CN1456872A - 一种诊断齿轮和滚动轴承故障的方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种齿轮和滚动轴承故障的诊断方法。为克服现有技术中存在的信号的调制特征不清晰的不足之处，本发明采用了对信号进行时延相关解调的方法，即先对测量的齿轮或滚动轴承振动信号进行自相关分析，得到自相关信号R_x(τ)。对自相关信号R_x(τ)进行时延Δτ后，再进行希尔伯特变换，得到自相关信号的虚部_x(τ+Δτ)。由R_x(τ+Δτ)和_x(τ+Δτ)得到自相关信号的包络为P(τ+Δτ)=R² _x（τ+Δτ）+² _x（τ+Δτ），对包络信号P(τ+Δτ)进行频谱分析，就得到包络谱。自相关分析不改变原始振动信号的调制性质，却显著地降低了噪声。另外，对自相关信号时延Δτ之后，进一步抑制了噪声的影响。因此，时延相关解调是一种降噪的解调方法，凸现了信号的调制特征，有利于提高齿轮或滚动轴承故障诊断的准确性。

Description

一种诊断齿轮和滚动轴承故障的方法

(一)技术领域：

本发明涉及一种齿轮和滚动轴承故障的诊断方法。

(二)技术背景：

齿轮或滚动轴承出现故障时，其振动信号常常表现出调制特征。因此，对齿轮或滚动轴承的调制振动信号进行解调是齿轮和滚动轴承故障诊断的重要步骤。德国数学家Hilbert提出的希尔伯特，为解调调制信号提供了的新途径。1986年P.D.McFadden提出幅值解调和相位解调的方法，有效的诊断了齿轮裂纹故障。2001年P.D.McFadden又提出了高频共振解调技术提高了齿轮故障诊断的灵敏度。这些方法都是基于希尔伯特变换基础之上的。

实际情况下，测量得到的齿轮或滚动轴承振动信号中包含有大量的噪声。信号的调制特征可能淹没在噪声之中。在这种情况下，上述的解调方法难以抑制噪声的影响而得到清晰的包络谱。

(三)发明内容：

本发明的目的在于克服现有方法中存在的信号的调制特征不清晰的不足之处，提供一种降噪解调的方法。

本发明的方案是对信号进行时延相关解调，先对测量的齿轮或滚动轴承振动信号进行自相关分析，得到自相关信号R_x(τ)。对自相关信号R_x(τ)进行时延Δτ后，再进行希尔伯特变换，得到自相关信号的虚部 ${\hat{R}}_x(\mathrm{\τ}+\mathrm{\Δ\τ}).$

由R_x(τ+Δτ)和 ${\hat{R}}_x(\mathrm{\τ}+\mathrm{\Δ\τ})$ 得到自相关信号的包络为 $P(\mathrm{\τ}+\mathrm{\Δ\τ})=\sqrt{R_x^2(\mathrm{\τ}+\mathrm{\Δ\τ})+{\hat{R}}_x^2(\mathrm{\τ}+\mathrm{\Δ\τ})}$ 对包络信号P(τ+Δτ)进行频谱分析，就得到包络谱。

自相关分析不改变原始振动信号的调制性质，但却显著地降低了噪声。另外，对自相关信号时延Δτ之后，进一步抑制了噪声的影响。因此，时延相关解调是一种降噪的解调方法，凸现了信号的调制特征，有利于提高齿轮或滚动轴承故障诊断的准确性。

(四)附图说明：

图1是无噪声的调制信号及其包络图；

图2是含噪声调制信号的时域波形及其包络图；

图3是无噪声调制信号的自相关函数；

图4是白噪声信号时域波形；

图5是白噪声信号的自相关函数；

图6是含噪声调制信号的时延相关解调后的包络；

图7是诊断齿轮和滚动轴承故障方法的实施框图。

(五)具体实施方式：

齿轮或滚动轴承出现故障后，其振动信号将为调制信号。对此调制信号进行解调，求得包络谱是诊断齿轮和滚动轴承故障的重要途径。现有的解调方法是对原始振动信号直接进行希尔伯特变换来得到包络信号。由于原始振动信号中包含大量的噪声干扰，因此，对原始振动信号直接进行希尔伯特变换来解调，信号的调制特征将淹没在噪声之中。

