[发明专利]基于全数字峰值检波的冲击信号解调方法

说明书

技术领域

本发明属于机械故障诊断领域中的方法研究，涉及一种全数字峰值检波算法和基于该算法的旋转机械故障诊断技术。

背景技术

随着现代工业的迅猛发展，各种旋转机械广泛应用于各工业领域。旋转机械故障是关系到国民经济生产安全性的重要问题，对故障进行早期诊断，关系着设备能否安全、高效的长期运行，也是整个企业正常生产的重要保障。滚动轴承是易损零件，许多旋转机械中的故障都与滚动轴承有关，机械设备的故障70%是振动故障，而振动故障中约有30%是由轴承引起的。另外，滚动轴承寿命离散性很大，若不进行故障诊断，而只按照设计寿命进行更换或维修，一方面会造成人力财力的浪费，另一方面对未达到设计寿命而已经出现故障的轴承，不能及时维修更换，成为安全隐患。因此对滚动轴承开展监测诊断，对保障机械安全运行和节约成本具有重大意义。利用振动信号对故障进行诊断，是滚动轴承故障诊断中最有效、最常用的方法。

目前国内外的滚动轴承故障诊断主要采用共振解调技术，其原理为：当轴承某一元件表面上出现局部损伤时，运行过程中要撞击与之配合的元件表面，将会产生脉冲力。由于这些冲击脉冲力的频带很宽，必然覆盖监测部件的固有频率，从而会激起轴承系统的高频固有振动，这个高频固有振动将受到轴承元件故障特征频率的幅度调制。通过进行包络检波，去除高频衰减振动的频率成分，得到只包含故障特征信息的低频包络信号，进而对此包络信号进行分析（可以是频谱分析，也可以在时域中对峰值进行分析），便可识别滚动轴承的故障特征信息，最后可以判断出轴承故障程度或故障发生位置。

共振解调技术的关键是包络信号的提取，现有的方法主要有：软件包络解调（Hilbert解调法）和硬件峰值检波（gSE）。

Hilbert解调的过程：通过对原始信号进行两次傅里叶变换运算，得到包络信号的虚部，以原始信号作为实部，将虚部和实部分别平方求和后再开方，得到解调信号。对解调信号进行FFT运算，通过在频谱中寻找滚动轴承部件的特征频率及其倍频，从而实现故障定位。该方法的优势是获取的包络信号中包含了较完整的故障信息。但也存在不足：1）包络的求取过程实时性差。对仅8K的数据，就要进行约3.4e+7次复数乘法，故而数据处理复杂度很高，实时性差，对于低频重载的轴承诊断，由于采集的数据长度很大，这种方法不太适用。2）低信噪比情况下故障检出率不高。由于Hilbert解调后会得到包含较完整信息的包络，而实际应用中，由于低频干扰源多、频率分布广，信息完整的包络信号也必然包含了更多的干扰信息，尤其在早期故障诊断中，这些干扰信号的幅值能量往往淹没了故障信号，这时在频谱中很难识别故障特征频率。

硬件峰值检波方法是通过设计一个硬件峰值检波器，得到原始信号的锯齿形包络信号，再对此包络信号做FFT变换，就可通过峰值包络谱实现故障定位。其峰值检波的原理为：Vs为调幅信号，Vo为包络检波信号，R>>R_D以保证i充>>i放，即时间常数τ充<<τ放。当Vs电压达到二极管导通阈值时，二极管导通对C充电，τ充=R_DC，由于R_D很小，所以τ充很小，Vo≈Vs；当Vs电压低于二极管导通阈值时，二极管截止，C经R放电，τ放=RC，由于R很大，所以τ放很大，C上电压下降不多，仍有Vo≈Vs，充放电过程循环往复，C上就获得与包络（调制信号）相一致的电压波形，有很小的起伏。时间常数τ=RC，仅由电路参数决定。τ越大，衰减的越慢，电路的暂态过程越长，这是因为当电压一定时，电容C越大，存储的电场能量就越大，将其释放完所需的时间就越长；电场能量的释放又是通过电流来实现的，电阻R越大，放电电流越小，放电时间就越长。gSE法中峰值检波的优势是：能完整地保留信号的脉冲峰值，并且gSE判定损伤程度是在时域中进行的，无需进行复杂的数学运算。但其存在不足之处：检波过程是完全利用硬件实现，其中具有提高信噪比功能的时间常数τ，是由电路中的电阻和电容值来决定，使得τ值只能在既定的几个档位选择，而且受到电阻和电容元件误差的影响，其保持的峰值能量也受到充电电路中二极管导通阈值的限制。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于全数字峰值检波的冲击信号解调方法。

为达到上述目的，本发明采用了以下技术方案。