機(jī)械故障診斷重點(diǎn)

1、一、信號(hào)的時(shí)域分析主要包括哪些方法，各方法的特點(diǎn)在時(shí)域信號(hào)中提取信號(hào)特征的方法主要有相關(guān)分析、時(shí)序分析、時(shí)域平均等。1、時(shí)間歷程：描述信號(hào)隨著時(shí)間的變化情況。平均值 均方值用來描述信號(hào)的平均能量或平均功率 均方根值（RMS）為均方值的正平方根。是信號(hào)幅度最恰當(dāng)?shù)牧慷确讲畋硎拘盘?hào)偏離其均值的程度，是描述數(shù)據(jù)的動(dòng)態(tài)分量斜度反映隨機(jī)信號(hào)的幅值概率密度函數(shù)對(duì)于縱坐標(biāo)的不對(duì)稱性峭度對(duì)大幅值非常敏感。當(dāng)其概率增加時(shí)，值將迅速增大，有利于探測奇異振動(dòng)信號(hào)2、相關(guān)分析 （1）自相關(guān)分析a=xcorr(x)自相關(guān)函數(shù)描述一個(gè)時(shí)刻的信號(hào)與另一時(shí)刻信號(hào)之間的相互關(guān)系工程上利用自相關(guān)函數(shù)檢查混雜在隨機(jī)噪聲中有無周期性

2、信號(hào)（2）互相關(guān)函數(shù)a=xcorr(x,y)利用互相關(guān)函數(shù)所提供的延遲信號(hào)，可以研究信號(hào)傳遞通道和振源情況，也可以檢測隱藏在外界噪聲中的信號(hào)3、時(shí)域平均是從噪聲干擾的信號(hào)中提取周期性信號(hào)的過程，也稱相干檢波。以一定的周期為間隔去截取信號(hào)，然后將所截得的信號(hào)疊加后平均，消除信號(hào)中的非周期分量及隨機(jī)干擾，保留確定的周期成分。時(shí)域平均按其選取平均周期的方法不同，可以分為時(shí)域同步平均、無時(shí)標(biāo)時(shí)域平均。時(shí)域同步平均可以消除與給定頻率無關(guān)的信號(hào)分量，包括噪聲和無關(guān)的周期信號(hào)，提取與給定頻率有關(guān)的周期信號(hào)，因此能在噪聲環(huán)境下工作，提高分析信噪比。4、倒譜可以剔除回聲影響；消除信號(hào)傳遞通道的不同帶來的影響；提

3、取功率譜圖上的周期分量，例如由于調(diào)制引起的邊頻分量。5、全息譜實(shí)際上是對(duì)大機(jī)組回轉(zhuǎn)機(jī)械，如透平壓縮機(jī)，汽輪發(fā)電機(jī)組所采集的原始數(shù)據(jù)來進(jìn)行融合的一種方法，在數(shù)據(jù)層將轉(zhuǎn)子各軸承橫斷面的振動(dòng)信息加以集成。它的特點(diǎn)就是充分地利用各頻率分量下的幅值、頻率和相位信息。二、信號(hào)的頻域分析主要包括哪些方法，各方法的特點(diǎn) 1、自功率譜密度函數(shù)（自譜）自功率譜描述了信號(hào)的頻率結(jié)構(gòu)，反映了振動(dòng)能量在各個(gè)頻率上的分布情況，因此在工程上應(yīng)用十分廣泛2、 互功率譜密度函數(shù)（互譜）互譜不像自譜那樣具有比較明顯的物理意義，但它在頻率域描述兩個(gè)隨機(jī)過程的相關(guān)性是有意義的。3、 頻響函數(shù)它是被測系統(tǒng)的動(dòng)力特性在頻域內(nèi)的表現(xiàn)形式4

