CN101354312A - 轴承故障诊断*** - Google Patents

Abstract

一种轴承故障诊断***，包括智能轴承，智能轴承设置有六路输出口，其中第一、二路输出口输出振动加速度信号，第三、四路输出口输出转速信号，第五、六路输出口输出温度信号，其特征在于：智能轴承输出的六组信号发送到A/D转换模块的输入口，A/D转换模块输出的六组数字信号发送给处理器，处理器内设置有状态监测器和故障识别器，其中状态监测器根据振动加速度数字信号、转速数字信号和温度数字信号对轴承的状态进行监测，故障识别器利用信号处理工具，得出故障判断结果。本发明的显著效果是：能够在现有带复合传感器的智能轴承的基础上，根据智能轴承的三类信号对轴承的状态进行在线监测，判断故障发生在轴承的哪个零部件上。

Description

轴承故障诊断***

技术领域

本发明涉及传感器，具体地讲，涉及一种应用在高速铁路车辆(高速客车等)的轮轴和高级轿车、大型卡车的轮轴、变速箱以及其它一些采用轴承支撑方式的旋转机械在线监测和故障诊断***。

背景技术

轴承，作为机械设备中的关键零件之一，其运行状态的好坏，将直接影响设备的运行状态和使用性能。对轴承，特别是大型机电装备主轴***和高速车辆上的轴承运行状态的监控和故障检测已经成为故障诊断技术的一个重要研究内容和应用领域。经实践证明，轴承诊断***性能的好坏取决于它对轴承早期运行中故障的检测能力，即在灾难性事故发生之前检测到异常情况。大量事实证明许多重大事故都是由于机器故障在预期的寿命之前就出现而引起的。这些事故说明了难以预测的轴承故障所带来的潜在危险，发展智能轴承技术，创建在线的轴承诊断及预警***是当今轴承故障诊断技术的发展趋势。

智能轴承技术也可以说是在机械、电子、通讯等技术飞速发展的背景下而产生的。由于科学技术的不断发展，机械的精密程度和自动化程度的不断提高，早期的轴承故障检测方法已经落后，而融现代传感技术、信号传输与处理技术及计算机技术于一体的“智能化”诊断技术应运而生。因此，作为机械***中广泛应用的提供自由旋转的基本元件——轴承的性能监测及故障诊断方法也朝着“智能化”的方向发展。对于“智能轴承”的定义，当前一种具有代表性的说法是，在传统轴承的基础上集成不同用途的传感装置，使其结合成为一体而形成独特的结构单元，再通过微型计算机进行信息处理，达到实时在线监测的目的。

与传统的轴承相比，集成有微传感器的智能轴承的一个显著优点就是能够实时监测自己的工作性能，且信噪比高。其次，由于智能轴承中轴承和传感器结合为一个整体结构，从而可作为一个独立完整的产品进行生产和购买，方便用户实际应用。

目前轴承和传感器的结合包括外挂式和嵌入式两种结构形式。外挂式是指传感器不是嵌入到轴承的内圈、外圈或滚动体内，而是附加在轴承上的。这个结构不会破坏轴承的完整性(即轴承允许的最大应力和变形不发生变化)。传统的外挂式将传感组件附加在轴承周围，监测的对象和范围很有限。在实际中较难广泛应用。而不改变轴承外廓尺寸，且能够进行多种参数测试的嵌入式智能轴承是智能轴承的一个较好发展方向。嵌入式智能轴承单元则是将传感器嵌入到轴承体内，这种方法的优点是传感装置能够很接近被测信号的发生源。信号传输的中间界面减少，采集的信号更能真实地反映轴承的实际工作状况，信噪比高。

但由于传感元件究竟嵌入到轴承的什么位置，以及传感装置在复合传感器上的合理布置等这些关键问题，使得嵌入式的应用受到了限制。目前所采用的嵌入式结构，是将传感装置集中在轴承上，这会产生应力集中，并且导线不好布置，给装配带来困难。另外，现有的智能轴承的传感装置大多只采用一种，最常见的是带有加速度(振动)传感装置的智能轴承单元和带有速度传感装置的智能轴承单元。针对高速列车、高速客车等高速车辆，由于车速过高，轴承的振动加剧，必须对振动信号进行检测，以预防将会造成的巨大的人身和经济损失。为防止高速车辆抱死现象的发生，需实时检测转速信号。另外，为了防止发生由于轴承故障引起的切轴事故，以及由于轴承自身发热而造成的磨损、烧伤需同时检测轴承内圈(轴)、外圈的温度信号。这样就必须设计出将振动加速度传感装置、温度传感装置、转速传感装置集成一体的智能轴承单元。

