关于滚动轴承故障诊断方法的研究.docx
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关于滚动轴承故障诊断方法的研究
关于滚动轴承故障诊断方法的研究
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姓名:
学号:
完成日期:
2015年12月15日
第一章研究背景
1进行滚动轴承故障检测与诊断的背景与意义·······················01
1.1滚动轴承故障检测与诊断领域背景···························01
1.2进行滚动轴承故障检测与诊断的意义·························01
2常见的滚动轴承结构···········································01
3常见的滚动轴承故障形式·······································02
4滚动轴承故障监测与诊断的一般步骤·····························03
4.1常见的滚动轴承故障信息获取方法···························04
4.1.1温度监测法···········································04
4.1.2振动监测法···········································04
4.1.3油液监测法···········································04
4.1.4光纤监测法···········································04
4.1.5声发射法·············································05
4.2常见的滚动轴承故障特征提取方法···························05
4.2.1基于传统时域统计参数的特征提取·······················05
4.2.2基于频域和时频分析特征提取···························05
4.2.3基于非线性参数的特征提取·····························05
4.3常见的滚动轴承故障状态模式识别···························06
4.3.1人工神经网络·········································06
4.3.2隐马尔可夫模型·······································07
4.3.3支持向量机···········································07
5常见的用于滚动轴承故障检测与诊断的传感器·····················07
5.1传感器的灵敏度···········································07
5.2滚动轴承故障诊断领域中用到的振动传感器···················08
5.3滚动轴承故障诊断领域中用到的加速度传感器·················08
5.4滚动轴承故障诊断领域中用到的压电式加速度传感器···········08
6常用的滚动轴承故障诊断与检测的分析方法·······················09
6.1基于流行学习法的滚动轴承故障诊断和检测方法···············09
6.2基于无量纲指标与波谱分析的滚动轴承故障诊断方法···········10
6.3基于谱峭度及原子分解的滚动轴承故障诊断方法···············10
6.4基于模型辨识的滚动轴承故障诊断方法·······················10
6.5基于EMD的滚动轴承故障灰色诊断方法·······················11
6.6基于近邻元分析的滚动轴承故障诊断方法·····················11
6.7基于LMD的滚动轴承故障诊断方法···························11
6.8基于BP神经网络的滚动轴承故障诊断方法····················12
6.9基于量子遗传算法和谱峭度法相结合的滚动轴承故障诊断方法···12
6.10基于EMD和相关系数的希尔伯特振动分解滚动轴承检测方法····12
6.11基于奇异谱分析和连续隐马尔可夫模型的故障诊断方法········12
6.12基于改进的固有时间尺度分解和鲁棒回归变量预测模式诊断····13
