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      基于振動(dòng)模態(tài)分析的軸承缺陷自動(dòng)監(jiān)測系統(tǒng)研究*

      2019-01-23 10:52:14蘭葉深毛建輝徐建亮周燕飛
      關(guān)鍵詞:外環(huán)滾子時(shí)域

      蘭葉深,毛建輝,徐建亮,周燕飛

      (1.衢州職業(yè)技術(shù)學(xué)院 機(jī)電工程學(xué)院,浙江 衢州 324000;2.浙江大學(xué) 機(jī)械工程學(xué)院,杭州 310027)

      0 引言

      近年來軸承的缺陷診斷[1-3]逐漸受到重視,而旋轉(zhuǎn)機(jī)器所產(chǎn)生的大部份問題是由軸承損壞引起的,早期在監(jiān)測軸承損壞的過程中,以高頻解調(diào)分析法[4-5]來觀察高頻的振動(dòng)特性,再經(jīng)由軸承的解調(diào)頻譜上的頻率特性,來判斷軸承是否損壞。國內(nèi)外學(xué)者[6-10]做了大量的研究,雖然這些方法皆能有效的分析軸承組件的缺陷,其中,時(shí)域分析方法與統(tǒng)計(jì)方法仍受軸承轉(zhuǎn)速、損壞形式以及負(fù)載情況的影響,當(dāng)轉(zhuǎn)速增加或負(fù)載減少時(shí),會使得機(jī)率峰度變小,因此較難以機(jī)率峰度清晰辨別機(jī)械軸承缺陷;且Heng等[11]指出當(dāng)軸承轉(zhuǎn)速高于1500rpm時(shí),機(jī)率峰度分析法與峰值因數(shù)則會逐漸難以正確判斷軸承損壞,對于外環(huán)損壞的情況更是完全無法判斷。因此,本文將采用Filter法進(jìn)行設(shè)計(jì)類比解調(diào)電路,并以計(jì)算包絡(luò)信號間的相關(guān)系數(shù),建立軸承相關(guān)系數(shù)診斷指標(biāo),通過對Filter法與FFT法的分析結(jié)果進(jìn)行比較,實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)顯示,F(xiàn)ilter法完全滿足軸承缺陷的實(shí)時(shí)分析診斷,且在軸承轉(zhuǎn)速達(dá)到2400rpm時(shí),也能夠在最短時(shí)間內(nèi)判斷軸承是否存在缺陷。

      1 理論分析

      希爾伯特轉(zhuǎn)換(Hilbert transform)[12]常應(yīng)用在振動(dòng)信號的解調(diào)分析上,其中Filter-based Hilbert transform(基于類比解調(diào)電路)適用于硬件上,而在FFT-based Hilbert transform(基于高頻解調(diào)分析)適用于軟件上;前者在應(yīng)用上濾波特性受其截止頻率的衰減斜率影響,一般而言易產(chǎn)生較大的信號扭曲;而后者濾波特性則具有完美的截止頻率特性,然而FFT卻需大量數(shù)據(jù)進(jìn)行批次運(yùn)算,因此無法達(dá)到實(shí)時(shí)運(yùn)算,并且隨著率波頻率增高,而需更高階的微處理器進(jìn)行運(yùn)算。相較于前述FFT-based Hilbert transform的限制,F(xiàn)ilter-based Hilbert transform則無此缺失,因此著眼于能達(dá)到實(shí)時(shí)振動(dòng)信號分析,本文將采用Filter-based Hilbert transform進(jìn)行系統(tǒng)設(shè)計(jì),并采用較高階的濾波方法以降低信號扭曲。

      1.1 FFT-based Hilbert transform解調(diào)振動(dòng)信號原理

      (1)

      式(1)經(jīng)傅里葉變換,可得:

      (2)

      式(2)經(jīng)逆傅里葉變換,可得:

      A(t)=F-1{2F{s(t)}}

      (3)

      最后可得,單一模態(tài)軸承振動(dòng)信號s(t)的包絡(luò)信號為:

      e(t)=|A(t)|=|F-1{2F{s(t)}}|

      (4)

