【故障检测】匀速运行的滚动轴承中基于振动的故障诊断（Matlab实现）

最新推荐文章于 2025-12-08 21:27:04 发布

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#matlab #人工智能 #开发语言 #支持向量机

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💥1 概述

基于振动的故障诊断是一种常用于匀速运行的滚动轴承的方法，通过监测和分析轴承产生的振动信号来检测和诊断潜在的故障。在滚动轴承周围安装振动传感器通常是加速度计或振动传感器，用于捕获轴承产生的振动信号。将提取的特征输入到故障诊断算法中进行分析，常见的方法包括统计分析、频域分析、时频分析等，以识别可能存在的故障模式。根据特征分析的结果，判断轴承是否存在故障，并确定故障的类型和严重程度，如滚珠损伤、内圈磨损、外圈裂纹等。基于振动的故障诊断方法可以在匀速运行的滚动轴承中快速、有效地检测故障，并提高设备的可靠性和安全性，降低维护成本和生产损失。

摘要

滚动轴承是旋转机械中的关键部件，其运行状态直接影响设备的性能和寿命。基于振动的故障诊断方法因其非侵入性、易于实现和灵敏度高等优点，成为滚动轴承故障诊断的主流技术。本文针对匀速运行的滚动轴承，研究了基于振动的故障诊断方法，包括信号采集、预处理、特征提取和故障分类等环节，并通过实验验证了方法的有效性。

1. 引言

随着工业现代化的推进，机械设备逐渐向大型化、复杂化、一体化方向发展，滚动轴承作为旋转机械中的核心元件，其故障诊断具有重要意义。振动信号分析技术因其能够捕捉轴承运行过程中的动态信息，成为滚动轴承故障诊断中最常用的方法。本文旨在研究匀速运行的滚动轴承中基于振动的故障诊断方法，为实际工程应用提供理论依据和技术支持。

2. 振动信号分析基本原理

振动信号分析通过采集设备运行过程中的振动信号，利用信号处理技术提取反映设备状态的特征信息。在滚动轴承故障诊断中，振动信号通常包含丰富的故障特征，如振幅、频率、波形等。通过对这些特征的分析和比较，可以判断轴承是否存在故障以及故障的类型和程度。

3. 滚动轴承故障类型及特征

滚动轴承的故障类型主要包括内外圈故障、滚动体故障和保持架故障等。不同类型的故障在振动信号中表现出不同的特征：

内外圈故障：通常表现为特定的频率成分，如滚动体通过内圈频率（BPFI）和滚动体通过外圈频率（BPFO）。
滚动体故障：可能表现为振幅和频率的突然变化，以及特征故障频率的谐波。
保持架故障：可能导致振动信号中出现非周期性的冲击成分。

4. 基于振动的故障诊断方法

4.1 信号采集与预处理

信号采集：使用加速度传感器、速度传感器或位移传感器采集轴承运行时的振动信号。传感器应安装在靠近轴承座的位置，并保证与被测表面紧密接触，以减少信号衰减和噪声干扰。
预处理：包括去噪、滤波等操作，以提高信号的信噪比。常用的滤波方法包括低通滤波、高通滤波、带通滤波等。此外，还可以利用小波变换、经验模态分解（EMD）等方法进行去噪和特征提取。

4.2 特征提取

特征提取是从预处理后的振动信号中提取能够有效表征轴承故障信息的特征参数。常用的特征提取方法包括：

时域特征：如均值、方差、峰值、均方根值（RMS）、峭度、波形因数、波峰因数等。这些特征能够反映信号的能量大小、冲击程度以及波形形状的变化。
频域特征：如功率谱密度（PSD）、频率响应等。通过傅里叶变换（FFT）将时域信号转换到频域，可以识别轴承的特征故障频率及其谐波。
时频分析：如短时傅里叶变换（STFT）、小波变换（WT）、维格纳-威尔分布（WVD）等。这些方法能够同时提供信号的时域和频域信息，对于非平稳信号的分析尤为有效。
包络解调：利用希尔伯特变换提取振动信号的包络，然后对包络进行频谱分析，从而提取轴承的特征故障频率。包络解调能够有效地提取被调制的高频冲击信号，对于轴承早期故障的检测具有良好的效果。

