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        基于db10小波的電機(jī)軸承故障信號(hào)分析

        2014-10-22 23:55:12劉文韜董紹江劉娟等
        科技資訊 2014年19期
        關(guān)鍵詞:小波變換故障診斷

        劉文韜 董紹江 劉娟等

        摘 要:滾動(dòng)軸承故障診斷的關(guān)鍵是對(duì)振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行分析和處理,并提取滾動(dòng)軸承的故障特征。由于大多數(shù)滾動(dòng)軸承故障振動(dòng)信號(hào)是非平穩(wěn)信號(hào),因此需要選擇適合于非平穩(wěn)信號(hào)分析和處理的方法。小波變換具有多分辨率分析的特點(diǎn),并且在時(shí)域、頻域都具有表征信號(hào)局部特征的能力,本文采用具有良好特征提取能力的db10小波進(jìn)行分析。通過(guò)對(duì)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)的分析,驗(yàn)證了所提方法的有效性。

        關(guān)鍵詞:信號(hào)采集 小波變換 故障診斷

        中圖分類號(hào):TM307.1 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A 文章編號(hào):1672-3791(2014)07(a)-0119-01

        軸承運(yùn)行狀態(tài)是否良好會(huì)直接影響到整臺(tái)機(jī)器的性能(包括:精度、可靠性及壽命等)。就旋轉(zhuǎn)機(jī)械而言,據(jù)統(tǒng)計(jì),現(xiàn)場(chǎng)故障中30%是由于滾動(dòng)軸承故障而引起的。因此,對(duì)滾動(dòng)軸承的故障診斷已經(jīng)成為各國(guó)研究的熱點(diǎn)。

        1 滾動(dòng)軸承的故障分析

        軸承失效形式有:疲勞失效,磨損失效,腐蝕失效等。根據(jù)產(chǎn)生缺陷元件的不同,滾動(dòng)軸承的缺陷特征頻率可用如下公式計(jì)算:

        外環(huán) (1)

        內(nèi)環(huán) (2)

        其中,Z為滾動(dòng)體數(shù)目;為軸的旋轉(zhuǎn)頻率;d為滾動(dòng)體直徑;D為節(jié)圓直徑;為內(nèi)圈轉(zhuǎn)動(dòng)頻率;為外圈轉(zhuǎn)動(dòng)頻率;為軸承的壓力角。

        滾動(dòng)軸承的故障診斷方法主要有:滾動(dòng)軸承特征參數(shù)判斷法,共振解調(diào)分析方法,功率譜分析方法,小波變換分析方法[1]。小波變換具有多分辨率分析的特點(diǎn),而且在時(shí)、頻域都具有表征信號(hào)局部特征的能力,適合分析非平穩(wěn)信號(hào),并可以提取隱藏在高頻衰減振動(dòng)信號(hào)中的故障特征[2]。

        2 滾動(dòng)軸承故障診斷

        2.1 滾動(dòng)軸承參數(shù)介紹

        因?yàn)闂l件的限制,所以使用凱斯西儲(chǔ)大學(xué)(CWRU)軸承中心在網(wǎng)絡(luò)上提供的數(shù)據(jù),本文對(duì)外環(huán)缺陷振動(dòng)信號(hào)和頻譜圖進(jìn)行分析。CWRU軸承中心實(shí)驗(yàn)使用的軸承型號(hào)是SKF公司的6205—2RS深溝球軸承。

        2.2 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)分析

        通過(guò)MATLAB對(duì)采集到的振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行小波分解,根據(jù)實(shí)驗(yàn)軸承基本參數(shù),采樣頻率為12 kHz??蛰d荷下轉(zhuǎn)速為1797 rpm,所以軸承轉(zhuǎn)速頻率為29.95 Hz。通過(guò)計(jì)算,

        3 結(jié)論

        滾動(dòng)軸承的故障狀態(tài)信號(hào)往往含有奇異性的非平穩(wěn)信號(hào),采用傳統(tǒng)的傅里葉變換分析往往無(wú)法得出滿意的結(jié)果。小波變換具有良好的時(shí)頻局部化特性。利用小波變換對(duì)滾動(dòng)軸承的振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行分解,可以有效的檢測(cè)出軸承故障的特征頻率。

        本文運(yùn)用了小波分解對(duì)滾動(dòng)軸承故障進(jìn)行診斷,并根據(jù)實(shí)驗(yàn)的滾動(dòng)軸承振動(dòng)信號(hào)數(shù)據(jù),進(jìn)行了小波分解和對(duì)故障的診斷。實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明,這種方法是有效的。

        參考文獻(xiàn)

        [1] 張北歐.基于小波變換和Elman人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的電機(jī)故障診斷系統(tǒng)的研究[D].武漢:武漢理工大學(xué),2010.

        [2] 李展.小波與頻譜分析[D].上海:上海交通大學(xué),2009.

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