【故障诊断】一种为轴承故障诊断解调频段的新方法研究附Matlab代码

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🔥 内容介绍

轴承作为旋转机械的关键部件，其健康状况直接影响着设备的运行效率和安全性。准确、高效的轴承故障诊断对于避免意外停机、降低维护成本至关重要。传统的轴承故障诊断方法，如时域分析、频域分析等，往往在复杂工况下表现不佳。针对这一问题，本文提出一种新的轴承故障诊断解调频段选择方法，旨在提升弱故障信号的辨识能力，从而提高诊断的准确性和可靠性。本文首先回顾了轴承故障诊断的理论基础和常用方法，然后详细阐述了所提出的解调频段选择方法，并结合仿真和实验验证了其有效性和优越性。最后，对该方法未来的发展方向进行了展望。

关键词: 轴承故障诊断；解调频段；包络谱分析；信号处理；旋转机械

1. 引言

随着工业技术的快速发展，旋转机械在现代工业生产中扮演着越来越重要的角色。轴承作为旋转机械的核心部件，承担着支撑、传递和减少摩擦的重要任务。然而，由于长时间运行、恶劣工况以及缺乏适当维护等原因，轴承极易发生各种故障，如滚珠剥落、内圈/外圈裂纹、保持架磨损等。轴承故障不仅会降低设备的运行效率，还可能导致严重的停机事故，造成巨大的经济损失甚至人员伤亡。因此，对轴承进行准确、高效的故障诊断显得尤为重要。

近年来，国内外学者针对轴承故障诊断问题进行了大量的研究，提出了各种各样的诊断方法。这些方法大致可以分为基于时域分析、频域分析、时频分析以及人工智能的方法。时域分析方法，如均方根值、峰值因子等，简单易懂，计算量小，但对微弱故障信号的辨识能力较弱。频域分析方法，如快速傅里叶变换（FFT），可以将时域信号转换到频域，从而观察信号的频谱特征，识别特定频率成分。然而，在实际工况下，轴承故障信号往往被强烈的噪声所淹没，导致频域分析难以提取有效的故障特征。时频分析方法，如短时傅里叶变换（STFT）、小波变换（Wavelet Transform）、希尔伯特-黄变换（Hilbert-Huang Transform，HHT）等，能够在时频域同时分析信号，具有较好的适应性和抗噪能力。然而，时频分析方法的参数选择对结果影响较大，且计算复杂度较高。人工智能方法，如神经网络、支持向量机等，可以通过学习历史数据，建立故障诊断模型，具有较高的诊断准确率。然而，人工智能方法需要大量的训练数据，且模型的鲁棒性有待提高。

为了克服传统方法在复杂工况下的局限性，包络谱分析（Envelope Analysis）作为一种有效的信号解调技术，被广泛应用于轴承故障诊断中。包络谱分析的核心思想是通过对振动信号进行解调，提取调制信号的包络，从而突显故障频率成分。然而，包络谱分析的关键在于选择合适的解调频段。如果选择的频段包含过多的噪声成分，将会影响包络谱的质量，导致诊断结果不准确。反之，如果选择的频段过窄，可能会丢失重要的故障特征信息。因此，如何选择合适的解调频段是提高包络谱分析效果的关键。

2. 轴承故障诊断理论基础及常用方法

2.1 轴承故障诊断的理论基础

轴承故障通常由疲劳、磨损、腐蚀等因素引起。当轴承的某个部件发生故障时，例如滚珠剥落、内圈裂纹、外圈裂纹等，会产生周期性的冲击振动。这些冲击振动会调制载荷区的固有频率，从而在振动信号中产生一系列的故障特征频率。这些特征频率与轴承的结构参数和运行转速密切相关。

常用的轴承故障特征频率计算公式如下：

• 内圈故障频率 (f_i):

   f_i = (n/2) * f_r * (1 + d/D * cosα)

• 外圈故障频率 (f_o):

   f_o = (n/2) * f_r * (1 - d/D * cosα)

• 滚珠故障频率 (f_b):

   f_b = (D/d) * f_r * (1 - (d/D)² * cos²α)

• 保持架故障频率 (f_c):

   f_c = (1/2) * f_r * (1 - d/D * cosα)

其中：

• f_r 为轴承转速 (Hz)

• n 为滚珠数量

• d 为滚珠直径

• D 为轴承节圆直径

• α 为接触角

通过计算这些理论特征频率，可以为后续的故障诊断提供重要的参考依据。

2.2 轴承故障诊断的常用方法

• 时域分析: 主要通过分析振动信号的时域特性，如均方根值（RMS）、峰值因子（CF）、峭度（Kurtosis）等，来判断轴承的健康状况。时域分析方法简单易懂，计算量小，但对微弱故障信号的辨识能力较弱，容易受到噪声干扰。

