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滚动轴承故障诊断实例

来源：文库

作者：开心麻花

2025-10-11

滚动轴承故障诊断实例（精选9篇）

滚动轴承故障诊断实例第1篇

滚动轴承是转动设备重要组成之一, 它的运行状况往往关系到转动设备是否能稳定运行。因此, 转动设备的日常维保项目中, 确认轴承运行状况是必不可少的。通过状态监测及故障诊断技术可以有效监控滚动轴承运行状况, 提高设备运行可靠性, 确保装置稳定生产。

亚东石化 (上海) 有限公司从2006年开展状态监测工作, 目前对装置内大部分转动设备都有定期监控, 根据转动设备在装置中所处的重要性, 制定监测计划, 定期采集振动数据, 并加以分析, 确认转动设备运行状况, 根据故障的发展趋势提前准备检修计划。

二、滚动轴承故障诊断分析

1. 滚动轴承故障特征频率

滚动轴承由轴承外圈、轴承内圈、保持架和滚动体组成。当轴承有一个或几个部件出现故障时, 频谱中会出现对应的特征频率, 即轴承故障特征频率。这些频率通常不为转速频率的整数倍, 往往是非同步频率。

一个滚动轴承有4个故障频率:外圈故障频率BPO、内圈故障频率BPI、滚动体故障频率BSF、保持架故障频率FTF。目前大部分的状态监测分析软件均有各大厂商常规型号轴承的故障频率数据库。

2. 滚动轴承故障分析

在滚动轴承出现早期故障时, 仅从振动值无法提前做出判断, 通常在加速度包络谱中更容易发现轴承的初期故障。滚动轴承的初期故障往往在高频区域会出现故障信号, 而加速度包络谱通过使用高通滤波器过滤低频信号干扰, 将高频信号放大, 更容易发现滚动轴承的故障信号。理论上运用加速度包络谱判断轴承故障, 共分四个阶段。

(1) 滚动轴承出现故障, 谱中出现故障频率, 此时幅值较小 (图1) 。

(2) 故障开始发展, 故障频率幅值上升, 但现场振动值并未发生明显变化。若为滚动轴承内圈故障, 则会在工作频率附近出现1倍转速频率的边带;若为滚动体故障, 则会出现1/2谐频, 并伴有保持架故障频率的边带 (图2) 。

(3) 故障变得严重, 故障频率幅值明显上升, 边带或1/2谐频更为明显。此时现场振动值将会呈上升趋势, 加速度包络谱中故障频率幅值将超过背景噪声20 d B, 应该尽快准备轴承备件, 制定维修计划更换轴承 (图3) 。

(4) 噪声水平上升接近波峰, 此时预示着轴承即将完全失效 (图4) 。

三、滚动轴承故障诊断实例

2013年10月12日监测发现G1-507B泵驱动端轴承出现故障频率, 该泵相关参数见表1, 测量的振动值见表2。

9月12日例行检查加速度包络谱中无异常频率出现;10月12日发现轴承滚动体故障频率BSF和保持架故障频率FTF, 幅值均比较低 (图5) ;10月14日滚动体故障频率BSF幅值有明显上升, 且在滚动体故障频率附近出现频宽为1FTF的边带 (图6) , 此时现场的振动值并未发生变化;11月7日现场振动呈上升趋势, 加速度包络谱中各幅值上升, 并出现滚珠故障频率及1/2谐频及内圈故障频率BPI (图7) ;12月2日现场振动明显变大, 加速度包络谱中各幅值明显上升, 轴承内圈故障频率BPI幅值上升最为明显, 且出现2倍BPI, 判断轴承内圈出现明显故障, 建议停泵维修 (图8) 。

经解体检查, 发现驱动端轴承7315BECBJ滚珠和内圈有磨损, 且在内圈上发现一处明显缺陷, 与分析结果一致。12月4日维修更换新轴承后上线测试, 加速度包络谱恢复正常, 泵运行正常。

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四、总结

滚动轴承故障诊断实例第2篇

摘要：介绍了一种自适应信号分解新方法——变分模态分解（Variational mode decomposition，VMD），并且针对滚动轴承早期故障识别困难这一问题，提出了基于VMD的诊断方法。首先通过基于分数高斯噪声的数值模拟试验对VMD方法的等效滤波特性进行研究，验证了其类似于小波包分析的频域剖分特性，继而分析了惩罚因子及分量个数的设置对VMD方法滤波特性的影响。为了在轴承故障检测过程中，减少人为主观选择影响参数存在的弊端，提出了基于包络谱特征因子（Feature factor of envelope spectrum，EFF）的影响参数自动搜寻策略，最后通过仿真信号及试验信号对所述方法进行验证。分析结果表明：该方法能够有效提取轴承早期故障信号中的微弱特征信息，实现故障类型的准确判别。关键词：故障诊断；滚动轴承；早期故障；变分模态分解；等效滤波特性

中图分类号： TH165+.3； TH133.31文献标志码： A文章编号： 10044523（2016）04063811

DOI：10.16385/j.cnki.issn.10044523.2016.04.011

引言

滚动轴承是旋转机械中广泛应用的关键零部件，其运行状态直接影响设备的整体性能、工作效率及使用寿命，如果能在轴承失效初期实现故障溯源并及时排除隐患，则无疑具有重要而深远的意义。实际工程应用中，轴承早期故障特征通常比较微弱，并且振动传输路径的衰减影响及背景噪声的干扰均会对特征信息的提取形成严重阻碍，因此，相比于中晚期故障而言，轴承早期故障识别更为困难[12]。

作为一种非线性、非平稳信号处理的强有力工具，经验模态分解（Empirical mode decomposition， EMD） [3]一经提出，就受到机械故障诊断领域相关学者的广泛关注，基于EMD的轴承早期故障诊断技术亦是层出不穷。如文献[4]利用EMD对电机轴承故障信号进行预处理，再将滤除干扰后的信号做进一步改进双谱变换，可准确识别微弱特征频率；文献[5]利用EMD处理所得信号分量来建立特征参数集，通过局部切空间排列算法筛选出敏感特征后，可实现轴承运行模式的准确区分；为有效检测轴承的异常状态，文献[6]提取一种基于EMD的相关系数法，计算EMD分解所得高频分量与正常状态信号的频域相关系数后，观察相关系数曲线的走势即可了解轴承状态发展演变的全过程。受EMD方法的启发，Smith于2005年提出另一种自适应信号分解方法——局部均值分解（Local mean decomposition， LMD）[7]，该方法的出现同样引起了研究人员的极大兴趣，许多基于LMD的轴承诊断方法也被相继提出。如文献[8]采用自相关分析消除轴承早期故障信号中的噪声干扰后，对其做进一步LMD处理，通过包络谱分析可有效提取故障相关频率成分；文献[9]提出一种针对机车轴承振动信号的LMD解调方法，可实现机车走行部早期故障的有效诊断；文献[10]提出了随机共振和LMD相结合的机床轴承诊断方法，首先利用随机共振对原信号进行预处理，继而从LMD分解结果中筛选出故障特征明显的信号分量，最后通过1.5维谱判断轴承的状态。

虽然上述诊断方法为轴承故障的早期识别提供了相应的参考与借鉴，但EMD和LMD方法自身仍存在模态混叠、过包络、欠包络、边界效应等一系列问题[11]，对此，不少学者提出了具有针对性的优化及改进策略，但这两种方法在信号分解过程中固有的递归筛分剥离运算方式使得此类缺陷问题很难从根本上得以解决。作为一种自适应信号处理新方法，变分模态分解（Variational mode decomposition，VMD）[12]将信号分量的获取过程转移到变分框架内，独辟蹊径地采用一种非递归的处理策略，通过构造并求解约束变分问题实现原始信号的分解。同EMD和LMD方法相比，VMD方法具有牢固的数学理论基础；同时，由于摒弃了递归筛分剥离这一信号分解方式的束缚，因此能够有效缓解或避免EMD和LMD方法中存在的一系列不足，并且具有较高的运算效率及良好的噪声鲁棒性。鉴于VMD方法在诸多方面所呈现出的优异特性，笔者将其引入到机械故障诊断领域，用于处理滚动轴承早期故障信号，能够从低信噪比原始振动信号中剥离出包含丰富特征信息的信号分量，继而实现轴承早期缺陷的准确诊断，仿真及试验信号分析结果均验证了该方法的有效性。

