基于LMD的滾動軸承故障診斷

1、摘要摘要滾動軸承是旋轉(zhuǎn)機械中的重要零件，它在各個機械部門中的應(yīng)用最為廣泛，也是機器中最易損壞的零件之一。本文采用局部均值分解（local mean decomposition，簡稱LMD）算法，編寫一個信號分析系統(tǒng)，對滾動軸承的振動信號進行分析，提取故障特征，從而實現(xiàn)故障診斷。本文首先研究了LMD的原理，用MATLAB編寫LMD的具體實現(xiàn)算法，并使用其他文獻的模擬信號進行測試，驗證了所編程序的正確性。其次利用MATLAB的GUI設(shè)計出基于LMD的信號分析軟件，該軟件界面友好，使用方便。最后，本文對實測的幾組滾動軸承振動信號進行了分析，提取信號特征頻率。結(jié)果表明，采用本文設(shè)計的分析軟件，能夠?qū)L

2、動軸承的幾種典型故障進行正確識別。關(guān)鍵詞：滾動軸承；故障診斷；振動信號；局部均值分解ABSTRACTABSTRACTRolling bearing is an important part of rotating machinery, which is used in various machinery sectors widely, also is one of the most vulnerable parts of the machine. In this paper, with the local mean decomposition (local mean decomposition

3、, referred to as the LMD) algorithm, written in a signal analysis system for analyzing rolling bearing vibration signal and extracting fault characteristics achieving fault diagnosis. Firstly, the principles of LMD was studied, LMD concrete algorithm with MATLAB was wrote, and other literature analo

4、g signal testing to verify the correctness of compiled programs. Secondly, signal analysis software based on LMD with MATLAB GUI was designed, the software interface is friendly and easy to use. Finally, several groups of rolling bearing vibration signal measured was analyzed to extract the signal c

5、haracteristic frequency. The results show that the analysis software designed in the paper can identify several typical faults of rolling bearings correctly. Keywords: rolling bearing; fault diagnosis; vibration signal; local mean decomposition目 錄第1章 引言11.1 研究意義及目的11.2 滾動軸承故障診斷的研究現(xiàn)狀21.3 滾動軸承故障診斷的發(fā)展趨

6、勢4第2章 滾動軸承故障診斷與LMD的相關(guān)理論分析12.1 滾動軸承的故障機理及特征頻率12.1.1 滾動軸承產(chǎn)生振動的原因分析12.1.2 滾動軸承故障特征頻率的計算42.2 滾動軸承的常用故障診斷方法72.2.1 低頻信號接收法82.2.2 沖擊脈沖法（SPM）82.2.3 共振解調(diào)法92.3 局部均值分解方法92.3.1 概述92.3.2 局部均值分解方法實現(xiàn)步驟102.4 本章小結(jié)12第3章 基于LMD的振動信號分析系統(tǒng)設(shè)計133.1 系統(tǒng)總體設(shè)計133.2 振動信號分析軟件的GUI設(shè)計133.2.1 MATLAB GUI簡介143.2.2 振動信號分析軟件的用戶界面設(shè)計173.3 振

7、動信號分析軟件的程序設(shè)計213.3.1 用戶界面程序的編程實現(xiàn)與使用213.3.2 LMD算法的程序?qū)崿F(xiàn)223.3.3 仿真信號分析與分析軟件的驗證243.4 本章小結(jié)29第4章 實測滾動軸承振動信號的分析與故障診斷304.1 測試數(shù)據(jù)說明304.1.1 實驗設(shè)備情況簡介304.1.2 滾動軸承參數(shù)304.1.3 故障特征頻率計算314.2 滾動軸承故障診斷314.2.1 內(nèi)圈故障振動信號分析324.2.2 外圈故障振動信號分析344.2.3 滾動體故障振動信號分析364.3 本章小結(jié)39第5章 結(jié)束語40參考文獻42致謝44附錄一 LMD分解算法45附錄二 振動信號分析軟件的GUI功能實現(xiàn)程

8、序48外文資料譯文54第1章 滾動軸承故障診斷與LMD的相關(guān)理論分析第1章 引言1.1 研究意義及目的隨著科技的發(fā)展，現(xiàn)代工業(yè)正逐步向生產(chǎn)設(shè)備大型化、復(fù)雜化、高速化和自動化方向發(fā)展，在提高生產(chǎn)率、降低成本、節(jié)約能源、減少廢品率、保證產(chǎn)品質(zhì)量等方面具有很大的優(yōu)勢1。但是，由于故障所引起的災(zāi)難性事故及其所造成的對生命與財產(chǎn)的損失和對環(huán)境的破壞等也是很嚴(yán)重的2，這就使得人們對諸如航空航天器、核電站、熱電廠及其他大型化工設(shè)備的可靠性、安全性提出了越來越高的要求。除了在設(shè)計與制造階段，通過改進可靠性設(shè)計、研究和應(yīng)用新材料、新工藝以及加強生產(chǎn)過程中的質(zhì)檢控制措施提高系統(tǒng)的可靠性與安全性外，提高系統(tǒng)可靠性與

9、安全性的另一個重要途徑就是對系統(tǒng)的工作狀態(tài)進行實時的監(jiān)測與診斷，從而實現(xiàn)對設(shè)備的有效控制，并對災(zāi)難性故障的發(fā)生進行預(yù)警，為采取相應(yīng)的補救措施提供有效的信息3。故障診斷理論就是為了滿足對系統(tǒng)可靠性和安全性要求的提高，減少并控制災(zāi)難性事故的發(fā)生而發(fā)展起來的4。因此，故障診斷理論的發(fā)展必將促進故障監(jiān)測和監(jiān)控系統(tǒng)的快速發(fā)展與廣泛應(yīng)用，從而可以進一步的提高系統(tǒng)運行的可靠性與安全性，并由此產(chǎn)生巨大的經(jīng)濟和社會效益。與其他機械零部件相比，滾動軸承有一個很獨特的特點，那就是其壽命的離散性很大5。由于軸承的這一特點，在實際使用中就會出現(xiàn)這樣一種情況：有的軸承已大大超過其設(shè)計壽命而依然能正常地工作，而有的軸承遠(yuǎn)未

