基于小波变换的滚动轴承内圈故障诊断

作者:周爱华;郑永伟 刊名:机械与电子 上传者:王彬

【摘要】利用小波变换将滚动轴承故障振动加速度信号分解到不同尺度,对包含有故障特征频率的小波系数进行Hirbert变换解调,最后对解调后的信号进行频谱分析获取轴承故障特征信息.实例分析表明,利用小波变换进行滚动轴承内圈故障诊断具有良好的诊断效果.

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基于小波变换的滚动轴承内圈故障诊断 周爱华 ,郑永伟 (四川理工学院自动化与电子信息学院 ,四川 自贡 643000) Faults Diagnose of Rolling Bearing’ s In2ring Based on Wavelet TransformationZHOU Ai2hua ,ZHENGYong2wei(Institute of Automation and Electronic Information ,Sichuan University of Science and Engineering ,Zigong 643000 ,China)   摘要 :利用小波变换将滚动轴承故障振动加速度信号分解到不同尺度 ,对包含有故障特征频率的小波系数进行 Hirbert 变换解调 ,最后对解调后的信号进行频谱分析获取轴承故障特征信息. 实例分析表明 ,利用小波变换进行滚动轴承内圈故障诊断具有良好的诊断效果. 关键词 :小波变换 ;滚动轴承 ;故障诊断 ;频谱分 析 中图分类号 : TH113 文献标识码 :A 文章编号 :100122257(2010) 06007203收稿日期 :201003225 Abstract :In this paper , wavelet transform is used to decompose the vibration acceleration signals of ball bearing faults to different scales , and the wavelet coefficients involving fault feature frequency is demodulated by Hirbert transformer. Afterword ,the frequency analysis of the signals demodulated has been done to obtain the fault characteristic information of ball bearings. Case analysis shows that the use of wavelet transform fault diag2nosis of roller bearing inner ring has good results. Key words :wavelet transformer ; ball bearing ; fault diagnosis ;frequency analysis 0  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. 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器设备的性能 ,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 ,对 滚动轴承故障的诊断分析 ,在生产实际中尤为重要[1] . 传统的滚动轴承故障诊断方法有频域分析方法和时域分析方法 ,它们对滚动轴承的分步式故障有很好的效果. 但是对于局部缺陷 ,这些诊断方法的应用效果不太理想 ,尤其是在故障的初期. 小波分析是近几年才开始应用于振动信号处理的时频分析方法 ,它能同时提供振动信号的时域和频域的局部化信息. 小波分析还具有多尺度性和“数学显微"特性 , 这些特性使得小波分析能够识别振动信号中的突变信号[2] . 利用小波变换进行故障诊断 ,是根据信号在一系列时频分辨空间中的能量分布特征有效地刻划出信号的固有属性

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