      1.2 Filter-based Hilbert transform解調(diào)振動(dòng)信號原理

      本文中,將以Filter-based Hilbert transform(以下簡稱Filter法)應(yīng)用在硬件上,利用加速規(guī)的電路放大器來獲取原始振動(dòng)信號如圖1所示,接著應(yīng)用高頻解調(diào)分析技術(shù),設(shè)計(jì)類比解調(diào)電路分析診斷軸承缺陷振動(dòng)信號,設(shè)定帶通濾波器所要的帶寬,由帶通濾波器獲取振動(dòng)信號的單一振動(dòng)模態(tài)的振動(dòng)信號,再將帶通濾波后的信號由精密全波整流器,并經(jīng)過低通濾波器,以獲得此單一模態(tài)的包絡(luò)信號如圖2所示。

      圖1 原始振動(dòng)信號

      圖2 包絡(luò)信號的時(shí)域特性

      1.3 相關(guān)系數(shù)分析法

      利用類比解調(diào)電路所求得的包絡(luò)信號,計(jì)算出共振模態(tài)間的相關(guān)系數(shù)(Correlation coefficient)[13],可以選取兩個(gè)共振模態(tài)的包絡(luò)信號求出此組共振模態(tài)的相關(guān)系數(shù),如下式:

      (5)

      2 系統(tǒng)設(shè)計(jì)

      經(jīng)由前述分析,進(jìn)一步設(shè)計(jì)以硬件電路來實(shí)現(xiàn)信號處理的整個(gè)過程,以ARM Cortex-M3芯片為核心進(jìn)行軸承缺陷診斷系統(tǒng)硬件架構(gòu)設(shè)計(jì),軸承缺陷振動(dòng)信號處理流程及系統(tǒng)架構(gòu)如圖3所示。首先由加速規(guī)測量振動(dòng)信息后,經(jīng)由所設(shè)計(jì)的高頻解調(diào)分析電路,獲得兩組包絡(luò)信息,接著以Cortex-M3芯片進(jìn)行軸承缺陷診斷指標(biāo)的分析計(jì)算,通過LCM顯示數(shù)值信息,再依實(shí)驗(yàn)分析結(jié)果,設(shè)定軸承正常運(yùn)作的臨界閥值,以監(jiān)測軸承的缺陷與送出警示信號,完成軸承缺陷警示系統(tǒng)設(shè)計(jì),應(yīng)用于軸承缺陷的自動(dòng)監(jiān)測與報(bào)警。

      將獲取的振動(dòng)信號經(jīng)由兩組MAX274帶通濾波芯片進(jìn)行帶通濾波,以獲取兩組不同機(jī)械振動(dòng)模態(tài)。其中,MAX274帶通濾波芯片的中心頻率則是透過ARM Cortex-M0芯片控制,以達(dá)到可任意選擇帶通模態(tài)的目的;其次,經(jīng)過信號的整流與低通濾波過程,以進(jìn)行振動(dòng)模態(tài)信號的包絡(luò)分析,為達(dá)到降低信號扭曲,對于信號整流過程采用精密全波整流電路。最終獲得兩個(gè)不同振動(dòng)模態(tài)的包絡(luò)信號,MAX274電路則如圖4所示。

      圖3 軸承缺陷振動(dòng)信號處理系統(tǒng)示意圖

      圖4 MAX274電路圖

      3 實(shí)驗(yàn)分析

      軸承最常見的缺陷分別為滾子缺陷、內(nèi)環(huán)缺陷和外環(huán)缺陷,為模擬軸承運(yùn)轉(zhuǎn)時(shí)所會發(fā)生的缺陷情形,而利用放電加工將軸承各零件做表面的切割破壞,而各零件缺陷的尺寸大小如表1所示,由于缺陷部位不同,將對滾子缺陷、內(nèi)環(huán)缺陷和外環(huán)缺陷分別進(jìn)行研究。

      表1 缺陷的尺寸數(shù)據(jù)

      本研究選定3個(gè)共振模態(tài)進(jìn)行實(shí)驗(yàn)分析,分別以兩組模態(tài)進(jìn)行相關(guān)系數(shù)分析比較,第1組為第一模態(tài)1k~3.5kHz與第二模態(tài)3.5k~6kHz,第2組為第二模態(tài)3.5k~6k與第三模態(tài)7k~9.5k,基于硬件電路的Filter法,求得各模態(tài)的包絡(luò)信號,計(jì)算相關(guān)系數(shù),同時(shí)比較其差異性,本實(shí)驗(yàn)選擇800rpm、1600rpm和2400rpm轉(zhuǎn)速來做實(shí)驗(yàn)分析,分別比較分析正常軸承和缺陷軸承在不同轉(zhuǎn)速條件下,其相關(guān)系數(shù)的變化。

