CN110163190B - 一种滚动轴承故障诊断方法及装置 - Google Patents

一种滚动轴承故障诊断方法及装置 Download PDF

Info

Publication number
CN110163190B
CN110163190B CN201910522045.8A CN201910522045A CN110163190B CN 110163190 B CN110163190 B CN 110163190B CN 201910522045 A CN201910522045 A CN 201910522045A CN 110163190 B CN110163190 B CN 110163190B
Authority
CN
China
Prior art keywords
fault
frequency
rolling bearing
value
time domain
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
CN201910522045.8A
Other languages
English (en)
Other versions
CN110163190A (zh
Inventor
雷文平
李长伟
韩捷
王宏超
王凯
陈磊
王丽雅
李凌均
陈宏�
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Zhengzhou Enpu Technology Co ltd
Zhengzhou University
Original Assignee
Zhengzhou Enpu Technology Co ltd
Zhengzhou University
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Zhengzhou Enpu Technology Co ltd, Zhengzhou University filed Critical Zhengzhou Enpu Technology Co ltd
Priority to CN201910522045.8A priority Critical patent/CN110163190B/zh
Publication of CN110163190A publication Critical patent/CN110163190A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN110163190B publication Critical patent/CN110163190B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01M—TESTING STATIC OR DYNAMIC BALANCE OF MACHINES OR STRUCTURES; TESTING OF STRUCTURES OR APPARATUS, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G01M13/00—Testing of machine parts
    • G01M13/04—Bearings
    • G01M13/045—Acoustic or vibration analysis
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F2218/00—Aspects of pattern recognition specially adapted for signal processing

Landscapes

  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Acoustics & Sound (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Testing Of Devices, Machine Parts, Or Other Structures Thereof (AREA)
  • Measurement Of Mechanical Vibrations Or Ultrasonic Waves (AREA)

Abstract

本发明提供一种滚动轴承故障诊断方法及装置，属于故障诊断技术领域。该方法包括：利用加速度传感器获取待测滚动轴承的振动加速度信号的时域数据序列；利用所述时域数据序列计算峰值指标、峭度指标和波形指标；若其中某个指标的值大于该指标的正常值，则对所述时域数据序列作高通滤波处理和分段处理，得到新的时域数据序列；对所述新的时域数据序列重采样，利用重采样后的时域数据序列计算得到频谱；若频谱中的幅值最大值大于故障报警值，则判断待测滚动轴承故障。本发明依据有故障发生时待测滚动轴承频谱的故障特征频率处的幅值必定包含在频谱的前几个幅值最大值中，实现待测滚动轴承的故障诊断，诊断结果能客观反映待测滚动轴承的真实故障情况。

