本發(fā)明涉及旋轉(zhuǎn)機械故障診斷技術(shù)領(lǐng)域，特別是涉及一種滾動軸承的故障診斷方法。

背景技術(shù)：

滾動軸承在工業(yè)系統(tǒng)中應(yīng)用廣泛，作為旋轉(zhuǎn)機械的關(guān)鍵部件，其運行狀態(tài)決定著整個系統(tǒng)的性能，據(jù)不完全統(tǒng)計，導(dǎo)致旋轉(zhuǎn)機械出現(xiàn)故障的原因約有30％是因為滾動軸承出現(xiàn)故障。

由此可見，如何實現(xiàn)對滾動軸承的故障診斷以保證設(shè)備能夠安全、高效的長期運行是本領(lǐng)域技術(shù)人員亟待解決地問題。

技術(shù)實現(xiàn)要素：

本發(fā)明的目的是提供一種滾動軸承的故障診斷方法，用于實現(xiàn)對滾動軸承的故障診斷以保證設(shè)備能夠安全、高效的長期運行。

為解決上述技術(shù)問題，本發(fā)明提供一種滾動軸承的故障診斷方法，包括：

獲取滾動軸承的振動信號；

利用EMD經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解算法將所述振動信號進行信號分解得到分解信號；

采用PeakVue對所述分解信號進行峰值提取、包絡(luò)檢波以及時頻域的轉(zhuǎn)換得到頻譜信號；

計算所述滾動軸承的故障頻率；

將所述頻譜信號和所述故障頻率進行對比得到所述滾動軸承的故障診斷結(jié)果。

優(yōu)選地，在所述利用EMD經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解算法將所述振動信號進行信號分解得到分解信號之前還包括：對所述振動信號進行濾波；

其中，通過高通濾波器對所述振動信號進行濾波。

優(yōu)選地，所述高通濾波器的截止頻率為所述振動信號的最大頻率的3-4倍。

優(yōu)選地，所述振動信號為振動加速度信號；

其中，通過振動加速度傳感器獲取所述振動加速度信號。

優(yōu)選地，所述采用PeakVue對所述分解信號進行峰值提取、包絡(luò)檢波和時域和頻域的轉(zhuǎn)換得到頻譜信號具體包括：

以預(yù)定采樣時間間隔對所述分解信號進行峰值提取得到峰值提取信號；

利用希爾伯特變換對所述峰值提取信號進行處理得到包絡(luò)信號；

利用FFT變換對所述包絡(luò)信號進行變換得到所述頻譜信號。

優(yōu)選地，所述預(yù)定采樣時間間隔為所述振動信號的最大頻率的2.56倍的倒數(shù)。

優(yōu)選地，所述故障頻率具體包括外圈故障頻率、內(nèi)圈故障頻率、滾動體故障頻率或保持架故障頻率。

優(yōu)選地，所述將所述頻譜信號和所述故障頻率進行對比得到所述滾動軸承的故障診斷結(jié)果具體為：

利用所述頻譜信號得到頻譜圖；

判斷所述頻譜圖中的頻率范圍是否包含所述外圈故障頻率、內(nèi)圈故障頻率、滾動體故障頻率、保持架故障頻率以及各自的整數(shù)倍頻率；

如果是，則輸出故障提示信息；

如果否，則輸出正常提示信息；

其中，所述故障診斷結(jié)果包括所述故障提示信息和所述正常提示信息。

本發(fā)明所提供的滾動軸承的故障診斷方法，包括獲取滾動軸承的振動信號；利用EMD經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解算法將振動信號進行信號分解得到分解信號；采用PeakVue對分解信號進行峰值提取、包絡(luò)檢波以及時頻域的轉(zhuǎn)換得到頻譜信號；計算滾動軸承的故障頻率；將頻譜信號和故障頻率進行對比得到滾動軸承的故障診斷結(jié)果。由此可見，通過采用EMD經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解算法與PeakVue方法結(jié)合可以實現(xiàn)對滾動軸承的故障診斷，更為重要的是，該方法可以在線完成，保證設(shè)備能夠安全、高效的長期運行。

