基于Hilbert变换的滚动轴承故障诊断

作者:代拓;花云浩;王林 刊名:煤矿机械 上传者:张德斌

【摘要】滚动轴承是工业应用系统中的重要部件,其引发的故障是引起机器设备失效的重要原因。Hilbert变换基于滚动轴承故障引发的高频固有振动,提取包络信号。通过包络信号进行频谱分析从而提取滚动轴承的故障特征信息。通过采集内圈故障、外圈故障的滚动轴承振动信号,采用Hilbert变换对轴承的振动信号进行了分析,验证了Hilbert包络解调技术在滚动轴承故障诊断中的有效性。

全文阅读

0引言在滚动轴承的故障诊断系统中,包络分析是精确诊断的有效手段之一,被广泛地应用。在滚动轴承的运转过程中,当旋转机械的齿轮或者轴承元件出现局部损伤时,伴随设备运转这些故障会产生周期性瞬时冲击,激起设备的高频固有振动。包络分析方法以瞬时冲击激起的高频固有振动为研究对象,提取载附在高频固有振动上的与周期脉冲对应的包络信号。通过对包络信号进行频谱分析即可提取滚动轴承的故障特征信息。本文采用Hilbert包络解调技术对滚动轴承内外圈故障进行诊断研究。1基于Hilbert变换的滚动轴承故障诊断原理Hilbert解调技术作为一种重要的包络分析方法得到广泛应用,它利用Hilbert原理对采集到的滚动轴承故障信号进行解调,获取轴承故障特征的调制信号,通过对该调制信号作频谱分析,从而诊断出滚动轴承中存在的故障及位置。(1)Hilbert包络解调谱原理Hilbert变换为信号处理中常用的工具之一,通过Hilbert变换,信号中所有频率成份被相移90,从而得到新的时间信号,这个变换过程就叫做Hilbert变换。它的数学描述如下:x(t)=1+-乙x()t-d=1+-乙x(t-)d=x(t)1t(1)而在频率域中的数学描述为X=-jsgn(w)X(w)(2)希尔伯特变换常应用于对带通信号的解调。通过希尔伯特变换可以把一个实信号变成复信号,通过分析复信号来研究实信号的包络、瞬时频率和瞬时相位。若信号x(t)为窄带信号,表达式为x(t)=A(t)cos[2f0t+准(t)](3)则x(t)=jA(t)sin[2f0t+准(t)](4)因此构成解析信号z(t)=x(t)+x^(t)=A(t)cos[2f0t+准(t)]+(5)jA(t)sin[2f0t+准(t)]=A(t)e相位调制信号准(t)=(t)-2f0t(6)根据相位调制与频率调制的关系得到实信号f(t)=d准(t)dt=d(t)dt-2f0(7)(2)滚动轴承的故障特征频率当轴承的内圈或外圈出现故障时,会由于故障位置与接触元件的撞击会引起轴承的振动,这种振动在信号中的表示即为周期性的脉冲。对于轴承出现外圈故障、内圈故障时,滚动轴承的故障特征频率为外圈故障特征频率foc=12N(1-dDcos)fr(8)j[2f0t+准(t)]第33卷第02期Vol.33No.02基于Hilbert变换的滚动轴承故障诊断代拓,等内圈故障特征频率:fic=12N(1+dDcos)fr(9)保持架故障特征频率fc=12fr(1-dDcos)(8)式中D轴承节径;d滚动体直径;轴承接触角;fr轴的转频;N滚动体的个数。研究表明:当滚动轴承的某个部位存在缺陷时,轴承故障的特征频率由式(8)式(10)计算得到的频率以及高次谐波。当轴承发生故障时,在频谱图中特征频率的谱线会比较突出。然而在实践中,在频谱图中发现的特征频率并不严格等于理论上的计算值。原因如下:轴承内的滚动体的运动并非为纯滚动;实际轴承一般都存在尺寸误差,并且轴承安装后会发生变形等。所以在分析频谱图时,一般会以特性频率理论计算值的附近最接近的高峰谱线作为诊断的依据。2实验包络谱图分析为验证该方法的实用性和可靠性,选用的滚动轴承型号为N205:内径d=25mm;外径D=52mm;节圆直径Dpw=39mm;滚动体直径d=7.5mm;滚动体个数z=12;宽度B=15mm,压力角=0。一般的FFT幅值谱不太容易分辨故障特征,为清晰看出故障频率,本文主要以包络谱图作为分析对象,并结合特征频率来识别故障。当滚动轴承无故障,转速为1480r/min时,图1为所测信号的包络图。在图中25Hz与滚动

参考文献

引证文献

问答

我要提问