旋转机械系统故障信号优化诊断方法研究.pdf

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1、第34卷第1期计算机仿真2017年1月文章编号：1006—9348(2017)01—021I一05旋转机械系统故障信号优化诊断方法研究刘迪辉．阳磊(湖南大学机械与运载工程学院，湖南长沙410082)摘要：在旋转机械轴心轨迹故障诊断研究中，由于转子振动信号为多分量信号，合成的轴心轨迹复杂，不容易获取清晰的故障特征。为解决上述问题，提出一种得到不同频率的提纯的轴心轨迹的新方法。在信号上进行固定频率的采样，求得样本数据的平均值，由信号的极值点特性得到采样频率的范围。在上述范围内求不同采样频率下样本数据平均值的最大值。从而最大值对应的采样频率即为分量信号的频率。再通过改变采样点的初始位置以及采样长

2、度，分解出分量信号对应的波形形态和时域分布。将转子振动信号进行分解得到具备完整信息的各分量信号，合成得到不同频率的提纯的轴心轨迹。通过仿真验证了改进方法对故障检测的有效性。关键词：轴心轨迹；多分量信号；波形形态；采样；时域分布；分解中图分类号：TP301．6，TP391．9文献标识码：BFaultDiagnosisMethodBasedonRotatingMachineryVibrationSingalUUDi-hui．YANGLei(CollegeofMechanicalandAutomotiveEngineering，HunanUniversity，ChangshaHunan41008

3、2，China)ABSTRACT：Inthefaultdiagnosisofrotatingmachineryvibration，shaftcenterlineorbitofmuhi-componentvibra-tionsignalsiscomplex．Inordertogainfaultinformation，anewmethodofshaftcenterlineorbitpurificationispres-entedinthepaper．Firstly，asamplingfrequencyrangewasgainedaccordingtotheextremepointsofthes

4、ignal．Sec-ondly，samplesatafrequencyonthesignalweretakentogainsamplingmean，andthemaximunlsamplingmeanwasfoundoutinthesamplingfrequencyrange．ThemaximumsamplingmeanWastheamplitudeofasingle-componentanditssamplingfrequencywasthefrequencyofsingle-component．Lastly，bychangingthefirstsamplingpointandsampl

5、inglength，thetimedomainwaveofthesingle-componentsignalintheoriginalsignalanditsdistributioncanbeobtained．Bydecomposingtherotatingmachineryvibration，somesingle—componentsignalsCanbeobtainedtogainshaftcenterlineorbitindifferentfrequencies．Simulationcalculationandactualpracticehaveprovedtheeffec·tive

6、nessoftheme山od．KEYWORDS：Shaftcenterlineorbit；Multi-componentsignal；Timedomainwave；Sampling；Timedomaindistribu-tion；Decomposition1引言在旋转机械系统故障诊断中，常常利用转子同一截面上相互垂直的振动信号合成轴心轨迹来检测其运行状态，其比振幅和幅频曲线更能直观地反映转轴的运动情况。轴心轨迹能够反应出滑动轴承在任意瞬时下的运动状态，包含了大量的故障信息，对轴承故障的诊断与分析，以及对轴承的设计都有重要作用⋯。在实际旋转机械故障诊断中，转子振动信号为多个信号分量的合成，而

7、且一般收到噪声等干扰信号污染，使原始的轴心轨迹很复杂，不易获得故障特征。对多分量信号的处理收稿13期：2016—02—26修回日期：2016—03—08办法是将信号分解成具有物理意义的多个分量，对各个分量进行分析，得到对应的特征信息[2]。传统的小波理论被用于旋转机械轴心轨迹的研究上，其利用小波变换将原始信号分解到各个频带上。得到各个频带上的时间波形，再选取相关频带重构信号，实现信号的提纯。但是，小波分解一般采用隔点采样