基于小波包和细化包络分析的滚动轴承故障诊断方法研究

作者:万书亭;吕路勇 刊名:中国工程机械学报 上传者:钱列阳

【摘要】滚动轴承故障是旋转机械常见的故障之一,针对传统包络解调分析方法需要人为选定共振频带的缺陷,首先采用小波包变换滤波的方法提取滚动轴承固有频率共振频带的信号,并对提取的信号进行重构,滤除了其他信号的干扰.然后用Hilbert变换检波的方法对提取的重构信号实现包络解调,去除高频固有振动成分,诊断轴承的缺陷信息.为了进一步提高包络谱的分辨率,最后采用快速傅立叶变换-傅立叶级数(FFT-FS)方法细化频谱.并在ADBE-56-N4型交流电机上实测了6350型滚动轴承故障模拟信号,与理论分析基本吻合.

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滚动轴承故障是旋转机械常见的故障之一,一般可分为2类:一类是渐变性的磨损故障;另一类是轴承元件表面损伤性故障.损伤类故障是一种突发性较强又比较危险、早期症状较难识别的一类故障,此类故障的诊断是目前研究的热点.文献[1,2]采用了时域分析方法和频域分析方法分析这类故障,但这些方法在共振频带较多的情况下难以区分缺陷信息.文献[3]采用了小波变换滤波分析轴承的低频信号,可以把轴承的低频信号准确地提取出来,但由于低频段信号能量较低,还受其他中低频干扰源影响,精确诊断故障也不容易,并且小波变换不能对信号的高频进一步分解,不能准确有效地提取共振的高频带信息.文献[4,5]详解了用小波包提取特征故障的方法,本文在此基础上根据滚动轴承缺陷信号的特点,融合小波包变换、Hilbert变换、包络谱细化分析等特点,提出了先将采集的轴承振动信号进行小波包变换滤波重构,并经希尔伯特变换得到包络信号,最后经包络谱细化得到振动频谱图,根据细化后的频谱图判断轴承故障的方法.并通过实验分析滚动轴承的故障,验证了理论分析的正确性.1包络解调的基本原理当轴承局部存在损伤或缺陷时,在受载过程中将产生突变的衰减冲击脉冲力,从而激起轴承的高频固有振动,这种高频固有振动作为轴承振动的载波,其幅值将受到这些缺陷引起的脉冲激振力的调制,从而使轴承的最终振动波形表现为复杂的幅值调制波,由于这种调制波的调制频率为与缺陷相对应的通过频率,因此调制波的频率成分中含有与缺陷对应的故障频率.通过一定的解调技术,能将轴承的缺陷信息从图1包络解调基本框图Fig.1Diagramofenvelopeanalysis复杂的调幅振动的信号中分离出来.文献[6]归纳了目前常用的几种幅值解调方法,针对滚动轴承振动信号的特点,包络解调法是最实用的一种方法,其具体原理如图1[7].包络解调的关键之一在于带通滤波,能否将包含缺陷的固有振动分离出来十分重要,由于小波包变换具有带通滤波的特性,可以很好地滤波.2小波包变换滤波与小波变换相比,小波包变换可同时在低频和高频部分进行分解,自适应地确定信号在不同频段的分辨率,进行更好的时频局部化分析.由于尺度函数和小波函数存在以下的关系[8]:u0(t)=2kZhku0(2t-k),u1(t)=2kZgku0(2t-k)(1)式中:u0=(t);t为时间;k为时间平移因子;Z为整数集;hk为低通滤波器系数;u1=(t);gk为低通滤波器系数.u2n(t)=kZhkun(2t-k),u2n+1(t)=kZgkun(2t-k)(2)关于正交尺度函数u0(t)=(t),定义其小波包函数为un(t)(n=0,1,2,3,…),对于任意非负整数n,若它的二进制表示为n=j=1j2j,j=0或1(3)则小波包un(t)的傅立叶(Fourier)变换为^un()=j=1mj2j(4)其中:m0()=12khke-ik,m1()=12kgke-ik(5)记f(t)在子空间uj2n和u2jn+1上的投影系数分别为dj2n和d2jn+1,根据Matllat算法,小波包快速分解为dj2n(k)=lZhl-2kdjn+1(l)d2jn+1(k)=lZgl-2kdjn+1(l)(6)小波包的重构为djn+1(k)=lZhk-2ld2jn(l)+lZgk-2ld2jn+1(l)(7)小波包重构的优点在于可根据需要选择全部或部分频段的信息,而把其余频段置零,对信号进行重构.因而只要能将信号的有用成分与噪声干扰成分分解到不同频段上,就可以很方便地重构出滤除了噪声干扰的原信号有用成分.如前面所述,当滚动轴承出现局部损伤类缺陷

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