基于LMD的滾動(dòng)軸承故障診斷

1、摘要摘要滾動(dòng)軸承是旋轉(zhuǎn)機(jī)械中的重要零件，它在各個(gè)機(jī)械部門中的應(yīng)用最為廣泛，也是機(jī)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(jiǎn)稱LMD）算法，編寫一個(gè)信號(hào)分析系統(tǒng)，對(duì)滾動(dòng)軸承的振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行分析，提取故障特征，從而實(shí)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(shí)現(xiàn)算法，并使用其他文獻(xiàn)的模擬信號(hào)進(jìn)行測(cè)試，驗(yàn)證了所編程序的正確性。其次利用MATLAB的GUI設(shè)計(jì)出基于LMD的信號(hào)分析軟件，該軟件界面友好，使用方便。最后，本文對(duì)實(shí)測(cè)的幾組滾動(dòng)軸承振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行了分析，提取信號(hào)特征頻率。結(jié)果表明，采用本文設(shè)計(jì)的分析軟件，能夠?qū)L

2、動(dòng)軸承的幾種典型故障進(jìn)行正確識(shí)別。關(guān)鍵詞：滾動(dòng)軸承；故障診斷；振動(dòng)信號(hào)；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(dòng)軸承故障診斷的研究現(xiàn)狀21.3 滾動(dòng)軸承故障診斷的發(fā)展趨

6、勢(shì)4第2章 滾動(dòng)軸承故障診斷與LMD的相關(guān)理論分析12.1 滾動(dòng)軸承的故障機(jī)理及特征頻率12.1.1 滾動(dòng)軸承產(chǎn)生振動(dòng)的原因分析12.1.2 滾動(dòng)軸承故障特征頻率的計(jì)算42.2 滾動(dòng)軸承的常用故障診斷方法72.2.1 低頻信號(hào)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(shí)現(xiàn)步驟102.4 本章小結(jié)12第3章 基于LMD的振動(dòng)信號(hào)分析系統(tǒng)設(shè)計(jì)133.1 系統(tǒng)總體設(shè)計(jì)133.2 振動(dòng)信號(hào)分析軟件的GUI設(shè)計(jì)133.2.1 MATLAB GUI簡(jiǎn)介143.2.2 振動(dòng)信號(hào)分析軟件的用戶界面設(shè)計(jì)173.3 振

7、動(dòng)信號(hào)分析軟件的程序設(shè)計(jì)213.3.1 用戶界面程序的編程實(shí)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(hào)分析與分析軟件的驗(yàn)證243.4 本章小結(jié)29第4章 實(shí)測(cè)滾動(dòng)軸承振動(dòng)信號(hào)的分析與故障診斷304.1 測(cè)試數(shù)據(jù)說(shuō)明304.1.1 實(shí)驗(yàn)設(shè)備情況簡(jiǎn)介304.1.2 滾動(dòng)軸承參數(shù)304.1.3 故障特征頻率計(jì)算314.2 滾動(dòng)軸承故障診斷314.2.1 內(nèi)圈故障振動(dòng)信號(hào)分析324.2.2 外圈故障振動(dòng)信號(hào)分析344.2.3 滾動(dòng)體故障振動(dòng)信號(hào)分析364.3 本章小結(jié)39第5章 結(jié)束語(yǔ)40參考文獻(xiàn)42致謝44附錄一 LMD分解算法45附錄二 振動(dòng)信號(hào)分析軟件的GUI功能實(shí)現(xiàn)程

8、序48外文資料譯文54第1章 滾動(dòng)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(dòng)化方向發(fā)展，在提高生產(chǎn)率、降低成本、節(jié)約能源、減少?gòu)U品率、保證產(chǎn)品質(zhì)量等方面具有很大的優(yōu)勢(shì)1。但是，由于故障所引起的災(zāi)難性事故及其所造成的對(duì)生命與財(cái)產(chǎn)的損失和對(duì)環(huán)境的破壞等也是很嚴(yán)重的2，這就使得人們對(duì)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(lái)越高的要求。除了在設(shè)計(jì)與制造階段，通過(guò)改進(jìn)可靠性設(shè)計(jì)、研究和應(yīng)用新材料、新工藝以及加強(qiáng)生產(chǎn)過(guò)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(gè)重要途徑就是對(duì)系統(tǒng)的工作狀態(tài)進(jìn)行實(shí)時(shí)的監(jiān)測(cè)與診斷，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)設(shè)備的有效控制，并對(duì)災(zāi)難性故障的發(fā)生進(jìn)行預(yù)警，為采取相應(yīng)的補(bǔ)救措施提供有效的信息3。故障診斷理論就是為了滿足對(duì)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(lái)的4。因此，故障診斷理論的發(fā)展必將促進(jìn)故障監(jiān)測(cè)和監(jiān)控系統(tǒng)的快速發(fā)展與廣泛應(yīng)用，從而可以進(jìn)一步的提高系統(tǒng)運(yùn)行的可靠性與安全性，并由此產(chǎn)生巨大的經(jīng)濟(jì)和社會(huì)效益。與其他機(jī)械零部件相比，滾動(dòng)軸承有一個(gè)很獨(dú)特的特點(diǎn)，那就是其壽命的離散性很大5。由于軸承的這一特點(diǎn)，在實(shí)際使用中就會(huì)出現(xiàn)這樣一種情況：有的軸承已大大超過(guò)其設(shè)計(jì)壽命而依然能正常地工作，而有的軸承遠(yuǎn)未

