基于小波变换的滚动轴承故障诊断

作者:陈科百 刊名:内燃机与配件 上传者:王银冬

【摘要】针对滚动体轴承故障诊断的故障频率获取问题;利用小波变换对故障轴承采集的数据进行故障特征频率提取分析;首先根据Harr小波理论;给出基于Harr小波的信号分解与重构算法;然后根据轴承元件之间滚动接触的速度关系建立的方程;求得滚动轴承的特征频率;最后以西储大学的6203-2RSJEMSKF深沟球轴承作为研究对象;对轴承的外圈、滚动体和内圈进行故障诊断;利用MATLAB编写小波变换程序并进行仿真分析;仿真结果表明:利用小波变换可以准确的判断滚动轴承的故障振动信号;得出与轴承理论上特征频率相对应的频率点;

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0引言轴承作为旋转机械系统里重要的元件之一,由于工作条件等原因,轴承经常发生点蚀、腐蚀、磨损、胶合等故障。滚动轴承的状态监测和故障诊断一般以采集的振动信号作为分析对象[1],这对提高机械系统运行状态的稳定性具有重要作用[2]。故障诊断中,时频分析方法是一种用来处理非线性和非平稳信号的常用方法,主要有小波变换、短时傅里叶变换、经验模态分解(EMD)、固有时间尺度分解(ITD)等[3-5]方法,能够同时时域和频域两个方面来揭示采样信号的成分,从而实现机械系统的故障检测。针对深沟球轴承故障信息诊断的问题,本文基于Harr小波理论,在其数学模型原理的基础上,给出基于Harr小波的信号分解与重构的算法。根据轴承元件间滚动接触的速度关系建立的方程,求得滚动轴承外圈、内圈、滚动体和保持架的特征频率,以西储大学提供的6203-2RS JEMSKF深沟球轴承进行MATLAB仿真,得出轴承的故障信号时域波形,与特征频率进行匹配,验证模型的正确性。1信号分解与重构基于Harr小波的信号分解与重构过程主要分为以下四步:第一步,采用信号f(t)发生的时间范围之内,并在每一个不小于1/N的时间段内都能取到采样信号,于是可以用信号(1)对连续信号f(t)进行高精度的近似。第二步,分解。将信号fn(x)逐级分解为(2)第三步,信号的处理。将分解后的信号表示成下面的形式(3)信号处理的过程就是根据实际问题的需要对系数blk作适当的修正,设修正后的小波系数记为軌blk。第四步,信号的重构。设重构后的信号值满足(4)则上述信号值可以通过下面的递推过程得到其中?,和是根据第二步、第三步得到的修正系数。2滚动轴承运动产生的特征频率滚动轴承的特征频率可以根据轴承元件间滚动接触的速度关系建立的方程求得。滚动轴承主要由外圈、内圈、滚动体和保持架四部分组成。轴承节径(滚动体中心所在的圆)为D,滚动体直径为d,个数为Z,接触角为α。为分析轴承各部分运动参数,先做如下假设:①轴承承受轴向和径向载荷时各部分均无变形;②轴承的内外圈与滚动体之间无相对滑动;③外圈滚道旋转频率为fO;④内圈滚道旋转频率为fi;⑤保持架旋转频率为fc。通过公式推导,工作时,保持架的旋转频率为(5)单个滚动体在外圈滚道上的通过频率,即保持架相对外圈的旋转频率为(6)单个滚动体在内圈滚道上的通过频率,即保持架相对内圈的旋转频率为(7)滚动体与内圈做无滑动滚动,它的旋转频率之比与d/2rl成反比。因此,滚动体相对于保持架的旋转频率fbc为(8)(9)根据滚动轴承的实际工作情况,定义滚动轴承内、外圈的相对转动频率为(10)通常情况下,轴的转速频率fr(Hz)的值为(11)式中,n为轴的转速,r/min。考虑到滚动轴承有Z个滚动体,所以滚动体在外圈滚道上的通过频率为(12)滚动体在内圈滚道上的通过频率为(13)3滚动轴承故障诊断仿真3.1滚动轴承故障测试数据待检测的轴承支承着电动机的转轴,驱动端轴承型号为SKF6205,风扇端轴承型号为SKF6203,表1中列出了两种轴承的几何尺寸和各部件的故障频率。轴承用电火花加工单点损伤,损伤直径分为4种:0.007英寸=7mils=0.1778mm,0.014英寸=14mils=0.3556mm,0.021英寸=21mils=0.5334mm,0.028英寸=28mils=1.016mm (1英寸=25.4mm)。其中,轴承外圈的损伤点在时钟的3点钟、6点钟和12点钟三个不同的位置进行设置。滚动体个数Z=8个,其具体的尺寸数据如表1所示。将表1中的参数带入公式(1)~(13),并结合西储大学官网

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