      3.1 正常軸承

      圖5~圖7為正常軸承的振動(dòng)信號的模態(tài)解析結(jié)果,其中圖5a、圖6a與圖7a為振動(dòng)信號的全局頻譜圖,可發(fā)現(xiàn)在不同轉(zhuǎn)速下的其全局頻譜圖,皆有相似的共振模態(tài)。圖5b、圖6b與圖7b為時(shí)域的敲擊信號,圖5c~圖5e、圖6c~圖6e與圖7c~圖7e看出正常軸承中的包絡(luò)信號皆為隨機(jī)信號。表2為正常軸承在三種轉(zhuǎn)速下,基于Filter法與FFT法分別求得相關(guān)系數(shù)(50組實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)的平均值)對照表;可知第一模態(tài)與第二模態(tài)的相關(guān)系數(shù)相較于第二模態(tài)與第三模態(tài)的相關(guān)系數(shù)要高,隨著轉(zhuǎn)速增加兩組模態(tài)的相關(guān)系數(shù)也有稍微變大的趨勢,但相關(guān)系數(shù)值皆小于0.1,軸承處于良好狀態(tài)。

      (a)全局頻譜圖

      (b)時(shí)域的敲擊信號

      (c)第一模態(tài)的包絡(luò)信號

      (d)第二模態(tài)的包絡(luò)信號

      (e)第三模態(tài)的包絡(luò)信號

      (a)全局頻譜圖

      (b)時(shí)域的敲擊信號

      (c)第一模態(tài)的包絡(luò)信號

      (d)第二模態(tài)的包絡(luò)信號

      (e)第三模態(tài)的包絡(luò)信號

      (a)全局頻譜圖

      (b)時(shí)域的敲擊信號

      (c)第一模態(tài)的包絡(luò)信號

      (d)第二模態(tài)的包絡(luò)信號

      (e)第三模態(tài)的包絡(luò)信號

      3.2 滾子缺陷

      圖8~圖10為滾子缺陷的特性分析,圖8b、圖9b與圖10b為時(shí)域的敲擊信號,由圖8c~圖8 e、圖9c~圖9e與圖10c~圖10e看出三個(gè)振動(dòng)模態(tài)的包絡(luò)信號在滾子缺陷中皆有明顯的變化。表3為滾子缺陷在三種轉(zhuǎn)速下,基于Filter法與FFT法分別求得相關(guān)系數(shù)(50組實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)的平均值)對照表;由表3可發(fā)現(xiàn),在滾子缺陷相關(guān)系數(shù)值的變化趨勢,第一模態(tài)與第二模態(tài)隨著轉(zhuǎn)速的增減,其相關(guān)系數(shù)并無太大的變化,而第二模態(tài)與第三模態(tài)隨著轉(zhuǎn)速上升,高頻的能量也變高,相關(guān)系數(shù)有略微上升的趨勢,兩組模態(tài)的包絡(luò)信號在各轉(zhuǎn)速下,相關(guān)系數(shù)值皆大于0.5,與正常軸承的相關(guān)系數(shù)相比,兩者差異較大。

      (a)全局頻譜圖

      (b)時(shí)域的敲擊信號

      (c)第一模態(tài)的包絡(luò)信號

      (d)第二模態(tài)的包絡(luò)信號

      (e)第三模態(tài)的包絡(luò)信號

      (a)全局頻譜圖

      (b)時(shí)域的敲擊信號

      (c)第一模態(tài)的包絡(luò)信號

      (d)第二模態(tài)的包絡(luò)信號

      (e)第三模態(tài)的包絡(luò)信號

      (a)全局頻譜圖

      (b)時(shí)域的敲擊信號

      (c)第一模態(tài)的包絡(luò)信號

      (d)第二模態(tài)的包絡(luò)信號

      (e)第三模態(tài)的包絡(luò)信號

      3.3 內(nèi)外環(huán)缺陷

      軸承轉(zhuǎn)速在800rpm、1600rpm和2400rpm時(shí),內(nèi)外環(huán)缺陷包絡(luò)信號與滾子缺陷類似,表4為內(nèi)環(huán)缺陷軸承在三種轉(zhuǎn)速下,基于Filter法與FFT法分別求得相關(guān)系數(shù)??梢钥闯鰬?yīng)用Filter法診斷指標(biāo)在第一模態(tài)與第二模態(tài)的相關(guān)系數(shù),隨著轉(zhuǎn)速增加而略微降低;而在第二模態(tài)與第三模態(tài)的相關(guān)系數(shù)隨著轉(zhuǎn)速增加而略微上升,其整體相關(guān)系數(shù)變化起伏并無太大,兩組模態(tài)的包絡(luò)信號在各轉(zhuǎn)速下的相關(guān)系數(shù)皆大于0.5。