本发明人开发了一种带复合传感器的智能轴承(申请号：2007100925746)，该智能轴承设置有六路输出口，其中第一、二路输出口AI0、AI1各输出一组振动加速度信号，第三、四路输出口AI2、AI3各输出一组转速信号，第五、六路输出口AI4、AI5各输出一组温度信号。将振动加速度传感装置、温度传感装置、转速传感装置与轴承集成一体，能有效地提取轴承的故障信号。

但还缺乏如何根据振动加速度信号、温度信号、转速信号对轴承的状态进行在线监测，对故障进行识别的具体技术方法。

发明内容

本发明的目的是提供一种轴承故障诊断***，能够在现有带复合传感器的智能轴承的基础上，根据智能轴承的振动加速度信号、温度信号、转速信号对轴承的状态进行在线监测，对故障进行识别。

为达到上述目的，本发明所述的一种轴承故障诊断***，包括智能轴承，该智能轴承设置有六路输出口，其中第一、二路输出口各输出一组振动加速度信号，第三、四路输出口各输出一组转速信号，第五、六路输出口各输出一组温度信号，其关键在于：所述智能轴承输出的六组信号发送到A/D转换模块的输入口，该A/D转换模块将六组信号转换为数字信号，A/D转换模块输出的六组数字信号发送给处理器，该处理器内设置有状态监测器和故障识别器，其中状态监测器根据所述第一、二组振动加速度数字信号、第三、四组转速数字信号以及第五、六组温度数字信号对轴承的状态进行监测，并生成故障报警信号，状态监测器输出该报警信号驱动所述故障识别器，该故障识别器利用信号处理工具，综合所述的振动加速度数字信号和转速数字信号，得出故障判断结果。

本诊断***利用智能轴承技术，采集高速列车轮毂轴承的振动加速度、速度和温度信号，通过智能轴承内部的处理电路将振动加速度信号、转速信号进行放大，温度信号进行放大及补偿。预处理后的6路模拟信号经过A/D转换进入监测软件进行分析。依靠温度值、速度值和振动加速度统计量进行状态监测，当监测量超过设定的阈值时，证明轴承已发生故障，这时状态监测器故障报警，同时启动故障识别器的故障识别功能，判断故障发生在轴承的哪个零部件上。故障识别功能是依靠信号处理的方法对数字信号进行分析和处理而实现的。

需要说明的是：智能轴承数据的采集是一批一批完成的，每一批数据所容纳的采样点的数目与A/D转换模块的缓存大小有关。当一批数据通过A/D转换模块读入后要进行多种操作，比如对包含8192个采样点信息的一批数据，要进行数字显示、图形显示、还要通过计算来实现状态监测和故障识别等多种功能。只有完成了所有的操作，A/D转换模块才能读入下一批数据做重复操作。

所述状态监测器内设置有：

用于开始信号采集的装置；

用于获取振动加速度信号的时域统计参量阈值S_R、S_K的装置；

用于将通道号CH、第一变量N1、第二变量N2置零的装置；

用于计算AI0通道振动加速度的均方根值RMS、峭度系数K_F和温度数据值W的装置；

由于无法直接获取振动特征，使用振动加速度时域统计量来反映振动能量的大小。RMS值反映了整体振动能量，它能够评价轴承的健康状况并且比较稳定，但是这个参数对轴承的早期故障不够敏感。峭度系数K_F是无量纲参数，反映了冲击振动的大小，可以用于早期故障诊断，但它会随着故障的加深而逐渐降低。本诊断***采用两时域参数综合评价的方法进行振动状态的监测。