附圖說明

為了更清楚地說明本發(fā)明實施例，下面將對實施例中所需要使用的附圖做簡單的介紹，顯而易見地，下面描述中的附圖僅僅是本發(fā)明的一些實施例，對于本領(lǐng)域普通技術(shù)人員來講，在不付出創(chuàng)造性勞動的前提下，還可以根據(jù)這些附圖獲得其他的附圖。

圖1為本發(fā)明提供的一種滾動軸承的故障診斷方法的流程圖；

圖2為本發(fā)明實施例提供的振動信號濾波前和濾波后的時域波形圖；

圖3為本發(fā)明實施例提供的EMD分解，分解后的第一分量與第二分量的時域波形圖；

圖4為本發(fā)明實施例提供的第一分量峰值提取前和峰值提取后的時域波形圖；

圖5為本發(fā)明實施例提供的第一分量的PeakVue頻譜圖。

具體實施方式

下面將結(jié)合本發(fā)明實施例中的附圖，對本發(fā)明實施例中的技術(shù)方案進行清楚、完整地描述，顯然，所描述的實施例僅僅是本發(fā)明一部分實施例，而不是全部實施例?；诒景l(fā)明中的實施例，本領(lǐng)域普通技術(shù)人員在沒有做出創(chuàng)造性勞動前提下，所獲得的所有其他實施例，都屬于本發(fā)明保護范圍。

本發(fā)明的核心是提供一種滾動軸承的故障診斷方法。

為了使本技術(shù)領(lǐng)域的人員更好地理解本發(fā)明方案，下面結(jié)合附圖和具體實施方式對本發(fā)明作進一步的詳細(xì)說明。

在滾動軸承的故障診斷中，早期的輕微故障信息常常被噪聲所淹沒，很難發(fā)現(xiàn)和提取出來，因此需要找到一個有效的信號處理方法來提高滾動軸承振動信號的信噪比，以便突出其故障特征，而傳統(tǒng)的信號處理技術(shù)在處理振動信號這種非線性的信號時效果不好或局限性較大，這限制著滾動軸承故障診斷的進一步發(fā)展和研究。

圖1為本發(fā)明提供的一種滾動軸承的故障診斷方法的流程圖。如圖1所示，滾動軸承的故障診斷方法包括：

S10：獲取滾動軸承的振動信號。

在具體實施方式中，振動信號可以為振動速度信號、振動加速度信號等。但是在實際應(yīng)用中，振動加速度信號更能真實反映滾動軸承的故障特征，因此，作為一種優(yōu)選地實施方式，振動信號為振動加速度信號。通過振動加速度傳感器獲取振動加速度信號，在具體操作中，通過磁座將振動傳感器吸附在滾動軸承座上以獲取振動加速度信號。

S11：利用EMD經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解算法將振動信號進行信號分解得到分解信號。

采用EMD分解過程為：

1)對任意給定的信號x(t)，首先找出信號x(t)的所有的極大值和極小值點，然后用三次樣條曲線連接所有的極大值形成上包絡(luò)線，對所有極小值運用同樣方法構(gòu)造下包絡(luò)線。求上、下包絡(luò)線的平均值m₁，信號x(t)和m₁的差值記為h₁，則得到：

h₁＝x(t)-m₁ (公式1)

將h₁視為x(t)，重復(fù)上述步驟，直到h_i滿足兩個條件時，則其成為從原始信號剝離出來的第一階分量，記為c₁。

上述兩個條件為：一是其極值點個數(shù)和過零點數(shù)相同或最多相差一個，二是其上下包絡(luò)關(guān)于時間軸局部對稱。

2)將c₁從x(t)中剝離出來，剩下一個去掉高頻振動模態(tài)的r₁，即得到：

r₁＝x(t)-c₁ (公式2)

把r₁作為新的x(t)，重復(fù)步驟1)，直到第N階的殘余信號為單調(diào)函數(shù)，不能再分解出分量。

r_N＝r_N-1-c_N (公式3)

由上述分解方法可知，x(t)被分解成N個可分離分量和一個殘余項，即得到：

上式中：r_N(t)為殘余項，代表信號的平均趨勢；各分量c_i(t)代表信號從高頻到低頻的成分，每一頻率段所包含的頻率成分是不同的，同一個分量中，不同時刻的瞬時頻率也是不同的，這種不同頻率成分的局部時間分布是隨信號本身變化而改變的。