4、、 相干函數(shù)表示整個(gè)頻段內(nèi)響應(yīng)和激勵(lì)之間的相關(guān)性=0表示不相干，=1完全相干，即響應(yīng)完全由激勵(lì)引起，干擾為零。相干函數(shù)可以用來檢驗(yàn)頻響函數(shù)和互譜的測量精度和置信水平，也可以用來識(shí)別噪聲的聲源和非線性程度。一般認(rèn)為相干值大于0.8時(shí)，頻響函數(shù)的估計(jì)結(jié)果比較準(zhǔn)確可靠。5、 倒頻譜分析 z=rceps(y)倒頻譜變換是頻域信號(hào)的傅里葉積分變換再變換。時(shí)域信號(hào)經(jīng)過傅里葉變換可轉(zhuǎn)換為頻率函數(shù)或功率譜密度函數(shù)，如果頻譜圖上呈現(xiàn)出復(fù)雜的周期結(jié)構(gòu)而難以分辨時(shí)，對(duì)功率譜密度取對(duì)數(shù)后，再進(jìn)行一次傅里葉積分變換，可以使周期結(jié)構(gòu)呈便于識(shí)別的譜線形式。6、 細(xì)化分析 czt細(xì)化也稱為帶選傅里葉分析。其基本原理是對(duì)所需細(xì)

5、化頻段的信號(hào)進(jìn)行頻移，濾波，重采樣處理，使該頻段內(nèi)的譜線變密7、 三分之一倍頻程譜將全頻域按幾何等比級(jí)數(shù)的間隔劃分，使得中心頻率fc取做帶寬上、下限f1、f2的幾何平均值，且?guī)抙f2f1 總是和中心頻率fc保持一常數(shù)關(guān)系，hv×fc。如果v等于根號(hào)二的倒數(shù)（0.707)，那么f22f1，則定義這樣的頻率帶寬叫倍頻程帶寬；如果v等于三倍根號(hào)二的倒數(shù)（0.236），那么h0.236fc，則定義這樣的頻率帶寬為1/3倍頻程帶寬8、 多相干分析多相干分析是指利用相干函數(shù)信號(hào)間頻率上的因果關(guān)系進(jìn)行判斷分析，具體的說，就是利用相干函數(shù)對(duì)某些信號(hào)在特定的頻段對(duì)另一信號(hào)的貢獻(xiàn)大小進(jìn)行判斷分析。三、

6、信號(hào)的時(shí)頻域分析主要包括哪些方法，各方法的特點(diǎn)基于傅里葉變換的信號(hào)揭示了信號(hào)在頻域的特征，它們?cè)趥鹘y(tǒng)的信號(hào)分析與處理的發(fā)展史上發(fā)揮了極其重要的作用。但是傅里葉變換是一種整體變換也就是說頻譜F(w)的任一頻率點(diǎn)的值都是由時(shí)間歷程f(t)在整個(gè)時(shí)域上的貢獻(xiàn)所決定，反之，過程f(t)某一時(shí)刻的狀態(tài)也是由其頻譜F(w)在整個(gè)頻域上的貢獻(xiàn)所決定，因此傅里葉變換建立的只是一個(gè)域到另一個(gè)域的橋梁，并沒有把時(shí)域和頻域組合在一起。這對(duì)于平穩(wěn)信號(hào)的分析來說是足夠的，但是對(duì)于分平穩(wěn)信號(hào)來說就無能為力了。時(shí)頻分析的基本思想是設(shè)計(jì)時(shí)間和頻率的聯(lián)合函數(shù)用它同時(shí)描述信號(hào)在不同時(shí)間和頻率的能量密度或強(qiáng)度。時(shí)間和頻率的這種聯(lián)合

