滚动轴承的故障诊断

滚动轴承的故障诊断　ｌ３３　

文章编号：１００６－１３５５（２０１１）０５—０１３３—０４　

滚动轴承的故障诊断　

陈永会　，　姜　旭　，　张学良１，　李海虹　

（１．太原科技大学机电学院，太原０３００２４；　

２．机械工业工程机械军用改装车试验场，北京１０２１００）　

摘要：针对滚动轴承故障信号的非平稳和调制特点，使用小波分解，对包含故障信息的信号进行分解、重构。应　用Ｈｉｌｂｅｒｔ变换进行解调和细化频谱分析，提取了故障特征频率，判断出滚动轴承故障模式。小波分解和Ｈｉｌｂｅｒｔ变换结　合对滚动轴承局部损伤故障的检测是有效的。　关键词：振动与波；滚动轴承；故障诊断；小波分解；Ｈｉｌｂｅｒｔ变换　中图分类号：ＴＨ１３３．３；ＴＨ１６５．３；ＴＨ１１３．１　文献标识码：Ａ　ＤＯＩ编码：１０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．１００６—１３５５—２０１１．０５．０３１　

Ｒｅｓｅａｒｃｈ　ｏｆ　Ｒｏｌｌｉｎｇ　Ｂｅａｒｉｎｇｓ　Ｆａｕｌｔ　Ｄｉａｇｎｏｓｉｓ　

ＣＨＥＮ　Ｙｏｎｇ－ｈｕｉ　，ＪＩＡＮＧ　Ｘｕ　２　ＺＨＡＮＧ　Ｘｕｅ－ｌｉａｎｇ　，Ｌ１　Ｈａｉ－ｈｏｎｇ　

（１．Ｔａｉｙｕａｎ　Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ　ｏｆ　Ｓｃｉｅｎｃｅ　ａｎｄ　Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｔａｉｙｕａｎ　０３００２４，Ｃｈｉｎａ；　

２．ＭＭＩ　Ｐｒｏｖｉｎｇ　Ｇｒｏｕｎｄ　Ｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ　Ｍａｃｈｉｎｅｒｙ　ａｎｄ　Ｒｅｆｉｔ　Ｍｉｌｉｔａｒｙ　Ｖｅｈｉｃｌｅｓ，Ｂｅｉｊｉｎｇ　１　０２　１　００，Ｃｈｉｎａ）　

Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｆｏｒ　ｔｈｅ　ｎｏｎ—ｓｔａｔｉｏｎａｒｙ　ａｎｄ　ｍｏｄｕｌａｔｉｏｎ　ｆｅａｔｕｒｅｓ　ｏｆ　ｒｏｌｌｉｎｇ　ｂｅａｔｉｎｇ’Ｓ　ｆａｕｌｔ　ｓｉｇｎａｌｓ，ａ　ｍｅｔｈｏｄ　ｂａｓｅｄ　ｏｎ　ｗａｖｅｌｅｔ　ａｎａｌｙｓｉｓ　ｉｓ　ｅｍｐｌｏｙｅｄ．Ｔｈｅ　ｓｉｇｎａｌｓ　ｉｎｃｌｕｄｉｎｇ　ｆａｕｌｔ　ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ　ａｒｅ　ｄｅｃｏｍｐｏｓｅｄ　ａｎｄ　ｒｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔｅｄ　ｂｙ　ｗａｖｅｌｅｔ　ａｎａｌｙｓｉｓ　ｍｅｔｈｏｄ．　Ｔｈｅｎ，ｄｅｍｏｄｕｌａｔｉｏｎ　ａｎｄ　ｆｉｎｅ　ｓｐｅｃｔｒａｌ　ａｎａｌｙｓｉｓ　ｏｆ　ｔｈｅ　ｓｉｇｎａｌｓ　ａｒｅ　ｃａｒｒｉｅｄ　ｏｕｔ　ｂｙ　ｕｓｉｎｇ　Ｈｉｌｂｅｒｔ　ｔｒａｎｓｆｏｒｍ．Ｔｈｅ　ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃ　ｆｒｅｑｕｅｎｃｉｅｓ　ｏｆ　ｔｈｅ　ｆａｕｌｔ　ｓｉｇｎａｌｓ　ａｒｅ　ｅｘｔｒａｃｔｅｄ，ａｎｄ　ｔｈｅ　ｆａｕｌｔ　ｐａｔｔｅｒｎｓ　ｏｆ　ｔｈｅ　ｒｏｌｌｉｎｇ　ｂｅａｒｉｎｇｓ　ｃａｎ　ｂｅ　ｒｅｃｏｇｎｉｚｅｄ．Ｉｔ　ｉｓ　ｆｏｕｎｄ　ｔｈａｔ　ｔｈｅ　ｗａｖｅｌｅｔ　ａｎａｌｙｓｉｓ　ａｎｄ　Ｈｉｌｂｅｒｔ　ｔｒａｎｓｆｏｒｍ　ａｒｅ　ｅｆｆｅｃｔｉｖｅ　ｉｎ　ｉｄｅｎｔｉｆｙｉｎｇ　ｔｈｅ　ｌｏｃａｌ　ｄｅｆｅｃｔｓ　ｏｆｒｏｌｌｉｎｇ　ｂｅａｔｉｎｇｓ．　Ｋｅｙ　ｗｏｒｄｓ：ｖｉｂｒａｔｉｏｎ　ａｎｄ　ｗａｖｅ；ｒｏｌｌｉｎｇ　ｂｅａｒｉｎｇ；ｆａｕｌｔ　ｄｉａｇｎｏｓｉｓ；ｗａｖｅｌｅｔ　ａｎａｌｙｓｉｓ；Ｈｉｌｂｅ￣ｔｒａｎｓｆｏｒｍ　