Description

一种滚动轴承故障诊断方法及装置
技术领域
本发明涉及一种滚动轴承故障诊断方法及装置，属于故障诊断技术领域。
背景技术
在滚动轴承故障诊断中，滚动轴承的早期故障信号往往被淹没在背景噪声中，很难被发现和提取出来，且滚动轴承的早期故障信号出现在高频段，另外，滚动轴承的故障振动信号一般包含周期性的脉冲冲击信号，并产生振动信号的调制现象，在频谱上表现为特征频率两侧出现间隔均匀的调制边频带。
目前普遍采用包络解调分析方法实现滚动轴承的故障诊断，该方法从滚动轴承的故障振动信号中提取调制信息，分析其强度和谐波及边频带就可以判断滚动轴承损伤的程度和部位。但利用该方法进行滚动轴承故障诊断仍存在以下不足：首先，诊断过程中需要人类诊断专家进行人工选频，选取不同的分析频段得到的诊断结果差异很大；其次，需要人类诊断专家根据频谱特点及已有知识进行故障诊断，导致诊断结果中包含较大的人为不确定因素。综上所述，利用包络解调分析方法得到的滚动轴承故障诊断结果受主观因素的影响较大，导致滚动轴承故障诊断结果难以客观反映滚动轴承的真实故障情况，且该方法不适宜滚动轴承的智能故障诊断。
发明内容
本发明的目的是提供一种滚动轴承故障诊断方法，用以解决利用包络解调分析方法得到的滚动轴承故障诊断结果难以客观反映滚动轴承的真实故障情况的问题；本发明还提供一种滚动轴承故障诊断装置，用以解决利用包络解调分析方法得到的滚动轴承故障诊断结果难以客观反映滚动轴承的真实故障情况的问题。
为实现上述目的，本发明提供了一种滚动轴承故障诊断方法，该方法包括以下步骤：
利用加速度传感器获取待测滚动轴承的振动加速度信号的时域数据序列；
利用所述时域数据序列计算峰值指标、峭度指标和波形指标；
若其中某个指标的值大于该指标的正常值，则对所述时域数据序列作高通滤波处理和分段处理，得到新的时域数据序列；其中，所述分段处理包括：对高通滤波处理后的时域数据序列取绝对值，将取绝对值后的时域数据序列划分为若干数据段，将每个数据段中的所有数据值用该数据段中的最大值替代；
对所述新的时域数据序列重采样，利用重采样后的时域数据序列计算得到频谱；
若频谱中的幅值最大值大于故障报警值，则判断待测滚动轴承故障。
本发明还提供了一种滚动轴承故障诊断装置，包括处理器和存储器，所述处理器用于运行存储在所述存储器中的程序指令，以实现上述滚动轴承故障诊断方法。
本发明的有益效果是：通过计算待测滚动轴承振动加速度信号的时域数据序列的峰值指标、峭度指标和波形指标，在其中某个指标的值大于该指标的正常值时，对时域数据序列进行高通滤波处理、分段处理和重采样得到待测滚动轴承的频谱，并在频谱中的幅值最大值大于故障报警值时，判断待测滚动轴承故障，其中，此时“判断待测滚动轴承故障”是指初步判断待测滚动轴承有可能故障。可以看出，在滚动轴承故障诊断过程中，本发明设置了两个判断条件：1)峰值指标、峭度指标和波形指标其中的某个指标的值大于该指标的正常值；2)频谱中的幅值最大值大于故障报警值；只有同时满足这两个判断条件时，才判断待测滚动轴承故障，因此本发明的待测滚动轴承的故障诊断过程更加严谨，进而所得的故障诊断结果更加可靠，而且本发明依据有故障发生时待测滚动轴承频谱的故障特征频率处的幅值必定包含在频谱的前几个幅值最大值中，实现待测滚动轴承的故障诊断，整个诊断过程无需人工干预，不仅实现了滚动轴承的智能故障诊断，诊断结果还能够客观反映待测滚动轴承的真实故障情况。
为了确认待测滚动轴承是否为外圈故障，进一步地，在上述滚动轴承故障诊断方法及装置中，提取频谱中前若干个幅值最大值对应的频率值，若其中存在某个频率值使外圈故障公式成立，则确认待测滚动轴承为外圈故障；所述外圈故障公式为：
a×fBPFO-δ≤fm≤a×fBPFO+δ
其中，1≤a≤4，a为整数，fBPFO为外圈故障特征频率，δ是计算频率的修正误差，fm是提取的第m个幅值最大值对应的频率值。
为了确认待测滚动轴承是否为内圈故障，进一步地，在上述滚动轴承故障诊断方法及装置中，提取频谱中前若干个幅值最大值对应的频率值，若其中存在某个频率值使内圈故障公式成立，则确认待测滚动轴承为内圈故障；所述内圈故障公式由以下3个公式组成：
b×fr-δ≤fm≤b×fr+δ
fBPFI-(b-1)×fr-δ≤fm≤fBPFI-(b-1)×fr+δ
fBPFI+(b-1)×fr-δ≤fm≤fBPFI+(b-1)×fr+δ
