基于多尺度Hermitian小波包络谱的轴承故障诊断.pdf基于Hermitian的小波包络谱的滚动

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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 o1994-2012ChinaAcademicJournalElectronicPublishingHouse.Allrightsreservedhttp://www.cnki.net 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: [1 Lin J Qu L. Feature Extraction Based on Morlet 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 Diagnosis[J]. Journal of Sound and Vibration 37 o1994-2012ChinaAcademicJournalElectronicPublishingHouse.Allrightsreservedhttp://www.cnki.net 中国机械工程第23卷第1期2012年1月上半月 2000,234(1):135-148 (上接第21页) [2 Prabhakar S, Mohanty A R. Sekhar AS. Applica- (1)匀速运动时,若外力矩沿x方向,二自由 tion of discrete wavelet transform for detection of度球面并联机构的2个驱动力矩M1和M2曲线相 Ball Bearing Race Fault[J].Tribology Internation 位差约90°;若外力矩沿y方向,M1随时间变化呈 al.2002,35(12):703-800 正弦曲线,M与外力矩大小相等,方向相反 [3 Li Hui, Zheng Haiqi, Tang Liwei. Wigner-Ville (2)匀加速运动时,驱动力矩M1和M2曲线 Distribution Based on EMD for Faults Diagnosis of BearingLJ]. Lecture Notes in Computer Science 相位差约90 2006,4223:803-812 (3)第三个自由度由电机3独立控制,当初始 [4 Staszcwski W], Worden K, Tomlinson G R, Timo 参数确定后,可得到位置参数与动力学参数简单 frequency Analysis in Gearbox Fault Detection直观的关系式。 Using the Wigner- Ville Distribution and Pattern Recognition [J]. 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