共振解调技术在轴承故障诊断中的应用
基于共振解调与神经网络的滚动轴承故障智能诊断
1引言滚动轴承是各种旋转机械中应用最广泛的一种通用机械部件,也是最易损坏的元件之一,它的运行状态是否正常往往直接影响到整台机器的性能。
据不完全统计,旋转机械的故障约30%是因滚动轴承引起的。
由此可见滚动轴承故障诊断工作的重要性。
共振解调技术是处理机械冲击引起的高频响应信号的有效方法。
当机械故障引起等间隔的高频冲击脉冲响应信号时,进行高频带通滤波后的信号进行包络处理;对包络信号进行特征提取,可诊断滚动轴承的故障。
人工神经网络技术因其突出的优势受到了越来越广泛的关注,为故障诊断技术开辟了一条新途径。
ANN是对人脑或自然的神经网络若干基本特性的抽象和模拟,是一种非线性的动力学系统。
它具有大规模的并行处理和分布式的信息存储能力、良好的自适应性、自组织性及很强的学习、联想、容错和抗干扰能力。
本文将共振解调与神经网络结合起来,对轴承振动信号进行共振解调处理,在共振解调的包络信号中提取所需的轴承故障的特征,并将其作为神经网络输入,利用神经网络进行轴承各种故障的模式识别,实现轴承诊断的智能化,提高轴承诊断的准确性和可靠性。
2共振解调技术当轴承出现局部损伤时,运行过程中要撞击与之配合的元件表面,将产生脉冲力。
由于冲击脉冲力的频带很宽,必然覆盖监测部件的固有频率,从而激起系统的高频固有振动。
根据实际情况,可选择某一高频固有振动作为研究对象,通过中心频率等于该固有频率的带通滤波器把该固有振动分离出来。
利用Hilbert变换进行包络解调,去除高频衰减振动的频率成分,得到只包含故障特征信息的低频包络信号,对这一包络信号进行频谱分析便可提取滚动轴承的故障信息。
故障的包络信号频谱具有“没有故障就没有谱线”、“有故障则出现多阶谐波谱线”等规律。
基本原理如图1所示。
基于共振解调与神经网络的滚动轴承故障智能诊断第33卷第2期2007年3月中国测试技术CHINAMEASUREMENTTECHNOLOGYVol.33No.2Mar.2007刘建文,傅攀,任玥,高龙(西南交通大学机械工程学院,四川成都610031)摘要:介绍了一种基于共振解调与神经网络技术的滚动轴承故障诊断方法。
基于Hilbert共振解调法的滚动轴承振动故障诊断
基于Hilbert共振解调法的滚动轴承振动故障诊断采用基于Hilbert变换的共振解调技术,从共振信号中解调出故障特征信号,对故障特征频率进行分析,并经过实验诊断出轴承故障类型和部位,验证了该损伤诊断方法的优越性。
标签:滚动轴承;故障诊断;共振解调技术1 概述滚动轴承是各种旋转机械中应用最广泛的一种机械部件,它的运行状态影响整台机器的性能,包括精度、可靠性等。
同时它也是机器中最易损坏的元件之一。
由于轴承使用寿命的离散性很大,若对其按设计寿命进行定时维修更换,则有可能使故障轴承得不到及时维修和替换,导致机械工作精度下降,甚至引发事故。
因此对滚动轴承进行工况监视与故障诊断,改传统的定时维修为视情维修或预知维修,具有重要意义[1]。
滚动轴承最常见的故障形式为局部损伤和磨损,主要由运转过程中的腐蚀、疲劳、塑性变形、胶合引起。
局部损伤具有突发性,会加剧运行时的冲击载荷,有可能在较短时间内发展为大片剥落,危害很大,因此力争在局部损伤出现的早期,就检测到其特征信号并对其进行定位[2,3]。
2 实验和结果2.1 实验设计滚动轴承故障实验系统由机械驱动装置、轴系、加载装置、振动信号采集系统组成,如图2所示。
机械驱动装置为变频调速电机及齿轮减速箱,轴转速可在15~748r/min之间调整。
轴系包括直径100mm的轴、1个推力轴承、1个圆柱滚子轴承和1个受测的6220型深沟球轴承。
受测轴承共有三种试件,分别为无故障轴承、外圈故障轴承和内圈故障轴承(用电火花加工方式分别在外圈、内圈上模拟出点蚀坑)。
加载装置通过总放大倍数为200的两级杠杆给轴承施加7000N 的径向载荷。
振动信号采集系统由手持式转速计、CA-YD-103加速度传感器、DHF-7电荷放大器、凌华PCI-1812采集卡、工控机组成。
2.2 故障特征频率计算文章的实验分别模拟了外圈单处点蚀故障和内圈单处点蚀故障。
可以计算出外圈故障特征频率fout为57.09Hz,内圈故障特征频率fin为79.31Hz,其边频带谱间隔频率为fs=12.40HZ。
滚动轴承故障诊断的自适应共振解调技术概要
第20卷第4期2005年8月文章编号:100028055(2005 0420606207航空动力学报Journa l of Aerospace PowerV o l 120N o 14A ug . 2005滚动轴承故障诊断的自适应共振解调技术王平1, 廖明夫2(1. 中国航空动力机械研究所, 湖南株洲412002; 2. 西北工业大学动力与能源学院, 陕西西安710072摘要:针对共振解调技术在实际使用中存在必须事先通过冲击试验确定高频共振频率和带通滤波器的中心频率固定不变的缺点, 提出了自适应共振解调技术。
自适应共振解调技术可以在共振解调处理之前依靠对振动信号的频谱分析自动识别高频共振频率, 然后根据被测对象的高频共振频率自适应地改变带通滤波器的中心频率。
并研究了自适应共振解调技术的实现方法, 。
研究结果表明, 该技术可方便地在工程中应用。
关键词:航空、航天推进系统; 滚动轴承; 故障诊断; ; 中图分类号:V 22912文献标识码:ted Resonance Techn iqueRoll i ng Bear i ng Fault D i agnosis12W AN G P ing , L I AO M ing 2fu(1. Ch ina A viati on Pow erp lan t R esearch In stitu te , Zhuzhou 412002, Ch ina ;2. Schoo l of Pow er and Energy ,N o rthw estern Po lytechn ical U n iversity , X i’an710072, Ch inaAbstract :T here are tw o draw back s of the D em odu lated R esonance T echn ique (DR T , w h ich are :i m p act test is needed to deter m ine the excitati on frequency of a bearing