時域分析主要特征參數

1、精選優(yōu)質文檔-傾情為你奉上設離散振動信號為常用特征參數如下：1、有量綱特征參數1. 峰值把的N個采樣點分成段，在每一段中找出個峰值，則的峰值指標為：峰值 反映的是某時刻振幅的最大值，因而適用于表面點蝕損傷之類的具有瞬時沖擊的故障診斷。另外，對轉速較低的情況（如300r/min以下），也常采用峰值經行診斷。2. 均值 對于簡諧振動為半個周期內的平均值，對于軸承沖擊振動為經絕對值處理后的平均值。用于診斷的效果與峰值基本一樣，其優(yōu)點是檢測值較峰值穩(wěn)定，但一般用于轉速較高的情況（如300r/min以上）。3. 均方根值（有效值）均方根值是對時間平均的，用來反映信號的能量大小，適用于象磨損之類的振幅值隨

2、時間緩慢變化的故障診斷。軸承制造精度愈低或軸承磨損程度愈大，則值愈高。對早期故障不敏感，但穩(wěn)定性很好。4. 方差 Matlab中有直接求離散數據方差的函數var（）。2、無量綱特征參數1. 峰值因子（波峰因素） 軸承元件上的局部剝落、擦傷、刻痕、和凹痕等一類離散型缺陷，產生的脈沖波形總能量并不大，但是波形的尖峰度明顯，因此，峰值因子適用于這類故障的診斷。（波峰因數，能恰當的反映尖峰的相對大小。評判軸承合不合格的界限值約為1.5，值大于1.5，則認為軸承元件上存在局部缺陷。設備故障診斷 沈慶根） 正常軸承的振動波峰因子約為45，因剝落等局部缺陷引起的振動峰值因子往往超過10，缺陷愈大，值也愈大。

3、軸承發(fā)生剝落等局部缺陷時，值相對較大；當發(fā)生潤滑不良和磨損等異常情況時， 值相對較小。需要指出的是在軸承出現故障的整個過程波峰因數值并不是一直增加，而是先增加再減小。這是因為故障初期，振動幅值會明顯增加，而均方根值變化尚不明顯，隨故障不斷擴展，峰值達到極限值，均方根值開始明顯增大。波峰因子是一個相對值的比率，它不受振動信號絕對電平值大小的影響，與傳感器的靈敏度和放大器的放大率無關，同時也不受軸承尺寸大小和轉速不同的影響，因而測定數據很方便。2. 峭度指標（Kurtosisvalue） 離散序列的峭度指標定義為歸一化的4階中心矩:振幅滿足正態(tài)分布的無故障軸承其峭度值約為3，軸承振動信號的峭度值一

4、般在345，當值大于4時，即預示著軸承有一定程度的損傷。采用該特征參數的優(yōu)點在于與軸承的轉速、尺寸和載荷無關，主要適用于點蝕類故障的診斷。峭度值具有與波峰因子類似的變化趨勢，軸承良好狀態(tài)和嚴重故障狀態(tài)下的裕度指標幾乎是相同的。（參考：P287，設備故障診斷，沈慶根）對早期故障由較高的敏感性，但穩(wěn)定性不好，可同時與有效值進行故障監(jiān)測。3. 波形因子（波形指標） 波形因數定義為均方根值與絕對均值之比：當值過大時，表明滾動軸承可能有點蝕；值過小時，有可能發(fā)生了磨損。4. 脈沖指標5. 裕度系數（注意：方根幅值和均方根值不同）當時間信號中包含的信息不是來自一個零件或部件，而是屬于多個元件時如在多級齒輪的振動信號中往往包含有來自高速齒輪、低速齒輪以及軸承等部