基于边带相关算法和Hilbert包络谱的滚动轴承故障诊断

为了对旋转机械中滚动轴承的运行状态进行故障监测和诊断,提出了一种基于边带相关算法和Hilbert包络谱的滚动轴承故障诊断新方法。通过对滚动轴承产生振动的模型进行分析,可以将振动信号看成为多个调制信号的叠加,而边带相关算法可以在频谱图基础上找出调制性最强的频率区间,然后进行带通滤波得到此频率区间内的时域信号,最后对其进行Hilbert包络并进行谱分析,最终能得到调制信号中调制频率的大小。利用滚动轴承实验取得的振动信号进行分析验证,可以在滚动轴承具有外圈、内圈、滚动体缺陷的情况下的振动信号找出调制频率,有效地提取故障特征。结果表明该方法能够准确地识别和诊断出滚动轴承的故障部位和类型。     

滚动轴承非线性时变参数动力学模型与故障机理研究

基于滚动轴承故障动力学模型研究其振动特性及故障机理是实现轴承故障准确诊断的基础。为描述滚动轴承缺陷对其振动响应特性的影响,考虑滚动体与缺陷的相对几何关系,提出了时变接触变形与时变刚度耦合的滚动轴承故障非线性动力学模型。以NSK6205深沟球轴承为对象,通过建立6+N_b自由度非线性时变参数动力学模型,分析了滚动体通过外圈缺陷区域时接触变形、接触刚度以及振动响应的变化过程,得到了不同缺陷尺寸下滚动轴承故障冲击振动响应特征变化规律。理论分析和实验研究结果表明,随着缺陷尺寸的增加,滚动轴承故障振动响应产生由双冲击到多冲击的变化特征,不同缺陷尺寸下,滚动体进入和离开缺陷过程中产生的冲击响应明显不同。研究成果为基于振动信号实现滚动轴承故障尺寸判断提供了理论依据。     

滚动轴承诊断技术在大型轧机上的应用

滚动轴承是机械设备上应用极为广泛的零部件,轴承运行状态的好坏直接影响着机械的整体工作情况,因而对运行中的轴承进行工况监测与故障诊断显得尤为重要。 由钢球与内外圈有机联系起来的滚动轴承构成一个弹性振动系统。当滚动表面(即内外圈滚动面和钢球表面)存在缺陷时,将激励轴承系统产生振动。振动的大小取决于轴承故障的严重程度。通过测取、分析轴承振动信号,即可对轴承的故障进行诊断。 轴承元件发生故障以后,工作中的轴承就会产生一系列周期性脉冲或脉冲串。这样的脉冲或脉冲串以振动的形式由轴承座传递出来。这种故障振动信号可由下式表示:     

具有局部故障的滚动轴承的动力学分析(Ⅱ)内圈具有单一局部故障

针对内圈产生单一局部缺陷的滚动轴承,在假设内圈不动的前提下,以弹性力学为基础,同时考虑缺陷宽度、深度以及载荷区等因素,根据滚动体通过缺陷时接触变形量的变化所引起的弹性接触力的变化,建立了动力学模型。通过数值仿真,证实了当内圈产生单一局部缺陷时,滚动轴承振动信号的低频成分为内圈的旋转频率、滚动体通过内圈的频率及其倍频以及由它们形成的边频这一在滚动轴承故障诊断中常用的结论。合理地解释了倍频产生的原因。实验结果与数值分析结果的对比表明所建模型能够有效地解释内圈局部缺陷轴承的振动特征。     

形态滤波在滚动轴承缺陷诊断中的应用

形态滤波为数字信号处理提供了一种新的非线性滤波方式，它可以有效地提取出信号的边缘轮廓以及信号的形状特征。将形态滤波应用到滚动轴承缺陷诊断中，通过形态滤波将滚动轴承原始振动信号的脉冲信号提取出来，从而达到解调的效果。再对滤波后所得的脉冲信号进行频谱分析，容易提取所需的缺陷信息。对形态滤波的解调效果进行了试验验证。     

振动信号模型在滚动轴承故障诊断中的应用

为了克服传统故障诊断流程的缺点,提出一种基于EMD(Empirical Mode Decomposition)和振动信号模型的滚动轴承故障诊断方法,首先根据滚动轴承振动机理和振动信号的特征,建立了滚动轴承在正常和各种典型故障时的信号模型,然后采用EMD对原始振动信号做分解,并以峭度为依据进行信号重构,最后计算重构信号与不同信号模型之间的相关系数,根据系数大小可准确判断故障类型。通过对实验平台信号和风力发电机组齿轮箱滚动轴承振动信号的分析,验证了该方法的有效性和实用性。     

