一种滚动轴承故障程度判断方法技术

本发明专利技术涉及一种滚动轴承故障程度判断方法，包括以下步骤：步骤1、获取轴承振动的窄带包络谱图，根据所述窄带包络谱图得到滚动轴承的故障判定值f；步骤2、根据轴承温度计算增益系数g；步骤3、根据所述故障判定值f和所述增益系数g，判断轴承故障程度。本技术方案从轴承振动和轴承温度两方面综合考虑，提高了滚动轴承故障程度诊断的准确性和有效性。

A method for judging the fault degree of rolling bearing

The invention relates to a method for judging the fault degree of a rolling bearing, which comprises the following steps: step 1, obtaining the narrow-band envelope spectrum of the bearing vibration, obtaining the fault judgment value f of the rolling bearing according to the narrow-band envelope spectrum; step 2, calculating the gain coefficient g according to the bearing temperature; step 3, judging value f and the fault judgment value f according to the said fault and The gain coefficient g is used to determine the degree of bearing failure. Considering the bearing vibration and bearing temperature, the technical scheme improves the accuracy and effectiveness of fault diagnosis of rolling bearing.

【技术实现步骤摘要】
一种滚动轴承故障程度判断方法
：本专利技术涉及机械故障诊断
，尤其涉及一种滚动轴承故障程度判断方法。
技术介绍
：滚动轴承在工业中具有广泛应用，是旋转机械中最为重要的部件。因其经常工作在重载、高速、高温等恶劣环境，非常容易损坏。滚动轴承故障发展有不同的阶段，故障严重程度不高的时候，可以继续运行，如果此时进行更换，无疑增加运行成本；故障发展比较严重的时候就要及时进行维护和更换，如果处理较晚，可能引发较大事故。所以对于滚动轴承故障程度的判断尤为重要。目前，对滚动轴承存在故障的判断方法较多，但没有对故障发展程度的判断方法，且检测参数较为单一，难以准确、综合的反应滚动轴承故障发展程度。
技术实现思路
：为了克服上述现有技术中存在的问题，本专利技术提出了一种滚动轴承故障程度判断方法，具体的实施方式如下。本专利技术实施例提供一种滚动轴承故障程度判断方法，包括以下步骤：步骤1、获取轴承振动的窄带包络谱图，根据所述窄带包络谱图得到滚动轴承的故障判定值f；步骤2、根据轴承温度计算增益系数g；步骤3、根据所述故障判定值f和所述增益系数g，判断轴承故障程度。在本专利技术的一个实施例中，所述步骤1包括：步骤11、获取滚动轴承的原始振动信号；步骤12、对所述原始振动信号分别进行低通滤波、带通滤波和高通滤波，获取窄带时域波形；步骤13、对所述窄带时域波形进行Hilbert变换，获取窄带包络波形；步骤14、对所述窄带包络波形进行FFT变换，获取窄带包络谱图；步骤15、根据所述窄带包络谱图计算所述故障判定值f。在本专利技术的一个实施例中，所述窄带时域波形包括低频时域波形、中频时域波形和高频时域波形；所述窄带包络波形包括低频包络波形、中频包络波形和高频包络波形；所述窄带包络谱图包括低频包络谱图、中频包络谱图和高频包络谱图。在本专利技术的一个实施例中，所述步骤15包括：步骤151、对所述包络谱图中的幅值，采用冒泡排序法，查找前N个幅值及其对应的频率，将所述前N个幅值设为过度幅值,其中，N大于等于0小于等于30；步骤152、从所述过度幅值对应的频率中查找故障频率及其倍频，若找到，则反馈过度系数为1，若未找到，则反馈过度系数为0；步骤153、分别获取低频包络谱图对应的低频过度系数、中频包络谱图对应的中频过度系数和高频包络谱图对应的高频过度系数；步骤154、根据所述低频过度系数、所述中频过度系数和所述高频过度系数计算所述故障判定值f。在本专利技术的一个实施例中，所述步骤152之前还包括：步骤1511、设定幅值下限，筛选出大于所述幅值下限的过度幅值。在本专利技术的一个实施例中，所述故障频率包括：轴承外圈故障频率、轴承内圈故障频率、轴承滚动体故障频率、轴承保持架故障频率。在本专利技术的一个实施例中，所述步骤2包括：步骤21、检测轴承温度并记录；步骤22、根据所述轴承温度获取轴承的温度系数；步骤23、根据所述轴承温度和所述温度系数计算增益系数：其中，fT为温度系数，T为轴承温度。在本专利技术的一个实施例中，所述步骤3包括：计算轴承故障系数S：S＝g*f；根据所述轴承故障系数S判断轴承故障程度。本专利技术的有益效果为：本专利技术实施例根据轴承故障发展的特点提出了一种简单可靠的基于增益算法的滚动轴承故障程度判断方法，首先根据原始振动信号获取包络谱图，对轴承故障进行判定；然后根据温度上限对轴承温度值进行增益计算，得到增益系数；最后将故障判定值和增益系数相乘，从而判断滚动轴承故障发展程度；本技术方案克服了以往的单一地从振动信号判断故障及不能反映故障程度的不足，从轴承振动和轴承温度两方面综合考虑，提高了滚动轴承故障程度诊断的全面性、准确性和有效性，从而为设备维护提供较好的参考价值。附图说明图1是本专利技术实施例提供的判断方法的流程图；图2是本专利技术实施例中检测到的滚动轴承的原始振动信号；图3(a)为低频时域波形；图3(b)为中频时域波形；图3(c)为高频时域波形；图4(a)为低频包络波形；图4(b)为中频包络波形；图4(c)为高频包络波形；图5(a)为低频包络谱图；图5(b)为中频包络谱图；图5(c)为高频包络谱图。具体实施方式为使本专利技术的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图对本专利技术的具体实施方式做详细的说明。实施例一如图1所示，本专利技术实施例提供一种滚动轴承故障程度判断方法，包括以下步骤：步骤1、获取轴承振动的窄带包络谱图，根据所述窄带包络谱图得到滚动轴承的故障判定值f；步骤2、根据轴承温度计算增益系数g；步骤3、根据所述判断结果f和所述增益系数g，判断轴承故障程度。本专利技术实施例提出了一种基于增益算法的滚动轴承故障程度判断方法，根据轴承故障发展的特点进行设定，首先根据轴承原始振动信号获取包络谱图，从而对轴承故障进行判定，并通过故障判定值f表示；然后根据轴承温度进行增益计算，得到增益系数g；最后将故障判定值f和增益系数g相乘，从而判断滚动轴承故障发展程度；本技术方案从轴承振动和轴承温度两方面综合考虑，提高了滚动轴承故障程度诊断的准确性和有效性。实施例二如图2-图5(c)所示，图2是本专利技术实施例中检测到的滚动轴承的原始振动信号；图3(a)为低频时域波形；图3(b)为中频时域波形；图3(c)为高频时域波形；图4(a)为低频包络波形；图4(b)为中频包络波形；图4(c)为高频包络波形；图5(a)为低频包络谱图；图5(b)为中频包络谱图；图5(c)为高频包络谱图。在上述实施例的基础上，本实施例对如何利用故障判定值f和增益系数g判断轴承故障程度做详细说明。本专利技术的滚动轴承故障程度判断方法，具体如下：第一步，如图2所示，利用振动感应器检测滚动轴承的振动频率，记为原始振动信号；第二步，对原始振动信号进行低通滤波、带通滤波和高通滤波，具体的低通滤波频率如1500Hz以下；带通滤波频率如1500Hz-3000Hz之间；高通滤波频率如3000Hz以上；如图3(a)-图3(c)所示，对应地获得低频时域波形、中频时域波形和高频时域波形；第三步，如图4(a)-图4(c)所示，利用希尔伯特(Hilbert)变换分别对低频时域波形进行变换，获取低频包络波形；对中频时域波形进行变换，获取中频包络波形；对高频时域波形进行变换，获取高频包络波形；第四步，如图5(a)-图5(c)所示，利用快速傅里叶(FFT)变换对第三步获取的低频包络波形进行处理，获得低频包络谱图；对中频包络波形进行处理，获得中频包络谱图；对高频包络波形进行处理，获得高频包络谱图；第五步，根据低频包络谱图、中频包络谱图和高频包络谱图对其进行分析计算故障判定值f；具体的以图5(c)所示的高频包络谱图为例进行说明，对高频包络谱图进行最大幅值搜索，每个最大幅值代表一个尖峰能量，采用冒泡排序法对高频包络谱图中的幅值进行排序，找出排序在前N个的幅值及其对应的频率，该些筛选出来的前N个幅值，即为过度幅值，N大于等于0小于等于30；本专利技术实施例中，N取值为20。对筛选出来的这20个幅值进行再筛选，具体是设定幅值下限，利用该幅值下限对已经选出的20个幅值进行再次筛选，大于该幅值下限的保留，并反馈该幅值及其对应频率，小于该幅值下限的则舍弃，并反馈NONE；这样做的目的是为了过滤噪声信号。在风机
中，幅值下限一般设为0.02G；需要说明的是，当不需要进行噪声过滤时，默本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种滚动轴承故障程度判断方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1、获取轴承振动的窄带包络谱图，根据所述窄带包络谱图得到滚动轴承的故障判定值f；步骤2、根据轴承温度计算增益系数g；步骤3、根据所述故障判定值f和所述增益系数g，判断轴承故障程度。

