滾動軸承振動信號特性分析范文

./西南交通大學本科畢業(yè)設計〔論文滾動軸承振動信號特性分析年級:2010級學號:20107151姓名:劉元是專業(yè):機械制造工藝及其設備指導老師:曾祥光2014年6月.院系機械工程系專業(yè)機械設計制造及其自動化〔機械制造年級2010級姓名劉元是題目滾動軸承振動信號特性分析指導教師評語指導教師<簽章>評閱人評語評閱人<簽章>成績答辯委員會主任<簽章>年月日畢業(yè)設計〔論文任務書班級2010機制1班學生姓名劉元是學號20107151發(fā)題日期：2014年2月24日完成日期：6月20日題目滾動軸承振動信號特性分析 1、本論文的目的、意義：滾動軸承的優(yōu)點眾多,因此滾動軸承在工程實踐中得到充分的應用。但是滾動軸承有時的工作條件十分惡劣并且在機械設備中承載載荷、傳遞載荷。滾動軸承損壞尤其是突然損壞不僅會導致機械設備的故障失效,甚至可能造成更為嚴重或許是災難性的事故。本論文主要針對滾動軸承振動信號進行研究,在對滾動軸承結構有一定了解的基礎上,重點研究滾動軸承振動信號特點,并基于滾動軸承振動實測信號進行分析驗證,掌握常見的信號譜分析方法,并嘗試對滾動軸承零件故障進行分析。2、學生應完成的任務〔1基于滾動軸承振動信號進行常見分析的分析方法,如時域分析、FFT分析、功率譜分析研究所實測振動信號,并得出相應結論。〔2利用小波或其它信號分析方法研究所實測振動信號,并得出相應結論。〔3利用MATLAB編制信號分析GUI,實現(xiàn)計算信號特征參數(shù)及實現(xiàn)簡單的信號分析功能?！?完成畢業(yè)論文。.3、論文各部分內(nèi)容及時間分配：〔共16周第一部分了解滾動軸承的功能、構成<2周>第二部分了解滾動軸承常見的失效形式 <2周>第三部分基于實測滾動軸承振動信號利用功率譜等方法分析其特性<4周>第四部分利用典型時頻分析方法分析滾動軸承振動信號特性并編GUI<6周>第五部分論文撰寫 <2周>評閱及答辯<2周>備注<1>CNKI關于滾動軸承故障分析的論文.〔2功率譜分析、小波分析、希爾伯特-黃變換有關書籍〔3matlab編程方面的書籍指導教師：年月日審批人：年月日.摘要滾動軸承在工程實踐中得到了充分的應用,但是滾動軸承卻十分容易損壞。滾動軸承的運行狀態(tài)通常也會直接影響到整個機械設備的性能。滾動軸承損壞尤其是突然損壞不僅會導致機械設備的故障失效,甚至造成更為嚴重或許是災難性的事故。對滾動軸承進行特征信號分析對其故障進行診斷可以有效地避免事故發(fā)生。本文首先分析了滾動軸承的結構和振動故障機理并對滾動軸承的失效形式、振動類型及產(chǎn)生故障的原因進行了較為全面的探討。還簡單的介紹了滾動軸承振動信號基于時域、頻域的分析方法。對比了正常信號和各類故障軸承型號的時域特征值參數(shù)以及時域波線圖、FFT譜以及功率譜圖等。為了有效地提取滾動軸承故障信號特性,提出了一種基于共振解調(diào)技術和譜峭度法相結合的方法,并且將其應用到實際的滾動軸承的數(shù)據(jù)中進行分析處理。發(fā)現(xiàn)能準確的找出其故障部位并得到其故障頻率。其次本文還介紹了小波變換的產(chǎn)生及其發(fā)展,并將小波變換與包絡譜分析相結合對故障軸承信號進行分析,提取出故障頻率并得出分析結果。最后本文利用matlab軟件平臺,實現(xiàn)了關于信號分析的用戶界面設計〔GUI。該用戶界面設計〔GUI能夠實現(xiàn)提取分析信號的特征值,繪制時域、頻域圖形等功能。關鍵詞：滾動軸承振動信號故障診斷GUIAbstractRollinghasbeenfullyappliedinengineeringpractice,butitisveryeasytodamagetherollingbearing.Rollingrunningnormallywilldirectlyaffecttheperformanceoftheentiremechanicalequipment.Bearingdamage,especiallydamagetonotonlyleadtoasuddenfailureofmechanicalequipmentfailures,perhapsevenmoreseriouscausecatastrophicaccident.Characteristicsignalsforrollingbearingfaultdiagnosiscanbeanalyzedeffectivelyavoidaccidents.Thispaperanalyzesthestructureandthefailuremodesofvibrationofrollingbearingsandrollerbearingfailuremechanism,vibrationtypeandcauseoffailureforamorecomprehensivediscussion.Alsobrieflyintroducedtherollingbearingvibrationsignalanalysismethodbasedonthetimedomain,frequencydomain.Comparativecharacteristicsofnormaltimedomainsignalandthevalueofvarioustypesoffailuresbearingmodelparametersandtime-domainwavechart,FFTspectrumandthepowerspectrumandsoon.Inordertoeffectivelyextracttherollingbearingfaultsignalcharacteristicsisproposedbasedontheresonancedemodulationtechniqueandspectralkurtosismethodarecombined,andapplyittotheactualdataintherollingbearinganalysisandprocessing.Foundtoaccuratelyidentifythesiteanditsfailuretogetitsfailurefrequency.Second,thispaperalsodescribestheemergenceanddevelopmentofwavelettransformandwavelettransformandenvelopespectrumanalysisofthecombinationoffaultbearingsignalisanalyzedtoextractthefaultfrequencyanddrawanalysis.Finally,theuseofmatlabsoftwareplatform,onsignalanalysisuserinterfacedesign<GUI>.Theuserinterfacedesign<GUI>enablesanalysisofsignalextractioneigenvalues,drawtime-domainandfrequency-domaingraphicsfunctions.Keywords:rollingbearing,vibrationsigna,faultdiagnosis,GUI.