滚动轴承故障诊断文献综述

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1、滚动轴承故障诊断文献综述[2008-4-214:38:00

2、By:mp2]0推荐文献综述——滚动轴承故障诊断1.前言滚动轴承是各种旋转机械屮应用最广泛的一种通用机械零件，它是机器最易损坏的零件之一。据统计。旋转机械的故障冇30%是由轴承引起的。可见轴承的好坏对机器的工作状况影响很大。轴承故障诊断就是耍通过对能够反映轴承工作状态的信号的测取，分析与处理，来识别轴承的状态。包括以下几个环节：信号测取；特征捉取；状态识别：故障诊断；决策干预⑴。滚动轴承故障诊断传统的分析方法有冲击脉冲法，共振解调法，倒频谱分析技术。在现代分析方法屮，小波分析是最近几

3、年才岀现井得以应用和发展的一种时—频信号分析方法。它具有时域和频域的局部化和可变时频窗的特点.用它分析非平稳信号比传统的傅里叶分析更为最著。由丁滚动轴承的故障信号屮禽冇非稳态成分，所以刚小波分析来处理英振动信号.可望获得更为冇效的诊断特征信息[2]O滚动轴承故障的智能诊断技术就是把神经网络、专家系统、模糊理论等技术与滚动轴承的特征参数冇机地结合起来进行综合分析的故障诊断技术。2.1冲击脉冲法(spm)SPM技术(ShockPulseMethod),是在滚动轴承运转屮，当滚动体接触到内外道而的缺陷区时，会产生低频冲击作用，所产生的冲击脉冲信号，

4、会激起SPM传感器的共振，共振波形一般为20kHz〜60kHz,包含了低频冲击和随机干扰的幅值调制波，经过窄带滤波器和脉冲形成电路后，得到包含冇高频和低频的脉冲序列。SPM方法是根据这一反映冲击力大小的脉冲序列来判断轴承状态的。此种方法目前被公认为对诊断滚动轴承局部损伤故障工程实用性最强的。此方法虽然克服了选择滤波屮心频率和带宽的困难，但这种固定屮心频率和带宽的方法也冇其局限性，因为，一些研究结果表明，滚动轴承局部损伤故障所激起的结构共振频率并不是同定不变的，在故障的不同阶段可能激起不同结构的共振响应，而不同部位的故障(内、外圈、滚子)也会激

5、起不同频率结构的共振响应。显然，固定的滤波频带有其局限性。实际使用情况表明，当背景噪声很强或有其他冲击源时,SPM诊断效果很弟，失去实用价值。2.2共振解调技术共振解调法(DemodulatedResonanceAnalysis)也称包络分析法或髙频共振技术是处理机械冲击引起的高频响应信号的有效方法。当机械故障引起等间隔的高频冲击脉冲响应信号时，用硬件进行高通滤波，检波和低通滤波提取信号的包络，或对用皱件或软件进行高频带通滤波后的信号进行Hilbert变换求包络；对包络信号检测其峰值P、均值R或P/R值，可诊断滚动轴承的某些故障。当以轴承结构

6、系统的共振频率为滤波器的中心频率时，包络分析方法存在着如何确定带通滤波器的中心频率和带宽的问题。由于预先难以确定设备结构系统的共振频率，不同设备结构系统共振频率的变化范围又较大，为了使滤波器具有较大的适应性，只好选择较宽的滤波频带，但是，较宽的频带势必引入大量的干扰噪声,降低信噪比；若带宽选得过窄则有可能漏掉结构系统的共振频率。对包络信号进行谱分析可识别出冲击产生的频率，但是当出现谐波或由于包络信号存在幅值调制而引起和频、弟频时，包络谱变得十分复朵，难以识别；而此时，包络谱单一谱峰的峰值也不能用于评价故障的严重程度。2.3小波分析小波变换是近

7、年來发展起來的一种新的时频信号分析方法，由于其良好的时频特性，被国内外广大科研工程人员应用于故障诊断领域。文献［21］以Ilaar小波变换为基础，采用脉冲指标为诊断参数，对滚动轴承进行故障诊断。对经过小波变换方法处理后的滚动轴承振动信号进行谱分析，以□定义的诊断参数作为识别滚动轴承损伤类故障的特征量，但是，由于该方法采用的变换尺度较小，当存在其他低频段强能量干扰时，该特征量的有效值得怀疑。小波变换与其他分析方法的结合对滚动轴承进行故障诊断，取得了良好的诊断效果。文献［22］对振动信号进行小波分解，然后再进行包络解调分析，减小了计算量，提高了诊

8、断准确率。文献［23］利用小波包对滚动轴承的振动加速度信号进行分解，得到振动信号在不同频带的能量，并以此作为特征向量，然后采用加权k近邻法对滚动轴承进行故障诊断。文献［24］利用小波包得到的滚动轴承在不同频带的能量特征与径向基函数网络(RBFN)相结合，同样得到了理想的检测结果。2.4倒频谱诊断滚动轴承故障在对齿轮箱类设备进行故障诊断时.为更准确地找出故障特征频率。往往需要进行频率细化分听。但在实际分析时发现，仅进行频率细化分析有时还无法看清频率结构。还需要进一步做倒频谱分析倒频谱能较好地检测出功率谱上的周期成分.通常在功率谱上无法对边频的总

9、体水平做出估计.而倒频谱则具有“概括”能力。能较明显地显示出功率谱上的周期成分，使Z定量化。将原来谱上成族的边频带简化为单根谱线。便于观察。而齿轮、轴承等零部件发生