10、達到其設(shè)計壽命就出現(xiàn)各種故障。因此，如果按照設(shè)計壽命對軸承進行定期維修：一方面，會造成將超過設(shè)計壽命而仍正常工作的軸承拆下作報廢處理，造成浪費；另一方面，未達到設(shè)計壽命而出現(xiàn)故障的軸承沒有被及時的發(fā)現(xiàn)，直到定期維修時才被拆下來報廢，使得機器在軸承出現(xiàn)故障后和報廢前這段時間內(nèi)工作精度降低，或者未到維修時間就出現(xiàn)嚴(yán)重故障，導(dǎo)致整部機器陷于癱瘓狀態(tài)6。因此，進行滾動軸承工作狀態(tài)及故障的早期檢測與故障診斷，對于設(shè)備安全平穩(wěn)運行具有重要的實際意義7。隨著現(xiàn)代化機械設(shè)備日益高速化、自動化、大型化、復(fù)雜化，人們對于機械設(shè)備的安全性和可靠性的要求越來越高，一旦機械設(shè)備運行失常，將會給生產(chǎn)、質(zhì)量帶來巨大影響甚至

11、對人們的生命構(gòu)成威脅8。由此可見，故障診斷對于連續(xù)生產(chǎn)系統(tǒng)具有極其重要的意義。機械故障診斷的主要作用9有：1、避免突發(fā)故障造成巨大的經(jīng)濟損失。采用故障診斷技術(shù)，可以減少突發(fā)事故的發(fā)生，從而避免突發(fā)事故造成的損失，帶來可觀的經(jīng)濟效益。2、減少維修費用，維修成本。采用故障診斷技術(shù)，可以保證機械設(shè)備發(fā)揮出最大的設(shè)計能力，制定出合理的設(shè)備維修制度，充分挖掘設(shè)備潛力，以延長設(shè)備的服務(wù)期限和使用壽命，同時設(shè)備全壽命周期費用，從而降低機械設(shè)備的維修成本。3、帶動和促進其它相差學(xué)科的發(fā)展。故障診斷涉及多方面的科學(xué)知識，診斷工作的深入開展，必將推動邊緣學(xué)科的相互交叉、滲透和發(fā)展，如：數(shù)據(jù)采集、信號處理、故障特征

12、提取、模式識別、人工智能等一系列物理、數(shù)學(xué)方法等。因此，針對滾動軸承的各類故障，設(shè)計出一種故障診斷系統(tǒng)，不僅能夠避免巨大的經(jīng)濟損失和重大的生命安全威脅。滾動軸承的振動信號大多為非線性的信號，因此故障診斷的重點在于時頻分析方法的選擇，而LMD是一種非常適合于分析非線性信號，使用LMD對滾動軸承振動信號進行時頻分析。所以設(shè)計基于LMD的滾動軸承故障診斷系統(tǒng)具有十分重要的意義。1.2 滾動軸承故障診斷的研究現(xiàn)狀自二十世紀(jì)六十年代以來，國內(nèi)外學(xué)者對軸承的故障診斷做了大量的研究工作，各種方法與技巧不斷產(chǎn)生、發(fā)展和完善，應(yīng)用領(lǐng)域不斷擴大，診斷精度也不斷提高11。時至今日，故障診斷技術(shù)己成為一門獨立的跨學(xué)科

13、的綜合信息處理技術(shù)，它以可靠性理論、信息論、控制論、系統(tǒng)論為理論基礎(chǔ)，以現(xiàn)代測試儀器和計算機為技術(shù)手段，結(jié)合各種診斷對象（系統(tǒng)、設(shè)備、機器、裝置、工程結(jié)構(gòu)、工藝過程等）的特殊規(guī)律而逐步形成一門新興的學(xué)科12?？偟膩碚f，軸承故障診斷的發(fā)展經(jīng)歷了以下幾個階段13：第一階段：利用通用的頻譜分析儀診斷軸承故障；第二階段：利用沖擊脈沖技術(shù)診斷軸承故障；第三階段：利用共振解調(diào)技術(shù)診斷軸承故障；第四階段：以計算機為中心的故障診斷。伴隨著軸承故障診斷這四個階段的發(fā)展，故障診斷理論和新的信號測試與處理方法也不斷地出現(xiàn)。但就基于信號處理技術(shù)的診斷方法而言，可以分為兩大類為14：一是基于傳統(tǒng)信號處理的故障診斷方法，

14、如頻譜分析法、幅值參數(shù)指標(biāo)分析法、沖擊脈沖法、共振解調(diào)法等；二是基于現(xiàn)代信號處理的故障診斷方法，如現(xiàn)代譜分析法、時頻分析法、非高斯信號處理法、非線性技術(shù)處理法、智能診斷法等方法。在滾動軸承故障診斷中，故障特征信息的選擇和提取一直是診斷的關(guān)鍵15，它直接影響到故障診斷結(jié)果的準(zhǔn)確性。滾動軸承故障振動信號大都為非平穩(wěn)信號，因此在故障診斷過程中有必要采用適合于處理非平穩(wěn)信號的特征提取方法16。由于時頻分析方法能同時提供振動信號在時域和頻域的局部化信息而在滾動軸承故障診斷中得到了廣泛的應(yīng)用。常見的時頻分析方法17有Wigner分布、短時傅里葉變換、小波變換等。這些分析方法都有各自的局限性。如Wigner

15、分布對多分量信號進行分析時會產(chǎn)生交叉項。短時傅里葉變換的時頻窗口大小是固定不變的。小波變換雖然具有可變的時頻窗口。但是和短時傅里葉變換一樣是對時頻平面的機械格型分割。本質(zhì)上它不是一種自適應(yīng)的信號處理方法。EMD（empirical mode decomposition，簡稱EMD）是一種自適應(yīng)的信號處理方法18。它將復(fù)雜的多分量信號自適應(yīng)地分解為若干個MF（mode function，簡稱MF）分量之和，進一步對每個MF分量進行Hilbert變換求出瞬時頻率和瞬時幅值，從而得到原始信號完整的時頻分布。EMD方法自提出后在機械故障診斷等很多領(lǐng)域都得到了應(yīng)用，但是在理論上還存在一些問題，如EMD方

16、法中的過包絡(luò)、欠包絡(luò)、模態(tài)混淆、端點效應(yīng)、MF分量判據(jù)和沒有快速算法等問題，還有在利用Hilbert變換形成解析信號后計算瞬時頻率時會產(chǎn)生無法解釋的負(fù)頻率，這些問題仍然處在研究當(dāng)中。2005年，Jonathan. S. Smith19提出了一種新的自適應(yīng)時頻分析方法LMD（Local mean decomposition，簡稱LMD）方法。LMD方法將一個復(fù)雜的多分量信號分解為若干個PF（Product function，簡稱PF）分量之和。其中第一個PF分量由一個包絡(luò)信號和一個純調(diào)頻信號相乘而得到，很好地保持了原始信號的幅值和頻率變化特性，將所有PF分量的瞬時幅值和瞬時頻率組合便可以得到原始

