用于在Matlab程序中對(duì) 聲信號(hào)進(jìn)行稀疏表示，分離原信號(hào)中的沖擊信號(hào)、調(diào)制信號(hào)和噪聲信號(hào)三種成分，并對(duì)沖擊 信號(hào)進(jìn)行重構(gòu)，運(yùn)用Hilbert包絡(luò)譜對(duì)沖擊信號(hào)進(jìn)行處理得出準(zhǔn)確的故障特征。
[0029] 故障軸承SKF6205-2RSJEM參數(shù)如表1所示：
[0031] 表1
[0032] 如圖1所示，上述裝置通過以下方式進(jìn)行工作：
[0033] 第一步、對(duì)滾動(dòng)軸承進(jìn)行正常與故障工作狀態(tài)劃分與設(shè)定，根據(jù)軸承的故障，經(jīng)計(jì) 算，得到內(nèi)圈故障特征頻率為f = 161.7Hz。
[0034] 第二步、傳聲器固定在距離軸心18.2cm并正對(duì)故障軸承所在軸承座的側(cè)面中心線 上，采樣頻率為10kHz。此外，在空載情況下，設(shè)置軸轉(zhuǎn)速為1800r/min，采樣點(diǎn)數(shù)為99000，并 加入方差為〇. 2的高斯白噪聲。
[0035] 第三步、測(cè)量故障狀態(tài)的滾動(dòng)軸承的聲信號(hào)。圖2和圖3分別為軸承內(nèi)圈局部缺陷 故障聲信號(hào)的時(shí)域圖和Hilbert譜，可見圖2中有沖擊現(xiàn)象，但無明顯周期性；圖3中雖有內(nèi) 圈故障特征頻率，但被噪聲和其他雜頻干擾，不易準(zhǔn)確識(shí)別故障類型。
[0036]所述的聲信號(hào)在matlab軟件中設(shè)置為：
[0037] x(t)=n(t)+s(t)+h(t) (1)
[0040] 其中式（1)中，n(t)為噪聲分量;s(t)為周期性聲信號(hào)沖擊分量;h(t)為聲信號(hào)諧 振分量。式(2)中，s(t)是由Μ個(gè)幅值為B，衰減系數(shù)為β，高頻共振頻率為fn的沖擊成分組成 的沖擊信號(hào)（幅值被頻率fr調(diào)制）；T為沖擊間隔時(shí)間，故障沖擊頻率為f = 1/T;u( t)為單位 階躍函數(shù)，fr為軸的轉(zhuǎn)速頻率。式(3)中，h(t)是由K個(gè)幅值為A，頻率為fi的諧振成分構(gòu)成的 諧振信號(hào)。
[0041] 第四步、對(duì)軸承微弱聲信號(hào)進(jìn)行稀疏表示，分離原信號(hào)中的沖擊信號(hào)，諧振信號(hào)和 噪聲信號(hào)三種成分，并對(duì)沖擊信號(hào)進(jìn)行重構(gòu)。
[0042] 所述的對(duì)軸承微弱聲信號(hào)進(jìn)行稀疏分離是指通過對(duì)傅里葉變換，小波分析等方法 的了解和對(duì)聲信號(hào)時(shí)域形態(tài)的分析，建立由coif4小波字典和局部余弦字典組成的過完備 字典，選用由coif4小波字典逼近沖擊信號(hào)，局部余弦字典逼近諧振信號(hào)，再結(jié)合BP算法來 實(shí)現(xiàn)在噪聲背景下對(duì)軸承微弱故障信號(hào)的稀疏表示，分離原信號(hào)中的沖擊信號(hào)，諧振信號(hào)， 和噪聲信號(hào)三種成分。
[0043] 利用形態(tài)分量分析方法對(duì)圖2的信號(hào)進(jìn)行稀疏分解，得出三個(gè)分量的時(shí)域圖如圖4 (a)、（d)、（e)所不，圖4(b)為Ο-ls沖擊分量時(shí)頻圖，圖4(c)為〇-〇. 2s沖擊分量時(shí)域圖。可看 到有明顯的周期性沖擊信號(hào)存在，雖經(jīng)轉(zhuǎn)頻調(diào)制后的某些幅值較低的沖擊被分離掉，但從 (a)、（b)、（ c)仍可計(jì)算出沖擊之間的時(shí)間間隔為T = 1 /f = 0.0062s。由此可以判斷滾動(dòng)軸承 內(nèi)圈出現(xiàn)故障。
[0044] 第五步、對(duì)圖4 (a)的沖擊分量進(jìn)行Hilbert變換，得出Hilbert譜如圖5所示。相對(duì) 于形態(tài)分量分析前的信號(hào)（如圖3)，圖5更加干凈，且故障特征頻率f = 161.7Hz處峰值更加 明顯，結(jié)合圖4(a)沖擊分量中的周期性沖擊特征，進(jìn)一步提高判斷該軸承內(nèi)圈發(fā)生故障的 準(zhǔn)確性。
[0045]以上對(duì)本發(fā)明實(shí)施例所提供的技術(shù)方案進(jìn)行了詳細(xì)介紹，本文中應(yīng)用了具體個(gè)例 對(duì)本發(fā)明實(shí)施例的原理以及實(shí)施方式進(jìn)行了闡述，以上實(shí)施例的說明只適用于幫助理解本 發(fā)明實(shí)施例的原理；同時(shí)，對(duì)于本領(lǐng)域的一般技術(shù)人員，依據(jù)本發(fā)明實(shí)施例，在具體實(shí)施方 式以及應(yīng)用范圍上均會(huì)有改變之處，綜上所述，本說明書內(nèi)容不應(yīng)理解為對(duì)本發(fā)明的限制。