      表5為外環(huán)缺陷軸承在三種轉(zhuǎn)速下的數(shù)據(jù),可以看出,在第一模態(tài)與第二模態(tài)的相關(guān)系數(shù)值隨著轉(zhuǎn)速上升并無太大變化,由外環(huán)缺陷的特性可發(fā)現(xiàn),無論轉(zhuǎn)速的增減與否,外環(huán)缺陷在低頻帶的能量皆相當(dāng)強(qiáng);而第二模態(tài)與第三模態(tài)的相關(guān)系數(shù)值隨著轉(zhuǎn)速上升有略微上升的趨勢,但外環(huán)的特性在高頻帶時(shí)能量略微較小,相關(guān)系數(shù)值所變化的幅度皆不大,但所求得的相關(guān)系數(shù)值皆大于0.4。

      由各組缺陷軸承與正常軸承的相關(guān)系數(shù)實(shí)驗(yàn)結(jié)果得知,軸承缺陷診斷器能準(zhǔn)確區(qū)別出正常軸承與缺陷軸承的差異,由表2~表5可以發(fā)現(xiàn),在正常軸承與各類型缺陷軸承分別在三種轉(zhuǎn)速下,第一模態(tài)與第二模態(tài)的相關(guān)系數(shù)值比第二模態(tài)與第三模態(tài)的相關(guān)系數(shù)值略高一些,隨著轉(zhuǎn)速的提高,相關(guān)性也會受到一定程度的影響,尤其是外環(huán)缺陷略微明顯,從第三模態(tài)的包絡(luò)信號可發(fā)現(xiàn),外環(huán)缺陷隨著轉(zhuǎn)速提升,在高頻帶的能量依舊很小,而滾子缺陷與內(nèi)環(huán)缺陷則是隨著轉(zhuǎn)速的提升,在高頻帶的能量也會跟著提升,但其對軸承缺陷整體的判斷并無太大影響,但一樣能明顯地與正常軸承的相關(guān)系數(shù)做區(qū)別;由此規(guī)律,監(jiān)測系統(tǒng)可以量化指標(biāo)的方式呈現(xiàn)結(jié)果,基本可以設(shè)定相關(guān)系數(shù)(閥值)為0.4,當(dāng)閥值小于0.4則軸承正常,反之,當(dāng)閥值大于0.4時(shí)則軸承存在缺陷,并且能做實(shí)時(shí)監(jiān)測,在缺陷發(fā)生時(shí)最短時(shí)間內(nèi)判斷軸承狀況。

      表2 正常軸承與各轉(zhuǎn)速的相關(guān)系數(shù)表

      表3 滾子缺陷軸承與各轉(zhuǎn)速的相關(guān)系數(shù)表

      表4 內(nèi)環(huán)缺陷軸承與各轉(zhuǎn)速的相關(guān)系數(shù)表

      表5 外環(huán)缺陷軸承與各轉(zhuǎn)速的相關(guān)系數(shù)表

      4 結(jié)論

      本文通過對軸承振動(dòng)特性的研究,分析軸承振動(dòng)信號中任意兩種模態(tài)振動(dòng)信號特性,利用Filter法對該振動(dòng)模態(tài)信號進(jìn)行調(diào)解分析,并計(jì)算出相關(guān)系數(shù)值,作為軸承缺陷監(jiān)測系統(tǒng)的量化診斷指標(biāo)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明該系統(tǒng)通過設(shè)定閥值為0.4可以監(jiān)測軸承是否存在缺陷,具有較強(qiáng)的準(zhǔn)確性與實(shí)用性,為軸承缺陷實(shí)時(shí)監(jiān)測提供了一種方便快速的方法,可以在實(shí)踐中得以應(yīng)用。

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