一种矢量模极大值包络的滚动轴承故障诊断方法技术

一种矢量模极大值包络的滚动轴承故障信息融合方法，在滚动轴承圆周表面布置两个加速度传感器，用于采集滚动轴承的振动信号。对所采集信号进行正交化处理，去除与故障无关的常矢量，留下与故障有关的旋转矢量；取模，得到模长序列。通过得到的连续函数曲线中的按时间顺序从小到大排列的第一个极大值点、第二个极大值点，以及倒数第一个极大值点、倒数第二个极大值点的坐标的得出模长序列开端的极大值点和末端的极大值点。通过三次样条插值方法得到三次样条插值函数。再在此基础上，通过傅里叶变换，得到矢量模极大值包络谱。本发明专利技术能够得到更清晰的调制边频带，可以更明显地、更不失真地提取出故障特征频率，有利于滚动轴承局部故障诊断。故障诊断。故障诊断。

【技术实现步骤摘要】
一种矢量模极大值包络的滚动轴承故障诊断方法


[0001]本专利技术涉及航空发动机状态检测及故障诊断领域，是一种基于多通道信息融合的矢量模极大值包络滚动轴承故障诊断分析方法。

技术介绍

[0002]对于航空发动机滚动轴承乃至民用旋转机械的滚动轴承的状态检测及故障诊断，普遍的方法是，通过传感器测得时域信号，在对其进行分析，从而诊断出故障与异常。常用的方法可以从“时域分析”、“频域分析”、“时频域分析”三个角度进行归类。
[0003]“时域分析”是在时域内通过各种指标来判断是否出现故障。
[0004]“频域分析”是将时域信号通过傅里叶变换转换成频域信号，再在频域内分析频率组成成分和信号幅值变化，来判断出故障的类型。
[0005]“时频域分析”是通过时间和频率的二维联合分布来描述非平稳信号的统计特征随时间的变化。传统的时域和频域分析方法都是基于平稳理论而提出的，故适用于分析解决外在表现为平稳振动信号的故障。但滚动轴承更多的故障所产生的动态响应是非平稳过程，其振动信号是非平稳信号，此时，单纯地通过时域分析法或频域分析法进行分析并不本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种矢量模极大值包络的滚动轴承故障诊断方法，其特征在于，具体过程是：步骤1：构造10000个复数信号矢量滚动轴承周向所在的同一平面内，存在一新坐标系，所述新坐标系的坐标轴为所述新坐标系的坐标轴的方向与原坐标系中y轴的方向一致，记为新坐标系中的竖直方向；所述新坐标系的坐标轴的方向与新坐标系中的方向垂直，记为新坐标系中的水平方向；通过测量得到滚动轴承的水平方向的振动加速度信号x(t)与竖直方向的振动加速度信号y(t)，并通过所述x(t)与y(t)构造复信号该新坐标系对应的复平面内的复数坐标系为将新坐标系的纵轴乘以虚数单位j后，其余不变，所得的复数坐标系；步骤2，确定与故障有关的旋转矢量通过公式：得到10000个振动加速度信号的平均值所述平均值为新坐标系中的沿轴方向的振动加速度信号平均值；通过公式得到10000个振动加速度信号的平均值该平均值为新坐标系中的沿轴方向的振动加速度信号平均值；将与虚数单位j相乘后与相加，构造出复数坐标系内的振动加速度复数信号矢量用以表示复数坐标系内的振动加速度信号平均值的矢量形式，代表故障无关的常矢量；在得到的10000个矢量中分别有一个常矢量从各矢量中分别减去该常矢量，分别得到10000个复数坐标系内与故障有关的旋转矢量步骤3，确定振动旋转矢量的模长序列：对得到的旋转矢量分别通过实部平方与虚部平方之和开二次方的运算，进行取模，得到的模为：所述取的模为10000个，该10000个模分别对应t
i
各时刻；各模长均为L(t
i
)，分别是L(t1),L(t2)
……
L(t
9998
),L(t
9999
),L(t
10000
)；各模长值分别代表相应时刻的振动加速度的幅值；该模长值单位为g，为标量；将得到系列模长值按时间顺序排列在加速度振幅
‑‑
时间图上：t1＝0.0001s，t2＝0.0002s......t
9998
＝0.
9998
s，t
9999
＝0.9999s，t
10000
＝1.0000s所述加速度幅值
‑‑
时间图的横坐标是时间t，单位为s；纵坐标是加速度幅值A，亦即模长值，该加速度幅值的单位是g；得到一系列横坐标间隔为0.0001s的离散的点；将相邻的点