Abstract： A adaptive signal decomposition methodvariational mode decomposition was introduced， and aiming at solving the problem of incipient fault identification of rolling bearing， a diagnosis method based on VMD was proposed in this paper. Firstly， the equivalent filtering property of VMD was investigated via numerical simulation experiment based on fractional Gaussian noise and the division behaviour on frequency domain of wavelet packetlike was verified. Then the influence of the penalty factor and the number of component on the filtering property of VMD was researched. In order to reduce the drawback of subjectively selecting the influencing parameters in the process of bearing fault detecting， a strategy to automatically searching for the influencing parameters based on feature factor of envelope spectrum was proposed. Finally， the proposed method was verified through simulated signal and experimental signal. The results showed that this method could extract the weak feature information effectively and achieve accurate judgement of fault type.

滚动轴承故障诊断及其维护第3篇

滚动轴承作为旋转机械的重要构成部分, 是机械设备故障触发点最集中的位置之一。对于旋转机械而言虽然其有繁多的故障形式, 但是滚动轴承引起的故障就约占其三分之一, 所以滚动轴承能否正常的运行对整机性能有直接的影响。随着现代化建设步伐的加快, 机械设备也向精密、高速、智能化方向发展, 任何一处故障都会导致整个生产链条的瘫痪, 从而带来难以估量的经济损失, 因此对滚动轴承故障的研究也具有深远的意义。通过对其失效形式、故障的诊断、安装与维护的具体阐述, 来概述滚动轴承故障诊断的发展前景。

1 滚动轴承的失效模式

滚动轴承故障的诊断就是对其故障时失效模式的诊断。通过各模式的失效特征, 对滚动轴承的故障诊断明确其故障位置和损伤程度, 从而及时的更换轴承, 避免机械重大故障的发生, 降低经济损失。提早维护延长轴承的使用寿命。[1]

滚动轴承按失效模式的形成分为两类:一类是以轴承元件的点蚀、裂纹、剥落和擦伤为损伤类的故障;一类是异物落入的磨料磨损或者润滑不良元件表面, 直接接触造成磨损的磨损类故障。通过下表可以清楚的了解滚动轴承的失效模式及其产生的原因。

2 滚动轴承的诊断方法

基于滚动轴承是旋转机械中不可替代的重要部件, 继而对其研究的重要性也得到了显著的体现。我国从20世纪80年代开始对轴承的故障诊断方法进行研究, 借助近几年来的计算机与智能化的快速发展, 也给该领域提供源源不断的新的技术方法和先进的理论基础, 让故障诊断进入一个崭新的时代。

滚动轴承的故障诊断最常见的方法有[2]:振动分析法, 噪声分析法, 油样分析法, 温度分析法, 油膜分析法, 声发射诊断法等。但是以实用、有效为出发点, 振动分析法比其他的检测方法能更好的应用于滚动轴承的检测和故障诊断。在滚动轴承中常用的振动信号故障诊断方法有:

倒频谱分析 (二次频谱分析) :通过对倒频谱与典型故障的振动信号功率谱对比分析, 从而将复杂的频率成分和噪声区分出来, 能较好的辨别故障特征频率。

时频特征参数分析:对时域的特征参数 (有效值、峰值、峰值因子、峭度指标等) 分析, 来对滚动轴承进行诊断。

频域特征参数分析:通过描述功率谱中谱能量分布的分散程度和主频带位置的变化来描述信号的频域特征。

冲击脉冲法 (广泛应用于工厂之中) :以轴承缺陷运行引起的脉冲性振动的强弱来反映故障的程度。

包络分析法SPM (目前诊断轴承和齿轮故障最有效的方法之一) :是一种滤波检波的振动信号处理方法。通过对振动信号滤波-解调-滤波, 得到剩下包络之后的低频振动信号。

小波分析:能识别振动信号中的突变信号, 可以有效的分析信号的奇异性, 通过对振动信号进行不同层次的分解来得到信号的轮廓信息和细节信息, 从而获得信号的本质信息及识别故障特征信号和干扰信号。

目前, 利用滚动轴承振动信号实现故障检测与诊断主要有两个途径[3]:

(1) 机理分析以随机共振和小波分析为常用方法。

随机共振方法:当噪声强度从小到大逐渐增加时, 输出信噪比非但不降低, 反而大幅度增加, 并且存在着某一最佳输入噪声强度, 使系统的输出信噪比达到一个峰值, 此时输入信号、噪声以及系统非线性三者之间达到最佳的匹配关系, 形成所谓的非线性系统的协作共振现象。该方法可以不用消除噪声, 通过增加噪声强度来提高有用信号的比例, 提高了信号的信噪比, 从而提高信号质量和故障诊断的正确率。但是由于其输出结果具有随机性, 从而借鉴遗传进化算法和免疫选择算法提出了基于遗传免疫粒子群优化的随机共振算法。

小波分析方法:非平稳信号分析的有效工具, 但是由于信号检测时因为选择小波基函数的不同而造成结果差异, 且构造理想的小波困难, 从而提出了第二代小波变换。

(2) 智能诊断以神经网络和支持向量机为常用方法。

神经网络方法:以其特有的非线性适应性信息处理能力, 推动人工智能与信息处理技术发展。从分布存储、并行处理、自学习、自组织以及非线性映射等优点出发与其他技术的结合, 如在与小波分析等结合, 提出了基于BP神经网络的智能诊断方法。

支持向量机:正因轴承故障属于小样本事件, 从而引进解决小样本、非线性及高维模式识别中表现出许多特有优势的支持向量机 (SVM) , 结合参数优化, 来对轴承进行故障诊断。

3 滚动轴承的维护

滚动轴承的寿命的长短不仅与它的材料和加工工艺有关, 而且与其在参与工作时的维护 (如装拆方式和润滑方式) 有关。滚动轴承是重要的旋转精密零件, 如果装拆时不规范会导致其精度下降, 甚至可能会有轴承及其零件损坏, 从而造成重大的经济损失。所以正确的使用和维护是其正常工作、延长寿命的保证。[4]

3.1 滚动轴承的装配与拆卸

为了让轴承有良好的工况, 同时也可以延长机器使用寿命, 在轴承的装配时需要调整轴承与相配轴 (或者孔) 的同轴度及轴承的预紧度。同轴度是轴承位置误差的重要指标, 其精度的高低等级直接影响轴承与其它装配的精度及正常工作。而对于预紧的轴承, 其在承受同样的载荷时可以提高轴承的支持刚度, 也可以补偿轴承工作中一定的磨损。在装拆的过程中, 装拆力要均匀对称的施加在座圈端面上, 不让滚动体受过大的载荷。

3.2 滚动轴承的润滑

滚动轴承能否正常工作的必要条件是润滑。选择适当的润滑方式对于防止金属表面直接接触、减少摩擦和磨损;同时, 还可以有散热作用、密封作用和防锈的作用;能缓和冲击、减振和降低噪声。即润滑可以延长滚动轴承疲劳寿命。

由于滚动轴承的工况的不同, 选择正确的润滑方式很重要。而其常用润滑方式有三种:油润滑、脂润滑、固体润滑。最常用的是脂润滑, 其具有密封的作用且不易流失, 油膜强度高, 满足高承载能力的要求。油润滑虽然有防尘和密封的要求, 但是其以摩擦系数小且具有冷却、散热的作用, 广泛应用于高速、高温的工作条件下。对于固体润滑而言, 是指在润滑脂里加入一些固体润滑剂而形成润滑膜, 起自润滑的作用, 这是对润滑条件提高的表现。

4 总结

制造业在现代化建设的背景下, 机械设备向重型化、精密化、智能化、产业链化方向发展, 滚动轴承作为旋转机械设备的关键零件, 其能否正常的工作直接关系整个生产的经济效益, 严重时也将带来难以估量的经济损失, 所以对滚动轴承的故障检测有重要研究意义。通过故障检测明确故障模式来对滚动轴承进行维护, 着重滚动轴承的早期故障检测、智能化分析和研发完善的诊断系统, 或者以规范的后续维护来延长轴承的寿命。

摘要：滚动轴承作为旋转机械的关键零件, 对其故障诊断及维护来减小经济损失、延长使用寿命具有十分重要的意义。以故障检测确定失效模式, 针对其失效模式的特点提出解决方案使轴承正常工作。同时做好滚动轴承的维护, 提高其使用价值, 将为机械制造业带来巨大的经济效益和低风险的保障。

关键词：滚动轴承,失效模式,故障诊断,维护

参考文献

[1]李俊卿.滚动轴承故障诊断技术及其工业应用[D].郑州, 郑州大学.2010.

