旋转机械故障诊断中的信号处理技术总结

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1、旋转机械故障诊断中的信号处理技术综述摘要：基于旋转机械在各行业的广泛应用，旋转机械的故障诊断技术也倍受重视，从传统的信号处理方法到现代的信号处理方法，旋转机械故障诊断屮的信号处理技术在不断发展，不断创新。本文综述了旋转机械故障诊断的传统信号处理方法和现代信号处理方法，分析传统信号处理方法和现代信号处理方法的实际应用，并展望了未來旋转机械故障诊断领域的研究方向。关键词：旋转机械；故障诊断；信号处理技术1、旋转机械故障诊断的意义随着机械设备向着高速、重载、精密方向发展，对机械传动设备的要求越來越高。不仅要求机械传动设备能够传递较大的功率

2、和载荷，而且传动系统木身必须具备较好的可靠性，从而降低设备的运营成本并提高设备运营过程中的安全性。在故障诊断的发展过程屮，人们发现最重要、最关键而且也最困难的问题就是故障特征信息提取，其必须借助丁•信息处理，特别是现代信号处理的理论方法和技术手段，探索故障特征信息提取的途径，发展新的故障诊断理论和技术。2、旋转机械故障诊断的传统信号处理方法以傅里叶变换为核心的经典信号处理方法在旋转机械故障诊断中发挥了巨大的作用，这些方法包括频谱分析、阶比谱分析、相关分析、细化谱分析、时间序列分析、倒频谱分析、包络分析和全息谱等。在基于FT的信号分析

3、方法中，平稳的随机信号常用其二阶统计量来表征：时域用相关函数，频域用功率谱。功率谱实质上是一种频域的能量密度分布，因此可以把它视为频域分布，相关函数和功率谱Z间也以FT作为联系的桥梁。然而，基于FT的频谱分析技术是建立在信号是平稳性的假设上的，因此具冇较大的缺点:如被分析的系统必须是线性的，信号必须是严格周期或者平稳的，否则，谱分析结果将缺乏物理意义，分析的结果只有频域信息，丧失了时域特征。而大多数旋转机械故障振动信号是非平稳和非线性信号，对这些非平稳信号，由于傅里叶变换的木质缺陷，使得提取的故障特征有缺陷，影响了故障诊断的准确性。

4、3旋转机械故障诊断的现代信号处理方法3.1高阶谱分析技术功率谱分析的一个最大缺陷是它不包含频率成分间的相位信息，通常也无法处理非平稳和非高斯信号。而实际的振动信号大多是非平稳和非高斯信号，尤其在旋转机械系统发生故障时更是如此。其中-•种非高斯性是各频率成分间的相互关联作用，产生和频与差频成分，称为信号的非线性，对应的相位关系称为二次相位耦合。对于这种非线性现象，功率谱是无能为力的。高阶谱是分析非高斯信号的主要数学工具，已被运用到旋转机械故障诊断屮，其出发点和动机主要冇：(1)高斯信号的高阶统计量等于零，当非高斯信号淹没在高斯口噪声中

5、时，利用高阶统计量可以大大降低噪声的干扰。一般而言，旋转机械振动信号中的噪声可以近似地当作高斯噪声处理，因此采用高阶谱分析振动信号更容易提取故障信息；(2)从更高阶概率结构表征随机信号，弥补了二阶统计量(功率谱)不包含相位信息的缺陷，能定量地描述非线性相位耦合。对高阶谱的研究比较多，已经形成了成熟的理论。廿前高阶谱已被成功地运用到滚动轴承、齿轮和转子系统的故障诊断屮。3.2ARMA模型的现代谱分析技术对旋转机械故障振动信号进行频域分析，通常是采用基于傅里叶分析的经典功率谱分析方法。不同于傅里叶分析的新的谱分析方法称为“现代谱分析”。

6、其中ARMA时序模型是应用较广的一种现代谱分析方法，它利用信号的信息对被窗函数截取的有限信号以外的信息进行预测或外推，提高了谱分析的分辨率和真实度。特别是其中的AR模型能够较好地描述信号频谱中的谱峰，得到的频谱比傅里叶频谱更平滑，具冇良好的频率分辨力，从而获得了广泛的应用。在国外，这方面的研究工作一直在开展。早在1983年，Gersch采用AR模型和近邻法相结合对旋转机械故障进行分类，而国内也开展了这方面的研究工作。3.3几何分形技术目前在旋转机械故障诊断领域中，最成熟的方法是基于线性理论的时域和频域方法，随着现代科学技术的发展，机

7、械设备越来越复杂化，基于线性理论的故障诊断方法的缺点和局限性也越來越突出，与非线性原理和方法相融合将是旋转机械故障诊断技术的一个重要发展方向，因此，基于现代非线性理论的故障诊断方法研究十分活跃。分形理论是非线性科学的一个重要方面，特别适合研究各种“复杂现象”，把它应用于机械故障诊断领域是近年来国际学术界的新动向。当旋转机械发生油膜涡动、转子裂纹、转子与定子碰摩、基座松动等故障时,往往会产生混沌现彖，采用几何分形方法对振动信号分析可以冇效地捉取各种故障特征，其中关联维数应用得最为广泛。3.4时频分析技术旋转机械振动信号绝大多数是非平稳

8、、非线性的，这些非平稳和非线性的振动信号包含了丰富的故障信息。对于这些非平稳和非线性的振动信号，时频分析方法是一种有效的分析方法。在目前常用的旋转机械故障诊断方法屮，由于时频分析方法能有效地分析非平稳信号因而在旋转机械故障诊断中的应用