目錄TOC\o"1-3"\h\z\u27907第一章緒論158411.1研究的背景及其意義1284681.2關于滾動軸承故障研究概況及發(fā)展趨勢1220361.2.1研究概況1156281.2.2國內(nèi)外研究現(xiàn)狀2128691.2.3發(fā)展趨勢47530第二章滾動軸承故障機理及振動信號5245752.1軸承結構和故障機理579072.2滾動軸承失效形式6220832.2.1正常失效6317902.2.2非正常失效7280912.3滾動軸承的振動頻率8227442.3.1固有振動頻率8233322.3.2故障缺陷頻率916518第三章滾動軸承故障信號分析11261153.1滾動軸承零件典型故障振動信號11259343.1.1外圈滾道損傷1115573.1.2內(nèi)圈滾道損傷12158663.1.3滾動體損傷1294903.2時域特征參數(shù)分析13274313.2.1有量綱參數(shù)13286053.2.2無量綱參數(shù)15170613.3振動信號的簡單頻域分析17144353.3.1FFT譜1767813.3.2功率譜1815905第四章共振解調(diào)和譜峭度的軸承信號特性分析21311154.1共振解調(diào)故障診斷技術2119794.1.1共振解調(diào)技術原理21167874.1.2共振解調(diào)技術局限性22137654.2譜峭度法在共振解調(diào)故障診斷技術中的應用22182214.2.1譜峭度理論2239454.2.2快速峭度圖234.3希爾伯特<Hilbert>變換包絡檢波原理1178724117874.4工程信號實際分析2426132第五章基于小波分解的軸承信號包絡譜分析31215955.1小波變換的產(chǎn)生及其發(fā)展3140445.2小波變換的定義32118655.2.1連續(xù)小波變換 32299545.2.2離散小波變換 32151785.3實驗信號小波分解驗證33220395.4工程信號實際分析3418295第六章基于Matlab簡單的滾動軸承信號分析圖形用戶界面36199526.1MatlabGUI設計平臺簡介3627906.2信號分析GUI設計36593結論40.第一章緒論1.1研究的背景及其意義科學在技術不斷發(fā)展和進步,機械設備也愈來愈復雜化、精細化和自動化。與此同時機械設備的工作環(huán)境也越來越惡劣。由于滾動軸承的優(yōu)點十分明顯如：摩擦阻力小、便于潤滑、高效率、易裝配等。所以滾動軸承在工程實踐中得到了充分的應用,例如電站發(fā)電機、石油轉井機、高速列車轉向架、飛機發(fā)動機等,它們基本上覆蓋了石油、交通、電力以及制造等諸多領域。滾動軸承對于多數(shù)機械設備來講都是關鍵的構成部件,不過它卻是十分容易被損壞的。許多機械設備的故障原因都由其滾動軸承損壞導致。根據(jù)統(tǒng)計數(shù)據(jù),所有的機械故障70%故障振動,振動故障中由滾動軸承引起的約占三成。分析其緣由可發(fā)現(xiàn)這是由于滾動軸承的工作的環(huán)境相當差并且在機械設備中承載載荷,傳遞載荷。滾動軸承損傷尤其是突然的損壞不僅導致機械設備故障,甚至造成更嚴重的乃至毀滅性的性的事故?？偠灾?對滾動軸承振進行振動信號的特性分析,對于診斷軸承零件的故障有重大的科學意義和工程意義。1.2關于滾動軸承故障研究概況及發(fā)展趨勢1.2.1研究概況保障在確定時間以內(nèi)和確定的環(huán)境下滾動軸承可靠、高效的運轉是對其故障診斷的主要目的。其中滾動軸承故障診斷過程三個主要步驟分別為信號的測試與采集、信號故障特征的提取、故障診斷和分類。其主要的診斷過程如圖1-1所示：圖1-1滾動軸承診斷故障目前,在滾動軸承故障診斷方面的方法很多。其中,振動分析的方法是眾多檢測方法中最有效的方法之一,也是最準確的方法之一。滾動軸承發(fā)生故障的時候,常常會有以下表現(xiàn)如：振動異常、噪聲增大等。我們需要一種簡而有效的振動信號處理方法進行分析并判別運行狀態(tài)。其中進行振動分析的關鍵部分則是如何精確而便捷的提取故障信號特性,同樣而今故障診斷領域的困難之處也在于此。1.2.2國內(nèi)外研究現(xiàn)狀基于時域、頻域的信號分析以及時頻域的信號分析是振動信號的提取的三個重要方式。時域分析是在故障信號中最早應用的方法。時域信號的特征參數(shù)主要分為量綱參數(shù)、無量綱的參數(shù)、以及概率分布特征等。Koizumi、Wheeler分別應用了時域信號的峰值、有效值等有量綱參數(shù)來鑒別滾動軸承是否發(fā)生了故障。Dyer等發(fā)現(xiàn)了滾動軸承的載荷大小以及轉速變化對峭度幾乎沒有影響,認識到峭度只是和故障的程度有關系,從而可以用峭度來體現(xiàn)軸承是否發(fā)生了故障。Balderston等人對軸承活動進行剖析總結,獲得了滾珠某些特征的頻率算法。總體而言時域分析法有簡單快捷的優(yōu)點,但易受噪聲影響。目前時域分析法的應用場合一般干擾較小、非精密診斷的地方。在對頻域進行時,FFT在軸承信號故障分析領域的用處尤為重要。此外。在此基礎上另一些研究人員提出了功率譜分析、包絡分析等一系列方法,實現(xiàn)了早期的對軸承故障的精密診斷。1974年,來自美國的學者Harting發(fā)明了一種分析系統(tǒng)其原理是應用的共振解調(diào)技術。針對滾動軸承,共振解調(diào)技術能夠將其早期的損傷類類型的故障做出有用的判斷,更能準確判定滾動軸承的故障類型。D.Ho和R.B.Randall提出了將自適應降噪技術與包絡解調(diào)分析兩者相結合,利用兩者的優(yōu)點,發(fā)現(xiàn)這樣能夠十分有效地減少軸承故障特征提取時噪聲造成的影響。在國內(nèi),劉金朝教授等提出的自適應性的共振解調(diào)方法十分有效的解決了濾波器中心濾波頻率的選擇以及帶寬選擇的問題。但是,由于其內(nèi)部旋轉部件振動以及噪聲的干擾,目前頻域分析也僅僅應用于滾動軸承的簡單診斷。眾多的學者隨著對滾動軸承故障越來越深入的研究開始認識到,由于滾動軸承故障信號具有非線性、非平穩(wěn)性的一些特點,僅僅應用時域、頻域的分析方法得到的結果并不一定準確可靠。國內(nèi)外許多學者將基于時頻域的分析方法開始應用到軸承故障進行特征提取,有十分良好的效果。此后,小波變換算法由J.Morle提出,S.Mallat對此進行了改進。該方法在滾動軸承故障診斷中有顯著的效果。我國的傅瑜教授采用二進制離散小波代替了連續(xù)小波,運用到滾動軸承的內(nèi)外圈故障檢測中,產(chǎn)生了明顯的效果。