一种滚动轴承故障诊断方法、系统及介质技术方案

本发明专利技术公开了一种滚动轴承故障诊断方法、系统及介质，包括：(1)获取滚动轴承在变转速下的振动信号和转速信号；(2)对振动信号进行Hilbert包络解调，获取其包络信号；(3)根据转速信号设计自适应时变梳状陷波滤波器；(4)采用自适应时变梳状陷波滤波器对滚动轴承包络信号进行时变梳状滤波，将滚动轴承包络信号减去滤波得到的时变梳状陷波滤波信号，以获取时变梳状滤波残余信号；(5)根据转速信号对时变梳状滤波残余信号进行等角度重采样，获取角域重采样信号；(6)对角域重采样信号进行FFT频谱分析，并根据阶次谱中滚动轴承故障特征阶次处的幅值诊断滚动轴承故障。本发明专利技术能有效去除无关信号成分的干扰，凸显转速变化下的滚动轴承故障特征。

【技术实现步骤摘要】
一种滚动轴承故障诊断方法、系统及介质
本专利技术属于机械设备状态监测和故障诊断领域，涉及一种基于自适应时变梳状滤波与阶次分析的滚动轴承故障诊断方法。
技术介绍
滚动轴承是旋转机械中一种通用的零部件，其运行状态对整个机器的综合性能具有重要影响；同时，滚动轴承也是工业现场中一种常见的易损件，据不完全统计，旋转机械的故障约有30％是由于滚动轴承故障所引起的，因此，对滚动轴承进行监测和诊断对保证整个机器的安全稳定运行具有重要意义。振动分析法是一种广泛使用且行之有效的滚动轴承故障检测方法。当滚动轴承出现局部损伤时，随着轴承的周期性旋转，损伤点与其配合部件之间将因碰撞而产生短时且快速衰减的冲击，并激起轴承系统的固有频率，在其振动信号中表现为固有频率周围出现调制边频带。而该调制边频带与滚动轴承的故障类型相关，因此，对其振动信号中调制信息的有效提取是准确诊断滚动轴承的关键。然而，采用振动传感器拾取的振动信号中通常包含了较多的信号成分，容易导致滚动轴承的故障调制信息被淹没，不易察觉，特别是对于早期故障和强噪声环境下。因此，需对包含故障信息的信号调制成分进行提纯处理，以实现滚动轴承故障特征的精确提取。此外，在工程实际中，受工况、载荷变化等影响(如机器的启、停，工况的改变等)，滚动轴承的转速往往会发生变化。与恒定转速相比，变转速下的机械设备更易突发设备故障，其振动信号中也包含了更多的设备运转信息和故障征兆，因而，更容易发现通常难以发现的系统缺陷。然而，当滚动轴承处于变转速下运行时，其故障调制信息与转速相关，具有时变的特性，此时基于传统的频谱分析方法容易产生“频率模糊”现象，不利于滚动轴承的准确诊断。因此，亟需开发一种适于变转速下的精确提取滚动轴承故障特征的信号分析方法，以实现变转速下滚动轴承的准确诊断。
技术实现思路
针对强噪声、变转速下的滚动轴承故障诊断，本专利技术提出了一种基于自适应时变梳状滤波与阶次分析的滚动轴承故障诊断方法、系统及介质，根据滚动轴承的转速变化特点，自适应地设计时变梳状陷波滤波器，能有效提取变转速下的滚动轴承故障调制信息，同时，去除无关信号成分的干扰，可有效凸显变转速下的滚动轴承故障特征。为实现上述技术目的，本专利技术采用如下技术方案：一种基于自适应时变梳状滤波与阶次分析的滚动轴承故障诊断方法，包括以下步骤：(1)获取滚动轴承在变转速下的振动信号和转速信号；(2)对振动信号进行Hilbert包络解调，获取其包络信号；(3)根据转速信号设计自适应时变梳状陷波滤波器；(4)采用自适应时变梳状陷波滤波器对包络信号进行时变梳状滤波，得到时变梳状陷波滤波信号；再将包络信号减去时变梳状陷波滤波信号，以获取时变梳状滤波残余信号；(5)根据转速信号对时变梳状滤波残余信号进行等角度重采样，获取角域重采样信号；(6)对角域重采样信号进行FFT频谱分析，并根据阶次谱中滚动轴承故障特征阶次处的幅值诊断滚动轴承故障。优选地，步骤(1)中，采用振动加速度传感器拾取滚动轴承的振动信号x(t)，t＝t1,t2,…,tN表示信号采样点，N表示信号采样长度；同时采用光电式转速传感器同步拾取滚动轴承的转速信号fr(t),t＝t1,t2,…,tN。