10、達(dá)到其設(shè)計(jì)壽命就出現(xiàn)各種故障。因此，如果按照設(shè)計(jì)壽命對(duì)軸承進(jìn)行定期維修：一方面，會(huì)造成將超過(guò)設(shè)計(jì)壽命而仍正常工作的軸承拆下作報(bào)廢處理，造成浪費(fèi)；另一方面，未達(dá)到設(shè)計(jì)壽命而出現(xiàn)故障的軸承沒(méi)有被及時(shí)的發(fā)現(xiàn)，直到定期維修時(shí)才被拆下來(lái)報(bào)廢，使得機(jī)器在軸承出現(xiàn)故障后和報(bào)廢前這段時(shí)間內(nèi)工作精度降低，或者未到維修時(shí)間就出現(xiàn)嚴(yán)重故障，導(dǎo)致整部機(jī)器陷于癱瘓狀態(tài)6。因此，進(jìn)行滾動(dòng)軸承工作狀態(tài)及故障的早期檢測(cè)與故障診斷，對(duì)于設(shè)備安全平穩(wěn)運(yùn)行具有重要的實(shí)際意義7。隨著現(xiàn)代化機(jī)械設(shè)備日益高速化、自動(dòng)化、大型化、復(fù)雜化，人們對(duì)于機(jī)械設(shè)備的安全性和可靠性的要求越來(lái)越高，一旦機(jī)械設(shè)備運(yùn)行失常，將會(huì)給生產(chǎn)、質(zhì)量帶來(lái)巨大影響甚至

11、對(duì)人們的生命構(gòu)成威脅8。由此可見(jiàn)，故障診斷對(duì)于連續(xù)生產(chǎn)系統(tǒng)具有極其重要的意義。機(jī)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(jì)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(lái)可觀的經(jīng)濟(jì)效益。2、減少維修費(fèi)用，維修成本。采用故障診斷技術(shù)，可以保證機(jī)械設(shè)備發(fā)揮出最大的設(shè)計(jì)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(zhǎng)設(shè)備的服務(wù)期限和使用壽命，同時(shí)設(shè)備全壽命周期費(fèi)用，從而降低機(jī)械設(shè)備的維修成本。3、帶動(dòng)和促進(jìn)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(shí)，診斷工作的深入開(kāi)展，必將推動(dòng)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(hào)處理、故障特征

12、提取、模式識(shí)別、人工智能等一系列物理、數(shù)學(xué)方法等。因此，針對(duì)滾動(dòng)軸承的各類故障，設(shè)計(jì)出一種故障診斷系統(tǒng)，不僅能夠避免巨大的經(jīng)濟(jì)損失和重大的生命安全威脅。滾動(dòng)軸承的振動(dòng)信號(hào)大多為非線性的信號(hào)，因此故障診斷的重點(diǎn)在于時(shí)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(hào)，使用LMD對(duì)滾動(dòng)軸承振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行時(shí)頻分析。所以設(shè)計(jì)基于LMD的滾動(dòng)軸承故障診斷系統(tǒng)具有十分重要的意義。1.2 滾動(dòng)軸承故障診斷的研究現(xiàn)狀自二十世紀(jì)六十年代以來(lái)，國(guó)內(nèi)外學(xué)者對(duì)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(kuò)大，診斷精度也不斷提高11。時(shí)至今日，故障診斷技術(shù)己成為一門獨(dú)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(cè)試儀器和計(jì)算機(jī)為技術(shù)手段，結(jié)合各種診斷對(duì)象（系統(tǒng)、設(shè)備、機(jī)器、裝置、工程結(jié)構(gòu)、工藝過(guò)程等）的特殊規(guī)律而逐步形成一門新興的學(xué)科12?？偟膩?lái)說(shuō)，軸承故障診斷的發(fā)展經(jīng)歷了以下幾個(gè)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(jì)算機(jī)為中心的故障診斷。伴隨著軸承故障診斷這四個(gè)階段的發(fā)展，故障診斷理論和新的信號(hào)測(cè)試與處理方法也不斷地出現(xiàn)。但就基于信號(hào)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(hào)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(hào)處理的故障診斷方法，如現(xiàn)代譜分析法、時(shí)頻分析法、非高斯信號(hào)處理法、非線性技術(shù)處理法、智能診斷法等方法。在滾動(dòng)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(dòng)軸承故障振動(dòng)信號(hào)大都為非平穩(wěn)信號(hào)，因此在故障診斷過(guò)程中有必要采用適合于處理非平穩(wěn)信號(hào)的特征提取方法16。由于時(shí)頻分析方法能同時(shí)提供振動(dòng)信號(hào)在時(shí)域和頻域的局部化信息而在滾動(dòng)軸承故障診斷中得到了廣泛的應(yīng)用。常見(jiàn)的時(shí)頻分析方法17有Wigner分布、短時(shí)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(duì)多分量信號(hào)進(jìn)行分析時(shí)會(huì)產(chǎn)生交叉項(xiàng)。短時(shí)傅里葉變換的時(shí)頻窗口大小是固定不變的。小波變換雖然具有可變的時(shí)頻窗口。但是和短時(shí)傅里葉變換一樣是對(duì)時(shí)頻平面的機(jī)械格型分割。本質(zhì)上它不是一種自適應(yīng)的信號(hào)處理方法。EMD（empirical mode decomposition，簡(jiǎn)稱EMD）是一種自適應(yīng)的信號(hào)處理方法18。它將復(fù)雜的多分量信號(hào)自適應(yīng)地分解為若干個(gè)MF（mode function，簡(jiǎn)稱MF）分量之和，進(jìn)一步對(duì)每個(gè)MF分量進(jìn)行Hilbert變換求出瞬時(shí)頻率和瞬時(shí)幅值，從而得到原始信號(hào)完整的時(shí)頻分布。EMD方法自提出后在機(jī)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(wèn)題，如EMD方