N.G.Nikolaou等人聯(lián)合小波包變換與共振解調(diào),從而實現(xiàn)了對于滾動軸承的故障特性的獲取以及對故障類型的鑒別。國內(nèi)的陸爽教授結合小波變換和希爾伯特變換,可對隱藏在高頻噪音中滾動軸承故障信號進行了提取。N.E.Huang提出的希爾伯特—黃變換有效地克服了小波正交基選擇困難、無自適應性等一些弱點。該方法對于分析非平穩(wěn)、非線性信號來說具有的自適應性、自正交性以及完備性等優(yōu)點,該方法出現(xiàn)之后眾多學者對此表現(xiàn)出了極大的興趣和關注。國內(nèi)的楊宇等人結合經(jīng)驗模態(tài)分解和奇異值分解方法來診斷滾動軸承故障而且能準確的判別故障類型。XX大學的孫暉教授在帶通濾波后利用經(jīng)驗模態(tài)分解提取出了故障滾動軸承的特征信息。隨著科學技術研究的發(fā)展,許多特殊方法也相繼出現(xiàn),如：混沌識別法、分形方法、盲源分離法等。盲源分離法是一種新的信號處理法,具有非常強大的功能,為了實現(xiàn)判定振源工作狀態(tài),能夠做到在沒有任何的先驗知識情況下,僅僅根據(jù)從傳感器的采集信號就能實現(xiàn)分離出我們所需要的信號的強大功能。從21世紀開始,許多學者將盲源分析法與自己研究領域結合,創(chuàng)造性的提出了一系列的新方法。盲源分離方法中的獨立分量分析方法是應用最為廣泛的研究方式之一。該方法具有良好的辨別能力和特征信號提取能力,能夠準確地檢測到振源狀態(tài)。我國李良敏學者將遺傳算法和盲源分離算法相結合,鐘飛等將獨立分量分析法結合小波變換,并將其應用到滾動軸承的故障診斷中,效果不錯。在軸承的故障的判斷過程之中,準確獲取能夠表現(xiàn)故障的一些特定的向量十分緊要,其中首要環(huán)節(jié)就是故障模式識別。學者運用模式的識別來模擬人類大腦的思維,這種模擬也被稱為人工智能。神經(jīng)網(wǎng)絡識別與統(tǒng)計模式識別是故障檢測與診斷的兩種重要模式識別方法。而神經(jīng)網(wǎng)絡識別法在故障判定領域的使用更為廣泛。關于滾動軸承的故障診斷研究,國外擁有相對先進的技術,在研究同時開發(fā)了許多故障診斷儀器。瑞典斯凱孚公司研制了與計算機相結合的軸承分析儀、軸承自動分析系統(tǒng)等一系列產(chǎn)品。瑞典的埃司彼姆公司研發(fā)了軸承監(jiān)測技術,美國的本特利公司研究出了REBAM系統(tǒng)等。在中國,研究軸承的狀態(tài)監(jiān)測和故障診斷起步相對較晚,大約開始于上個世紀八十年代,卻發(fā)展迅速,成果顯著。航空航天部研制出了一種軸承故障的實驗檢測系統(tǒng)。南航振動所研制出了MDS系列的滾動軸承故障檢測系統(tǒng)。1.2.3發(fā)展趨勢滾動軸承的故障診斷方法在分析方法、計算機科技、智能科技的持續(xù)進展的同時也在持續(xù)進展。日后發(fā)展方向可能表現(xiàn)為：〔1基于FFT的傳統(tǒng)滾動軸承信號分析技術隨著小波變換、希爾伯特—黃變換等信號處理方法的不斷改進會產(chǎn)生新進展。〔2模糊理論、神經(jīng)網(wǎng)絡與和專家系統(tǒng)等將會更加廣泛的應用到滾動軸承的信號處理故障分析當中?！?單一的檢測方式取得的特征信號不能完全反映軸承全部故障信息,所以小波分析和神經(jīng)網(wǎng)絡等技術可能會相互結合取長補短產(chǎn)生新的信號分析故障診斷方法,能夠提升滾動軸承故障特性診斷的準確度?！?現(xiàn)代網(wǎng)絡技術的高速發(fā)展對故障診斷也產(chǎn)生了重要影響,基于互聯(lián)網(wǎng)的遠程的故障診斷技術也將會是有發(fā)展?jié)摿Φ姆较蛑弧５诙聺L動軸承故障機理及振動信號因為振動檢測法具有檢測信號易于處理、直觀、適用效果優(yōu)良的優(yōu)點,在滾動軸承檢測與故障診斷得到了廣泛的應用。振動信號是軸承各種信息也包括故障零件信息的有效承載物,性質十分不錯。但是如果對于滾動軸承的特征沒有仔細認真分析和研究,則對滾動軸承的振動信號分析就會顯得很盲目,可能導致無法成功有效的診斷出故障原因及其類型。本章將會較為全面對軸承的構造、振動的機理、振動形式、失效的分類和故障出現(xiàn)的緣由進行探討。2.1軸承結構和故障機理軸承外圈滾動軸承是一類廣泛應用的精細的機械構件。滾動軸承的作用是將運轉的軸承座和軸相互的滑動類型的摩擦轉換為滾動類型的摩擦。如圖2-1,其一般包括四個部分：滾動體,外圈,內(nèi)圈和保持架。內(nèi)圈能和軸進行配合共同旋轉。外圈則是與軸承座進行配合并且起著支撐的作用。滾動體均勻分布在內(nèi)外圈之間,對軸承的運轉性能和使用壽命有著重要的影響。保持架起著讓滾子分布均勻的功能,引領滾子旋轉而且具有潤滑功能以及避免滾子掉落。軸承外圈保持架軸承內(nèi)圈滾動體保持架軸承內(nèi)圈滾動體圖2-1滾動軸承結構總體說來軸承工作時的振動通常分為以下兩種：與軸承工作面的裂痕、波紋相關和與軸承彈性相關的振動。其中與軸承表面裂痕、波紋相關振動能夠反映其損傷的情況。工作面若有損壞,當滾子在損壞面運轉的時侯,某種交變的激振力將會出現(xiàn)。因為軸承滾動表面損傷形狀并不規(guī)則。由此,產(chǎn)生的振動也會是一種隨機振動并包含了多種頻率成分。通常來說,軸運轉的速率以及軸承面損壞樣式是激振力的頻率的首要性因素。而激振系統(tǒng)傳遞相關的因素由軸承和外殼來決定?？偠灾?軸運轉的速率、外殼和軸承的振動傳遞因數(shù)以及軸承面損壞樣式等一起確定了因軸承異常而產(chǎn)生的振動頻率。一般而言,軸承具有越高的振動頻率則表明軸有越嚴重的損傷或者有越高的旋轉速度,另外滾動軸承的固有振動頻率會隨著滾動軸承尺寸的增大而有所降低。因而,所有異常的軸承產(chǎn)生振動時都不會是一個特定的頻率。同樣的,當某個軸承發(fā)生異樣的時侯,也非僅僅只發(fā)生單一的頻率振動。2.2滾動軸承失效形式根據(jù)振動信號的特點,軸承出現(xiàn)損壞時其信號大概可分為兩種：磨損類型與損傷類型。軸承元件表面裂紋,點蝕,擦傷和剝落等情況屬于損傷類型的故障。而因潤滑不佳而導致的軸承面直接接觸或者因異物落入而導致的磨損屬于磨損類型的故障。當軸承有磨損類型的故障發(fā)生的時候,振動的信號會發(fā)生強烈隨機性而且不能發(fā)現(xiàn)顯著的周期信號。這時候能夠經(jīng)過對軸承的振動水平進行探究從而對這種故障進行判斷。損傷類故障則是滾動軸承失效的經(jīng)典模式?？偠灾?滾動軸承失效形式如下：2.2.1正常失效〔1正常疲勞失效正常疲勞失效是指軸承運行時間高出了計算的額定壽命,產(chǎn)生了疲勞剝落。軸承面在運行時不斷地產(chǎn)生應力的循環(huán)最終高出了軸承的疲勞極限,這是疲勞剝落之根本原因。疲勞剝落一般表現(xiàn)為次表層首先開始產(chǎn)生裂紋,然后逐漸朝表面層擴散,導致軸承表面產(chǎn)生裂紋或者有不規(guī)則碎片剝落。