CN111504645A - 一种基于频域多点峭度的滚动轴承故障诊断方法 - Google Patents

Abstract

一种基于频域多点峭度的滚动轴承故障诊断方法，先采集正常轴承、外圈故障轴承、内圈故障轴承原始振动信号，对原始振动信号用形态学滤波进行预处理；然后对预处理后的原始振动信号进行角度域重采样，作角度域信号的包络谱；再输入轴承故障阶次，用频域多点峭度的方法构造目标向量，对角度域信号的包络谱进行目标阶次信号的提取；然后计算目标阶次信号的频域多点峭度，再计算前六阶目标阶次幅值信号的均方根值，最后根据频域多点峭度和均方根比值两个指标判断轴承故障，实现轴承故障的识别和定位；本发明相比传统指标更加敏感且准确，可以在强背景噪声下和故障早期准确发现故障，避免不必要的事故发生。

Description

一种基于频域多点峭度的滚动轴承故障诊断方法

技术领域

本发明属于轴承故障诊断技术领域，具体涉及一种基于频域多点峭度的滚动轴承故障诊断方法。

背景技术

轴承是大型机械设备中的重要组成部分，其健康状况直接关系到整个设备的正常运转，对其运行状态的进行监测与诊断具有重要意义。

传统的轴承故障诊断方法，需要从频谱中寻找故障特征频率，而对于一些环境比较恶劣，噪声大或者早期故障，其故障特征频率往往很难被发现，从而降低了故障诊断的准确性。另一方面，对于一些变速箱生产厂家来说，为保证出厂时质量达标，下线检测是必不可少的一道工序，由于流水线产品数量庞大，测试人员现场测试振动不仅耗时耗力，准确性也会显得不足。

针对轴承故障的定性分析问题，实际采集的实验信号和工程信号由于存在很强的噪声，很难从时域上分析出轴承故障信号的冲击。另外，对于非平稳信号来说，以快速傅里叶变换(FFT)为核心的传统的频谱分析方法会出现“频谱”模糊现象；不能实现轴承故障特征的自适应提取与识别。

发明内容

为了克服上述现有技术的缺点，本发明的目的在于提供了一种基于频域多点峭度的滚动轴承故障诊断方法，能够实现轴承故障特征的自适应提取与识别。

为了达到上述目的，本发明所采用的技术方案是：

一种基于频域多点峭度的滚动轴承故障诊断方法，包括以下步骤：

步骤1：通过振动加速度传感器分别采集正常轴承、外圈故障轴承、内圈故障轴承原始振动信号，然后对原始振动信号用形态学滤波进行预处理，设f(n)为原始振动信号，g(m)为一维结构元素，选择长度M＝5、幅值H＝1的三角形结构元素，则g＝(0,0.5,1,0.5,0)；定义域分别为F＝(0,1,…,N-1)和G＝(0,1,…,M-1),且N＞＞M，则f(n)关于g(m)的腐蚀、膨胀、开算子、闭算子分别定义为：

(fΘg)(n)＝min[f(n+m)-g(m)]

选择开闭-闭开组合形态算子CMF作为形态滤波算子，表达式如下：

式中：f—原始振动信号；g—三角形结构元素；

步骤2：对预处理后的原始振动信号进行角度域重采样，作角度域信号的包络谱，最大分析阶次计算公式为：

af＝f_s/(f_n/60)

式中：f_s—采样频率(Hz)；fn—转速(r/min)；a_f—最大分析阶次；

步骤3：输入轴承故障阶次，用频域多点峭度的方法构造目标向量t_n，对角度域信号的包络谱进行目标阶次信号的提取；

目标向量的脉冲间隔由轴承外圈、内圈、保持架、滚动体对应故障阶次确定，根据输入的轴承故障阶次构造目标向量t_n，设置一个自适应的阶次搜索方法，使输入的阶次正好在包络谱中突出的谱线上或附近；