用于判断温度数据值W是否大于120的装置；

如果温度数据值W大于120，则先进入用于生成温度报警信号的装置；

再进入用于判断RMS是否超过其阈值S_R的装置；

如果温度数据值W不大于120，则直接进入所述用于判断RMS是否超过其阈值S_R的装置；

如果RMS没超过其阈值S_R，则直接进入用于判断峭度系数K_F是否超过其阈值S_K的装置；

如果RMS超过其阈值S_R，则进入用于对第一变量N1加1的装置；

用于判断第一变量N1是否大于5的装置；

如果第一变量N1大于5，则进入用于生成第一报警信号，并对第一变量N1清零的装置；

再进入所述用于判断峭度系数K_F是否超过其阈值S_K的装置；

如果第一变量N1不大于5，则直接进入所述用于判断峭度系数K_F是否超过其阈值S_K的装置；

如果K_F没超过其阈值S_K，则直接进入用于对通道号CH加1的装置；

如果K_F超过其阈值S_K，则进入用于对第二变量N2加1的装置；

用于判断第二变量N2是否大于5的装置；

如果第二变量N2大于5，则进入用于生成第二报警信号，并对第二变量N2清零的装置；

再进入所述用于对通道号CH加1的装置；

如果第二变量N2不大于5，则直接进入所述用于对通道号CH加1的装置；

再进入用于判断通道号CH是否大于1的装置；

如果CH不大于1，则直接进入用于计算AI1通道振动加速度的均方根值RMS、峭度系数K_F以及温度数据值W的装置；

如果CH大于1，则先进入用于对通道号CH置零的装置；

再返回所述用于计算AI0通道振动加速度的均方根值RMS、峭度系数K_F以及温度数据值W的装置；

其中所述 $\mathrm{RMS}={\left(\frac{1}{N}\underset{i=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}{x_i}^2\right)}^{1/2},$ $K_F=\frac{1}{N}\underset{i=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}{x_i}^4/{\left(\frac{1}{N}\underset{i=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}{x_i}^2\right)}^2$

所述智能轴承输出的振动加速度信号是以模拟电压的形式存在，单位是mv；经过A/D转换后变成数字电压信号，单位是mv；在处理器内将数字电压信号再进行变换，得到采样点的振动加速度值x_i，单位为g，其转换公式为：

$x_i=\frac{x_i^{\′}}{\mathrm{sm}}$

x_i’：数字电压信号，单位为mv；

s：振动传感装置的灵敏度系数，单位为mv/g；

m：智能轴承振动加速度信号的放大倍数；

N：轴承内圈转动2圈所采集到的点数，是以转速信号为基础计算得出：

$N=\frac{120f}{\mathrm{nk}}$

f：每批数据的采样频率，单位为Hz；

k：通道数；

n：转速，单位是r/min；

所述温度数据值W为： $W=\left(\frac{k}{N_z}\underset{i=1}{\overset{\frac{N_z}{k}}{\mathrm{\Σ}}}\frac{y_i}{t}\right)/S_W$

N_Z：每批数据的总采样点数；

k：通道数；

y_i：经放大及补偿后的温度数字信号采样点的值，单位是mv；

t：智能轴承温度信号的放大倍数；

S_W：智能轴承的温度敏感系数，单位是mv/℃。

所述故障识别器内设置有：

用于开始故障识别的装置；

用于获得滚动体在外圈滚道上的通过频率f_op的装置；

用于获得滚动体在内圈滚道上的通过频率f_ip的装置；

用于获得滚动体相对保持架的回转频率f_bc的装置；

用于读取振动加速度值x_i的装置；

用于利用傅立叶变换器，得出振动加速度信号值x_i频谱的装置；

数据的分析功能包括倒谱、滤波、相关、包络等多种信号处理方法，可根据信号的特性选取适合的分析方法，其中振动加速度的频谱是通过傅立叶变换的方法得到的。

用于在大于3000而小于f/2k的频率范围内选取第1个共振峰P＝1的装置；

用于确定滤波器带宽B＝500的装置；

用于带通滤波，获得滤波后振动加速度时域信号的装置；

用于获得滤波后信号包络谱的装置；

用于找出包络谱中最大幅值Y_m的装置；

用于判断Y_m-f_op的值是否在-5～5之间的装置；

如果在-5～5之间，则进入用于生成外圈故障信号的装置；

如果在-5～5之外，则进入用于判断Y_m-f_ip的值是否在-5～5之间的装置；

如果在-5～5之间，则进入用于生成内圈故障信号的装置；

如果在-5～5之外，则进入用于判断Y_m-f_bc的值是否在-5～5之间的装置；

如果在-5～5之间，则进入用于生成滚动体故障信号的装置；

如果在-5～5之外，则进入用于滤波器带宽B加100的装置；

对振动加速度信号进行窄带带通滤波处理，然后作Hilbert变换，变换后的信号与滤波后的振动加速度信号构成的解析信号Q(t)为：

Q(t)＝q(t)+jq₁(t)