這種不規(guī)則的碎片會在軸承表面形成點蝕小坑,只要點蝕發(fā)生了就會馬上發(fā)展,整體的疲勞剝落可能會在短期內(nèi)突然發(fā)生。此時應該馬上更換軸承,否則可能因為軸承的損壞對安裝部位以至于對整個機械設備產(chǎn)生嚴重后果。由于材料已經(jīng)被充分利用了,正常的疲勞失效在實際生產(chǎn)中其實是不可避免的?！?正常磨損失效磨損同樣為軸承失效的基本情況之一,所謂滾動軸承磨損一般是由于摩擦造成的。而正常磨損失效是指滾動軸承運行時間或者總轉數(shù)超過計算壽命,導致了過度磨損。潤滑是將相對運動界面加入潤滑劑介質,其功能是降低摩擦、減少磨損,但是潤滑實際上并不能避免兩物體表面固體接觸,也就是說潤滑可以減少磨損但并不能避免磨損。磨損的表現(xiàn)為：磨損條紋一般出現(xiàn)在沿運動方向的磨損表面,新出現(xiàn)的磨損條紋金屬光澤十分明顯。總體而言,滾動軸承磨損分為三個階段。首先發(fā)生短期的"跑合"磨損,隨之而來的是連續(xù)長時間的平緩磨損,最后短時間內(nèi)發(fā)生的劇烈磨損,最后導致軸承磨損失效需要重新更換軸承。事實上,正常的磨損失效在生產(chǎn)中同樣也是無法避免的。但可以通過改進軸承潤滑、改進密封等方式而提高滾動軸承使用壽命。2.2.2非正常失效1非正常磨損失效與非正常疲勞失效因為潤滑雜質或者機械緣故導致的滾子,軸承滾道,保持架或者軸頸部位的表面磨損會導致軸承的非正常失效。滾動軸承有時工作環(huán)境非常惡劣,潤滑油里可能有混雜的許多渣滓并且進入軸承,以至于滾動滾道上和滾子發(fā)生磨損,并且有散布不均的劃痕呈現(xiàn)。潤滑不佳和強迫安裝也會引起軸承的非正常疲勞失效,表現(xiàn)為滾道表面或滾子剝落。引起剝落的重要緣由同樣還是由軸承的載荷導致的交變應力。2腐蝕失效滾動軸承表面與外界的環(huán)境之間有氧化還原等反應發(fā)生,導致軸承表面損壞的失效被稱之為腐蝕失效。燃料、濕氣以及品質不佳潤滑油等都可能和滾動軸承表面發(fā)生化學反應,從而腐蝕軸承表面。一般而言,滾動軸承外表面的腐蝕能夠分為以下幾類：第一種是電介質腐蝕,第二種被稱之有機酸腐蝕,第三種是電流類腐蝕,第四種似其他介質的腐蝕情況。腐蝕會導致滾動軸承表面出現(xiàn)腐蝕反應物或者氧化膜,這些物質會在軸承的荷載作用下剝落,最終形成滾動軸承的腐蝕失效。3斷裂失效軸承零件的突然斷裂將會引發(fā)突發(fā)性事故可能會造成嚴重后果,而過載和缺陷是引起軸承斷裂失效的兩大重要因素。滾動軸承外加的載荷大于了其能夠承受的強度限制,從而引起其中零件的斷裂被稱之為過載類型的斷裂。另外,若軸承零件有內(nèi)部存在缺陷的情況,在一般的荷載情況下也可能導致軸承零件的斷裂,這種情況被稱為缺陷類型的斷裂。4壓痕失效由于軸承過載,遭受強沖擊載荷以及異物侵入,從而滾子或者滾道面上產(chǎn)生部分的形變并有凹坑出現(xiàn)被稱之為壓痕。壓痕產(chǎn)生的原因主要有：載荷過大、安裝不當、異物的侵入、組裝或者運輸過程中受到?jīng)_擊等。可以根據(jù)壓痕產(chǎn)生的原因有的放矢進行改進,避免壓痕失效。5膠合失效膠合是指某表面的金屬材料粘連到了另外表面的情況。對于軸承而言,膠合一般在有產(chǎn)生滾動接觸的相互表面。由于速度太高、潤滑不佳、載荷過大等原因,軸承零件的溫度將會急劇上升,導致軸承表面燒傷及損壞產(chǎn)生污斑狀的膠合現(xiàn)象。2.3滾動軸承的振動頻率2.3.1固有振動頻率滾動軸承在工作時,滾動體和內(nèi)圈或者滾動體和外圈之間有產(chǎn)生沖擊沖擊的可能,滾動軸承元件因此會產(chǎn)生振動。對于這一類受迫的振動,當滾動軸承零件的固有頻率和振動的頻率一樣的時候該振動將會加劇。而軸承固有的頻率與旋轉速率無關只是和軸承元件的自身的狀態(tài),質量以及材料等有關系。該固有頻率可計算求得。滾動體鋼球的固有頻率為：〔2-1式中：指滾動體半徑<m>,指該材料的密度,E指材料的彈性模量。在圈平面里軸承套圈固有頻率：〔2-2式中：I指繞著中性軸套圈橫截面的慣性矩,N是節(jié)點數(shù),a是指中性軸離回轉軸線的距離<mm>,E指材料的彈性模量,M指確定單位長度的套圈質量<kg>。對于滾動軸承的內(nèi)、外圈其固有頻率為：〔2-3式中：H指圓環(huán)的厚度<mm>,N是節(jié)點數(shù),D是指圓環(huán)中性軸的直徑<mm>。2.3.2故障缺陷頻率當滾動軸承零件發(fā)生故障的時侯,具有特定頻率的沖擊將會發(fā)生,從而導致軸承的振動發(fā)生,引起周期性的脈沖。這種周期性的脈沖具有瞬時、突變的特點。軸承各個零件產(chǎn)生故障,一般來說故障的特征頻率都不一樣。滾動軸承不同零件的故障缺陷頻率分別為：〔1外圈故障頻率：〔2-4〔2內(nèi)圈故障頻率：〔2-5〔3滾子故障頻率：〔2-6〔4保持架故障頻率：〔2-7其中：r指軸承的轉速〔轉/min,n指滾珠的個數(shù),d是滾動體直徑〔mm,D是指軸承的節(jié)徑〔mm,α是滾動體接觸角。故障的滾動軸承的信號頻譜里有損壞零件的特征頻率的譜峰呈現(xiàn)。在實際生產(chǎn)中譜峰頻率和理論計算值卻總有一定差異。因而可知,對軸承信號分析在它的頻譜圖里尋找故障的特征頻率的時侯,要在算出理論特征頻率值的前提下在其附近尋找其值進行判斷。除此之外,如果軸承故障加重,這種表現(xiàn)為故障的特征頻率當做主頻,軸旋轉頻率當做差值的調(diào)制邊頻情況也可能會出現(xiàn)。另外,當滾子、內(nèi)圈、外圈三者共同發(fā)生故障情況的時侯,判斷其故障的困難程度也將會增大。第三章滾動軸承故障信號分析軸承診斷方法種類眾多并各有優(yōu)劣,而在多種診斷方法中使用最普遍的就是振動信號分析技術。滾動軸承診斷主要是根據(jù)軸承的故障特點而進行判斷的,軸承故障的特性則是對軸承各類故障形式的描繪和精確判斷?？偠灾?是否能夠高效的獲取軸承的故障特性是其診斷過程中的重點。滾動軸承故障振動特性一般說來有時域和頻域兩類：時域特性包含振動信號的峰值、有效值、峭度、峰值因數(shù)等。而頻域特性則是指振動信號在它的特征頻率處幅值大小。通過對故障軸承信號時頻域特性的剖析,可以對其進行簡單的故障判斷。3.1滾動軸承零件典型故障振動信號選用6205-2RS軸承為例進行分析,滾珠個數(shù)為9個,軸承節(jié)徑約為39.04<mm>,滾珠直徑約為7.94<mm>。3.1.1外圈滾道損傷當外圈有點蝕、裂紋等故障發(fā)生時,軸承運行時軸承滾動體必定會撞擊外圈損傷點從而有沖擊產(chǎn)生引起振動。因為受力方向和軸承損傷點有比較固定的相對位置,可以從圖3-1中明顯發(fā)現(xiàn)該時域波形沒有振幅調(diào)制現(xiàn)象的發(fā)生。振動頻率為,由公式2-4計算得知,n指倍頻。