基于小波分析的轴承故障诊断研究

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Research on Bearing Fault Diagnosis based on W aveletLIU Qi(Electrical and Information Engineering Institute ofChina University ofMining&Technology，Beijing 100083，China)Abstract：The diagnosis of bearing fault is an important aspect in the diagnosis of large-scale mining machinery equipment.On thebasis of the theory of wavelet transform which is very efective for the analysis of non-stationary signals in the bearing vibration，a faultdiagnosis technology have been proposed.The vibration signal is decomposed and reconstructed by using wavelet transform.Then thecharacteristic frequency of the signal can be got by using Hilber envelope detection processing and spectrum analysis.Through the ex-perimental simulation of spherical pitting failure verify that the method is efective and reliable。

Keywords：roling bearing；vibration acquisition；characteristic frequency；reducer刮板输送机是当前现代化采煤工艺中不可缺少的主要设备，不仅用于运送煤和物料，还是采煤机的运行轨道 。刮板输送机减速器作为刮板输送机的核心部件，具有工作时间长、工作环境复杂等特点，尤其是减速器输出轴的滚动轴承经长时间的连续工作，发生点蚀疲劳、胶合、保持架断裂等故障的概率较大，-旦减速器轴承发生故障，就会影响刮板输送机的正常运转，造成经济损失，影响安全生产。因此，及时准确检测减速器滚动轴承的运行故障，并对故障进行有效可靠的处理，对煤矿安全生产具有重要意义 2 J。减速器滚动轴承的故障信号为非平稳性信号。由于小波分析是针对非平稳信号的-种有效的时频分析方法，且具有较高的时间分辨率和频率分辨率，在此基础上本文提出了-种基于小波分析的轴承故障诊断方法。利用该方法分别对滚动轴承于正常工况和滚动体单点点蚀工况下的两种数据进行采集和分析处理。最终，试验分析结果表明该方法有效 、可靠。

121 小波分析方法小波分析方法是-种时间窗和频率窗都可以改变的时频局部化分析方法，在低频部分具有较高的频率分辨率和较低的时间分辨率；在高频部分具有较高的时间分辨率和较低的频率分辨率 J。

小波变换是对-个函数在空间和时间上进行局部化的-种数学变换，通过平移母小波获得信号的时间信息；通过缩放母小波的宽度(或称尺度)获得信号的频率特性；对母小波的平移和缩放操作是为计算小波的系数，这些系数代表局部信号和小波之间的相互关系。小波分析是将信号分解成-系列小波函数的叠加，而这些小波函数都是由-个母函数经过平移与尺度缩放得来的 。

小波变换实质是用-簇函数(即小波函数)去表示或逼近某-信号或函数。其需要满足的容许条件为：收稿 日期 ：2013-03-29作者简介：刘 琦(1988-)，男，山西长治人 ，在读硕士研究生，研究方向为机电-体化。

2013年7月 刘 琦：基于小波分析的轴承故障诊断研究 第22卷第7期C ：f 7 d <∞ (1)则函数 ( )∈L (R)的小波变换及小波逆变换为：(a，b) ： (2)f(x) 。 ( ) ( )(3)式中： ( ) 旱 ( )为由基小波 10l( )通过n、b伸缩和平移得到的小波系，其傅里叶变换为 (㈨ ) . ；o为频窗在频率轴上的伸缩参数；b为时窗在时间轴上的平移参数； (o，b)是在 b附近与 1/a成比例的频率分量，由于。、b和均为连续变量 ，该式又称为连续小波变换；逆变换说明信号 )可以分解为各频率分量的加权和(积分)。Parserval恒等式有 J：(0，b)f： ) ( )( )dx， )) ， (Ⅱ1 )) (4)2 基于小波分析的轴承故障诊断方法首先对采集的轴承故障信号进行小波分解和重构，得到各层粗略与细节信号。根据故障特征频率存在的频谱范围，对细节信号做 Hilbert包络谱分析得到频谱图，从图中可以找到相应的故障特征频率，进而达到揭示故障存在的目的。