6.13基于多尺度模糊熵变预测模型的滚动轴承故障诊断方法········13
7本文思路及内容安排···········································13
第二章滚动轴承故障检测与诊断
1系统设计与滚动轴承故障信息获取·······························14
2原始数据零均值化处理·········································14
2.1数据零均值化的意义·······································14
2.2时域中零均值化效果·······································14
2.3频域中零均值化效果·······································15
3滚动轴承故障诊断与检测分析方法·······························16
3.1时域分析法···············································16
3.1.1时域特征值提取·······································18
3.1.2时域特征值归一化处理·································18
3.1.3时域特征比较·········································21
3.2频域分析法···············································21
3.2.1频域特征提取·········································24
3.2.2频域特征值归一化处理·································26
3.2.3频域特征比较·········································28
4滚动轴承故障诊断与检测模式识别·······························29
4.1BP神经网络··············································30
4.2输入层、输出层和隐层的设计·······························31
4.3BP神经网络的识别和测试··································31
4.3.1数据预处理···········································31
4.3.2神经网络识别·········································32
4.3.3神经网络测试·········································35
5误差分析与综合评价···········································35
5.1方案设计与误差分析·······································35
5.2综合评价·················································35
6方案优化与能力提升思考·······································36
6.1针对本文方案的优化·······································36
6.1.1故障信息获取手段的优化·······························36
6.1.2故障特征提取手段的优化·······························36
6.1.3故障模式识别手段的优化·······························38
6.2对成分复杂的原始振动信号进行分析·························38
6.3当需要精确判断故障发生的位置时···························38
第三章结束语
参考文献························································39
附录
MATLAB程序代码··············································41
第一章研究背景
一、进行滚动轴承故障检测与诊断的背景与意义
1.1滚动轴承故障检测与诊断领域背景
通过查阅文献[1]相关案例,可以很容易地得到一种结论:
随着工业的发展进步,旋转机械日益向集成化、大型化、高速化和智能化的方向发展。
不仅设备内部各部分密切相联,不同的设备之间也存在着紧密联系,多个设备在运行中构成一个完整复杂的系统。
设备的某一部位一旦发生故障,将可能产生一系列连锁反应,导致整个系统故障,影响正常的生产和产品质量,造成巨大的经济损失和严重的人员伤亡。
近几十年来,某些高技术、大型化的设备,因零部件故障而引发的灾难性的事故时有发生。
机械故障诊断就是为解决上述问题与防止事故发生而得以产生和发展的一门交叉学科。
通过监控机械设备的运行状态,对存在的异常或故障作出诊断,提供解决的方案,以指导机械设备维修与维护。
在文献[2]当中,笔者任帅提到,据统计,状态监测与故障诊断可使设备的维修费用减少25%到50%,因故障停机的时间减少75%,经济效益显著。
工业发达国家的经验认为,90%的设备需要进行预知性维修,仅有10%的设备需要进行定期维修,这样可以有效提高设备的利用率,降低维修成本。
谈到旋转机械,就不得不提滚动轴承。
它是各种旋转机械中最常见最易损坏的零部件之一,起传递运动和承受轴向与径向载荷的作用。
滚动轴承通过内部元件之间的滚动接触来支撑转子,具有易启动、摩擦小、润滑简单和更换方便的优点,广泛用于精密仪器、航空航天、汽车、机床、机器人等领域。
根据结构和所能承受载荷类型的不同,滚动轴承可以分为滚珠轴承和滚柱轴承这两类。
文献[2]还指出,随着科技的发展,对轴承可靠性与技术性能的要求越来越高。
目前,一些高速轴承的DN值可达(轴承内径(mm)×转速(r/min))可达3~4×10^6mm·r/min,因滚动体的疲劳剥落、保持架打滑等引起的滚动轴承故障时有发生,轻则导致系统精度降低,振动加大,重则导致抱轴和断轴,造成严重事故。
据有关资料统计,旋转机械的故障中振动故障占70%,而30%的振动故障是由滚动轴承故障引起的。
因此,滚动轴承的状态监测与故障诊断理论和应用的研究,一直是旋转机械故障诊断领域的一个重点。
滚动轴承在高速、高温条件下工作,并且需要承受轴向和径向载荷,使信号的采集受到很多噪声因素的干扰,造成有效信号的淹没,该现象在故障早期尤为明显。
所以通过信号处理方法,分离出滚动轴承的早期故障信号以实现滚动轴承故障的诊断,是当前亟待解决而又未完全解决的问题。
1.2进行滚动轴承故障检测与诊断的意义
总之,滚动轴承是旋转机械中的常用零件,它的机械状态直接影响到机械系统的运行安全,因此,滚动轴承的早期故障诊断具有重要的工程意义。
然而滚动轴承的早期故障通常十分微弱,易被噪声信号淹没,由于该难度的存在,一直以来,对滚动轴承故障的诊断的研究就一直没有停止过。
二、常见的滚动轴承结构
滚动轴承主要包括内圈、外圈、滚动体和保持架四种元件。
一般情况下,滚动轴承内圈固定在轴上与轴一起转动;外圈固定在轴承座或箱体上起支撑的作用;滚动体有传递轴向和径向载荷的作用,其尺寸和数量对滚动轴承的力学性能以及寿命有直接的影响;保持架使滚动体均匀分布在内圈和外圈之间,防止滚动体脱落并减小滚动体之间的摩擦磨损。
除中介轴承以外,滚动轴承的外圈一般固定不旋转。
滚动轴承的几何参数主要有:
Dm—节圆直径;
Do—外圈滚道接触点处的直径;
Di—内圈滚道接触点处的直径;
d—滚动体直径;
α—接触角;
Z—滚动体数目。
图-1滚动轴承结构图
三、常见的滚动轴承故障形式
在制造和实际使用过程中,滚动轴承都有可能产生故障。
按照故障发生的位置来对滚动轴承的故障进行分类,可以分为:
1)内圈故障;
2)外圈故障;
3)滚动体故障;
4)保持架故障。
除了上述分类方法之外,从故障的形式来看,故障原因主要有以下两类:
一类是滚动轴承制造和安装过程中由于误差引起的故障,滚动轴承在制造时不可避免的存在误差,或者在装配过程中产生了影响滚动轴承精度的误差,当误差超出一定范围以后,振动将会迅速增大,这种故障一般不会直接影响滚动轴承的运行;第二类是滚动轴承表面磨损,磨损可导致局部故障的出现,滚动轴承失效最主要的原因是局部故障。
文献[2]中,笔者任帅指出,滚动轴承的故障形式主要有:
疲劳剥落、磨损、塑性变形、腐蚀、断裂、胶合和保持架损坏。
具体如下:
(1)疲劳剥落
滚动轴承的滚动体和滚道接触在工作时既承受轴向与径向载荷,又有相对运动。
在交变载荷的作用下,接触表面以下一定深度处会首先形成裂纹,裂纹逐渐扩展到接触表面,形成点状或片状的剥落凹坑,这种现象就称为疲劳剥落。
疲劳剥落在滚动轴承工作时产生冲击性振动,疲劳剥落是滚动轴承故障最主要的原因之一。
滚动轴承寿命就是指疲劳寿命,即任意滚道或滚动体出现疲劳剥落之前的总转数。
滚动轴承的寿命具有很大离散性,据统计,同一批轴承最高和最低寿命可相差几十甚至上百倍,因此选取恰当的滚动轴承状态监测方法,可以合理的利用滚动轴承的寿命。
