基于小波包络分析的滚动轴承典型故障诊断技术研究
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（沈阳航空航天大学 辽宁 沈阳 110103）
【摘要】针对滚动轴承故障识别提出一种小波变换与包络谱分析相结合的方法，对产生的振动信号进行分析。结果表明小波包络分析能够很好地识别出轴承故障信息，证明了该方法能够有效地诊断出滚动轴承故障。
【关键词】滚动轴承 小波变换 故障诊断
滚动轴承是各种旋转机械中应用最广泛的机械部件，它的运行状态往往直接影响响整机的性能。很多传统信号分析方法比如Fourier变换是一种对全局的变换，表达不出信号的时频局域性质，不能很好地分析非平稳信号。随着小波理论的发展，小波分析已越来越多地应用于故障诊断，信息监测等领域。
本文的主要研究内容是以滚动轴承故障模拟试验台为载体，对采集到的振动信号进行小波包络谱分析。结果小波包络谱分析能很好地诊断出轴承故障，证明了该方法的有效性。
一、小波变换的基本原理
小波变换是对一个函数在空间和时间上进行局部化的一种数学变换，通过平移母小波获得信号的时间信息，通过缩放母小波的尺度获得信号的频率特性。平移和缩放母小波能够计算出小波的系数，而这些系数则代表了局部信号和小波之间的关系。
（一）连续小波变换（CWT）
二、滚动轴承故障振测试
滚动轴承故障模拟实验台使用PCB加速度传感器采集振动信号，安装在前后轴承座的X、Y、Z三个方向的四个位置上。试验装置利用伺服电机提供动力输出精确转速。
三、数据处理与故障诊断
滚动轴承常见的失效方式主要有磨损、腐蚀、疲劳、塑性变形、压痕、断裂、保持架损坏和胶合等。轴承工作表面若出现局部缺陷，当轴承转动时则会产生一系列的宽带冲击，这就是所谓的轴承故障频率（也叫通过频率），监测滚动轴承的振动故障信号便是检测该频率。其计算公式如下：
其中，Dc是节圆直径，Db是滚动体直径，θ是角接触角，z为滚动体个数，fr为轴的转频。
外圈故障诊断：对外环卡伤故障轴承进行的试验在转速为fr=100r/min时的分析结果如图2所示。根据式（10）计算得外圈故障特征频率为：fb=26HZ。对在故障轴承的垂直处所测得数据进行包络分析与小波分析，其中分辨率为0.5Hz。对振动信号进行小波分析，其中第3、4层分解包络图如图2所示。在图中可以很明显的看出在25.8Hz处的峰值非常高，且与理论故障频率值的误差也在允许的范围内，故可以判断图2中反映的是外环卡伤故障。
四、结论
在故障轴承测试的过程当中，所测得的信号属于非平稳信号，并且由于实验装备以及外部环境的干扰，使得测得的振动信号信噪比低。小波降噪能够很好地提高信噪比以及有效地提取主轴承故障的特征信息；同时小波变换将信号进行多层分解并重构，提高了分辨能力。通过在实验台上对滚动轴承进行测试，分析滚动轴承的振动信号，并利用小波包络谱分析对数据进行有效处理，实验结果与理论计算相吻合，很好的识别出滚动轴承的外圈故障。这为滚动轴承故障诊断提供了重要的依据。
参考文献：
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