7、函數(shù)稱為時(shí)頻分布。時(shí)頻分析法將時(shí)域和頻域組合成一體，這就兼顧到非平穩(wěn)信號(hào)的要求。它的主要特點(diǎn)在于時(shí)間和頻域的局域化，通過時(shí)間軸和頻率軸兩個(gè)坐標(biāo)組成的時(shí)頻平面，可以得到整體信號(hào)在局部時(shí)域內(nèi)的頻率組成，或者可以看出整體信號(hào)各個(gè)頻帶在局部時(shí)間上的分布和排列情況。短時(shí)傅里葉變換的基本思想是，在傳統(tǒng)傅里葉變換的框架中，把非平穩(wěn)信號(hào)看成是一系列短時(shí)平穩(wěn)信號(hào)的疊加，而短時(shí)性則通過時(shí)域上的加窗來實(shí)現(xiàn)，并通過一個(gè)平移參數(shù)來覆蓋整個(gè)時(shí)域，由于它的窗函數(shù)是固定的，因此不能解決時(shí)間分辨力和頻率分辨力的矛盾。魏格納維爾分布：目前對(duì)于非平穩(wěn)信號(hào)的分析方法可以分為兩類：一類為核函數(shù)分解，如短時(shí)傅里葉變換，小波變換，核函數(shù)分

8、解也稱線性時(shí)頻描述。另一類為能量分布，也稱時(shí)頻能量密度如魏格納維爾分布（WVD）,科恩類(Cohen)類，與短時(shí)傅里葉變換相比，時(shí)頻能量密度函數(shù)具有更好的時(shí)頻分辨率，但是也會(huì)產(chǎn)生交叉項(xiàng)的影響。四、轉(zhuǎn)子系統(tǒng)的故障機(jī)理及診斷方法1、轉(zhuǎn)子不平衡轉(zhuǎn)子的不平衡振動(dòng)機(jī)理：旋轉(zhuǎn)機(jī)械的轉(zhuǎn)子由于受材料的質(zhì)量分布、加工誤差、裝配因素以及運(yùn)行中的沖蝕和沉積等因素的影響，致使其質(zhì)量中心與旋轉(zhuǎn)中心存在一定程度的偏心距。不平衡故障的信號(hào)特征 時(shí)域波形為近似的等幅正弦波。 軸心軌跡為比較穩(wěn)定的圓或橢圓，這是因?yàn)檩S承座及 基礎(chǔ)的水平剛度與垂直剛度不同所造成。 頻譜圖上轉(zhuǎn)子轉(zhuǎn)動(dòng)頻率處的振幅。 在三維全息圖中，轉(zhuǎn)頻的振幅橢圓較大

9、，其他成份較 小。2、轉(zhuǎn)子不對(duì)中轉(zhuǎn)子不對(duì)中包括軸承不對(duì)中和軸系不對(duì)中兩類。軸承不對(duì)中本身不引起振動(dòng)，它影響軸承的載荷分布、油膜形態(tài)等運(yùn)行狀況。一般情況下，轉(zhuǎn)子不對(duì)中都是指軸系不對(duì)中，故障原因在聯(lián)軸節(jié)處。軸系不對(duì)中故障特征： 時(shí)域波形在基頻正弦波上附加了2倍頻的諧波。 軸心軌跡圖呈香蕉形或8字形。 頻譜特征：主要表現(xiàn)為徑向2倍頻、4倍頻振動(dòng)成份，有角度不對(duì)中時(shí)，還伴隨著以回轉(zhuǎn)頻率的軸向振動(dòng)。 在全息圖中2、4倍頻橢圓較扁，并且兩者的長軸近似垂直。 3、軸彎曲振動(dòng)軸彎曲振動(dòng)的機(jī)理和轉(zhuǎn)子質(zhì)量偏心類似，因而都要產(chǎn)生與質(zhì)量偏心類似的旋轉(zhuǎn)矢量激振力，與質(zhì)心偏離不同點(diǎn)是軸彎曲會(huì)使軸兩端產(chǎn)生錐形運(yùn)動(dòng)，因而在軸

