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机械振动中滚动轴承振动信号的简易诊断


(1) 振幅值诊断法:

  峰值反映的是某时刻振幅的最大值,因而它适用于像表面点蚀损伤之类的具有瞬时冲击的故障诊断。另外,对于转速较低的情况(如300r/min以下),也常采用峰値进行诊断。

  均值用于诊断的效果与峰值基本一样,其优点是检测值较峰值稳定,但一般用于转速较高的情况(如300r/min以上)。

  均方根值由于是对时间取平均的,因而它适用于像磨损、表面裂痕无规则振动之类的振幅值随时间缓慢变化的故障诊断。对于表面剥落或伤痕等具有瞬变冲击振动的异常实践证明是不合适的。


(2) 波形因数诊断法:

  波形因数定义为峰值与均值之比,为:Xp/

  波形因数值过大时,表明滚动轴承可能有点蚀;而波形因数值过大时,表明发生了磨损。如图4-7所示。

 

波形因数诊断法.jpg

 

(3) 概率密度诊断法:

  无故障滚动轴承振幅的概率密度曲线是典型的正态分布曲线;而一且出现故障,则概率密度曲线可能出现偏斜或分散的现象,如图4-8所示。

 

概率密度诊断法

 

(4) 峭度系数诊法 峭度k表达式为:

 

峭度k的表达式.png

 

  当振幅满足正态分布规律的无故障轴承,其峭度值约为3。随着故障的出现和发展,峭度值具有与波峰因数类似的变化趋势。此方法的优点在于与轴承的转速、尺寸和载荷无关,主要适用于轴承表面有伤痕的诊断。缺点是峭度系数波动较大,对轴承表面皱裂、磨损等异常缺乏诊断能力,特別是在信噪比很低的情况下几乎无法做出判断。

  滚动轴承的精密诊断与旋转机械、往复机械等精密诊断一样,主要采用频谱分析法。由于滚动轴承的振动频率成分十分丰富,既含有低频成分,又含有髙频成分,而且每一种特定的故障都对应特定的频率成分。进行频谱分析之前需耍通过适当的信号处理方法将特定的频率成分分离出来,然后对其进行绝对值处理,最后进行频率分析,以找出信号的特征频率,确定故障的部位和类別。