system ; the cen tral frequency of the band 2pass filter is unchangeab le . A dap tive D em odu lated R eso 2nance T echn ique (ADR T w as u sed to overcom e the draw back s . ADR T can au to 2iden tify the h igh 2frequency resonance frequency by analyzing the vib rati on signal m easu red on the bear 2ing hou sing , and can adap tively change the cen tral frequency of the band 2pass filter based on the h igh 2frequency resonance frequency of the bearing system . Experi m en tal resu lts of the 6307bearings show that the ADR T is m o re conven ien t and effective in ex tracting the sym p 2tom s of the ro lling bearing fau lts than DR T .Key words :aero space p ropu lsi on system ; ro lling bearing ; fau lt diagno sis ;D em odu lated R esonance T echn ique (DR T ;A dap tive D em odu lated R esonance T echn ique (ADR T收稿日期:2004-06-13; 修订日期:2004-12-10基金项目:航空支撑科学基金资助(02B 53004作者简介:王平(1968- , 男, 湖南临澧人, 中国航空动力机械研究所高级工程师, 博士, 主要从事机械振动、工程信息处理、设备状态监测与故障诊断方面的研究.第4期王平等:滚动轴承故障诊断的自适应共振解调技术607在滚动轴承故障诊断中, 由于早期轻微的轴承故障产生的信息往往淹没在背景噪声中, 很难被发现和提取出来, 因此必须采用有效的信号处理技术提高信噪比, 凸显故障特征。
利用共振解调技术对滚动轴承故障诊断
(. 1 内蒙古科技 大 学机械 工程 学 院 , 内蒙古 包头 04 1 : 100 2 包钢 西北创 业公 司 , . 内蒙古 包头 04 1) 100
摘
要 : 章以滚动轴承作为研究对象 , 文 利用共振解调技术对滚动轴承的运行状态进行 监测 , 减轻后续 处理 的复杂
滚动轴 承 的工况监 测与故 障诊 断在 国外 大概 开 始于 2 0世纪 6 0年代 。在其 后 2 O多年 的时 间里 , 随 着科 学技术 的不 断发展 , 各种 方法 和技巧不 断产生 、 发 展和完 善 , 应用 的领 域不 断扩大 , 检测 与诊断 的有 效不 断提 高 。现 在在 工 业 发达 国家 , 动轴 承 工况 滚
第3 6卷第 4期 21 0 0年 8月
包
钢
科
技
Vo . 6, o 4 13 N . Au u t 2 0 g s ,01
S in e a d T c n l g fB oo te ce c n e h oo y o a tu Se l
利用 共 振解 调 技术 对 滚 动轴 承故 障诊 断
作者简介 : 张彦强 (9 0一) 男 , 18 , 内蒙古赤峰市人 , 在读硕士 , 机械 工程 师, 主要从事设备管理工作。
第 4期
利用共振解调技术对滚动轴承故障诊断
4 7
阶频谱 、 齿轮 频率振 动 的多 阶频 谱 和 轴 承故 障 损 伤
的宽频带性质 , 它将激起轴承结构及传感器本身在 各 自的固有频率上发生谐振。其中必然包含轴承故 障源信号、 轴承结构系统 固有振动信号 以及传感器
本身 的 固有震 动信号 等高频 固有振 动 。可 根据实 际 需要选 择某 一高 频 固有 震 动作 为 研 究对 象 , 用 其 利 中心频 率 等于该 固有频 率 的带通滤 波器将 该 固有 振 动分离 出来 , 然后 通 过包 络 检 波器 去 除 高 频衰 减 振 动 的频 率成 分 , 到 只包 含 故 障特 征 信 息 的低 频包 得
共振解调超全个人总结[精.选]
共振解调共振解调技术是经过包络分析将淹没在背景噪声中的微弱信号提取出来,然后输出一个消除了振动信号干扰的信号,接着对该信号进行频谱分析,并且通过利用滚动轴承的故障特征频率进行分析,共振解调法是目前应用于实际的常用方法。
1.共振解调技术的原理及优点机械设备在工作的过程中,无论其工作状态的好坏,还是转子不平衡以及电机的振动所以采集的信号当中往往都会含有各种其他的振动信息,由轴承故障引发的冲击脉冲往往是幅值小、宽度窄的信号,这些冲击脉冲信号会被系统噪声所遮掩,直接对没有处理过的信号进行傅立叶变换是不能提取出正确的故障信息的。
因为小的故障冲击也有着很复杂的高频部分,它能够引起机械系统或者传感器的共振,由于共振的作用会让故障冲击信号得到放大。
对高频部分进行包络并且进行谱分析就可以得到频谱图,将其与故障特征频率进行分析对比就可以分析出故障的具体位置。
共振解调的过程如图1:图1 冲击信号的共振解调共振解调方法的特殊之处如下:(1)放大性:由于共振的效果会把微小的冲击故障信息放大。
(2)选择性:正常轴承不能引发共振解调,故障轴承才会激发共振解调。
(3)比例性:共振解调波的幅值大小与故障的冲击大小成比例。
(4)低频性:共振解调波的倍频及其各阶谐波都是低频的。
(5)对应性:任意一个故障产生的冲击都可以引起共振解调波。
(6)展宽性:原始的窄带的冲击脉冲经过 共振作用后宽度增加了。
共振解调的过程如下:首先对采集到的信号进行傅里叶变换,然后利用传感器自身的谐振频率进行分析,对滤波后的信号进行包络,包络以后去除了高频部分,得到包络信号,再对改进的包络信号进一步进行低通滤波,最后对最终得到的信号进行傅立叶变换求其频谱图。
共振解调的原理及其过程可以用图2 来进行表述。
图2 共振解调的原理及其过程2. 共振解调技术的实现共振解调技术的实现有两种方法:一种方法是硬件共振解调,即通过硬件检波电路、硬件带通滤波器、硬件低通滤波器实现。