10、向還會(huì)產(chǎn)生較大的工頻振動(dòng)。轉(zhuǎn)軸彎曲故障的振動(dòng)信號(hào)特征：（軸彎曲故障的振動(dòng)信號(hào)與不平衡基本相同。） 時(shí)域波形為近似的等幅正弦波； 軸心軌跡為一個(gè)比較穩(wěn)定的圓或偏心率較小的橢圓，由于軸彎曲常陪伴某種程度的軸瓦摩擦，故軸心軌跡有時(shí)會(huì)有摩擦的特征； 頻譜成份以轉(zhuǎn)動(dòng)頻率為主，伴有高次諧波成份。與不平衡故障的區(qū)別在于：彎曲在軸向方面產(chǎn)生較大的振動(dòng)。 4、動(dòng)靜碰摩動(dòng)靜碰摩是當(dāng)間隙過小時(shí)發(fā)生動(dòng)靜件接觸再彈開，改變構(gòu)件的動(dòng)態(tài)剛度、轉(zhuǎn)子強(qiáng)迫振動(dòng)、碰摩自由振動(dòng)和摩擦渦動(dòng)運(yùn)動(dòng)疊加到一起，產(chǎn)生出復(fù)雜的、特有的振動(dòng)響應(yīng)頻率。動(dòng)靜碰摩振動(dòng)成分的周期性相對(duì)較弱，而非線性更為突出。碰摩故障的振動(dòng)特征：1) 時(shí)域波形存在“削頂”

11、現(xiàn)象，或振動(dòng)遠(yuǎn)離平衡位置時(shí)出現(xiàn)高頻小幅振蕩。2) 頻譜上除轉(zhuǎn)子工頻外，還存在非常豐富的高次諧波成分(經(jīng)常出現(xiàn)在氣封摩擦?xí)r)。3) 嚴(yán)重摩擦?xí)r，還會(huì)出現(xiàn)12×、l3×、1/N×等精確的分頻成分(經(jīng)常出現(xiàn)在軸瓦磨損時(shí))。4) 全息譜上出現(xiàn)較多、較大的高頻橢圓，且偏心率較大。5) 提純軸心軌跡(1×、2×、3×、4×合成)存在“尖角”。5、油膜渦動(dòng)在瓦隙較大的情況下，轉(zhuǎn)子常會(huì)因不平衡等原因而偏離其轉(zhuǎn)動(dòng)中心，致使油膜合力與載荷不能平衡，就會(huì)引起油膜渦動(dòng)。系統(tǒng)具有負(fù)阻尼時(shí)，油膜渦動(dòng)就會(huì)發(fā)展為油膜振蕩。油膜渦動(dòng)與油膜振蕩的信號(hào)特征（1）

12、膜渦動(dòng)的振動(dòng)頻率隨轉(zhuǎn)速變化，與轉(zhuǎn)頻保持f=（0.430.48）fn。（2）油膜振蕩的振動(dòng)頻率在臨界轉(zhuǎn)速所對(duì)應(yīng)的固有頻率附近，不隨轉(zhuǎn)速變化。（3）兩者的振動(dòng)隨油溫變化明顯。 油膜渦動(dòng)與油膜振蕩的振動(dòng)特點(diǎn) （1）油膜渦動(dòng)的軸心軌跡是由基頻與半速渦動(dòng)頻率疊加成的雙橢圓，較穩(wěn)定。（2）油膜振蕩是自激振蕩，維持振動(dòng)的能量是轉(zhuǎn)軸在旋轉(zhuǎn)中供應(yīng)的，具有慣性效應(yīng)。由于有失穩(wěn)趨勢，導(dǎo)致摩擦與碰撞，因此軸心軌跡不規(guī)則，波形幅度不穩(wěn)定，相位突變。五、齒輪的故障機(jī)理及診斷方法1、過載荷斷裂突然過載或沖擊過載，很容易在齒根處產(chǎn)生過載荷斷裂。輪齒重復(fù)受載后，由于應(yīng)力集中現(xiàn)象，也易產(chǎn)生疲勞裂紋，并逐步擴(kuò)展，致使輪齒在齒根處產(chǎn)

