基于小波变换的滚动轴承故障诊断研究

作者:赵玉菊;李辉;李靖 刊名:石家庄铁路职业技术学院学报 上传者:赵焕平

【摘要】分析滚动轴承的失效机理及出现故障时的特征频率。小波分析能同时从时域和频域两个方面对信号进行分析,应用小波变换加包络分析相结合的方法,成功提取仿真信号和实测信号中的周期性成分,对滚动轴承故障做出准确诊断。

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1引言滚动轴承是旋转机械中应用最为广泛的机械零件,也是最易损坏的元件之一。旋转机械的许多故障都与滚动轴承有关,轴承性能与工况的好坏直接影响到与之相关联的轴以及安装在转轴上的齿轮乃至整台机械设备的性能,其缺陷会导致设备产生异常振动和噪声,甚至造成设备损坏。因此,开展对轴承的故障诊断具有重要的意义。2滚动轴承的失效形式及其振动特点2.1滚动轴承的失效形式由于滚动轴承的材料缺陷,加工或装配不当,润滑不良,水分和异物侵入,腐蚀以及过载等原因都可能导致早期损环[1]。滚动轴承常见的失效形式包括:磨损失效、疲劳失效、腐蚀失效、断裂失效、压痕失效、胶合失效和保持架损坏。2.2滚动轴承的振动特点当轴以一定的速度并在一定的载荷下运转时对轴承和轴承座或外壳组成的振动系统产生激励,使该系统产生振动。振动产生机理如图1所示。结构特点加工装配轴承和轴承座或外壳组成的系统外部因素轴转动振动运行故障内部因素图1滚动轴承振动产生机理第2期赵玉菊,等基于小波变换的滚动轴承故障诊断研究滚动轴承在运行过程中,由于滚动体与内圈或外圈冲击而产生振动,这时的振动频率为轴承各部分的固有频率。2.3滚动轴承的特征频率滚动轴承的固有振动频率很高,常常有数千赫至数万赫。当轴承元件(包括外圈、内圈和滚动体)的工作表面出现局部缺陷时,会以一定的通过频率产生一系列的宽带冲击,通过振动的频率称为故障频率,故障频率一般较低,大约在几赫兹到几百赫兹的范围内[2]。滚动轴承各元件单一缺陷的特征频率保持架:fc=126n0???1-Ddcos????(1)外圈:fi=Z26n0???1?Ddcos????(2)内圈:fo=Z26n0???1-Ddcos????(3)滚动体:fb=126n0Dd????1????dcDos????2????(4)式中:n-轴承所在轴的转速,单位:r/min;d-轴承滚动体直径,单位:mm;D-轴承节圆直径,单位:mm;-轴承接触角,单位:弧度;Z-滚子数。3小波理论及相关分析小波变换是一种信号的时间尺度分析方法,它具有多分辨率分析的特点,而且在时频两域都具有表征信号局部特征的能力,是一种窗口面积固定不变,时间窗和频率窗都可以改变的时频局部化分析方法。3.1离散小波变换在实际运用中,尤其是在计算机上实现时,用于信号处理中的小波变换一般是离散小波变换。取a0>1与b0>0,定义[3]?2001?mnt?a0m?amt?nbm,n?Z(5)对于f(t)?L2(R),相应的离散小波变换(DWT)为Cj?m,n??f?t??mn?t?dt?????m,n?Z(6)这里,m和n分别称为频率范围指数和时间步长变化指数。如果(mm)(t)构成L2(R)的一组标准正交基,则有重建公式如下:???n?mn?t?mnZ,,ftCfm,????(7)3.2多分辨率分析与Mallat实现运用Mallat算法可以将信号进行一层层的二进小波分解,每一次分解的结果都是将上一次分解石家庄铁路职业技术学院学报2010年第2期得到的低频信号再分解成低频和高频两部分,即:每一级分解把该级输入信号分解成一个低频的近似部分和一个高频的细节部分,而且每级输出采样频率都可以减半,即将原始信号进行了多分辨率分解。随着分解层数的增加,信号的频率分辨率逐渐增加,而时间分辨率却逐渐减小。小波分解可通过Mallat算法来实现,它可以表述如下[4]:?0??j?1????j?????n?j?nndkgnkcnck?fkck??hn?2kcj?1???2式中,h(n)和g(n)为共j为分解层数,fk(k=1,2,…,N-1)为信号f的离散采样

参考文献

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