一种滚动轴承故障诊断方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术提供一种滚动轴承故障诊断方法及装置，属于故障诊断技术领域。该方法包括：利用加速度传感器获取待测滚动轴承的振动加速度信号的时域数据序列；利用所述时域数据序列计算峰值指标、峭度指标和波形指标；若其中某个指标的值大于该指标的正常值，则对所述时域数据序列作高通滤波处理和分段处理，得到新的时域数据序列；对所述新的时域数据序列重采样，利用重采样后的时域数据序列计算得到频谱；若频谱中的幅值最大值大于故障报警值，则判断待测滚动轴承故障。本发明专利技术依据有故障发生时待测滚动轴承频谱的故障特征频率处的幅值必定包含在频谱的前几个幅值最大值中，实现待测滚动轴承的故障诊断，诊断结果能客观反映待测滚动轴承的真实故障情况。

A Fault Diagnosis Method and Device for Rolling Bearing

【技术实现步骤摘要】
一种滚动轴承故障诊断方法及装置
本专利技术涉及一种滚动轴承故障诊断方法及装置，属于故障诊断

技术介绍
在滚动轴承故障诊断中，滚动轴承的早期故障信号往往被淹没在背景噪声中，很难被发现和提取出来，且滚动轴承的早期故障信号出现在高频段，另外，滚动轴承的故障振动信号一般包含周期性的脉冲冲击信号，并产生振动信号的调制现象，在频谱上表现为特征频率两侧出现间隔均匀的调制边频带。目前普遍采用包络解调分析方法实现滚动轴承的故障诊断，该方法从滚动轴承的故障振动信号中提取调制信息，分析其强度和谐波及边频带就可以判断滚动轴承损伤的程度和部位。但利用该方法进行滚动轴承故障诊断仍存在以下不足：首先，诊断过程中需要人类诊断专家进行人工选频，选取不同的分析频段得到的诊断结果差异很大；其次，需要人类诊断专家根据频谱特点及已有知识进行故障诊断，导致诊断结果中包含较大的人为不确定因素。综上所述，利用包络解调分析方法得到的滚动轴承故障诊断结果受主观因素的影响较大，导致滚动轴承故障诊断结果难以客观反映滚动轴承的真实故障情况，且该方法不适宜滚动轴承的智能故障诊断。
技术实现思路
本专利技术的目的是提供一种滚动轴承故障诊断方法，用以解决利用包络解调分析方法得到的滚动轴承故障诊断结果难以客观反映滚动轴承的真实故障情况的问题；本专利技术还提供一种滚动轴承故障诊断装置，用以解决利用包络解调分析方法得到的滚动轴承故障诊断结果难以客观反映滚动轴承的真实故障情况的问题。为实现上述目的，本专利技术提供了一种滚动轴承故障诊断方法，该方法包括以下步骤：利用加速度传感器获取待测滚动轴承的振动加速度信号的时域数据序列；利用所述时域数据序列计算峰值指标、峭度指标和波形指标；若其中某个指标的值大于该指标的正常值，则对所述时域数据序列作高通滤波处理和分段处理，得到新的时域数据序列；其中，所述分段处理包括：对高通滤波处理后的时域数据序列取绝对值，将取绝对值后的时域数据序列划分为若干数据段，将每个数据段中的所有数据值用该数据段中的最大值替代；对所述新的时域数据序列重采样，利用重采样后的时域数据序列计算得到频谱；若频谱中的幅值最大值大于故障报警值，则判断待测滚动轴承故障。本专利技术还提供了一种滚动轴承故障诊断装置，包括处理器和存储器，所述处理器用于运行存储在所述存储器中的程序指令，以实现上述滚动轴承故障诊断方法。本专利技术的有益效果是：通过计算待测滚动轴承振动加速度信号的时域数据序列的峰值指标、峭度指标和波形指标，在其中某个指标的值大于该指标的正常值时，对时域数据序列进行高通滤波处理、分段处理和重采样得到待测滚动轴承的频谱，并在频谱中的幅值最大值大于故障报警值时，判断待测滚动轴承故障，其中，此时“判断待测滚动轴承故障”是指初步判断待测滚动轴承有可能故障。可以看出，在滚动轴承故障诊断过程中，本专利技术设置了两个判断条件：1)峰值指标、峭度指标和波形指标其中的某个指标的值大于该指标的正常值；2)频谱中的幅值最大值大于故障报警值；只有同时满足这两个判断条件时，才判断待测滚动轴承故障，因此本专利技术的待测滚动轴承的故障诊断过程更加严谨，进而所得的故障诊断结果更加可靠，而且本专利技术依据有故障发生时待测滚动轴承频谱的故障特征频率处的幅值必定包含在频谱的前几个幅值最大值中，实现待测滚动轴承的故障诊断，整个诊断过程无需人工干预，不仅实现了滚动轴承的智能故障诊断，诊断结果还能够客观反映待测滚动轴承的真实故障情况。