轴承特征信提取课件

1、轴承特征信号提取1基于时域分析的滚动轴承特征提取机械工程 郑佳文 轴承特征信号提取2 滚动轴承故障信号大部分属于周期性函数，信号的简谐性、周期性和瞬时脉冲性会比较明显，可以通过分析故障信号的时域波形曲线从而了解轴承的性能。滚动轴承的时域指标通过反应信号波动曲线特征指标的特定参数实现评估故障信号的变化。常用的时域指标参数有两类：包括有量纲参数和无量纲参数。轴承特征信号提取3量纲名定义式含义平均值平均值是指信号波形曲线幅值的平均值，表示幅值变化过程的中心趋势，可以用于描述信号的稳定性，反应的是信号变化的静态分量。均方值用于故障信号的平均能量或者平均功率。如果信号为速度时，均方值能够描述信号的振动能

2、量；如果信号为位移时，描述的是信号的位能；如果信号为加速度时，描述的是惯性力的大小。均方根值均方根值可用于表示信号的振动能量，对早期故障不是十分敏感，但其稳定性和重复性相对比较好。方均根值方差标准差 方差和标准差用于表示信号的波动分量峰值峰值指的是故障信号波形幅值的瞬时单峰最大值。有量纲参数轴承特征信号提取4量纲名定义式含义波形指标 表示绝对值的平均值。波形指标的稳定 性好，但其敏感性差峰值指标峭度、脉冲和裕度这三类指标能够有效对冲击类故障进行诊断，尤其是当早期故障存在时，这三类指标的值明显变大，随故障的逐渐变化，这些值增加到某一数值后反而出现下降的趋势，说明它们对于早期故障是比较敏感的，但稳

3、定性不是很好。一般情况下，均方根值的稳定性比较好，但对早期故障信号不是很敏感。为了获得良好的效果，把它们同时应用于实际工程中，以兼顾稳定性和敏感性。脉冲指标裕度指标峭度指标无量纲参数轴承特征信号提取5基于时域分析的轴承特征提取方法滚动轴承故障模拟试验平台轴承特征信号提取6故障模拟A、滚动轴承故障模拟：、滚动轴承故障模拟：通过将正常的轴承换成有损坏的轴承。可模拟的轴承故障有：轴承内圈损通过将正常的轴承换成有损坏的轴承。可模拟的轴承故障有：轴承内圈损坏、外圈损坏、滚动体损坏，轴承安装不佳，轴承座和轴承之间出现松动坏、外圈损坏、滚动体损坏，轴承安装不佳，轴承座和轴承之间出现松动等。等。B、齿轮故障模

4、拟：、齿轮故障模拟：通过将正常的齿轮换成有缺陷的齿轮，能够模拟的齿轮故障有：实验室加通过将正常的齿轮换成有缺陷的齿轮，能够模拟的齿轮故障有：实验室加工的齿轮故障有：断齿、划痕、磨损。工的齿轮故障有：断齿、划痕、磨损。C、轴系故障模拟：、轴系故障模拟：利用调整旋转圆盘上的平衡重量，可以模拟轴不平衡的缺陷包括单面、双利用调整旋转圆盘上的平衡重量，可以模拟轴不平衡的缺陷包括单面、双面、叶轮不平衡等，模拟轴安装不对中缺陷是由调整轴座底盘的安装位置面、叶轮不平衡等，模拟轴安装不对中缺陷是由调整轴座底盘的安装位置引起的。引起的。d、在不同速度条件下的可变速模拟故障特征，变速范围是、在不同速度条件下的可变速

5、模拟故障特征，变速范围是 751450RPM。变速驱动电机、轴、齿轮箱、轴承、偏重转盘（变速驱动电机、轴、齿轮箱、轴承、偏重转盘（2 个）、调速器等组成了个）、调速器等组成了故障模拟平台。通过改变重量，改变部分的安装位置以及各种组件的组合故障模拟平台。通过改变重量，改变部分的安装位置以及各种组件的组合形式迅速模拟各种故障。被测部件也包括在系统的机械部分，主要有缺陷形式迅速模拟各种故障。被测部件也包括在系统的机械部分，主要有缺陷的轴承（外圈缺陷、内圈缺陷、滚动体缺陷）；三个备用齿轮；旋转圆盘的轴承（外圈缺陷、内圈缺陷、滚动体缺陷）；三个备用齿轮；旋转圆盘的配重块等。的配重块等。轴承特征信号提取7

