专利名称：一种针对滚动轴承故障诊断的自适应共振解调方法
技术领域：
本发明属于旋转机械故障诊断领域，涉及一种振动信号在旋转机械故障诊断领域中的应用，具体涉及一种针对滚动轴承故障诊断的自适应共振解调方法。
背景技术：
随着现代工业的迅猛发展，各种旋转机械广泛应用于各工业领域。旋转机械故障是关系到国民经济生产安全性的重要问题，其中30%的旋转机械故障与轴承有关。轴承作为旋转机械的主要部件，是否能够安全、高效的长期运行也成为整个企业正常生产的重要保障，企业对其重视程度日益增加。在对滚动轴承进行故障诊断的过程中，由于早期轻微的故障信息往往淹没在背景噪声中，很难被发现和提取出来，因此必须采用有效的信号处理技术提高信噪比，凸显故障特征，而共振解调技术则是在滚动轴承诊断中广泛使用的一种信号处理方法，它极大地提高了振动信号的信噪比，特别适用于轴承故障的早期诊断。传统的共振解调技术的使用过程中存在如下缺点1)必须事先通过冲击试验确定高频共振频率以确定窄带带通滤波器的中心频率。在共振解调技术中，窄带带通滤波器的选择对最后诊断结果有决定性影响，窄带带通滤波器设计不好将很容易导致诊断失败，为了确定轴承系统的高频共振频率，一般需要进行冲击试验，但是对于大多数的轴承用户来说，由于资金或者条件方面的原因无法进行冲击试验，通常通过经验来设置窄带带通滤波器的中心频率。2)窄带带通滤波器的中心频率和带宽一般固定不变。对于不同的轴承系统，其高频固有振动所处的位置不同并且故障特征频率也不同，采用固定不变的中心频率和带宽会使设计的共振解调系统在针对不同的轴承系统时发生失效。
发明内容
为了克服传统共振解调技术的不足，本发明公开了一种针对滚动轴承故障诊断的自适应共振解调方法，该方法有效的提高了共振解调技术的实用性和准确性。为了实现上述目的，本发明采用了以下技术方案本发明包括测试系统和数据处理程序，所述测试系统以加速度传感器为主，将传感器固定在轴承座上，所述数据处理程序是基于LabVIEW软件编写的。该共振解调方法利用测试系统和数据处理程序自适应设置窄带带通滤波器的中心频率，然后再进行包络解调。所述自适应设置窄带带通滤波器的中心频率的步骤为首先利用测试系统测定滚动轴承的振动信号，然后利用数据处理程序计算振动信号在不同的窄带带通滤波器的中心频率下对应的包络谱峭度值，如果包络谱上出现明显的谱峰则其包络谱峭度值会明显增大，根据这一原理，根据最大的包络谱峭度值识别包含故障特征的共振带的窄带带通滤波器的中心频率，从而实现自适应设置共振解调中窄带带通滤波器的中心频率。所述测试系统包括加速度传感器、信号调理�？楹托藕挪杉绦颍铀俣却衅鞴潭ò沧霸诠龆岢械闹岢凶希藕诺骼砟？榻铀俣却衅魇涑龅恼穸藕沤�10倍放大和低通滤波，信号采集程序利用LabVIEW软件编写，采集和保存信号调理�？榇砗蟮氖�。所述数据处理程序基于LabVIEW软件编写，对振动信号在不同的窄带带通滤波器的中心频率下进行包络解调分析，分别计算对应的包络谱峭度值，然后比较振动信号的包络谱峭度值，最大的包络谱峭度值对应的频带便是包含故障信息最多的共振带。自动寻找到滚动轴承的共振带之后便可以自适应的设置共振解调技术中窄带带通滤波器的中心频率。所述根据最大的包络谱峭度值识别包含故障特征的共振带的窄带带通滤波器的中心频率，具体实现步骤如下I)确定滤波器的带宽(BW)和中心频率(fQ)；2)利用窄带带通滤波器对滚动轴承的振动信号进行时域滤波；3)利用Hilbert解调法对滤波之后的信号进行包络解调，得到包含故障特征的低频信号；4)对包络解调得到的低频信号进行FFT变换(快速傅里叶变换)，得到低频信号的包络谱；5)计算包络谱的峭度，得到窄带带通滤波器的中心频率为&时对应的包络谱峭度值；6)窄带带通滤波器带宽不变，改变窄带带通滤波器的中心频率(A)，重复步骤2-5，得到不同的窄带带通滤波器的中心频率对应的包络谱峭度值；7)比较各中心频率对应的包络谱峭度值的大小,包络谱峭度值的最大值对应的中心频率即为包含故障特征的共振带的窄带带通滤波器的中心频率(轴承高频共振带的中心频率)。所述窄带带通滤波器的中心频率采用以下方式进行改变中心频率每次改变时平移一个步长，直到中心频率达到加速度传感器采样频率的1/2。所述步长为轴承故障特征频率的1/10。