优选地，所述滚动轴承的部件包括外圈、内圈、滚动体和保持架；基于不同部件具有不同的故障特征阶次，步骤(3)针对滚动轴承待诊断部件设计对应的自适应时变梳状陷波滤波器；步骤(6)进行故障诊断时，根据阶次谱中滚动轴承待诊断部件的故障特征阶次处的幅值，对滚动轴承待诊断部件进行故障判断。优选地，步骤(2)中，包络信号a(t),t＝t1,t2,…,tN由式(1)计算得到：式中，x(t)为滚动轴承的振动信号，H[·]表示Hilbert变换。优选地，步骤(3)中，自适应时变梳状陷波滤波器的设计步骤包括：1)采用式(2)计算滚动轴承待诊断部件的故障特征阶次：式中，Oo为滚动轴承外圈局部故障的故障特征阶次、Oi为内圈局部故障的故障特征阶次、Og为滚动体局部故障的故障特征阶次，Ob为保持架局部故障的故障特征阶次；Z为滚动体个数，d0为滚动体直径，D为节径，α为接触角；2)选择无限冲击响应梳状陷波滤波器作为原型梳状陷波滤波器，其频响函数H(ejω)为式中，ω表示圆频率；M表示滤波器阶数；g表示增益因子；k为系数；3)采用式(4)根据滚动轴承的转速信号计算梳状陷波滤波器参数：式中，fs为信号采样频率；fo为滤波器中心频率，其值为O*fr(ti)；O为滚动轴承待诊断部件的故障特征阶次；fr(ti)(i＝1,2,…,N)为滚动轴承的转速信号；round(·)表示四舍五入取整数；tan(·)为正切函数；Ab为滤波器波纹；B为归一化带宽，其值为2fo/fs/q；q为滤波器品质因子；4)根据梳状陷波滤波器及其参数，设计自适应时变梳状陷波滤波器，即在任一时刻ti(i＝1,2…,N)处，自适应时变梳状陷波滤波器的频响函数为：优选地，步骤(4)中，对包络信号a(t)进行时变梳状滤波的过程如下：1)初始化滤波时刻ti＝1；2)根据ti时刻的自适应时变梳状陷波滤波器对滚动轴承的包络信号a(t)进行滤波，可由式(6)计算得到ti时刻的时变梳状陷波滤波信号点s(ti)：3)若i<N，则i＝i+1，返回重复步骤2)；若i＝N，则结束，并将滤波得到的所有时刻信号点s(ti)按时序排列，即可得到时变梳状陷波滤波信号s(t),t＝t1,t2,…,tN；4)将滚动轴承的包络信号a(t)减去时变梳状陷波滤波信号s(t)，即可得到时变梳状滤波残余信号y(t),t＝t1,t2,…,tN：y(t)＝a(t)-s(t)(7)。优选地，步骤(5)中，对时变梳状滤波残余信号y(t)进行等角度重采样，计算步骤包括：1)采用三次多项式对滚动轴承的转速信号fr(t)进行拟合，确定拟合系数a、b、c、d，fr(t)＝at3+bt2+ct+d(8)；2)确定最大分析阶次Dmax，并计算等角度重采样的角度间隔△θ：3)根据式(10)计算重采样后的数据长度L：式中，T为时域采样的总时间；4)根据拟合系数a、b、c、d，用式(11)计算等角度重采样的键相时标Tn：式中，T0为时域采样开始时间；5)利用Langrange线性插值公式对时变梳状滤波残余信号y(t)进行插值，Langrange线性插值公式为：式中，ω(Tn)即为角域重采样信号。优选地，步骤(6)中，根据阶次谱诊断变转速下的滚动轴承故障，包括以下步骤：1)对角域重采样信号ω(Tn)进行FFT频谱分析，获得其阶次谱；2)根据阶次谱中故障特征阶次处的幅值大小，实现变转速下的滚动轴承故障诊断。一种基于自适应时变梳状滤波与阶次分析的滚动轴承故障诊断系统，包括振动信号采集本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于自适应时变梳状滤波与阶次分析的滚动轴承故障诊断方法，其特征在于，包括以下步骤：/n(1)获取滚动轴承在变转速下的振动信号和转速信号；/n(2)对振动信号进行Hilbert包络解调，获取其包络信号；/n(3)根据转速信号设计自适应时变梳状陷波滤波器；/n(4)采用自适应时变梳状陷波滤波器对包络信号进行时变梳状滤波，得到时变梳状陷波滤波信号；再将包络信号减去时变梳状陷波滤波信号，以获取时变梳状滤波残余信号；/n(5)根据转速信号对时变梳状滤波残余信号进行等角度重采样，获取角域重采样信号；/n(6)对角域重采样信号进行FFT频谱分析，并根据阶次谱中滚动轴承的故障特征阶次处的幅值诊断滚动轴承故障。/n