4.3 故障分类

根据提取的特征参数，结合专家知识和经验，对轴承的故障进行分类。常用的故障分类方法包括：

统计模式识别：如k近邻算法（KNN）、支持向量机（SVM）、朴素贝叶斯分类器等。这些方法通过提取不同状态下的特征参数，构建特征空间，然后利用统计方法对特征空间进行划分，从而实现故障分类。
人工神经网络（ANN）：如多层感知器（MLP）、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等。ANN具有强大的非线性映射能力和自学习能力，可以通过训练学习故障特征与故障类型之间的关系，从而实现故障诊断。
深度学习（DL）：如深度置信网络（DBN）、自编码器（AE）等。DL在处理复杂数据和高维特征方面具有优势，能够自动学习更深层次的特征表示，提高故障诊断的准确率。

5. 实验研究

5.1 实验设置

为了验证基于振动的滚动轴承故障诊断方法的有效性，我们进行了实验研究。实验中，我们采用了不同故障类型和程度的滚动轴承，使用加速度传感器采集振动信号，并通过数据采集系统将信号传输到计算机进行分析。

5.2 实验结果与分析

特征提取结果：通过时域、频域和时频分析方法，我们成功提取了反映轴承故障状态的特征参数。例如，内外圈故障在频域中表现为特定的故障频率成分；滚动体故障则导致振幅和频率的突然变化。
故障分类结果：利用提取的特征参数，我们构建了基于SVM和CNN的故障分类模型。实验结果表明，这些模型能够准确地识别轴承的故障类型和程度。特别是CNN模型，通过自动学习振动信号中的深层特征，实现了更高的分类准确率。

6. 结论与展望

6.1 结论

本文研究了匀速运行的滚动轴承中基于振动的故障诊断方法，包括信号采集、预处理、特征提取和故障分类等环节。实验结果表明，基于振动信号分析的故障诊断方法能够有效地识别轴承的故障类型和程度，为实际工程应用提供了有力的支持。

6.2 展望

未来，基于振动的滚动轴承故障诊断研究将朝着以下几个方向发展：

智能化诊断方法：进一步发展基于深度学习、强化学习等人工智能技术的智能化诊断方法，实现故障的自动诊断和预测。
自适应诊断方法：研究能够适应不同工况变化的自适应诊断方法，提高故障诊断的鲁棒性和泛化能力。
多模态融合诊断：融合振动信号、声发射信号、温度信号、油液分析等多种信息，构建更加全面和可靠的故障诊断系统。
边缘计算与实时监测：将故障诊断模型部署到边缘设备上，实现实时监测和诊断，提高效率和安全性。

📚2 运行结果

部分代码：


clear
close all
clc

%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
% simulation of a bearing fault vibration signature
%     note that this signal model does not account many effects occurring in 
%     real environments, it is used just for this demonstration 
fs = 25600; % sampling frequency
T = 5;
L = fs * T;
k = (0:L-1);
tt = k ./ fs; % time vector
ff = k .* fs ./ L; % spectral frequency vector

% estimation of the LTI system which models system resonance
Lh = 2^8;
fh = 4000; % natural frequency
zita = .05; % damping 
h = 10^-9 .* exp(-zita * 2 * pi * fh  .* (0:Lh-1) ./ fs ) .* cos(2 * pi * fh * sqrt(1 - zita^2) .* (0:Lh-1) ./ fs);
h = diff(diff(h)) .* fs^2;

% simplified simulated bearing fault signature
s = zeros(size(tt));
fImpacts = 10; % fault frequency 10 Hz

🎉3 参考文献

文章中一些内容引自网络，会注明出处或引用为参考文献，难免有未尽之处，如有不妥，请随时联系删除。

[1]许永靖,尹建超,陈祥,等.基于太阳轮局部故障啮合周期特性的故障诊断指标[J/OL].天津理工大学学报:1-7[2024-04-11].http://kns.cnki.net/kcms/detail/12.1374.N.20240409.1510.004.html.

[2]吴咏,陈红勋,马峥.基于VMD混合域特征和DBN的轴流泵故障诊断研究[J/OL].水动力学研究与进展A辑:1-8[2024-04-11].https://doi.org/10.16076/j.cnki.cjhd.2024.02.014.