機(jī)械故障大作業(yè)-文庫(kù)吧資料
2025-04-01 01:41本頁(yè)面
【正文】 內(nèi)圈故障頻率 ： 滾動(dòng)體故障頻率 ： 故障診斷的結(jié)果分析和結(jié)論 第一組數(shù)據(jù)分析 ，結(jié)果如下圖所示：圖1 振動(dòng)加速度圖和功率譜圖2 小波分解與重構(gòu)圖圖3 Hilbert包絡(luò)譜 圖1為該信號(hào)的功率譜，顯然從功率譜中難以檢測(cè)故障頻率，圖2為對(duì)振動(dòng)信號(hào)做3級(jí)小波分解與重構(gòu)所得第13層細(xì)節(jié)信號(hào)d1d3和第三層概貌信號(hào)c3，對(duì)整體幅度較大的細(xì)節(jié)信號(hào)d1做Hilbert包絡(luò)譜（見圖3），其幅度最大處的頻率f=，因此軸承故障類型為滾動(dòng)體故障； 第二組數(shù)據(jù)分析，得Hilbert的包絡(luò)譜如圖6所示：圖4 振動(dòng)加速度圖和功率譜圖5 小波分解與重構(gòu)圖圖6 Hilbert包絡(luò)譜 圖4為該信號(hào)的功率譜，圖5為對(duì)振動(dòng)信號(hào)做3級(jí)小波分解與重構(gòu)所得第13層細(xì)節(jié)信號(hào)d1d3和第三層概貌信號(hào)c3，對(duì)整體幅度較大的細(xì)節(jié)信號(hào)d1做Hilbert包絡(luò)譜（見圖6），沒(méi)有和軸承故障特征頻率相同的頻率，其幅度最大處的頻率f=1796Hz，第二大處頻率為1036Hz，,同內(nèi)外圈相對(duì)特征頻率相接近，因此該列軸承數(shù)據(jù)正常。 （8）設(shè)的解析信號(hào)為：,則有式（9）。 （6）對(duì)做傅里葉變換得式（7） （7）故的Hilbert變換可看成是通過(guò)一個(gè)幅度為1的全通濾波器輸出，其頻率成分做相移，負(fù)頻率成分做相移。 （5）式中 Hilbert變換可對(duì)調(diào)幅信號(hào)進(jìn)行包絡(luò)解調(diào)，就是從中提取。（2）Hilbert變換包絡(luò)譜檢測(cè)軸承的故障特征頻率。序列是的二進(jìn)離散小波變換。小波是一種均值為零，很快衰減的瞬間振蕩函數(shù)，小波分析是一種時(shí)頻分析方法，他利用一系列伸縮和平移的小波函數(shù)對(duì)信號(hào)進(jìn)行展開，該過(guò)程等效于用一系列不同頻帶的高通和低頻濾波器將信號(hào)分解成若干層次的高頻細(xì)節(jié)信號(hào)及低頻概貌信號(hào)（即信號(hào)的主體輪廓），可對(duì)信號(hào)進(jìn)行多分辨率分屏，被譽(yù)為“數(shù)學(xué)顯微鏡”。本文分別采用小波分析與Hilbert包絡(luò)譜分析解決上述兩個(gè)問(wèn)題。（b）由于軸承間隙的存在，沖擊信號(hào)還要對(duì)軸承的高頻固有振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行調(diào)制。 基于小波分析的軸承故障診斷算法一般采用加速度傳感器在軸承座上檢測(cè)滾動(dòng)軸承的振動(dòng)信號(hào)。 第二章 基于小波變換的滾動(dòng)軸承故障診斷
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