步骤4：计算目标阶次信号的频域多点峭度MK，计算公式如下：

式中：s_n—信号的包络谱幅值；t_n—目标向量；N—信号包络谱的数据点数；

步骤5：计算前六阶目标阶次幅值信号的均方根值，计算公式如下：

式中:N′—前六阶数据点数；m′—目标阶次前后点数；X_i—为前六阶信号幅值；

步骤6：根据频域多点峭度MK和均方根比值RMS两个指标判断轴承故障。用频域多点峭度MK来描述目标阶次所含冲击分量的大小，如果频域多点峭度值大于500，则相应的目标阶次在包络谱中的谱线也会突出；用均方根比值RMS即各阶次对应的均方根值之比，评价前六阶阶次幅值的能量大小，如果均方根比值大于等于2.5，则认为是轴承故障阶次，相反，均方根比值小于2.5，认为轴承正常或该阶次处无轴承故障；根据输入轴承外圈、内圈、滚动体、保持架的故障特征阶次，计算各故障阶次对应的频域多点峭度和均方根比值，当频域多点峭度和均方根比值最大且超过设定阈值时，其对应的阶次即为故障阶次，从而实现轴承故障的识别和定位。

所述的步骤3中所述的自适应的阶次搜索方法，具体步骤如下：

1)输入计算的故障特征阶次；

2)根据输入的故障特征阶次，选择一个阶次搜索偏差范围，确定对应阶次的位置区间，取值范围在6×轴承故障阶次％；

3)选取位置区间中幅值最大的阶次，即真实的输入阶次；

4)根据得到的真实输入阶次确定了目标向量的脉冲间隔，构造目标向量时在目标阶次前后各选取m′个点，选取点数m′由如下公式确定，

式中：A取值范围0.2～1；N—信号包络谱的数据点数；

从而得到最终的目标向量，其表达式如下：

式中：L-滤波器长度，取500或1000。

与现有技术相比，本发明具有如下有益效果：

1、本发明在轴承故障特征在时域和频域具有周期性冲击基础上，充分考虑到外界干扰因素以及最大化提高故障判定效率。在特征提取上，采用频域多点峭度，构造目标向量，可以自适应的获取目标阶次幅值信息。

2、本发明构造了一种基于频域多点峭度的轴承故障指标—频域多点峭度，相比传统指标更加敏感且准确，可以在强背景噪声下和故障早期准确发现故障，避免不必要的事故发生。

附图说明

图1是本发明的流程图。

图2是正常轴承原始振动信号时域图和角度域重采样包络谱。

图3是轴承外圈故障原始振动信号时域图和角度域重采样包络谱。

图4是轴承内圈故障原始振动信号时域图和角度域重采样包络谱。

图5是重构的正常轴承振动信号的前六阶阶次幅值信号。

图6是重构的轴承外圈故障振动信号的前六阶阶次幅值信号。

图7是重构的轴承内圈故障振动信号的前六阶阶次幅值信号。

具体实施方式

下面结合附图与实施例是对本发明进一步详细说明。

参照图1，一种基于频域多点峭度的滚动轴承故障诊断方法，包括以下步骤：

步骤1：通过振动加速度传感器分别采集正常轴承、外圈故障轴承、内圈故障轴承原始振动信号，采样时间t＝40s，然后对原始振动信号用形态学滤波进行预处理。

设f(n)为原始振动信号，g(m)为一维结构元素，选择长度M＝5、幅值H＝1的三角形结构元素，则g＝(0,0.5,1,0.5,0)。定义域分别为F＝(0,1,…,N-1)和G＝(0,1,…,M-1),且N＞＞M，则f(n)关于g(m)的腐蚀、膨胀、开算子、闭算子分别定义为：

(fΘg)(n)＝min[f(n+m)-g(m)]

由于形态学开闭-闭开组合形态算子(CMF)能够同时去除正负脉冲，保留信号中的低频、缓变成分，可以有效的去除信号中的随机性噪声，所以选择CMF作为形态滤波算子，表达式如下：

式中：f—原始振动信号；g—三角形结构元素；

步骤2：对预处理后的原始振动信号进行角度域重采样，作角度域信号的包络谱，最大分析阶次计算公式为：

a_f＝f_s/(f_n/60)