17、信號完整的時頻分布。對其進行分析可以更準(zhǔn)確有效地把握原始信號特征信息。特別重要的是，LMD方法是依據(jù)信號本身而進行的自適應(yīng)分解，得到的第一個PF分量都具有一定的物理意義，反映了信號的內(nèi)存本質(zhì)，具有很高的信噪比，非常適用于非平穩(wěn)、非線性信號的處理。當(dāng)滾動軸承發(fā)生故障時，其振動信號通常是多分量的復(fù)雜調(diào)制信號，要提取出故障特征，就需要對其進行解調(diào)，采用LMD方法對軸承故障振動加速度信號進行自適應(yīng)分解，可以得到若干個PF分量，同時求得各個PF分量的瞬時幅值和瞬時頻率，然后對各個PF分量的瞬時幅值作頻譜分析，以此來提取軸承的故障特征，從而診斷出滾動軸承的故障。由于LMD的諸多優(yōu)點，在滾動軸承的故障診斷中

18、，LMD得到了諸多的應(yīng)用20。比如2009年Baojia Chen4教授提出了采用LMD對滾動軸承的原始故障信號進行分析處理，用得到的PF分量的特征屬性來判斷滾動軸承的工作狀態(tài)和故障類型。再比如2010年湖南大學(xué)的程軍圣教授2等人提出了一種基于LMD與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的滾動軸承故障診斷方法，即將LMD與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合起來，對滾動軸承進行故障診斷，采用LMD方法將滾動軸承軸承振動信號進行分解，得到若干個單分量的調(diào)幅-調(diào)頻信號，進一步對提取這些單分量信號的偏度系數(shù)、峭度系數(shù)以及能量等特征向量作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入?yún)?shù)，采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出對滾動軸承的工作狀態(tài)和故障類型進行分類，從而識別出滾動軸承的故障。201

19、2年湖南大學(xué)的楊宇等人就提出了一種基于LMD的功率譜特征值的滾動軸承故障診斷方法，即通過LMD將一個多分量的調(diào)幅-調(diào)頻信號分解成若干瞬時頻率具有物理意義的PF分量之和，由于每一個PF分量是分量包絡(luò)信號和信號的積，因此可以直接對包絡(luò)信號進行頻譜分析得到功率譜，然后定義信號在包絡(luò)不同故障特征頻率處的幅值比為功率譜特征值，并以此作為特征向量輸入到支持向量機分類器中，用以區(qū)分滾動軸承的工作狀態(tài)和故障類型。1.3 滾動軸承故障診斷的發(fā)展趨勢在以往的經(jīng)典信號分析與處理方法中，為了便于分析與處理，對分析對象進行一些理性化的處理和簡化，例如假設(shè)被分析的信號具有線性、平穩(wěn)性和最小相位等特征，并在此基礎(chǔ)上形成了完

20、整的理論體系和方法。但是，在工程實際應(yīng)用中，這樣的簡化常常忽略了信號中的一些重要特征，特別是一些非平穩(wěn)的信息，這些信息往往預(yù)示著設(shè)備狀態(tài)的發(fā)展趨勢。利用傳統(tǒng)方法對滾動軸承進行狀態(tài)監(jiān)測與分析時，不能充分反映出軸承的真實運轉(zhuǎn)情況。對于工作在較為理想工況條件下的簡單機械設(shè)備，分析結(jié)果尚可；對于精密機械設(shè)備或者是在復(fù)雜的工況條件下的設(shè)備，則診斷結(jié)果常常差強人意，誤診和漏診現(xiàn)象的大量出現(xiàn)，這是影響設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測與診斷技術(shù)的推廣和進一步發(fā)展的最主要原因。隨著各種新興的信號與信息處理方法的引入，如Priestley演變譜、短時Fourier變換、Cohen類時頻表示（如Wigner-Ville分布、Cohen

21、分布）、小波分析、非線性時間序列分析等，振動信號分析方法在非線性、非穩(wěn)態(tài)和非高斯特征處理方面有了長足的進步，帶來了一定的社會和經(jīng)濟效益。但是，上述幾種信號處理方法本身也存在一些固有的缺陷，例如并未充分考慮到旋轉(zhuǎn)機械設(shè)備固有的周期時變特性。演變譜方法要求時變信號需要具有多個觀測記錄，而短時Fourier變換和Cohen類時頻表示通常要求非平穩(wěn)信號是慢變化的等等4。此外，現(xiàn)有的信號分析技術(shù)在低信噪比振動信號的特征提取方面，并未取得突破性進展。滾動軸承的振動信號由于經(jīng)歷復(fù)雜傳遞途徑所帶來的干擾，往往造成故障信息淹沒在背景噪聲和干擾之中，從而使信號特征提取變得異常困難。隨著現(xiàn)代數(shù)學(xué)、信息科學(xué)、計算機技

22、術(shù)、電子技術(shù)、人工智能技術(shù)、網(wǎng)絡(luò)技術(shù)等更加廣泛和深入地應(yīng)用，故障診斷技術(shù)與當(dāng)前前沿科學(xué)的融合是故障診斷技術(shù)的發(fā)展方向。當(dāng)今故障診斷技術(shù)的發(fā)展趨勢是傳感器的精密化、多維化，診斷理論和診斷模型的多元化，診斷技術(shù)的智能化。總的來說，主要表現(xiàn)在下述幾個方面21：1、故障診斷的遠(yuǎn)程化；2、故障診斷方法的相互融合；3、與多元傳感器信息的融合；4、診斷技術(shù)與虛擬儀器的結(jié)合。本文設(shè)計基于LMD的滾動軸承故障診斷系統(tǒng)，從而對滾動軸承進行故障診斷，因此本文的章節(jié)結(jié)構(gòu)安排如下：第二章主要介紹滾動軸承的故障特征頻率、滾動軸承常用的故障診斷方法以及局部均值分解的實現(xiàn)以及驗證；第三章主要介紹信號分析系統(tǒng)的總體設(shè)計思路、L