q(t)：滤波后的信号；

q₁(t)：Hilbert变换后的信号。

对|Q(t)|再作傅立叶变换得到包络谱，找出包络谱的最大幅值Y_m，首先与轴承外圈的故障特征频率作对比，如果满足-5＜Y_m-f_op＜5的条件，诊断为轴承外圈发生故障，如果不满足条件再依次进行内圈、滚动体的故障判断，判断条件分别为：-5＜Y_m-f_ip＜5、-5＜Y_m-f_bc＜5。如果三个条件都不满足，说明对滤波参数的选择不合适，程序跳转以便重新选择相关的滤波参数，在将同一共振峰作为分析对象的前提下以100Hz的滤波带宽递增，即B加100。

再进入用于判断B是否大于1000的装置；

如果B小于或等于1000，则返回所述用于带通滤波，获得滤波后振动加速度时域信号的装置；

如果B大于1000，则进入用于在频谱中选取下1个共振峰P＝P+1的装置；

如果带宽超过1000Hz时仍无法识别故障的发生，那么将频率更高的下一共振峰作为分析对象重新进行判断，即P＝P+1。

用于判断P是否大于频率最高共振峰的序号P_n的装置；

如果P小于或等于P_n，则返回所述用于确定滤波器带宽B＝500的装置；

如果P大于P_n，则进入用于输出安全信号的装置；

如果对大于3000而小于f/2k的频率范围内所有共振峰都进行了分析还无法识别故障的发生，即P＞P_n，那么判断轴承无故障。

其中：

$f_{\mathrm{op}}=\frac{n}{2}{f}_r(1-\frac{d}{D}\cos \mathrm{\α}),$ $f_{\mathrm{ip}}=\frac{n}{2}{f}_r(1+\frac{d}{D}\cos \mathrm{\α}),$ $f_{\mathrm{bc}}=\frac{D}{2d}{f}_r(1+\frac{d^2}{D^2}\stackrel{2}{\cos \mathrm{\α}})$

式中，D为轴承的节径，即滚动体中心所在的圆，d为滚动体的直径，α为接触角，f_r＝f_i-f₀为内外圈的相对转动频率，当外圈固定时，f_r即为轴的转动频率。

本***采用共振解调的方法进行轴承的故障识别，从而判断故障发生在哪个零部件上。共振解调技术是对低频冲击所激起的高频共振波进行包络检波，获得一个对应于低频冲击的、而又放大并展宽了的共振解调波。通过对此共振解调波进行频谱分析，判定故障的量值和类型。

本发明的显著效果是：利用智能轴承技术，采集轴承的振动加速度、转速和温度信号，通过智能轴承内部的处理电路将振动加速度信号、转速信号进行放大，温度信号进行放大及补偿。预处理后的6路模拟信号经过A/D转换进入监测软件进行分析。依靠温度值、速度值和振动加速度统计量进行状态监测，当监测量超过设定的阈值时，证明轴承已发生故障，这时状态监测器故障报警，同时启动故障识别器的故障识别功能，故障识别器采用共振解调的方法进行轴承的故障识别，从而判断故障发生在哪个零部件上。

附图说明

附图1为本发明的连接框图；

附图2为状态监测器的工作流程图；

附图3为故障识别器的工作流程图。

具体实施方式

下面结合附图和具体实施例对本发明作进一步详细说明。

如图1所示，一种轴承故障诊断***，由智能轴承1、A/D转换模块2、处理器、状态监测器和故障识别器组成，其中智能轴承1设置有六路输出口，其中第一、二路输出口AI0、AI1各输出一组振动加速度信号，第三、四路输出口AI2、AI3各输出一组转速信号，第五、六路输出口AI4、AI5各输出一组温度信号，所述智能轴承1输出的六组信号发送到A/D转换模块2的输入口，该A/D转换模块2将六组信号转换为数字信号，A/D转换模块2输出的六组数字信号发送给处理器，该处理器内设置有状态监测器和故障识别器，其中状态监测器根据所述第一、二组振动加速度数字信号、第三、四组转速数字信号以及第五、六组温度数字信号对轴承的状态进行监测，并生成故障报警信号，状态监测器输出该报警信号驱动所述故障识别器，该故障识别器利用信号处理工具，综合所述的振动加速度数字信号和转速数字信号，得出故障判断结果。