[2]孔亚林.基于振动信号的滚动轴承故障诊断方法研究[D].大连, 大连理工大学.

[3]杨柳松.基于小波分析与神经网络滚动轴承故障诊断方法的研究[D].哈尔滨, 东北林业大学.

滚动轴承故障诊断实例第4篇

摘要：本文利用Hilbert变换的包络解调分析方法对轮毂轴承的故障诊断进行了研究，介绍了轮毂轴承特征频率的求解方法，以某款车型轮毂轴承诊断为例，结合频谱分析，验证了Hilbert包络解调分析方法的有效性。

关键词：Hilber；包络谱；轴承；故障诊断

中图分类号： U462 文献标识码： A 文章编号： 1673-1069（2016）25-208-2

0 引言

滚动轴承是旋转机械行业中应用最广泛的零部件之一，它的工作状态直接影响旋转机械设备的工作性能。旋转机械的许多故障都与滚动轴承密切相关，一旦滚动轴承产生故障，轻则影响机械设备的正常使用寿命，重则危及人员生命，所以[1]，研究滚动轴承的故障诊断意义重大。

当滚动轴承发生早期故障时，由于滚动轴承的滚道尺寸精密且极其光滑，早期故障振动信号极其微弱，再加上其他信号的干扰，故障问题很难被人察觉。虽然局部损伤的滚动轴承元件振动时会激起固有的故障频率，然而在复杂的运行工况下，轴承的振动信号中常常会出现调制现象，直接对轴承振动信号进行FFT分析，较难判断出故障特征频率。目前运用滚动轴承的故障诊断方法主要包括频域分析法、包络解调分析、冲击脉冲分析等，其中包络解调方法可有效的判断轴承是否发生故障，而且可以判断轴承故障的部位。希尔伯特（Hilbett）包络解调方法是国内外普遍采用的方法之一。Hlibert变换法是对含有调制的信号进行解调，用Hilbert变换法把一个实信号表示成一个复信号（即解析信号），通过对轴承振动信号的滤波、包络检波、解调处理，根据频谱中的轴承故障特征频率，通过对此解调波的幅值和频谱分析判定轴承是否故障及其故障部位。

本文采用希尔伯特（Hilbett）解调分析方法对轮毂轴承故障问题进行研究。

1 基于Hilbert包络解调的轴承故障诊断原理

将采集到的振动信号先进行FFT变换，分析其频率成分，先确定故障特征所激发的故障特征频率范围，然后对原始测试信号进行包含故障频率带宽的带通滤波，最后对故障频率成分进行Hilbert包络解调，得到其激发故障的低频的特征频率，再根据频谱中的轴承故障特征频率，通过对比解调波的幅值和频谱[2]，分析判定轴承是否故障及其故障部位。

1.1 Hilbert包络解调原理

2 轮毂轴承故障诊断用案例分析

某车型在行驶过程中，驾驶室内存在“嗡嗡”异响声音，引起顾客不适及抱怨，经主观判断异响由车辆前部发出。为初步确定故障位置，使用LMS测试设备对车辆前部可能的异响问题源进行排查，包括车辆左/右转向横拉杆、左/右轴头、左/右制动盘罩壳及变速器进行检测，发现变速器与左驱动轴连接侧未出现与车内噪声对应的异响频谱，左转向横拉杆、左制动盘罩壳、左轴头振动均有相同的频谱出现。进一步拆除左驱动轴后异响消除，换另一无此异响车的左驱动轴后异响复发，由此推断异响部位为左轮毂单元。为进一步确认问题，对轮毂单元振动数据进行采集分析。

2.1 轮毂异响问题的诊断

①振动时域信号。车速50km/h时在轮毂轴承上采集到的时域加速度信号，如图2-1所示，可以看出异常件相比正常件，振幅增大2倍，可见异常件轮毂轴承确实存在故障。②振动频域信号。通过对图2-1的时域信号进行FFT变换，得到原始信号频谱图，如图2-2所示。

根据类比判定标准：①在低频段0～1000Hz，振动幅值大于其他正常设备振动值的1倍以上或在高频段1000Hz以上实测振动值大于正常值的2倍以上时可以判为异常。

②在低频段其振动值大于其他设备振动值的2倍以上，或高频段的振动测量值大于其他设备的4倍以上时，一般判定为严重故障。

通过对比频谱图可以发现，在50-2000Hz之间存在明显异常频率成分，说明轴承存在严重故障。

④分析结果。由包络分析结果标出的峰值可以明显看出，包络信号中存在37.5Hz及其倍频成分。而且在37.5Hz和75Hz左右存在以6.1Hz为间隔的边频带，说明信号中存在以6.1Hz为间隔的调制信号。

2.2 轴承特征频率求解结果

轮毂轴承的特征频率如表2-1所示，由表2-1可知滚子自转故障频率为38.2Hz，滚动体通过外圈频率为38.6Hz，这与分析故障频率37.5十分接近，由于轴承实际尺寸与特征频率计算参数值有误差，特征频率求解也会存在误差，但经过对不同车速测试分析结果，完全确定37.5Hz为滚子故障频率及外圈故障共同作用的结果。

参考文献

[1] 梅宏斌.滚动轴承振动监测与诊断理论、方法、系统[M].北京：机械工业出版社，1996.

滚动轴承的故障诊断方法研究第5篇

1 在谱峭度和频带收缩方法基础上的滚动轴承故障诊断方法

在谱峭度和频带收缩方法基础上的滚动轴承故障诊断方法的诊断是自动化非常强的方法, 过程中不需进行人为的操作。这种诊断方法基于谱峭度而生, 结合频带收缩方法, 能够准确的找出因滚动轴承的故障而导致的谱峭度最高的频带, 从而进行有效的诊断。

这种故障诊断方法的步骤分为 (1) 、构造一个Morlct小波族, 包括四个小波滤波器, 将Morlct小波族放在分析频带 [0, f, 2] 内。经过原信号傅立叶和Morlct小波族相乘和逆变换, 得到小波系数[1]。找到谱峭度最大值K1max和相应的频带 [f11, f12] (2) 、重复上述方法, 找到K2max刚和相应的频带 [f21, f22], 并对比K1max和K2max大小, 进一步作出分析 (3) 、找出满足Kn-1max大于Knmax条件的频带和相对的小波系数Wn-1kmax (a, t) , 将小波系数和它的复共轭相乘, 得出小波系数的最佳包络, 对其做傅立叶的变换, 从而找出故障。

和传统的故障诊断方法相比, 在谱峭度和频带收缩方法基础上的滚动轴承故障诊断方法的优势明显。它降低了传统诊断方法对人员的苛刻要求, 也可以大大缩小对共振频带的选择范围, 从而使故障诊断的更加精确和准确, 进而提高诊断的效率和效果。