图1表示无噪声的调制信号及其包络信号。

图2表示在图1的调制信号中包含有白噪声时的调制信号，以及利用现有的解调方法求得的包络信号。说明包络信号淹没在噪声之中，难以辨识。

信号的自相关函数不改变信号的调制特征，但却有显著抑制噪声的特点。

图3表示图1中调制信号的自相关函数。说明自相关函数不改变信号的调制特征。

图4表示白噪声信号。

图5表示白噪声信号的自相关函数。说明白噪声的自相关函数在时延Δτ之后，近似为0。

本发明所提供的时延相关解调法，就是利用相关函数上述的特点，先对原始振动信号进行自相关分析，得到自相关函数R_x(τ)，再对自相关函数时延Δτ，得到时延后的自相关函数R_x(τ+Δτ)。对时延后的相关函数R_x(τ+Δτ)进行希尔伯特变换，求得 ${\hat{R}}_x(\mathrm{\τ}+\mathrm{\Δ\τ}).$ 则信号的包络为 $P(\mathrm{\τ}+\mathrm{\Δ\τ})=\sqrt{R_x^2(\mathrm{\τ}+\mathrm{\Δ\τ})+{\hat{R}}_x^2(\mathrm{\τ}+\mathrm{\Δ\τ})}$

对包络信号P(τ+Δτ)进行频谱分析，最后得到包络谱。

图6表示对图2中的含噪声调制信号进行时延相关解调后得到的包络，说明时延相关解调法在噪声的干扰下提取了明显的包络信号，克服了现有方法的不足。

具体实施过程：

图7为实施方案示意图。图中，由加速度传感器2利3测得齿轮箱1的振动信号经过调理器4的调理之后，被接入模/数转换器5。模/数转换器5把接入的模拟振动信号转化成数字振动信号并输入计算机6。在计算机6中，先求出数字振动信号的自相关函数R_x(τ)，然后对自相关函数R_x(τ)时延Δτ，得到R_x(τ+Δτ)。对时延后的自相关函数R_x(τ+Δτ)进行希尔伯特变换，求得 ${\hat{R}}_x(\mathrm{\τ}+\mathrm{\Δ\τ}).$ 根据时延后的自相关函数R_x(τ+Δτ)和希尔伯特变化后得到的相关复解析函数 ${\hat{R}}_x(\mathrm{\τ}+\mathrm{\Δ\τ})$ 得到振动信号的包络10为 $P(\mathrm{\τ}+\mathrm{\Δ\τ})=\sqrt{R_x^2(\mathrm{\τ}+\mathrm{\Δ\τ})+{\hat{R}}_x^2(\mathrm{\τ}+\mathrm{\Δ\τ})}$ 对包络信号进行频谱分析，就得到时延相关解调谱11。

Claims (2)

1.一种诊断齿轮和滚动轴承故障的方法，其特征在于对信号进行时延相关解调，首先对测量的齿轮或滚动轴承振动信号进行自相关分析，对所得到的自相关信号R_x(τ)进行时延Δτ后，再进行希尔伯特变换，得到自相关信号的虚部 ${\hat{R}}_x(\mathrm{\τ}+\mathrm{\Δ\τ}).$ 由R_x(τ+Δτ)和 ${\hat{R}}_x(\mathrm{\τ}+\mathrm{\Δ\τ})$ 得到自相关信号的包络为 $P(\mathrm{\τ}+\mathrm{\Δ\τ})=\sqrt{R_x^2(\mathrm{\τ}+\mathrm{\Δ\τ})+{\hat{R}}_x^2(\mathrm{\τ}+\mathrm{\Δ\τ})}$ 对包络信号P(τ+Δτ)进行频谱分析，就得到包络谱。

2.如权利要求1所述诊断齿轮和滚动轴承故障的方法，其实施步骤如下：

a.用传感器2和3测量齿轮箱或滚动轴承座1的振动；

b.测量的振动加速度信号经过信号调理器4的调理后接入模/数转换器5；

c.经模/数转换器5转换后的数字信号被读入计算机；

d.计算振动加速度信号的自相关函数；

e.对自相关函数时延后进行希尔伯特变换求得自相关函数的包络信号；

f.对自相关函数的包络信号进行快速付立叶变换得到包络谱；

g.将得到的包络谱与正常值比较。

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