[发明专利]一种基于锁相放大算法的轴承故障及故障程度诊断方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种轴承故障及故障程度诊断方法，特别涉及一种基于锁相放大算法的轴承故障及故障程度诊断方法。

背景技术

工业传动系统的工作性能直接影响整个生产线的工作效率。轴承作为工业传动系统的重要组成部分，其作用十分关键。轴承内部最主要的零件包括滚动轴承和齿轮，由于这两种零部件常在高速、重载条件下运行，故障发生率较高，一旦发生故障将会造成严重的人员伤亡和经济损失。因此对轴承进行状态监测和故障诊断对确保生产安全,预防重大事故，降低生产成本有着重要意义。

目前，采用基于高速计算机的振动信号处理技术是轴承故障诊断技术的主流。轴承故障诊断的关键是怎么从故障振动信号中提取故障特征。但由于工程实际中轴承的运行的环境相当恶劣，其振动信号十分复杂，含有大量噪声及不稳定因素，是一种典型的非平稳信号，特别是轴承内部出现早期缺陷时，信号故障特征十分微弱。并且在工程实际中对故障进行诊断的设备往往只具备一些简单的信号分析能力，对于故障较明显的情况尚有一定效果，对微弱信号或信噪比较大的信号往往得不到有效地分析结果，对故障程度的分析效果也有待提高，影响了信号分析的效率。

因此如何采用有效的分析工具和算法,对轴承的故障及故障程度进行分析和诊断，提取故障特征及实现对故障发展状态监测和诊断，是对轴承进行故障检测和诊断的一大难点。

锁相放大器由于具有中心频率稳定，通频带窄，品质因数高等优点在微弱信号放大及信噪分离方面有很好的表现。

然而当前的锁相技术大多数应用于正弦、余弦信号的放大，其输入的参照信号种类也非常单一。通过对轴承故障信号的分析和建模可知，轴承故障信号具有周期信号的特征可以利用锁相器的原理进行信号处理，从其数学表达式中可以看出，只要寻求到基于轴承故障特征的参照信号并进行相应的处理，从理论上讲可以实现故障信号的放大和噪声信号的至零。

因此本文所述基于锁相放大算法的轴承故障及故障程度诊断方法利用锁相放大器的原理设计算法，主要针对会对生产造成重大影响的轴承故障的状态进行研究。在充分分析了轴承故障信号的特征之后，确定锁相放大器的输入信号，通过乘法运算和积分运算后，把与故障相关得信息留下来并放大，将那些与故障成分不相关的噪声信号至零，实现信噪的快速分离及故障的定位。同时在输入信号中加入故障程度参数，实现了轴承故障程度的诊断。

发明内容

为了轴承故障诊断及故障程度诊断中的上述技术问题，本发明提供了一种基于锁相放大算法的轴承故障及故障程度诊断方法。

本发明解决上述技术问题的技术方案包括建立输入参考信号模型，进行锁相放大计算，计算故障程度。

由于轴承故障特征信号也具有周期性的特点，因此可以考虑选择合适的参考信号利用锁相放大原理削弱轴承信号序列中的噪声信号，放大并提取其中的故障特征信号。

通过分析轴承故障特征可知，轴承故障信号v_s(t)可表示为

vs(t)=Σt=0max(t)k1e-p1tcos2πf1tδ(t-nT0)]]>    （n=0,1,2…）

即：