本诊断***利用智能轴承技术，采集高速列车轮毂轴承的振动加速度、速度和温度信号，通过智能轴承内部的处理电路将振动加速度信号、转速信号进行放大，温度信号进行放大及补偿。预处理后的6路模拟信号经过A/D转换进入监测软件进行分析。依靠温度值、速度值和振动加速度统计量进行状态监测，当监测量超过设定的阈值时，证明轴承已发生故障，这时状态监测器故障报警，同时启动故障识别器的故障识别功能，判断故障发生在轴承的哪个零部件上。故障识别功能是依靠信号处理的方法对数字信号进行分析和处理而实现的。

需要说明的是：智能轴承数据的采集是一批一批完成的，每一批数据所容纳的采样点的数目与A/D转换模块2的缓存大小有关。当一批数据通过A/D转换模块2读入后要进行多种操作，比如对包含8192个采样点信息的一批数据，要进行数字显示、图形显示、还要通过计算来实现状态监测和故障识别等多种功能。只有完成了所有的操作，A/D转换模块2才能读入下一批数据做重复操作。

如图2所示：所述状态监测器内设置有：

用于开始信号采集的装置；

用于获取振动加速度信号的时域统计参量阈值S_R、S_K的装置；S_R、S_K作为预定值，存储在处理器中的存储器内。

用于将通道号CH、第一变量N1、第二变量N2置零的装置；

用于计算AI0通道振动加速度的均方根值RMS、峭度系数K_F和温度数据值W的装置；

由于无法直接获取振动特征，使用振动加速度时域统计量来反映振动能量的大小。RMS值反映了整体振动能量，它能够评价轴承的健康状况并且比较稳定，但是这个参数对轴承的早期故障不够敏感。峭度系数K_F是无量纲参数，反映了冲击振动的大小，可以用于早期故障诊断，但它会随着故障的加深而逐渐降低。本诊断***采用两时域参数综合评价的方法进行振动状态的监测。

其中所述 $\mathrm{RMS}={\left(\frac{1}{N}\underset{i=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}{x_i}^2\right)}^{1/2},$ $K_F=\frac{1}{N}\underset{i=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}{x_i}^4/{\left(\frac{1}{N}\underset{i=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}{x_i}^2\right)}^2$

所述智能轴承输出的振动加速度信号是以模拟电压的形式存在，单位是mv；经过A/D转换后变成数字电压信号，单位是mv；在处理器内将数字电压信号再进行变换，得到采样点的振动加速度值x_i，单位为g，其转换公式为：

$x_i=\frac{x_i^{\′}}{\mathrm{sm}}$

x_i’：数字电压信号，单位为mv；

s：振动传感装置的灵敏度系数，单位为mv/g；

m：智能轴承1振动加速度信号的放大倍数；

N：轴承内圈转动2圈所采集到的点数，是以转速信号为基础计算得出：

$N=\frac{120f}{\mathrm{nk}}$

f：每批数据的采样频率，单位为Hz；

k：通道数；

n：转速，单位是r/min；

用于判断温度数据值W是否大于120的装置；

如果温度数据值W大于120，则先进入用于生成温度报警信号的装置；

120℃作为轴承是否处于安全工作状态的一项重要指标，成为温度报警的阈值。

再进入用于判断RMS是否超过其阈值S_R的装置；

如果温度数据值W不大于120，则直接进入所述用于判断RMS是否超过其阈值S_R的装置；

所述温度数据值W为： $W=\left(\frac{k}{N_z}\underset{i=1}{\overset{\frac{N_z}{k}}{\mathrm{\Σ}}}\frac{y_i}{t}\right)/S_W$

