专利名称：一种基于振动检测的滚动轴承故障检测方法
技术领域：
本发明涉及一种基于振动检测的滚动轴承故障诊断方法，属于故障检测技术领域。
背景技术：
滚动轴承是旋转机械中非常重要的零件，也是易坏设备之一。据统计，旋转机械的故障有30%是由滚动轴承故障引起的，设备运行时，磨损、疲劳、腐蚀、过载等等原因都可能造成滚动轴承的局部损伤故障，滚动轴承的缺陷会导致机器的剧烈振动和产生噪声，甚至导致整个系统的严重事故。因此，对滚动轴承故障诊断的研究具有重大的意义。滚动轴承故障振动信号一般表现为复杂的随机和周期脉冲混叠的非平稳信号。在实际运行中，局部损伤故障往往被噪声和较大的振动信号所掩盖，因此提取相应的故障特征频率尤为关键。因此傅立叶变换、时域几频域里的常规的处理方法等对平稳信号处理具有良好效果的方法，但是对非平稳信号的处理效果不佳。
发明内容
针对上述问题，本发明提出一种基于振动检测的滚动轴承故障诊断方法，结合小波的多分辨率和倒频谱能较好地检测出功率谱上的周期成分、分离边频带信号和受传输路径影响小的优点。同时，方法可操作性强，实用性强。本发明采用了以下方案:一种基于振动检测的滚动轴承故障诊断方法按照下面步骤进行:
步骤(I)、将加速度传感器安装在电机轴承负载端的3点钟方向，然后利用集成了放大器和Α/D的数据采集装置采集电机轴承振动数据信号，并将信号输入计算机；
步骤(2)、利用计算机中MATLAB软件自带的小波工具箱对所采集的振动信号进行3层dbl小波包分解；
步骤⑶、根据能量计算公式
权利要求
1.一种基于振动检测的滚动轴承故障检测方法，其特征在于:所述的基于振动检测的滚动轴承故障诊断方法按照下面步骤进行: 步骤(I)、将加速度传感器安装在电机轴承负载端的3点钟方向，然后利用集成了放大器和Α/D转换的数据采集装置采集电机轴承振动数据信号，并将信号输入计算机； 步骤(2)、利用计算机中MATLAB软件自带的小波工具箱对所采集的振动信号进行3层dbl小波包分解； 步骤(3)、根据能量计算公式
全文摘要
本发明涉及一种故障诊断方法，尤其涉及一种基于振动检测的滚动轴承故障诊断方法。该方法先将加速度传感器采集到的滚动轴承数据进行3层小波包分解，接着求解第三层小波包系数重构信号的能量，接着根据第三层各频段能量值变化，选取能量集中的频段以重构原始信号的近似估计；利用倒频谱对重构信号进行更进一步的分析，最后与理论计算的故障特征频率以及边频特性比较以诊断故障。本发明结合小波包的多分辨率和倒频谱能较好地检测出功率谱上的周期成分、分离边频带信号和受传输路径影响小的特性。同时，方法可操作性强，实用性强。
文档编号G01M13/04GK103076177SQ201310015619
公开日2013年5月1日 申请日期2013年1月16日 优先权日2013年1月16日
发明者吴建德, 马军, 张诗悦, 冷婷婷, 王晓东, 范玉刚, 黄国勇, 邹金慧, 邵宗凯, 张光辉 申请人:昆明理工大学