13、生疲勞斷裂。另外，淬火裂紋、磨削裂紋和嚴(yán)重磨損后齒厚過分減薄時(shí)在輪齒的任意部位都可能產(chǎn)生斷裂。2、齒面磨損或劃痕A）粘著磨損 在低速、重載、高溫、齒面粗糙度差、供油不足或油粘度太低等情況下，油膜易被破壞而發(fā)生粘著磨損。潤滑油的粘度高，有利于防止粘著磨損的發(fā)生。B）磨粒磨損與劃痕 含有雜質(zhì)顆粒以及在開式齒輪傳動(dòng)中的外來砂?；蛟谀Σ吝^程中產(chǎn)生的金屬磨屑，都可以產(chǎn)生磨粒磨損與劃痕。一般齒頂、齒根問好摩擦較節(jié)圓部嚴(yán)重，這是因?yàn)辇X輪嚙合過程中節(jié)圓處為滾動(dòng)接觸，而齒頂、齒根為滑動(dòng)接觸。C）腐蝕磨損 由于潤滑油中的一些化學(xué)物質(zhì)如酸、堿或水等污染物與齒面發(fā)生化學(xué)反應(yīng)造成金屬的腐蝕而導(dǎo)致齒面損傷。 D）燒傷 燒

14、傷是由于過載、超速或不充分的潤滑引起的過分摩擦所產(chǎn)生的局部區(qū)域過熱，這種溫度升高足以引起變色和過時(shí)效，會(huì)使鋼的幾微米厚表面層重新淬火，出現(xiàn)白層。損傷的表面容易產(chǎn)生疲勞裂紋。齒面膠合 大功率軟齒面或高速重載的齒輪傳動(dòng)，當(dāng)潤滑條件不良時(shí)易產(chǎn)生齒面膠合（咬焊）破壞，即一齒面上的部分材料膠合到另一齒面上而在此齒面上留下坑穴，在后續(xù)的嚙合傳動(dòng)中，這部分膠合上的多余材料很容易造成其他齒面的擦傷溝痕，形成惡性循環(huán)。 3、齒面疲勞所謂齒面疲勞主要包括齒面點(diǎn)蝕與剝落。造成點(diǎn)蝕的原因，主要是由于工作表面的交變應(yīng)力引起的微觀疲勞裂紋，潤滑油進(jìn)入裂紋后，由于嚙合過程可能先封閉入口然后擠壓，微觀疲勞裂紋內(nèi)的潤滑油在高壓

15、下使裂紋擴(kuò)展，結(jié)果小塊金屬從齒面上脫落，留下一個(gè)小坑，形成點(diǎn)蝕。如果表面的疲勞裂紋擴(kuò)展得較深、較遠(yuǎn)或一系列小坑由于坑間材料失效而連接起來，造成大面積或大塊金屬脫落，這種現(xiàn)象則稱為剝落。4、齒面塑性變形軟齒面齒輪傳遞載荷過大（或在大沖擊載荷下）時(shí)，易產(chǎn)生齒面塑性變形。在齒面間過大的摩擦力作用下，齒面接觸應(yīng)力會(huì)超過材料的抗剪強(qiáng)度，齒面材料進(jìn)入塑性狀態(tài)，造成齒面金屬的塑性流動(dòng)，使主動(dòng)輪節(jié)圓附近齒面形成凹溝，從動(dòng)輪節(jié)圓附近齒面形成凸棱，從而破壞了正確的齒形。有時(shí)可在某些類型的齒輪的從動(dòng)齒面上出現(xiàn)“飛邊”，嚴(yán)重時(shí)擠出的金屬充滿頂隙，引起劇烈振動(dòng)，甚至發(fā)生斷裂。1功率譜分析法功率譜分析可確定齒輪振動(dòng)信號(hào)的

