简述滚动轴承故障特征信息提取与相关方法的应用

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【摘要】本文根据滚动轴承故障的产生原因进行了一系列的分析和研究，提出了滚动轴承故障特征信息的提取方法。研究表明，滚动轴承故障会导致轴承座或其他部件的共振现象，在对轴承振动信号进行了科学的FFT分析之后，完全可以自动的提取对于滚动轴承的故障特征信息。通过对滚动轴承的振动信号加以分析之后，我们可以方便快捷的检查和诊断出滚动轴承是否存在故障问题。

【关键词】滚动轴承；故障；提取

一、引言

滚动轴承由于其自身的良好特点在旋转机械当中的应用非常普遍，但滚动轴承有时会产生一定的故障，会对整个机械的正常运行造成影响，所以我们应当通过一定的技术手段及时的发现和处理滚动轴承的故障。振动诊断法可以有效的检测出滚动轴承的运行状况，使得对滚动轴承的故障检测更加简单方便。小波包分析法也是一个新兴的强大分析方法，它的优点是可以同步的分析振动信号的时域和频域信息。本文对如如何及时的发现滚动轴承的故障，保障机械的正常运行提出一些切实可行的诊断方法以供参考。

二、滚动轴承故障特征

对于滚动轴承，当轴承的滚子、内圈、外圈存在局部不规则损伤，如剥落、点蚀、裂纹等时，在轴承运转过程中，轴承的其他零件必然会间断地撞击故障部位，产生冲击，从而激起轴承座或其他机械零部件产生共振，形成一系列冲击振动。实测的轴承振动信号中，除了损伤引起的冲击振动，还包含大量的其他振动信号。对于仅有早期故障的轴承，由损伤引起的冲击信号极其微弱，被正常的振动信号所淹没，直接对振动信号作频谱分析根本无法检测出来。振动信号频谱还具有两个明显的特点，一个是就留存了所有强烈冲击之后的频率成分；另一个是在谱图当中清晰的显示了高频的共振峰群，因为轴承座与其它的机械零件同样有着相当高的固有频率，所以共振反应的图谱峰群都将会显现到高频区域。一般情况下，振动信号里面都不含有高频成分，那么冲击产生的高频固有振动会受到正常振动信号对其造成的干扰较小。所以对冲击产生的高频固有振动分析之后，将会是对故障特征信息进行提取的一种非常方便的有效手段。

三、包络检测原理

包络检测利用共振的特性来提取埋藏于正常振动信号中的故障冲击信息。如上所述，由于正常振动信号不含高频分量，而滚动轴承故障冲击中则含有。因此，可利用一个高频的、正常振动信号的频率达不到的谐振系统，剔除正常振动信号、响应冲击激励，实现冲击信息的提取。为此通常把传感器拾取的信号放大，然后经过中心频率等于压电加速度计谐振频率的带通滤波器滤波，再经包络检波器的检波，就得到与故障冲击发生频率相同的低频信号，对此信号进行频谱分析，可以很容易诊断轴承故障发生的部位，这就是包络检测的基本原理。

四、小波包算法

小波包分析为信号提供了一种非常精细的分析方法。它可以对频带以内的全部信号正交分解，在分析了信号特点之后，可以自动的选取配套的频带，并且会起到提高时频分辨率的效果，所以小波包分析法的应用非常方便有效，而且将会越来越广泛。小波包分析法的显著优点就是可以灵活提取全部频段或者部分频段的信息内容，清除不需要的其它频段信息并重构提取信号，所以分解过程中只要做到有用信号与干扰信号分开并分解到不同频段就可以。所以小波包的重构能力以及抗干扰非常强，会有效提取有用信号，频率漂移对它的影响都非常有限。所以我们可以使用小波包分析法来提取滚动轴承的高频共振来分析故障是否产生。

五、滚动轴承故障特征信息的提取

振动加速度传感器测量的轴承信号经过前置信号调理器预处理后直接送入计算机进行A/D转换。计算机对A/D信号的处理过程需要进行小波包分解和FFT分析，这种手段方便简单，完全可以达到对轴承高频共振频带自动识别的效果。计算机分析高频的共振频带之后，分解采样信号便可以自动提取共振频带系数，之后进行一系列的重构，便提取到了高频共振频带信号。经过对共振频带信号的FFT分析以及包络检测之后，我们可以及时准确的诊断出滚动轴承的故障。

1、一般的轴承压电加速度计系统所具有的高频共振频带是不变的。通常情况下，可以将压电加速度计以螺纹连接的方法安装到轴承座或者箱体，这样一来加速度计自身频率会达到12千赫兹以上，这种频率的振动已经不含有低频振动了。实验显示，一般轴承振动信号在产生了多个共振谱峰的时候，使用高共振频率的压电加速度计来进行带通滤波调解，可以及时的诊断出轴承故障。完全可以使用计算机软件识别轴承振动信号频谱图当中出现的高频共振峰，其识别需要遵循以下情况，频率达到了12千赫兹，高频共振频带的共振峰与工作频率成正比，使用包络检测处理手段得到的信号信噪比会更好。

2、高频共振频带的自动识别过程，不一定每次测试分析都得进行。对于一个具体的轴承―压电加速度计系统来说，只需要在第一次测试分析时进行高频共振频带的自动识别，让计算机自动记住该共振频带，以后再对该轴承―压电加速度计系统进行测试分析时，就不必进行高频共振频带的自动识别。这种处理方法可节约计算机机时。而此方法在计算机软件中是容易实现的。

3、小波包的分解层数尽量不要太多，因为太多会加重计算机的计算负担。只要达到可以将高频共振频带和其它干扰信号分解分配到不同频段的效果就行。在分析了振动信号取样频率和共振频带中心频率以及带宽之后再决定小波包应当分解的分解层数。

4、在滚动轴承振动信号的小波包分析中，采用Daubechies函数作为小波函数。损伤引起的滚动轴承振动信号呈一衰减振荡形状。Daubechies小波函数能较好地适应滚动轴承振动信号的这一特征。为了更好地突出这一特征，从而能从混有大量背景噪声的振动信号中很好地检测出损伤故障。

5、在包络检波之后，一般要对包络信号进行重采样，再作FFT分析。对包络信号进行重采样的目的是降低采样频率，以提高信号的频率分辨率。

六、结束语

综上所述，本文依据滚动轴承的特点，采用了小包波分析手段和包络检测的方法，简单方便的达到了对滚动轴承的故障作出检测和诊断的目的。其原理是当滚动轴承发生故障的时候将会对轴承座或其它零部件产生一定的共振效果，当我们使用小包波分析法，通过对振动信号的采样分析识别振动频带并重构之后，可以直观有效的检测出滚动轴承的运行情况以及是否存在故障情况。实践表明，在这种方法下对滚动轴承的故障检测将会非常的及时、准确。使得对滚动轴承的故障检测工作变得简单方便而且及时有效。

参考文献

[1]陆红军.浅谈机械工程及自动化.《黑龙江科技信息》，2013年20期