其中，1≤b≤3，b为整数，fr是基准轴转频，δ是计算频率的修正误差，fm是提取的第m个幅值最大值对应的频率值，fBPFI为内圈故障特征频率。
为了确认待测滚动轴承是否为滚动体故障，进一步地，在上述滚动轴承故障诊断方法及装置中，提取频谱中前若干个幅值最大值对应的频率值，若其中存在某个频率值使滚动体故障公式成立，则确认待测滚动轴承为滚动体故障；所述滚动体故障公式由以下5个公式组成：
c×fFTF-δ≤fm≤c×fFTF+δ
fBSF-(d-1)×fFTF-δ≤fm≤fBSF-(d-1)×fFTF+δ
fBSF+(d-1)×fFTF-δ≤fm≤fBSF+(d-1)×fFTF+δ
2×fBSF-(d-1)×fFTF-δ≤fm≤2×fBSF-(d-1)×fFTF+δ
2×fBSF+(d-1)×fFTF-δ≤fm≤2×fBSF+(d-1)×fFTF+δ
其中，1≤c≤3，1≤d≤2，c、d为整数，δ是计算频率的修正误差，fm是提取的第m个幅值最大值对应的频率值，fFTF为保持架旋转频率，fBSF为滚动体故障特征频率。
为了使采集的待测滚动轴承的振动加速度信号包含待测滚动轴承的早期故障特征信号，以实现对待测滚动轴承早期故障的诊断，进一步地，在上述滚动轴承故障诊断方法及装置中，所述加速度传感器的谐振频率大于20kHz。
为了简化分段处理过程，提高故障诊断效率，进一步地，在上述滚动轴承故障诊断方法及装置中，所述划分为若干数据段为等长度划分为若干数据段。
为了使设置的故障报警值符合滚动轴承的真实情况，以提高滚动轴承故障诊断结果的准确性，进一步地，在上述滚动轴承故障诊断方法及装置中，所述故障报警值为待测滚动轴承正常状态下的频谱中的幅值最大值的1.5-2倍。
附图说明
图1是本发明方法实施例中滚动轴承振动加速度信号采集设施的安装示意图；
图2是本发明方法实施例的滚动轴承故障诊断方法流程图；
图3是本发明方法实施例中待测轴承的时域波形图；
图4是与图3对应的待测轴承的频谱图；
图5-a是图4中0-240Hz频段对应的包络解调频谱图；
图5-b是图4中200Hz-440Hz频段对应的包络解调频谱图；
图5-c是图4中600Hz-900Hz频段对应的包络解调频谱图；
图5-d是图4中1150Hz-1400Hz频段对应的包络解调频谱图；
图6是本发明方法实施例中滚动轴承故障诊断方法得到的待测轴承的频谱图；
图中，1是电涡流传感器，2是键相块，3是加速度传感器，4是电机。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及具体实施例对本发明进行进一步详细说明。
方法实施例：
本实施例提供了一种基于高频脉冲检测的滚动轴承故障诊断方法(以下简称故障诊断方法)，该方法不仅能够实现滚动轴承故障的智能化诊断，还能够进一步确认出详细的故障类型，且整个诊断过程无需人工干预，所得的故障诊断结果能够客观反映滚动轴承的真实故障情况。
在利用本实施例的故障诊断方法对滚动轴承进行故障诊断之前，需要先做好以下准备工作：
(1)安装滚动轴承振动加速度信号采集设施
如图1所示，滚动轴承振动加速度信号采集设施包括：电涡流传感器1、键相块2和加速度传感器3。其中，电涡流传感器1与键相块2配合使用，用以测量基准值转速；加速度传感器3用于采集滚动轴承的振动加速度信号。在实际运用中，电机1连接基准转子，基准转子连接滚动轴承，键相块2安装在基准转子上，电涡流传感器1安装在键相块2上，加速度传感器3安装在滚动轴承上。作为其他实施方式，还可以采用其他类型的转速传感器测量基准值转速。
本实施例中，根据滚动轴承早期故障征兆出现在高频段的特点，选用的加速度传感器的谐振频率大于20kHz，以使采集的滚动轴承的振动加速度信号包含滚动轴承的早期故障特征信号，以实现对滚动轴承早期故障的诊断。
(2)设置加速度传感器的采样参数
本实施例中，结合基准轴转速/基准轴转频，按照下述原则，设定加速度传感器的采样频率和采样点数(即采样参数)：
设定采样频率用fs表示，且fs一般满足公式fs≥1024×fr，fr是基准轴转频，在分辨率高于1Hz(数值小于1Hz)情况下，采样点数N≥1024×fr，且N为2的整数次幂。
采样参数典型配置具体如表1所示：
表1采集参数典型配置表
基准轴转速(r/min)/基准轴转频f<sub>r</sub>(Hz) 采样频率f<sub>s</sub>(Hz) 采样点数N
