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基于信號分析的進口軸承故障檢測方法
作者:瑞昊德  來源:濟南瑞昊德軸承有限公司  發表時間:2012-07-13 09:34:40  點擊:2544

  振動信號分析是進口進口軸承運行在線檢測和故障診斷的重要手段。信號中所包含的信息主要體現在瞬變點或瞬變區域中,信號的瞬變程度用奇異性來描述。
盛京棋牌   傅里葉變換一直是研究信號奇異性的基本工具。但是,由于傅里葉變換缺乏空間局部性,它只能描述信號的整體奇異性,難以確定奇異點在空間的位置及分布情況。由于信號和噪聲的小波變換在各尺度下具有不同的小波特性,小波變換可以對信號的奇異性進行更為有效的分析。因此小波分析在故障診斷領域得到了廣泛應用。其中一種是以小波變換進行濾波和包絡檢波的方法提取故障信號的特征頻率u“J,這種方法要求事先必須掌握進口軸承的速率和相應的細節信息,同時這種方法還受到信噪比的影響,在信噪比很低的情況下,與故障相關的特征頻率會被噪聲覆蓋,這樣無疑會大大降低該方法的檢測性能。另一種方法是利用小波包分解的特性進行故障信號的檢測b兒6J1“笠。這種方法的缺點是小波包分解產生的信息繁多,增加了故障檢測的復雜度及故障檢出的時間。

  利用小波局部化特性進行信號的奇異點檢測也是近年來發展的一種故障檢測方法。這種方法事先假定故障信號會產生一定的突變信息,通過判斷信號是否具有奇異性來進行故障檢測[7-9]。該方法的缺點是無法克服噪聲影響,如果檢測的信號具有噪聲,則在正常信號中同樣會檢測到奇異點,而這個奇異點卻是由噪聲引起的,因此僅僅通過檢測信號的突變點會導致誤判¨0|。文獻[11]提出利用小波變換模極大值[12j190一州13]進行SPD的故障診斷,該方法利用信號單點奇異性的突變來判斷故障發生及其發生的時刻,實驗結果表明這種方法同樣無法克服信號噪聲的影響。
  鑒于此,我們首先利用小波模極大值進行進口軸承信號奇異性分析,試驗中發現正常進口軸承信號因噪聲影響同樣產生部分奇異值的突變,因此單從信號奇異性的突變無法實現進口軸承故障檢測。然而相同長度的正常進口軸承樣本信號的奇異點數目卻遠遠低于故障信號的奇異點數目,為此我們在分析了表征信號奇異性一些特征的基礎上,提出一種新的基于信號奇異性特征的進口軸承故障檢測方法,即模極大曲線數特征方法。實驗最后同其他方法進行比較,結果表明本文中的方法不僅有效地克服了噪聲影響,而且在檢測時間及識別率方面都有明顯提高。

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