【技术特征摘要】
20201110 CN 20201124730161.一种基于自适应时变梳状滤波与阶次分析的滚动轴承故障诊断方法，其特征在于，包括以下步骤：
(1)获取滚动轴承在变转速下的振动信号和转速信号；
(2)对振动信号进行Hilbert包络解调，获取其包络信号；
(3)根据转速信号设计自适应时变梳状陷波滤波器；
(4)采用自适应时变梳状陷波滤波器对包络信号进行时变梳状滤波，得到时变梳状陷波滤波信号；再将包络信号减去时变梳状陷波滤波信号，以获取时变梳状滤波残余信号；
(5)根据转速信号对时变梳状滤波残余信号进行等角度重采样，获取角域重采样信号；
(6)对角域重采样信号进行FFT频谱分析，并根据阶次谱中滚动轴承的故障特征阶次处的幅值诊断滚动轴承故障。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤(1)中，采用振动加速度传感器拾取滚动轴承的振动信号x(t)，t＝t1,t2,…,tN表示信号采样点，N表示信号采样长度；同时采用光电式转速传感器同步拾取滚动轴承的转速信号fr(t),t＝t1,t2,…,tN。


3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤(2)中，包络信号a(t),t＝t1,t2,…,tN由式(1)计算得到：



式中，x(t)为滚动轴承的振动信号，H[·]表示Hilbert变换。


4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述滚动轴承的部件包括外圈、内圈、滚动体和保持架；基于不同部件具有不同的故障特征阶次，步骤(3)针对滚动轴承待诊断部件设计对应的自适应时变梳状陷波滤波器；步骤(6)进行故障诊断时，根据阶次谱中滚动轴承待诊断部件的故障特征阶次处的幅值，对滚动轴承待诊断部件进行故障判断。


5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤(3)中，自适应时变梳状陷波滤波器的设计步骤包括：
1)采用式(2)计算滚动轴承待诊断部件的故障特征阶次：



式中，Oo为滚动轴承外圈局部故障的故障特征阶次、Oi为内圈局部故障的故障特征阶次、Og为滚动体局部故障的故障特征阶次，Ob为保持架局部故障的故障特征阶次；Z为滚动体个数，d0为滚动体直径，D为节径，α为接触角；
2)选择无限冲击响应梳状陷波滤波器作为原型梳状陷波滤波器，其频响函数H(ejω)为



式中，ω表示圆频率；M表示滤波器阶数；g表示增益因子；k为系数；
3)采用式(4)根据滚动轴承的转速信号计算梳状陷波滤波器参数：



式中，fs为信号采样频率；fo为滤波器中心频率，其值为O*fr(ti)；O为滚动轴承待诊断部件的特征阶次；fr(ti)(i＝1,2,…,N)为滚动轴承的转速信号；round(·)表示四舍五入取整数；tan(·)为正切函数；...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈向民，舒国强，段萌，张亢，卢绪祥，晋风华，李录平，
申请(专利权)人：长沙理工大学，
类型：发明
国别省市：湖南;43