(轴承部件分为外圈、内圈、滚动体、保持架，当某一固件出现故障时，会有对应的故障频率出现在相应的频谱图，步长取值范围5"20Hz)本发明对滚动轴承运转过程中的振动信号进行分析，通过比较包络谱峭度值的大小来自动确定轴承包含故障信息的共振带，从而可以根据不同的信号自适应的设置共振解调技术中窄带带通滤波器的中心频率，解决了共振解调技术由于难以确定轴承系统的高频共振带以及使用固定的窄带带通滤波器影响共振解调效果的问题。本发明与现有的共振解调技术相比具有以下特点I.使用更方便使用自适应共振解调技术可以根据振动信号特征，自动识别轴承的高频共振带，从而设置滤波器参数对信号进行共振解调分析，而现有的共振解调技术需要事先进行冲击试验确定轴承系统的高频共振频率，二者相比较本发明在使用上更方便。2.诊断结果更可靠对于不同的轴承系统来说，其高频共振频率不同，如果按照相同的参数来设置带通滤波器对信号进行共振解调，会影响共振解调的效果，特别是对于早期比较微弱的故障来说，有可能会造成诊断不出轴承故障。本发明提出的自适应共振解调方法可以根据信号选择包含故障信息最丰富的共振带来进行共振解调，诊断效果更好，结果更可靠。
图I是自适应共振解调方法中拾取滚动轴承振动信号的的测试系统传感器安装图；图2是自适应共振解调方法的原理图；图3是利用包络谱峭度自动识别滚动轴承共振带的算法流程图；图4是轴承外圈故障引起的共振运动的仿真信号(时域波形和频谱);图4(a)为仿真信号的时域波形，图4(b)为仿真信号的幅值谱图；图5是针对设计的仿真信号以各中心频率对应的包络谱峭度值绘制的包络谱峭度图；图6是以最大包络谱峭度值对应的中心频率为窄带带通滤波器的中心频率进行共振解调分析得到的包络谱；图中1为加速度传感器；2为固定传感器的磁座；3为滚动轴承的轴承座；4为滚动轴承的外圈；5为轴承的滚动体；6为滚动轴承的内圈。
具体实施例方式下面结合附图对本发明做进一步说明。参阅图1，图I是本发明自适应共振解调技术中拾取滚动轴承振动信号的测试系统传感器安装图。传感器为CTC公司的AC240-2D型加速度传感器，传感器通过磁座吸附在轴承座上。参阅图2，图2是本发明中自适应共振解调技术的原理图。流程采集轴承的振动信号，以一定的步长移动窄带滤波器，分别计算滤波后的包络谱峭度，选择谱峭度最大值对应的频率为带通滤波器的最佳中心频率，以此中心频率进行带通滤波，包络解调，FFT变换，即可在频谱图中观察到故障特征。而传统的共振解调的过程是根据经验选择最佳中心频率，再依次进行带通滤波，包络解调，FFT变换。与传统的共振解调技术相比，本发明提出的自适应共振解调技术根据所分析的振动信号的特征，自动设计窄带带通滤波器的参数，从而更方便、精确的对滚动轴承进行故障诊断。参阅图3，图3是本发明利用包络谱峭度自动识别滚动轴承共振带的算法流程图。I)利用一个固定带宽(带宽设定为轴承故障特征频率的2-3倍)、中心频率为&的带通滤波器对轴承的振动信号进行滤波，对滤波后的信号进行包络解调，再进行FFT变换，对得到的包络谱进行峭度计算，得到中心频率fo对应的包络谱峭度值；2)将中心频率&平移一个步长(步长选择为轴承故障特征频率的1/10)，计算新的中心频率对应的包络谱峭度值；3)重复步骤2，直到中心频率到达采样频率的1/2 ;4)以每一个中心频率与其对应的包络谱峭度值作图，得到本组轴承振动信号的包络谱峭度图，包络谱峭度图上峭度值最大时对应的中心频率即为滚动轴承的高频共振的中心频率。从而据此自适应的设计共振解调技术中的窄带带通滤波器。
参阅图4，图4是本发明中为验证自适应共振解调技术的有效性而设计的滚动轴承外圈故障引起的共振运动的仿真信号。仿真信号中轴承的外圈故障特征频率为200Hz，轴承的高频共振频率为4000Hz，添加了标准偏差为I的高斯白噪声。信号的采样频率为20kHz，采样长度为I秒钟。图4 (a)为仿真信号的时域波形，图4 (b)为仿真信号的频谱。参阅图5，图5是本发明中对仿真信号进行分析时以各中心频率fi对应的包络谱峭度值画出的包络谱峭度图。在包络谱峭度图上可以很清晰的看出当中心频率为4000Hz时，包络谱峭度值最大，说明通过比较包络谱峭度值大小来识别出的轴承高频共振带的中心频率为4000Hz，这与仿真信号中设置的轴承高频共振频率一致，说明了本方法在识别轴承高频共振带上的有效性。参阅图6，图6是以包络谱峭度值最大时对应的中心频率为窄带带通滤波器的中心频率对仿真信号进行共振解调分析得到的包络谱。