刘永兵等：形态分量分析在滚动轴承故障诊断中的应用 ·913· 1.0 0.025 a b 0.020 3f 0.5 2 0.015 0.010 15 0.005 D.5 1.0 1.5 2.0 100 150 00 时间s 频率Hz 谱峭度最大值=0.3，带宽=250Hz中心频率=625Hz 1.0 0.25 0 0.8 0.20 1.0 .6 0.15 0.4 1.6 0.10 0.05 0.1 30 0 500 1000 50 100 150 200 频率/Hz 频率/Hz 0.010 0.2l(e) 0.008 0.1 0.006 0.004 0.2 0.002 0.3 0 2 150 2[ 时间临 颜率Hz 图3正常信号分析结果.(a)原始时域波形；(b)原始包络谱：(c)Fast Kurtogram得到的谱峭度图：(d)谱峭度最大对应解调谱：(e)冲击分 量时域波形：()冲击分量包络谱 Fig.3 Analysis result of baseline signal:(a)original time domain waveform;(b)original envelope spectrum;(c)spectral kurtosis results of Fast Kurtogram;(d)envelope spectrum of band of maximum spectral kurtosis;(e)impulse time domain waveform;(f)impulse envelope spectrum 形，从中未找到明显的周期性冲击.继续对其做包络 算法分析得到谱峭度图如图4(c),从中可以看到谱峭 谱分析，如图3()所示，冲击分量包络谱中没有明显 度最大为0.4，对应带宽500Hz,中心频率为750Hz,进 的故障特征，且幅值均保持较小，表明滚动轴承正常， 一步求得谱峭度最大频带的解调谱如图4(d). 不存在局部故障 对比3种解调谱图，可以看出：原始信号的包络谱 3.2.2外圈故障信号分析 图中可以找到故障频率∫。及2倍频成分，但原始包络 首先对轴承外圈故障信号做形态分量分析，分析 谱中故障特征频率不甚突出.快速谱峭度算法分析结 前对实验信号进行重采样处理，重采样频率为2kHz. 果相较于原始信号包络谱有明显提升，可以找到故障 下面分析的轴承内圈做同样的处理 特征频率∫。及其倍频成分.相比原始信号包络谱和快 原始信号时域波形如图4()，形态分量分离后的 速谱峭度算法解调谱，形态分量分析方法冲击分量包 冲击分量时域波形如图4(e),对原始信号和分离出的 络谱更加清晰明显可以找到轴承外圈故障频率∫。及 冲击分量分别做包络谱分析，原始信号包络谱结果如 其2~6倍频，谱底干净且故障特征频率幅值有小幅增 图4(b),冲击分量包络谱如图4().运用快速谱峭度 加，准确诊断了轴承外圈故障.刘永兵等: 形态分量分析在滚动轴承故障诊断中的应用 图 3 正常信号分析结果. (a)原始时域波形;(b)原始包络谱;(c)Fast Kurtogram 得到的谱峭度图;( d)谱峭度最大对应解调谱;( e)冲击分 量时域波形;(f)冲击分量包络谱 Fig. 3 Analysis result of baseline signal: (a) original time domain waveform; (b) original envelope spectrum; (c) spectral kurtosis results of Fast Kurtogram; (d) envelope spectrum of band of maximum spectral kurtosis; (e) impulse time domain waveform; (f) impulse envelope spectrum 形,从中未找到明显的周期性冲击. 继续对其做包络 谱分析,如图 3( f) 所示,冲击分量包络谱中没有明显 的故障特征,且幅值均保持较小,表明滚动轴承正常, 不存在局部故障. 3郾 2郾 2 外圈故障信号分析 首先对轴承外圈故障信号做形态分量分析,分析 前对实验信号进行重采样处理,重采样频率为 2 kHz. 下面分析的轴承内圈做同样的处理. 原始信号时域波形如图 4(a),形态分量分离后的 冲击分量时域波形如图 4(e),对原始信号和分离出的 冲击分量分别做包络谱分析,原始信号包络谱结果如 图 4(b),冲击分量包络谱如图 4(f). 运用快速谱峭度 算法分析得到谱峭度图如图 4(c),从中可以看到谱峭 度最大为 0郾 4,对应带宽 500 Hz,中心频率为 750 Hz,进 一步求得谱峭度最大频带的解调谱如图 4(d). 对比 3 种解调谱图,可以看出:原始信号的包络谱 图中可以找到故障频率 f o 及 2 倍频成分,但原始包络 谱中故障特征频率不甚突出. 快速谱峭度算法分析结 果相较于原始信号包络谱有明显提升,可以找到故障 特征频率 f o 及其倍频成分. 相比原始信号包络谱和快 速谱峭度算法解调谱,形态分量分析方法冲击分量包 络谱更加清晰明显可以找到轴承外圈故障频率 f o 及 其 2 ~ 6 倍频,谱底干净且故障特征频率幅值有小幅增 加,准确诊断了轴承外圈故障. ·913·