[发明专利]基于时域与频域状态监测的高速滚动轴承故障诊断方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种滚动轴承的故障诊断方法,尤其是涉及一种基于时域与频域状态监测的高速滚动轴承故障诊断方法。 

背景技术

高速滚动轴承在旋转机械设备中有着广泛的应用。虽然其制造公差要求很严，但由于在运行过程中轴承往往承受着很大的动载荷，加上经常存在的润滑不当、灰尘污染、潮气腐蚀、安装时的磕伤刮伤等，只有10％到20％的轴承能达到它们的设计寿命。轴承故障会导致整机工作的不正常，严重的轴承故障甚至会造成整机的失效，从而导致高昂的维修费用。因此，轴承状态监测在旋转设备预防性维修领域中占据极其重要的地位，也是当今的研究热点与难点。 

时域诊断是一种快速但粗糙的诊断方法，能根据给定的阈值判断高速滚动轴承是否存在故障以及判别故障严重程度，但由于是采用宏观的统计量作为故障征兆，因此无法进行进一步的故障定位。 

发明内容

本发明所要解决的技术问题,就是提供一种精度较高、所需先验信息少的基于时域和频域状态监测的高速滚动轴承故障诊断方法，能有效地判断高速滚动轴承有无故障及进行故障定位。 

解决上述技术问题，本发明采用的技术方案是： 

一种基于时域与频域状态监测的高速滚动轴承故障诊断方法，其特征是包括以下步骤： 

S1获取无故障轴承在高速重载工况下的振动信号，经降噪处理后计算其有量纲及无量纲参数，以此作为基准； 

S2获取轴承诊断时刻的振动信号，经降噪处理后计算其有量纲及无量纲参数，并与基准条件下的有量纲及无量纲参数进行比较； 

S3通过计算诊断时刻参数与无故障时刻参数的百分比值，实现基于时域的轴承状态在线监测； 

S4获取轴承型号和尺寸信息，并计算或直接从轴承生产单位获取BPFI、BPFO、BSF、FTF；； 

S5基于局部峭度最大化的原则对轴承诊断时刻的振动信号进行带通滤波； 

S6利用Hilbert变换求取带通滤波后信号的包络信号； 

S7对包络信号进行FFT分析，求取包络谱； 

S8通过最大值搜索的方式搜索包络谱尖峰前15个最大值，并与步骤S4得到的轴承故障特征频率和转频进行比对； 

S9依据上述结果进行有无故障判断及进行故障定位。(现有技术) 

所述的步骤S1和S2的降噪处理指采用自适应阈值小波降噪处理，所述的有量纲/无量纲参数计算如下：