23、MD的算法實現(xiàn)以及信號分析系統(tǒng)的GUI設(shè)計。第四章主要介紹實測數(shù)據(jù)的來源及相關(guān)參數(shù)、振動信號的分析以及故障特征頻率的提取與故障診斷。第五章總結(jié)本文的工作，指出下一步可繼續(xù)進行的工作。63第2章 滾動軸承故障診斷與LMD的相關(guān)理論分析第2章 滾動軸承故障診斷與LMD的相關(guān)理論分析2.1 滾動軸承的故障機理及特征頻率2.1.1 滾動軸承產(chǎn)生振動的原因分析引起滾動軸承振動和噪聲的原因，除了外部激勵因素（如轉(zhuǎn)子的不平穩(wěn)、不對中、流體激勵、結(jié)構(gòu)共振等振動傳遞）之外，屬于軸承本身內(nèi)部原因產(chǎn)生的振動可分為如下三種類型1。第一類 由于軸承結(jié)構(gòu)本身振動。這部分包括：1、滾動體通過載荷方向產(chǎn)生的振動；2、套圈的固

24、有振動；3、軸承彈性特征引起的振動。第二類 由于軸承形狀和精度問題引起的。這部分包括：1、套圈、滾道和滾動體波紋度引起的振動；2、滾動體大小不均勻、外圈偏心引起的振動；第三類 由于軸承使用不當(dāng)或裝配不正確引起的振動。這部分包括：1、滾道接觸表面局部性缺陷引起的振動；2、潤滑不良，由摩擦引起的振動；3、裝配不正確，軸頸偏斜引起的振動。下面將分別介紹滾動軸承發(fā)生振動的各類故障原因和特征。1、滾動體通過載荷方向產(chǎn)生的振動軸承在外載荷作用下，最下面的滾動體受力最大，最上面的滾動體受力最小，其余滾動體的受力大小依據(jù)其位置不同是不相同的。因此，只要軸在旋轉(zhuǎn)，每個滾動體通過載荷中心線時，就會發(fā)生一次力的變化

25、，對軸頸或軸承座產(chǎn)生激勵作用，這個激勵頻率就稱為通過頻率。2、套圈的固有振動套圈的固有振動主要表現(xiàn)在外圈上，因為一般軸承中外圈與軸承殼體為動配合，外圈在內(nèi)可以自由活動，因此軸承上受到任何沖擊性的激勵力，均可激起外圈產(chǎn)生固有頻率的。內(nèi)圈因為與軸為靜配合，固有振動頻率較高，振動相對要小。套圈的固有振動形態(tài)主要是由于滾道或滾動面的表面粗糙度和波紋度造成的，當(dāng)滾動體滾動時，其接觸處具有微波的彈性變形，在外圈上施加強迫振動的同時，也會激起它的固有頻率振動。在徑向方向，當(dāng)滾動體的通過頻率或者缺陷產(chǎn)生的沖擊頻率及其諧波與固有頻率一致時，就會產(chǎn)生徑向共振；在軸向方向，當(dāng)轉(zhuǎn)速頻率的諧波與固有頻率一致時，就會產(chǎn)生

26、軸向共振。3、軸承彈性特性引起的振動軸承彈性特征除了引起套圈振動之外，滾動體也會像一個“彈簧”那樣產(chǎn)生彈性變形，就是它的剛才很高，并且具有非線性彈簧的特征。如果潤滑不良，容易出現(xiàn)非線性振動。振動頻率有軸的轉(zhuǎn)速頻率、高次諧波和分?jǐn)?shù)諧波。不過球軸承的彈性特性具有對稱型的非線性，一般產(chǎn)生奇數(shù)倍的諧波振動。軸承套圈的固有頻率從數(shù)千赫至數(shù)十千赫，而滾動體的固有頻率可達數(shù)百千赫，可見滾動軸承元件的固有頻率都是很高的。軸承接觸表面的缺陷所產(chǎn)生的沖擊力，能夠激起軸承元件的固有頻率振動，一般在20到60kHz范圍內(nèi)總是有它的振動響應(yīng)，因此很多振動診斷方法是利用這一頻段作為檢測頻帶。4、套圈、滾道和滾動體波紋度引

27、起的振動軸承內(nèi)、外圈是經(jīng)過精加工的，雖然明顯的波紋起伏并不存在，但是一些微波的加工波紋也會引起軸承的振動，波紋度是引起軸承振動的主要原因之一。振動頻率與波形度的關(guān)系和所處的元件有關(guān)。當(dāng)球軸承承受軸向載荷，內(nèi)圈旋轉(zhuǎn)、外圈靜止時，其溝道上的波紋峰數(shù)與外圈振動頻率存在關(guān)系。只有當(dāng)內(nèi)、外圈的加工波紋峰數(shù)為nz+1或nz-1時，才會產(chǎn)生外圈的徑向移動，而當(dāng)波紋峰數(shù)為nz時，外圈不產(chǎn)生徑向移動。5、滾動體大小不均勻和內(nèi)、外圈偏心引起的振動滾動體大小不均勻，不僅使大的滾動體受到較大的應(yīng)力，過早產(chǎn)生疲勞剝落，而且軸承在工作中容易發(fā)生顫振，發(fā)出噪聲。大小不同的滾動體運轉(zhuǎn)后的磨耗程度是不相同的，小球的磨耗反而大于

28、大球，而且球的大小相差愈大，磨耗愈明顯，結(jié)果是軸承游隙增大，運轉(zhuǎn)精度降低，振動和噪聲增加。所以對直徑較小的滾動軸承，一般滾動體直徑大小相差不超過0.002mm，較精密的軸承不大于0.001mm，超精軸承要求不大于0.0006mm。當(dāng)滾動體大小不均勻時，軸在旋轉(zhuǎn)過程中，隨著大直徑滾動體位置的變動，內(nèi)圈中心將作周期性的甩轉(zhuǎn)，轉(zhuǎn)軸也跟著一起甩轉(zhuǎn)。這時在轉(zhuǎn)軸上的振動既有滾動體的公轉(zhuǎn)頻率（即保持架轉(zhuǎn)速頻率），又有轉(zhuǎn)軸的轉(zhuǎn)速頻率，兩者的組合將就產(chǎn)生豐富的振動頻率。當(dāng)內(nèi)、外圈偏心時，一般是由于軸承游隙過大并伴有轉(zhuǎn)子的不平穩(wěn)，或者是加工后內(nèi)、外圈滾道本身存在偏心產(chǎn)生的。兩種情況都會引起轉(zhuǎn)軸軸心的甩轉(zhuǎn)運動，其振