2 小波包故障诊断方法

由于实际操作中的信号并不都是稳定的信号, 因为外界的冲击、机器的松动等不确定因素的加入, 是不稳定信号的更加复杂。因此, 在进行检测时, 不仅要考虑到时域还要考虑到频域。小波变换是一种数学上的方式, 它能满足在进行故障诊断的时候需要进行的频率和时间上的研究分析。

在处理信号时, 小波变换既有优势也有劣势, 虽然它能很好的适应在处理信号时对时域频域要求, 但是这也导致了另一问题, 即“高频低分辨率”[2]。小波包分解能对各种信号在整个的频带内做相应的正交分解, 这从根本上说就是对被检测的信号进行多带通滤波。因为正常状态下的和故障状态下的器械它们的输出信号的频带是不一样的, 小波包分析通过对这些信号的分析, 从而找到是否有故障存在并且进一步找出故障所在。

小波包故障诊断的方法有两种, 一种是基于小波包变换的时域分析方法, 一种是基于小波包变换的能量谱分析方法。基于小波包变换的能量谱分析方法是一种结合了小波包分解、小波包分频带能量检测技术和重构原理的诊断方法。因为滚动轴承上的故障信号一般是随机信号, 常见的数学关系不能有效的表现这种信号的变化和起落, 而小波包系数的变换和函数之间的相似度有着密切的关联, 基于此, 这种系数的变换亦可形象的化为图像。这种方法能够清晰的展现出原始信号的稳定性、周期性以及非稳定性, 进而找出滚动轴承上的故障原因。

3 滚动轴承故障的温度诊断方法

和以上两种方法的专业性不同, 温度诊断方法的实际操作性更强。因为摩擦, 轴承周身会产生一定的温度, 正常运行情况下的轴承的温度和有某种异常情况下的轴承的温度有细微的差别, 通过对温度的检测, 可以确定滚动轴承是否存在故障。

温度诊断方法对滚动轴承本身要求比较严格, 轴承的运转速度、是否润滑等外界因素对温度这一变量的影响也非常大。造成温度出现不正常的升高的原因不仅仅只有轴承故障这一个因素, 比如润滑程度不够, 造成摩擦力变大, 也会导致温度的变化。此外, 当轴承的故障比较小的时候, 反应在温度上的故障也更加微小, 不足以引起重视, 只有当故障变大时, 温度的变化才能被检测到。因此, 轴承上的微小故障如点蚀不能轻易的就能被温度检测方法察觉。

4 滚动轴承故障的振动诊断方法

目前使用的许多轴承诊断的仪器的制作原理都是基于振动法, 国内专家关于滚动轴承的故障研究中振动诊断方法占85% 以上[3]。这种诊断方法的使用性高、适应性强, 诊断结果相对来说也比较准确。

依靠振动法诊断故障的方法比较多, 比如幅值域处理、时域差处理等等。其中, 时域准诊断方法最早应用于滚动轴承的故障诊断中。因为技术有限, 时域波形很难直观的表现出轴承的状况, 更无从下手找出轴承的故障。振动信号可以运用函数等变换成数字或图像, 用的比较多的数字特征有波形因子、方差、概率分布函数三种。

振动诊断方法可以对轴承的故障作出比较细致的分析和诊断, 因为直接对频谱信号作分析, 可以更加直观的发现问题所在, 从而判断轴承是否有故障。但是, 振动发出的信号频谱也会受到流体动力器械发出的声音的干扰, 信号的纯净度降低, 依据此方法做出的判读会产生误差, 这种诊断方法不能应用在精密仪器的故障诊断上。

5 结束语

滚动轴承应用在越来越多的器械上, 各种交通工具离了它更是寸步难行。随着技术的发展, 花样繁多的精密仪器越来越复杂, 在生活中的应用也越来越多。轴承质量的好坏, 不仅仅关系到器械的运行, 甚至会造成巨大的经济损失、人员伤亡。本文介绍了在谱峭度和频带收缩方法基础上的滚动轴承故障诊断方法、小波包故障诊断方法、温度诊断方法、振动诊断方法, 希望能对滚动轴承的故障诊断有一定的帮助。

参考文献

[1]周长生.齿轮与滚动轴承故障诊断方法的研究及专家系统的建立[D].兰州理工大学, 2007.

[2]陈聪.基于小波理论的滚动轴承故障诊断方法研究[D].电子科技大学, 2013.

滚动轴承故障诊断实例第6篇

滚动轴承是机械设备中最常用的部件, 被人们称为机械的关节。在旋转机械的各种故障中, 滚动轴承故障占有相当大的比例。它在机械设备中起着承受载荷和传递载荷的作用, 其运行状态是否正常往往直接影响到整台机器的性能。据有关资料统计, 机械故障的70%是振动故障, 而振动故障中有30%是由滚动轴承引起的。所以滚动轴承的故障诊断方法, 一直是机械故障诊断中重点发展的技术之一。因此滚动轴承故障诊断技术是机械设备故障诊断技术的重要组成部分, 分析研究滚动轴承故障诊断技术具有重大的科学价值和实际意义。

数据融合一词最早提出于20世纪70年代, 用于军事, 如地面战车、水上舰船等目标的检测。而随着数据融合技术的发展, 近年来, 该技术也应用于故障诊断领域, 即利用数据在不同层次 (或级别) 上的融合来进行故障诊断。在对旋转机械进行故障诊断的过程中, 其故障诊断结果的可靠程度和准确度都与数据的测量情况密切相关。为了提高滚动轴承故障诊断的准确性, 可将多传感器信息融合技术用于故障诊断的检测方法。

1 数据融合

“数据融合”充分利用多个传感器资源, 通过对多个传感器及其在不同的时间或空间上获得的各种传感器数据, 依据某种准则来进行组合, 以获得被测对象的一致性解释或描述。这是一个崭新的研究方向, 其仍处在不断的变化和发展过程中。多传感器数据融合与经典信号处理方法之间也存在着本质的区别, 其关键在于数据融合所处理的多传感器信息具有更复杂的形式, 而且可以在不同的信息层次上出现, 每个层次代表了对数据不同程度的融合过程, 这些信息抽象层次包括数据层、特征层和决策层。数据融合主要有数据级、特征级和决策级融合3种方式, 其中:

(1) 数据层在传感器的原始信息未经处理之前进行的信息综合分析, 对系统的状态、参数融合估计, 从中获取诊断所需的特征参数。这种融合方式的信息处理量大、处理时间长、实时性较差。数据层融合可以是数据到数据的融合。

(2) 特征层信号处理技术, 通过对数据层融合的结果进行分析, 完成对特征的提取, 并与其他相关的特征信息进行融合处理, 以达到保留足够数量的重要信息和实现信息压缩, 获得所需的识别特征, 对故障进行有效的决策。

(3) 决策层智能诊断技术, 对于各种不同的诊断结果, 利用神经网络具有非线性的特点, 有较强的学习和容错能力, 结合模糊技术主要解决那些因过程本身不确定性、不精确性而带来的困难, 并进行模糊神经网络融合推理分析, 得出最终诊断结论。

2 故障诊断的融合技术

故障诊断实际上就是根据测量所获得的某些故障表征以及系统故障源与故障表征之间的映射关系, 找出系统故障源的过程。为了充分地利用检测量所提供的信息, 在可能的情况下, 可以对每个检测量采用多种诊断方法进行诊断, 这一过程称为局部诊断;将各种诊断方法所得的结果加以综合, 则称为局部融合;将各局部诊断结果进一步综合, 将得出系统故障诊断的总体结果, 称为全局诊断结果。

滚动轴承的故障源可能具有多个故障表征, 要准确、可靠地进行故障诊断, 需要足够的故障表征。一般说来, 检测量越多, 诊断结果就越可靠。将数据融合技术引入滚动轴承故障诊断中, 通过测试滚动轴承在工作时的振动信号和声信号等2方面的数据信息, 结合给定的滚动轴承故障机理及失效形式, 找出数据信息和故障元件之间的映射关系, 然后对采集的数据信息进行融合, 从而准确地诊断出故障源。

