时域指标和峭度分析法在滚动轴承故障诊断中的应用

发布时间：2019-09-19 07:17

【摘要】：研究了用峭度分析法和时域指标来诊断滚动轴承。首先,对轴承信号进行等间隔不同频段带通滤波算出每段信号的峭度值;其次,通过峭度值最大准则确定故障特征信息的频段,再将其确定的频段范围作为滤波器参数;最后,通过计算滤波后的时域指标来诊断滚动轴承。试验结果表明,用这种方法确定的频带范围是合理的,可以提高诊断的准确率。
【图文】：

峭度,分析过程

Ni=1xi－X－σ()x4(4)其中，X－=1NΣNi=1xi，σx为标准差，N为信号长度。通过式(4)可得，振动信号的4阶累积量是峭度，根据高斯过程中的高阶累积量恒为0，知任何高斯过程的归一化峭度值均为0，所以峭度对高斯信号取低值。在故障诊断中，正常滚动轴承振动信号的幅值呈现正态分布情况。当产生故障时，振动信号的幅值会背离正态分布，峭度K反映了这种背离程度［8］。故障越严重(冲击信号越明显)，背离程度越大，峭度值越大，所以峭度对轴承故障成分的振动信号取高值。图1峭度分析过程峭度分析法是计算随机振动信号等间隔不同带通频段的峭度值，生成频率－峭度曲线图，又知峭度对轴承故障的振动信号取高值的特性(有关这一特性的详细论述请参考文献［9］)，通过查看和比较不同带通频段的峭度值，，保留峭度值比较大的频段(一般指频段的峭度值接近或超过4)作为FIＲ滤波器带通滤波范围，因为该频段可以提取出轴承信号的故障特征。再通过用时域指标对滤波后的振动信号进行分析诊断，将提高滚动轴承故障诊断精度，图1表示峭度分析法的计算过程。2FIＲ滤波器FIＲ滤波器可以设计成允许信号中某些特定频率成分通过而阻止其他频率成分，本文中我们用FIＲ滤波器来削弱外界噪声对时域指标值计算的影响，进一步提高诊断结果的准确性。确定FIＲ滤波器的滤波参数是设计FIＲ滤波器过程中的关键，通过确定合适的参数来提高FIＲ滤波器的滤波效果，逼近期望的相位和幅度响应技术水平要求。本文中主要利用峭度分析法来确定FIＲ滤波器的通带截止频率和阻带截止频率。3时域指标通过分析振动信号的时域指标，可以判别滚动轴承存在故障的有无，通过比较一段时期的时域指标，可以判断故障的严重程度

曲线图,实验平台,峭度

过比较未滤波和滤波后计算得到的时域指标来说明本文中我们提出方法的有效性。首先计算随机振动信号在3种不同转速下等间隔不同带通频段的峭度值，制成频率－峭度曲线图，如图3～图5所示。每幅图中用细实线代表正常情况下峭度值随频率的变化趋势，用点画线和虚线代表内外圈故障情况下峭度值随频率的变化趋势。图2实验平台图3转速在1750r/min下的峭度变化趋势曲线图图4转速在1772r/min下的峭度变化趋势曲线图图5转速在1796r/min下的峭度变化趋势曲线图从图3～图5中可以看出，由于正常的滚动轴承运行中无明显的冲击性振动，所以正常情况的滚动轴承在不同转速和不同频段内的峭度值都是3以下。由于发生内外圈故障的轴承会在运行中受到冲击性振动，所以该类情况的滚动轴承在不同转速和不同频段内的峭度值差别大，且多数频段峭度值大于4。在低频段1200Hz以下来看，正常轴承、内外圈故障在不同转速下的峭度值都在3左右，说明该频段内无明显滚动轴承故障特征信息，所以将1200Hz设置为低频通带截止频率。在高频段1200Hz以上来看，内外圈故障在不同转速下的峭度值都接近或超过4，特别是外圈故障在更高频段内的峭度值达到8以上，说明该频段内滚动轴承故障特征信息明显，易于用来判断滚动轴承是否存在故障。另外，高于6000Hz采样得到的数据(采样频率设置为12kHz)不准确，所以将5800Hz设置为高频截止较为合理。表1不同转速下的时域指标值转速/(r/min)名称峰值相对差距/%有效值相对差距/%峭度相对差距/%脉冲指标相对差距/%峰值指标相对差距/%175017721796内圈3．2610240．4896648．0617310．00766．6647外圈6．5121450．57079123．1668523．2531011．42152正常0．290．0642．9
【作者单位】：成都航空职业技术学院;电子科技大学机械电子工程学院;
【分类号】：TH133.33

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