29、動頻率為軸的轉(zhuǎn)速頻率及其多倍頻成分。6、滾道接觸表面局部性缺陷引起的振動滾動軸承可能由于潤滑不良，載荷過大，材質(zhì)不良，軸承內(nèi)落入異物，銹蝕等原因引起軸承工作表面上的剝落、裂紋、壓痕、腐蝕凹坑和膠合等離散型或局部損傷。當(dāng)滾動體通過一個缺陷時，就會產(chǎn)生一個微弱的沖擊脈沖信號，好像小榔頭敲擊一樣。軸承內(nèi)產(chǎn)生的沖擊能量可激起軸承和軸承座各零部件以其固有頻率的振動，振動能量隨著機械結(jié)構(gòu)的阻尼而衰減。因此，這種由局部缺陷所產(chǎn)生的沖擊脈沖信號，其頻率成分不僅有反映軸承故障特征的間隔頻率，而且還包含有反映軸承元件自振頻率的調(diào)頻成分。當(dāng)軸承滾動體每次進入故障接觸區(qū)時產(chǎn)生的沖擊信號波形，每個最高波峰之間的間距為故

30、障頻率的倒數(shù)，沖擊后產(chǎn)生的衰減振蕩波形中，相信兩峰的間距則是元件固有頻率的倒數(shù)。缺陷產(chǎn)生的內(nèi)圈和外圈滾道上所形成的波形是不相同的。外圈滾道上的缺陷，因為外圈固定不動，各個體通過缺陷區(qū)時具有相等的沖擊強度，每個脈沖幅值基本相等，各脈沖波之間的距離即為外圈間隔頻率的倒數(shù)。當(dāng)內(nèi)圈滾道上的缺陷與各個滾動體接觸時，因為內(nèi)圈在轉(zhuǎn)動，缺陷的位置也在轉(zhuǎn)動，與滾動體的接觸力則不相同，所以脈沖信號的強度在作周期性變化，形成了對內(nèi)圈間隔頻率脈沖信號的幅值調(diào)制，調(diào)制頻率為滾動體的公轉(zhuǎn)頻率或軸的轉(zhuǎn)速頻率。當(dāng)滾動體上有缺陷時，所產(chǎn)生的波形與內(nèi)圈上缺陷相類似，因為滾動體與滾道相接觸的位置在變動，在各個位置上的接觸力不同，脈

31、沖幅值也將出現(xiàn)周期性變化，其間隔頻率的脈沖波幅值將為體的公轉(zhuǎn)頻率所調(diào)制。7、潤滑不良，由摩擦引起的振動滾動軸承中存在各個元件之間的滑動摩擦，摩擦導(dǎo)致磨損、擦傷、疲勞剝落和裂紋等損傷，如果潤滑劑不足或不良，滾動體在滾道上不能形成良好的油膩，金屬之間的直接摩擦在滾道上產(chǎn)生更多的缺陷或損傷，使軸承工作時振動加大。保持架的引導(dǎo)面與滾動體之間無油膜隔離，則可能使?jié)L動體在保持架內(nèi)被卡住滾動體在滾道上以滑動代替滾動，產(chǎn)生摩擦發(fā)熱，保持架的材料膠合到滾動體上。潤滑不良首先會使保持架產(chǎn)生異常的振動和噪聲，這種振動是由于滾動體和保持架之間發(fā)生摩擦，引起保持架的自激振動所致。8、裝配不正確，軸頸偏斜產(chǎn)生的振動如果軸

32、承在軸上裝歪或者旋轉(zhuǎn)軸發(fā)生了彎曲，軸在旋轉(zhuǎn)時相當(dāng)于轉(zhuǎn)子的角度不對中現(xiàn)象，將表現(xiàn)出以轉(zhuǎn)速頻率為特征的振動頻率。但在滾動軸承中，由于軸的彎曲使軸承單側(cè)面受力，因此又具有滾動體通過頻率的特征，兩者合成將成為這種故障振動的主要頻率成分。從上面列出地滾動軸承發(fā)生振動的各類故障原因和特征可以看出，一旦滾動軸承存在故障，其振動就會產(chǎn)生一個沖擊信號，其故障類型就會以特定地特征頻率表現(xiàn)出來。2.1.2 滾動軸承故障特征頻率的計算當(dāng)滾動體和滾道接觸處遇到一個局部缺陷時，就有一個沖擊信號產(chǎn)生。缺陷在不同元件上，接觸點經(jīng)過缺陷的頻率是不相同的，這個頻率就稱為沖擊的間隔頻率和特征頻率。間隔頻率可以根據(jù)軸承的轉(zhuǎn)速、軸承零

33、件的尺寸由軸承的簡單運動關(guān)系分析中得到。設(shè)外圈和內(nèi)圈滾道上分別有一接觸點A和B，如圖2-1所示。如果徑向游隙為零，則A點和B點的圓周速度分別為圖2-1 滾動軸承中各元件的運動關(guān)系 (2-1) (2-2)式中外圈、內(nèi)圈滾道接觸點處的圓周速度，mm/s；外圈、內(nèi)圈滾道接觸點處的直徑，mm；外圈、內(nèi)圈的轉(zhuǎn)速，r/min 。令： (2-3)式中滾動體直徑，mm；滾動體中心圓直徑，mm；接觸角，反映接觸點中心線與滾動體中心線在軸承軸向平面上的夾角，rad。由圖2-1可見 (2-4)滾動體圍繞軸承中心線的公轉(zhuǎn)線速度是和速度的平均值，即 (2-5)滾動體的公轉(zhuǎn)線速度也就是保持架中心圓的線速度。保持架中心圓上

34、某一點的線速度為 (2-6)由上面得保持架的轉(zhuǎn)速為 (2-7)內(nèi)圈相對于保持架的轉(zhuǎn)速為 (2-8)外圈相對于保持架的轉(zhuǎn)速為 (2-9)滾動體的自轉(zhuǎn)轉(zhuǎn)速可由接觸點處兩物體線速度相等的關(guān)系求得。例如，滾動體與內(nèi)圈接觸的B點線速度為 (2-10)式中負(fù)號表示滾動體與滾動體接觸的B點相對于滾動體中心的線速度為 (2-11)根據(jù)純滾動條件，滾動體上接觸點B和內(nèi)圈滾道上相應(yīng)的B點速度相等，得到 (2-12)由此可得滾動體的自轉(zhuǎn)轉(zhuǎn)速為 (2-13)絕大多數(shù)滾動軸承在實際應(yīng)用中問題保持外接靜止，內(nèi)圈與軸一起旋轉(zhuǎn)，當(dāng)軸的轉(zhuǎn)速為n時，則 (2-14)則內(nèi)圈相對于保持架的轉(zhuǎn)速 (2-15)因為保持架上有z個滾動體，