3 神经网络数据融合的故障诊断

3.1 神经网络数据融合

基于神经网络数据融合的故障识别是从征兆空间提取各种征兆作为神经网络的输入, 利用神经网络所具有的非线性映射功能, 对网络输入的各种征兆信息进行融合识别, 最终由输出层输出识别结果, 即滚动轴承的故障类型, 从而实现信息融合故障诊断的目的。故障诊断过程从本质上讲, 就是多征兆信息的融合识别过程, 并且该过程难以用明确的数学模型来描述, 神经网络为这种识别提供了强有力的工具。

3.2 网络的输入、输出和隐层的确定

滚动轴承中常见故障有外圈故障、内圈故障及滚动体故障等。故障诊断可以选择峭度、峰值因子、脉冲因子、裕度因子、波形因子及均方根频率等作为神经网络的输入参数。

为了不增加网络的复杂性, 选用三层网络的拓扑结构形式。输入层节点数根据输入数据的矢量数确定, 输出层节点数根据需要的诊断模式确定, 隐层节点数的选择是一个很复杂的问题, 往往根据设计的经验和实验确定。

由此可以构造一个有6个输入节点的BP神经网络用于滚动轴承故障诊断。这6个输入节点分别对应于6个特征信号。这里隐层选用3个节点。输出节点的输出量分别对应外圈故障、内圈故障及滚动体故障的故障类型, 如图1所示。

3.3 BP算法的数学描述

BP网络学习是典型的有导师学习。假设BP网络每层有N个处理单元, 对第p个训练样本 (p=1, 2, , M) , 单元j的输入总和记为apj, 输出记为opj, 则:

如果任意设置网络初始权值, 那么对每个输入模式P, 网络输出与期望输出一般总有误差, 定义网络误差为:

式中, dpj表示对第P个输入模式输出单元j的期望输出。使权值沿误差函数的负梯度方向改变。若权值wji的变化量记为Δpwji, 则:

3.4 BP网络用于特征级融合

特征层融合算法有多种, 如:D-S证据理论法、聚类算法、神经网络法等, 根据数据源及融合目标的不同来选择算法, BP神经网络算法由于简单、实用以及具有较强的容错能力和联想记忆的特点在数据融合中得到了广泛应用。

特征级融合属于中间级融合, 它将传感器输出的经过初步预处理的 (像素级的) 信息进行分类识别后给出局部信息融合的判断结果, 然后提交上层决策级进行全局决策, 这一层要求算法能够处理大量底层数据且速度快, 因此本文采用BP神经网络进行该层的数据处理和融合。

3.5 融合结果

本文以某型号的滚动轴承为例, 通过采集滚动轴承的振动信号, 对这些信号进行小波变换, 计算各个频段上的小波能量。分别提取6个最能反映故障状态的子段能量, 以此作为滚动轴承故障诊断的特征向量。这里采用MATLAB平台进行网络建模并进行仿真分析, 识别结果如表1所示。

3.6 数据融合的神经网络模型与算法

神经网络设计方法, 网络的拓扑结构如下:

(1) 输入层由于表示特征模式的分量数为6, 所以输入节点数为6;

(2) 隐层节点数取为3, 选转换函数为双极性S型函数tansig;

(3) 输出层目标矢量为3维, 所以取输出节点数为3, 选转换函数为logsig, 训练规则采用带有动量项的自适应训练规则trainlm。

图2是振动信号神经网络训练均方误差曲线图, 可以看出基于振动信号的BP神经网络收敛精度达到10-2。

4 结语

综上所述, 利用信息融合技术可得到比单一信息源更精确、更完全的判断。随着科学技术的发展, 新的、更有效的数据融合理论方法与技术将不断推出, 基于多传感器信息融合技术的故障诊断方法将不断的完善, 进而取得更为广泛的应用。

参考文献

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[5]Zhou Zhaofa.Integrated Neural Network Multi-sensor Data Fusion Fault Diagnosis Method Based on D-S Evidence Theory[C].International Symposium on Test Automation and In-strumentation, 2008

滚动轴承故障诊断实例第7篇

滚动轴承是旋转机械中应用最为广泛的机械零件, 也是最易损坏的元件之一。旋转机械的许多故障都与滚动轴承有关, 轴承性能与工况的好坏直接影响到与之相关联的轴以及安装在转轴上的齿轮, 乃至整台机器设备的性能, 其缺陷会导致设备产生异常振动和噪声, 甚至造成设备损坏。据统计, 在使用滚动轴承的旋转机械中, 由于滚动轴承损坏而引起的故障约占30%[1], 因此, 开展对轴承的故障诊断具有很现实的意义。

小波变换[2]具有带通滤波特性, 可通过选择合适的小波对信号进行分解, 进而得到每一频带内振动信号的变化规律, 因此可以从中提取出能够真实反映轴承冲击振动现象的特征频带信号, 作为监测滚动轴承运行状态的依据。近几年, 小波变换在滚动轴承故障诊断中得到了广泛应用, 文献[3]将连续小波应用于滚动轴承的故障诊断, 展示了连续小波变换在特征提取上的优越性能, 提取了滚动轴承故障特征;由二进离散小波变换和小波包变换以尺度的二进离散求得小波系数, 而且通过Mallat塔形算法进行快速变换, 由于该方法具有无冗余分解和准确重构的特点, 目前被广泛应用于滚动轴承的故障诊断[4]。

1滚动轴承的振动机理及故障特征频率

1.1 滚动轴承的振动机理

根据轴承本身的结构特点、加工装配误差及运行过程中出现的故障等内部因素, 以及传动轴上其他零部件的运动和力的作用等外部因素, 当轴以一定的速度并在一定的载荷下运转时对轴承和轴承座或外壳组成的振动系统产生激励, 使该系统产生振动, 如图1所示。

1.2 滚动轴承各元件单一缺陷的特征频率[5]

保持架:

$f_{c} = \frac{1}{2} \frac{n}{60} (1 - \frac{d}{D} \cos β) (1)$

外滚道 (内环) :

$f_{i} = \frac{Ζ}{2} \frac{n}{60} (1 + \frac{d}{D} \cos β) (2)$

内滚道 (外环) :

$f_{o} = \frac{Ζ}{2} \frac{n}{60} (1 - \frac{d}{D} \cos β) (3)$

滚动体:

$f_{b} = \frac{1}{2} \frac{n}{60} \frac{D}{d} [1 - (\frac{d c o s β}{D})^{2}] (4)$

式中:n为轴承所在轴的转速, 单位:r/min;d为轴承滚动体直径, 单位:mm;D为轴承节圆直径, 单位:mm;β为轴承接触角, 单位:rad;Z为滚子数。

2滚动轴承损伤 (缺陷) 而引起的振动[5]

(1) 轴承严重磨损引起偏心时的振动

在使用过程中由于发生严重磨损而使轴承偏心时, 轴的中心将产生振摆, 振动频率为nfr, 其中n为自然数, fr为轴旋转频率。

(2) 内环有缺陷时的振动

当内环某个部分存在剥落、裂纹、压痕、损伤等缺陷时, 振动频率为fi及其高次谐波2fi, 3fi, 。由于轴承通常有径向间隙而使振动受到轴旋转频率fr或滚动体公转频率fc的调制。

(3) 外环有缺陷时的振动

当外环有缺陷时, 轴承的振动频率为fo及其高次谐波2fo, 3fo, 。与内环缺陷振动特征不同的是, 由于此时缺陷的位置与承载方向相对位置固定, 故不会发生调制现象。

