基于频域分析的滚动轴承故障诊断

摘 要：滚动轴承应用广泛，出现故障时会造成巨大损失，因此有必要对滚动轴承进行故障诊断。提出使用频域分析的方法来判断滚动轴承的故障。首先通过使用傅里叶变换判断轴承故障可能存在的部位，從而初步的诊断出滚动轴承的故障。

关键词：滚动轴承;频域分析;故障诊断

0 引言

滚动轴承是机械设备中最为常见的零件之一，轴承的运行状态直接影响设备的整体性能。如果大型设备的滚动轴承发生了故障，则有可能造成巨大的财产损失甚至人员伤亡[1]。因此对滚动轴承进行故障诊断，检测滚动轴承的运行状况是十分必要的。

目前，对滚动轴承进行故障诊断的方法主要分为时域分析、频域分析、时频分析。其中时频分析需要具备较高的理论知识，工程人员在使用时会有较大的难度。而时域分析是在时间域中直接对滚动轴承振动信号进行分析，因此具有直观和准确的优点[2]。频域分析是将一个复杂信号分解为简单信号的叠加，易于理解并且物理意义明确[3]。因此频域分析在滚动轴承的故障诊断中占有重要地位。

1 频域指标

频域指标中最常用的是傅里叶变换，其公式如下：

使用傅里叶变换可以将信号从时域转换到频域，从频率的角度来分析信号。能够观察到时域内不容易观察到的频率。当滚动轴承振动信号的傅里叶变换在故障频率处存在谱线时，可初步判断轴承存在故障。

2实验分析

实验数据来自美国凯斯西储大学公开的轴承数据库。实验用的轴承型号为6205滚动轴承，轴承的相关尺寸见表1。使用电火花在轴承上加工出单点故障，故障尺寸分别为0.1778 mm和0.533 mm。测试轴承连接在电机上，通过传感器获得轴承的振动信号。电机的转速为1721 r/min，采样频率为12000 Hz。

滚动轴承的故障频率计算公式为：

式中表示轴承的外圈故障频率，表示轴承的内圈故障频率，表示轴承的滚动体故障频率。

2.1 频域分析

时域分析能够直观的观察滚动轴承的振动信号的幅值大小和幅值的变化规律，但是不能提供振动信号中包含的周期信号、脉冲信号等关键信息。因此对滚动轴承的振动信号需要进行频域分析。外圈故障尺寸为0.1778 mm轴承振动信号的傅里叶变换见图1。

（a）正常轴承（b）外圈故障尺寸为0.1778 mm轴承（c）外圈故障尺寸为0.533 mm轴承

滚动轴承振动信号的频谱分析见图1，由图1（a）可知，正常轴承振动信号的傅里叶变换在转频（28.68 Hz）的3倍频处存在谱线。由图1（b）和图1（c）可知，滚动轴承外圈存在故障时，其振动信号的傅里叶变换在外圈故障频率（102.78 Hz）处存在谱线。因此，可根据振动信号的频谱图在外圈故障频率处存在谱线初步判断轴承外圈存在故障。

根据滚动轴承振动信号的频域分析同样可以初步判断轴承的内圈和滚动体是否存在故障。

3 结论

通过使用频域指标中的傅里叶变换可以初步的判断出滚动轴承是否存在故障以及故障的部位。

参考文献

[1]潘玉娜.滚动轴承的性能退化特征提取及评估方法研究[D].上海交通大学，2011.

[2]刘伟，戴成梅.Matlab在控制理论时域分析法教学中的应用[J].巢湖学院学报，2011，（6）：140-143.

[3]李洪涛，卢文波，舒大强，et al.基于功率谱的爆破地震能量分析方法[J].爆炸与冲击，2009，29（5）：492-496.