PDF《基于最大相关峭度反褶积的轴承故障诊断方法》

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月 振动 测试与诊断 '

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) + : # $ % 基于最大相关峭度反褶积的轴承故障诊断方法 ! 武 兵% # 贾 峰# 熊晓燕% # %: 新型传感器与智能控制教育部重点实验室 太原 $ ! $ $ # #: 太原理工大学机械电子工程研究所 太原 $ ! $ $ # 摘要 针对滚动轴承的故障信号是周期性冲击信号这一特性 提出了最大相关峭度反褶积

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8 与谱峭度

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5 简称 D B 结合的滚动轴承早期故障诊断方法 即3A B

8 E D B 法利用 3A B

8 方法可以有效提取滚动轴承早期故障信号中被噪声淹没的周期冲击成分 抑制信号中 的噪声 实现信号降噪 提升原信号的峭度利用 D B 方法可以选择合理频带 将信号中的低频信息从高频信息中 解调出来通过仿真与实际监测数据的分析和验证 证明 3A B

8 E D B 方法可以准确有效地诊断滚动轴承的早期故 障 可用于滚动轴承早期故障的在线监测 关键词 最大相关峭度反褶积谱峭度解调分析早期故障诊断 中图分类号 FG % ! !: ! F H # $ &

: ! 引 言 滚动轴承是复杂机械系统中应用最广泛的零 件 也是最容易损坏的零件由于滚动轴承的故障 信号 尤其是早期故障 往往会被淹没在其他振动信 号及强噪声环境中 因而滚动轴承的早期故障诊断 一直是故障诊断的热点与难点 解调分析是故障诊断中广泛使用的有效分析方 法 它从信号的高频成分中提取故障调制信息 减小 与故障信息无关的低频信息的影响 突出包含有故 障信息的频率成分 可以准确判断旋转机械产生故 障的部位与类型 % 由于解调分析时需要确定分析 频带因而分析频带的确定一直是研究的热点I+2(+0等 # E ! 对谱峭度进行了 深入研究 并 将谱峭 度成功应用于机械故障诊断领域 证明谱峭度法能 在整个频率域找出故障信号可以被检测出来的那些 频带文献 结合 IJ 预测滤波器提取轴承故障 信号共振衰减成分的特性 利用谱峭度方法对 IJ 滤波器滤波后的信号进行处理 实现了滚动轴承早 期故障的识别文献 K 基于互相关系数和峭度准 则的 L38 降噪方法对信号进行预处理 利用谱峭 度方法对信号分析 效果明显文献 &

提出先用最 小熵反褶积预处理信号 使原始信号中的冲击信号 凸显出来 再使用谱峭度分析 提升了谱峭度方法的 诊断效果但是 滚动轴承的故障信号是周期性冲 击信号 而上述文献中的信号预处理方法在信噪比 相对效低的情况下均不能有效识别故障信号特征 难以准确进行早期故障诊断 笔者针对滚动轴承的故障信号是周期性冲击信 号这一特性 提出了 3A B

8 与DB结合的滚动轴承 早期故障诊断方法3A B

8 方法可以在信噪比很 低的情况下有效提高信号中的周期冲击成分 抑制 信号中的噪声 从而实现信号降噪并提升原信号的 峭度 再根据谱峭度的相应理论对信号进行故障诊 断笔者利用仿真信号与实际监测数据 证明了该 方法的有效性 理论基础 : 最大相关峭度反褶积理论 设当滚动轴承发生故障时采集的离散信号 M 为! #$ !% &