(4) 滚动体有缺陷时的振动

当滚动体上有缺陷时, 振动频率为fb及其高次谐波2fb, 3fb, 。与内环有缺陷时情况相同, 由于通常存在轴承径向间隙, 使振动受到滚动体公转频率fc的调制。

3小波包分析

短时傅里叶变换对信号的频带划分是线性等间隔的。多分辨分析可以对信号进行有效的时频分解, 但由于其尺度是按二进制变化的, 所以在高频段其频率分辨率较差, 而在低频段其时间分辨率较差。小波包分析 (Wavelet Packet Analysis) 能够为信号提供一种更加精细的分析方法, 它将频带进行多层次划分, 对多分辨分析没有细分的高频部分进一步分解, 并能够根据被分析信号的特征, 自适应地选择相应频带, 使之与信号频谱相匹配, 从而提高了时-频分辨率, 因此小波包具有更广泛的应用价值[6]。从小波包分析的角度理解, 在这里以一个三层的分解进行说明, 其小波包分解树如图2所示。

在图2中, A表示低频, D表示高频, 末尾的下标序号表示小波包分解的层数 (即尺度数) 。分解的关系为:

S=AAA3+DAA3+ADA3+DDA3+

AAD3+DAD3+ADD3+DDD3

4小波包分析的轴承故障诊断

4.1 运行状态的区分

小波包分解是对信号的高频成分和低频成分实施了同样的分解。从信号滤波的角度理解, 小波包分解将待分析信号通过一个高通滤波器和一个低通滤波器进行滤波, 得到一组低频信号和一组高频信号, 并且分别对高频信号和低频信号进行分解。随着分解层数的增加, 小波包分解对信号的高频成分和低频成分的分解都可达到很精细的程度, 从而可以得到信号在某些频段内的特征信息[7]。如果说多分辨分析是充当一倍分频滤波器组, 那么小波包分解就是一个首尾相接的恒带宽滤波器组, 小波包分解的结果使得信号的能量被分到一系列首尾相接的频带上。

在小波分析中, 信号中的低频部分代表信号的发展趋势[8], 它对应着最大尺度小波变换的低频系数, 随着尺度的增加及时间分辨率的降低, 对信号的这种发展趋势会表现得更明显。由图3可知, 正常运行状态和故障运行状态下信号的发趋势是截然不同的, 因此首先要初步判定运行状况是否正常, 当判定为故障状态时, 无疑又想知道是什么类型的故障, 于是在小波包分解的基础上, 再对判定为故障的运行状态进行特征频率的提取。

4.2 故障类型的判别及定位

根据式 (1) ～ (4) 的滚动轴承故障特征频率计算公式可求得, 在1 500 r/min时各轴承的故障特征频率如表1所示。由于实验的采样频率为8 000 Hz, 因此需要对其振动信号进行十层分解。

图4是对不同运行状态下振动信号小波包分解重构后的不同层进行频谱分析[9,10], 图4 (a) 是对小波包分解重构后的[6]结点进行频谱分析。由图中可以看出, 在23.706 9 Hz, 49.569 (≈223.706 9) Hz, 74.569 (≈323.706 9) Hz处有谱峰存在。结合表1计算出的轴承故障特征频率, 与计算所得的中间轴轴承6406外环的故障特征频率为22.26 Hz非常接近, 并且各故障特征频率倍频处的两旁基本上无调制边带, 由此可以断定是中间轴轴承6406外圈有损伤类故障;图4 (b) 对分解重构后的[5]结点进行频谱分析。图中在50.145 3 Hz, 101.017 4 (≈250.145 3) Hz, 150.436 (≈350.145 3) Hz处出现明显的谱峰, 在50 Hz及其各阶倍频处两旁均有间隔约为7 Hz幅值逐渐下降的边带。而50.267 3 Hz同计算所得6406内环的故障特征频率为 (43.5+6.7) Hz近似相等, 其中fc=6.7 Hz为滚动体公转频率, 由于轴承通常有径向间隙, 从而使振动受到滚动体公转频率的调制。使发生频率转移到nfo±fc, 由此可以断定是轴承6406内环有损伤类故障。图4 (c) 是分别对分解重构后的[10]和[9]结点进行的频谱分析。图中在3.917 1 Hz和7.603 7 (≈23.917 1) Hz处出现谱峰, 与计算所得的中间轴轴承6406保持架的故障特征频率为3.75 Hz非常接近, 由此可以断定是轴承6406为保持架故障。

以上判定结果和预知的故障类型基本一致, 说明了这种方法在滚动轴承的故障诊断中是有效的。

5结语

首先利用小波包分析, 根据特定的研究对象提取特定频带内的能量, 初步判定其工况是否正常, 如果不正

常, 再结合前面理论分析所得到的故障特征频率选择特定的频带绘制频谱图。当二者有效的结合, 便可以准确判定故障发生的准确部位。文中实例表明, 该方法具有较好的实用性。

摘要：根据小波包多分辨原理, 对齿轮减速器JZQ250内的轴承振动信号进行处理, 在分析滚动轴承振动机理的基础上, 利用小波包进行多尺度分解, 根据信号与噪声随尺度增加的不同传播特性, 低频部分代表信号的发展趋势, 正常状态信号趋势单调递增, 故障状态信号趋势则单调递减, 初步判定轴承的运行状态是否正常。当判定为故障时, 选择小波包分解重构后特殊层的信息进行频谱分析, 提取其故障特征频率。经对大量实测数据的处理和分析, 能够比较准确地识别和诊断出减速器的正常运行状态, 内圈、外圈和保持架故障运行状态, 具有一定的工程实用价值。

关键词：轴承,小波包分析,特征频率,故障诊断

参考文献

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使用测振仪诊断分离机滚动轴承故障第8篇

关键词：滚动轴承,故障分析,简易诊断

0概述

大豆蛋白加工业使用的核心设备卧式螺旋卸料分离机, 是一种高转速重负荷的离心分离设备, 转速在3000~3500 r/min, 整个旋转滚筒重量3000 kg, 而滚筒的支完全承受在两端的两个主滚动轴承上。常用滚动轴承厂家有SKF、FAG等。滚动轴承故障的判断和预防, 对保障分离机的安全运行是非常重要的。现蛋白厂一般配备有手持式测振仪, 如EMT290B、华阳HY-108P等, 这些测振仪带有速度、加速度、位移等测量功能。通过检测分析两主轴承的速度、加速度及位移值, 可判断滚动轴承的使用状况及故障。

1 轴承各零件单一缺陷产生的振动特征频率

滚动轴承由4部分组成, 即内圈、外圈、滚动体、保持架。各部件表面发生缺陷, 如磨损、剥落坑、胶合斑痕、裂纹或胶合斑痕等, 会使轴承在运转中产生振动。轴承各零件单一缺陷产生的振动特征频率所对应的公式见式 (1) ~ (4) 。

(1) 滚动轴承内圈频率见式 (1) 。

(2) 滚动轴承外圈频率见式 (2) 。

(3) 滚动体频率见式 (3) 。

(4) 保持架频率见式 (4) 。

式中f0———旋转轴频率, f0=n/60, Hz

d——滚动体直径, mm

D———滚动体中心圆直径, mm

α———轴承公称接触角, (°)

n———内圈转速, r/min

Z——轴承中滚动体数目

轴承缺陷的尺寸越大, 信号值也越大。在现实中轴承各零件会同时出现多个剥落点, 所产生的频率是上述单个频率的数倍。

2 位移、速度、加速度的关系

由简谐振动理论:振动位移d (t) =Dsinωt;振动速度v (t) =-Dcosωt;振动加速度a (t) =-Dω2sinωt。

由于分离机转滚筒不平衡、轴弯曲等原因引起的振动, 其振动能量集中在低频段, 轴承点蚀、剥落坑产生的震动, 其振动能量表现在高频段。振动速度、加速度和振动位移之间存在着以频率f为函数的关系。当振动位移一定是, 频率越高振动加速度就越大。在高频振动时, 虽然振动幅值可能很小, 但由于振动加速度是振动位移的ω2倍, 所以振动频率的轻微上升, 就会导致系统加速度的大幅度上升, 引起零部件惯性力的破坏经常发生在高频振动。高频振动的隐患大多具有隐蔽性和突发性, 可以在振动位移和速度增大不明显的情况下, 发生的突然断裂。滚动轴承初期的疲劳一般以加速度升高来表现的, 随加速度继续升高, 疲劳进一步加重, 中后期一般会伴随有速度和位移的升高, 到发生疲劳破坏后, 速度和位移会显著升高。

