[发明专利]一种基于概率密度曲线的轴承故障识别系统及其方法

权利要求书

1.一种基于概率密度曲线的轴承故障识别系统，其特征在于，包括振动传感器、采集卡和数据处理器，所述振动传感器与所述采集卡固定设置于待测轴承上，所述振动传感器采集待测轴承的振动信号并将所述振动信号转化为模拟信号，通过数据线传送至所述采集卡；所述采集卡将接收的模拟信号转换为数字信号，并将所述数字信号传送至所述数据处理器；所述数据处理器对接收的数据信号存储并进行图形化分析。

2.根据权利要求1所述的一种基于概率密度曲线的轴承故障识别系统，其特征在于，所述振动传感器为涡电流位移传感器、磁座式速度型传感器或磁座式加速度型传感器。

3.根据权利要求1所述的一种基于概率密度曲线的轴承故障识别系统，其特征在于，所述数据处理器包括对数字信号进行图形化分析的Matlab数学分析软件。

4.一种基于概率密度曲线的轴承故障识别方法，其特征在于，按如下步骤进行：

（1）振动传感器检测轴承振动信号，并将轴承振动信号转化为电压或者电流模拟信号，将所述模拟信号传送至采集卡；

（2）采集卡将接收到的模拟信号转换为数字信号后，将数字信号传送至数据处理器，数字处理器将所述数字信号存储；

（3）数据处理器中的Matlab数学分析软件调用函数plot、fft和ksdensity函数，分别获取波形图、频谱图和概率密度曲线图，同时，Matlab数学分析软件调用函数kurtosis、sqrt和mean获得时域统计指标的峭度K和均方根值RMS；

（4）如果步骤（3）中得到的均方根值RMS正常，则轴承正常；如果均方根值RMS超标或增大，查看波形图和频谱图，如果无脉冲状冲击信号，则轴承正常，如果有脉冲状冲击信号，则查看概率密度曲线图；如果概率密度曲线图未呈陡峭的尖峰状，则轴承正常，如果概率密度曲线图呈陡峭的尖峰状，则判断峭度K；如果峭度K不大于3，则轴承正常，如果峭度K大于3，则确定轴承出现故障。