3 实验分析3.1 实验装置简析实验将减速器输出轴轴承作为振动信号采集对象，用 YB2-124d-3型隔爆三相异步电机作为动力源。YB2-124d-3的输出功率为 6.5 kW，转速为2 550 r/min。传感器选用北京远东测振公司生产的YDI-121型加速度传感器。该传感器内置 ICP电路，在外接 4 mA恒流源的情况下，其输出为电压信号，灵敏度为 9.8 mV/ms，频率范围为 2～5 000Hz，工作温度为 -4O～150℃，最大可测加速度为500 m/s 。

实验中采用了ESC-CH01-04信号调理箱，内置 ESC-A104放大器拈和 ESC-ICP加速度输入拈，能够为加速度传感器YDI-121提供4 mA的激励电流，并有效抑制传感器输出的直流偏置电压，实现对输出信号进行有效放大和滤波。数据采集系统选用8通道、高精度频域测量的动态信号采集模块PXI-4472PXI-4472，实现对加速度传感器的采集。其输入通道集成了集成电路压电式(IEPE)信号调理功能。图 1所示为减速器滚动轴承振动信号采集装置。

图 1 滚动轴承振动信号采集系统实验中减速器的输出轴端为空载状态，需要采集轴承滚动体表面的损伤点反复撞击与之相接触的其他元件表面而产生周期性的冲击振动信号。由于传感器的布置位置对采集冲击信号的灵敏度影响很大，要求测点离轴承外圈的距离旧能近，以便更好地检测到故障冲击信号。实验中加速度传感器选择安装在输出轴轴承端盖上方，距离轴承最近。图2为轴承上加速度传感器的测点。

图2 加速度传感器布置测点3.2 轴承基本参数及故障设置刮板输送机减速器的输出轴轴承选用合肥轴承厂生产的N1300EM型圆柱滚子轴承。外径 90 mm，内径 50 ITlm，中径 70 mm，宽度 20 mm，滚珠直径11 mm、长度 12 mm、滚子数 目Z15。球状点蚀故障频率的计算公式为：詈t-( c。s ) (5)式中 为轴旋转频率；d为滚子直径；D为轴承节径； 为轴承压力角 。

由式(5)可计算出，其滚动体半径为1.3 mm的球状点蚀故障频率约为21.3 Hz。

3.3 实验处理与结果分析分别对滚动轴承于正常工况和滚动体单点点蚀工况下的两种情况进行实验分析。如表 1所示，每组实验 2次，采样频率为 12 000 Hz，采样点数为47 368，处理点数为 1 838。

对采集到的实验数据使用Matlab工具进行小波分析，即利用dbl0小波对原始信号进行4层分解，3刘 琦：基于小波分析的轴承故障诊断研究 第22卷第7期结果如图3和图4所示。图3为滚动轴承未设置故障的时域波形和 dbl0小波的4层分解。其时域信号振幅很小，小波分解后的细节信号显示比较平稳，不含突变信号。图4为设置点蚀故障后轴承端盖加速度传感器采集的振动信号的时域波形和 dbl0小波的4层分解，该信号的时域图显示冲击较为明显，振幅比较大，从小波分解后的细节信号的低频系数可以发现突变的存在。为了提取滚动体的故障特征频率，进-步对第-层细节信号做 Hilbert包络谱分析，结果如图 5所示。从功率谱可以看出，在21.3 Hz处存在明显峰值，与公式(5)计算得到的故障频率理论值 21.3 Hz相吻合，由此证明了该方法在故障分析诊断过程中是准确的。

表 1 轴承故障诊断实验基本信息>0.2亩 0脚 02之 o.1墨。

， 茄 o.2。 0o 。器间Is5o0 。0o 0> o r罂 --I-0.I - T T 0o0出 -0.1脚0 500 l 00o 1 500 2000 2500时间/s图3 滚动轴承未设置故障4 结 语本文提出了-种小波分析与频谱分析相结合的轴承故障诊断方法。通过搭建减速器滚动轴承故障信号采集平台，分别对正常状态和球状点蚀故障下14的振动信号进行了采集和实验分析♂果表明，该方法可有效判定轴承是否存在故障，并且能够识别故障发生的位置，具有-定的实际应用价值。

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之O 500 1 000 1 500 2000 25o0时间，s图4 轴承滚动体单点故障L L -图5 故障信号经处理后的最终频谱