3 判断故障步骤

(1) 当分离机主轴承更换后运行72 h后, 用测振仪测量分离机2轴承垂直方向的位移、速度、加速度 (一般只测量L0值) 。由于新更换的轴承设备运行正常, 这时测量数值比较小, 轴承运转平稳, 没有异响。以后每月测量一次数据并记录。

(2) 随着时间增长, 轴承声音开始逐渐变大。测量轴承座的振动加速度值上升最快, 而振动速度、位移没有太大变化。可以将轴成喷油由2 min油泵开启到1 min油泵开启1次, 运行8h后测量震动加速度, 如果测量值与以前没有变化, 说明轴承已经开始损坏, 需加强监视, 并对几次测量值进行比较。

(3) 当振动加速度达到25 m/s2以上 (经验值) , 振动速度为12 mm/s以上, 位移值对应转速下合格的范围, 用探针听轴承有“吱吱、吱吱”的尖叫声, 这时必须停止分离机, 更换滚动轴承。

4 实例

大豆蛋白厂1台德国福乐伟的Z6E卧式螺旋卸料分离机, 转速3200 r/min, 更换新轴承 (FAG 6236、FAG NU1036) 后轴承座垂直方向振动跟踪测量值见表1。

从表1可以看出, 轴承新安装时 (2014年) , 振动位移、速度、加速度都很小。2015年以后3个参数都有所增大, 振动加速度增大最为明显, 说明轴承内外圈点蚀开始增加, 用探针听轴承声音也会增大。在这个过程中可能振动值会突然降低, 但是这绝不是轴承情况好转, 原因在于轴承零件发生疲劳破坏后, 由于继续运行, 疲劳表面被滚动体研磨后, 产生类似跑和的过程, 使原本锋利的表面剥落后变得再次相对平坦。但随着时间的延长, 会在不确定的时间再次发生剥落。再继续运行振动位移也开始增大。当加速度值达到24 m/s2以上, 说明轴承经过磨损游隙变大, 内外圈有点蚀, 保持架也受到磨损。用探针听轴承有“吱吱、吱吱”的尖叫声, 这时滚动轴承已严重磨损, 必须停机检查更换 (这种情况针对分离机, 因分离机重转鼓高转速, 对轴承要求高, 继续使用极容易造成轴承爆死, 轴头损坏及安全事故的发生) 。拆检结果与上面判断结果一样。

滚动轴承故障诊断实例第9篇

滚动轴承是旋转机械中应用最广泛的零部件之一,轴承工作状况的好坏决定着机器能否正常工作。统计显示,旋转机械设备的功能失效有30%是由轴承故障引起的,因此,对滚动轴承进行故障诊断具有十分重要的意义。

轴承运行时的振动信号是典型的非线性非平稳时间序列,很难用一个完全确定的数学函数来表达。因而对轴承进行故障诊断常通过提取振动信号的特征参数并建立其与运行状态之间的关系来实现。时间序列分析(time series analysis)通过将观测数据拟合为一个参数模型,实现对系统动态特征与内在结构关系的近似描述[1]。常用的时间序列参数模型,如自回归(autoregressive,AR)模型、滑动平均(moving average,MA)模型和自回归滑动平均(autoregressive moving average,ARMA)模型等,都是在假定数据序列为平稳的条件下建立的,在实际应用中存在一定的局限性。时变参数模型因其具有较高的非平稳信号时频分布分辨率而受到普遍关注[2,3,4,5,6]。时变自回归 (time-varying autoregressive,TVAR) 模型是目前应用最多的一种时变参数模型,如文献[5]通过对滚动轴承振动信号的TVAR模型求取的时频谱进行奇异值分解,提取奇异值作为特征参数,文献[6]对转子系统振动信号的TVAR模型,提取其基函数的组合权值作为特征参数,实现了对旋转机械的状态监测和故障诊断。目前,直接提取振动信号TVAR模型的时变参数作为反映机械设备运行状态特征参数的研究还不多见。

通过对轴承振动信号的TVAR模型的时变参数进行大量实验研究分析,发现时变参数能有效利用信号的时频分布信息,较好地表征非平稳信号的动态特征。为此,本文提出一种基于时变自回归参数模型的滚动轴承智能故障诊断方法。首先对滚动轴承的振动信号建立时变自回归参数模型,提取时变参数的均值作为反映轴承运行状态的特征参数,然后采用支持向量机(support vector machines,SVM)分类器实现对滚动轴承的智能故障诊断。

1 TVAR建模原理

对离散时间序列{x(t),t=1,2,,N}可建立如下TVAR模型:

$x (t) = - \sum_{i = 1}^{p} a_{i} (t) x (t - i) + ε (t)$ (1)

式中,ai(t)为时变参数;p为模型的阶次;ε(t)为均值为零、方差为σ2的白噪声。

时变参数ai(t)可用一组基函数的线性组合来表示[7],即

$a_{i} (t) = \sum_{j = 0}^{m} a_{i j} g_{j} (t)$ (2)

式中,m为基函数维数;ai j为基函数的组合权值;gj(t)为一组基函数。

常用的基函数有时间多项式基函数、傅里叶基函数、离散余弦基函数、勒让德多项式基函数和离散长球序列基函数等。由于轴承的振动信号可近似看作是循环周期信号[8,9],而傅里叶基函数比较适于周期变化情况[10],因此,本文采用傅里叶基函数,其表达形式为

将式(2)代入式(1)可得

$x (t) = - \sum_{i = 1}^{p} \sum_{j = 0}^{m} a_{i j} g_{j} (t) x (t - i) + ε (t)$ (4)

令

AT=[a10 a1m ap0 apm] (5)

XTt=[x(t-1)g0(t) x(t-1)gm(t) x(t-p)g0(t) x(t-p)gm(t)] (6)

可将式(4)表述为最小二乘形式:

x(t)=-XTtA+ε(t) (7)

根据最小二乘原理,未知参数A的最佳估计值 $\hat{A}$ 需使模型的残差ε(t)的平方和达到最小:

$\min [\sum_{t = p + 1}^{Ν} ε^{2} (t)] = \min {\sum_{t = p + 1}^{Ν} [x (t) + X_{t}^{Τ} A]^{2}}$ (8)

由此得到A的最小二乘估计 $\hat{A}$ :

$\hat{A} = - (\sum_{t = p + 1}^{Ν} X_{t} X_{t}^{Τ})^{- 1} \sum_{t = p + 1}^{Ν} X_{t} x (t)$ (9)

进而可以求得模型残差ε(t)的方差σ2的最小二乘估计值:

$\hat{σ}^{2} = \frac{1}{Ν - p} \sum_{t = p + 1}^{Ν} [x (t) + \sum_{i = 1}^{p} a_{t} (t) x (t - i)]^{2}$ (10)

利用式(9)求解模型参数时存在矩阵求逆的问题,当矩阵较大时,求解式(9)需要很大的存储空间和很长的时间。可以利用递推算法来求解式(9)。令 $Ρ_{Ν} = (\sum_{t = p + 1}^{Ν} X_{t} X_{t}^{Τ})^{- 1}$ ,则有如下递推算法[11]:

其中,初始值 $\hat{A}_{0} = 0, Ρ_{0} = μ Ι$ (选μ远大于1,I为单位矩阵)。

估计出参数a10,,a1m,,ap0,,ap m后,就可根据式(2)求出模型参数ai(t)在各个时刻的值。

在实际应用中,模型的阶次通常是未知的,需要根据观测数据来适当地判定。AIC准则(akaike information criterion)是目前应用比较广泛的定阶方法,通过使平均对数似然函数为最大或Kullback信息量最小来确定AR模型的最佳阶次,其定义如下[12]:

$A Ι C (p) = Ν \ln \hat{σ}^{2} + 2 p m^{2}$ (12)