35、所以內(nèi)圈上某一點每分鐘通過的滾動體為 (2-16)保持架相對于外圈的轉(zhuǎn)速 (2-17)外圈上某一點每分鐘通過的滾動體數(shù)為 (2-18)滾動體自轉(zhuǎn)速度為 (2-19)則局部缺陷引起的沖擊振動特征頻率如下所示：內(nèi)圈有缺陷時的故障特征頻率： (2-20)外圈有缺陷時的故障特征頻率： (2-21)滾珠有缺陷時的故障特征頻率： (2-22)保持架碰外圈時的故障特征頻率： (2-23)保持架碰內(nèi)圈時的故障特征頻率： (2-24)2.2 滾動軸承的常用故障診斷方法滾動軸承的振動診斷過程，首先要從軸承上或軸承座上采集信號，即利用振動傳感器（例如壓電式傳感器、電渦流傳感器和光纖傳感器等）把振動信號轉(zhuǎn)變?yōu)殡娦盘柣?/p>

36、其他形式的可測信號，然后再作各種形式的處理，以獲得能夠顯示故障狀態(tài)的特征信息。然而，滾動軸承又不同于其他機械零件，它的振動信號頻率范圍很寬，信噪比很低，信號傳遞中途上的衰減量大，提取它的特征信息還必須采用一些特殊的檢測技術(shù)和處理方法。目前應(yīng)用的滾動軸承振動檢測技術(shù)和診斷方法主要有下列幾種1。2.2.1 低頻信號接收法低頻信號接收法是將軸承上由傳感器檢測到的寬頻帶信號直接進行頻譜分析，或者信號經(jīng)過低通濾波，去除調(diào)頻成分后再作頻譜分析，從頻譜上觀察主要譜峰。然而實際運行中的軸承，因為故障沖擊的能量很小，而軸承、齒輪的工藝誤差誘發(fā)的能量比它要大得多。因此，直接利用低頻信號接收法得到的譜圖往往譜線密集

37、，模糊不清，很難鑒別出故障信號。目前很少直接用這種方法去識別軸承故障，有些僅是用這種頻譜來確定軸承元件的固有頻率。2.2.2 沖擊脈沖法（SPM）滾動軸承在運轉(zhuǎn)中，如果滾動體接觸點進入表面的缺陷區(qū)，就將發(fā)生低頻沖擊，并且以不連貫的沖擊脈沖波形式傳遞到軸承座上。這種沖擊脈沖信號不同于一般機器的振動信號，沖擊脈沖的持續(xù)時間很短，其能量可在廣闊的頻率范圍內(nèi)發(fā)散，沖擊脈沖波形由于結(jié)構(gòu)阻尼很快被衰減下去，累積的能量很小。然而，在這個沖擊力作用下，軸承結(jié)構(gòu)的某一部分可能被激發(fā)起它的固有頻率。盡管沖擊脈沖的重復(fù)頻率遠(yuǎn)低于軸承的固有頻率。但只要這個沖擊產(chǎn)生的高階頻率落在軸承固有頻率的通帶內(nèi)，也會激起軸承系統(tǒng)的

38、共振現(xiàn)象。上述原理應(yīng)用于滾動軸承的故障狀態(tài)監(jiān)測，稱為沖擊脈沖法。1970年以來，該技術(shù)首先在歐洲、北美和澳大利亞發(fā)展起來，現(xiàn)在已在國內(nèi)各工業(yè)部門中獲得應(yīng)用。當(dāng)軸承出現(xiàn)故障時，它所產(chǎn)生的沖擊脈沖信號，會激起諧振體的共振，共振的調(diào)頻波包含了低頻和隨機干擾的幅值大小反映了沖擊力的大小，也就是反映了滾動軸承工作表面的故障情況。窄帶濾波器的中心頻率一般選在30到40kHz的較高頻段上，這個頻段正是傳感器的諧振頻帶，而與其他機械結(jié)構(gòu)振動相遠(yuǎn)離，這樣就可排除常規(guī)振動的影響。沖擊脈沖計的刻度單位是用dBN值來表示的。軸承工作狀態(tài)的好壞分為三個區(qū)域：（0到20）dBN表示軸承工作狀態(tài)良好；（20到40）dBN表

39、示軸承狀態(tài)變壞，屬于發(fā)展中損傷期；（40到60）dBN表示軸承已有明顯的損傷。沖擊脈沖法無須專業(yè)人員進行分析，可直接得到軸承的損傷程度，能夠準(zhǔn)確地診斷軸承的缺陷信息。但沖擊脈沖法是通過dBN值大小來判斷出軸承運行的故障狀態(tài)，但并非所有軸承都遵循此種分類方式，且沖擊脈沖法不能診斷出軸承的故障位置。2.2.3 共振解調(diào)法共振解調(diào)法也稱為包絡(luò)檢波頻譜分析法，此法是目前滾動軸承故障診斷中最常使用的方法之一。共振解調(diào)法與沖擊脈沖法的基本原理類似，但能做到更精確的診斷。沖擊脈沖法不僅能判斷軸承的損傷程度，還可以通過頻譜分析指示出軸承的損傷部位。共振解調(diào)法也是利用軸承或檢測系統(tǒng)作為諧振體，把故障沖擊產(chǎn)生的調(diào)

40、頻共振響應(yīng)波放大，通過包絡(luò)檢測方法變?yōu)榫哂泄收咸卣餍畔⒌牡皖l波形，然后采用頻譜分析法找出故障的特征頻率，從而確定故障的類型以及故障發(fā)生在軸承的哪一零件上。共振解調(diào)法不僅可以判斷出軸承的損傷程度，還可以判斷軸承的損傷部位，是目前滾動軸承故障診斷中最常使用的方法。2.3 局部均值分解方法2.3.1 概述2005年，Jonathan. S. Smith5提出了一種自適應(yīng)時頻分析方法LMD（Local mean decomposition，簡稱LMD）方法。LMD方法將一個復(fù)雜的多分量信號分解為若干個PF（Product function，簡稱PF）分量之和。其中第一個PF分量由一個包絡(luò)信號和一個純調(diào)

