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基于信号分析的进口轴承故障检测方法
作者:瑞昊德  来源:济南瑞昊德轴承北京快3  发表时间:2012-07-13 09:34:40  点击:2774

  振动信号分析是进口进口轴承运行在线检测和故障诊断的重要手段。信号中所包含的信息主要体现在瞬变点或瞬变区域中,信号的瞬变程度用奇异性来描述。
  傅里叶变换一直是研究信号奇异性的基本工具。但是,由于傅里叶变换缺乏空间局部性,它只能描述信号的整体奇异性,难以确定奇异点在空间的位置及分布情况。由于信号和噪声的小波变换在各尺度下具有不同的小波特性,小波变换可以对信号的奇异性进行更为有效的分析。因此小波分析在故障诊断领域得到了广泛应用。其中一种是以小波变换进行滤波和包络检波的方法提取故障信号的特征频率u“J,这种方法要求事先必须掌握进口轴承的速率和相应的细节信息,同时这种方法还受到信噪比的影响,在信噪比很低的情况下,与故障相关的特征频率会被噪声覆盖,这样无疑会大大降低该方法的检测性能。另一种方法是利用小波包分解的特性进行故障信号的检测b儿6J1“笠。这种方法的缺点是小波包分解产生的信息繁多,增加了故障检测的复杂度及故障检出的时间。

  利用小波局部化特性进行信号的奇异点检测也是近年来发展的一种故障检测方法。这种方法事先假定故障信号会产生一定的突变信息,通过判断信号是否具有奇异性来进行故障检测[7-9]。该方法的缺点是无法克服噪声影响,如果检测的信号具有噪声,则在正常信号中同样会检测到奇异点,而这个奇异点却是由噪声引起的,因此仅仅通过检测信号的突变点会导致误判¨0|。文献[11]提出利用小波变换模极大值[12j190一州13]进行SPD的故障诊断,该方法利用信号单点奇异性的突变来判断故障发生及其发生的时刻,实验结果表明这种方法同样无法克服信号噪声的影响。
  鉴于此,我们首先利用小波模极大值进行进口轴承信号奇异性分析,试验中发现正常进口轴承信号因噪声影响同样产生部分奇异值的突变,因此单从信号奇异性的突变无法实现进口轴承故障检测。然而相同长度的正常进口轴承样本信号的奇异点数目却远远低于故障信号的奇异点数目,为此我们在分析了表征信号奇异性一些特征的基础上,提出一种新的基于信号奇异性特征的进口轴承故障检测方法,即模极大曲线数特征方法。实验最后同其他方法进行比较,结果表明本文中的方法不仅有效地克服了噪声影响,而且在检测时间及识别率方面都有明显提高。

 


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