用直线连接，得到连续函数曲线；步骤4，确定连续函数曲线中的两端的用于线性插值的极大值点坐标：所述用于线性插值的极大值点是分别位于所述得到连续函数曲线两端的各两个极大值；具体分别是该连续函数曲线中的按时间顺序从小到大排列的第一个极大值点、第二个极大值点，以及该按时间顺序排列的倒数第一个极大值点、倒数第二个极大值点；步骤5，通过线性插值得出区间端点处的极大值点坐标：在所述P1(0.0005，4870.84)与P2(0.0009，3638.49)之间构造直线，在加速度振幅
‑‑
时间图上，A＝－3080875t+6411.2775；当t＝0.0001s时，代入A中得到A(0.0001)＝6103.19g；得到采样区间t＝0.0001s时刻的原图像中的极大值点，该极大值点的坐标为(0.0001，6103.19)；在所述P
s
‑1(0.9991，127.579)与P
s
(0.9996，103.047)之间构造直线，在加速度振幅
‑‑
时间图上，为：A＝－49064t+49147.4214；当t＝1s时，代入A中得到A(1)＝83.4214g；得到采样区间t＝1.0000s时刻的原图像中的极大值点，该极大值点的坐标为(1，83.4214)；步骤6，确定采样区间内的三次样条插值函数：利用三次样条插值法，对采样区间内的各极大值点的坐标以及步骤5中插值得到的区间两端端点处的极大值点的坐标进行插值，得到三次样条插值函数A(t)；步骤7，确定矢量模极大值包络谱：对步骤6得到的三次样条插值函数A(t)进行傅里叶变换，得到矢量模极大值包络谱；具体是：对区间[t0,t
s+1
]内，进行傅里叶变换：其中，A表示按所述数据处理方法得到的滚动轴承的加速度幅值，单位是g；f表示按所述数据处理方法得到的滚动轴承的频率，单位是Hz；对步骤7得到的三次样条插值函数A(t)进行傅里叶变换后，将振动加速度振幅
‑‑
时间曲线变换为振动加速度振幅
‑‑
频率曲线；F[A(t)]表示对A(T)进行傅里叶变换；得到矢量模极大值包络谱；步骤8，结合矢量模极大值包络谱对滚动轴承故障进行诊断与分析；根据得到的所述矢量模极大值包络谱，在滚动轴承外环故障特征频率131Hz及滚动轴承外环故障特征频率两侧的边频116Hz与146Hz处具有较大加速度值，在滚动轴承外环故障特征频率的二倍频261Hz及滚动轴承外环故障特征频率两侧的二倍频的边频246Hz与276Hz处，以及滚动轴承外环故障特征频率的三倍频392Hz及滚动轴承外环故障特征频率的三倍频两侧的边频377Hz与407Hz处，均有较大的加速度值；判定该滚动轴承外环处存在损伤故障。2.如权利要求1所述矢量模极大值包络的滚动轴承故障诊断方法，其特征在于，所述构造10000个复数信号矢量的具体过程是：在滚动轴承圆周表面布置两个相同型号的加速度传感器，并使各传感器之间的夹角为
25
°
～155
°
；以采样频率为10kHz的等时间采样方法，当滚动轴承外环静止且内环转速为2400rpm时，在3s时段内两个所述加速度传感器分别测得振动加速度信号与单位为g，且g＝9.8m/s2；其中位为g，且g＝9.8m/s2；其中中各时刻分别与0s,0.0001s,0.0002s
…
2.9998s,2.9999s,3.0000s一一对应；选取3s时间段中的1.0001s时刻作为用于处理数据时的0.0001s时刻；选取3s时间段中的2s时刻作为用于处理数据时的1s时刻，以此排除接通传感器与关闭传感器时对数据采集的影响；故用于分析处理的采样数据包含的时长为0.9999s；在所述0.9999s的时间段内，各加速度传感器能够测得在0.0001s,0.0002s,0.0003s
…
0.9998s,0.9999s,1.0000s共1000个时刻的振动加速度数据共计10000对；分别是x(0.0001)，x(0.0002)，x(0.0003)
…
x(0.9998)，x(0.9999)，x(1.0000)，记为x(t
i
)；以及y(0.0001)，y(0.0002)，y(0.0003)
…
y(0.9998)，y(0.9999)，y(1.0000)，记为y(t
i
)。所述t
i
中，i＝为1，2，3
…...

【专利技术属性】
技术研发人员：王俨剀，史浩宁，陈康，王彤，
申请(专利权)人：西北工业大学，
类型：发明
国别省市：