41、頻信號相乘而得到，很好地保持了原始信號的幅值和頻率變化特性，將所有PF分量的瞬時幅值和瞬時頻率組合便可以得到原始信號完整的時頻分布。對其進行分析可以更準(zhǔn)確有效地把握原始信號特征信息。特別重要的是，LMD方法是依據(jù)信號本身而進行的自適應(yīng)分解，得到的第一個PF分量都具有一定的物理意義，反映了信號的內(nèi)存本質(zhì)，具有很高的信噪比，非常適用于非平穩(wěn)、非線性信號的處理。當(dāng)滾動軸承發(fā)生故障時，其振動信號通常是多分量的復(fù)雜調(diào)制信號，要提取出故障特征，就需要對其進行解調(diào)，采用LMD方法對軸承故障振動加速度信號進行自適應(yīng)分解，可以得到若干個PF分量，同時求得各個PF分量的瞬時幅值和瞬時頻率，然后對各個PF分量的瞬時

42、幅值作頻譜分析，以此來提取軸承的故障特征，從而診斷出滾動軸承的故障。2.3.2 局部均值分解方法實現(xiàn)步驟LMD方法實質(zhì)上是把任意信號分解成不同尺度的包絡(luò)信號和純調(diào)頻信號，并定義包絡(luò)信號和純調(diào)頻信號的積為瞬時頻率具有物理意義的PF分量，不斷迭代至分離出所有PF分量19。對于任意一個非平穩(wěn)信號 ，其分解步驟如下：圖2-2 LMD分解流程圖1、確定信號上的所有局域極值點（極大值和極小值），計算所有相信兩個極值點之間的平均值 (2-25)將所有平均值點用直線直接連接起來，然后進行平滑處理，此處采用滑動平均做平滑處理，可得到局域均值函數(shù)。2、通過局域極值點可以求出相應(yīng)的包絡(luò)估計值 (2-26)和第一步類

43、似，把所有包絡(luò)估計值點用直線直接連接起來，再做平滑處理，此處仍然采用了滑動平均的方法，因此可以得到相應(yīng)的包絡(luò)估計函數(shù)。3、從原始信號中分離出均值函數(shù)，得到剩余信號，用除以包絡(luò)估計函數(shù)對進行解調(diào)，即 (2-27) (2-28)如果的包絡(luò)估計函數(shù)，則可判定是一個純調(diào)頻信號，否則重復(fù)上述迭代過程次，直到成為一個純調(diào)頻信號，此時有 (2-29)其中 (2-31)迭代的終止條件設(shè)為 (2-32)在工程實際中要考慮到迭代次數(shù)和實際計算量，因此在不影響分解效果的前提下，可設(shè)置迭代終止條件為，其中為根據(jù)實際設(shè)置的偏差值。4、將上述迭代過程得到的包絡(luò)估計函數(shù)全部相乘就可以得到一個瞬時幅值函數(shù)，也就是說包絡(luò)信號可

44、直接得到 (2-33)5、將包絡(luò)信號和第3步中的純調(diào)頻信號相乘得到的就是原始信號的第一個PF分量，即 (2-34)第一個分量的瞬時幅值就是包絡(luò)信號，而瞬時頻率可以通過純調(diào)頻信號求出，顯然，分解得到的這個分量是一個單分量的調(diào)幅-調(diào)頻信號，它包含了信號中的最高頻率成分，其中瞬時頻率 (2-35)6、從信號中分離出第一個PF分量，可以得到新的信號。將該信號作為新的原始信號重復(fù)上述步驟，循環(huán)到是一個單調(diào)函數(shù)。 (2-36)其中表示各個PF分量，表示信號余量，它們可以重構(gòu)信號出原信號，即 (2-37)以上步驟說明LMD分解并沒有造成原信號的信息丟失，而信號的完整時頻分布體現(xiàn)在所有PF分量的瞬時幅值和瞬時

45、頻率中。2.4 本章小結(jié)本章分別介紹了滾動軸承故障特征頻率、滾動軸承的常用故障診斷方法以及局部均值分解方法。從局部均值分解方法的步驟可以看出LMD分解完全地保留了原始信號的本質(zhì)，而信號的完整時頻分布體現(xiàn)在所有PF分量中，相較于滾動軸承的常用故障診斷方法具有十分大的優(yōu)勢，因此使用LMD對滾動軸承的振動信號進行分析可以非常方便地提取特征頻率從而進行故障診斷。第3章 基于LMD的振動信號分析系統(tǒng)設(shè)計第3章 基于LMD的振動信號分析系統(tǒng)設(shè)計3.1 系統(tǒng)總體設(shè)計通過對局部均值和滾動軸承故障診斷知識的了解，本文設(shè)計的基于LMD的滾動軸承故障診斷系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)如圖3-1所示。圖3-1 振動信號分析系統(tǒng)的系統(tǒng)結(jié)構(gòu)

46、圖1、局部均值分解算法根據(jù)J. S. Smith提出的局部均值分解算法的實現(xiàn)步驟，使用MATLAB編寫LMD分解算法。實現(xiàn)對滾動軸承振動信號的分解功能，從而得到具有特征意義的PF分量、殘余量U、純調(diào)頻函數(shù)SI以及PF分量的瞬時幅值A(chǔ)。2、振動信號分析軟件為了方便用戶對滾動軸承的振動信號進行分析，在此使用MATLAB GUI工具設(shè)計一個基于LMD的滾動軸承故障診斷軟件。實現(xiàn)數(shù)據(jù)文件選取、參數(shù)設(shè)計、特征頻率計算、顯示經(jīng)過LMD分解后的分量以及特征頻率的提取。3.2 振動信號分析軟件的GUI設(shè)計用戶界面是用戶與計算機進行信息交流的方式。計算機在屏幕顯示圖形和文本，若有揚聲器還可產(chǎn)生聲音。用戶通過輸入

47、設(shè)備（如：鍵盤、鼠標(biāo)、跟蹤球、繪制板或麥克風(fēng)），與計算機通訊。用戶界面設(shè)定了如何觀看和如何感知計算機、操作系統(tǒng)或應(yīng)用程序。通常，多是根據(jù)悅目的結(jié)構(gòu)和用戶界面功能的有效性來選擇計算機或程序。圖形用戶界面（GUI）是指由窗口、菜單、圖標(biāo)、光標(biāo)、按鍵、對話框和文本等各種圖形對象組成的用戶界面。它讓用戶定制用戶與MATLAB的交互方式，而命令窗口不是唯一與MATLAB的交互方式。3.2.1 MATLAB GUI簡介MATLAB為GUI設(shè)計一共準(zhǔn)備了4種模板，分別是：u Blank GUI（Default）（空白模板，默認(rèn)）；u GUI with Uicontrols（帶控件對象的GUI模板）； u G