圖3-1外圈滾道損傷時域波形3.1.2內(nèi)圈滾道損傷在內(nèi)圈有點蝕、剝落產(chǎn)生的時侯,滾子與內(nèi)圈損傷點產(chǎn)生撞擊時由于滾道軸承是單邊載荷且有徑向間隙,所以撞擊位置是不斷變化的并且載荷受力也不相同。從圖3-2可以看出,振動的振幅是具有周期性變化的,也即是以軸的轉動頻率產(chǎn)生振幅調(diào)制,其中振動頻率為,由公式2-5計算可知,n指倍頻。在內(nèi)圈故障的特征頻率附近能夠找到振動頻率邊頻帶。圖3-2內(nèi)圈滾道損傷時域波形3.1.3滾動體損傷當滾動體有點蝕、剝落等故障發(fā)生時,滾動體損傷點與內(nèi)外圈發(fā)生撞擊時由于滾動軸承通常有徑向間隙,所以撞擊位置是不斷變化的并且載荷受力也不相同,并且產(chǎn)生沖擊脈沖。因此產(chǎn)生沖擊接觸的部位也就不斷變化從而有振幅調(diào)制現(xiàn)象產(chǎn)生。下圖3-3滾子損傷時域波形顯示的是以滾子的旋轉頻率〔見公式2-7而振幅調(diào)制,其中振動頻率是,〔,見公式2-6。n指倍頻。此時,可在滾動體故障特征頻率附近找到振動頻率的邊頻帶。圖3-3滾動體損傷的時域波形3.2時域特征參數(shù)分析對軸承振動信號的時域參數(shù)的分析是軸承診斷一種簡單而基礎的方法。一般而言,滾動軸承時域特征參數(shù)分為：有量綱和無量綱的參數(shù)。3.2.1有量綱參數(shù)峰值峰值是指振動信號的最大幅值：〔3-1峰值關于剝落或者劃痕等有沖擊檢測非常適合。它對瞬時沖擊現(xiàn)象而言,沖擊力越大,峰值越高。因此在檢測因軸承表面剝落、劃痕等一類原因造成的沖擊振動時,要反映出軸承運行的故障狀態(tài),峰值比有效值等更加有效。此外,峰值診斷也經(jīng)常用于較低轉速情況。均值也被稱為一次矩,它用于描述信號幅值的平均大小,能夠代表信號的直流分量或靜態(tài)部分。其數(shù)學表達式為：〔3-2離散化公式為：〔3-3均值和峰值有著基本一樣的診斷,但具有相對峰值的檢測值更加穩(wěn)定。均值通常應用于轉速比較高的情況。均方根值〔有效值軸承的信號〔i=1~N,N為采樣點振幅跟著時間的變化而變化,而有效值可當成體現(xiàn)該振動變化情況數(shù)值。其表達式為：〔3-4離散化計算公式為：〔3-5均方根值是對時間的平均,所以均方根值對于磨損這類軸承故障能夠較好的反映。軸承表面裂紋越大磨損程度越高,其振動信號的均方根值也會越高。但是均方根值卻不適用于表面剝落、傷痕等這一類具有瞬時沖擊振動的情況。在此情況下,雖然沖擊波峰振幅很大,但是時間延續(xù)并不長,經(jīng)過時間的均勻,均方根值對于是否有峰值的差別基本上不能體現(xiàn)。關于這類樣式的反常,能夠用峰值振動檢測比起均方根值更加高效。選擇6205-2RS軸承的四組不同狀態(tài)下的數(shù)據(jù)進行計算,其結果見表3.1：表3.1正常情況外圈故障內(nèi)圈故障滾動體故障均值0.01260.02320.01340.0126均方根值36.4321233.8396101.518548.7459峰值0.31133.63041.37990.6070對四組數(shù)據(jù)進行比較可知,故障軸承的均值都略大于正常軸承,有效值和峰值相對而言更大,更能表現(xiàn)出軸承的故障特征。由此可見外圈和內(nèi)圈故障已經(jīng)表現(xiàn)的很明顯,滾動體故障軸承也較能明顯體現(xiàn)。3.2.2無量綱參數(shù)有量綱的參數(shù)有對于以往數(shù)據(jù)的依賴性而且對旋轉速度、載荷大小等過于靈敏的缺點。而無量綱參數(shù)卻能克服這些缺點,因此無量綱的參數(shù)指標也常常被應用與滾動軸承的故障診斷中。峰值因數(shù)峰值因數(shù)是被測振動信號的峰值和其有效值的比值,也被稱之為波形因數(shù)。峰值因數(shù)可以體現(xiàn)出波形有沒有沖擊,其公式為：<3-6>峰值因數(shù)是描述信號波形尖峰度的一個指標,故障越大,峰值因數(shù)值越大。當滾動軸承發(fā)生磨損等異常情況時,峰值因數(shù)則相對較小。峰值因數(shù)為一個相對的比值,信號絕對均值對其幾乎沒有影響,傳感器的靈敏度和放大器的放大倍數(shù)也幾乎與此無關,同時也不會受到軸承尺寸大小與轉速的影響,因而測定數(shù)據(jù)十分方便。若滾動軸承無故障,峰值因數(shù)穩(wěn)定并且其值較小。若滾動軸承開始出現(xiàn)損傷,沖擊信號將會產(chǎn)生,雖然這個時候有效值沒有顯著變化但是峰值將會顯著增加,由此峰值因數(shù)也將會增加。當故障進一步發(fā)展,峰值到達其極限,均方根值也不斷增大,峰值因數(shù)因此將會慢慢減小,最終和正常情況下峰值因數(shù)大小無異。峭度系數(shù)峭度是表示概率密度散布陡峭水平的參數(shù),峭度和滾動軸承的尺寸、大小、載荷無關,對于表面損傷引起的沖擊信號很敏感。此外峭度系數(shù)特別適合于是早期故障的診斷。峭度的定義如下：<3-7>對于正常的軸承而言,該軸承信號基本上服從了正態(tài)分布,峭度值大小約為3左右。若滾動軸承出現(xiàn)故障時,其峭度值將會增大,可將此作為判斷軸承是否發(fā)生了故障故障的依據(jù)。峭度指標對軸承運行狀態(tài)的變化十分敏感。在滾動軸承早期故障中,振動信號的有效值變化不大,但峭度值變化會十分明顯,但若隨著故障加劇,峭度值可能會與正常軸承峭度保持一致。也就是說,峭度能夠對初期的故障十分靈敏,但是其穩(wěn)定性并非很好。同樣選擇6205-2RS軸承的四組不同狀態(tài)下的數(shù)據(jù),對四組數(shù)據(jù)進行計算,結果見表3.2：表3.2正常情況外圈故障內(nèi)圈故障滾動體故障峰值因數(shù)0.00850.01550.01710.0125峭度系數(shù)2.76427.64945.39592.9847對四組數(shù)據(jù)進行計算比較可知,一般情況下軸承的峰值因數(shù)較低,內(nèi)圈故障、滾動體故障、外圈故障軸承的峰值因數(shù)都遠比一般情況下軸承的高,能明顯判斷出其發(fā)生了故障。正常軸承的峭度系數(shù)略低于3。外圈故障軸承和內(nèi)圈故障軸承的峭度值遠高于3,能明顯的說明故障。但滾動體故障軸承在峭度上表現(xiàn)的不明顯,原因可能是因為故障加劇等?！?概率密度診斷概率密度函數(shù)是指振動信號的振幅為x的概率即可能性,其定義為:〔3-8概率密度函數(shù)能夠提供信號振幅分布的信息,是信號〔尤其是隨機信號的主要的一個特征參數(shù)。正常軸承和故障軸承振動信號的概率密度函數(shù)有較大差異,所以信號的性質可以得到判定。概率密度可以直接用于滾動軸承的故障診斷。正常的滾動軸承概率密度曲線如圖3-4所示,基本屬于正態(tài)分布。而對于存在故障的滾動軸承,如圖3-5、3-6、3-7所示,該曲線可能會有偏移或者擴散等現(xiàn)象出現(xiàn)。