6、基于有量纲参数的特征提取滚动轴承型号：N205，参数如下表：滚动体直径轴承节径滚动体个数接触角d =7.5mmD =39mmZ =12接触角=0设置工作轴的转速 N=1200rpm，采样频率 f =10000Hz ，采样长度8192轴承特征信号提取8四种故障类型的均值稳定但没有区分度，内圈故障和滚珠故障的均方值、方差、标准差比正常轴承要大一些，且稳定一些。峰值和最小值对瞬时现象能够得出正确的指示值。轴承特征信号提取9基于无量纲参数的特征提取可以得出外圈故障信号的峰值指标、脉冲指标、裕度指标和正常信号相比都偏小，可以作为外圈故障的无量纲参数特征；内圈故障信号和滚动体故障信号的波形指标、峭度指标比

7、正常信号的参数值都要大，同时内圈故障的各个参数值都小于滚动体故障信号，因此，这些参数可以作为内圈故障和滚动体故障的故障特征。无量纲参数是两个具有相同量纲的量的比值，比较稳定，可以作为轴承故障的特征并进行故障特征提取。轴承特征信号提取10基于希尔伯特解调的滚动轴承特征提取滚动轴承的特征频率滚动轴承的固有振动频率滚动轴承的固有振动频率（1）滚珠钢球的固有频率为： 当滚动轴承为钢材时， 其内圈和外圈的固有振动频率在自由状态下轴承套圈的径向弯曲振动的固有频率为：轴承特征信号提取11滚动轴承的故障特征频率为分析轴承各部分工作参数，先做下面的假设：（1）滚道与滚动体间没有相对滑动；（2）承受轴向、径向载荷

8、时每个部分没有变形；（3）内圈回转频率为fi；（4）外圈回转频率为fo；（5）保持架回转频率为（即滚动体公转频率为fc）。则滚动轴承运动时各点的转动速度为：内滚道上一点的速度为外滚道上一点的速度为：保持架上一点速度为：可得保持架的旋转频率为：某个滚动体在内滚道上的通过频率，即为保持架相对内圈的回转频率为：轴承特征信号提取12依据滚动轴承实际的工作情况，定义滚动轴承内圈和外圈的相对转动频率为为了分析轴承各部分的工作参数，假设滚动轴承内圈转动，外圈不动，内圈旋转的速度和轴的旋转速度一样，滚动体和内圈、外圈之间没有摩擦。同时滚动轴承有 Z 个滚动体，则滚动轴承故障特征频率理论计算公式为：滚动体在外圈

9、滚道上的通过频率ocZf 为：滚动体在内圈滚道上的通过频率为：滚动体在保持架上的通过频率为：保持架旋转频率为：轴承特征信号提取13采用 前面的实验平台及轴承。其中实验平台的主轴转速 N=1200r/min，轴旋转频率为 fi=20Hz ，将以上参数带入公式得到滚动轴承故障频率的理论计算值如下表 所示。轴承特征信号提取14希尔伯特解调的方法是将希尔伯特变换和共振解调技术结合在一起，然后提取滚动轴承的故障特征。该方法先对滚动轴承故障信号进行傅里叶变换，利用带通滤波器处理傅里叶变换后的信号，得到其窄带信号。对窄带信号进行希尔伯特变换，求出解析信号，提取它的包络，再利用傅里叶变换可以得到包络谱。在包络

10、谱中可以得到其特征频率，从而判断滚动轴承的故障类型。基于希尔伯特解调的特征提取方法轴承特征信号提取15在信号分析处理过程中，希尔伯特变换是一种重要的算法工具，它是把一个一维的、时域函数转换成唯一对应的一个二维时域解析函数。这个解析函数的模代表了原函数的包络，相角代表了原函数的相位特性，实现了对信号幅值及相位的解调。希尔伯特变换一个因果系统，当T0 情况下存在，因此：h(t)的傅里叶变换也就是系统函数 H(）分解成实部 R（）和虚部 jx()之和对式进行傅里叶变换得：轴承特征信号提取16解得：希尔伯特变换轴承特征信号提取17希尔伯特解调的基本原理希尔伯特解调主要利用解析信号中的实部、虚部的正余弦

