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        機械故障診斷的信號處理方法:頻域分析

        2017-04-04 16:18:30趙宣銘
        時代農(nóng)機 2017年10期
        關(guān)鍵詞:故障診斷振動故障

        趙宣銘

        (榆林學院能源工程學院,陜西 榆林 719000)

        機械故障診斷的信號處理方法:頻域分析

        趙宣銘

        (榆林學院能源工程學院,陜西 榆林 719000)

        對頻域進行分析,是在對機械故障進行診斷的過程中,進行信號處理最重要和最常用的分析方法。在實際的操作中,頻域分析法的種類頗多,而且不同的機械故障,有不同的頻率分析方法,工程實際情況中,要應用不同的頻域分析方法對故障進行診斷。根據(jù)不同機械設(shè)備的不同振動特性,選擇不同的頻域分析方式,才能進行不同的信號處理,根據(jù)不同的特征采取不同的算法,從而有效地確保診斷分析的準確性。

        機械故障;故障診斷;信號處理;頻域分析

        1 細化譜

        計算機在進行樣本運算時,只能對一定數(shù)量的樣本進行運算,F(xiàn)FT和譜分析也只能在有限區(qū)間內(nèi)進行,所以在進行頻域分析的過程中,存在著大大的疏漏。由于時域截斷,造成了能量泄漏的情況,所以整個譜峰值會變小,整個數(shù)據(jù)的精度會大幅度降低,離散頻譜的幅值相位和頻率都可能因為數(shù)據(jù)精度而產(chǎn)生較大的誤差,如果加上Hanning窗,對于幅值的誤差而言,也不會有太大的幫助。因此,在許多需要用到頻譜分析的領(lǐng)域,頻譜分析的結(jié)果只能定性,但是卻不能精確地定量,經(jīng)過分析出來的結(jié)果也不是準確,所以在實際過程中,大大地限制了許多技術(shù)工程的應用效果。而頻譜的細化分析技術(shù),主要是選擇特定的重點頻率區(qū)域,將重點頻率區(qū)域提取出來,進行放大,頻率區(qū)域中的細節(jié)都進行放大分析,從而提高頻率的分辨率,更準確地分析出頻譜的幅值等性質(zhì)。而想要實現(xiàn)頻率細化分析技術(shù),可以用到的方法很多,使用范圍廣泛的方法主要有相位補償ZFFT方法和復調(diào)制細化分析方法。

        在實際過程中,工作人員應用細化譜分析技術(shù),都是在已知信號頻率的基礎(chǔ)上,再通過技術(shù)分析幅值譜,放大需要進行分析的有關(guān)區(qū)域,能夠得到得到更加精確的幅值,也能更準確地判斷出故障類型與故障發(fā)生程度的大小?,F(xiàn)場工程師在拿到整個頻譜數(shù)據(jù)之后,可以直接用細化方式當場得到振動信號的細化譜,再根據(jù)頻譜的幅度,迅速地判斷出故障類型和故障程度大小。

        2 希爾伯特解調(diào)

        當機械設(shè)備發(fā)生故障時,如果是齒輪箱這樣的主體部分出現(xiàn)故障,就會直接產(chǎn)生影響力比較顯著的周期性的脈沖沖擊力,這樣的沖擊力更容易發(fā)出振動信號,也更容易出現(xiàn)調(diào)制現(xiàn)象,在頻譜上,振動信號就會表現(xiàn)為有固定均勻形式的調(diào)制邊頻帶,這樣的頻帶譜峰比較多,通常頻譜內(nèi)容會比較復雜,從而難以下手進行故障的分析工作。而如果從信號中提取出調(diào)制信息,將調(diào)制信息進行分析,憑借信息中的強度和頻次,就可以直接判斷出零件損傷的程度和部位,這也是在機械故障診斷中用得比較多的分析零件故障的有效方法,實際操作中,也解決了不少故障診斷方面的問題。數(shù)據(jù)中,有通過加速度計檢測出來的振動信號幅值,而該幅值和頻率的平方是成正比的,對幅值譜進行分析的結(jié)果中,會發(fā)現(xiàn)低頻的調(diào)制信號基本上看不到,但是振動突出這等高頻幅度的信號基本分析不出來。所以在進行分析的過程中,要用解調(diào)分析的分析方式,將轉(zhuǎn)速頻率引起的振動信號判斷出來,再根據(jù)整個振動信號判斷出機械設(shè)備的故障類型,從而增加故障判斷的準確程度。

        希爾伯特變換技術(shù)因為其獨特的特點,在不少領(lǐng)域有了廣泛的應用,估計平穩(wěn)隨機信號相關(guān)函數(shù),研究非頻變波傳播問題等領(lǐng)域,變換技術(shù)可以為這些領(lǐng)域提供不少的幫助。該變換技術(shù)還有一個最主要的應用是處理帶通信號的解調(diào)。在實際信號診斷過程中,信號測出來的內(nèi)容包括了除需要的調(diào)制信號和其他大量的雜質(zhì)成分,這些其它成份信號和噪聲信號是不需要的,并且這些信號的存在會影響信號的分析效果,會影響信號處理效果,甚至導致分析失效。因此調(diào)制信號在作希爾伯特變換之前,需要根據(jù)信號的來源,用不同方式進行對應的處理:①同步估號平均;②鎖相平均;③帶通濾波。

        如果發(fā)生軸承故障,進行軸承故障診斷的過程中,需要選擇共振的高頻振動信號去直接進行解調(diào)處理,在解調(diào)之前需要進行處理,主要采用的濾波是帶通數(shù)字濾波器。當然,因為電機規(guī)格的不同,使用的軸承也有所不同,振動信號也不同,振動效果也有不同,而帶通數(shù)字濾波器中的上限和下限頻率是可以進行選擇的。在對電動機轉(zhuǎn)子故障進行分析的過程中,主要用到的分析內(nèi)容時電流的低頻信號,選用低通濾波器可以將低頻信號直接進行過濾,無用的成分都進行過濾,可以直接提高這個信號的分析效率。

        3 結(jié)語

        用頻域分析的方式,能夠得到信號的頻率成分,能夠通過這些成分的幅度來得出故障特征頻率,根據(jù)不同的頻率對故障類型進行判斷,整個機械設(shè)備在故障診斷的過程中,這種方法十分常用,并且有廣泛的應用。而工作人員在進行故障診斷的過程中,充分掌握了頻域分析中各種信號處理方法,將這些處理方法的原理與特點都了熟于心,理論和工程是緊密地結(jié)合在一起的,無論是哪個行業(yè),在進行機械設(shè)備故障診斷時,都更加便利。而對機械故障診斷的信號處理方法進行深層分析,對工作人員而言,是具有極大的指導意義和參考價值。

        [1]楊漢鍵.基于圖信號處理的滾動軸承故障特征提取方法研究[D].長沙:湖南大學,2016.

        陜西省教育廳資助項目(14JK1865)。

        趙宣銘(1982-),男,陜西榆林人,碩士研究生,講師,主要研究方向:電氣自動化及機械的故障診斷。

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