圖3-4正常軸承概率密度圖3-5滾動體故障軸承概率密度圖3-6內(nèi)圈故障軸承概率密度圖3-7外圈故障軸承概率密度由上圖可知,滾子故障軸承密度曲線則出現(xiàn)了輕微的向右偏斜,內(nèi)圈故障軸承的曲線有輕微的向左偏斜并且概率密度比正態(tài)分布更分散。而外圈故障軸承的曲線相比于正態(tài)分布曲線發(fā)生了巨大的畸變,能明顯的發(fā)現(xiàn)故障。3.3振動信號的簡單頻域分析時域參數(shù)具有計算簡單、檢測快速的優(yōu)點,一般用于對滾動軸承進行在線監(jiān)測。但是,時域分析對于滾動軸承故障所告知的信息大小非常有限,一旦發(fā)現(xiàn)滾動軸承發(fā)生故障,就要求對信號進行頻域分析以便獲得故障的原因、類型、程度和位置等準確的信息?？梢园凑疹l譜圖里故障的特征頻率因素或者按照各個相關的頻率因素位置的幅值度從而實現(xiàn)精準的診斷。3.3.1FFT譜離散傅里葉變換<DFT>是傅里葉變換的一個特殊類型,其特點是在時間域和頻率域上都表現(xiàn)出離散的形式。DFT能夠將信號在時間域的采樣變換為其DTFT的頻率域的采樣。在實際應用時候,快速傅里葉變換<FFT>常被采用,以完成對DFT的高效率計算。對于振動信號的分析而言,FFT譜是頻域分析的基礎。設采集到的振動信號為x<n><n=0~N-1,N為采樣點數(shù)>,計算其標準的離散傅利葉變換<DFT>的公式為:〔3-9由公式可以見到,要求N的平方次數(shù)的復數(shù)相乘和N<N?1>次的復數(shù)相加才能夠求出N點的X<k>。若N十分大時,X<k>的計算量會是十分驚人的。1965年,FFT算法的提出,讓DFT有了更為廣泛的使用。軸承的振動信號有血多的隨機因素包含其中。振動信號的FFT譜里將有這些隨機因素的分布,許多的"毛刺"現(xiàn)象會發(fā)生在譜里面,FFT譜里所體現(xiàn)故障特性會表現(xiàn)的不突出。相對而言,對于軸承信號的分析,功率譜更加適應。3.3.2功率譜功率譜是一種常用的軸承故障的分析方式。滾動軸承的振動信號是無限能量信號,并不能計算該信號完整的功率譜。我們采取的方式是通過提取一段數(shù)據(jù)對其進行功率譜的估計。有兩種常用的功率譜的估計方式：直接法與間接法。間接法是通過自相關函數(shù)的估計的功率譜?？紤]到計算效率,通常采用直接法估計功率譜。直接法亦稱之為周期圖法,對于功率譜的估計是通過直接計算傅里葉變換得到。它是取信號x<t>的N點采樣數(shù)據(jù)的傅里葉變換,獲得隨后再計算其幅值平方,并除以N。用表示通過直接法估計出來的功率譜,它的表達式為：〔3-10N點采樣數(shù)據(jù)可看作無限長信號,乘上一個矩形窗〔3-11做自然截短的結果。原始數(shù)據(jù)的傅里葉變換、窗函數(shù)的傅里葉變換同采樣數(shù)據(jù)的傅里葉變換的卷積關系如下：〔3-12使用一段采集數(shù)據(jù)來估計功率譜,會出現(xiàn)頻譜"泄漏"的問題,"泄漏"是指窗函數(shù)的邊瓣把原頻譜中的內(nèi)容擴展到了原頻譜的范圍之外。我們需要選擇一種數(shù)據(jù)窗來減少"泄漏"。這種數(shù)據(jù)窗主瓣越窄、邊瓣越小衰減越快越好。當對時域進行截斷的時候,除開矩形窗的其余的窗函數(shù)都要導致產(chǎn)生畸變的波形,因此譜值需要被修訂。同時窗函數(shù)也會產(chǎn)生譜線變寬而模糊的不良影響。因此選用合適的窗函數(shù)十分重要,需要從減小頻譜"泄漏"和防止譜線過寬來全面考慮。在分析隨機信號時,漢寧窗通常是常用的選擇。估計功率譜時候會受到數(shù)據(jù)大小影響。若數(shù)據(jù)大小太大,譜曲線會更加有起伏變化。當數(shù)據(jù)長度太小的時侯,譜分辨率會下降。改進估計功率譜性能有兩種常用方法：平滑和平均。經(jīng)過采樣數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)窗相乘能夠完成功率譜估計的平滑改善。平均就是為了改善功率譜估計性能,把長為N的數(shù)據(jù)分別組成L段,然后計算每段的功率譜,之后再對其平均化。對正常軸承以及內(nèi)圈故障、外圈故障、滾子故障軸承分別進行FFT譜與功率譜分析如圖3-8到3-11：3-8正常軸承3-9內(nèi)圈故障軸承3-10外圈故障軸承3-11滾動體故障軸承由FFT譜和功率譜可知,正常軸承的頻譜主要密集的集中在低頻段,以及1000Hz、2000Hz左右。內(nèi)圈故障軸承的頻譜在低頻、中頻、高頻段均有分布。外圈故障軸承的頻譜集中更明顯,重點分布在2500~4000HZ。滾動體故障軸承的頻譜相對分散,重點分布在1000Hz以下的低頻段,和2000Hz~4000Hz的中頻段。第四章共振解調(diào)和譜峭度法的軸承信號特性分析4.1共振解調(diào)故障診斷技術4.1.1共振解調(diào)技術原理共振解調(diào)技術<IFD>是由振動測試分析技術中演變而成的一項新技術是研究軸承早期損傷故障的常用方法。共振解調(diào)非常適合損傷故障特征提取,因為通過共振和帶通濾波放大以及分離了軸承零件故障的特性信號,從而增大了信噪比。實際上,軸承故障沖擊的頻譜線并不能夠看到,但軸承故障沖擊具有很寬的頻帶,該頻帶中有設備里其他所有振動都沒有的高頻能量。共振解調(diào)技術不敏感于常規(guī)振動,但是卻能夠靈敏地提取到細小的故障沖擊。"共振"是指提取該高頻能量并且進行放大的過程,一般采用利用機械或者電子諧振的方法。這個過程中能夠過濾掉沒有價值的常規(guī)振動,使信噪比提高。"解調(diào)"是指通過包絡檢波,為了獲取僅僅含有軸承故障特性信息的低頻包絡信號,而將高頻不斷衰減的信號成分丟掉的過程。經(jīng)過此過程后,后續(xù)信號的處理難度得到了很大的降低,然后對該包絡信號頻譜分析,滾動軸承的故障信息便能輕易地獲取到。如圖4-1,運用共振解調(diào)技術獲取滾動軸承損傷類故障信息的原理為：圖4-1當某一軸承零件有表面局部損傷情況時,該零件在運動中會和與它作用的別的零件表面發(fā)生撞擊,并有沖擊脈沖力伴隨發(fā)生。該沖擊脈沖力強度和持續(xù)時間與眾多因數(shù)有關,如軸承元件承受載荷、相對運動速度等。由于沖擊脈沖力有比較寬的頻帶,該頻帶一定會包含軸承內(nèi)外圈、傳感器等的固有頻率,其結果是引起系統(tǒng)的高頻固有振動。在運動過程里損的傷點會和其它零件表面發(fā)生有周期性的撞擊,因而脈沖力也是有周期性的,一系列的高頻率固有的衰減振動也隨之發(fā)生了。在故障診斷過程中,能夠經(jīng)過帶通濾波選取某個高頻率固有振動進行探討。然后,再對該信號進行包絡解調(diào)最后僅獲得包括了故障特征的低頻頻率包絡信號。要判定出來滾動軸承的故障只需對該包絡信號譜分析即可。