600/10 3840 16384
600/10 5120 16384
600/10 10240 16384
1200/20 15360 16384
1200/20 20480 16384
1800/30 30720 32768
2400/40 40960 65536
3600/60 61440 65536
4800/80 92160 131072
5400/90 102400 131072
本实施例中，依据某型号旋转机械振动试验平台进行滚动轴承故障试验，经计算得出故障特征频率的频率倍数，内圈为7.1538、外圈为4.8462、滚动体为2.5038、保持架为0.4038。采用表1中的采样参数典型配置：基准轴转速为600r/min，采样频率fs＝3840Hz，采样点数N＝16384。由于基准轴转频fr＝10Hz，则此时内圈故障特征频率fBPFI＝71.54Hz、外圈故障特征频率fBPFO＝48.46Hz、滚动体故障特征频率fBSF＝25.04Hz、保持架旋转频率fFTF＝4.04Hz。
其中，基准轴转频fr可以按表1进行更改，当基准轴转频fr改变时，内圈故障特征频率fBPFI、外圈故障特征频率fBPFO、滚动体故障特征频率fBSF和保持架旋转频率fFTF也要作相应改变。
做好上述准备工作后，即可利用本实施例的故障诊断方法对待测滚动轴承(以下简称待测轴承)进行故障诊断，具体过程如图2所示。
(1)采样数据触发方式以触发基准转子为触发基准，采用同步整周期采样，采集得到待测轴承的振动加速度信号的时域数据序列X0(N)(以下简称序列X0(N))。
(2)利用序列X0(N)，计算峰值指标kCF、峭度指标kKF、波形指标ksF。
峰值指标kCF的计算公式为：
kCF＝xp/xrms
峭度指标kKF的计算公式为：
Figure BDA0002097025150000071
波形指标ksF的计算公式为：
Figure BDA0002097025150000072
其中，xp是|X0(N)|中的最大值，
Figure BDA0002097025150000073
xi为第i个采样点对应的加速度值，单位是m/s2，xj为第j个采样点对应的加速度值，单位是m/s2，
Figure BDA0002097025150000074
(3)根据该待测轴承的历史数据计算出该轴承正常情况下的峰值指标kCF0、峭度指标kKF0、波形指标kSF0。
(4)判断kCF＞kCF0或kKF＞kKF0或kSF＞kSF0是否成立，若成立，则执行步骤(5)。
(5)对序列X0(N)做高通滤波处理和分段处理。
首先，高通滤波处理得到序列X1(N)，去除低频干扰部分，高通滤波器的截止频率一般选择1kHz；然后，对序列X1(N)取绝对值得到序列X2(N)，即X2(N)＝|X1(N)|，再以n＝8为数据段长度将序列X2(N)划分为若干个数据段，并在每个数据段内选取最大值，把该最大值赋值给数据段内的所有数据点，所有数据段均做同样处理，得到序列X3(N)。本实施例中，以n＝8为数据段长度将序列X2(N)进行等长度划分，作为其他实施方式，等长度划分数据段时设定的数据段长度可以根据实际需要进行调整；另外，还可以不进行等长度划分。
(6)对序列X3(N)重采样，重采样的采样频率为
Figure BDA0002097025150000081
采样点数为
Figure BDA0002097025150000082
对重采样后的时域数据序列进行快速傅里叶变换，得到频谱Y3(M)。作为其他实施方式，还可以选用现有技术中的其他变换方法得到频谱。
(7)设置报警值alarm(即故障报警值)，若频谱Y3(M)中的幅值最大值大于报警值alarm，则判断待测轴承故障。也就是在同时满足两个判断条件：1)峰值指标kCF、峭度指标kKF和波形指标ksF其中的某个指标的值大于该指标的正常值；2)频谱Y3(M)中的幅值最大值大于故障报警值时，才判断待测滚动轴承故障，且此时“判断待测滚动轴承故障”是指初步判断待测滚动轴承有可能故障。
其中，报警值alarm根据经验设置，一般设置为待测轴承正常状态下的频谱中的幅值最大值的1.5-2倍。
(8)判断待测轴承故障后，利用步骤1)-步骤6)对待测轴承是否故障进行确认。