16、法中的過(guò)包絡(luò)、欠包絡(luò)、模態(tài)混淆、端點(diǎn)效應(yīng)、MF分量判據(jù)和沒(méi)有快速算法等問(wèn)題，還有在利用Hilbert變換形成解析信號(hào)后計(jì)算瞬時(shí)頻率時(shí)會(huì)產(chǎn)生無(wú)法解釋的負(fù)頻率，這些問(wèn)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(shí)頻分析方法LMD（Local mean decomposition，簡(jiǎn)稱LMD）方法。LMD方法將一個(gè)復(fù)雜的多分量信號(hào)分解為若干個(gè)PF（Product function，簡(jiǎn)稱PF）分量之和。其中第一個(gè)PF分量由一個(gè)包絡(luò)信號(hào)和一個(gè)純調(diào)頻信號(hào)相乘而得到，很好地保持了原始信號(hào)的幅值和頻率變化特性，將所有PF分量的瞬時(shí)幅值和瞬時(shí)頻率組合便可以得到原始

17、信號(hào)完整的時(shí)頻分布。對(duì)其進(jìn)行分析可以更準(zhǔn)確有效地把握原始信號(hào)特征信息。特別重要的是，LMD方法是依據(jù)信號(hào)本身而進(jìn)行的自適應(yīng)分解，得到的第一個(gè)PF分量都具有一定的物理意義，反映了信號(hào)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(hào)的處理。當(dāng)滾動(dòng)軸承發(fā)生故障時(shí)，其振動(dòng)信號(hào)通常是多分量的復(fù)雜調(diào)制信號(hào)，要提取出故障特征，就需要對(duì)其進(jìn)行解調(diào)，采用LMD方法對(duì)軸承故障振動(dòng)加速度信號(hào)進(jìn)行自適應(yīng)分解，可以得到若干個(gè)PF分量，同時(shí)求得各個(gè)PF分量的瞬時(shí)幅值和瞬時(shí)頻率，然后對(duì)各個(gè)PF分量的瞬時(shí)幅值作頻譜分析，以此來(lái)提取軸承的故障特征，從而診斷出滾動(dòng)軸承的故障。由于LMD的諸多優(yōu)點(diǎn)，在滾動(dòng)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(duì)滾動(dòng)軸承的原始故障信號(hào)進(jìn)行分析處理，用得到的PF分量的特征屬性來(lái)判斷滾動(dòng)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(dòng)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(lái)，對(duì)滾動(dòng)軸承進(jìn)行故障診斷，采用LMD方法將滾動(dòng)軸承軸承振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行分解，得到若干個(gè)單分量的調(diào)幅-調(diào)頻信號(hào)，進(jìn)一步對(duì)提取這些單分量信號(hào)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(duì)滾動(dòng)軸承的工作狀態(tài)和故障類型進(jìn)行分類，從而識(shí)別出滾動(dòng)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(dòng)軸承故障診斷方法，即通過(guò)LMD將一個(gè)多分量的調(diào)幅-調(diào)頻信號(hào)分解成若干瞬時(shí)頻率具有物理意義的PF分量之和，由于每一個(gè)PF分量是分量包絡(luò)信號(hào)和信號(hào)的積，因此可以直接對(duì)包絡(luò)信號(hào)進(jìn)行頻譜分析得到功率譜，然后定義信號(hào)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(jī)分類器中，用以區(qū)分滾動(dòng)軸承的工作狀態(tài)和故障類型。1.3 滾動(dòng)軸承故障診斷的發(fā)展趨勢(shì)在以往的經(jīng)典信號(hào)分析與處理方法中，為了便于分析與處理，對(duì)分析對(duì)象進(jìn)行一些理性化的處理和簡(jiǎn)化，例如假設(shè)被分析的信號(hào)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(shí)際應(yīng)用中，這樣的簡(jiǎn)化常常忽略了信號(hào)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(shì)。利用傳統(tǒng)方法對(duì)滾動(dòng)軸承進(jìn)行狀態(tài)監(jiān)測(cè)與分析時(shí)，不能充分反映出軸承的真實(shí)運(yùn)轉(zhuǎn)情況。對(duì)于工作在較為理想工況條件下的簡(jiǎn)單機(jī)械設(shè)備，分析結(jié)果尚可；對(duì)于精密機(jī)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(qiáng)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(cè)與診斷技術(shù)的推廣和進(jìn)一步發(fā)展的最主要原因。隨著各種新興的信號(hào)與信息處理方法的引入，如Priestley演變譜、短時(shí)Fourier變換、Cohen類時(shí)頻表示（如Wigner-Ville分布、Cohen

