【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及一种基于振动检测的滚动轴承故障诊断方法，属于故障检测
技术介绍
滚动轴承是旋转机械中非常重要的零件，也是易坏设备之一。据统计，旋转机械的故障有30%是由滚动轴承故障引起的，设备运行时，磨损、疲劳、腐蚀、过载等等原因都可能造成滚动轴承的局部损伤故障，滚动轴承的缺陷会导致机器的剧烈振动和产生噪声，甚至导致整个系统的严重事故。因此，对滚动轴承故障诊断的研究具有重大的意义。滚动轴承故障振动信号一般表现为复杂的随机和周期脉冲混叠的非平稳信号。在实际运行中，局部损伤故障往往被噪声和较大的振动信号所掩盖，因此提取相应的故障特征频率尤为关键。因此傅立叶变换、时域几频域里的常规的处理方法等对平稳信号处理具有良好效果的方法，但是对非平稳信号的处理效果不佳。
技术实现思路
针对上述问题，本专利技术提出一种基于振动检测的滚动轴承故障诊断方法，结合小波的多分辨率和倒频谱能较好地检测出功率谱上的周期成分、分离边频带信号和受传输路径影响小的优点。同时，方法可操作性强，实用性强。本专利技术采用了以下方案:一种基于振动检测的滚动轴承故障诊断方法按照下面步骤进行: 步骤(I)、将加速度传感器安装在电机轴承负载端的3点钟方向，然后利用集成了放大器和Α/D的数据采集装置采集电机轴承振动数据信号，并将信号输入计算机； 步骤(2)、利用计算机中MATLAB软件自带的小波工具箱对所采集的振动信号进行3层dbl小波包分解；步骤⑶、根据能量计算公式
【技术保护点】
一种基于振动检测的滚动轴承故障检测方法，其特征在于：所述的基于振动检测的滚动轴承故障诊断方法按照下面步骤进行：?步骤(1)、将加速度传感器安装在电机轴承负载端的3点钟方向，然后利用集成了放大器和A/D转换的数据采集装置采集电机轴承振动数据信号，并将信号输入计算机；步骤(2)、利用计算机中MATLAB软件自带的小波工具箱对所采集的振动信号进行3层db1小波包分解；步骤(3)、根据能量计算公式????????????????????????????????????????????????计算三层小波包分解第三层所得到的8个子频带的能量值并绘制能量谱图，其中，代表小波包分解第三层8个子频段的能量值，表示第3层第j个子频段信号的重构信号，表示重构信号所对应的的离散点的幅值；步骤(4)、根据能量谱图，选取能量集中子频段进行重构；步骤(5)、选用实倒频谱计算公式对重构信号进行倒频谱分析并绘制倒频谱谱图，其中：为傅立叶逆变换；是倒频谱的时间变量，即倒频率，表示倒频谱，为信号的功率谱；步骤(6)、利用绘制的倒频谱谱图，根据倒频谱谱图所呈现出的功率谱上的周期成分和分离边频带信号特性；在出现单一峰值并满足...
【技术特征摘要】
1.一种基于振动检测的滚动轴承故障检测方法，其特征在于:所述的基于振动检测的滚动轴承故障诊断方法按照下面步骤进行: 步骤(I)、将加速度传感器安装在电机轴承负载端的3点钟方向，然后利用集成了放大器和Α/...
【专利技术属性】
技术研发人员：吴建德，马军，张诗悦，冷婷婷，王晓东，范玉刚，黄国勇，邹金慧，邵宗凯，张光辉，
申请(专利权)人：昆明理工大学，
类型：发明
国别省市：
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