1)提取频谱Y3(M)中的前20个幅值最大值，并计算出与前20个幅值最大值相对应的20个频率值。其中，提取出的第m个幅值最大值用Y3(Km)表示，m为整数，且1≤m≤20，Km为提取的第m个幅值最大值在频谱Y3(M)中的序号，提取的第m个幅值最大值对应的频率值fm＝(Km-1)×fs/N。本实施例中，提取前20个幅值最大值，作为其他实施方式，提取的幅值最大值的个数可以根据实际需要进行调整。
2)经查表或计算得到待测轴承的故障特征频率，本实施例中，内圈故障特征频率fBPFI＝71.54Hz、外圈故障特征频率fBPFO＝48.46Hz、滚动体故障特征频率fBSF＝25.04Hz、保持架旋转频率fFTF＝4.04Hz，并设定选频带宽Δ＝4Hz，计算频率的修正误差δ＝Δ/2＝2Hz。
3)若20个频率值中存在一个使外圈故障公式成立，则确认待测轴承为外圈故障。其中，外圈故障公式为：
a×fBPFO-δ≤fm≤a×fBPFO+δ
式中，1≤a≤4，a为整数。
4)若20个频率值中存在一个使内圈故障公式成立，则确认待测轴承为内圈故障。其中，内圈故障公式由以下3个公式组成：
b×fr-δ≤fm≤b×fr+δ
fBPFI-(b-1)×fr-δ≤fm≤fBPFI-(b-1)×fr+δ
fBPFI+(b-1)×fr-δ≤fm≤fBPFI+(b-1)×fr+δ
式中，1≤b≤3，b为整数。
5)若20个频率值中存在一个使滚动体故障公式成立，则确认待测轴承为滚动体故障。其中，滚动体故障公式由以下5个公式组成：
c×fFTF-δ≤fm≤c×fFTF+δ
fBSF-(d-1)×fFTF-δ≤fm≤fBSF-(d-1)×fFTF+δ
fBSF+(d-1)×fFTF-δ≤fm≤fBSF+(d-1)×fFTF+δ
2×fBSF-(d-1)×fFTF-δ≤fm≤2×fBSF-(d-1)×fFTF+δ
2×fBSF+(d-1)×fFTF-δ≤fm≤2×fBSF+(d-1)×fFTF+δ
式中，1≤c≤3，1≤d≤2，c、d为整数。
6)若步骤3)-步骤5)的判断结果均为否，则判断***中的其他零部件是否故障。
下面对本实施例的故障诊断方法的有效性进行验证。
图3为待测轴承的时域波形图，从图中能明显看到有周期性的振动冲击，可确定待测轴承有故障发生，但在时域图上不易看出详细的故障信息。
图4为与图3对应的待测轴承的频谱图，在频谱图中选取多个峰值位置做包络解调频谱对比图，具体频段在图中以矩形窗显示，四个频段分别是0-240Hz、200Hz-440Hz、600Hz-900Hz和1150Hz-1400Hz，各频段对应的包络解调频谱图分别见图5-a、图5-b、图5-c和图5-d。
图5-a为图4中0-240Hz频段对应的包络解调频谱，在图中只能看到保持架和滚动体的故障特征频率及谐波，且幅值大小不成规律，较为散乱，而调制信息几乎没有，滚动体故障特征信息不清晰。
图5-b为图4中200Hz-440Hz频段对应的包络解调频谱，在图中只能看到保持架的故障特征频率及谐波，且幅值大小不成规律，较为散乱，而调制信息几乎没有，滚动体故障特征信息不清晰。
图5-c为图4中600Hz-900Hz频段对应的包络解调频谱，在图中只能看到保持架和滚动体的故障特征频率及谐波，且幅值大小不成规律，较为杂乱，而调制信息几乎没有，滚动体故障特征信息不清晰。
图5-d为图4中1150Hz-1400Hz频段对应的包络解调频谱，在图中能看到保持架和滚动体的故障特征频率及谐波，滚动体故障特征频率的1倍频及调制信息特征不明显，2倍频及调制信息较为清晰。
图6是利用本实施例的故障诊断方法得到的待测轴承的频谱图，图中所示分别为保持架故障特征频率及谐波fFTF、2×fFTF、3×fFTF，滚动体故障特征频率fBSF以及边频带fFTF+fBSF、-fFTF+fBSF，滚动体故障特征频率2倍频2×fBSF以及边频带fFTF+2×fBSF、-fFTF+2×fBSF，边频带是保持架故障特征频率的幅值调制信息，对照频谱图明显可以得出该轴承故障为滚动体故障。
综上所述，本实施例的故障诊断方法依据有故障发生时待测轴承频谱的故障特征频率处的幅值必定包含在频谱的前几个幅值最大值中，实现待测轴承的故障诊断，整个诊断过程无需人工干预，不仅实现了滚动轴承的智能故障诊断，诊断结果还能够客观反映待测轴承的真实故障情况。
装置实施例：
本实施例的滚动轴承故障诊断装置，包括处理器和存储器，处理器用于运行存储在存储器中的程序指令，以实现滚动轴承故障诊断方法，该方法与方法实施例中的滚动轴承故障诊断方法相同，此处不再赘述。

