时域分析主要特征参数

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设离散振动信号为{}(1~,)i x i N N =为采样点数 常用特征参数如下:

1、有量纲特征参数

1. 峰值p X

把{}i x 的N 个采样点分成n 段,在每一段中找出n 个峰值{}

(1~)pj X j n =,则{}i x 的峰值指标为:

1

1n

p pj j X X n ==∑

峰值p X 反映的是某时刻振幅的最大值,因而适用于表面点蚀损伤之类的具有瞬时冲击的故障诊断。另外,对转速较低的情况(如300r/min 以下),也常采用峰值经行诊断。

2. 均值X

对于简谐振动为半个周期内的平均值,对于轴承冲击振动为经绝对值处理后的平均值。

1

1n

i i X x n ==∑

用于诊断的效果与峰值基本一样,其优点是检测值较峰值稳定,但一般用于转速较高的情况(如300r/min 以上)。

3. 均方根值(有效值)rms X

rms X =

均方根值是对时间平均的,用来反映信号的能量大小,适用于象磨损之类的振幅值随时间缓慢变化的故障诊断。轴承制造精度愈低或轴承磨损程度愈大,则rms X 值愈高。 对早期故障不敏感,但稳定性很好。 4. 方差

Matlab 中有直接求离散数据方差的函数var ()。

2、无量纲特征参数

1. 峰值因子(波峰因素)f C

p f rms

X C X =

轴承元件上的局部剥落、擦伤、刻痕、和凹痕等一类离散型缺陷,产生的脉冲波形总能量并不大,但是波形的尖峰度明显,因此,峰值因子适用于这类故障的诊断。

(波峰因数f C ,能恰当的反映尖峰的相对大小。评判轴承合不合格的f C 界限值约为,f

C 值大于,则认为轴承元件上存在局部缺陷。——设备故障诊断 沈庆根)

正常轴承的振动波峰因子约为4~5,因剥落等局部缺陷引起的振动峰值因子往往超过10,缺陷愈大,f C 值也愈大。

轴承发生剥落等局部缺陷时,f C 值相对较大;当发生润滑不良和磨损等异常情况时,f C 值相对较小。

需要指出的是在轴承出现故障的整个过程波峰因数值并不是一直增加,而是先增加再减小。这是因为故障初期,振动幅值会明显增加,而均方根值变化尚不明显,随故障不断扩展,峰值达到极限值,均方根值开始明显增大。

波峰因子是一个相对值的比率,它不受振动信号绝对电平值大小的影响,与传感器的灵敏度和放大器的放大率无关,同时也不受轴承尺寸大小和转速不同的影响,因而测定数据很方便。

2. 峭度指标K (Kurtosisvalue )

离散序列的峭度指标定义为归一化的4阶中心矩:

441

1

41,N

N

i

i

i i rms

x

x

K N X

N

β===

∑其中=

称为峭度值。

振幅满足正态分布的无故障轴承其峭度值约为3,轴承振动信号的峭度值一般在3—45,当值大于4时,即预示着轴承有一定程度的损伤。采用该特征参数的优点在于与轴承的转速、尺寸和载荷无关,主要适用于点蚀类故障的诊断。

峭度值具有与波峰因子类似的变化趋势,轴承良好状态和严重故障状态下的裕度指标几乎是相同的。(参考:P287,设备故障诊断,沈庆根)

对早期故障由较高的敏感性,但稳定性不好,可同时与有效值进行故障监测。 3. 波形因子(波形指标)Ws

波形因数定义为均方根值与绝对均值之比:

rms

X Ws X

=

当/p X X 值过大时,表明滚动轴承可能有点蚀;/p X X 值过小时,有可能发生了磨损。

4. 脉冲指标I

p X I X

=

=峰值

平均幅值

5. 裕度系数L

2

1

1N p p N

r i X X L X ====

峰值

方根幅值

(注意:方根幅值和均方根值不同)

当时间信号中包含的信息不是来自一个零件或部件,而是属于多个元件时如在多级齿轮的振动信号中往往包含有来自高速齿轮、低速齿轮以及轴承等部件的信息,在这种情况下,可利用波形因子(波形指标)Ws 、脉冲指标I 、裕度系数L 无量纲指标进行故障诊断或分析。 6. 偏度S

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