實際工況中的軸承故障信息通常被掩埋在大量噪聲中,為有效提取軸承故障特征頻率,提出了最大相關(guān)峭度反卷積(MCKD)與經(jīng)驗小波變換(EWT)相結(jié)合的診斷方法。首先,使用MCKD對軸承振動信號進(jìn)行降噪處理;然后,使用EWT將MCKD處理后的振動信號分解為多個調(diào)幅-調(diào)頻分量(AM-FM);最后,在含有故障頻率的低頻分量頻譜中尋找軸承故障特征頻率。使用軸承故障模擬試驗臺采集的軸承振動信號驗證了該方法對軸承故障診斷的有效性,并采用另一軸承故障數(shù)據(jù)集驗證了該方法的泛化性。

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圖1Fourier軸的分割

τn=γωn,γ<min(ωn+1-ωnωn+1+ωn)。(8)根據(jù)經(jīng)驗小波的構(gòu)造方法搭建EWT,細(xì)節(jié)系數(shù)分別為

圖2MCKD-EWT的軸承故障診斷流程圖

通過MCKD對軸承振動信號進(jìn)行前處理,然后對MCKD降噪后的振動信號進(jìn)行EWT分解,有效利用了MCKD的降噪優(yōu)勢,同時發(fā)揮了EWT的分解優(yōu)勢,具體流程如圖2所示。2試驗分析

圖3HZXT-DS-003滾動軸承試驗臺結(jié)構(gòu)簡圖

故障軸承振動信號采集自如圖3所示的HZXT-DS-003雙跨雙轉(zhuǎn)子滾動軸承試驗臺,試驗軸承型號為6205-2RS,用電火花在外圈及內(nèi)圈溝道上加工直徑為0.178mm的單點(diǎn)損傷。軸承轉(zhuǎn)速為1796r/min,轉(zhuǎn)頻為29.17Hz,采樣頻率為12000Hz,選用時長1s....

圖4內(nèi)圈故障軸承的振動信號

內(nèi)圈故障軸承振動信號的時、頻域圖如圖4所示,由圖可知:時域圖中包含代表軸承故障信息的沖擊分量,但被大量噪聲掩埋;在頻譜中,由于高頻噪聲的存在,高頻段分量的幅值異常大,也難以找到對應(yīng)的故障特征頻率。當(dāng)劃分邊界數(shù)量N=5時,內(nèi)圈故障軸承振動信號的Fourier軸分割如圖5所示,EW....

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