S12：采用PeakVue對分解信號進行峰值提取、包絡(luò)檢波以及時頻域的轉(zhuǎn)換得到頻譜信號。

在對振動信號進行EMD分解后，采用PeakVue對分解信號進行峰值提取、包絡(luò)檢波以及時頻域的轉(zhuǎn)換得到頻譜信號。

S13：計算滾動軸承的故障頻率。

在具體實施中，故障頻率可以包括外圈故障頻率、內(nèi)圈故障頻率、滾動體故障頻率或保持架故障頻率等。要計算各個故障頻率首先要查詢滾動軸承信息，該信息包括滾珠個數(shù)n，滾動體直徑d，軸承直徑D，滾動體接觸角α等，并獲取軸承轉(zhuǎn)速r，單位：轉(zhuǎn)/分鐘。

根據(jù)以下公式計算滾動軸承故障頻率：

S14：將頻譜信號和故障頻率進行對比得到滾動軸承的故障診斷結(jié)果。

可以理解的是，上述公式5-8計算出的頻率是對應(yīng)的硬件發(fā)生故障時的頻率，如果在頻譜信號中有對應(yīng)的頻率則說明對應(yīng)的硬件就發(fā)生故障。另外，在試驗過程中發(fā)現(xiàn)，故障頻率的整數(shù)倍的幅值也較大，因此，在對比過程中，還可以加入故障頻率的整數(shù)倍的分析，本實施例不作限定。另外，由于滾動軸承的內(nèi)圈、外圈、滾動體和保持架都是金屬，容易產(chǎn)生碰撞，因此，振動信號容易受到干擾。為了優(yōu)化本方案，在步驟S14的比對過程中，可以對故障頻率設(shè)置一個區(qū)間，在這個區(qū)間內(nèi)如果幅值較大，也可以判斷為故障，本實施例不再贅述。

本實施例提供的滾動軸承的故障診斷方法，包括獲取滾動軸承的振動信號；利用EMD經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解算法將振動信號進行信號分解得到分解信號；采用PeakVue對分解信號進行峰值提取、包絡(luò)檢波以及時頻域的轉(zhuǎn)換得到頻譜信號；計算滾動軸承的故障頻率；將頻譜信號和故障頻率進行對比得到滾動軸承的故障診斷結(jié)果。由此可見，通過采用EMD經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解算法與PeakVue方法結(jié)合可以實現(xiàn)對滾動軸承的故障診斷，更為重要的是，該方法可以在線完成，保證設(shè)備能夠安全、高效的長期運行。

在上述實施例的基礎(chǔ)上，還包括：對振動信號進行濾波；

其中，通過高通濾波器對振動信號進行濾波。

通過濾波可以降低干擾信號對振動信號本身的影響。為了實現(xiàn)較好的濾波效果，辦法實施例中采用高通濾波器對振動信號進行濾波。作為優(yōu)選地，高通濾波器的截止頻率為振動信號的最大頻率的3-4倍。在具體實施中，可以將內(nèi)圈故障頻率作為振動信號的最大頻率，即高通濾波器的截止頻率為內(nèi)圈故障頻率的3-4倍。