为了确认待测滚动轴承是否为外圈故障，进一步地，在上述滚动轴承故障诊断方法及装置中，提取频谱中前若干个幅值最大值对应的频率值，若其中存在某个频率值使外圈故障公式成立，则确认待测滚动轴承为外圈故障；所述外圈故障公式为：a×fBPFO-δ≤fm≤a×fBPFO+δ其中，1≤a≤4，a为整数，fBPFO为外圈故障特征频率，δ是计算频率的修正误差，fm是提取的第m个幅值最大值对应的频率值。为了确认待测滚动轴承是否为内圈故障，进一步地，在上述滚动轴承故障诊断方法及装置中，提取频谱中前若干个幅值最大值对应的频率值，若其中存在某个频率值使内圈故障公式成立，则确认待测滚动轴承为内圈故障；所述内圈故障公式由以下3个公式组成：b×fr-δ≤fm≤b×fr+δfBPFI-(b-1)×fr-δ≤fm≤fBPFI-(b-1)×fr+δfBPFI+(b-1)×fr-δ≤fm≤fBPFI+(b-1)×fr+δ其中，1≤b≤3，b为整数，fr是基准轴转频，δ是计算频率的修正误差，fm是提取的第m个幅值最大值对应的频率值，fBPFI为内圈故障特征频率。为了确认待测滚动轴承是否为滚动体故障，进一步地，在上述滚动轴承故障诊断方法及装置中，提取频谱中前若干个幅值最大值对应的频率值，若其中存在某个频率值使滚动体故障公式成立，则确认待测滚动轴承为滚动体故障；所述滚动体故障公式由以下5个公式组成：c×fFTF-δ≤fm≤c×fFTF+δfBSF-(d-1)×fFTF-δ≤fm≤fBSF-(d-1)×fFTF+δfBSF+(d-1)×fFTF-δ≤fm≤fBSF+(d-1)×fFTF+δ2×fBSF-(d-1)×fFTF-δ≤fm≤2×fBSF-(d-1)×fFTF+δ2×fBSF+(d-1)×fFTF-δ≤fm≤2×fBSF+(d-1)×fFTF+δ其中，1≤c≤3，1≤d≤2，c、d为整数，δ是计算频率的修正误差，fm是提取的第m个幅值最大值对应的频率值，fFTF为保持架旋转频率，fBSF为滚动体故障特征频率。为了使采集的待测滚动轴承的振动加速度信号包含待测滚动轴承的早期故障特征信号，以实现对待测滚动轴承早期故障的诊断，进一步地，在上述滚动轴承故障诊断方法及装置中，所述加速度传感器的谐振频率大于20kHz。为了简化分段处理过程，提高故障诊断效率，进一步地，在上述滚动轴承故障诊断方法及装置中，所述划分为若干数据段为等长度划分为若干数据段。为了使设置的故障报警值符合滚动轴承的真实情况，以提高滚动轴承故障诊断结果的准确性，进一步地，在上述滚动轴承故障诊断方法及装置中，所述故障报警值为待测滚动轴承正常状态下的频谱中的幅值最大值的1.5-2倍。附图说明图1是本专利技术方法实施例中滚动轴承振动加速度信号采集设施的安装示意图；图2是本专利技术方法实施例的滚动轴承故障诊断方法流程图；图3是本专利技术方法实施例中待测轴承的时域波形图；图4是与图3对应的待测轴承的频谱图；图5-a是图4中0-240Hz频段对应的包络解调频谱图；图5-b是图4中200Hz-440Hz频段对应的包络解调频谱图；图5-c是图4中600Hz-900Hz频段对应的包络解调频谱图；图5-d是图4中1150Hz-1400Hz频段对应的包络解调频谱图；图6是本专利技术方法实施例中滚动轴承故障诊断方法得到的待测轴承的频谱图；图中，1是电涡流传感器，2是键相块，3是加速度传感器，4是电机。具体实施方式为了使本专利技术的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及具体实施例对本专利技术进行进一步详细说明。方法实施例：本实施例提供了一种基于高频脉冲检测的滚动轴承故障诊断方法(以下简称故障诊断方法)，该方法不仅能够实现滚动轴承故障的智能化诊断，还能够进一步确认出详细的故障类型，且整个诊断过程无需人工干预，所得的故障诊断结果能够客观本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种滚动轴承故障诊断方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：利用加速度传感器获取待测滚动轴承的振动加速度信号的时域数据序列；利用所述时域数据序列计算峰值指标、峭度指标和波形指标；若其中某个指标的值大于该指标的正常值，则对所述时域数据序列作高通滤波处理和分段处理，得到新的时域数据序列；其中，所述分段处理包括：对高通滤波处理后的时域数据序列取绝对值，将取绝对值后的时域数据序列划分为若干数据段，将每个数据段中的所有数据值用该数据段中的最大值替代；对所述新的时域数据序列重采样，利用重采样后的时域数据序列计算得到频谱；若频谱中的幅值最大值大于故障报警值，则判断待测滚动轴承故障。