16、頻率構(gòu)成和振動(dòng)能量在各頻率成分上的分布，是一種重要的頻域分析方法。幅值譜也能進(jìn)行類似的分析，但由于功率譜是幅值的平方關(guān)系，所以功率譜比幅值譜更能突出嚙合頻率及其諧波等線狀譜成分而減少了隨機(jī)振動(dòng)信號(hào)引起的一些“毛刺”現(xiàn)象。2邊頻帶出現(xiàn)的機(jī)理是齒輪嚙合頻率fz的振動(dòng)受到了齒輪旋轉(zhuǎn)頻率fr的調(diào)制而產(chǎn)生，邊頻帶的形狀和分布包含了豐富的齒面狀況信息。邊頻帶成分包含 有豐富的齒輪故障信 息，要提取邊頻帶信 息，在頻譜分析時(shí)必 須有足夠高的頻率分 辨率。齒面磨損、點(diǎn)蝕等表面缺陷，在嚙合中不激發(fā)瞬時(shí)沖擊，因而邊頻帶的分布窄，邊頻帶的振幅隨磨損程度的增大而增高。斷齒、裂齒、大塊剝落等在嚙合中激發(fā)瞬時(shí)沖擊的缺陷，

17、反映到邊頻帶中就是分布變寬，隨著這類缺陷的擴(kuò)大，邊頻帶在寬度和高度上也增大。3倒頻譜的另一個(gè)主要優(yōu)點(diǎn)是對(duì)于傳感器的測點(diǎn)位置或信號(hào)傳輸途徑不敏感以及對(duì)于幅值和頻率調(diào)制的相位關(guān)系不敏感。這種不敏感，反而有利于監(jiān)測故障信號(hào)的有無，而不看重某測點(diǎn)振幅的大?。赡苡捎趥鬏斖緩蕉贿^分放大）。六、滾動(dòng)軸承的故障機(jī)理及診斷方法1、磨損在滾動(dòng)軸承運(yùn)轉(zhuǎn)中，滾動(dòng)體和套圈之間均存在滑動(dòng)，這些滑動(dòng)會(huì)引起零件接觸面的磨損。尤其在軸承中侵入金屬粉末、氧化物以及其他硬質(zhì)顆粒時(shí)，則形成嚴(yán)重的磨料磨損，使之更為加劇。另外，由于振動(dòng)和磨料的共同作用，對(duì)于處在非旋轉(zhuǎn)狀態(tài)的滾動(dòng)軸承，會(huì)在套圈上形成與鋼球節(jié)距相同的凹坑，即為摩擦腐蝕現(xiàn)

18、象。如果軸承與座孔或軸頸配合太松，在運(yùn)行中引起的相對(duì)運(yùn)動(dòng)，又會(huì)造成軸承座孔或軸徑的磨損。2、疲勞失效滾動(dòng)體或套圈滾動(dòng)表面由于接觸載荷的反復(fù)作用，表層因反復(fù)的彈性變形而致冷作硬化，下層的材料應(yīng)力與表層出現(xiàn)斷層狀分布，導(dǎo)致從表面下形成細(xì)小裂紋，隨著以后的持續(xù)負(fù)荷運(yùn)轉(zhuǎn)，裂紋逐步發(fā)展到表面，致使材料表面的裂紋相互貫通，直至金屬表層產(chǎn)生片狀或點(diǎn)坑狀剝落。軸承的這種失效形式稱為疲勞失效。3、表面腐蝕軸承零件表面的腐蝕分三種類型。a. 化學(xué)腐蝕，當(dāng)水、酸等進(jìn)入軸承或者使用含酸的潤滑劑，都會(huì)產(chǎn)生這種腐蝕。b. 電腐蝕，由于軸承表面間有較大電流通過使表面產(chǎn)生點(diǎn)蝕。c. 微振腐蝕，為軸承套圈在機(jī)座座孔中或軸頸上的