式中：f_s—采样频率(Hz)；f_n—转速(r/min)；a_f—最大分析阶次；

实施例中f_s＝10000Hz,f_n＝528r/min，最大分析阶次a_f＝1136，对角度域稳定信号进行包络谱分析得到清晰的图谱，正常轴承、外圈故障和内圈故障原始振动信号和角度域重采样包络谱如图2—图4所示；

步骤3：输入轴承故障阶次，用频域多点峭度的方法构造目标向量t_n，对角度域信号的包络谱进行目标阶次信号的提取；

目标向量t_n的脉冲间隔由轴承外圈、内圈、保持架、滚动体对应故障阶次确定，根据输入的轴承故障阶次构造目标向量t_n，由于计算的轴承故障特征阶次与频谱中的故障阶次有偏差，所以有必要设置一个自适应的阶次搜索方法，使输入的阶次正好在包络谱中突出的谱线上或附近；

所述的自适应的阶次搜索方法，具体步骤如下：

1)输入计算的故障特征阶次；

2)根据输入的故障特征阶次，选择一个阶次搜索偏差范围，确定对应阶次的位置区间，需要说明的是：根据轴承故障阶次的大小，阶次搜索偏差范围也有所差异，当轴承故障阶次较大时，搜索范围应尽可能大，当轴承故障阶次较小时，搜索范围应尽可能小，取值范围在6×轴承故障阶次％，本实施例中轴承故障阶次在4～10，故取值范围在0.24～0.6之间，实例中取0.5；

3)选取位置区间中幅值最大的阶次，即真实的输入阶次；

4)根据得到的真实输入阶次确定了目标向量的脉冲间隔，为了保证搜寻结果尽可能准确，构造目标向量时在目标阶次前后各选取m′个点，选取点数m′由如下公式确定，

式中：A取值范围0.2～1；

N—信号包络谱的数据点数，N＝f_s×t/2＝10000×40/2＝200000，则计算得m′＝4～17，本实施例中取m′＝5；以NJ308轴承内圈故障阶次f_in＝7.27作为输入阶次，得到最终的目标向量，其表达式如下：

式中L-滤波器长度一般取500或1000，本实施例中取1000；

步骤4：计算目标阶次信号的频域多点峭度MK，计算公式如下：

式中：s_n—信号的包络谱幅值；t_n—目标向量；N—信号包络谱的数据点数；

步骤5：计算前六阶目标阶次幅值信号的均方根值，计算公式如下：

式中:N′—前六阶数据点数；m′—目标阶次前后点数；X_i—为前六阶信号幅值。本实施例前六阶阶次幅值信号如图5、图6、图7所示；

步骤6：根据频域多点峭度MK和均方根比值RMS两个指标判断轴承故障，用频域多点峭度MK来描述目标阶次所含冲击分量的大小，如果频域多点峭度值大于等于500，则相应的目标阶次在包络谱中的谱线也会突出；用均方根比值RMS(各阶次对应的均方根值之比)评价前六阶阶次幅值的能量大小，如果均方根比值大于2.5，则认为是轴承故障阶次，相反，均方根比值小于2.5，认为轴承正常或该阶次无故障；

根据输入轴承外圈、内圈、滚动体、保持架的故障特征阶次，计算各故障阶次对应的频域多点峭度和均方根比值，频域多点峭度和均方根比值最大且超过设定阈值其对应的阶次即为故障阶次，从而实现轴承故障的识别和定位。

本实施例采集轴承正常、外圈故障故障、内圈故障的振动信号，采样时间t＝40s，采样频率为10000Hz,轴承NF308模拟正常、外圈故障，轴承NJ308模拟内圈故障。轴承NF308外圈故障阶次为4.24，内圈故障阶次为6.76，轴承NJ308外圈故障阶次为4.73，内圈故障阶次为7.27，根据外圈、内圈对应的故障阶次分别计算频域多点峭度MK和均方根比值RMS，计算结果如表1所示。从表1可以看出，故障阶次对应的频域多点峭度MK远大于其余阶次，并且故障阶次对应的均方根值也是其余阶次的2.5倍以上，验证了用频域多点峭度MK和均方根比值RMS来表征轴承故障的可行性，同时根据表1可得，频域多点峭度MK阈值设为500较为合理，均方根比值RMS阈值设置为2.5。