【技术特征摘要】
1.一种滚动轴承故障诊断方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：利用加速度传感器获取待测滚动轴承的振动加速度信号的时域数据序列；利用所述时域数据序列计算峰值指标、峭度指标和波形指标；若其中某个指标的值大于该指标的正常值，则对所述时域数据序列作高通滤波处理和分段处理，得到新的时域数据序列；其中，所述分段处理包括：对高通滤波处理后的时域数据序列取绝对值，将取绝对值后的时域数据序列划分为若干数据段，将每个数据段中的所有数据值用该数据段中的最大值替代；对所述新的时域数据序列重采样，利用重采样后的时域数据序列计算得到频谱；若频谱中的幅值最大值大于故障报警值，则判断待测滚动轴承故障。2.根据权利要求1所述的滚动轴承故障诊断方法，其特征在于，提取频谱中前若干个幅值最大值对应的频率值，若其中存在某个频率值使外圈故障公式成立，则确认待测滚动轴承为外圈故障；所述外圈故障公式为：a×fBPFO-δ≤fm≤a×fBPFO+δ其中，1≤a≤4，a为整数，fBPFO为外圈故障特征频率，δ是计算频率的修正误差，fm是提取的第m个幅值最大值对应的频率值。3.根据权利要求1所述的滚动轴承故障诊断方法，其特征在于，提取频谱中前若干个幅值最大值对应的频率值，若其中存在某个频率值使内圈故障公式成立，则确认待测滚动轴承为内圈故障；所述内圈故障公式由以下3个公式组成：b×fr-δ≤fm≤b×fr+δfBPFI-(b-1)×fr-δ≤fm≤fBPFI-(b-1)×fr+δfBPFI+(b-1)×fr-δ≤fm≤fBPFI+(b-1)×fr+δ其中，1≤b≤3，b为整数，fr是基准轴转频，δ是...

【专利技术属性】
技术研发人员：雷文平，李长伟，韩捷，王宏超，王凯，陈磊，王丽雅，李凌均，陈宏，
申请(专利权)人：郑州大学，郑州恩普特科技股份有限公司，韩捷，
类型：发明
国别省市：河南,41