21、分布）、小波分析、非線性時(shí)間序列分析等，振動(dòng)信號(hào)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(zhǎng)足的進(jìn)步，帶來(lái)了一定的社會(huì)和經(jīng)濟(jì)效益。但是，上述幾種信號(hào)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(jī)械設(shè)備固有的周期時(shí)變特性。演變譜方法要求時(shí)變信號(hào)需要具有多個(gè)觀測(cè)記錄，而短時(shí)Fourier變換和Cohen類時(shí)頻表示通常要求非平穩(wěn)信號(hào)是慢變化的等等4。此外，現(xiàn)有的信號(hào)分析技術(shù)在低信噪比振動(dòng)信號(hào)的特征提取方面，并未取得突破性進(jìn)展。滾動(dòng)軸承的振動(dòng)信號(hào)由于經(jīng)歷復(fù)雜傳遞途徑所帶來(lái)的干擾，往往造成故障信息淹沒(méi)在背景噪聲和干擾之中，從而使信號(hào)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(jì)算機(jī)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(shì)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?？偟膩?lái)說(shuō)，主要表現(xiàn)在下述幾個(gè)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(jì)基于LMD的滾動(dòng)軸承故障診斷系統(tǒng)，從而對(duì)滾動(dòng)軸承進(jìn)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(dòng)軸承的故障特征頻率、滾動(dòng)軸承常用的故障診斷方法以及局部均值分解的實(shí)現(xiàn)以及驗(yàn)證；第三章主要介紹信號(hào)分析系統(tǒng)的總體設(shè)計(jì)思路、L

23、MD的算法實(shí)現(xiàn)以及信號(hào)分析系統(tǒng)的GUI設(shè)計(jì)。第四章主要介紹實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)的來(lái)源及相關(guān)參數(shù)、振動(dòng)信號(hào)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(jìn)行的工作。63第2章 滾動(dòng)軸承故障診斷與LMD的相關(guān)理論分析第2章 滾動(dòng)軸承故障診斷與LMD的相關(guān)理論分析2.1 滾動(dòng)軸承的故障機(jī)理及特征頻率2.1.1 滾動(dòng)軸承產(chǎn)生振動(dòng)的原因分析引起滾動(dòng)軸承振動(dòng)和噪聲的原因，除了外部激勵(lì)因素（如轉(zhuǎn)子的不平穩(wěn)、不對(duì)中、流體激勵(lì)、結(jié)構(gòu)共振等振動(dòng)傳遞）之外，屬于軸承本身內(nèi)部原因產(chǎn)生的振動(dòng)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(dòng)。這部分包括：1、滾動(dòng)體通過(guò)載荷方向產(chǎn)生的振動(dòng)；2、套圈的固

24、有振動(dòng)；3、軸承彈性特征引起的振動(dòng)。第二類 由于軸承形狀和精度問(wèn)題引起的。這部分包括：1、套圈、滾道和滾動(dòng)體波紋度引起的振動(dòng)；2、滾動(dòng)體大小不均勻、外圈偏心引起的振動(dòng)；第三類 由于軸承使用不當(dāng)或裝配不正確引起的振動(dòng)。這部分包括：1、滾道接觸表面局部性缺陷引起的振動(dòng)；2、潤(rùn)滑不良，由摩擦引起的振動(dòng)；3、裝配不正確，軸頸偏斜引起的振動(dòng)。下面將分別介紹滾動(dòng)軸承發(fā)生振動(dòng)的各類故障原因和特征。1、滾動(dòng)體通過(guò)載荷方向產(chǎn)生的振動(dòng)軸承在外載荷作用下，最下面的滾動(dòng)體受力最大，最上面的滾動(dòng)體受力最小，其余滾動(dòng)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(gè)滾動(dòng)體通過(guò)載荷中心線時(shí)，就會(huì)發(fā)生一次力的變化

25、，對(duì)軸頸或軸承座產(chǎn)生激勵(lì)作用，這個(gè)激勵(lì)頻率就稱為通過(guò)頻率。2、套圈的固有振動(dòng)套圈的固有振動(dòng)主要表現(xiàn)在外圈上，因?yàn)橐话爿S承中外圈與軸承殼體為動(dòng)配合，外圈在內(nèi)可以自由活動(dòng)，因此軸承上受到任何沖擊性的激勵(lì)力，均可激起外圈產(chǎn)生固有頻率的。內(nèi)圈因?yàn)榕c軸為靜配合，固有振動(dòng)頻率較高，振動(dòng)相對(duì)要小。套圈的固有振動(dòng)形態(tài)主要是由于滾道或滾動(dòng)面的表面粗糙度和波紋度造成的，當(dāng)滾動(dòng)體滾動(dòng)時(shí)，其接觸處具有微波的彈性變形，在外圈上施加強(qiáng)迫振動(dòng)的同時(shí)，也會(huì)激起它的固有頻率振動(dòng)。在徑向方向，當(dāng)滾動(dòng)體的通過(guò)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(shí)，就會(huì)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(shí)，就會(huì)產(chǎn)生

