CN106198008A

CN106198008A - 一种电机轴承外圈故障辨识方法

Info

Publication number: CN106198008A
Application number: CN201610430259.9A
Authority: CN
Inventors: 黄克; 陈伟; 姜锐
Original assignee: Wenzhou University
Current assignee: Institute of Laser and Optoelectronics Intelligent Manufacturing of Wenzhou University
Priority date: 2016-06-16
Filing date: 2016-06-16
Publication date: 2016-12-07
Anticipated expiration: 2036-06-16
Also published as: CN106198008B

Abstract

本发明涉及一种电机轴承外圈故障辨识方法，其步骤如下：(一)先通过加速度传感器获取轴承各个位置的振动信号，并将振动信号通过滤波器过滤，获得一个序列；(二)对(一)所获的序列进行求幅值操作得到Sig(k)，k＝0，1，…，N‑1，N为采样点个数；(三)对(二)中的得到的Sig(k)进行傅里叶变化，得到0≤r≤N‑1；(四)获得外圈、内圈、滚动体和保持架在特征频率处的幅值，依次为A_o、A_i、A_b、A_c；(五)根据从获得的数据中辨识外圈的数据，A_o(i)表示A_o的第i个量。本发明能够利用轴承各特征频率为特征向量，并通过获得的θ辨识出外圈与其他部分的数据。

Description

一种电机轴承外圈故障辨识方法

技术领域

本发明属于轴承故障诊断领域，具体涉及一种电机轴承外圈故障辨识方法。

背景技术

轴承是旋转机械装备的关键部件之一，其状态直接影响设备的正常运行。通过对振动信号的处理和分析，实现对机械部件的故障诊断，是比较常见的处理方式，流程见图1所示。通过分析振动信号即可发现潜在故障(或故障源)，则基于现有振动信号预测信号未来走势，从而发现潜在故障，也是可行的。

轴承的故障诊断一般分为三个步骤：信号采集、故障提取(信号处理)和故障诊断。其中故障提取是关键步骤。如何有效的提取故障信号一直是轴承故障研究领域的热门。信号处理与频谱分析的目的是要描述信号的频谱含量在时间上变化，以便能在时间和频谱上同时表示信号的能量或者强度。传统的傅立叶变化并没有告诉我们那些频率在什么时候出现，因此该方法无法表现出信号的时变性。

发明内容

为了克服背景技术的缺点与不足之处，本发明提出一种电机轴承外圈故障辨识方法。

本发明的技术方案是：一种电机轴承外圈故障辨识方法，其步骤如下：

(一)先通过加速度传感器获取轴承各个位置的振动信号，并将振动信号通过滤波器过滤，获得一个序列；

(二)对(一)所获的序列进行求幅值操作得到Sig(k)，k＝0，1，…，N-1，N为采样点个数；

(三)对(二)中得到的Sig(k)进行傅里叶变化，得到

F (r) = \frac{1}{N} Σ_{k = 0}^{N - 1} s i g (k) \exp (- j \frac{2 π r k}{N}), 0 \leq r \leq N - 1;

(四)获得外圈、内圈、滚动体和保持架在特征频率处的幅值，依次为A_o、A_i、A_b、A_c；

(五)根据

从获得的数据中辨识外圈的数据，A_o(i)表示A_o的第i个量；

(六)通过对步骤(5)中获得θ的公式进行坐标轴及曲线描绘，并将所获得A_o、A_i、A_b、A_c置于该坐标轴内，通过检测外圈数据位于曲线内的位置进行外圈故障的识别。

步骤(四)中，首先获得外圈、内圈、滚动体和保持架的特征频率公式，

F_{b} = \frac{D_{C}}{2 * D_{b}} F_{s} [1 - {(\frac{D_{b}}{D_{C}} \cos θ)}^{2}];

F_{b p i} = \frac{N_{b}}{2} F_{s} [1 + (\frac{D_{b}}{D_{C}} c o s θ)];

F_{b p o} = \frac{N_{b}}{2} F_{s} [1 + (\frac{D_{b}}{D_{C}} c o s θ)];

F_{c} = \frac{1}{2} F_{s} [1 - (\frac{D_{b}}{D_{C}} \cos θ)],

其中D_b为滚动体直径；D_C为滚动轴承平均直径(节径)；θ为径向方向接触角；F_s为轴的转频。F_b为滚动体特征频率；F_bpi为内圈特征频率；F_bpo为外圈特征频率；F_c为保持架特征频率；N_b为滚动体个数，