4.1.2共振解調(diào)技術局限性一般的共振解調(diào)法也存在著一些局限性：要提取出損傷激起的突變信號,傳統(tǒng)的基于傅里葉變換的濾波方法不是十分適合。需要預先確定帶通濾波器的中心頻率和濾波帶寬。對于不同的軸承,其結構和支承系統(tǒng)的固有頻率并不相同,要預先確定其固有頻率顯得十分困難。另外,若濾波帶寬太窄,可能會遺漏共振的中間頻率,喪失其診斷的能力。若濾波帶寬太寬,消噪效果將會受到影響。譜峭度理論在共振解調(diào)技術中的使用可以完美的解決一般的共振解調(diào)法的局限性問題。4.2譜峭度法在共振解調(diào)故障診斷技術中的應用4.2.1譜峭度理論共振解調(diào)技術在滾動軸承故障特性進行分析的過程當中,其帶通濾波器參數(shù)的選取十分重要同時也十分困難。譜峭度法則能自動確定帶通濾波器中心頻率和濾波帶寬。在噪聲干預不大的測試條件下,可使用峭度值對奇異信號的靈敏性特點從而將滾動軸承進行粗略的狀況檢測?？墒?峭度值是一個整體性的指數(shù),對特定信號分量改變情形并不能表現(xiàn)出來。同時,峭度也不適應于在強烈噪聲條件下的狀態(tài)監(jiān)測。為盡量改善峭度在工程實踐里的缺點,Dwyer最初提出了譜峭度<SK>法。譜峭度法的根本方法為算出每一根譜線的峭度值,以挖掘出暗藏著的不平穩(wěn),然后找出這些不平穩(wěn)存在呈現(xiàn)的頻帶。之后J.Antoni對于譜峭度理論也進行了深刻得研究,對譜峭度給出了正式的定義,并且成功地將譜峭度理論應用到了診斷實際的機械故障中。譜峭度法可以對全部頻域進行查找,探求出某些頻帶,在該頻帶中故障信號可以被最佳地被檢測出來。4.2.2快速峭度圖譜峭度計算與頻率的分辨率Δf的選取有比較大相關性。在極端情況下,Δf趨近于零的時侯,譜峭度也為零值,但是當Δf相對較大的時侯,譜峭度對于加性平穩(wěn)寬帶噪聲里的窄帶瞬時狀態(tài)不能測試到。所以,對于非平穩(wěn)進程而言,譜峭度是關于頻率f和分辨率Δf的函數(shù)。對于隨意信號來說,怎么在確定的f處選取譜峭度的最適合的Δf變?yōu)榱藛栴}的關鍵。站在檢測角度而言,使得譜峭度最大的<f/Δf>組是存在的?；赟TFT進行計算的"峭度圖"表示在頻率f和窗長平面上的譜峭度值。對于漢寧窗來說,,指的是信號的采樣頻率,使得譜峭度值最大,相對應的<f/Δf>組就是帶通濾波器最佳的濾波中心頻率和濾波帶寬。本文運用matlab工程軟件,基于塔式算法的計算方法使計算時間得到明顯減少。最終得到的二維圖像被稱之為"快速峭度圖"。在"快速峭度圖"中,其橫坐標表示頻率f,縱坐標表示分解的層數(shù)K,其中,圖像上不一樣深淺得顏色代表各個不一樣的f和Δf下的譜峭度值。4.3希爾伯特<Hilbert>變換包絡檢波原理用Hilbert變換對信號包絡檢波原理是：使檢測信號發(fā)生一個90°的相移,和原始信號共同組成一個解析信號。該解析信號便構成了包絡信號。一個表達式為x<t>的實信號其希爾伯特變換定義為：〔4-1可以看成是x<t>通過濾波器的輸出,該濾波器的單位沖擊響應為：〔4-2x<t>的解析信號為：〔4-3解析信號g<t>的幅值A<t>以及相位Ф<t>的表達式為：〔4-4式中：〔4-5通過上述分析可得,希爾伯特變換可以把時域的實信號轉變成時域的復信號?？芍馕鲂盘枌嵅考词窃夹盘柕淖陨?虛部是原始信號的Hilbert變換,幅值A<t>則是信號x<t>的包絡。經(jīng)過Hilbert變換檢波,可以去除高頻率的振動分量,隨之就可以把包含缺陷激振分量的幅值A<t>取代原始信號x<t>進行頻譜分析。由此便可以對滾動軸承進行故障診斷。4.4工程信號實際分析4.4.1軸承信息分別分析6205-2RS軸承數(shù)據(jù)四組,四組數(shù)據(jù)包括是外圈故障數(shù)據(jù)、內(nèi)圈故障數(shù)據(jù)、滾動體故障數(shù)據(jù)和正常軸承的數(shù)據(jù)。具體參數(shù)為：滾珠個數(shù)n為9個,軸承節(jié)徑d約為39.04<mm>,滾珠直徑D約為7.94<mm>,采樣頻率為12000Hz,軸承的轉速r是1750轉/分,滾動體接觸角為0°。通過公式2-4到2-6可計算,外環(huán)故障頻率約為104.6Hz、內(nèi)環(huán)故障頻率約為157.9Hz、滾動體故障頻率約為68.7Hz。4.4.2正常軸承信號分析正常軸承時域波形與包絡波形及其它們的FFT譜如圖4-2和4-3所示：圖4-2時域波形及其FFT譜圖4-3包絡信號及其FFT譜快速峭度圖如圖4-4所示：圖4-4正常軸承的快速峭度圖帶通濾波器的中心頻率取為3046.875Hz,帶寬為93.75Hz,即最大譜峭度處的對為<3046.875Hz/93.75Hz>,即帶通濾波器的范圍為[2953.125,3140.625]Hz,在此范圍內(nèi)的峭度值最大,信噪比也最高,通過FIR帶通濾波器濾波后可以把該固有振動分離出來。濾波后的信號再進行平方包絡解調(diào)如圖4-5,可以清楚的看到正常軸承的低頻固有振動頻率7.5Hz及其倍頻。圖4-5正常軸承包絡解調(diào)4.4.3故障軸承信號分析1外圈故障軸承時域波形與包絡波形及其它們的FFT譜如圖4-6和4-7所示：圖4-6時域波形及其FFT譜圖4-7包絡信號及其FFT譜內(nèi)圈故障軸承時域波形與包絡波形及其它們的FFT譜如圖4-8和4-9所示：圖4-8時域波形及其FFT譜圖4-9包絡信號及其FFT譜滾動體故障軸承時域波形與包絡波形及其它們的FFT譜如圖4-10和4-11所示：圖4-10時域波形及其FFT譜圖4-11包絡信號及其FFT譜其快速峭度圖分別如圖4-12到4-14所示：圖4-12外圈故障軸承的快速峭度圖圖4-13內(nèi)圈故障軸承的快速峭度圖圖4-14滾動體故障軸承的快速峭度圖對于外環(huán)故障軸承,帶通濾波器的中間濾波頻率取為3500Hz,帶寬為1000Hz,即最大譜峭度處的對為<3500Hz/1000Hz>,即帶通濾波器的范圍為[2500,4500]Hz。對于內(nèi)環(huán)故障軸承,帶通濾波器的中心頻率取為1875Hz,帶寬為750Hz,即最大的譜峭度處對為<1875Hz/750Hz>,即帶通濾波器的范圍為[1125,2625]Hz。對于滾動體故障軸承,帶通濾波器的中心頻率取值為1687.5Hz,帶寬取為375Hz,那么,最大譜峭度處的對為<1687.5Hz/375Hz>,即帶通濾波器的范圍為[1313.5,2026.5]Hz。在以上不同軸承相對應的不同濾波范圍內(nèi)的時候,有最大的峭度值,同時也有最大的信噪比。通過FIR帶通濾波器濾波后可以把該固有振動分離出來。濾波后的信號再進行平方包絡解調(diào),得到包絡譜如圖4-15到圖4-17所示。104.6Hz104.6Hz圖4-15外環(huán)故障軸承包絡解調(diào)157.9Hz157.9Hz圖4-16內(nèi)環(huán)故障軸承包絡解調(diào)68.7Hz68.7Hz圖4-17滾動體故障軸承包絡解調(diào)通過圖4-15到圖4-17可以分別找到外環(huán)故障頻率104.6Hz及其倍頻,內(nèi)環(huán)的故障頻率157.9Hz與其倍頻,滾動體的故障頻率68.7Hz與其倍頻。