【主權(quán)項(xiàng)】
1. 一種基于聲信號(hào)形態(tài)分量分析的滾動(dòng)軸承故障診斷裝置，其特征在于： 包括傳聲器、采集卡、采集箱W及信號(hào)處理模塊； 所述傳聲器固定在距離軸屯、一定的位置，并正對(duì)軸承所在軸承座的側(cè)面中屯、線上，用 于將所述軸承轉(zhuǎn)動(dòng)過程中產(chǎn)生的聲信號(hào)轉(zhuǎn)換成模擬信號(hào)； 所述采集箱及所述采集卡用于進(jìn)行數(shù)據(jù)采集，捕獲傳聲器傳遞的模擬信號(hào)，將其數(shù)字 化并導(dǎo)入信號(hào)處理模塊W便進(jìn)行數(shù)字處理的設(shè)備； 所述信號(hào)處理模塊用于在Matlab程序中對(duì)聲信號(hào)進(jìn)行稀疏表示，分離原信號(hào)中的沖擊 信號(hào)、調(diào)制信號(hào)和噪聲信號(hào)=種成分，并對(duì)沖擊信號(hào)進(jìn)行重構(gòu)，運(yùn)用化化ert包絡(luò)譜對(duì)沖擊 信號(hào)進(jìn)行處理得出準(zhǔn)確的故障特征。2. -種基于聲信號(hào)形態(tài)分量分析的滾動(dòng)軸承故障診斷方法，其特征在于包括W下步 驟： 第一步、對(duì)滾動(dòng)軸承進(jìn)行正常與故障工作狀態(tài)劃分與設(shè)定，計(jì)算軸承故障特征頻率f; 第二步、傳聲器固定在距離軸屯、X的位置，并正對(duì)軸承所在軸承座的側(cè)面中屯、線上，設(shè) 置采樣頻率f S。此外，設(shè)置軸轉(zhuǎn)速n和采樣點(diǎn)數(shù)N; 第=步、在一定的背景噪聲條件下測(cè)量故障狀態(tài)的滾動(dòng)軸承的聲信號(hào)； 第四部、對(duì)軸承微弱聲信號(hào)進(jìn)行稀疏表示，分離原信號(hào)中的沖擊信號(hào)，調(diào)制信號(hào)和噪聲 信號(hào)=種成分，并對(duì)沖擊信號(hào)進(jìn)行重構(gòu)； 第五部、運(yùn)用化化ert包絡(luò)譜對(duì)沖擊信號(hào)進(jìn)行處理得出準(zhǔn)確的故障特征。3. 根據(jù)權(quán)利要求2所述的基于聲信號(hào)形態(tài)分量分析的滾動(dòng)軸承故障診斷方法，其特征 在于:所述的聲信號(hào)設(shè)置為：其中式（1)中，n(t)為噪聲分量;s(t)為周期性聲信號(hào)沖擊分量;h(t)為聲信號(hào)諧振分 量;式(2)中，s(t)是由M個(gè)幅值為B，衰減系數(shù)為0，高頻共振頻率為fn的沖擊成分組成的沖 擊信號(hào)，該沖擊信號(hào)幅值被頻率打調(diào)制;T為沖擊間隔時(shí)間，故障沖擊頻率為f=l/T;u(t)為 單位階躍函數(shù)，打?yàn)檩S的轉(zhuǎn)速頻率;式(3)中，h(t)是由K個(gè)幅值為A，頻率為fi的諧振成分構(gòu) 成的諧振信號(hào)。4. 根據(jù)權(quán)利要求2所述的基于聲信號(hào)形態(tài)分量分析的滾動(dòng)軸承故障診斷方法，其特征 在于： 選用由coif4小波字典作為逼近沖擊信號(hào)，局部余弦字典組成的冗余字典作為逼近諧 波信號(hào)。
【專利摘要】本發(fā)明公開了一種基于聲信號(hào)形態(tài)分量分析的滾動(dòng)軸承故障診斷裝置及方法，利用軸承轉(zhuǎn)動(dòng)過程中會(huì)產(chǎn)生聲信號(hào)，通過分析該信號(hào)的時(shí)域特征，提出了基于聲信號(hào)MCA和Hilbert譜分析的軸承故障診斷新方法。仿真和實(shí)例分析結(jié)果表明軸承故障聲信號(hào)由沖擊分量、諧振分量及噪聲復(fù)合而成，通過構(gòu)建由coif4小波字典和局部余弦字典組成的冗余字典能對(duì)原信號(hào)作較好的逼近。通過利用MCA方法進(jìn)行廣義軟取閾值去噪，并稀疏分離出原信號(hào)的沖擊分量。最后結(jié)合由MCA分離出的聲信號(hào)沖擊分量和其Hilbert頻譜圖，能準(zhǔn)確地識(shí)別滾動(dòng)軸承故障類型。
【IPC分類】G01M13/04
【公開號(hào)】CN105588720
【申請(qǐng)?zhí)枴緾N201510937395
【發(fā)明人】張春良, 郭瑩瑩, 岳夏, 陳廣歡, 謝嘉亮, 朱厚耀
【申請(qǐng)人】廣州大學(xué)
【公開日】2016年5月18日
【申請(qǐng)日】2015年12月15日