19、微小相對(duì)運(yùn)動(dòng)所至。結(jié)果使套圈表面產(chǎn)生紅色（Fe2O3）或黑色的銹斑。軸承的腐蝕斑則是以后損壞的起點(diǎn)。4、滾動(dòng)軸承的塑變失效 壓痕主要是由于滾動(dòng)軸承受負(fù)荷后，在滾動(dòng)體和滾道接觸處產(chǎn)生塑性變形。載荷過大時(shí)會(huì)在滾道表面形成塑性變形凹坑。另外，若裝配不當(dāng)，也會(huì)由于過載或撞擊造成表面局部凹陷?；蛘哂捎谘b配敲擊，而在滾道上造成壓痕。5、滾動(dòng)軸承的斷裂失效 造成軸承零件的破斷和裂紋的重要原因是由于運(yùn)行時(shí)載荷過大、轉(zhuǎn)速過高、潤滑不良或裝配不善而產(chǎn)生過大的熱應(yīng)力，也有的是由于磨削或熱處理不當(dāng)而導(dǎo)致的。6、滾動(dòng)軸承的膠合失效 滑動(dòng)接觸的兩個(gè)表面，當(dāng)一個(gè)表面上的金屬粘附到另一個(gè)表面上的現(xiàn)象稱為膠合1有效值與峰值判別

20、法有效值：滾動(dòng)軸承振動(dòng)信號(hào)的有效值反映了振動(dòng)的能量大小，當(dāng)軸承產(chǎn)生異常后，其振動(dòng)必然增大。因而可以用有效值作為軸承異常的判斷指標(biāo)。峰值：有效值指標(biāo)對(duì)具有瞬間沖擊振動(dòng)的異常是不適用的。因?yàn)闆_擊波峰的振幅大，并且持續(xù)時(shí)間短。用有效值來表示故障特征，其特征并不明顯，對(duì)于這種形態(tài)異常的故障特征，用峰值比有效值更適用。 2峰值系數(shù)法所謂峰值系數(shù)，是指峰值與有效值之比。用峰值系數(shù)進(jìn)行診斷的最大特點(diǎn)，是由于它的值不受軸承尺寸、轉(zhuǎn)速及負(fù)荷的影響。正常時(shí)，滾動(dòng)軸承的峰值系數(shù)約為5，當(dāng)軸承有故障時(shí)，可達(dá)到幾十。軸承正常、異常的判定可以很方便判別。另外，峰值系數(shù)不受振動(dòng)信號(hào)的絕對(duì)水平所左右。測量系統(tǒng)的靈敏度即使變動(dòng)

21、，對(duì)示值也不會(huì)產(chǎn)生多大影響。3峭度指標(biāo)法峭度指標(biāo)Cq反映振動(dòng)信號(hào)中的沖擊特征，對(duì)信號(hào)中的沖擊特征很敏感，正常情況下其值應(yīng)該在3左右，如果這個(gè)值接近4或超過4，則說明機(jī)械的運(yùn)動(dòng)狀況中存在沖擊性振動(dòng)。*當(dāng)軸承出現(xiàn)初期故障時(shí)，有效值變化不大，但峭度指標(biāo)值已經(jīng)明顯增加，達(dá)到數(shù)十甚至上百，非常明顯。它的優(yōu)勢在于能提供早期的故障預(yù)報(bào)。*當(dāng)軸承故障進(jìn)入晚期，由于剝落斑點(diǎn)充滿整個(gè)滾道，峭度指標(biāo)反而下降。也就是對(duì)晚期故障不適應(yīng)。4沖擊脈沖法是利用軸承故障所激發(fā)的軸承元件固有頻率的振動(dòng)信號(hào)，經(jīng)加速度傳感器的共振放大、帶通濾波及包絡(luò)檢波等信號(hào)處理，所獲得的信號(hào)振幅正比于沖擊力的大小。5共振解調(diào)法也稱為包絡(luò)檢波頻譜分

