基于EMD-DCS的滚动轴承伪故障特征识别方法

发布时间：2020-11-16 06:57

　　 伪故障特征是健康零部件振动信号中具有的故障特征,伪故障特征是由系统内故障零部件引起的。由于滚动轴承伪故障特征与故障特征具有相似性,针对转子-轴承系统中滚动轴承伪故障特征识别问题,提出一种基于经验模式分解(Empirical Mode Decomposition, EMD)和循环平稳度(Degree of Cyclostationarity, DCS)的伪故障特征识别方法。利用滚动轴承健康信号和伪故障信号对比分析基于单通道伪故障信号进行滚动轴承故障诊断的技术难点;建立了考虑滚动轴承打滑率的转子-轴承系统动力学模型;利用时频分析方法和循环平稳分析方法对滚动轴承伪故障特征进行分析;给出了基于EMD-DCS的滚动轴承伪故障特征识别流程;在滚动轴承故障模拟实验台上开展了滚动轴承伪故障特征识别实验。实验结果表明:基于EMD-DCS的滚动轴承伪故障信号识别方法可以有效区分滚动轴承故障特征与伪故障特征。该研究工作对于提高滚动轴承故障诊断准确率、保障设备安全运行具有理论意义和实际应用价值。
【部分图文】：

在旋转机械故障诊断过程中,经常出现由于结构空间限制或传感器故障导致仅可以采集到单通道振动信号进行故障诊断。本文以转子-轴承系统为研究对象,对基于单通道伪故障信号的滚动轴承故障诊断方法进行研究。转子-轴承系统由电机、联轴器、深沟球轴承、转子盘、主轴等部件组成,如图1所示。轴承型号为MB ER-12K,外圈故障频率为3.052倍转频。为了分析滚动轴承伪故障现象,分别将健康状态和故障状态转子-轴承系统作为案例进行对比。健康状态转子-轴承系统内滚动轴承均为健康轴承,如图1所示,故障状态转子-轴承系统内轴承7为外圈故障轴承。将振动传感器布置于轴承3位置,基于此传感器采集的振动信号作为故障诊断的依据。

为了表征转子-轴承系统中2个滚动轴承之间径向振动的耦合关系,以集中质量法建立轴承-转子-轴承系统动力学方程,如图3所示,将转子轴简化为3段集中质量m1,m2,mr,质量块之间以等效刚度和阻尼进行连接,轴承作用反力以阻尼力和刚度力的形式表示,转子旋转时受到偏心质量离心力,将轴承反力和偏心质量离心力分解为X,Y方向分力。转子-轴承系统动力学模型做以下条件假设:

轴承力为各滚子变形反力之合力,在滚动轴承中不同的滚子位置对应着不同轴承刚度。如图4所示,当滚动轴承旋转过程中,①～⑧号滚子以保持架转速ωc交替通过轴承底部。基于滚动轴承各部件运动规律建立轴承力模型[11]
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本文编号：2885765