N_Z：每批数据的总采样点数；

k：通道数；

y_i：经放大及补偿后的温度数字信号采样点的值，单位是mv；

t：智能轴承1温度信号的放大倍数；

S_W：智能轴承1的温度敏感系数，单位是mv/℃。

如果RMS没超过其阈值S_R，则直接进入用于判断峭度系数K_F是否超过其阈值S_K的装置；

如果RMS超过其阈值S_R，则进入用于对第一变量N1加1的装置；

用于判断第一变量N1是否大于5的装置；

如果第一变量N1大于5，则进入用于生成第一报警信号，并对第一变量N1清零的装置；

再进入所述用于判断峭度系数K_F是否超过其阈值S_K的装置；

如果第一变量N1不大于5，则直接进入所述用于判断峭度系数K_F是否超过其阈值S_K的装置；

如果K_F没超过其阈值S_K，则直接进入用于对通道号CH加1的装置；

如果K_F超过其阈值S_K，则进入用于对第二变量N2加1的装置；

用于判断第二变量N2是否大于5的装置；

如果第二变量N2大于5，则进入用于生成第二报警信号，并对第二变量N2清零的装置；

再进入所述用于对通道号CH加1的装置；

如果第二变量N2不大于5，则直接进入所述用于对通道号CH加1的装置；

再进入用于判断通道号CH是否大于1的装置；

如果CH不大于1，则直接进入用于计算AI1通道振动加速度的均方根值RMS、峭度系数K_F以及温度数据值W的装置；

如果CH大于1，则先进入用于对通道号CH置零的装置；

再返回所述用于计算AI0通道振动加速度的均方根值RMS、峭度系数K_F以及温度数据值W的装置；

如图3所示：所述故障识别器内设置有：

用于开始故障识别的装置；

用于获得滚动体在外圈滚道上的通过频率f_op的装置；

用于获得滚动体在内圈滚道上的通过频率f_ip的装置；

用于获得滚动体相对保持架的回转频率f_bc的装置；

滚动轴承有n个滚动体，则滚动体在外圈及内圈滚道上的通过频率f_op及f_ip，以及滚动体相对保持架的回转频率f_bc分别表示为：

$f_{\mathrm{op}}=\frac{n}{2}{f}_r(1-\frac{d}{D}\cos \mathrm{\α}),$ $f_{\mathrm{ip}}=\frac{n}{2}{f}_r(1+\frac{d}{D}\cos \mathrm{\α}),$ $f_{\mathrm{bc}}=\frac{D}{2d}{f}_r(1+\frac{d^2}{D^2}\stackrel{2}{\cos \mathrm{\α}})$

D为轴承的节径，即滚动体中心所在的圆，d为滚动体的直径，α为接触角，f_r＝f_i-f₀为内外圈的相对转动频率，当外圈固定时，f_r即为轴的转动频率；

用于读取振动加速度值x_i的装置；

用于利用傅立叶变换器，得出振动加速度值x_i频谱的装置；

数据的分析功能包括倒谱、滤波、相关、包络等多种信号处理方法，可根据信号的特性选取适合的分析方法，其中振动加速度的频谱是通过傅立叶变换的方法得到的。

用于在大于3000而小于f/2k的频率范围内选取第1个共振峰P＝1的装置；

用于确定滤波器带宽B＝500的装置；

用于带通滤波，获得滤波后振动加速度时域信号的装置；

用于获得滤波后信号包络谱的装置；

用于找出包络谱中最大幅值Y_m的装置；

用于判断Y_m-f_op的值是否在-5～5之间的装置；

如果在-5～5之间，则进入用于生成外圈故障信号的装置；

如果在-5～5之外，则进入用于判断Y_m-f_ip的值是否在-5～5之间的装置；

如果在-5～5之间，则进入用于生成内圈故障信号的装置；

如果在-5～5之外，则进入用于判断Y_m-f_bc的值是否在-5～5之间的装置；

如果在-5～5之间，则进入用于生成滚动体故障信号的装置；

如果在-5～5之外，则进入用于为滤波器带宽B加100的装置；

对振动加速度信号进行窄带带通滤波处理，然后作Hilbert变换，变换后的信号与滤波后的振动加速度信号构成的解析信号Q(t)为：

Q(t)＝q(t)+jq₁(t)

q(t)：滤波后的信号；

q₁(t)：Hilbert变换后的信号。

对|Q(t)|再作傅立叶变换得到包络谱，找出包络谱的最大幅值Y_m，首先与轴承外圈的故障特征频率作对比，如果满足-5＜Y_m-f_op＜5的条件，诊断为轴承外圈发生故障，如果不满足条件再依次进行内圈、滚动体的故障判断，判断条件分别为：-5＜Y_m-f_ip＜5、-5＜Y_m-f_bc＜5。如果三个条件都不满足，说明对滤波参数的选择不合适，程序跳转以便重新选择相关的滤波参数，在将同一共振峰作为分析对象的前提下以100Hz的滤波带宽递增，即B加100。