11、关系，定义任意时刻的瞬时幅值、瞬时频率和瞬时相位，从而复杂信号的运算问题得到了解决，使得提取复杂信号和短信号的瞬时参数成为了可能。根据希尔伯特变换，得到相应的解析表达式，为了降低信号中的抽样率，让它只含有正频率成分。其解析信号的实部和虚部分别为实信号本身和相应的希尔伯特变换，解析信号的模代表信号的包络。设窄带信号 x(t)为：其中f0是载波频率。可以得到解析信号为轴承特征信号提取18解调信号的包络由此给出，即为调制信号的信息。因此，希尔伯特变换适用于幅值解调。当 x(t)为调相信号时， z(t)则具有下列形式的瞬时相位即为：相位调制信号是:通过频率调制与相位调制的关系可以知道，实信号 x(t)

12、的频率调制信号为：通过上面的计算得到了调相信号 x(t)的频率和相位调制信息。在这种情况下，希尔伯特变换适用于频率以及相位的解调。轴承特征信号提取19基于希尔伯特解调滚动轴承特征提取的步骤 22z ( )( )( )tx tx tz ( )t轴承特征信号提取20仿真与实验模拟轴承信号的特征提取当滚动轴承出现不同故障时，振动信号会出现调制现象，具体现象为在共振频率周围存在边频带、边带间隔就是调制频率、也是轴承故障特征频率。为此，建立滚动轴承仿真信号为： 轴承特征信号提取21轴承特征信号提取22对其模拟轴承信号进行希尔伯特解调变换，提取的包络如图对其模拟轴承信号进行希尔伯特解调变换，提取的包络如图

13、3-4所示。提取包络之后再经过一次傅里叶变换就可以提取出所示。提取包络之后再经过一次傅里叶变换就可以提取出合成信号的包络谱，包络谱如图合成信号的包络谱，包络谱如图3-5所示。所示。轴承特征信号提取23从图 3-5 中可以得出故障频率为 100Hz 左右并且它的倍频处存在峰值，与调制信号的调制频率是相近的，所以希尔伯特解调法能够有效的提取出滚动轴承的故障特征。轴承特征信号提取24采用前面的实验平台，采集滚动轴承的内圈故障数据，首先进行希尔伯特解调。其内圈故障波形如图 3-6 所示。对信号进行傅里叶变换，可以得到带通滤波的上、下截止频率。利用得到的窄带信号进行希尔伯特变换得到信号包络，对得到的包络

14、信号再进行一次傅里叶变换，得到内圈故障的包络谱，如图 3-7 所示。实际轴承信号的特征提取研究1.滚动轴承内圈故障的特征提取轴承特征信号提取25通过解调后信号的包络谱可以看出，故障特征频率为 130Hz 左右，并伴有边频带，其二倍频为 280Hz 左右，从表 3-1 中可知，内圈故障频率为 143.08Hz，与解调信号频谱分析得出的频率有一点误差，但是频率相近。因此，提取的频率 130Hz 为轴承内圈故障的特征频率。轴承特征信号提取26根据实验室采集的外圈故障数据，进行希尔比特解调。其外圈故障波形如图 3-8 所示。对信号进行傅里叶变换，得到带通滤波的上、下截止频率。利用得到的窄带信号进行希尔

15、伯特变换得到信号包络,对得到的包络信号进行一次傅里叶变换，得到外圈故障的包络谱，如图 3-9 所示。2.滚动轴承外圈故障的特征提取轴承特征信号提取27通过图 3-9 可以看出，故障特征频率为 100Hz 左右，并伴有边频带，其二倍左右，从表 3-1 中可知，外圈故障频率为 96.92Hz，与解调信号频谱分析得出的频率接近。因此，提取的频率 100Hz 为轴承外圈故障的特征频率。轴承特征信号提取283.滚动轴承滚珠故障的特征提取通过采集到的滚珠的故障信号的数据，对其进行希尔伯特解调。步骤如上节类似，可以得到滚珠故障波形如图 3-10 所示。对其包络信号做傅里叶变换得到滚珠故障的包络谱，如图 3-11 所示。轴承特征信号提