【技术特征摘要】
1.一种滚动轴承故障程度判断方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1、获取轴承振动的窄带包络谱图，根据所述窄带包络谱图得到滚动轴承的故障判定值f；步骤2、根据轴承温度计算增益系数g；步骤3、根据所述故障判定值f和所述增益系数g，判断轴承故障程度。2.根据权利要求1所述的判断方法，其特征在于，所述步骤1包括：步骤11、获取滚动轴承的原始振动信号；步骤12、对所述原始振动信号分别进行低通滤波、带通滤波和高通滤波，获取窄带时域波形；步骤13、对所述窄带时域波形进行Hilbert变换，获取窄带包络波形；步骤14、对所述窄带包络波形进行FFT变换，获取窄带包络谱图；步骤15、根据所述窄带包络谱图计算所述故障判定值f。3.根据权利要求2所述的判断方法，其特征在于，所述窄带时域波形包括低频时域波形、中频时域波形和高频时域波形；所述窄带包络波形包括低频包络波形、中频包络波形和高频包络波形；所述窄带包络谱图包括低频包络谱图、中频包络谱图和高频包络谱图。4.根据权利要求3所述的判断方法，其特征在于，所述步骤15包括：步骤151、对所述包络谱图中的幅值，采用冒泡排序法，查找前N个幅值及其对应的频率，将所述前N个幅值...

【专利技术属性】
技术研发人员：贺少华，
申请(专利权)人：内蒙古久和能源装备有限公司，
类型：发明
国别省市：内蒙古,15