26、軸向共振。3、軸承彈性特性引起的振動(dòng)軸承彈性特征除了引起套圈振動(dòng)之外，滾動(dòng)體也會(huì)像一個(gè)“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(rùn)滑不良，容易出現(xiàn)非線性振動(dòng)。振動(dòng)頻率有軸的轉(zhuǎn)速頻率、高次諧波和分?jǐn)?shù)諧波。不過(guò)球軸承的彈性特性具有對(duì)稱型的非線性，一般產(chǎn)生奇數(shù)倍的諧波振動(dòng)。軸承套圈的固有頻率從數(shù)千赫至數(shù)十千赫，而滾動(dòng)體的固有頻率可達(dá)數(shù)百千赫，可見(jiàn)滾動(dòng)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(dòng)，一般在20到60kHz范圍內(nèi)總是有它的振動(dòng)響應(yīng)，因此很多振動(dòng)診斷方法是利用這一頻段作為檢測(cè)頻帶。4、套圈、滾道和滾動(dòng)體波紋度引

27、起的振動(dòng)軸承內(nèi)、外圈是經(jīng)過(guò)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(huì)引起軸承的振動(dòng)，波紋度是引起軸承振動(dòng)的主要原因之一。振動(dòng)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(shí)，其溝道上的波紋峰數(shù)與外圈振動(dòng)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(shí)，才會(huì)產(chǎn)生外圈的徑向移動(dòng)，而當(dāng)波紋峰數(shù)為nz時(shí)，外圈不產(chǎn)生徑向移動(dòng)。5、滾動(dòng)體大小不均勻和內(nèi)、外圈偏心引起的振動(dòng)滾動(dòng)體大小不均勻，不僅使大的滾動(dòng)體受到較大的應(yīng)力，過(guò)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(dòng)體運(yùn)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(yùn)轉(zhuǎn)精度降低，振動(dòng)和噪聲增加。所以對(duì)直徑較小的滾動(dòng)軸承，一般滾動(dòng)體直徑大小相差不超過(guò)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(dòng)體大小不均勻時(shí)，軸在旋轉(zhuǎn)過(guò)程中，隨著大直徑滾動(dòng)體位置的變動(dòng)，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(shí)在轉(zhuǎn)軸上的振動(dòng)既有滾動(dòng)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(dòng)頻率。當(dāng)內(nèi)、外圈偏心時(shí)，一般是由于軸承游隙過(guò)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(huì)引起轉(zhuǎn)軸軸心的甩轉(zhuǎn)運(yùn)動(dòng)，其振

29、動(dòng)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(dòng)滾動(dòng)軸承可能由于潤(rùn)滑不良，載荷過(guò)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(dòng)體通過(guò)一個(gè)缺陷時(shí)，就會(huì)產(chǎn)生一個(gè)微弱的沖擊脈沖信號(hào)，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(dòng)，振動(dòng)能量隨著機(jī)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(hào)，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(dòng)體每次進(jìn)入故障接觸區(qū)時(shí)產(chǎn)生的沖擊信號(hào)波形，每個(gè)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?yàn)橥馊潭ú粍?dòng)，各個(gè)體通過(guò)缺陷區(qū)時(shí)具有相等的沖擊強(qiáng)度，每個(gè)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(gè)滾動(dòng)體接觸時(shí)，因?yàn)閮?nèi)圈在轉(zhuǎn)動(dòng)，缺陷的位置也在轉(zhuǎn)動(dòng)，與滾動(dòng)體的接觸力則不相同，所以脈沖信號(hào)的強(qiáng)度在作周期性變化，形成了對(duì)內(nèi)圈間隔頻率脈沖信號(hào)的幅值調(diào)制，調(diào)制頻率為滾動(dòng)體的公轉(zhuǎn)頻率或軸的轉(zhuǎn)速頻率。當(dāng)滾動(dòng)體上有缺陷時(shí)，所產(chǎn)生的波形與內(nèi)圈上缺陷相類似，因?yàn)闈L動(dòng)體與滾道相接觸的位置在變動(dòng)，在各個(gè)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(rùn)滑不良，由摩擦引起的振動(dòng)滾動(dòng)軸承中存在各個(gè)元件之間的滑動(dòng)摩擦，摩擦導(dǎo)致磨損、擦傷、疲勞剝落和裂紋等損傷，如果潤(rùn)滑劑不足或不良，滾動(dòng)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(shí)振動(dòng)加大。保持架的引導(dǎo)面與滾動(dòng)體之間無(wú)油膜隔離，則可能使?jié)L動(dòng)體在保持架內(nèi)被卡住滾動(dòng)體在滾道上以滑動(dòng)代替滾動(dòng)，產(chǎn)生摩擦發(fā)熱，保持架的材料膠合到滾動(dòng)體上。潤(rùn)滑不良首先會(huì)使保持架產(chǎn)生異常的振動(dòng)和噪聲，這種振動(dòng)是由于滾動(dòng)體和保持架之間發(fā)生摩擦，引起保持架的自激振動(dòng)所致。8、裝配不正確，軸頸偏斜產(chǎn)生的振動(dòng)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(shí)相當(dāng)于轉(zhuǎn)子的角度不對(duì)中現(xiàn)象，將表現(xiàn)出以轉(zhuǎn)速頻率為特征的振動(dòng)頻率。但在滾動(dòng)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(dòng)體通過(guò)頻率的特征，兩者合成將成為這種故障振動(dòng)的主要頻率成分。從上面列出地滾動(dòng)軸承發(fā)生振動(dòng)的各類故障原因和特征可以看出，一旦滾動(dòng)軸承存在故障，其振動(dòng)就會(huì)產(chǎn)生一個(gè)沖擊信號(hào)，其故障類型就會(huì)以特定地特征頻率表現(xiàn)出來(lái)。2.1.2 滾動(dòng)軸承故障特征頻率的計(jì)算當(dāng)滾動(dòng)體和滾道接觸處遇到一個(gè)局部缺陷時(shí)，就有一個(gè)沖擊信號(hào)產(chǎn)生。缺陷在不同元件上，接觸點(diǎn)經(jīng)過(guò)缺陷的頻率是不相同的，這個(gè)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(jiǎn)單運(yùn)動(dòng)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(diǎn)A和B，如圖2-1所示。如果徑向游隙為零，則A點(diǎn)和B點(diǎn)的圓周速度分別為圖2-1 滾動(dòng)軸承中各元件的運(yùn)動(dòng)關(guān)系 (2-1) (2-2)式中外圈、內(nèi)圈滾道接觸點(diǎn)處的圓周速度，mm/s；外圈、內(nèi)圈滾道接觸點(diǎn)處的直徑，mm；外圈、內(nèi)圈的轉(zhuǎn)速，r/min 。令： (2-3)式中滾動(dòng)體直徑，mm；滾動(dòng)體中心圓直徑，mm；接觸角，反映接觸點(diǎn)中心線與滾動(dòng)體中心線在軸承軸向平面上的夾角，rad。由圖2-1可見(jiàn) (2-4)滾動(dòng)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(dòng)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(diǎn)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(duì)于保持架的轉(zhuǎn)速為 (2-8)外圈相對(duì)于保持架的轉(zhuǎn)速為 (2-9)滾動(dòng)體的自轉(zhuǎn)轉(zhuǎn)速可由接觸點(diǎn)處兩物體線速度相等的關(guān)系求得。例如，滾動(dòng)體與內(nèi)圈接觸的B點(diǎn)線速度為 (2-10)式中負(fù)號(hào)表示滾動(dòng)體與滾動(dòng)體接觸的B點(diǎn)相對(duì)于滾動(dòng)體中心的線速度為 (2-11)根據(jù)純滾動(dòng)條件，滾動(dòng)體上接觸點(diǎn)B和內(nèi)圈滾道上相應(yīng)的B點(diǎn)速度相等，得到 (2-12)由此可得滾動(dòng)體的自轉(zhuǎn)轉(zhuǎn)速為 (2-13)絕大多數(shù)滾動(dòng)軸承在實(shí)際應(yīng)用中問(wèn)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(shí)，則 (2-14)則內(nèi)圈相對(duì)于保持架的轉(zhuǎn)速 (2-15)因?yàn)楸３旨苌嫌衵個(gè)滾動(dòng)體，

