专利名称：早期故障状态下滚动轴承振动信号特征提取和分析方法
技术领域：
本发明涉及一种振动信号分析方法，尤其涉及一种早期故障状态下滚动轴承振动信号特征提取和分析方法。
背景技术：
目前，滚动轴承是电动机、风机、压缩机等旋转机械的重要部件，起着支撑转子的关键作用。滚动轴承外圈、内圈或滚动体出现故障时，受其自身结构特点影响，从轴承座上所测振动信号中会出现冲击和调制频率特征。冲击特征的强弱往往反映了故障程度，调制频率往往反映了故障部位。包络分析可以从非稳态信号中提取冲击所激起的高频振动以及载附在其上的包络信号，对包络信号进行频谱分析即可提取出滚动轴承故障 信息。这种方法在滚动轴承精密故障诊断中得到广泛应用。Hilbert (希尔伯特)变换及在此基础上演变出来的一些方法是最常用的包络分析方法，可以从复杂信号中求出信号的调制特征。由于滚动轴承振动信号的频率范围较宽、信噪比通常较低，早期故障状态下损伤所引起的冲击比较微弱，直接对振动信号解调，调制信息容易淹没在噪声中，低频段的谐波频率特征微弱。为此，人们又提出了很多改进方法，常见的有(I)通过高频共振频带的自动识别和自适应线增强器来提高滚动轴承包络检测效果。故障状态下，滚动轴承振动信号中有可能会出现多个共振频带，根据不同频带所作出的分析结果可能不完全相同；(2)通过盲信号分离技术实现调制故障源信号与外加干扰的分离。早期故障情况下，由于源信号较弱而外加干扰相对较大，采用该方法很难有效地实现两种信号的有效分离；(3)使用AR模型和多重分析法降噪。但是，AR模型的阶次需要人们主观确定，对分析结果有一定影响，从而影响了该方法的客观性；(4)通过非线性能量转换算子提高波形中的脉冲特征，非线性能量转换算子在放大信号脉冲特征时，信号中外界干扰的影响也一并被放大。

发明内容
本发明的目的是提供一种早期故障状态下滚动轴承振动信号特征提取和分析方法，简单且能有效地抑制噪声，使得包络图谱中所显示的故障信号调制特征更为明显。本发明采用下述技术方案一种早期故障状态下滚动轴承振动信号特征提取和分析方法，包括以下步骤
(1)、安装振动加速度传感器，采用振动加速度传感器测量轴承座的振动信号，输入到振动测试仪器中；
(2)、振动测试仪器中的处理器对步骤(I)中的振动信号进行自相关函数分析，去除原始加速度信号中包含的噪声，设原始振动信号为
%i = 1,2,...,N ;式中N为采样点数；
原始振动信号自相关函数分析计算公式为
权利要求
1.一种早期故障状态下滚动轴承振动信号特征提取和分析方法，其特征在于包括以下步骤 (1)、安装振动加速度传感器，采用振动加速度传感器测量轴承座的振动信号，输入到振动测试仪器中； (2)、振动测试仪器中的处理器对步骤(I)中的振动信号进行自相关函数分析，去除原始加速度信号中包含的噪声，设原始振动信号为
2.根据权利要求I所述的早期故障状态下滚动轴承振动信号特征提取和分析方法，其特征在于所述的步骤(I)中安装振动加速度传感器的时候，将振动加速度传感器固定在轴承座的垂直或水平方向。
3.根据权利要求2所述的早期故障状态下滚动轴承振动信号特征提取和分析方法，其特征在于所述的步骤(I)中加速度传感器通过连接螺钉或强力磁座固定在轴承座上。
4.根据权利要求I或2或3所述的早期故障状态下滚动轴承振动信号特征提取和分析方法，其特征在于所述的步骤(I)中振动测试仪器采集振动信号的采样频率> 20kHZ。
5.根据权利要求I或2或3所述的早期故障状态下滚动轴承振动信号特征提取和分析方法，其特征在于所述的步骤(I)中振动测试仪器采集振动信号的连续采样时间> Is 根据权利要求4所述的早期故障状态下滚动轴承振动信号特征提取和分析方法，其特征在于所述的步骤(I)中振动测试仪器采集振动信号的连续采样时间> Is。
全文摘要
本发明公开了一种早期故障状态下滚动轴承振动信号特征提取和分析方法，包括以下步骤安装振动加速度传感器，由振动测试仪器采集振动信号；振动测试仪器中的处理器对振动信号进行自相关函数分析；提取信号中局部极大点及其对应的采样点序号，得到包络信号；对所求得包络信号，用插值的方法按等采样间隔重新采样，最后进行快速傅里叶变换，得到信号的包络谱。本发明提供的振动信号分析方法，能突出反映早期故障状态下振动信号中的调制特征，尤其适用于滚动轴承早期微弱故障下含噪振动信号中调制特征的分析和特征提取，进而帮助机组开展故障诊断工作。
文档编号G01H1/00GK102840907SQ20121034614
公开日2012年12月26日 申请日期2012年9月18日 优先权日2012年9月18日
发明者郭玉杰, 刘静宇, 李明, 刘占辉, 张文涛, 张小科 申请人:河南省电力公司电力科学研究院, 国家电网公司