旋转机械中滚动轴承出现局部损伤时，在其受　

载运转过程中，会周期性的撞击损伤点，产生瞬态冲　

击脉冲力，形成一系列冲击激励产生的非平稳减幅　

振荡ｕ　。这类冲击脉冲力具有很宽的频带，从而激励　

滚动轴承系统固有频率的响应，出现冲击频率与固　

有振动频率的脉冲调制。减幅振荡的频率即为故障　

特征频率，根据故障特征频率可以对滚动轴承进行　

故障诊断，并确定故障模式。　

对于滚动轴承局部缺陷的故障诊断，传统的方　

法有频域分析方法和时域分析方法的应用效果不太　

收稿日期：２０１０—１２—０３；修改日期：２０１１．０１—２０　项目基金：国家自然科学基金资助项目　（基金编号：５０７７５１５３）：　太原科技大学校博士基金资助项目　（基金编号：２００９２００３）　作者简介：陈永会（１９７５．），男，山西新绛县人，硕士，讲师，　

主要从事机械设备状态监测与故障诊断。　

Ｅ—ｍａｉｌ：ｔｙｃｙｈ９６７２＠１６３．ｃｏｍ　理想，尤其是在故障的初期。本文使用小波分析技　

术对检测的信号进行分解，然后对故障特征的信号　

进行重构，通过Ｈｉｌｂｅｒｔ变换进行解调和细化频谱分　

析，滚动轴承的故障特征信息就可以检测出来，并且　

判断出故障发生的部位。　

１　小波理论　

小波（Ｗａｖｅｌｅｔ），即小区域的波，是一种特殊的长　

度有限、平均值为０的波形。小波函数的确切定义　

为：设ｅ（ｔ）为一平方可积函数，即　（　）ＥＬ　（尺），若　

其傅里叶变换　ｆ　）满足条件　

ｃ　：ｆｄ　＜Ｏ（３　（１）ｃ　＝ｆ　＜　（）　ｌ　６０ｌ　

即称　（　）为一个基本小波或小波母函数，将小波母　

函数　（　）进行伸缩和平移，就可以得到函数　，　（　）　

击　（　ｊ　０　

式中ａ为伸缩因子，将基小波作伸缩变换：ｒ为平　２０１１年１０月　噪声与振动控制　第５期　

移因子，反映小波函数在变换中的位移。称　（　）　

为依赖于参数ａ，ｒ的小波奇函数。其基函数在时域　

上是紧支撑衰减的，改变ｒ值可使小波函数在时问　

轴上滑动，以至覆盖整个时域。在频域上改变ａ值　

相当于对信号进行带通滤波，表现出频率局部化特　

性。因此，小波分析可以克服傅里叶变换分析的不　

足，运用可调的柔性窗对高频、低频信号分别采取不　

同尺度进行分析，提取出瞬态奇异信号［２－４１。　

２　Ｈｉｌｂｅｒｔ分析原理　

包络解调技术是对低频冲击所激起的高频共振　

波形进行包络检波和低通滤波，获得对应于低频冲　

击而又放大并展宽了的共振解调波，可根据包络信　

号的频率成份识别出故障的模式。Ｈｉｌｂｅｒｔ变换的～　