22、析法，6頻譜分析法 將低頻段測得振動(dòng)信號(hào)，經(jīng)低通抗疊混濾波器后，進(jìn)行FFT快速富里葉變換，得到頻譜圖。根據(jù)滾動(dòng)軸承的運(yùn)動(dòng)關(guān)系式計(jì)算得到各項(xiàng)特征頻率，在頻譜圖中找出、觀察其變化，從而判別故障的存在與部位。7倒頻譜：對(duì)于存在調(diào)頻、調(diào)幅現(xiàn)象的信號(hào)，其功率譜上會(huì)出現(xiàn)周期分量或等間隔的旁瓣，利用倒譜分析方法，對(duì)功率譜上的周期分量進(jìn)行再處理，找出功率譜上不易發(fā)現(xiàn)的問題。七、設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測及故障診斷系統(tǒng)的基本組成傳感器、前置處理器、信號(hào)調(diào)頻模塊、數(shù)據(jù)采集器、現(xiàn)場檢測機(jī)柜八、簡述智能診斷方法的特點(diǎn)目前基于人工智能的故障診斷方法主要有以下幾個(gè)方向：基于模糊的方法、基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法、專家系統(tǒng)故障診斷方法、基于遺傳

23、算法、支持向量機(jī)的方法、基于數(shù)據(jù)挖掘的方法、基于圖論的模型推理方法等1、基于模糊的故障診斷方法 在模糊診斷中，各種故障征兆和故障成因之間都存在不同程度的因果關(guān)系，但表現(xiàn)在故障與征兆之間并非存在一一對(duì)應(yīng)的關(guān)系，故障征兆信息的隨機(jī)性、模糊性加上某些信息的不確定性，造成了故障形式復(fù)雜多樣性。這種模糊性和隨機(jī)性往往不能用精確的數(shù)學(xué)公式來描述，然而用模糊邏輯、模糊診斷矩陣等模糊理論來分析其故障與現(xiàn)象之間的不確定性關(guān)系是可行的，從模糊數(shù)學(xué)的角度看，故障診斷是一個(gè)模糊推理問題。因而基于模糊的診斷方法得到了長足的發(fā)展2、基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的故障診斷方法 從故障診斷的過程來講，故障診斷實(shí)質(zhì)上也是一類模式分類問題，

24、而人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ANN)作為一種自適應(yīng)的模式識(shí)別技術(shù)，非常適合用于建立大型復(fù)雜系統(tǒng)的智能化故障診斷系統(tǒng)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過輸入層、隱含層和輸出層來建立故障類型和故障原因之間復(fù)雜的映射關(guān)系。 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的故障診斷方法具有強(qiáng)大的自學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)處理能力，其分類方式通過網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)來確定系統(tǒng)參數(shù)和結(jié)構(gòu)來完成訓(xùn)練過程。3、基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的故障診斷方法 模糊和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的有效結(jié)合成為了智能化故障診斷的主要方法之一。20世紀(jì)80年代末開始出現(xiàn)了兩者相融合的趨勢。該方法將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自學(xué)習(xí)優(yōu)點(diǎn)與模糊數(shù)學(xué)的模糊推理方法有效結(jié)合，解決了故障診斷中模糊規(guī)則難以確定的問題；利用模糊理論模擬人的控制能力和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自學(xué)習(xí)功能，確定了模糊規(guī)則和模糊隸屬度，建立故障診斷的模型。4、專家系統(tǒng)故障診斷方法 專家系統(tǒng)作為人工智能中最活躍的一個(gè)分支為故障診斷注入了新的活力。專家系統(tǒng)應(yīng)用于故障診斷技術(shù)是指人們根據(jù)長期的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)和大量的故障信息知識(shí)，設(shè)計(jì)出的一種智能化的計(jì)算機(jī)程序系統(tǒng)，模擬人類專家解決問題的思維方式進(jìn)行智能診斷。專家系統(tǒng)可以解決一類難以用數(shù)學(xué)模型來精確描述的系統(tǒng)故障診斷問題。傳統(tǒng)的專家系統(tǒng)的核心主要包括以下幾部分：全局?jǐn)?shù)據(jù)庫、知識(shí)庫、推理機(jī)、解釋部分、人機(jī)接口幾個(gè)模塊。5、基于遺傳算法的故障診斷方法 遺傳算法是一種基于自然選擇和自然遺傳學(xué)機(jī)理的迭代自適應(yīng)概率性方法