轴承故障诊断技术及发展现状和前景
轴承故障诊断技术及发展现状和前景摘要本文分析了轴承故障信号的基本特征,并将共振解调技术的原理和基于振动信号的信号处理方法用于滚动轴承的故障诊断. 在实践中运用该技术手段消减了背景噪声的干扰,提高了轴承的信噪比, 取得了与实际情况完全吻合的诊断结果。
并概述了滚动轴承故障监测和诊断工程与试验应用技术的现状,并预测了滚动轴承故障监测和诊断技术应用新进展和发展方向。
关键词:滚动轴承;共振解调;小波分析;信噪比(SN R );变速箱;故障监测;信号处理;故障诊断;应用技术。
1 轴承故障信号的基木特征机器在正常工作的条件下其转轴总是匀速转动的. 由轴承的结构可知,当轴承某元件的工作而产生缺陷时,由加速度传感器所测取到的轴承信号具有周期性冲击的特征,由信号理论可知, 时域中短暂而尖锐的冲击信号变换到频域中去时必具有宽频带的特性, 而非冲击的干扰信号则不具有上述特性,所以时域中的周期性冲击与频域中的宽频带特性构成了轴承故障信号区别于其它非冲击性干扰信号的基木特征。
2 用共振解调技术提高轴承信号的信噪比我们来考察一下用共振解调技术提高轴承信号信噪比的过程。
传感器拾取到的轴承信号包含两部分内容, 即轴承的故障信号和干扰噪声两部分。
带通滤波器的中心频率与传感器的安装片振圆频率相一致, 它将保存被传感器的共振响应所加强了的冲击性故障信号, 滤除掉频率较低的干扰噪声信号, 这种保留下来的瞬态冲击信号经过包络检波器后就形成了一个与故障冲击重复频率相一致的包络脉冲串, 然后对该脉冲串进行普分析便在低频域内得到一个与冲击币复频率相一致的峰值。
峰值的大小反映了冲击的强弱即故障的严重程度这样我们就借助共振解调技术实现了故障信号与干扰信号的分离, 并在低频域内重新得到了故障冲击的信息。
而在常规的信号分析与处理过程中一开始就使用了抗混频滤波器(低通滤波器这种分析方法没有利用轴承故障信号的特点, 经抗混频滤波器后将被传感器的共振以加强放大了的故障特征信号无情地滤除了, 所剩下的只是强大的背景噪声信号及微弱的故障特征信号, 因此用常规的信号分析方法难以排除干扰信号的影响而采用共振解调技术就可以排除背景噪声的干扰, 提高轴承故障诊断的有效率。
共振解调技术在风力发电机滚动轴承故障诊断中的应用
落在滚动轴承振 动频率范 围以 内的分量则更小 ,无法与能量较
大而又基本集中于低频领域的振动分量相 比。用直接包含故障
冲击的振动信号进行频谱分析来诊 断轴承损伤故障 , 时会 出 有
现发生 了故障但从频谱图上却看不到 的现象。可以利用共振的 特性 , 来提取埋藏于正常振动信息 中的故障冲击信息 。 共振解调法 ( 1就是利 用传 感器及 电路的谐振 , 图 ) 将故 障
,
其 故障信号具有冲击振动的特点 , 振动信号频率范 围很宽 ,
频率极高 , 信噪 比很低 , 信号传递路径上 的衰减量大。共振解调 技术是对低频 冲击所激起的高频共振波形进行包络检波和低通 滤波 , 获得一个对应 于低频 冲击的 、 而又放大并展宽 了的共振解 调波 , 通过对此共振解调波的幅值和频谱分析 , 判断故障的程度 和故障类型, 适合于轴 承的早期故障诊断。由于风电设备 大多安 装在野外几十米 的高空 , 一般不宜组织定期维修或大修 , 只有及 时 了解各关键零部件 的运行状态与故 障程度 ,才可保证风力发
中图分类号 T 1. H131 文献标识码
滚动轴 承是风力 发 电机组 的关键但 也是易 损坏 的零件 之
一
带信号 , 中必有一部分 能量落在加速度计的谐振范 围内, 其 必然 引起加速度计的共 振。 把传感器拾取的信号经 过放大 , 然后经过 中心频率等于加速度计谐振频率的带通滤波器滤波。再 经解调 器进行包络检波 , 就得到了与脉冲冲击发生频率 ( 即轴承元件 的 故 障特 征频率 ) 相同的低频信号 , 此信号进行频谱分析 , 以 对 可
冲击引起的衰减振 动放大 , 而提高故障检测 的灵敏度 , 从 利用解
共振解调超全个人总结
共振解调超全个人总结共振解调共振解调技术是经过包络分析将淹没在背景噪声中的微弱信号提取出来,然后输出一个消除了振动信号干扰的信号,接着对该信号进行频谱分析,并且通过利用滚动轴承的故障特征频率进行分析,共振解调法是目前应用于实际的常用方法。
1.共振解调技术的原理及优点机械设备在工作的过程中,无论其工作状态的好坏,还是转子不平衡以及电机的振动所以采集的信号当中往往都会含有各种其他的振动信息,由轴承故障引发的冲击脉冲往往是幅值小、宽度窄的信号,这些冲击脉冲信号会被系统噪声所遮掩,直接对没有处理过的信号进行傅立叶变换是不能提取出正确的故障信息的。
因为小的故障冲击也有着很复杂的高频部分,它能够引起机械系统或者传感器的共振,由于共振的作用会让故障冲击信号得到放大。
对高频部分进行包络并且进行谱分析就可以得到频谱图,将其与故障特征频率进行分析对比就可以分析出故障的具体位置。
共振解调的过程如图1:图1 冲击信号的共振解调共振解调方法的特殊之处如下:(1)放大性:由于共振的效果会把微小的冲击故障信息放大。
(2)选择性:正常轴承不能引发共振解调,故障轴承才会激发共振解调。
(3)比例性:共振解调波的幅值大小与故障的冲击大小成比例。
(4)低频性:共振解调波的倍频及其各阶谐波都是低频的。
(5)对应性:任意一个故障产生的冲击都可以引起共振解调波。
(6)展宽性:原始的窄带的冲击脉冲经过 共振作用后宽度增加了。
共振解调的过程如下:首先对采集到的信号进行傅里叶变换,然后利用传感器自身的谐振频率进行分析,对滤波后的信号进行包络,包络以后去除了高频部分,得到包络信号,再对改进的包络信号进一步进行低通滤波,最后对最终得到的信号进行傅立叶变换求其频谱图。
共振解调的原理及其过程可以用图2 来进行表述。
图2 共振解调的原理及其过程2. 共振解调技术的实现共振解调技术的实现有两种方法:一种方法是硬件共振解调,即通过硬件检波电路、硬件带通滤波器、硬件低通滤波器实现。
共振解调法诊断鼓风机轴承故障
1- 4
、
振解调法诊 断鼓风机轴承故障
周 邦卫
摘要 介 绍应用共振解调 包络 图谱分析 及诊断鼓风机 故障 的实例。
关键词 共振解调法 诊断 轴承 B 中图分 类号
一
T 1. H1 述
共振解调法是利用传感器及 电路的谐振 ,将故 障冲击引起 的衰减振动放大 , 而大大提高故障探测 的灵敏度。 从 该方法利用
4卫燃带过渡 区域 .