表1频域多点峭度和均方根值统计

Claims (2)

1.一种基于频域多点峭度的滚动轴承故障诊断方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1：通过振动加速度传感器分别采集正常轴承、外圈故障轴承、内圈故障轴承原始振动信号，然后对原始振动信号用形态学滤波进行预处理，设f(n)为原始振动信号，g(m)为一维结构元素，选择长度M＝5、幅值H＝1的三角形结构元素，则g＝(0,0.5,1,0.5,0)；定义域分别为F＝(0,1,…,N-1)和G＝(0,1,…,M-1),且N＞＞M，则f(n)关于g(m)的腐蚀、膨胀、开算子、闭算子分别定义为：

(fΘg)(n)＝min[f(n+m)-g(m)]

选择开闭-闭开组合形态算子CMF作为形态滤波算子，表达式如下：

式中：f—原始振动信号；g—三角形结构元素；

步骤2：对预处理后的原始振动信号进行角度域重采样，作角度域信号的包络谱，最大分析阶次计算公式为：

a_f＝f_s/(f_n/60)

式中：f_s—采样频率(Hz)；f_n—转速(r/min)；a_f—最大分析阶次；

步骤3：输入轴承故障阶次，用频域多点峭度的方法构造目标向量t_n，对角度域信号的包络谱进行目标阶次信号的提取；

目标向量的脉冲间隔由轴承外圈、内圈、保持架、滚动体对应故障阶次确定，根据输入的轴承故障阶次构造目标向量t_n，设置一个自适应的阶次搜索方法，使输入的阶次正好在包络谱中突出的谱线上或附近；

步骤4：计算目标阶次信号的频域多点峭度MK，计算公式如下：

式中：s_n—信号的包络谱幅值；t_n—目标向量；N—信号包络谱的数据点数；

步骤5：计算前六阶目标阶次幅值信号的均方根值，计算公式如下：

式中:N′—前六阶数据点数；m′—目标阶次前后点数；X_i—为前六阶信号幅值；

步骤6：根据频域多点峭度MK和均方根比值RMS两个指标判断轴承故障，用频域多点峭度MK来描述目标阶次所含冲击分量的大小，如果频域多点峭度值大于500，则相应的目标阶次在包络谱中的谱线也会突出；用均方根比值RMS即各阶次对应的均方根值之比，评价前六阶阶次幅值的能量大小，如果均方根比值大于等于2.5，则认为是轴承故障阶次，相反，均方根比值小于2.5，认为轴承正常或该阶次处无轴承故障；根据输入轴承外圈、内圈、滚动体、保持架的故障特征阶次，计算各故障阶次对应的频域多点峭度和均方根比值，当频域多点峭度和均方根比值最大且超过设定阈值时，其对应的阶次即为故障阶次，从而实现轴承故障的识别和定位。

2.根据权利要求1所述的一种基于频域多点峭度的滚动轴承故障诊断方法，其特征在于：所述的步骤3中所述的自适应的阶次搜索方法，具体步骤如下：

1)输入计算的故障特征阶次；

2)根据输入的故障特征阶次，选择一个阶次搜索偏差范围，确定对应阶次的位置区间，取值范围在6×轴承故障阶次％；

3)选取位置区间中幅值最大的阶次，即真实的输入阶次；

4)根据得到的真实输入阶次确定了目标向量的脉冲间隔，构造目标向量时在目标阶次前后各选取m′个点，选取点数m′由如下公式确定，

式中：A取值范围0.2～1；N—信号包络谱的数据点数；

从而得到最终的目标向量，其表达式如下：

式中：L-滤波器长度，取500或1000。

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