信號重構(gòu)及emd結(jié)果顯示

6、函數(shù) for i=l:ma(i)=kurtosis(imf(iz:);% 峭度 b(i)=mean(imf(i,:); %均值;c(i)=var(imf(i/); % 方差;d(i)=std(imf(iz:); % 均方值e(i)=std(imf(i,:).A; %均方根值 f(i)=skewness(imf(i/:); %計(jì)算偏度 endk,c=max(a); %k為峭度最大值，c為最大元素在數(shù)組中的位置r,lags=xcorr(x,lag,unbiased); %計(jì)算序列的自相關(guān)函數(shù) for i=l:mRzlags=xcorr(imf(iz:)Jag/unbiased,)； %計(jì)算序列的自相關(guān)函數(shù)a=corrcoef(R(l:N/2)zr(l:N/2); %相關(guān)系數(shù)矩陣【對稱】，主對角元素為1 xg(i)=abs(a(l,2); %相關(guān)系數(shù)endRzC=max(xg); %R為最大值，C為最大元素在數(shù)組中的位置figure(4);y = hilbert(imf(Cz:);a = abs(y);% 包絡(luò)b=fft(a);magl=abs(b);mag=m