浇注料 与水冷壁过渡区域 凸台受物料下降流碰撞 、 冲刷 , 对
引起过热器管排变形 、 磨损及底部耐火耐磨材料脱落 。同时 , 从 管排 中心线 两侧 管道 内介质 流向相反 , 且温差 约 8  ̄ 造成 在 0C,
凸台接触面处水冷壁管形成冲刷凹痕 。 采取措施 : 降低浇注料至 水冷壁让管处 , 施工 可塑料 , 重新 避免飞灰颗粒的堆积和形成新 的磨损 。对已磨损水冷壁管进行堆焊后打磨平整 ,着色检查合 格, 在水冷壁管外增加防磨 瓦。同时 , 对卫燃带膜式水冷壁过渡 区域 自浇注料往上至 1 m处喷涂耐磨合金进行防磨。 . 5
规则管壁对局部 流动特性扰动较大 , 高速 、 高浓度飞灰沿壁面下
消除两侧管道因温差膨胀不一致造成的耐火耐磨材料挤压脱 落
现状。
四、 运行防磨措施
1降低燃煤粒径 .
燃 煤粒 径粗 , 为确保床层 流化 , 需增 大一次风量 , 而增加 从
降过程遇不规则 壁面改变流 向冲刷水冷壁而成 。 采取措施 : 对该 区域进行仔细检查 ,对磨损严重水 冷壁管进行堆焊一 打磨一着 色检查或换管 , 对易磨损区域增加 防磨瓦 、 热喷涂和重新施工 可 塑料 , 定期进行检查和更换防磨 瓦等 。
( E)轴承温度过高报警 停机。该温度信号经 P 10传感器及 D T0 P R变送模块采集变送。此故 障持续 , 无法从 L P上进行复位操 C
基于信号共振稀疏分解的包络解调方法及其在轴承故障诊断中的应用
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基于信号共振稀疏分解的包络解调方法及其在轴承故障诊断中的应用
作者:陈向民于德介罗洁思
来源:《振动工程学报》2012年第06期
摘要:提出了基于信号共振稀疏分解的包络解调方法,并将其应用到轴承故障诊断中。
与常规的基于频带划分的信号分解方法不同,信号共振稀疏分解方法根据信号中各成分品质因子的不同,将信号分解成高共振分量和低共振分量。
当轴承出现损伤时,振动信号由以包含轴承自身振动的谐振信号、包含轴承故障信息的瞬态冲击信号以及噪声组成。
谐振信号为窄带信号具有高的品质因子,可分解为高共振分量;而瞬态冲击信号为宽带信号,具有低的品质因子,可分解为低共振分量。
基于信号共振稀疏分解的包络解调方法首先利用信号共振稀疏分
解方法将信号分解成高共振分量、低共振分量及残余分量,再对低共振分量进行包络解调分析,根据包络解调谱进行轴承故障诊断。
算法仿真和应用实例表明该方法能有效地提取轴承
故障信号中的冲击成分,凸显故障特征。
关键词:故障诊断;滚动轴承;品质因子;小波;共振。
共振解调技术在轴承故障诊断中的应用
共振解调技术在轴承故障诊断中的应用1 绪论1.1背景:随着工业化的进程,机械系统的运行可靠性越来越受到了人们的重视。
牵引电机滚动轴承是电机设备中常用的部件,并且是故障率非常高的零部件之一,所以对牵引电机滚动轴承的故障诊断就显得十分重要。
本文就是利用共振解调技术对滚动轴承进行故障诊断。
共振解调技术是近几年逐步发展起来的一门新技术,这种方法简单,易实现,加上很好的可靠性,使得共振解调技术在故障诊断领域有了广阔的发展前景。
1.2滚动轴承故障诊断的目的机械设备能够正常运行,取决于很多因素,其中很重要的一点就是在一定的工作环境和期间内,机械设备中的滚动轴承是否能够可靠有效的运行。
滚动轴承故障诊断,就是要在设备运行时,采集运行时的诸如振动或者温度等等能反映轴承运行状态的数据,通过对这些数据的分析,来发现轴承是否已经损坏,从而及时预防事故的发生。
状态检测,故障诊断,指导轴承的管理维修是滚动轴承故障诊断的基本方向。
(1)状态监测状态监测,就是通过各种检测方法,加上机械系统的历史和现状,考虑各方面的影响因素,对轴承的运行状况进行评估,并且对一些我们最关心的数据,要显示出来,如果超出了某个预设的值,要能够及时作出反映,报警,从而让工作人员在事故发生的萌芽期就将其解决,记录下来的数据,无论是正常运行还是出现故障的,今后对设备故障分析,评估都是非常有用的,提供了基础数据。
(2)故障诊断故障诊断,就是在前面状态监测的基础之上,利用采集到的数据,通过各种分析方法,对数据进行处理,当然还要结合实际的测量情况,通过分析,可以基本上判断出来轴承是否已经损坏,以及损坏的程度,如果损坏二还要通过分析找到损坏的位置,性质,程度,以提出该轴承的发展趋势,和继续使用的后果。
(3)指导轴承的管理维修根据诊断结果,做出轴承维修的方案,轴承的损坏程度不同,解决方法也不一样,比较严重的,应当立即维修或者更换,如果是早期比较小的问题,要对其之后的发展趋势做出评估,从而制定合理的维修计划。
基于Infogram的共振解调方法在滚动轴承故障特征提取中的应用
第37卷第12期振动与冲击JOURNAL OF VIBRATION AND SHOCK Vol.37 No.12 2018基于Infogram的共振解调方法在滚动轴承故障特征提取中的应用夏均忠$,于明奇$,黄财2,汪治安$,吕麒鹏1(1.军事交通学院军用车辆工程技术研究中心,天津300161 ;2.东莞市T R轴承有限公司,广东东莞523000)摘要:带通滤波器参数(中心频率和带宽)设置是共振解调的关键,针对快速峭度图找寻的中心频率偏大、带宽 过宽的问题,应用Infogram(信息图)确定带通滤波器参数。
研究分析了信息图的概念及特点;通过构建脉冲噪声干扰和 故障脉冲高重复率两种仿真信号,对信息图和快速峭度图进行了分析对比,信息图对共振频带的优选效果强于快速峭度 图;将信息图应用到轴承内圈、滚动体故障振动信号共振解调中,可得到故障特征频率及其谐波、转频、边频带等轴承故障 特征参数,故障特征明显、故障信息较为丰富。