采用自适应共振解调技术，以利用包络谱峭度法寻找到的高频共振带的中心频率(4000Hz )为窄带带通滤波器的中心频率，滤波器带宽设为轴承故障特征频率的3倍即600Hz，对仿真信号进行共振解调分析，得到的包络谱上如图6所示，在包络谱上可以清晰的看到200Hz轴承故障特征频率及其倍频，这与仿真信号中设置的轴承故障特征频率一致，说明了本发明中提到的自适应共振解调技术在轴承故障诊断中的有效性。对本发明进行仿真及试验验证，无论是仿真信号还是实测信号，都不需要手动设置带通滤波器的参数，本发明可以根据滚动轴承振动信号的特征，自适应的设计合适的带通滤波器对振动信号进行包络解调，并且可以有效的诊断出滚动轴承的早期故障。从试验结果中可以看到，针对滚动轴承的自适应共振解调技术通过利用包络谱峭度值的大小来识别轴承的高频共振带，进行自适应的设计窄带带通滤波器对振动信号的包络解调，由仿真结果可以看出，自适应共振解调技术可以根据振动信号的特征，自动选择合适的频带进行共振解调，解调效果理想，表明算法有效。仿真信号中识别出的高频共振频率与轴承的故障特征频率都与事先设置的一致，说明了本发明的有效性。以上内容是结合具体的优选实施方式对本发明所作的进一步详细说明，不能认定本发明的具体实施方式
仅限于此，对于本发明所属技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干简单的推演或替换，都应当视为属于本发明由所提交的权利要求书确定专利保护范围。
权利要求
1.一种针对滚动轴承故障诊断的自适应共振解调方法，其特征在于该共振解调方法利用测试系统和数据处理程序自适应设置窄带带通滤波器的中心频率，然后再进行包络解调。
2.根据权利要求I所述一种针对滚动轴承故障诊断的自适应共振解调方法，其特征在于所述自适应设置窄带带通滤波器的中心频率的步骤为 首先利用测试系统测定滚动轴承的振动信号，然后利用数据处理程序计算振动信号在不同的窄带带通滤波器的中心频率下对应的包络谱峭度值，根据最大的包络谱峭度值识别包含故障特征的共振带的窄带带通滤波器的中心频率。
3.根据权利要求2所述一种针对滚动轴承故障诊断的自适应共振解调方法，其特征在于所述测试系统包括加速度传感器、信号调理�？楹托藕挪杉绦颍铀俣却衅鞴潭ò沧霸诠龆岢械闹岢凶希藕诺骼砟？榻铀俣却衅魇涑龅恼穸藕沤蟹糯蠛偷屯瞬ǎ藕挪杉绦虿杉捅４嫘藕诺骼砟？榇砗蟮氖�。
4.根据权利要求2所述一种针对滚动轴承故障诊断的自适应共振解调方法，其特征在于所述数据处理程序对振动信号在不同的窄带带通滤波器的中心频率下进行包络解调分析，分别计算对应的包络谱峭度值，然后比较振动信号的包络谱峭度值，最大的包络谱峭度值对应的频带便是包含故障信息最多的共振带。
5.根据权利要求2所述一种针对滚动轴承故障诊断的自适应共振解调方法，其特征在于所述根据最大的包络谱峭度值识别包含故障特征的共振带的窄带带通滤波器的中心频率，具体实现步骤如下 利用窄带带通滤波器对滚动轴承的振动信号进行时域滤波；利用Hilbert解调法对滤波之后的信号进行包络解调，得到包含故障特征的信号；对包络解调得到的信号进行FFT变换，得到信号的包络谱；计算包络谱的峭度，得到窄带带通滤波器的中心频率对应的包络谱峭度值；窄带带通滤波器带宽不变，改变窄带带通滤波器的中心频率，得到不同的窄带带通滤波器的中心频率对应的包络谱峭度值；比较各包络谱峭度值的大�。缙浊投戎档淖畲笾刀杂Φ闹行钠德始次收咸卣鞯墓舱翊恼瞬ㄆ鞯闹行钠德�。
6.根据权利要求5所述一种针对滚动轴承故障诊断的自适应共振解调方法，其特征在于所述窄带带通滤波器的中心频率采用以下方式进行改变中心频率每次改变时平移一个步长，直到中心频率达到加速度传感器采样频率的1/2。
7.根据权利要求6所述一种针对滚动轴承故障诊断的自适应共振解调方法，其特征在于所述步长为轴承故障特征频率的1/10。
全文摘要
本发明公开了一种针对滚动轴承故障诊断的自适应共振解调方法，属于旋转机械故障诊断领域，由于在使用传统的共振解调技术过程中，窄带带通滤波器的中心频率一般根据经验手动设置，严重影响共振解调的效果，本发明通过计算不同频带内信号的包络谱的峭度值，来确定滚动轴承的振动信号中包含故障信息的共振带，从而自适应的改变带通滤波器的中心频率以达到更好的共振解调效果。
文档编号G01M13/04GK102928225SQ20121042926
公开日2013年2月13日 申请日期2012年10月31日 优先权日2012年10月31日
发明者侯成刚, 李胜, 田秦 申请人:西安交通大学
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