(2)磨损
在实际应用中,外界污物的入侵和滚动体与滚道之间的相对运动,是滚动轴承工作表面磨损的直接原因。
滚动轴承的磨损现象通常是由润滑不良或装配不当引起的摩擦加剧所致。
磨损量较大使轴承的游隙增大,降低轴系运行精度,产生强烈的振动和噪声。
对于航空航天设备使用的精密轴承,磨损量是限制滚动轴承使用寿命的主要因素。
微振磨损是在轴承不工作的情况下加大滚动体和滚道表面波纹度,降低轴承的运行精度。
(3)塑性变形
塑性变形的产生与滚动轴承接触表面最大的挤压应力有关。
在静载荷或冲击载荷过大、因热变形引起额外的载荷、高硬度异物入侵时,会在滚动轴承接触表面形成凹痕或划痕,使轴承的振动和噪声加剧。
上述凹痕引起的冲击载荷可能进一步导致滚动轴承的表面剥落。
(4)腐蚀
滚动轴承另一种常见故障是腐蚀,由外界水分或酸碱性物质的入侵引起。
在滚动轴承停止工作以后,随着温度的下降至沸点以下,空气中的水分凝结成水滴,附着在滚动轴承工作表面产生腐蚀。
此外,当滚动轴承内部有电流通过时,电流很容易击穿滚动体与滚道之间的薄油膜产生电火花,使接触表面凹凸不平。
(5)断裂
裂纹和断裂是滚动轴承元件最危险的一种损坏形式,主要是由载荷过大、热处理不良和材料的缺陷引起的。
此外,滚动轴承的裂纹和断裂还可以由转速过高、装配不当、润滑不良产生的过大热应力引起。
(6)胶合
所谓胶合是指一个零件表面的金属附着到另一个零件表面的现象。
在高速重载、润滑不良的情况下,轴承元件由于摩擦可在极短的时间达到很高的温度,导致胶合。
(7)保持架损坏
装配和使用不当会造成保持架的变形,进而增大滚动体与保持架的摩擦,严重时会导致滚动体卡死。
保持架损坏可使滚动体和滚道之间由滚动摩擦变为滑动摩擦,使摩擦加剧,导致振动和噪声急剧增大,造成滚动轴承损坏。
四、滚动轴承故障监测与诊断的一般步骤
文献[1]中,笔者朱可恒指出,诊断信息获取、故障特征提取和状态识别与诊断是滚动轴承状态监测和故障诊断的三个基本内容,而其中故障特征提取和状态识别是诊断实现的核心内容。
4.1常见的滚动轴承故障信息获取方法
通过查阅文献[2]了解到,目前,滚动轴承故障诊断领域用到的故障信息获取方法可以归纳如下:
1)温度监测法
温度监测法就是通过监测轴承座温度的变化来判断轴承工作的异常状态,这种方法简单易行使用最早,对轴承的载荷、速度和润滑油情况的变化比较敏感。
但是温度传感器的响应速度比较慢、灵敏度也不高,对滚动轴承的表面裂纹、压痕等早期局部损伤故障,在轴承工作时温度的变化很不明显,只有当故障比较严重时温度才会明显上升。
本文写作参考文献未曾涉及到该类检测方法。
2)振动监测法
滚动轴承早期故障的出现,在轴承运行时会产生微弱的周期性冲击信号,可通过安装在轴承座上的振动传感器获得该冲击性信号,再通过提取故障特征就可以诊断出轴承故障。
振动监测法具有适应性强、几乎能诊断出所有类型的损伤故障、信号的获取与处理比较简单、可靠性强等优点,是目前轴承状态监测和故障诊断最常用的一种方法。
滚动轴承运行时,不可避免的受制造工艺和安装误差的影响,加上滚动轴承受所在系统各种耦合作用的干扰,其振动成分十分复杂,所以振动诊断的关键是消除噪声的干扰以提取故障特征,小波消噪和经验模式分解均为比较有效的常用降噪方法。
此外,将振动与噪声等监测方法综合应用可以有效提高诊断的可靠性。
在此需要指出的是,本文查阅到的文献[1]-文献[27]用到的都是振动信号,即振动检测法。
由此可看到该类检测方法的重要性。
该方法也是本文使用到的检测方法。
3)油液监测法
油液监测法是指对滚动轴承的润滑油进行监测,获取滚动轴承的工作状态信息的方法。
油液监测主要包括油液理化性能参数监测和油液中的磨损微粒监测两方面内容。
在滚动轴承故障诊断领域监测轴承的磨损状况是一种直观的手段,但是,很显然的是,该方法只适合油润滑轴承,对脂润滑的轴承无效。
并不能大范围采用。
4)光纤监测法
采用光纤位移传感器对滚动轴承的运行状态进行监测,是一种直接从套圈表面提取信息的故障诊断技术,具有灵敏度高,受传输通道影响小的优点。
光纤传感器主要包含发送与接收光纤束两部分,其原理为:
光线从发射束射出,经过传感器的端面与滚动轴承套圈表面之间的间隙照射到套圈表面,然后反射回来由接收束接收光线,由光电转换元件转变成电压输出。
输出电压的变化,可以反映套圈径向间隙的变化量并以此判断滚动轴承的工作状态。
5)声发射法
声发射法是近年发展起来的一门新技术,目前在滚动轴承状态监测中应用较少。
金属材料由于内部晶界滑移、晶格位错或内部裂纹的产生,都会释放弹性波的现象称之为声发射现象。
不同位置的局部损伤故障会产生不同类型的声发射信号,以此可以诊断出滚动轴承故障。