关键词:滚动轴承;特征提取;共振解调;快速峭度图;信息图中图分类号:T N911.23;T B53文献标志码:A D O I:10.13465/j. cnki. jvs. 2018. 12.005Application of resonance demodulation in rolling bearing faultfeature extraction based on InfogramXIA Junzhong1,YUMingqi1,HUANG Cai2,WANGZhian1,LUQipeng1(1. Military Vehicle Engineering Technology R esearch Center,Military Transportation A c a d e m y,Tianjin 300161,China;2. D o n g g u a n T R Bearing C o.,L t d.,D o n g g u a n 523000,China)Abstract:S e l e c t i n g p r o p e r p a r a m e t e r s(c e n t e r f r e q u e n c y a n d b a n d w i d t h)of a b a n d-p a s filter is crucial to r e s o n a n c e d e m o d u l a t i o n.H o w e v e r,t h o s e p a r a m e t e r s s e l ected b y t h e fast k u r t o g r a m w e r e n o t satisfactory;t h e r e f o r e,I n f o g r a m w a s p r o p o s e d.Firstly,its c o n c e p t a n d peculiarity w e r e investigated. T h e n to c o m p a r e t h e a p p l i c a t i o n effect of t h e I n f o g r a m w i t h t h e fast k u r t o g r a m,t h e s i m u l a t e d signals w i t h t h e i m p u l s i v e n o i s e a n d h i g h repetition rate w e r ed e s i g n e d.T h e I n f o g r a m w a s b e t e r t h a n t h e fast k u r t o g r a m for identification ability of r e s o n a n c e t h e I n f o g r a m w a s a p p l i e d to r e s o n a n c e d e m o d u l a t i o n of tlie vibration s ignals of faulted b e a r i n g s,a n (fault characteristic f r e q u e n c y a n d its h a r m o n i c s,s i d e b a n d s,a n d etc. )of faulted b e a r i n g s w e r e clearly o b s e r v e d.T h e result s h o w s t h e b a n d s s e l e c t e d b y t h e I n f o g r a m h a v e t w o o b v i o u s a d v a n t a g e s:fault characteristics a r e i n f o r m a t i o n is rich.Key words:rolling e l e m e n t b e a r i n g;fault feature e x t r a c t i o n;r e s o n a n c e d e m o d u l a t i o n;fast k u r t o g r a m;I n f o g r a m滚动轴承广泛用于旋转机械中,其运行状态是否 正常往往直接影响整台设备的性能,因此对滚动轴承 技术状态监测和早期故障诊断具有重要意义。
基于共振解调的滚动轴承状态监测及故障诊断系统
基于共振解调的滚动轴承状态监测及故障诊断系统介绍了基于共振解调技术的滚动轴承故障诊断原理,利用LabVIEW软件设计并搭建了滚动轴承振动测试及故障诊断系统。
通过对滚动轴承振动信号采集及处理,系统能够根据振动的时域图以及频谱图,对轴承状态进行准确判断。
标签:滚动轴承共振解调故障诊断振动信号0 引言大型旋转机械,如压缩机、汽轮机、发电机、风机等是生产企业的关键设备,它们一旦事故停机,就会影响整个生产过程,造成巨大的经济损失和严重的后果。
滚动轴承是在旋转机械中应用极广泛的一种通用机械零件,其运行状态是否正常往往直接影响整台机器的性能。
资料表明,在使用滚动轴承的旋转机械中,大约30%的故障是由于滚动轴承而引起的。
因此,以滚动轴承为研究对象,不但可以减少或杜绝事故发生,节约开支,对于搞好整个机械设备维修也有着现实的意义。
传统的测控仪器由于费用高、技术更新周期长等原因,越来越不能满足科技进步的要求。
而以计算机为核心的虚拟仪器,由于其功能可由用户自己定义,技术更新快,价格和软件开发维护费用低等优点,在故障诊断领域越来越得到重视和欢迎。
本文利用LabVIEW软件开发出来的监测和诊断系统,实现了对滚动轴承状态的监测和早期故障的诊断。
