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新型强化频率进口轴承故障诊断
作者:进口轴承  来源:进口轴承  发表时间:2012-07-02 13:57:18  点击:2951
    当轴承进口轴承发生故障时,故障点与轴承进口轴承滚动体撞击会形成一系列的脉冲,获取脉冲的出现频率即故障特征频率是轴承进口轴承故障诊断的关键。轴承进口轴承故障通常会激起轴承进口轴承元器件或系统的共振,因此轴承进口轴承振动信号是以元器件或系统固有频率为载波频率,以故障特征频率为调制频率的调幅信号。根据轴承进口轴承故障特征频率公式【I】,轴承进口轴承故障特征频率与轴承进口轴承的相关尺寸和转速相关。当转速波动时,轴承进口轴承故障特征频率会随转速~起波动,此时特征频率并非为单一固定值,而是随转速变化,形成一条故障特征频率曲线。传统的轴承进口轴承故障诊断方法大多基于恒定转速假定,而工程实际中,由于设备负载变化等各方面原因会引起转速的波动,因此传统的轴承进口轴承故障诊断方法不适合于非平稳转速下的轴承进口轴承故障诊断。
  常用的轴承进口轴承故障诊断方法大致可分为三类,即基于时域、频域或时频联合域的分析方法。方法【2.3】
  利用谱减法去除了轴承进口轴承故障振动信号带限噪声,采用共振频率估计和最小化光滑系数的方法解决了Gabor小波变换中尺度因子和形状因子的最优选择问题。方法【4】将带通滤波后的振动信号分解成以共振频率为频率成分的正弦基函数的线性组合,通过线性最小方差分析获得投影系数,得到轴承进口轴承故障包络信号,该方法通过获取带通滤波时的峰值频率来估计轴承进口轴承的共振频率,存在一定的误差,而方法[5】
  采用递归估计算法对共振频率进行估计,提高了共振频率估计精度。方法[6】则采用改进的形态学滤波对脉冲信号进行提取,进而对轴承进口轴承故障进行诊断,该方法同时利用开闭算子和闭开算子对振动信号进行滤波,解决了单独利用开闭算子或者闭开算子进行滤波时产生幅值统计偏离的现像。方法[7】利用EMD方法对非平稳信号分解的自适应性,提出一种Renyi熵复杂性测度下的经验模式分解和最小二乘支持矢量机的故障诊断方法。方法【8.9】利用基于提升框架的层内和层间相关性自适应小波降噪算法对轴承进口轴承故障进行诊断,提升框架通过对预测算子和修正算子的良好设计,可以根据信号自身的特点形成自适应的双正交小波,能有效地提取旋转机械故障特征,解决了传统小波分析中小波基的选择严重影响分析结果的问题。
  传统的故障诊断方法大多基于平稳转速假定进行轴承进口轴承故障诊断,作者在稀疏信号分解【Io】与线调频小波路径追踪算法【11】的基础上,提出一种基于多尺度线调频基稀疏信号分解的轴承进口轴承故障诊断方法。
  该方法首先建立具有不同时间支撑区的多尺度线性调频基函数,形成基函数库,根据信号中分量信号频率的变化情况自适应地选择合适的基函数,将轴承进口轴承振动信号对其投影,按能量大小依次分解出信号分量。这种基于多尺度线调频基的稀疏信号分解方法融合了稀疏信号分解对基函数选择的灵活性、信号表达的简洁性以及线调频小波路径追踪算法匹配的自适应性和柔性,且不存在二次型时频分布的干扰成分。信号分解的自适应性,基函数的正交性,良好的时频聚集性,理想的频率曲线拟合、较强的抑噪能力使得该方法非常适用于非平稳信号的分解,特别是非平稳转速下的轴承进口轴承振动信号的分解。
  在轴承进口轴承振动信号分解的基础上可提取轴承进口轴承在非平稳转速下的故障特征频率曲线,进而诊断轴承进口轴承故障。
  用本文方法对非平稳转速下轴承进口轴承故障仿真信号与实测信号进行了分析,结果表明本文方法可准确获得变转速下轴承进口轴承故障特征频率随时间的变化情况,能有效应用于非平稳转速下的轴承进口轴承故障诊断。
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