其次，以分别获得轴承的外圈频域特征量A_o、内圈频域特征量A_i、滚动体频域特征量A_b、保持架频域特征量A_c。

所述外圈的频域特征量A_o由以下公式

获得。

所述内圈频域特征量A_i由以下公式

获得。

所述滚动体频域特征量A_b由以下公式

获得。

所述保持架频域特征量A_c由以下公式

获得。

所述(一)中滤波器的带宽为6～12kHz。

本发明能够利用轴承各特征频率为特征向量，并通过获得的θ辨识出外圈与其他部分的数据。

附图说明

图1为轴承信号处理流程图。

图2为外圈辨识方法流程图。

具体实施方式

下面针对附图对本发明的实施例作进一步说明：

本发明提供一种电机轴承外圈故障辨识方法，其步骤如下：

(一)先通过加速度传感器获取轴承各个位置的振动信号，并将振动信号通过滤波器过滤，获得一个序列，滤波器的带宽为6～12kHz；

(二)对(一)所获的序列进行求幅值，用Sig(k)表示，k＝0，1，…，N-1，N为采样点个数；

(三)对(二)中的得到的Sig(k)进行傅里叶变化，得到

F (r) = \frac{1}{N} Σ_{k = 0}^{N - 1} s i g (k) \exp (- j \frac{2 π r k}{N}), 0 \leq r \leq N - 1;

(四)通过(三)的公式获得外圈、内圈、滚动体和保持架在特征频率处的幅值，依次为A_o、A_i、A_b、A_c；

由F(r)获得轴承数据包含轴承四部分相关信息，即各部分相互影响，因此对外圈辨识造成困难，

(五)由切比雪夫不等式可得外圈与其他部分数据的辨识阈值公式为

从获得的所有数据中辨识出外圈的数据，A_o(i)表示A_o的第i个量；。

即当建立完整的坐标轴，并在坐标轴内描绘θ的曲线后，通过A_o、A_i、A_b、A_c置于该坐标轴内，通过观测A_o数据位于坐标轴内与曲线的位置，来进行外圈故障的识别，若外圈出现故障，则该数据与其他数据位于θ曲线的不同侧，而当外圈正常时，则所有数据均位于θ曲线的同侧。

步骤(四)中，通过图1和图2的流程，首先获得外圈、内圈、滚动体和保持架的特征频率公式，

F_{b} = \frac{D_{C}}{2 * D_{b}} F_{s} [1 - {(\frac{D_{b}}{D_{C}} c o s θ)}^{2}];

F_{b p i} = \frac{N_{b}}{2} F_{s} [1 + (\frac{D_{b}}{D_{C}} c o s θ)];

F_{b p o} = \frac{N_{b}}{2} F_{s} [1 - (\frac{D_{b}}{D_{C}} c o s θ)];

F_{c} = \frac{1}{2} F_{s} [1 - (\frac{D_{b}}{D_{C}} c o s θ)]

其次，以带入(三)的公式分别获得轴承的外圈频域特征量A_o、内圈频域特征量A_i、滚动体频域特征量A_b、保持架频域特征量A_c。

而所述外圈的频域特征量A_o由以下公式

获得。

所述内圈频域特征量A_i由以下公式

获得。

所述滚动体频域特征量A_b由以下公式

获得。

所述保持架频域特征量A_c由以下公式

获得。

实施例不应视为对发明的限制，但任何基于本发明的精神所作的改进，都应在本发明的保护范围之内。

Claims

1.一种电机轴承外圈故障辨识方法，其特征在于：其步骤如下：

(三)对(二)中得到的Sig(k)进行傅里叶变化，得到

F (r) = \frac{1}{N} Σ_{k = 0}^{N - 1} s i g (k) \exp (- j \frac{2 π r k}{N}), 0 \leq r \leq N - 1;

(五)根据

从获得的所有数据中辨识出外圈的数据，A_o(i)表示A_o的第i个量；

2.根据权利要求1所述的一种电机轴承外圈故障辨识方法，其特征在于：步骤(四)中，首先获得外圈、内圈、滚动体和保持架的特征频率公式，

F_{b} = \frac{D_{C}}{2 * D_{b}} F_{s} [1 - {(\frac{D_{b}}{D_{C}} c o s θ)}^{2}];

F_{b p i} = \frac{N_{b}}{2} F_{s} [1 + (\frac{D_{b}}{D_{C}} c o s θ)];

F_{b p o} = \frac{N_{b}}{2} F_{s} [1 - (\frac{D_{b}}{D_{C}} c o s θ)];

F_{c} = \frac{1}{2} F_{s} [1 - (\frac{D_{b}}{D_{C}} c o s θ)],

3.根据权利要求2所述的一种电机轴承外圈故障辨识方法，其特征在于：所述外圈的频域特征量A_o由以下公式

获得。

4.根据权利要求2所述的一种电机轴承外圈故障辨识方法，其特征在于：所述内圈频域特征量A_i由以下公式

获得。

5.根据权利要求2所述的一种电机轴承外圈故障辨识方法，其特征在于：所述滚动体频域特征量A_b由以下公式

获得。

6.根据权利要求2所述的一种电机轴承外圈故障辨识方法，其特征在于：所述保持架频域特征量A_c由以下公式

获得。

7.根据权利要求1所述的一种电机轴承外圈故障辨识方法，其特征在于：所述(一)中滤波器的带宽为6～12kHz。