1 共振解调技术原理共振解调轴承诊断的工作原理是:当轴承某一元件表面出现局部损伤时,在受载运行过程中要撞击与之相互作用的其它元件表面,产生冲击脉冲力,由于冲击脉冲力的频带很宽,必然包含轴承外圈、传感器甚至附加的谐振器等的固有频率而激起这个测振系统的高频固有振动。
根据实际情况可以选择某一高频固有振动作为研究对象,通过中心频率等于该固有频率的带通滤波器把该固有振动分离出来。
然后进行包络解调,去除高频衰减振动的频率成分,得到只包含故障特征信息的低频包络信号,对这一包络信号进行频谱分析便可以容易地诊断出轴承的故障来。
其原理示意如图1所示。
2 滚动轴承故障测试诊断系统滚动轴承故障测试诊断系统的主界面如图2所示。
基于快速kurtogram算法的共振解调方法在滚动轴承故障特征提取中的应用
∫
+∞
-∞
[ x( τ) γ * ( τ - t) ] e -j2πfτ dt
( 2)
其中: γ( τ ) 为时间宽度很小的时窗。 式 ( 1 ) 具有如下 性质: ( 1 ) 平稳信号的 x( t) 谱峭度指标为 0 ; ( 2 ) 在平稳噪声信号 b ( t ) 的干扰下, 不平稳振动 信号 x( t) 的谱峭度计算公式如下: K x ( f) K ( x + b) ( f ) = 2 [ 1 + ρ( f) ] 其中: ρ( f) 为信噪比的倒数。 1. 2 快速 Kurtogram 算法 在滚动轴承发生冲击故障时, 可视冲击信号为不 平稳信号, 而其他信号可视为占主要成分的平稳强噪 声, 前者往往被后者所淹没。由式( 3 ) 可知当轴承发生 冲击故障时由于 ρ( f ) 非常大以至使 K ( x + b) ( f ) 非常小。 5]提出了快速 谱峭度指标无法反映冲击特征。 文献[ Kurtogram 算法, 其基本思想是 : 不平稳冲击信号在强 噪声干扰情况下谱峭度指标的大小与式 ( 2 ) 中进行短 时傅里叶变换时 f 及频率分辨率 ( 对应公式 ( 2 ) 中的时 窗宽) 的选取有着密切的联系。合理的选取 f 及频率分 辨率可使不平稳信号的谱峭度指标达到最大, 从而更 好的反映冲击故障特征, 这种思想与共振解调方法中 带通滤波器参数 ( 中心频率和带宽 ) 的选取原理相同。 本文将此方法延伸用于共振解调分析的带通滤波器参 数的选取。快速 kurtogram 算法如下: ( 1 ) 分别构建一个低通滤波器 h0 ( n ) 和一个高通 滤波器 h1 ( n) : h0 ( n ) = h ( n ) e h1 ( n ) = h ( n ) e
自适应共振解调法及其在滚动轴承故障诊断中的应用
振 动 与 冲 击第26卷第1期JOURNAL OF V I B RATI O N AND SHOCKVol .26No .12007 自适应共振解调法及其在滚动轴承故障诊断中的应用基金项目:铁道科学研究院基金项目(2004YF5)资助。
收稿日期:2005-10-21 修改稿收到日期:2006-02-28第一作者刘金朝男,博士,副研究员,1971年生刘金朝1, 丁夏完2, 王成国1(1.铁道科学研究院研发中心,北京 100081; 2.中央民族大学数学与计算机科学学院,北京 100081) 摘 要 与AR 模型、小波变换等故障诊断方法相比较,工程人员更多的是采用共振解调法对滚动轴承故障进行诊断,但诊断成功与否很大程度上依赖于滤波器中心频率及其带宽的选择。
这里提出的诊断滚动轴承故障的自适应共振解调法避免了带通滤波器难以选择的困难。
其核心思想是:不采用滤波的方式而是通过先对时间信号进行时频变换,然后从时频能量谱中自动提取时间能量信号的方式来达到将由于冲击引起的共振高频信号和高能量的低频信号分离。
此外,给出了一个统一的框架从时频能量谱中自动提取类似于时间边缘的时间能量信号,即L p 范数准则。
数值实验结果表明,自适应共振解调法能有效地诊断滚动轴承的外圈故障、内圈故障、滚动体故障,而且比传统的共振解调法的性能更优。
关键词:自适应共振解调法,时频分析,L p范数,细化傅里叶技术,滚动轴承,故障诊断中图分类号:TH133.33 文献标识码:A 滚动轴承是旋转机械的一种,最早利用时域信号的数字特征,如峭度系数、振幅的有效值等进行轴承故障诊断。
该方法的可靠性很大程度上依赖于阀值的选取,因此人们只把它当作一种初步的定性的诊断方法。
频率分析法[1-2]可以对轴承的早期故障进行精确诊断。
共振解调方法[3-5]是频率分析法中最成功的一种,其基本原理是将低频的冲击信号调制到高频的共振频率而远离能量巨大的低频信号。
当带有局部缺陷的轴承转动时每转过缺陷处都将会产生冲击,如果轴承按照固定的旋转频率旋转,那么这个冲击将会以固定的频率出现。
基于共振解调技术的信号调理仪及轴承故障诊断研究的开题报告
基于共振解调技术的信号调理仪及轴承故障诊断研究的开题报告一、题目基于共振解调技术的信号调理仪及轴承故障诊断研究二、选题背景轴承是机械设备中最为基础的零部件之一,具有重要的传动作用,若出现故障会严重影响机械的工作效率以及寿命。
目前,已有一系列的轴承故障检测方法和工具,其中基于共振解调技术的信号调理仪具有高精度、高灵敏度、非侵入式等优点,已经成为目前非常热门的轴承故障检测方法之一。
因此,开展此项研究具有非常重要的现实意义和应用前景。
三、研究内容本研究主要包括以下内容:1. 对基于共振解调技术的信号调理仪的原理进行深入研究,分析其优缺点和适用范围。
2. 设计开发一款基于共振解调技术的信号调理仪,包括硬件系统和软件系统。
3. 进行实验验证,验证该信号调理仪的有效性和准确性。
4. 针对轴承故障的检测方法进行研究,结合信号调理仪,利用关键参数来辨识轴承的不同故障类型和程度。
5. 进行现场监测,对工业领域中常见的轴承故障进行实时监测和预警。
四、研究意义1. 掌握基于共振解调技术的信号调理仪的相关理论和方法,为今后相关研究提供理论支持。