再进入用于判断B是否大于1000的装置；

如果B小于或等于1000，则返回所述用于带通滤波，获得滤波后振动加速度时域信号的装置；

如果B大于1000，则进入用于在频谱中选取下1个共振峰P＝P+1的装置；

如果带宽超过1000Hz时仍无法识别故障的发生，那么将频率更高的下一共振峰作为分析对象重新进行判断，即P＝P+1。

用于判断P是否大于频率最高共振峰的序号P_n的装置；

如果P小于或等于P_n，则返回所述用于确定滤波器带宽B＝500的装置；

如果P大于P_n，则进入用于输出安全信号的装置；

如果对大于3000而小于f/2k的频率范围内所有共振峰都进行了分析还无法识别故障的发生，即P＞P_n，那么判断轴承安全，无故障。

Claims (3)

1、一种轴承故障诊断***，包括智能轴承(1)，该智能轴承(1)设置有六路输出口，其中第一、二路输出口(AI0、AI1)各输出一组振动加速度信号，第三、四路输出口(AI2、AI3)各输出一组转速信号，第五、六路输出口(AI4、AI5)各输出一组温度信号，其特征在于：所述智能轴承(1)输出的六组信号发送到A/D转换模块(2)的输入口，该A/D转换模块(2)将六组信号转换为数字信号，A/D转换模块(2)输出的六组数字信号发送给处理器(3)，该处理器(3)内设置有状态监测器(4)和故障识别器(5)，其中状态监测器(4)根据所述第一、二组振动加速度数字信号、第三、四组转速数字信号以及第五、六组温度数字信号对轴承的状态进行监测，并生成故障报警信号，状态监测器(4)输出该报警信号驱动所述故障识别器(5)，该故障识别器(5)利用信号处理工具，综合所述的振动加速度数字信号和转速数字信号，得出故障判断结果。

2、根据权利要求1所述的轴承故障诊断***，其特征在于：所述状态监测器(4)内设置有：

用于开始信号采集的装置；

用于获取振动加速度信号的时域统计参量阈值S_R、S_K的装置；

用于将通道号CH、第一变量N1、第二变量N2置零的装置；

用于计算AI0通道振动加速度的均方根值RMS、峭度系数K_F和温度数据值W的装置；

用于判断温度数据值W是否大于120的装置；

如果温度数据值W大于120，则先进入用于生成温度报警信号的装置；

再进入用于判断RMS是否超过其阈值S_R的装置；

如果温度数据值W不大于120，则直接进入所述用于判断RMS是否超过其阈值S_R的装置；

如果RMS没超过其阈值S_R，则直接进入用于判断峭度系数K_F是否超过其阈值S_K的装置；

如果RMS超过其阈值S_R，则进入用于对第一变量N1加1的装置；

用于判断第一变量N1是否大于5的装置；

如果第一变量N1大于5，则进入用于生成第一报警信号，并对第一变量N1清零的装置；

再进入所述用于判断峭度系数K_F是否超过其阈值S_K的装置；

如果第一变量N1不大于5，则直接进入所述用于判断峭度系数K_F是否超过其阈值S_K的装置；

如果K_F没超过其阈值S_K，则直接进入用于对通道号CH加1的装置；

如果K_F超过其阈值S_K，则进入用于对第二变量N2加1的装置；

用于判断第二变量N2是否大于5的装置；

如果第二变量N2大于5，则进入用于生成第二报警信号，并对第二变量N2清零的装置；

再进入所述用于对通道号CH加1的装置；

如果第二变量N2不大于5，则直接进入所述用于对通道号CH加1的装置；

再进入用于判断通道号CH是否大于1的装置；

如果CH不大于1，则直接进入用于计算AI1通道振动加速度的均方根值RMS、峭度系数K_F以及温度数据值W的装置；

如果CH大于1，则先进入用于对通道号CH置零的装置；

再返回所述用于计算AI0通道振动加速度的均方根值RMS、峭度系数K_F以及温度数据值W的装置；

其中所述 $\mathrm{RMS}={\left(\frac{1}{N}\underset{i=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}{x_i}^2\right)}^{1/2},K_F=\frac{1}{N}\underset{i=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}{x_i}^4/{\left(\frac{1}{N}\underset{i=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}{x_i}^2\right)}^2$