35、所以內(nèi)圈上某一點(diǎn)每分鐘通過(guò)的滾動(dòng)體為 (2-16)保持架相對(duì)于外圈的轉(zhuǎn)速 (2-17)外圈上某一點(diǎn)每分鐘通過(guò)的滾動(dòng)體數(shù)為 (2-18)滾動(dòng)體自轉(zhuǎn)速度為 (2-19)則局部缺陷引起的沖擊振動(dòng)特征頻率如下所示：內(nèi)圈有缺陷時(shí)的故障特征頻率： (2-20)外圈有缺陷時(shí)的故障特征頻率： (2-21)滾珠有缺陷時(shí)的故障特征頻率： (2-22)保持架碰外圈時(shí)的故障特征頻率： (2-23)保持架碰內(nèi)圈時(shí)的故障特征頻率： (2-24)2.2 滾動(dòng)軸承的常用故障診斷方法滾動(dòng)軸承的振動(dòng)診斷過(guò)程，首先要從軸承上或軸承座上采集信號(hào)，即利用振動(dòng)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(dòng)信號(hào)轉(zhuǎn)變?yōu)殡娦盘?hào)或

36、其他形式的可測(cè)信號(hào)，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(dòng)軸承又不同于其他機(jī)械零件，它的振動(dòng)信號(hào)頻率范圍很寬，信噪比很低，信號(hào)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(cè)技術(shù)和處理方法。目前應(yīng)用的滾動(dòng)軸承振動(dòng)檢測(cè)技術(shù)和診斷方法主要有下列幾種1。2.2.1 低頻信號(hào)接收法低頻信號(hào)接收法是將軸承上由傳感器檢測(cè)到的寬頻帶信號(hào)直接進(jìn)行頻譜分析，或者信號(hào)經(jīng)過(guò)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(shí)際運(yùn)行中的軸承，因?yàn)楣收蠜_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(hào)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(hào)。目前很少直接用這種方法去識(shí)別軸承故障，有些僅是用這種頻譜來(lái)確定軸承元件的固有頻率。2.2.2 沖擊脈沖法（SPM）滾動(dòng)軸承在運(yùn)轉(zhuǎn)中，如果滾動(dòng)體接觸點(diǎn)進(jìn)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(hào)不同于一般機(jī)器的振動(dòng)信號(hào)，沖擊脈沖的持續(xù)時(shí)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(gè)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(gè)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(huì)激起軸承系統(tǒng)的

