一种滚动轴承故障诊断方法及系统

本发明涉及一种滚动轴承故障诊断方法及系统，属于机械故障诊断。

背景技术：

1、滚动轴承作为燃气轮机、航空发动机等重要机械中关键的支承零件，经常工作在高载、高频以及高温的恶劣环境下，容易发生磨损、点蚀等诸多故障。为避免因滚动轴承故障而导致巨大经济损失甚至人员伤亡，对滚动轴承进行精确故障诊断是十分必要的。

2、现有的滚动轴承故障诊断方法主要是时频域分析方法，例如申请公布号为cn114923689a的一种基于局部特征尺度分解的滚动轴承故障诊断方法，通过局部特征尺度分解和有效isc分量对滚动轴承振动信号进行分解并重构，提取滚动轴承的故障信息，与故障理论值进行对比判断轴承是否发生故障。但是信号分解时滚动轴承故障信号特征微弱和非线性问题依旧突出，采用上述算法难以准确提取滚动轴承有效故障特征信息，进而造成故障诊断结果不理想。

技术实现思路

1、本发明的目的是提供一种滚动轴承故障诊断方法及系统，以解决目前故障诊断结果存在误差、诊断效果不理想的问题。

2、本发明为解决上述技术问题而提供一种滚动轴承故障诊断方法，该方法包括以下步骤：

3、1)采集滚动轴承的振动信号；

4、2)对采集到的振动信号进行iceemdan分解，得到imf分量；

5、3)根据综合指标选取imf分量进行重构得到重构信号，所述综合指标包括能量熵、峭度和互相关系数；

6、4)对重构信号进行处理得到重构信号的包络谱，根据包络谱确定滚动轴承故障特征状态。

7、本发明首先采集滚动轴承的振动信号，然后对振动信号进行分解得到imf分量，根据包括能量熵的综合指标选取imf分量进行重构，在对重构信号进行处理得到重构信号的包络谱，最后通过包络谱确定滚动轴承故障特征状态。本发明综合能量熵等综合指标对分解后imf分量重构，使得包络谱中轴承故障特征频率及倍频峰值更加明显，诊断效果更优。

8、进一步地，根据综合指标选取imf分量的步骤为：计算振动信号分解后各imf分量的能量熵值、峭度值和imf分量与原始信号之间的互相关系数，分别设置能量熵阈值、峭度阈值和互相关系数阈值，将能量熵值大于能量熵阈值的imf分量做为第一有效imf分量，峭度值大于峭度阈值的imf分量为第二有效imf分量，互相关系数大于互相关系数阈值的imf分量为第三有效imf分量，根据第一有效imf分量、第二有效imf分量和第三有效imf分量选取最终的有效的imf分量。

9、进一步地，最终的有效imf分量为同时满足能量熵阈值、峭度阈值和互相关系数阈值的imf分量。

10、综合指标对imf分量的重构能够较好地减少振动信号中噪声的干扰，提高信噪比，以有效解决滚动轴承故障信号特征微弱和非线性的问题。

11、进一步地，将重构信号的包络谱中峰值较大处的频率与理论公式计算得到的故障特征频率进行对比，确定滚动轴承故障特征状态。

12、进一步地，所述步骤4)根据谱峭度法对重构信号求峭度图，选取峭度图中峭度最大处对应的频带宽和中心频率，用该频带宽和中心频率为带通滤波器参数对重构信号进行带通滤波，滤波后重构信号进行时频变换后得到包络谱。

13、谱峭度对隐藏于噪声中的瞬态冲击非常敏感，利用谱峭度法可自动确定带通滤波器参数，更好地对滚动轴承故障进行诊断。

14、进一步地，所述的振动信号通过振动加速度传感器采集。

15、一种滚动轴承故障诊断系统，包括信号提取模块、信号处理模块、故障诊断模块；信号提取模块用于采集滚动轴承的振动信号；信号处理模块用于对振动信号进行分解得到imf分量，然后根据综合指标选取imf分量进行重构得到重构信号，最后对重构信号进行处理得到重构信号的包络谱；故障诊断模块用于根据重构信号的包络谱确定滚动轴承故障特征状态。

16、本发明首先采集滚动轴承的振动信号，然后对振动信号进行分解得到imf分量，根据包括能量熵的综合指标选取imf分量进行重构，在对重构信号进行处理得到重构信号的包络谱，最后通过包络谱确定滚动轴承故障特征状态。本发明综合能量熵等综合指标对分解后imf分量重构，使得包络谱中轴承故障特征频率及倍频峰值更加明显，诊断效果更优。

技术特征：

1.一种滚动轴承故障诊断方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的滚动轴承故障诊断方法，其特征在于，根据综合指标选取imf分量的步骤为：计算振动信号分解后各imf分量的能量熵值、峭度值和imf分量与原始信号之间的互相关系数，分别设置能量熵阈值、峭度阈值和互相关系数阈值，将能量熵值大于能量熵阈值的imf分量做为第一有效imf分量，峭度值大于峭度阈值的imf分量为第二有效imf分量，互相关系数大于互相关系数阈值的imf分量为第三有效imf分量，根据第一有效imf分量、第二有效imf分量和第三有效imf分量选取最终的有效的imf分量。

3.根据权利要求2所述的滚动轴承故障诊断方法，其特征在于，最终的有效imf分量为同时满足能量熵阈值、峭度阈值和互相关系数阈值的imf分量。

4.根据权利要求1所述的滚动轴承故障诊断方法，其特征在于，将重构信号的包络谱中峰值较大处的频率与理论公式计算得到的故障特征频率进行对比，确定滚动轴承故障特征状态。

5.根据权利要求1所述的滚动轴承故障诊断方法，其特征在于，所述步骤4)根据谱峭度法对重构信号求峭度图，选取峭度图中峭度最大处对应的频带宽和中心频率，用该频带宽和中心频率为带通滤波器参数对重构信号进行带通滤波，滤波后重构信号进行时频变换后得到包络谱。

6.根据权利要求1所述的滚动轴承故障诊断方法，其特征在于，所述的振动信号通过振动加速度传感器采集。

7.一种滚动轴承故障诊断系统，其特征在于，包括信号提取模块、信号处理模块、故障诊断模块；信号提取模块用于采集滚动轴承的振动信号；信号处理模块和故障诊断模块采用1-6所述的滚动轴承故障诊断方法进行诊断。

技术总结
本发明涉及一种滚动轴承故障诊断方法及系统，属于机械故障诊断技术领域。本发明首先采集滚动轴承的振动信号；采用ICEEMDAN算法对振动信号进行信号分解得到IMF分量及残差余项，综合能量熵、峭度和互相关系数等系数指标，对各IMF分量进行重构；根据谱峭度法对重构信号求快速峭度图，对重构信号进行带通滤波，对滤波后重构信号进行希尔伯特包络，并通过快速傅里叶变换求出对应重构信号的包络谱；将滚动轴承通过理论公式计算得到的故障特征频率与包络谱峰值较大处的频率进行比较，确定滚动轴承故障特征状态，以对滚动轴承的故障诊断。本发明综合能量熵等综合指标对分解后IMF分量重构，使得包络谱中轴承故障特征频率及倍频峰值更加明显，诊断效果更优。

技术研发人员：陈立海,谭奥,王晓强,王彪,仲志丹,庞晓旭,杨芳
受保护的技术使用者：河南科技大学
技术研发日：
技术公布日：2024/1/16