所述智能轴承输出的振动加速度信号是以模拟电压的形式存在，单位是mv；经过A/D转换后变成数字电压信号，单位是mv；在处理器(3)内将数字电压信号再进行变换，得到采样点的振动加速度值x_i，单位为g，其转换公式为：

$x_i=\frac{x_i^{\′}}{\mathrm{sm}}$

x_i′：数字电压信号，单位为mv；

s：振动传感装置的灵敏度系数，单位为mv/g；

m：智能轴承(1)振动加速度信号的放大倍数；

N：轴承内圈转动2圈所采集到的点数，是以转速信号为基础计算得出：

$N=\frac{120f}{\mathrm{nk}}$

f：每批数据的采样频率，单位为Hz；

k：通道数；

n：转速，单位是r/min；

所述温度数据值W为： $W=\left(\frac{k}{N_z}\underset{i=1}{\overset{\frac{N_Z}{k}}{\mathrm{\Σ}}}\frac{y_i}{t}\right)/S_W$

N_Z：每批数据的总采样点数；

k：通道数；

y_i：经放大及补偿后的温度数字信号采样点的值，单位是mv；

t：智能轴承(1)温度信号的放大倍数；

S_W：智能轴承(1)的温度敏感系数，单位是mv/℃。

3、根据权利要求1所述的轴承故障诊断***，其特征在于：

所述故障识别器(5)内设置有：

用于开始故障识别的装置；

用于获得滚动体在外圈滚道上的通过频率f_op的装置；

用于获得滚动体在内圈滚道上的通过频率f_ip的装置；

用于获得滚动体相对保持架的回转频率f_bc的装置；

用于读取振动加速度值x_i的装置；

用于利用傅立叶变换器，得出振动加速度信号值x_i频谱的装置；

用于在大于3000而小于f/2k的频率范围内选取第1个共振峰P＝1的装置；

用于确定滤波器带宽B＝500的装置；

用于带通滤波，获得滤波后振动加速度时域信号的装置；

用于获得滤波后信号包络谱的装置；

用于找出包络谱中最大幅值Y_m的装置；

用于判断Y_m-f_op的值是否在-5～5之间的装置；

如果在-5～5之间，则进入用于生成外圈故障信号的装置；

如果在-5～5之外，则进入用于判断Y_m-f_ip的值是否在-5～5之间的装置；

如果在-5～5之间，则进入用于生成内圈故障信号的装置；

如果在-5～5之外，则进入用于判断Y_m-f_bc的值是否在-5～5之间的装置；

如果在-5～5之间，则进入用于生成滚动体故障信号的装置；

如果在-5～5之外，则进入用于滤波器带宽B加100的装置；

再进入用于判断B是否大于1000的装置；

如果B小于或等于1000，则返回所述用于带通滤波，获得滤波后振动加速度时域信号的装置；

如果B大于1000，则进入用于在频谱中选取下1个共振峰P＝P+1的装置；

用于判断P是否大于频率最高共振峰的序号P_n的装置；

如果P小于或等于P_n，则返回所述用于确定滤波器带宽B＝500的装置；

如果P大于P_n，则进入用于输出安全信号的装置；

其中：

$f_{\mathrm{op}}=\frac{n}{2}{f}_r(1-\frac{d}{D}\cos \mathrm{\α}),$ $f_{\mathrm{ip}}=\frac{n}{2}{f}_r(1+\frac{d}{D}\cos \mathrm{\α}),$ $f_{\mathrm{bc}}=\frac{D}{2d}{f}_r(1+\frac{d^2}{D^2}\stackrel{2}{\cos \mathrm{\α}})$

式中，D为轴承的节径(滚动体中心所在的圆)，d为滚动体的直径，α为接触角，f_r＝f_i-f₀为内外圈的相对转动频率，当外圈固定时，f_r即为轴的转动频率；

对振动加速度信号进行窄带带通滤波处理，然后作Hilbert变换，变换后的信号与滤波后的振动加速度信号构成的解析信号Q(t)为：

Q(t)＝q(t)+jq₁(t)

q(t)：滤波后的信号；

q₁(t)：Hilbert变换后的信号；

其中包络谱是通过对解析信号Q(t)各点求模后再作傅立叶变换所得到的。

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