• 频域分析: 主要通过快速傅里叶变换（FFT）将时域信号转换到频域，分析信号的频谱特征，识别特定频率成分。频域分析方法可以有效提取故障特征频率，但对非平稳信号的处理能力有限，且容易受到噪声干扰。

• 时频分析: 主要通过时频变换，如短时傅里叶变换（STFT）、小波变换（Wavelet Transform）、希尔伯特-黄变换（HHT）等，将信号分解到时频域，同时分析信号的时域和频域特征。时频分析方法可以有效处理非平稳信号，具有较好的适应性和抗噪能力，但参数选择对结果影响较大，且计算复杂度较高。

• 包络谱分析: 通过对振动信号进行解调，提取调制信号的包络，从而突显故障频率成分。包络谱分析是一种有效的信号解调技术，可以有效抑制噪声干扰，提取弱故障信号，但解调频段的选择至关重要。

3. 基于谱峭度引导的解调频段选择方法

3.1 谱峭度理论

谱峭度（Spectral Kurtosis，SK）是一种用于检测信号中瞬态冲击成分的指标。其基本思想是计算信号在不同频率处的峭度值，从而判断该频率处是否包含冲击成分。峭度值越高，表明该频率处包含的冲击成分越强，越有可能包含轴承故障信号。

3.2 解调频段选择步骤

本文提出一种基于谱峭度引导的解调频段选择方法，其主要步骤如下：

1. 信号预处理: 对采集到的振动信号进行滤波、去噪等预处理操作，以降低噪声干扰，提高信号质量。

2. 谱峭度计算: 利用短时傅里叶变换 (STFT) 将预处理后的信号转换到时频域，计算信号的谱峭度值。

3. 频段选择: 根据谱峭度值的分布，选择谱峭度值较高的频段作为解调频段。通常情况下，可以选择谱峭度值超过某个阈值的频段作为解调频段。阈值的选择可以根据实际情况进行调整，例如可以选择谱峭度值的平均值加标准差作为阈值。

4. 包络谱分析: 利用所选择的解调频段，对原始振动信号进行带通滤波，然后对滤波后的信号进行Hilbert变换，提取信号的包络。对包络信号进行FFT分析，得到包络谱。

5. 故障诊断: 分析包络谱中的频率成分，识别轴承故障特征频率，从而判断轴承的故障类型和程度。

3.3 方法优势分析

相比于传统的解调频段选择方法，本文提出的方法具有以下优势：

• 自适应性:

   能够根据信号的谱峭度分布，自适应地选择解调频段，避免了手动选择带来的主观性。

• 抗噪性:

   谱峭度对瞬态冲击成分敏感，能够有效识别被噪声淹没的弱故障信号。

• 准确性:

   通过选择谱峭度值较高的频段作为解调频段，可以最大程度地保留故障特征信息，提高诊断的准确性。

4. 结论与展望

本文提出了一种基于谱峭度引导的轴承故障诊断解调频段选择方法，该方法能够自适应地选择解调频段，有效识别被噪声淹没的弱故障信号，提高诊断的准确性。通过仿真和实验验证，证明了该方法的有效性和优越性。

未来的研究方向可以包括：

• 优化谱峭度计算方法:

   研究更高效、更准确的谱峭度计算方法，以提高方法的抗噪性和灵敏度。

• 自适应阈值选择:

   研究自适应阈值选择方法，根据信号的统计特性，自动调整阈值，以提高方法的鲁棒性。

• 多故障诊断:

   将该方法应用于多故障诊断，实现对轴承多种故障的识别和诊断。

• 与其他方法的融合:

   将该方法与其他故障诊断方法（如人工智能方法）融合，构建更加完善的故障诊断系统。

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

[1] 吴勇.基于小波分析的高速牵引电机轴承故障诊断研究[D].北京交通大学[2025-03-22].DOI:10.7666/d.y1961384.

[2] 姜娜,纪建伟,齐晓轩,等.基于小波包分析的滚动轴承的故障诊断方法研究[J].浙江农业学报, 2012, 24(2):4.DOI:10.3969/j.issn.1004-1524.2012.02.025.

[3] 陈涛,李林.基于Matlab的滚动轴承故障诊断方法的研究[J].科技广场, 2011(7):4.DOI:10.3969/j.issn.1671-4792.2011.07.003.

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