在上述實施例的基礎(chǔ)上，采用PeakVue對分解信號進行峰值提取、包絡(luò)檢波和時域和頻域的轉(zhuǎn)換得到頻譜信號具體包括：

以預(yù)定采樣時間間隔對分解信號進行峰值提取得到峰值提取信號。

作為優(yōu)選地實施方式，預(yù)定采樣時間間隔為振動信號的最大頻率的2.56倍的倒數(shù)，即1/(2.56*振動信號的最大頻率)。

利用希爾伯特變換對峰值提取信號進行處理得到包絡(luò)信號。

利用FFT變換對包絡(luò)信號進行變換得到頻譜信號。

由于希爾伯特變換和FFT變換為本領(lǐng)域技術(shù)人員熟知，這里不再贅述。

在上述實施例的基礎(chǔ)上，將頻譜信號和故障頻率進行對比得到滾動軸承的故障診斷結(jié)果具體為：

利用頻譜信號得到頻譜圖；

判斷頻譜圖中的頻率范圍是否包含外圈故障頻率、內(nèi)圈故障頻率、滾動體故障頻率、保持架故障頻率以及各自的整數(shù)倍頻率；

如果是，則輸出故障提示信息；

如果否，則輸出正常提示信息；

其中，故障診斷結(jié)果包括故障提示信息和正常提示信息。

為了讓本領(lǐng)域技術(shù)人員更加清楚本發(fā)明提供的技術(shù)方案，以下給出一個具體例子加以說明。

本發(fā)明中使用轉(zhuǎn)速為1722r/min、采樣率為12kps的滾動軸承內(nèi)圈故障數(shù)據(jù)，經(jīng)計算內(nèi)圈故障頻率為155.42Hz，設(shè)置高通濾波器的截止頻率為700Hz。圖2為本發(fā)明實施例提供的振動信號濾波前和濾波后的時域波形圖。

按照公式(1)～(4)對濾波后的信號進行EMD分解，分解后的第一分類與第二分量的時域波形如圖3所示。圖3為本發(fā)明實施例提供的EMD分解，分解后的第一分量與第二分量的時域波形圖。

根據(jù)上述峰值提取原理，設(shè)定采樣時間間隔取1/(2.56*155.42)≈3ms，然后對EMD分解的第一分量進行峰值提取。峰值提取前后的時域波形如圖4所示。圖4為本發(fā)明實施例提供的第一分量峰值提取前和峰值提取后的時域波形圖。選取第一分量先進行希爾伯特變換提取其包絡(luò)信號，并利用FFT變換將包絡(luò)信號從時域變換到頻域，繪制頻譜圖，如圖5所示，圖5為本發(fā)明實施例提供的第一分量的PeakVue頻譜圖。從圖5可以看出內(nèi)圈故障頻率的1至3倍頻很明顯，分別為155.3Hz、310.5Hz、465.8Hz，同時轉(zhuǎn)頻29.5的1倍頻對應(yīng)有較大的幅值，表明有內(nèi)圈故障發(fā)生。

以上對本發(fā)明所提供的滾動軸承的故障診斷方法進行了詳細(xì)介紹。說明書中各個實施例采用遞進的方式描述，每個實施例重點說明的都是與其他實施例的不同之處，各個實施例之間相同相似部分互相參見即可。對于實施例公開的裝置而言，由于其與實施例公開的方法相對應(yīng)，所以描述的比較簡單，相關(guān)之處參見方法部分說明即可。應(yīng)當(dāng)指出，對于本技術(shù)領(lǐng)域的普通技術(shù)人員來說，在不脫離本發(fā)明原理的前提下，還可以對本發(fā)明進行若干改進和修飾，這些改進和修飾也落入本發(fā)明權(quán)利要求的保護范圍內(nèi)。

專業(yè)人員還可以進一步意識到，結(jié)合本文中所公開的實施例描述的各示例的單元及算法步驟，能夠以電子硬件、計算機軟件或者二者的結(jié)合來實現(xiàn)，為了清楚地說明硬件和軟件的可互換性，在上述說明中已經(jīng)按照功能一般性地描述了各示例的組成及步驟。這些功能究竟以硬件還是軟件方式來執(zhí)行，取決于技術(shù)方案的特定應(yīng)用和設(shè)計約束條件。專業(yè)技術(shù)人員可以對每個特定的應(yīng)用來使用不同方法來實現(xiàn)所描述的功能，但是這種實現(xiàn)不應(yīng)認(rèn)為超出本發(fā)明的范圍。

結(jié)合本文中所公開的實施例描述的方法或算法的步驟可以直接用硬件、處理器執(zhí)行的軟件模塊，或者二者的結(jié)合來實施。軟件模塊可以置于隨機存儲器(RAM)、內(nèi)存、只讀存儲器(ROM)、電可編程ROM、電可擦除可編程ROM、寄存器、硬盤、可移動磁盤、CD-ROM、或技術(shù)領(lǐng)域內(nèi)所公知的任意其它形式的存儲介質(zhì)中。