个重要应用就是处理带通信号的包络解调，获得瞬　

时相位和瞬时频率。　

Ｈｉｌｂｅｒｔ变换公式为　

量（　）＝Ｈ㈨］＝　曲　（３）　

构造其解析函数　

ｚ（ｔ）＝ｚ（￡）＝弦（　）＝Ａ（￡）　（４）　

其瞬时幅值为　

ａ（ｔ）＝√ｚ　（　）＋　（￡）　（５）　

瞬时相位　

ｃｔａｎ　（６）　

瞬时频率　

１：Ｔａｏ（ｔ）　（７）　

’　Ｑ　从而式（３）可表示为　

ｚ（￡）＝Ｒｅ∑Ａ（ｆ）ｅｘｐ　（ｆ）叫　（８）　ｉ一１　其中式（８）表示函数频率、时间和强度（包络）之间　

的关系。解析信号的模　（ｆ）即为信号的包络，给出　

了调制信号的信息；　ｆ）给出了载波频率信息。根　

据信号的时频幅值谱可获得原信号的频率组成和信　

号强度的幅度随时间动态变化的特征及参数。滚动　

轴承故障振动冲击信号中的调制信号为滚动轴承损　

伤故障所产生周期冲击信号，调制频率为冲击信号　

频率，即故障特性频率。载波信号为滚动轴承结构　

系统固有振动信号，载波频率为固有振动频率。共　

振解调波与故障冲击存在一一对应关系，因此，　

Ｈｉｌｂｅｒｔ分析可用于滚动轴承故障信号解调，得出故　

障特征频率值嘲。　３测试过程及故障分析　

当滚动轴承发生故障时，振动信号表现为非平　

稳特征川，主要是由于局部损伤的轴承元件在运转　

过程中产生的高频振动激起轴承振动系统的固有频　

率，而且高频振动的幅值还受到冲击脉冲的调制所　

致，振动信号中包含了周期性冲击成分。其特点就　

是在平稳振动的基础上，每隔一定时间就出现一个　

冲击成分　。滚动轴承所出现的故障不同，振动信　

号中所包含的冲击成分的特征频率也不相同，特征　

频率由轴的转速、轴承几何参数及损伤点的位置（外　

滚道、内滚道、滚动体等）确定，其计算公式见文献　

［７］。　测试系统包括：压电加速度传感器、振动信号测　

试系统、光电转速测试系统。以千鹏旋转机械模拟　

试验台中型号为Ｎ２０５ＥＭ滚动轴承（参数如表１所　

示）为研究对象，轴的转速为１　４５０　ｒ／ｍｉｎ和４５３　ｒ／ｍｉｎ　

（其中，采样频率为１０　ｋＨｚ），Ｎ２０５ＥＭ滚动轴承各元　

件单一缺陷特征频率见表２。　

表１　Ｎ２０５ＥＭ滚动轴承参数　

Ｔａｂ．１　Ｐａｒａｍｅｔｅｒ　ｏｆＮ２０５ＥＭ　ｒｏｌｌｉｎｇ　ｂｅａｒｉｎｇ　

表２滚动轴承特征频率　

Ｔａｂ．２　Ｃｈａｒａｃｔｅｒ　ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ　ｏｆ　ｒｏｌｌｉｎｇ　ｂｅａｒｉｎｇ　

