[发明专利]一种滚动轴承故障程度判断方法

说明书

本发明涉及一种滚动轴承故障程度判断方法，包括以下步骤：步骤1、获取轴承振动的窄带包络谱图，根据所述窄带包络谱图得到滚动轴承的故障判定值f；步骤2、根据轴承温度计算增益系数g；步骤3、根据所述故障判定值f和所述增益系数g，判断轴承故障程度。本技术方案从轴承振动和轴承温度两方面综合考虑，提高了滚动轴承故障程度诊断的准确性和有效性。

技术领域：

本发明涉及机械故障诊断技术领域，尤其涉及一种滚动轴承故障程度判断方法。

背景技术：

滚动轴承在工业中具有广泛应用，是旋转机械中最为重要的部件。因其经常工作在重载、高速、高温等恶劣环境，非常容易损坏。滚动轴承故障发展有不同的阶段，故障严重程度不高的时候，可以继续运行，如果此时进行更换，无疑增加运行成本；故障发展比较严重的时候就要及时进行维护和更换，如果处理较晚，可能引发较大事故。所以对于滚动轴承故障程度的判断尤为重要。目前，对滚动轴承存在故障的判断方法较多，但没有对故障发展程度的判断方法，且检测参数较为单一，难以准确、综合的反应滚动轴承故障发展程度。

发明内容：

为了克服上述现有技术中存在的问题，本发明提出了一种滚动轴承故障程度判断方法，具体的实施方式如下。

本发明实施例提供一种滚动轴承故障程度判断方法，包括以下步骤：

步骤1、获取轴承振动的窄带包络谱图，根据所述窄带包络谱图得到滚动轴承的故障判定值f；

步骤2、根据轴承温度计算增益系数g；

步骤3、根据所述故障判定值f和所述增益系数g，判断轴承故障程度。

在本发明的一个实施例中，所述步骤1包括：

步骤11、获取滚动轴承的原始振动信号；

步骤12、对所述原始振动信号分别进行低通滤波、带通滤波和高通滤波，获取窄带时域波形；

步骤13、对所述窄带时域波形进行Hilbert变换，获取窄带包络波形；

步骤14、对所述窄带包络波形进行FFT变换，获取窄带包络谱图；

步骤15、根据所述窄带包络谱图计算所述故障判定值f。

在本发明的一个实施例中，所述窄带时域波形包括低频时域波形、中频时域波形和高频时域波形；

所述窄带包络波形包括低频包络波形、中频包络波形和高频包络波形；

所述窄带包络谱图包括低频包络谱图、中频包络谱图和高频包络谱图。

在本发明的一个实施例中，所述步骤15包括：

步骤151、对所述包络谱图中的幅值，采用冒泡排序法，查找前N个幅值及其对应的频率，将所述前N个幅值设为过度幅值,其中，N大于等于0小于等于30；

步骤152、从所述过度幅值对应的频率中查找故障频率及其倍频，若找到，则反馈过度系数为1，若未找到，则反馈过度系数为0；

步骤153、分别获取低频包络谱图对应的低频过度系数、中频包络谱图对应的中频过度系数和高频包络谱图对应的高频过度系数；

步骤154、根据所述低频过度系数、所述中频过度系数和所述高频过度系数计算所述故障判定值f。

在本发明的一个实施例中，所述步骤152之前还包括：

步骤1511、设定幅值下限，筛选出大于所述幅值下限的过度幅值。

在本发明的一个实施例中，所述故障频率包括：

轴承外圈故障频率、轴承内圈故障频率、轴承滚动体故障频率、轴承保持架故障频率。