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基于多尺度Hermitian小波包络谱的轴承故障诊断.pdf
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详细说明:基于Hermitian的小波包络谱的滚动轴承故障的识别诊断及分析中国机械工程第23卷第1期2012年1月上半月
2.1轴承内圈的故障诊断
4000
图2所示为轴承内圈存在局部故障的时域振
3000
邇2000
动信号。图3所示为采用传统方法计算得到的振
1000
动信号的包络谱,由于受背景噪声的影响和带通
滤波、带宽选择的限制,滚动轴承的内圈故障特征
频率f在图3中没用得到明显体现
10时
2004006008001000
频率f/Hz
图5轴承内圈故障的多尺度包络谱
20
4000
-10
3000
日
0
00.U5D.10D.150.200.25
时间r/s
1000
图2轴承内圈故障信号的时域波形
400800120016002000
8000
频率f/Hz
6000
图6轴承内圈故障的小波包络谱(s=2)
4000
为验证多尺度 Hermitian小波包络谱轴承故
障诊断方法的高效性和有效性,将该方法与Hi
2000
bert- Huang变换进行了对比。图7所示为轴承
2004006008001000
内圈故障振动信号经验模态分解(EMD)的结果,
频率f/Hz
共13个分量,其中c1~c12为各个固有经验模态
图3轴承内圈故障的包络谱
函数(IMF),1.为残量。图8所示为轴承内圈故
图4所示为轴承内圈故障振动信号经Her障振动信号各个经验模态函数的包络谱。由图7
mitian小波变换后,由式(13)计算得到的振动信
和图8可知,c1为轴承内圈故障激励的高频冲击
号x(1)的多尺度幅值包络。图5所示为由式分量。图9所示为c1分量的包络谱。对比图9
(14)计算得到的振动信号x(1)多尺度包络谱
和图6可以看出:虽然在图9轴承内圈故障特征
从图5可以看出,高能量的峰值线出现在频率为频率f及其二倍频处,也出现了明显的峰值线,
1485Hz及其高倍频处,对应着轴承内圈故障特但其信号分析的信噪比明显比图6低得多。
征频率∫及其高倍频,说明多尺度 Hermitian小
多尺度 Hermitian小波包络谱轴承故障诊断
波包络谱能在强噪声信号中有效提取滚动轴承故方法不仅信噪比高,而且计算量小。表1为多尺
障特征。图6所示为尺度-2时振动信号包络度 Hermitian小波包络谱轴承故障诊断方法与
谱,在轴承内圈故障特征频率∫及其高倍频处, Morlet小波、 Hilbert- huang变换方法计算效率
出现明显的峰值线。从图5和图6可以看出,多对比表。从表1可知: Hilbert- Huang变换的运
尺度 Hermitian小波包络谱能在强噪音背景下准
算时间是 Hermitian小波的305倍,可见采用
确检测分析信号,能有效捕捉混杂在强噪声信号 Hermitian小波方法计算量小,可大幅提高运算
中瞬态冲击信号,有效提高了轴承故障识别的准效率,说明多尺度 Hermitian小波包络谱轴承故
确性和可靠性。
障诊断方法非常适宜滚动轴承的在线故障检测,
25
20
是一种高效的滚动轴承故障诊断方法。
15
表1各方法运算时间对比
Hermitian小波
19
Morlet小波
27
Hilbert- Huang变換
0.05008.150.200.25
2.2轴承外圈的故障诊断
时间t/s
图10所示为208轴承外圈存在局部裂纹故
图4轴承内圈故障的多尺度幅值包络
障的时域振动信号。图11所示为轴承外圈故障
振动信号经 Hermitian小波变换后,由式(13)计
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基于多尺度 Hermitian小波包络谱的轴承故障诊断——艾树峰
40
日
0
0.5
00.050.100.150.200.25
时间t/s
0.5
图10轴承外圈故障信号的时域波形
日
0.2
6
创
塑0.2
3
2
oNwwwwwwwwwwinlj
0
0.1
0.1
0.050.100150.200.25
时间t
0.05
图11轴承外圈故障的多尺度幅值包络
0,05
0,01
800
600
400
D.005
0,010
200
00.050.100.150.200.25
时间t/
图7轴承内圈故障信号的EM
0060
8001
200
坐2000
频率f。/Hz
1000
图12轴承外圈故障的多尺度包络谱
800
击不示
2.5
02004006008001000
频率f/Ha
400
图"轴承内圈故障的各个IMF的包络谱
200
3000
00
800120016002000
2000
频率f。/Hz
s1000
图13轴承外圄故障的小波包络谱(s=1)
Hermitian小波变换和包络谱分析技术的优点。
400
120016002000
Hermitian小波能有效检测信号的奇异点,能在
频率f:/Hz
图9c1分量的包络谱
强噪声环境下,有效提取轴承故障产生的周期性
瞬态冲击,在尺度一频率一能量三维图中得到了
算得到的振动信号x(t)的多尺度幅值包络。图
12所示为由式(14)计算得到的振动信号多尺度
很好描述。通过轴承内圈、外圈故障振动信号的
分析可知:多尺度 Hermitian小波包络谱方法能
包络谱,图13所示为尺度s-1时振动信号的包
络谱。从图12和图13可以看出:高能量的峰值有效提取混杂在强噪声环境中的轴承故障位置和
类型,且计算量小,是机械设备在线故障检测的有
线出现在频率为1015Hz及其高倍频处,对应着
效方法。
轴承外圈故障特征频率f及其高倍频。
3结语
参考文献:
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本文提出了基于多尺度 Hermitian小波包络
Wavelet and Its Application for Mechanical Fault
谱的轴承故障诊断方法。该方法綜合利用了
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中国机械工程第23卷第1期2012年1月上半月
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(上接第21页)
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相位差约90
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(3)第三个自由度由电机3独立控制,当初始
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作者简介:艾树峰,男1959年生,江传媒学院电子信息学院
1956年生。河北大学电子信息工程学院教授。金振林,男,1962
劑教授。研究方向为测量仪器、机电设备故障诊断及信号处理。
年生。燕山大学机械工程学院教授、博士研究生导與。
发表论文30余篇。
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