2. 提供一种高精度、高灵敏度的轴承故障检测方法和工具,为轴承故障诊断领域提供了新的思路和方法。
3. 实现了对工业轴承故障的实时监测和预警,为实现设备的实时智能化管理提供了可靠手段。
4. 本研究具有广泛的应用前景,不仅适用于轴承故障诊断领域,还可以推广到其他机械故障的检测中。
五、研究方法本研究将采用实验方法和模拟仿真方法相结合的方式进行,具体包括以下几个步骤:1. 认真学习相关文献,深入研究基于共振解调技术的信号调理仪的原理和轴承故障检测的方法。
2. 设计开发一款基于共振解调技术的信号调理仪,包括硬件系统和软件系统,并进行实验验证。
3. 利用仿真软件对模拟信号进行处理和模拟实验,以验证本研究的可行性和有效性。
4. 进行实地监测,对工业领域中常见的轴承故障进行实时监测和预警,从而验证研究的实际应用价值。
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共振解调技术在轴承故障诊断中的应用1 绪论1.1背景:随着工业化的进程,机械系统的运行可靠性越来越受到了人们的重视。
牵引电机滚动轴承是电机设备中常用的部件,并且是故障率非常高的零部件之一,所以对牵引电机滚动轴承的故障诊断就显得十分重要。
本文就是利用共振解调技术对滚动轴承进行故障诊断。
共振解调技术是近几年逐步发展起来的一门新技术,这种方法简单,易实现,加上很好的可靠性,使得共振解调技术在故障诊断领域有了广阔的发展前景。
1.2滚动轴承故障诊断的目的机械设备能够正常运行,取决于很多因素,其中很重要的一点就是在一定的工作环境和期间内,机械设备中的滚动轴承是否能够可靠有效的运行。
滚动轴承故障诊断,就是要在设备运行时,采集运行时的诸如振动或者温度等等能反映轴承运行状态的数据,通过对这些数据的分析,来发现轴承是否已经损坏,从而及时预防事故的发生。
状态检测,故障诊断,指导轴承的管理维修是滚动轴承故障诊断的基本方向。
(1)状态监测状态监测,就是通过各种检测方法,加上机械系统的历史和现状,考虑各方面的影响因素,对轴承的运行状况进行评估,并且对一些我们最关心的数据,要显示出来,如果超出了某个预设的值,要能够及时作出反映,报警,从而让工作人员在事故发生的萌芽期就将其解决,记录下来的数据,无论是正常运行还是出现故障的,今后对设备故障分析,评估都是非常有用的,提供了基础数据。
(2)故障诊断故障诊断,就是在前面状态监测的基础之上,利用采集到的数据,通过各种分析方法,对数据进行处理,当然还要结合实际的测量情况,通过分析,可以基本上判断出来轴承是否已经损坏,以及损坏的程度,如果损坏二还要通过分析找到损坏的位置,性质,程度,以提出该轴承的发展趋势,和继续使用的后果。
(3)指导轴承的管理维修根据诊断结果,做出轴承维修的方案,轴承的损坏程度不同,解决方法也不一样,比较严重的,应当立即维修或者更换,如果是早期比较小的问题,要对其之后的发展趋势做出评估,从而制定合理的维修计划。
这样,可以避免很多无用的定期维修制度,也可以避免维修不足的缺点。
滚动轴承状态监测和故障诊断一方面是预见了事故,保证了人身和设备安全,另一方面也提高了经济效益。
可以看到,滚动轴承故障诊断的重要性。
1.3共振解调技术的出现随着FFT技术的产生和发展,对振动信号的频谱分析技术也得到了长足的进步,多种频谱分析仪也相继问世。
通过测量滚动轴承损伤时产生的振动频谱的特征频率,与用频谱分析仪实际测量分析得到的频率做对比来判断轴承是否存在故障。
通过研究两个支撑振动的相位,来判断故障的类型。
故障产生的大量谐波,只凭借单一的谱峰也无法表明故障的严重程度,在各谐波分量处均有能量的分布,图谱也会非常复杂,难以识别。
对中低频段进行FFT 分析,有时可以分辨出故障频率,但是由于其他干扰,低频振动能量会比轴承特征频率的能量高很多,所以在低频段,特征频率会被其它振动能量淹没。
再加上即便是一个好的轴承,中低频段也能够产生轴承的特征频率,所以识别特征频率一般不应该在中低频段进行。
在有比较高的专业知识的前提下,可以通过研究谱分析方法,进行诊断。
但是实际生产中往往没有那么多专门研究这方面的工程师,所以不便于推广。
倒频谱的方法,虽然可以在一定程度上克服谐波的影响,但是倒谱的复杂程度,让人难以识别,再者,倒谱也判断不了故障的严重程度,尤其是在没有谐波或者较弱时,倒谱的自相关处理失效。
谱峰识别精度要求比较高的时候,可以采用细化技术,但是这种方法的局限性在于,当由于其他原因使得峰值位置变化时,细化谱本来的地方就捕捉不到谱峰了,还需要做出相应的调整。
共振解调的方法目前来说是一种应用非常广泛的故障诊断方法。
通过一些其他器件的谐振,将本来较微弱的故障冲击放大,这样可以提高故障诊断的灵敏度,并且通过故障振动信号的共振解调频谱,可以判断轴承的故障情况,故障位置。
共振解调法有效区分环境中的振动干扰,将故障产生的振动放大「3]。
总的来说,共振解调技术具有其特有的对应性,选择性,放大性,比例性,展宽性,低频性,多阶性等特性,非常易于识别故障。
本文就是要研究用共振解调技术对轴承故障进行诊断。
2滚动轴承故障诊断理论基础2.1滚动轴承故障形式和成因材料存在缺陷,不符合规格的加工或者装配,润滑不良,水份和异物侵入,都可能导致滚动轴承的存在不同程度的早期损坏。
滚动轴承在长时间的运转过程中,即使其他一切条件都正常,也是有可能出现比如疲劳剥落,磨损等故障的,从而影响机械设备的正常工作。
总的来说,滚动轴承的故障形式主要有:(1)磨损滚动轴承的表面磨损一般是由于轴承滚道和滚动体之间的相对运动造成的,异物的侵入,尤其是如果润滑不良时,便面磨损会更加严重。
轴承磨损会导致游隙增大,使轴承滚动面粗糙度增加,结果就是降低了轴承的运转精度,进而降低了整个系统的精度,使系统的噪声和振动增大。