48、UI with Axes and Menu（帶坐標(biāo)軸與菜單的GUI模板）；u Modal Question Dialog（帶模式問題對話框的GUI模板）。圖形用戶界面GUI設(shè)計窗口由菜單欄、工具欄、控件工具欄以及圖形對象設(shè)計等4個功能區(qū)組成。編輯工具在菜單欄的下方，提供了常用的工具；設(shè)計工具區(qū)位于窗口的左半部分，提供了設(shè)計GUI過程中所用的用戶控件；空間模板區(qū)是網(wǎng)格形式的用戶設(shè)計GUI的空白區(qū)域。MATLAB提供了一套可視化的創(chuàng)建圖形用戶接口（GUI）的工具，包括：1、布局編輯器(Layout Editor)在圖形窗口中創(chuàng)建及布置圖形對象。布局編輯器是可以啟動用戶界面的控制面板，上述工具都必須

49、從布局編輯器中訪問，用guide命令可以啟動，或在啟動平臺窗口中選擇GUIDE來啟動布局編輯器；2、幾何排列工具(Alignment Tool)調(diào)整各對象相互之間的幾何關(guān)系和位置；3、屬性查看器(Property Inspector)查詢并設(shè)置屬性值；4、對象瀏覽器(Object Browser)用于獲得當(dāng)前MATLAB圖形用戶界面程序中的全部對象信息，對象的類型，同時顯示控件的名稱和標(biāo)識，在控件上雙擊鼠標(biāo)可以打開該控件的屬性編輯器；5、菜單編輯器(Menu Editor)創(chuàng)建、設(shè)計、修改下拉式菜單和快捷菜單；6、Tab順序編輯器(Tab Order Editor)用于設(shè)置當(dāng)用戶按下鍵盤上的T

50、ab鍵時，對象被選中的先后順序。3.2.1.1 控件對象1、按鈕(Push Buttons)：執(zhí)行某種預(yù)定的功能或操作；2、開關(guān)按鈕(Toggle Button)：產(chǎn)生一個動作并指示一個二進制狀態(tài)（開或關(guān)），當(dāng)鼠點擊它時按鈕將下陷，并執(zhí)行callback（回調(diào)函數(shù)）中指定的內(nèi)容，再次點擊，按鈕復(fù)原，并再次執(zhí)行callback 中的內(nèi)容；3、單選框(Radio Button)：單個的單選框用來在兩種狀態(tài)之間切換，多個單選框組成一個單選框組時，用戶只能在一組狀態(tài)中選擇單一的狀態(tài)，或稱為單選項；4、復(fù)選框(Check Boxes)：單個的復(fù)選框用來在兩種狀態(tài)之間切換，多個復(fù)選框組成一個復(fù)選框組時，可

51、使用戶在一組狀態(tài)中作組合式的選擇，或稱為多選項；5、文本編輯器(Editable Texts)：用來使用鍵盤輸入字符串 的值，可以對編輯框中的內(nèi)容進行編輯、刪除和替換等操作；6、靜態(tài)文本框(Static Texts)：僅用于顯示單行的說明文字；7、滾動條(Slider)：可輸入指定范圍的數(shù)量值；8、邊框(Frames)：在圖形窗口圈出一塊區(qū)域；9、列表框(List Boxes)：在其中定義一系列可供選擇的字符串；10、彈出式菜單(Popup Menus)：讓用戶從一列菜單項中選擇一項作為參數(shù)輸入；此外還有坐標(biāo)軸，用于顯示圖形和圖像。3.2.1.2 控件屬性1、控件對象的公共屬性Children

52、 取值為空矩陣，因為控件對象沒有自己的子對象；Parent取值為某個圖形窗口對象的句柄，該句柄表明了控件對象所在的圖形窗口；Tag取值為字符串，定義了控件的標(biāo)識值，在任何程序中都可以通過這個標(biāo)識值控制該控件對象；Type 取值為uicontrol，表明圖形對象的類型；User Date取值為空矩陣，用于保存與該控件對象相關(guān)的重要數(shù)據(jù)和信息；Visible取值為on 或off；2、控件對象的基本控制屬性Background Color取值為顏色的預(yù)定義字符或RGB數(shù)值；缺省值為淺灰色；Callback取值為字符串，可以是某個M文件名或小段MATLAB語句，當(dāng)用戶激活某個控件對象時，應(yīng)用程序就運行

53、該屬性定義的子程序；Enable取值為on（缺省值）,inactive和off；Extend取值為四元素矢量0, 0, width, height，記錄控件對象標(biāo)題字符的位置和尺寸；Foreground Color取值為顏色的預(yù)定義字符或RGB數(shù)值，該屬性定義控件對象標(biāo)題字符的顏色；缺省值為黑色；Max，Min取值都為數(shù)值，缺省值分別為1和0；String取值為字符串矩陣或塊數(shù)組，定義控件對象標(biāo)題或選項內(nèi)容；Style取值可以是pushbutton(缺省值), radio button, checkbox, edit, text, slider, frame, popup menu 或list

54、 box；Units取值可以是pixels (缺省值), normalized（相對單位）, inches, centimeters（厘米）或points（磅）；Value取值可以是矢量，也可以是數(shù)值，其含義及解釋依賴于控件對象的類型；3、控件對象的修飾控制屬性Font Angle取值為normal（正體，缺省值）, italic（斜體）, oblique（方頭）；Font Name取值為控件標(biāo)題等字體的字庫名；Font Size取值為數(shù)值；Font Units取值為points（缺省值）, normalized, inches, centimeters或pixels；Font Weight取

55、值為normal（缺省值）, light，demi和bold，定義字符的粗細(xì)；Horizontal Aligment取值為left，center （缺省值） 或 right，定義控件對象標(biāo)題等的對齊方式；4、控件對象的輔助屬性List box Top取值為數(shù)量值，用于list box控件對象；Slider Step取值為兩元素矢量minstep,maxstep，用于slider控件對象；Selected取值為on 或off（缺省值）；Selection Hoghlight取值為on 或off（缺省值）；5、Callback管理屬性Busy Action取值為cancel或queue（缺省值）；Butt Down Fun取值為字符串，一般為某個M文件名或小段MATLAB程序；Creatfun 取值為字符串，一般為某個M文件名或小段MATLAB程序；DeletFun取值為字符串，一般為某個M文件名或小段MATLAB程序；Handle Visibility取值為on（缺省值），callback或off；Interruptible取值為on 或of