当p、m增大时, $\hat{σ}$ 2单调下降,AIC(p)将在某个p=popt、m=mopt处达到最小,则popt、mopt就是最佳模型阶次。

2 基于TVAR模型的智能故障诊断方法

本文提出的滚动轴承智能故障诊断方法流程见图1,首先对滚动轴承运行时的振动信号建立时变自回归参数模型,用模型参数的均值构建特征向量 $X_{i} = (\bar{a}_{1}^{(i)} (t) ‚ \bar{a}_{2}^{(i)} (t) ‚ \dots ‚ \bar{a}_{p}^{(i)} (t))$ 来表示第i个样本信号(i=1,2,,N),然后采用支持向量机实现状态的智能识别。

具体实现过程如下:

(1)分别在轴承正常、内环故障、滚动体故障和外环故障状态下,按一定的采样频率进行采样,获得一定数量的振动信号作为样本(1024个采样点为一个样本)。

(2)对来自传感器的含有大量噪声的原始信号进行低通滤波等预处理,得到待分析信号x(t),利用式(12)确定p、m,然后由式(11)估计出参数A,建立时变自回归参数模型。

(3)构建特征向量 $X_{i} = (\bar{a}_{1}^{(i)} (t), \bar{a}_{2}^{(i)} (t), \dots, \bar{a}_{p}^{(i)} (t))$ ,并由Xi构造出训练样本集{(X $_{j}^{t r a i n}$ ,yj)}和测试样本集{(X $_{k}^{t e s t}$ ,yk)},其中,yj,yk∈{1,2,3,4},yj、yk为分类器目标输出值(1表示正常状态,2表示内环故障,3表示滚动体故障,4表示外环故障)。

(4)利用训练样本对SVM分类器进行训练,SVM的建立详见文献[13]。

(5)用训练好的SVM多类分类器对测试样本进行故障模式识别。

3 实验分析

3.1实验Ⅰ

本部分采用的数据全部来自美国 Case Western Reserve大学滚动轴承数据中心[14]。测试平台如图2所示,由1492W(2马力)三相交流电机(左)、转矩传感器(中)、测力计(右)和电子控制装置(未显示)组成。电机轴由测试轴承支撑,通过放电加工(electro-discharge machining,EDM)技术在测试轴承中植入单一局部故障缺陷,故障点直径分别为177.8μm(7mil)、355.6μm(14mil)和533.4μm(21mil),深度为279.4μm,测试轴承为6025-2RS JEM SKF型深沟轴承。

振动信号通过加速度传感器采集,采样频率为48kHz。在不同电机负载/转速工况工作条件(0、746W、1492W和2238W)、4种不同故障类型(正常状态、滚动体故障、内环故障、外环故障)和3种不同故障程度情况下记录振动加速度信号数据,共获得40组数据(正常状态无故障大小,只需采集不同工况下的4组数据),并将每组数据以1024个采样点为一个样本构成一组样本集。按相同负载/转速、相同故障程度分类,可将40组样本集分成12个数据集,每个数据集由在相同负载/转速和相同故障点直径条件下的4种不同故障类型样本集组成,如表1所示,表中,N表示正常状态,I表示内环故障,B表示滚动体故障,O表示外环故障(下同)。以相同负载/转速、相同故障类型分类(不包含正常情况),亦可将36组样本集分成12个数据集,每个数据集由在相同负载/转速和相同故障类型条件下的3种不同故障点直径的样本集组成,如表2所示,表中,FD7表示故障直径为177.8μm,FD14表示故障直径为355.6μm,FD21表示故障直径为533.4μm(下同)。按第2节所述方法对各数据集进行仿真实验研究,在此以数据集D007_0为例,对具体过程加以详细说明。

选取4种故障类型的样本各一个,进行模型阶次(pm)的确定。得到正常状态的最佳模型阶次为194,内环故障的最佳模型阶次为183,滚动体故障的最佳模型阶次为183,外环故障的最佳模型阶次为203。为便于进行SVM分类,需对数据集中的各样本建立相同阶次的TVAR模型,为此,选取最佳模型阶次为183。然后求出数据集中各样本的时变参数,图3所示为数据集D007_0中每类故障各一个样本的部分时变参数情况。可见,不同故障类型的时变参数之间具有较大的区分度,如正常和内环故障的时变参数a1(t)与滚动体和外环故障的时变参数a1(t)之间有较大的差异等。因此,时变自回归模型的参数可以用作反映轴承运行状态的特征参数。

如果直接将时变参数作为表征轴承运行状态的特征向量输入到SVM,则一个样本的输入即为181024=18 432维的高维向量,不利于SVM的处理,且影响分类效率。为此,在求出轴承振动信号的TVAR模型参数的基础上,需进一步研究时变参数的特性来获取低维特征参数,用以表征轴承的运行状态。本文在建立轴承振动信号的TVAR模型后,分别对每一个时变参数求平均,这样18个时变参数可获得18个平均值,则特征参数的维数降至18维。在大量实验研究分析的基础上发现,在轴承的不同运行状态下,对应的TVAR模型参数的均值亦有着较大的可分性。以数据集D007_0为例,各样本的部分TVAR模型参数的均值如图4所示,显然,不同故障类型所对应TVAR模型参数的均值之间仍具有较大的区分度。选取表2中的数据集DINN_2进行分析,结果如图5所示,可见,不同故障程度所对应TVAR模型参数的均值之间同样具有较大的区分度。大量实验研究分析表明,时变自回归模型参数的均值可以较好地刻画运行在不同负载条件下不同故障类型、不同故障程度轴承的动态特性,因而可以用作描述轴承振动信号的特征参数。

因此,对轴承的振动信号建立183阶TVAR模型,采用模型参数的均值作为反应轴承运行状态的特征参数,即构建特征向量 $X_{i} = (\bar{a}_{1}^{(i)} (t), \bar{a}_{2}^{(i)} (t), \dots, \bar{a}_{p}^{(i)} (t))$ ,用以反映轴承的运行状态。由特征向量Xi构造出训练样本集{(X $_{i}^{t r a i n}$ ,yi)}和测试样本集{(X $_{j}^{t e s t}$ ,yj)},利用训练样本对SVM分类器进行训练,并用训练好的SVM多类分类器对测试样本进行故障模式识别。

对表1、表2中的数据集分别进行仿真实验,结果如表3和表4所示,各状态均有较高的分类识别率。仿真实验结果说明,采用本文所提的特征提取方法可以有效地提取出反映轴承运行状态的特征参数,从而实现滚动轴承故障的有效诊断。将本文方法与文献[6]所提方法进行对比实验(均采用SVM作为分类器), 限于篇幅, 此处只列出各数据集整体分类识别率,分别如表3和表4中文献[6]方法一栏所示,可知,采用本文方法所获得的整体分类识别率均高于文献[6]所述方法,结果进一步说明了本文所提方法的有效性。

3.2实验Ⅱ

本实验是在笔者所在实验室的QPZZ-Ⅱ型旋转机械故障平台上进行的,装置如图6所示,轴承型号为N205型滚珠轴承。分别在不同负载、转速下通过安装在轴承座外壳上的加速度传感器采集轴承运行时的振动信号,采样频率为20kHz,模拟的故障分别为外环、内环、滚动体出现细小裂纹的情况。然后采用第2节所述的方法对其进行故障诊断,同样以1024个采样点为一个样本,得到各状态的训练样本和待识别(测试)样本数分别为20和480,诊断结果如表5所示。由表5可知,在不同的故障发生形式下,采用本文所提的方法对各种故障类型进行分析亦具有较高的分类识别率,说明本文所提方法具有一定的实用性。

4 结束语

通过对滚动轴承的振动信号建立时变自回归参数模型,提出了一种用模型的时变参数均值构建表征轴承运行状态特征参数的方法,经支持向量机分类器对所提取特征进行故障诊断与分类,实现了滚动轴承故障的智能诊断。利用不同运行状态下的数据进行仿真实验,结果证明了本文所提方法的有效性。