基于DDAE-GRA的滚动轴承早期故障诊断

提出一种将深度降噪自编码(DDAE)和灰色关联度分析(GRA)相结合的滚动轴承早期故障诊断方法。使用DDAE提取轴承振动信号的特征,以正常样本特征作为灰色关联分析的参考序列,计算滚动轴承全寿命周期数据样本特征与正常样本特征的关联程度作为轴承性能退化的指标,绘制性能退化曲线并使用3σ阈值判定轴承早期失效时间。对辛辛那提大学轴承数据集外圈故障轴承的分析结果表明：DDAE-GRA模型识别的轴承故障发生在第533个样本,该样本包络谱中出现了明显的外圈故障特征频率及其倍频;DDAE-GRA模型比小波包分解-GRA,DDAE-FCM,DDAE-SVDD具备更好的鲁棒性,更适用于滚动轴承早期故障监测。     

一种抑制超声换能器拖尾信号的方法

超声换能器在脉冲信号激励下产生的拖尾信号,在进行短距离的超声测量时,容易淹没有效的回波信号,从而产生测量盲区。为了最大限度地减小拖尾信号,从构造超声换能器的等效电路入手,建立超声振动输出与激励输入之间的传递函数。利用传递函数仿真分析激励时叠加的反向周期数与拖尾信号抑制程度的关系。发现通过叠加特定周期数的反向正弦激励信号,可以将换能器模型的拖尾信号幅度抑制到最低。实验与计算分析发现,当所设计的实验系统的激励信号叠加3.8个反向周期时,对超声换能器的拖尾信号的抑制效果最佳。     

最小熵解卷积在滚动轴承早期故障诊断中的应用

滚动轴承发生早期故障时,轴承座的振动信号一般很微弱,且隐含的冲击成分常被淹没在强烈的噪声中,直接做频谱或包络谱分析,其故障特征很难提取。最小熵解卷积方法可以提高被分析信号的信噪比,突出隐含在故障信号中的脉冲成分。应用最小解卷积方法对滚动轴承滚动体、外圈和内圈三类典型早期故障信号进行了相应的解卷积滤波,然后进行幅值谱和包络解调分析,提取出了相应的典型故障特征。应用验证了最小熵解卷积方法在滚动轴承早期故障诊断中的有效性和优点。     

相关匹配在轴承故障诊断技术中的应用

在分析传统轴承故障诊断方法不足的基础上,提出了基于相关匹配的滚动轴承故障诊断新方法。该方法使用滚动轴承故障冲击的动力学模型建立故障脉冲的解析模型,并以该模型作为匹配原子,采用谱峭度、峭度、平滑系数及相关系数方法对匹配模型进行了全方位的优化。该方法在一维时间域上以周期性的最优化脉冲模型,对轴承振动信号中等时间间隔的故障脉冲进行最佳逼近,不仅解决了传统匹配追踪法的欠分解或过分解的问题,并能有效地提取出不同故障时间产生的故障脉冲,便于进一步的轴承故障的量化分析。仿真和试验结果验证了该方法的可行性与有效性。     

Progress in Rolling Bearing Vibration Research and Control

The effect of rolling bearing vibrations on machine noise is experimentally determined. The mechanics of bearing vibration generation and transmission are described. An analytical model for the bearing as a vibration generator is used to identify forcing frequencies, resonant frequencies, and amplitude relationships. Results of measurements of the radial, axial, and angular vibrations of both small ball and large roller bearings are cited. The effect on vibration of masses and compliances attached to the bearing is examined.

A review of recent progress in the manufacture of smooth running ball and roller bearings is presented.     

具有局部表面损伤的滚动球轴承动力学建模

提出了一种滚动球轴承局部表面损伤故障的动力学分析方法。模型中每个轴承元件具有6个运动自由度,并完整地考虑了陀螺效应、离心力及润滑牵引等动力学因素。通过几何特征的变化对局部表面损伤进行了建模。采用四阶变步长Runge-Kutta-Fehlberg积分法对动力学方程进行了数值求解,并在时域和频域中对动力学响应进行了分析。研究结果表明,由于考虑了润滑剂的牵引效果,计算得到的故障特征频率较纯滚动假设下的计算结果有一定的差异。文中综合考虑了轴承元件的三维运动、相对滑动、润滑效应以及局部表面损伤等因素,因此所提出的模型更为全面、有效和实用。     

Vibration response of rigid rotor in unloaded rolling element bearing

Rolling element bearings appear in nearly 90% of all rotating machinery. Their dynamic performance is often the limiting factor in the performance of the machines that use them. The specific construction of a bearing has a decisive influence on its dynamic behaviour. The paper defines a new vibration model of a rigid rotor supported by rolling element bearings. By application of the defined model, the parametric analysis of the influence of internal radial clearance value and number of rolling elements influence on rigid rotor vibrations in unloaded rolling element bearing was performed. The defined vibration model and parametric analysis were verified experimentally. The results of experimental analysis are also presented in this paper.     

