工程测试与信号分析大作业

滚动轴承振动信号分析与故障特征提取。

技术报告。随着现代工业及科学技术的迅速发展，生产设备日趋大型化、集成化、高速化、自动化和智能化，由此而使得设备特别是关键设备在生产实践中的作用越来越大。发展有效的设备状态监测和故障诊断技术成为当今设备管理和维修的迫切需求，对于齿轮和滚动轴承的状态监测和故障诊断亦是如此。

减速器和滚动轴承从设计、结构、材料到制造等方面已相当成熟和规范，但仍然难以避免诸如磨损、剥落、点蚀、裂纹等常发故障。减速器和滚动轴承一旦出现故障，直接威胁机械的安全，同时造成极大的经济损失。因此，对减速器和滚动轴承的故障研究对提高机械运行的安全性、经济性有极大的意义。

本文将一组五个滚动轴承进行点蚀故障实验，观察在故障逐步发生、恶化的过程中轴承振动的变化趋势，提取故障特征，借此对将来的故障诊断提供实验依据。

试验台基本结构如图1.1所示。由减速齿轮箱、驱动电机、制动器和测速装置四个部分组成。

电机额定工作转速1486转/分，电机输出轴上直接安装第一级主动齿轮。经过减速后的齿轮箱输出轴上安装一个摩擦制动器用以模拟齿轮箱的负载。电机另一端安装测速装置。

图1.1 齿轮故障试验台结构示意图图1.2 齿轮故障试验台结构示意图。

两级减速齿轮箱结构如图1.2示。电机输出轴（轴1）转速为1486转/分，对应的旋转频率为24.

8hz，第一级齿轮齿数比为24/68，对应啮合频率594.4hz。第二级传动的齿数比为11/52，对应啮合频率96.

2hz。在额定电机转速下，第一级从动齿轮轴（轴2）的转速为525转/分，对应旋转频率为8.74hz，减速器输出轴（轴3）转速为111转/分，对应旋转频率为1.

85hz。

滚动轴承故障：以轴ii上靠近驱动电机侧的6302型单列向心滚动轴承为故障模拟对象，在轴承内圈人工模拟生成点蚀故障故障。分别制作三个具有不同故障程度（故障面积大小不同）的轴承进行试验，即故障面积分别占轴承内圈总面积约为%。

对每种故障轴承各进行一组试验测量。

表1.1 实验分组信息。

对于无故障运行状态和每一种故障状态均进行一组测量。每组测量中分别调整三种负荷状态，在每种负荷状态下用三种不同的采集频率各测一次，数据采集过程用测速装置输出的外触发信号控制，以实现振动信号的同步测量。每次测量以后直接进行功率谱和倒频谱计算，将测量信号和计算结果分别存入数据文件。

每次测量存四种文件，一个1024点原始振动信号、一个经100次同步平均的时间信号、一个经过100次平均的功率谱和一个由功率谱计算的倒频谱。测量参数说明见表1.2。

表1.2 测量采样频率与负荷。

本文选取了重载高频采样1测点在正常状态与各故障状态下的振动参数作为实验数据进行分析，期冀得到相应的结论。

我们在matlab里画出振动的时域波形图，分析得知每个信号中都带有一定的直流成分，为了分析简便，我们将信号减去其时域平均值画出其处理后的时域波形图2.1进行观察。

图2.1信号的时域波形图。

由信号的时域波形图我们可以看出正常状态想振动信号有明显的周期，振动稳定，振幅较大。而能明显看出，故障状态信号的振动频率变大、振幅变小。原因是故障使信号中加入了周期冲击成分与原信号调制，使振动频率变大。

而正常状态下振幅较小可能是因为受实验轴承的质量影响所带来的误差。

对于时域特征的提取，本文选取了具有代表性的时域特征方差、有效值、峭度以及峰值指标作为对象分析，如图2.2。方差表示了平均能量，有效值表示了振动的烈度，波形指标、峰值指标共同反映了冲击能量的大小。

图2.2 时域特征提取。

由图2.2结合我们对时域波形图的分析，可以看出故障信号的振动能量随故障程度的加深而增大，而前面已经分析过，正常信号的振动能量大与本身轴承特性带来的实验误差有关。而故障振动的烈度也随着故障程度的加深而增加。

对于冲击能量%的冲击能量较大，分析认为是点蚀的不对称性造成的。

为了看清楚正常与故障信号中到底存在频率是如何的信号成分，我们对信号进行傅里叶变换，求取它的幅值谱进行分析，作图时我们将正常信号与各故障信号放在一起对比分析，如图2.3所示：

图2.3信号幅值谱。

如图2.3我们可以看出，正常状态下，我们能清楚地看到啮合频率为600hz。当故障出现时，与啮合频率相同的振动依然存在，同时它的周围出现了边带成分，这些成分与正常信号调制在一起，形成了复杂的振动。

比较明显的低频成分有350hz附件的成分，高频则有950hz、1500hz、3600hz等频率。同时我们观察到，随着故障程度加深，低频的350hz的成分消失了，而更多的高频成分出现，振动状态更加复杂化。