38、共振現(xiàn)象。上述原理應(yīng)用于滾動(dòng)軸承的故障狀態(tài)監(jiān)測(cè)，稱為沖擊脈沖法。1970年以來(lái)，該技術(shù)首先在歐洲、北美和澳大利亞發(fā)展起來(lái)，現(xiàn)在已在國(guó)內(nèi)各工業(yè)部門中獲得應(yīng)用。當(dāng)軸承出現(xiàn)故障時(shí)，它所產(chǎn)生的沖擊脈沖信號(hào)，會(huì)激起諧振體的共振，共振的調(diào)頻波包含了低頻和隨機(jī)干擾的幅值大小反映了沖擊力的大小，也就是反映了滾動(dòng)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(gè)頻段正是傳感器的諧振頻帶，而與其他機(jī)械結(jié)構(gòu)振動(dòng)相遠(yuǎn)離，這樣就可排除常規(guī)振動(dòng)的影響。沖擊脈沖計(jì)的刻度單位是用dBN值來(lái)表示的。軸承工作狀態(tài)的好壞分為三個(gè)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(wú)須專業(yè)人員進(jìn)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(guò)dBN值大小來(lái)判斷出軸承運(yùn)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(dòng)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(guò)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(cè)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(guò)包絡(luò)檢測(cè)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(dòng)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(shí)頻分析方法LMD（Local mean decomposition，簡(jiǎn)稱LMD）方法。LMD方法將一個(gè)復(fù)雜的多分量信號(hào)分解為若干個(gè)PF（Product function，簡(jiǎn)稱PF）分量之和。其中第一個(gè)PF分量由一個(gè)包絡(luò)信號(hào)和一個(gè)純調(diào)

41、頻信號(hào)相乘而得到，很好地保持了原始信號(hào)的幅值和頻率變化特性，將所有PF分量的瞬時(shí)幅值和瞬時(shí)頻率組合便可以得到原始信號(hào)完整的時(shí)頻分布。對(duì)其進(jìn)行分析可以更準(zhǔn)確有效地把握原始信號(hào)特征信息。特別重要的是，LMD方法是依據(jù)信號(hào)本身而進(jìn)行的自適應(yīng)分解，得到的第一個(gè)PF分量都具有一定的物理意義，反映了信號(hào)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(hào)的處理。當(dāng)滾動(dòng)軸承發(fā)生故障時(shí)，其振動(dòng)信號(hào)通常是多分量的復(fù)雜調(diào)制信號(hào)，要提取出故障特征，就需要對(duì)其進(jìn)行解調(diào)，采用LMD方法對(duì)軸承故障振動(dòng)加速度信號(hào)進(jìn)行自適應(yīng)分解，可以得到若干個(gè)PF分量，同時(shí)求得各個(gè)PF分量的瞬時(shí)幅值和瞬時(shí)頻率，然后對(duì)各個(gè)PF分量的瞬時(shí)

42、幅值作頻譜分析，以此來(lái)提取軸承的故障特征，從而診斷出滾動(dòng)軸承的故障。2.3.2 局部均值分解方法實(shí)現(xiàn)步驟LMD方法實(shí)質(zhì)上是把任意信號(hào)分解成不同尺度的包絡(luò)信號(hào)和純調(diào)頻信號(hào)，并定義包絡(luò)信號(hào)和純調(diào)頻信號(hào)的積為瞬時(shí)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(duì)于任意一個(gè)非平穩(wěn)信號(hào) ，其分解步驟如下：圖2-2 LMD分解流程圖1、確定信號(hào)上的所有局域極值點(diǎn)（極大值和極小值），計(jì)算所有相信兩個(gè)極值點(diǎn)之間的平均值 (2-25)將所有平均值點(diǎn)用直線直接連接起來(lái)，然后進(jìn)行平滑處理，此處采用滑動(dòng)平均做平滑處理，可得到局域均值函數(shù)。2、通過(guò)局域極值點(diǎn)可以求出相應(yīng)的包絡(luò)估計(jì)值 (2-26)和第一步類

43、似，把所有包絡(luò)估計(jì)值點(diǎn)用直線直接連接起來(lái)，再做平滑處理，此處仍然采用了滑動(dòng)平均的方法，因此可以得到相應(yīng)的包絡(luò)估計(jì)函數(shù)。3、從原始信號(hào)中分離出均值函數(shù)，得到剩余信號(hào)，用除以包絡(luò)估計(jì)函數(shù)對(duì)進(jìn)行解調(diào)，即 (2-27) (2-28)如果的包絡(luò)估計(jì)函數(shù)，則可判定是一個(gè)純調(diào)頻信號(hào)，否則重復(fù)上述迭代過(guò)程次，直到成為一個(gè)純調(diào)頻信號(hào)，此時(shí)有 (2-29)其中 (2-31)迭代的終止條件設(shè)為 (2-32)在工程實(shí)際中要考慮到迭代次數(shù)和實(shí)際計(jì)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(shí)際設(shè)置的偏差值。4、將上述迭代過(guò)程得到的包絡(luò)估計(jì)函數(shù)全部相乘就可以得到一個(gè)瞬時(shí)幅值函數(shù)，也就是說(shuō)包絡(luò)信號(hào)可