考虑三维运动和相对滑动的滚动球轴承局部表面损伤动力学建模研究

滚动体通过局部表面损伤时轴承的运动参数及动力学响应是轴承疲劳损伤分析和故障诊断的有效输入和重要依据。基于GUPTA轴承模型构建具有局部表面损伤的滚动球轴承的完整动力学模型。该模型中每个轴承元件(滚球、内圈及外圈)具有6个自由度,并且考虑了元件之间的相对滑动和润滑牵引特性。在对局部表面损伤进行建模时,完整考虑了损伤出现后由于材料缺失而引入的额外间隙,以及损伤对赫兹接触刚度及接触载荷作用方向的影响。研究滚球在通过局部表面损伤时轴承的加速度与滚球/损伤之间冲击力的对应关系,以及轴承转速和损伤宽度对轴承振动响应的影响规律。仿真结果表明,由于考虑了相对滑动和滚球/损伤之间冲击力的影响,本模型能够对具有局部表面损伤的球轴承进行更为合理的动力学特性分析,可为滚动球轴承的疲劳损伤分析和故障定量诊断提供一定的理论依据。     

小波变换在滚动轴承故障诊断中的应用

采用小波包分解和信号重构的方法,提取滚动轴承振动信号中被噪声所掩盖的由滚动表面剥落磨损所引起的冲击成分,并且加以分析。通过对滚动轴承出现内圈剥落、外圈剥落和正常情况下振动信号的分析,说明了这种方法可以有效地用于滚动轴承的故障诊断。     

基于1 1／2维谱的滚动轴承故障诊断

提出了基于１１／２维谱的滚动轴承故障诊断新方法。１１／２维谱保留了信号的相位信息且能够有效抑制噪声。用１１／２维谱分析滚动轴承振动信号,可以提取由于二次相位耦合产生的非线性特征,识别故障模式。试验结果表明,这种方法能有效地诊断滚动轴承故障,且对初期故障很敏感。     

Identification of faults through wavelet transform vis-à-vis fast Fourier transform of noisy vibration signals emanated from defective rolling element bearings

Fault diagnosis of rolling element bearings requires efficient signal processing techniques. For this purpose, the performances of envelope detection with fast Fourier transform (FFT) and continuous wavelet transform (CWT) of vibration signals produced from a bearing with defects on inner race and rolling element, have been examined at low signal to noise ratio. Both simulated and experimental signals from identical bearings have been considered for the purpose of analysis. The bearings have been modeled as spring-mass-dashpot systems and the simulated signals have been obtained considering transfer functions for the bearing systems subjected to impulsive loads due to the defects. Frequency B spline wavelets have been applied for CWT and a discussion on wavelet selection has been presented for better effectiveness. Results show that use of CWT with the proposed wavelets overcomes the short coming of FFT while processing a noisy vibration signals for defect detection of bearings.     

基于小波域对数正态模型的滚动轴承故障诊断

针对小波分析无法全面准确描述滚动轴承振动信号的非高斯问题,提出一种结合小波变换与对数正态分布模型的故障特征提取方法,以提取能准确反映滚动轴承运行状态的特征信息。首先,通过小波变换对滚动轴承运行时产生的非平稳、非高斯振动信号进行分解重构,得到不同尺度下的重构信号;然后对重构信号建立对数正态分布模型,提取模型的对数均值和对数标准差作为表征滚动轴承运行状态的统计特征;最后采用支持向量机分类器对提取的特征进行故障分类与识别。实验结果表明,该方法可以有效、准确地识别滚动轴承的运行状态。     

Condition monitoring of electric motor ball bearings for the detection of grease contaminants

Grease used in the ball bearings of electric motors often get contaminated either from external particles or particles generated within these bearings. The effectiveness of vibration, stator current, acoustic emission and shock pulse measurements in detecting the presence of contaminant particles in bearing grease has been investigated. Silica and ferric oxide particles were used to contaminate grease. The levels of vibration, stator current, acoustic emission and shock pulse appreciably increased as contaminant level and contaminant size increased. Acoustic emission peak amplitude proved to be the best condition monitoring technique for the detection of grease contaminants in motor bearings. It is followed by shock pulse maximum value and carpet value in terms of effectiveness.     

滚动轴承振动与噪声的相关性解析

通过对滚动轴承振动与噪声关系的深入分析,阐明了轴承振动与噪声之间的本质相关性和主要差异性———控制轴承振动可以控制轴承噪声,但目前测量轴承振动的方法却不能完全反映轴承噪声,同时还介绍了轴承噪声寿命的估算方法,指出了轴承振动与噪声的主流技术发展方向。