与振动监测法相比,声发射法的诊断更为快速简便,可以更早发现故障的存在,采用相同信号处理方法对声发射信号提取的故障特征更明显。
然而受限于昂贵的设备,声发射法没能得到广泛应用。
4.2常见的滚动轴承故障特征提取方法
文献[1]指出,故障特征提取是机械设备诊断中的关键,也是最困难的问题之一,直接决定着诊断的准确性和预报的可靠性。
1)基于传统时域统计参数的特征提取
在工作过程中,其振动信号中的很多统计特征参量会随着轴承故障的出现而改变,不同类型故障以及严重程度这些统计参数的变化也不同,因此可以作为滚动轴承状态监测和故障诊断的依据。
在轴承故障诊断中应用比较广泛的统计参数主要有:
峰值、均方根值、峰值因子、峭度、峭度因子、波形因子、脉冲因子和裕度因子等其中,均方根值与峰值是有量纲的参数,而峰值因子、峭度因子、波形因子、脉冲因子和裕度因子是无量纲的参数。
峰值指标对表面损伤类故障敏感,均方根值对磨损类故障比较有效,而峰值因子兼顾了峰值和均方根值,这两类故障的判断都可以用。
以上这些参数都比较容易提取,对故障的早期阶段比较敏感,而且无量纲参数对转速以及轴承的承载不敏感、不需考虑相对标准值和与以前的数据对比,但缺点是对严重的故障抗干扰性差,其数值与正常状态值接近,容易产生误判。
比如哨度、峰值、峰值因子等参数虽然对冲击故障比较敏感,但当故障发展到严重程度时,峭度、峰值因子等参数处于饱和状态,失去诊断能力,并且这些参数还会受到其他冲击源或随机冲击的干扰。
因此,为了提高故障诊断的可靠性,有必要对原始信号进行合适的预处理和采用多参数诊断法。
2)基于频域和时频分析特征提取
特征提取在用传感器釆集轴承运行过程中的振动信号时,一般会包含很多的背景噪声,因此振动信号的频域内容就包含很多复杂的频率成分,如何在这些复杂的频率成分中识别出与轴承故障相关的频率或其特征是基于频域和时频分析的特征提取的主要内容。
目前基于频域的特征提取方法主要有:
幅值谱分析、功率谱分析、倒谱分析、复倒谱分析、细化谱分析、AR模型谱分析、高阶谱分析和包络谱分析等基于时频分析的特征提取方法主要有:
短时傅里叶变换、分数阶傅里叶变换、Wigner-Ville分布、小波及小波包分析、经验模式分解、S变换、谱峭度和稀疏分解等。
3)基于非线性参数的特征提取
但是,滚动轴承在工作过程中由于载荷非线性分布、滚动体与内外圈的非线性接触、轴承的非线性刚度、间隙以及摩擦等非线性因素的影响,振动信号表现出很强的非线性,传统的频域分析方法甚至时频分析方法在分析这样的信号时都存在一定的局限。
因此,利用非线性参数估计方法来提取隐藏在滚动轴承振动信号中的故障特征被越来越多的引入到轴承的故障诊断当中。
4.3常见的滚动轴承故障状态模式识别
机械设备故障诊断的实质是通过对设备外部征兆的监测提取正确的故障特征参数。
由上节故障特征提取方法的总结也可以看出,很多特征参数特别是非线性特征参数都需要模式识别方法的辅助进行诊断,文献[1]主要介绍了在故障诊断中主要的模式识别方法的研究现状。
1)人工神经网络
人工神经网络(artificialneuralnetwork,ANN)具有非线性、自学习、自适应性和联想能力等优点,是应用最广泛的模式识别方法之一。
近儿十年来,广大学者不断研究ANN在故障诊断领域的应用,收到了不错的效。
人工神经网络是一个由大量简单的处理单元(神经元)广泛连接组成的人工网络,是以工程技术手段模拟人类大脑的神经网络结构与功能特征的一种技术系统,它用大量的非线性并行处理器来模拟众多的人脑神经元,用处理器间错综灵活的连接关系来模拟人脑神经元间的突触行为,它能从己知数据中自动地归纳规则,获得这些数据的内在规律,具有很强的非线性映射能力。
多层前馈网络的反向传播(BackPropagation)学习算法,简记BP算法。
它是有导师的学习算法,用于BP网的权值和闭值的学习。
图-2BP神经网络结构图
BP神经网络是一种单向传播的多层前向神经网络,网络除了有输入输出节点外,还具有一层或多层的隐含层节点,同层节点间没有任何耦合。
选定的输入数据由输入层节点开始,依次经过各个隐层节点,最后传送至输出层节点,得到输出结果。
因为同层节点无任何耦合,所以每层节点的输出只能对下一层节点的输出产生影响,每个神经元由每个节点表示,其对应的传递函数通常为Sigmoid型函数。
某些情况下,输出层中节点之传递函数取线性函数。
BP神经网络中的神经元多采用Sigmoid型函数作为变换函数,利用其连续可导性,便于引入最小二乘学习算法,即在网络学习过程中,使得网络的输出与期望输出的误差边向后传播边修正连接强度,以期使其误差均
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