并且內(nèi)外環(huán)故障特征頻率十分明顯。第五章基于小波分解的軸承信號包絡譜分析5.1小波變換的產(chǎn)生及其發(fā)展為探究信號在部分時間段里的頻域特性,二十世紀中葉,Gabor提出了以其名字命名的Gabor變換,以后不斷演變而成了STFT。STFT基本的思想是對信號加窗,然后對窗內(nèi)的信號傅利葉變換,由此可見STFT具有反映信號局部特性的能力。這種特性也使得STFT在工程中取得廣泛地應用。但由于STFT的窗函數(shù)的大小和形狀都是保持穩(wěn)定的與時間、頻率都沒有關系,關于時變信號的分析而言是一個嚴重的缺陷。一般而言,高頻信號有比較短的延續(xù)時間,而低頻信號有相對比較長的延續(xù)時間。我們的期望是使用小的時間窗分析高頻率信號,采用大的時間窗來分析低頻率信號。但是,這種變時間窗的期望和STFT窗不隨頻率變化固定不變的特性互相矛盾。另外在數(shù)值計算的時侯,研究人員希望可以把基函數(shù)進行離散化,從而節(jié)省計算的時間以及節(jié)省存儲量。但是無論Gabor基如何離散,要形成一組正交基都是十足的難題。以上Gabor變換表現(xiàn)出的不足,卻是小波變換的優(yōu)點所在。在1974年,Morlet研究出了小波變換的理論。不但小波變換延續(xù)了STFT的局部化的思想,而且還解決了時間窗大小固定不變、沒有離散正交基的弱點。總體而言,小波變換是一種相當理想的信號分析方法。將小波分析運用到滾動軸承的信號分析當中,可以同時顯示出該振動信號時域和頻域局部化的信息。由于小波分析具有多尺度性和"數(shù)學放大鏡"特性,從而振動信號里的突變信號可以得到辨認。當滾動軸承發(fā)生故障時,往往會出現(xiàn)沖擊振動。這種沖擊振動信號屬于是準周期信號,頻譜圖中相應的明顯頻率成分很難被找到。對于這類振動,小波變換提供了強力的分析手段。沖擊成分可以在小波分解的細節(jié)信號里面獲得放大?？梢詫⒃擃l率與各種計算出的各類故障頻率進行對照,找出其故障原因。本章基于對軸承故障振動信號進行小波變換,再對其進行包絡分析從而可以診斷出滾動軸承故障。5.2小波變換的定義稱滿足條件：〔5-1的平方可積函數(shù)為一個小波基或者稱為母小波。該條件被稱為允許條件,并且稱滿足該條件的小波為允許小波。小波即是由小波基通過伸縮平移而產(chǎn)生的一個函數(shù)族：〔5-2式中a是指伸縮因子,b是指平移因子。其中。5.2.1連續(xù)小波變換將任意在空間里的函數(shù)在小波基下展開,這種展開被稱為函數(shù)f<t>的連續(xù)小波變換,這種變化可以表示為：〔5-3和傅利葉變換一樣,小波變換也是一種積分變換,指小波系數(shù)。但是小波變換與傅利葉變換不同的是,小波包含尺度a以及平移兩個參數(shù),所以一個函數(shù)f<t>通過了小波變換,就表示原本該時間的一維函數(shù)被投影到時間-尺度這個二維的空間上了。這樣對于提取信號某些本質特征顯得很有優(yōu)勢。5.2.2離散小波變換連續(xù)小波變換是把一維的時間信號轉化到了二維的空間。但是,小波變換中會存在著很多冗余的信息,我們一般稱這種冗余的信息為冗余度。為了減小這種冗余的信息,我們可以把小波基函數(shù)的限制在僅僅可以在一些離散的點取值?？梢园阉x為：〔5-4可知,離散小波也是一類基于時頻的分析,它是從集聚在某一個部分的基本函數(shù)起始,以確定的步長向右或者向左移動初始波形,同時使用標度因子來增大或者壓縮從而構造它的函數(shù)系。5.3實驗信號小波分解驗證如圖5-1和圖5-2,使用小波分析對某個由正弦信號〔周期為200,與噪聲構成的混合信號進行小波分解。該信號可表示為x=sin<2*pi*4*t>+0.1*randn<1,N>。圖5-1小波分解的低頻系數(shù)圖5-2小波分解的高頻系數(shù)由圖可見,周期為200的正弦信號可以在左圖的近似信號a4層中得到。而噪聲信號也可近似的在d4層中得到。說明小波分析在信號不同成分中的分解應用是十分有效的。5.4工程信號實際分析選取上章已分析的6205-2RS軸承外圈故障數(shù)據(jù)為例,其中滾珠個數(shù)為9個、軸承節(jié)徑D等于39.04<mm>、滾珠直徑d等于7.94<mm>、采樣頻率是12000Hz、軸承轉速r大小為1750轉/分、滾動體接觸角為0°。根據(jù)公式2-5計算外圈故障頻率理論值：=104.6Hz。用db10正交小波基對該軸承數(shù)據(jù)信號4層小波分解,得到圖5-3所示的小波高頻細節(jié)信號。其中d1~d4分別表示第1~4層的高頻細節(jié)信號。圖5-3外圈故障軸承信號小波分解的高頻系數(shù)對每一層的細節(jié)信號d1到d4Hilbert包絡分析得到如圖5-4到圖5-7的每層細節(jié)信號的包絡頻譜：圖5-4d1層高頻細節(jié)信號包絡頻譜圖5-5d2層高頻細節(jié)信號包絡頻譜圖5-6d3層高頻細節(jié)信號包絡頻譜圖5-7d4層高頻細節(jié)信號包絡頻譜第一層與第二層的細節(jié)信號包絡譜出現(xiàn)的頻率與故障頻率104.6Hz相當接近,而第三層與第四層細節(jié)信號的包絡譜所能體現(xiàn)故障頻率的能力就不太明顯了。基于Matlab簡單的滾動軸承信號分析圖形用戶界面6.1MatlabGUI設計平臺簡介MATLAB是matrix和laboratory兩個英文的組合,其漢語意思為矩陣實驗室。該軟件是由mathworks公司研制的主要應用在科學計算、工程計算、自動控制、信號分析等諸多領域的一款數(shù)值計算估計軟件。它是以矩陣分析為基礎,并包含工程領域常規(guī)數(shù)學算法以及仿真工具箱,較復雜的工程計算問題基本上能通過人工簡單編程來完成。圖形用戶界面<GUI>是一種包括按鍵、窗口、對話框、菜單等各種圖形對象組合而成的用戶界面。用戶能夠通過選定或激活這些對象,從而讓系統(tǒng)執(zhí)行用戶需要的某些動作,完成比如計算、圖象的處理、圖形的繪制等功能。特別是當需求一種簡單而又容易操作的演示方法來驗證設計時,GUI經(jīng)常是一種比較好的選擇。Matlab這一款強大的數(shù)值計算估計軟件,一樣也可以有圖形用戶界面設計能力。6.2信號分析GUI設計如圖6-1所示,該圖形用戶界面,包括七個編輯文本、四個坐標軸和三個點擊按鈕以及若干固定文本。圖6-1信號分析圖形用戶界面該圖形用戶界面可以實現(xiàn)的效果有：〔1產(chǎn)生兩個不同頻率疊加的正弦模擬信號,并可以繪制出該模擬信號的時域波形圖、FFT譜和功率譜波形。例如輸入f1=40<Hz>f2=300<Hz>,然后點擊plot按鈕,繪制出圖6-2所示圖形：圖6-2模擬信號波形分析〔2如圖6-3所示