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

45、頻率中。2.4 本章小結(jié)本章分別介紹了滾動(dòng)軸承故障特征頻率、滾動(dòng)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(hào)的本質(zhì)，而信號(hào)的完整時(shí)頻分布體現(xiàn)在所有PF分量中，相較于滾動(dòng)軸承的常用故障診斷方法具有十分大的優(yōu)勢(shì)，因此使用LMD對(duì)滾動(dòng)軸承的振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行分析可以非常方便地提取特征頻率從而進(jìn)行故障診斷。第3章 基于LMD的振動(dòng)信號(hào)分析系統(tǒng)設(shè)計(jì)第3章 基于LMD的振動(dòng)信號(hào)分析系統(tǒng)設(shè)計(jì)3.1 系統(tǒng)總體設(shè)計(jì)通過(guò)對(duì)局部均值和滾動(dòng)軸承故障診斷知識(shí)的了解，本文設(shè)計(jì)的基于LMD的滾動(dòng)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(dòng)信號(hào)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(shí)現(xiàn)步驟，使用MATLAB編寫LMD分解算法。實(shí)現(xiàn)對(duì)滾動(dòng)軸承振動(dòng)信號(hào)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(shí)幅值A(chǔ)。2、振動(dòng)信號(hào)分析軟件為了方便用戶對(duì)滾動(dòng)軸承的振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行分析，在此使用MATLAB GUI工具設(shè)計(jì)一個(gè)基于LMD的滾動(dòng)軸承故障診斷軟件。實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)文件選取、參數(shù)設(shè)計(jì)、特征頻率計(jì)算、顯示經(jīng)過(guò)LMD分解后的分量以及特征頻率的提取。3.2 振動(dòng)信號(hào)分析軟件的GUI設(shè)計(jì)用戶界面是用戶與計(jì)算機(jī)進(jìn)行信息交流的方式。計(jì)算機(jī)在屏幕顯示圖形和文本，若有揚(yáng)聲器還可產(chǎn)生聲音。用戶通過(guò)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(jì)算機(jī)通訊。用戶界面設(shè)定了如何觀看和如何感知計(jì)算機(jī)、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(lái)選擇計(jì)算機(jī)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(duì)話框和文本等各種圖形對(duì)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(jiǎn)介MATLAB為GUI設(shè)計(jì)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(duì)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(wèn)題對(duì)話框的GUI模板）。圖形用戶界面GUI設(shè)計(jì)窗口由菜單欄、工具欄、控件工具欄以及圖形對(duì)象設(shè)計(jì)等4個(gè)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(jì)工具區(qū)位于窗口的左半部分，提供了設(shè)計(jì)GUI過(guò)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(jì)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(duì)象。布局編輯器是可以啟動(dòng)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(wèn)，用guide命令可以啟動(dòng)，或在啟動(dòng)平臺(tái)窗口中選擇GUIDE來(lái)啟動(dòng)布局編輯器；2、幾何排列工具(Alignment Tool)調(diào)整各對(duì)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(duì)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(duì)象信息，對(duì)象的類型，同時(shí)顯示控件的名稱和標(biāo)識(shí)，在控件上雙擊鼠標(biāo)可以打開(kāi)該控件的屬性編輯器；5、菜單編輯器(Menu Editor)創(chuàng)建、設(shè)計(jì)、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(shí)，對(duì)象被選中的先后順序。3.2.1.1 控件對(duì)象1、按鈕(Push Buttons)：執(zhí)行某種預(yù)定的功能或操作；2、開(kāi)關(guān)按鈕(Toggle Button)：產(chǎn)生一個(gè)動(dòng)作并指示一個(gè)二進(jìn)制狀態(tài)（開(kāi)或關(guān)），當(dāng)鼠點(diǎn)擊它時(shí)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(diǎn)擊，按鈕復(fù)原，并再次執(zhí)行callback 中的內(nèi)容；3、單選框(Radio Button)：?jiǎn)蝹€(gè)的單選框用來(lái)在兩種狀態(tài)之間切換，多個(gè)單選框組成一個(gè)單選框組時(shí)，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(xiàng)；4、復(fù)選框(Check Boxes)：?jiǎn)蝹€(gè)的復(fù)選框用來(lái)在兩種狀態(tài)之間切換，多個(gè)復(fù)選框組成一個(gè)復(fù)選框組時(shí)，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(xiàng)；5、文本編輯器(Editable Texts)：用來(lái)使用鍵盤輸入字符串 的值，可以對(duì)編輯框中的內(nèi)容進(jìn)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(shuō)明文字；7、滾動(dòng)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(xiàng)中選擇一項(xiàng)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(duì)象的公共屬性Children

52、 取值為空矩陣，因?yàn)榭丶?duì)象沒(méi)有自己的子對(duì)象；Parent取值為某個(gè)圖形窗口對(duì)象的句柄，該句柄表明了控件對(duì)象所在的圖形窗口；Tag取值為字符串，定義了控件的標(biāo)識(shí)值，在任何程序中都可以通過(guò)這個(gè)標(biāo)識(shí)值控制該控件對(duì)象；Type 取值為uicontrol，表明圖形對(duì)象的類型；User Date取值為空矩陣，用于保存與該控件對(duì)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(duì)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(gè)M文件名或小段MATLAB語(yǔ)句，當(dāng)用戶激活某個(gè)控件對(duì)象時(shí)，應(yīng)用程序就運(yùn)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(duì)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(duì)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(duì)象標(biāo)題或選項(xiàng)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(duì)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(duì)象的類型；3、控件對(duì)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(kù)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(duì)象標(biāo)題等的對(duì)齊方式；4、控件對(duì)象的輔助屬性List box Top取值為數(shù)量值，用于list box控件對(duì)象；Slider Step取值為兩元素矢量minstep,maxstep，用于slider控件對(duì)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(gè)M文件名或小段MATLAB程序；Creatfun 取值為字符串，一般為某個(gè)M文件名或小段MATLAB程序；DeletFun取值為字符串，一般為某個(gè)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