通过测试系统数据采集，得到滚动轴承的振动　

信号如图１所示，其中（ａ）图为无故障滚动轴承的振　

动信号（横轴坐标为测试点数），（ｂ）图为有故障滚动　

轴承的振动信号。虽然两者有很大的区别，但无法　

判断故障产生的原因和部位。　

对于有局部故障的滚动轴承，实测的振动信号　

包括３个部分：周期性振源引起的响应，其频率成分　

集中在低频区段；制造误差激振引起的响应是一种　

宽带随机响应，其幅值很小；滚动轴承故障产生脉冲　

响应引起轴承系统固有共振　，ｓ，　１。在轴的转速为　

１　４５０　ｒ／ｒａｉｎ时，通过对测得故障信号２尺度小波分　

解和４层细节重构信号进行Ｈｉｌｂｅｒｔ变换得到故障信　

号的４层细节信号包络谱如图２所示。对信号分解　

的低频部分（近似信号轮廓）和高频部分进行部分放　

大，如图３、４、５所示。从第１层细节放大包络谱（即　滚动轴承的故障诊断　１３５　

ｊＦ常信号　

－　出益ｌ【ｌｌ　址　矗　＆　▲立也　血啦　

翼叼　同　霉　一　

敌障信号　（｝０　一～一…　一…一　一～一　一　’一　８０１　｛　６０ｉ　｝　

图１滚动轴承测试信号　Ｆｉｇ．１　Ｔｅｓｔ　ｓｉｇｎａｌ　ｏｆ　ｒｏｌｌｉｎｇ　ｂｅａｔｉｎｇ　图３）中可以看到１ｌ７．２　Ｈｚ的若干倍频，而且在第３、４　

层细节放大包络谱（图４、５）主要为各个调制信号的　

频谱（其中主频分别为１　２５０　Ｈｚ、２　５００　Ｈｚ，边频均　

为ｌ１７．２　Ｈｚ）。对照表２中可以看出此边频为外环缺　

陷的特征频率，由此可以初步判断此故障为外环缺　

陷故障。另外，转速为４５３　ｒ／ｍｉｎ时，同样经过以上　

处理，得到故障信号第ｌ、３层细节信号的局部放大　

图形，如图６、７所示。从中可看出，第１层细节包络　

挑　簪　谱中存在３６．６　Ｈｚ的若干倍频，而且第３层细节包络　

谱主要为各个调制信号的频谱（其中主频分别为　

Ｉ　２５０　Ｈｚ、２　５００　Ｈｚ，边频均为３６．６　Ｈｚ）。这样可以　

进一步验证诊断结论的正确性。最后，经过检查滚　

动轴承发现外环有裂纹。　

…　…一…　一垫跨竹　烈　ｊ　：　擐　．．．．…　……～～；　船１０　０００　ｊ　簪６　ＯＯ幔ｌ　芒　２　０００　ｉｊ　ＬＬ　一　。．　———　——　一一　一…　…，　０　Ｉ　Ｏ００　２　Ｏｏ０颧率肫３　０００　４　ＯＯ０　故障信号第２层细节信　包络谱　

故障信　第２层细节信号包络潜　

故障信号第２层细节信　｝包络潜　

１　

～一一　一…一　…　０００　４　０００　

图２故障信号的４层细节信号包络谱　

Ｆｉｇ．２　Ｅｎｖｅｌｏｐｅ　ｓｐｅｃｔｒｕｍ　ｏｆ　ｆｏｕｒ　ｆｌｏｏｒ　ｄｅｔａｉｌｓ　ｆａｕｌｔ　ｓｉｇｎａｌ　

ｌ　０００　

整６００　嚣　２００　

￡ｂｏＯ　４００　２００　Ｏ　图３故障信号（１　４５０　ｒ／ｍｉｎ）第１层细节信号包络谱局部放大　

Ｆｉｇ．３　Ｐａｒｔ　ｏｆ　ｔｈｅ　ｅｎｖｅｌｏｐｅ　ｓｐｅｃｔｒｕｍ　ｏｆ　１　ｓｔ　ｌａｙｅｒ　ｄｅｔａｉｌｓ　ｆａｕｌｔ　ｓｉｇｎａｌ（１　４５０　ｒ／ｍｉｎ）　

／２ｓｏｄ｝Ｉｚ　：