Claims (5)

1.一种滚动轴承故障诊断方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：
利用加速度传感器获取待测滚动轴承的振动加速度信号的时域数据序列；
利用所述时域数据序列计算峰值指标、峭度指标和波形指标；
若其中某个指标的值大于该指标的正常值，则对所述时域数据序列作高通滤波处理和分段处理，得到新的时域数据序列；其中，所述分段处理包括：对高通滤波处理后的时域数据序列取绝对值，将取绝对值后的时域数据序列划分为若干数据段，将每个数据段中的所有数据值用该数据段中的最大值替代；
对所述新的时域数据序列重采样，利用重采样后的时域数据序列计算得到频谱；
若频谱中的幅值最大值大于故障报警值，则判断待测滚动轴承故障；
提取频谱中前若干个幅值最大值对应的频率值，若其中存在某个频率值使外圈故障公式成立，则确认待测滚动轴承为外圈故障；所述外圈故障公式为：
a×fBPFO-δ≤fm≤a×fBPFO+δ
其中，1≤a≤4，a为整数，fBPFO为外圈故障特征频率，δ是计算频率的修正误差，fm是提取的第m个幅值最大值对应的频率值；
提取频谱中前若干个幅值最大值对应的频率值，若其中存在某个频率值使内圈故障公式成立，则确认待测滚动轴承为内圈故障；所述内圈故障公式由以下3个公式组成：
b×fr-δ≤fm≤b×fr+δ
fBPFI-(b-1)×fr-δ≤fm≤fBPFI-(b-1)×fr+δ
fBPFI+(b-1)×fr-δ≤fm≤fBPFI+(b-1)×fr+δ
其中，1≤b≤3，b为整数，fr是基准轴转频，δ是计算频率的修正误差，fm是提取的第m个幅值最大值对应的频率值，fBPFI为内圈故障特征频率；
提取频谱中前若干个幅值最大值对应的频率值，若其中存在某个频率值使滚动体故障公式成立，则确认待测滚动轴承为滚动体故障；所述滚动体故障公式由以下5个公式组成：
c×fFTF-δ≤fm≤c×fFTF+δ
fBSF-(d-1)×fFTF-δ≤fm≤fBSF-(d-1)×fFTF+δ
fBSF+(d-1)×fFTF-δ≤fm≤fBSF+(d-1)×fFTF+δ
2×fBSF-(d-1)×fFTF-δ≤fm≤2×fBSF-(d-1)×fFTF+δ
2×fBSF+(d-1)×fFTF-δ≤fm≤2×fBSF+(d-1)×fFTF+δ
其中，1≤c≤3，1≤d≤2，c、d为整数，δ是计算频率的修正误差，fm是提取的第m个幅值最大值对应的频率值，fFTF为保持架旋转频率，fBSF为滚动体故障特征频率。
2.根据权利要求1所述的滚动轴承故障诊断方法，其特征在于，所述加速度传感器的谐振频率大于20kHz。
3.根据权利要求1所述的滚动轴承故障诊断方法，其特征在于，所述划分为若干数据段为等长度划分为若干数据段。
4.根据权利要求1所述的滚动轴承故障诊断方法，其特征在于，所述故障报警值为待测滚动轴承正常状态下的频谱中的幅值最大值的1.5-2倍。
5.一种滚动轴承故障诊断装置，其特征在于，包括处理器和存储器，所述处理器用于运行存储在所述存储器中的程序指令，以实现权利要求1-4任一项所述的滚动轴承故障诊断方法。
CN201910522045.8A 2019-06-17 2019-06-17 一种滚动轴承故障诊断方法及装置 Active CN110163190B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201910522045.8A CN110163190B (zh) 2019-06-17 2019-06-17 一种滚动轴承故障诊断方法及装置

