[发明专利]基于等角度双重采样的滚动轴承故障特征的提取方法

说明书

基于等角度双重采样的滚动轴承故障特征的提取方法，首先获取共振频带信号的包络信号，利用键相信号计算转速，通过设定阈值判断是否为平稳转速，对超过阈值范围的变转速信号，利用相位信息对其共振频带的包络信号进行一次等角度重采样，当转速波动不超过阈值时，将共振频带的包络信号认为是共振频带的等角度采样信号，并计算其包络信号；对等角度重采样信号进行二次窄带滤波，只保留感兴趣的特征阶次，并计算窄带信号的相位，利用计算出的相位对窄带信号进行第二次重采样，通过双重采样信号的包络阶次谱实现滚动轴承故障特征的提取；本发明能够明显抑制由于滚动体随机滑动产生的特征阶次的混叠现象，实现故障特征阶次能量的聚集，增强故障特征。

技术领域

本发明涉及滚动轴承故障诊断技术领域，特别涉及基于等角度双重采样的滚动轴承故障特征的提取方法。

背景技术

滚动轴承作为旋转机械的一种重要部件，一旦滚动轴承发生故障，往往伴随着重大的经济损失，甚至造成人员伤亡，因此，对滚动轴承进行健康监测和故障诊断具有重要意义。振动分析作为一种有效的故障诊断方法，已经在滚动轴承故障诊断方面广泛应用，如何在强背景噪声等干扰存在的情况下，对故障特征进行增强从而有效地提取出故障特征，进而准确判断轴承的健康状况，一直受到众多科研工作者的广泛研究。

近年来，滚动轴承的故障特征提取技术得到了长足发展，主要包括：时域分析方法，如峭度、RMS值、裕度指标、偏斜度指标等；频域分析方法，如频谱分析、包络谱分析等；以及时频域分析方法，如短时傅里叶变换、小波变换等。但是这些方法往往受限于平稳转速的工况，一旦转速发生波动，便很难达到理想的诊断效果，因此基于角度域重采样的阶次跟踪技术应运而生，该技术能够对速度发生的波动进行很好的补偿，从而在变转速情况下实现故障特征的提取。因此，许多先进的信号处理方法被大量研究，如无键相阶次跟踪技术，大转速波动下的无键相阶次跟踪技术等。

但是传统阶次跟踪技术只能补偿转速波动的情况，而当轴承处于加速过程或者载荷变化的工况时，滚动体往往发生随机滑动，对于存在相对滑动的滚动轴承来说，进行一次角度域重采样很难对该随机滑动进行有效补偿，继而导致故障包络阶次谱中的故障特征阶次出现混叠，影响诊断效果。

发明内容

为了克服上述现有技术的缺点，本发明的目的在于提供基于等角度双重采样的滚动轴承故障特征的提取方法，实现滚动轴承故障特征阶次的准确提取，明显消除随机滑动产生的混叠现象，提高滚动轴承故障的可检测性。

为了达到上述目的，本发明采取的技术方案为：

基于等角度双重采样的滚动轴承故障特征的提取方法，包括以下步骤：

步骤一，将振动加速度传感器吸附于被测试滚动轴承的轴承座上，进行高频采样，得到振动信号，并利用键相传感器同步采集键相信号；根据采样频率fs及轴承转速，截取一段时间内的振动信号作为原始信号y(t)，同时利用键相信号计算转速v(t)和相位ph(t)；

步骤二，通过树状滤波器组对原始信号y(t)进行频带划分，得到窄带信号y_i(t)，以及窄带信号y_i(t)所对应的相位ph_i(t)，对窄带信号y_i(t)进行希尔伯特变换，得到包络信号y_h_i(t)，其中i为频带序号；根据窄带信号y_i(t)所对应的相位ph_i(t)对包络信号y_h_i(t)进行等角度重采样，得到重采样窄带信号ys_i(t)，对重采样窄带信号ys_i(t)进行傅里叶变换，得到各频带的包络阶次谱，并计算故障特征阶次的幅值信噪比指标，选择故障特征阶次的幅值信噪比指标最大的频带作为共振频带，其中，设故障特征阶次的j倍频幅值为A_j，信号噪声的标准差为δ，则故障特征阶次的幅值信噪比Ratio定义为：

其中j＝1,2,3,……N，N取3～5；