精密仪器中,磨损情况往往会大大限制轴承的使用寿命。
当轴承没有旋转时,如果受到振动,会导致滚动体和滚道之间发生微小的相对滑动,结果会在滚道上留下波纹状的磨痕,此类磨损就是所谓的微振磨损。
(2)疲劳剥落疲劳剥落是指在滚动轴承工作时,滚道和滚动体之间相互作用,一开始在表面下承受最大应力出可能会出现裂纹,随着长时间的运行,滚动,裂纹会更加严重,继而扩展到接触面上发生剥落坑,最后造成大片的剥落。
疲劳剥落产生的冲击载荷,会使轴承工作的振动和噪声加剧,可知,如果没有其他因素,疲劳剥落就是滚动轴承故障的主要原因。
轴承的疲劳寿命其实就是我们一般所说的轴承寿命。
轴承运转过程中,当遇到零件上的疲劳剥落凹坑时,会产生冲击振动。
该冲击力的脉宽是比较小的,一般在微秒级,频谱宽度与脉冲持续时间成反比,所以疲劳剥落产生冲击力的频谱可以从0Hz延展到100-500KHz,这个范围必定覆盖到了整个系统包括传感器等的固有振动。
选择测点位置时,考虑到冲击发生处到测量点的的传递特性的影响,要选择接近承载区的位置,使得振动传递界面越少越好。
分析冲击产生的振动,一般有两个方向:一是直接分析振动数据,滚动体缺陷部位产生的反复冲击力形成1KHz以下的低频振动,也就是滚动轴承的通过振动,这是分析轴承性能非常重要的特征信息之一,但是在早期诊断中,低频段的环境噪声干扰一般都比较大,很难从中区分出故障信息,所以想用直接分析的方式得到故障信息比较困难;另一个方向就是针对故障引起的轴承零件的固有振动进行分析,滚动轴承实际测量中,一般可以用到的固有振动有三种:i.轴承内、外圈的径向固有振动,频带范围一般在1-8KHZ之间。
ii.轴承零件的其他固有振动,这里覆盖到的频率范围多在10-60KHz之间。
iii.加速度传感器的一阶固有频率,其频率中心一般选择在10-25KHz之间。
正常轴承运行时,振动频率成分主要都集中在低频段,但是当轴承有疲劳损伤剥落后,虽然在低频段中的频率变化似乎并不明显,但是如果注意观察,在比较高的频段上,出现了很多峰值。
这些峰值的中心频率是跟整个振动系统的固有振动有关的。
还可以看到,疲劳剥落后的故障轴承其振动信号的峰值要比正常轴承大,且峰值更多,也就是整个振动能量增加了,可以判断,这是由于疲劳剥落产生的冲击振动引起的。
(3)塑性变形机械系统在工作负荷过重时,滚动轴承也会相应的受到过大的冲击载荷,运行温度过高时,也可能引起额外的载荷,如果滚道上侵入了高硬度异物,很可能会在滚道表面上形成凹痕。
以上原因所引起的故障冲击载荷,如果不加以控制还会进一步导致附近其他表面的剥落。
(4)腐蚀腐蚀是导致很多设备产生故障的原因,滚动轴承也不例外。
有水分侵入轴承时,会引起腐蚀。
温度比较低时,空气中的水蒸气会在轴承表面凝结成水滴,同样会引起腐蚀。
另外,有时轴承内部可能会有电流通过,电流通过很薄的油膜时产生的火花,会使轴承表面熔融,留下一些凹凸不平的波纹状痕迹。
在精度要求比较高的时候,腐蚀会十分影响设备的精度,导致设备无法继续使用。
(5)断裂断裂,是非常严重的问题了。
一般是由于载荷已经超过了轴承所能承受的极限强度时才会发生断裂。
不过有时由于不当的热处理或加工装配部件时产生的过大的应力也可能导致轴承零件的断裂。
(6)胶合对于滚动轴承而言,在润滑不良,加上高速重载时,由于摩擦产生的高温,使得轴承零件这样的高温下产生表面烧伤,或者金属粘附的现象,就是胶合。
(7)保持架损坏如果在轴承装配时,或者在使用的过程中操作不当,就可能导致轴承保持架发生形变,导致保持架与滚动体之间的摩擦增大,严重时会使某些滚动体卡死不能正常滚动。
轴承运行过程中,保持架与滚动体之间的摩擦也可能导致其不同程度的损坏,从而使得整个系统的振动噪声增加2.2滚动轴承振动机理滚动轴承的内圈一般与机械传动轴相连,外圈与轴承座相连,内圈要随着轴一起转动,外圈则保持相对固定。
机械运转时,如果出现故障,或者没有故障时轴承本身的结构特点,生产时的误差,都会导致一定程度的振动产生。
轴承通过传动轴连接到其他部件,运转时这些外部的振动也可能通过传动轴影响到轴承,总之,整个系统运转过程中,无论是轴承本身的原因还是系统其他零部件的原因,都可能产生激励,使该系统振动。
在滚动轴承故障诊断过程中,我们布置在轴承座上的传感器所拾取到的振动信号,是综合了整个系统所有因素导致的一切振动包括轴承内部原因和外部系统的各种激励。
排除掉轴承本身生产时的问题,我们想要研究的是这些振动中由于轴承故障所引起的振动。
在复杂的振动信号中,想要分离出对我们有价值的故障振动信号,首先我们得知道这些故障信号区别于其它振动信号的特征,而内部故障信号的产生一般是由三种因素所引起的:(1)轴承本身结构特点及加工装配误差引起的振动滚动轴承中,各滚动体的受力情况是不一样的,滚动体是轴承承受负荷的部分,运行中滚动体与滚道接触,产生弹性形变,滚动运动到不同位置时,受力情况也是不一样的。
内圈随轴的转动过程中,轴心位置会发生周期性的变化,于是旋转轴会产生周期性的振动。
这样的振动,转速越低,表现也越明显。
轴承元件加工时的问题,有时也会给轴承故障埋下隐患。
表面波纹度,粗糙度,形位误差,还有装配时带来的误差,运转时产生的冲击力都会导致轴承系统的振动。
虽然类似这样生产装配带来的振动有周期性的特点,但是这样的振动有很大的不确定性,产生的因素也很复杂,且这些因素之间也没有特定的关系,所以总的来说这些振动的随机性都较强,频率成分复杂多样。
(2)轴承运行故障引起的振动滚动轴承运行过程中,磨损类故障和点蚀,剥落,擦伤等损伤类故障所产生的振动信号的特征有所不同i.磨损磨损类的故障,通常是轴承在经历了比较长时间的使用之后,逐渐发生磨损,是一种渐变性的故障。
轴承表面磨损后的振动是无规则的,随机性也比较强,这一点跟正常轴承的振动比较相像,不同的是磨损后的振动信号幅值会更大,这点也是磨损类故障的基本特点。