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201910522045.8A CN110163190B (zh) 2019-06-17 2019-06-17 一种滚动轴承故障诊断方法及装置

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN110163190A CN110163190A (zh) 2019-08-23
CN110163190B true CN110163190B (zh) 2022-05-06

Family

ID=67625743

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201910522045.8A Active CN110163190B (zh) 2019-06-17 2019-06-17 一种滚动轴承故障诊断方法及装置

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN110163190B (zh)

Families Citing this family (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN110608885B (zh) * 2019-09-09 2021-10-29 天津工业大学 一种用于滚动轴承内圈磨损故障诊断及趋势预测的方法
CN111521399B (zh) * 2020-03-23 2022-04-12 北京控制工程研究所 一种基于峭度指标与包络谱的空间轴承早期故障诊断方法
CN111307461A (zh) * 2020-04-13 2020-06-19 郑州恩普特科技股份有限公司 一种基于特征向量基线法的滚动轴承故障检测方法
CN111650514B (zh) * 2020-06-15 2022-09-09 珠海万力达电气自动化有限公司 一种异步电动机典型故障的多参数联合诊断方法
CN115389190A (zh) * 2020-09-21 2022-11-25 成都卓微科技有限公司 一种设备运行状态的诊断***
CN116106742A (zh) * 2023-04-07 2023-05-12 国家石油天然气管网集团有限公司 一种基于dq变换的电机轴承故障诊断方法及***

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2011259624A (ja) * 2010-06-09 2011-12-22 Fuji Electric Co Ltd 転がり軸受部振動データの高周波電磁振動成分除去方法および高周波電磁振動成分除去装置、回転機械の転がりの軸受診断方法および軸受診断装置
CN104655423A (zh) * 2013-11-19 2015-05-27 北京交通大学 一种基于时频域多维振动特征融合的滚动轴承故障诊断方法
CN106404396A (zh) * 2016-08-30 2017-02-15 四川中烟工业有限责任公司 一种滚动轴承的故障诊断方法
CN108426715A (zh) * 2018-06-13 2018-08-21 福州大学 基于pso-vmd-mckd的滚动轴承微弱故障诊断方法

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2011259624A (ja) * 2010-06-09 2011-12-22 Fuji Electric Co Ltd 転がり軸受部振動データの高周波電磁振動成分除去方法および高周波電磁振動成分除去装置、回転機械の転がりの軸受診断方法および軸受診断装置
CN104655423A (zh) * 2013-11-19 2015-05-27 北京交通大学 一种基于时频域多维振动特征融合的滚动轴承故障诊断方法
CN106404396A (zh) * 2016-08-30 2017-02-15 四川中烟工业有限责任公司 一种滚动轴承的故障诊断方法
CN108426715A (zh) * 2018-06-13 2018-08-21 福州大学 基于pso-vmd-mckd的滚动轴承微弱故障诊断方法

Also Published As

Publication number Publication date
CN110163190A (zh) 2019-08-23

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN110163190B (zh) 一种滚动轴承故障诊断方法及装置
EP3816604B1 (en) Motor bearing failure diagnosis device
CN110987438B (zh) 水轮发电机变转速过程周期性振动冲击信号检测的方法
CN104535323B (zh) 一种基于角域‑时域‑频域的机车轮对轴承故障诊断方法
Cong et al. Short-time matrix series based singular value decomposition for rolling bearing fault diagnosis
RU2470280C2 (ru) Способ обнаружения и автоматической идентификации повреждения подшипников качения
CN111665051A (zh) 基于能量权重法的强噪声变转速条件下轴承故障诊断方法
JP5740208B2 (ja) 軸受診断方法及びシステム
CN108151869B (zh) 一种机械振动特征指标提取方法、***及装置
JP2001304954A (ja) 故障診断方法及びその装置
JPH09113416A (ja) ころがり軸受の損傷診断方法
JPH1026580A (ja) 変速型回転機械設備の診断方法および装置
JP2011259624A (ja) 転がり軸受部振動データの高周波電磁振動成分除去方法および高周波電磁振動成分除去装置、回転機械の転がりの軸受診断方法および軸受診断装置
CN111397877B (zh) 一种旋转机械拍振故障检测与诊断方法
CN110044610A (zh) 齿轮故障诊断方法
CN107665337B (zh) 一种轴承滚动体故障增强诊断方法
Lin et al. A review and strategy for the diagnosis of speed-varying machinery
CN105352726B (zh) 一种齿轮的故障诊断方法
CN113239613A (zh) 一种水轮机组摆度报警判断方法
KR20140004987A (ko) 전동기에서의 진동신호 분석방법
CN114486263B (zh) 一种旋转机械滚动轴承振动信号降噪解调方法
CN117686232A (zh) 一种燃气轮机振动基频实时提取方法、装置及存储介质
CN110376437B (zh) 一种克服非阶次频率成分干扰的阶次分析方法
CN115356108B (zh) 一种调制高阶水平挤压变换机械故障诊断方法与装置
CN114486252B (zh) 一种矢量模极大值包络的滚动轴承故障诊断方法

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant