DOI:10.13436/j.mkjx.2012.07.035 第 33 2012 卷第 年 07 07 期 月 煤 矿 机 械 Coal Mine Machinery Vol.33 No.07 Jul. 2012 基于 LabVIEW 时频分析的滚动轴承故障诊断 康文利 王 殿 朱 瑜 ， 华北电力大学 河北 保定 ， ， （ 071000） 为平台设计滚动轴承振动信号分析软件 时域分析主要实现对滚动轴承振动信号的自相关 摘 要 以 ： LabVIEW 。 域分析和频域分析 度值分析 谱分析 故障信号进行了分析 、Hilbert 。 包络谱分析 、 倒频谱分析以及 取得了良好的分析效果 频域分析 时域分析 ； ， 滚动轴承 ； 关键词 中图分类号 ： ZOOM-FFT 分析 。 。 ， 均值 实现对滚动轴承故障信号的时 峰值以及峭 功率 利用该分析软件对实测滚动轴承 有效值 、 、 、 、 对滚动轴承振动信号的频域分析主要完成对滚动轴承振动信号的幅值频谱分析 ： TH133.33； TP165 文献标志码 ： B 文章编号 ： 1003 － 0794（2012）07 － 0255 － 03 Fault Diagnosis for Rolling Bearing Based on Time and Frequency Analysis of LabVIEW KANG Wen-li， WANG Dian， ZHU Yu （North China Electric Power University, Baoding 071000， China） Abstract： The rolling bearing vibration signal analysis software is designed based on LabVIEW , and time domain analysis and frequency domain analysis of rolling bearing can be realized with this software. The time domain analysis of rolling bearing vibration signal realizes correlation analysis, average amplitude analysis, effective value analysis and kurtosis value analysis. The frequency analysis of rolling bearing vibration signal realizes amplitude spectrum analysis, power spectrum analysis, Hilbert envelope spectrum analysis, cepstrum analysis and ZOOM-FFT analysis. The software is used to analysis fault rolling bearing vibration signal got from practice, and good analysis result is got. Key words： rolling bearing； time domain analysis； frequency domain analysis 引言 目前 0 ， 进行状态监测和故障诊断的主要方法 动信号分析包括时域分析和频域分析 滚动轴承的振动信号分析是对滚动轴承 滚动轴承振 滚动轴承振 。 动信号的时域分析通常包括原始波形分析 分析以及峭度值分析等 析主要包括幅值谱分析 包络谱分析以及 自相关 滚动轴承振动信号频域分 功率谱分析 倒频谱分析 、 通 、 工程实际中 分析 、 ； 、 ZOOM-FFT 。 ， 。 达到了有效利用已有信息和知识进行故障诊断 !!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!! m′（x1）= 0.017 9×0.012 8 本文将故障树融 证据理论应用于变压器故 为维护变压器安全可靠运行提供了一定 m′（x2）= 0.027 8×0.064 2+0.027 8×0.011 3+0.064 2×0.012 8 使得诊断更准确更可靠 =0.000 6 0.384 3 D-S 。 ， =0.007 6 ， 度 的目的 合遗传神经网络和 障诊断中 ， 的理论依据 ， 0.384 3 m（θ）=1-0.000 6-0.007 6-0.002 6-0.028 5- 具有实际应用价值和发展前景 。 : . 电子设备故障诊断原理与实践 ［M］. 北京 ： 电子工业出版 0.007 7-0.000 9-0.922 4-0.006 3-0.012 7- 0.010 3=0.000 4 融合定量推理结果如表 所示 融合推理结果 1 。 证据基本概率分配函数值 表 1 证据 融合 m1 m2 m3 m（x1） 0 0.017 9 0.000 6 m（x2） 0.027 8 0.064 2 0.007 6 从表 m（x4） 0.105 6 0.082 3 0.028 5 m（x3） m（x8） 0.048 3 0.029 7 0.007 6 0.049 3 0.006 3 0.002 6 的融合推理结果可以看出 m（x6） 0.007 2 0.013 8 0.000 9 m（x7） 0.542 5 0.627 3 0.922 4 m（x5） 0.038 1 0.049 7 0.007 7 1 确定性的基本概率赋值下降到 结果为 外部短路 ， 0.000 4， m（x10） 0.049 6 0.054 7 0.010 3 m（x9） m（θ） 0.138 4 0.012 8 0.021 9 0.011 3 0.000 4 0.012 7 诊断结果不 最终的诊断 3 。 x7 结语 信息融合技 术可以充分 利 用 各 种 信 息 进 行 时 增加了置信 从 而扩大信 息覆盖范围 空融合诊断 ， ， 参考文献 朱大奇 ［1］ 社 ，2004. . . ［2］ ［3］ ［4］ ［5］ ［6］ 1999. 腾召胜 2000. 李若琼 究 ［J］. 盖玉超 械 娄国焕 . 袁曾任 人工神经元网络及其应用 北京 ［M］. 智能检测系统与数据融合 北京 ［M］. 清华大学出版社 机械工业出版社 ： ： ， ， 李欣 董海鹰 ， ， 自动化仪表 孙娴 . ， 基 于 证 据 理 论 的 多 信 息 融 合 故 障 诊 断 研 . ，2006，27（12）：1-4. 基于遗传神经网络的变压器故障诊断 煤矿机 ［J］. ，2011,32(10):268-270. 基于模糊神经网络的风机故障诊断 煤矿机械 ，2009,30(10): ［J］. 231-233. 作者简介 品检测 . 255 孙娴 ： （1982- ）， 山东烟台人 女 ， , 主要从事低压电器产 责任编辑 ： 武伟民 收稿日期 ：2012－03－23 中国煤炭期刊网 www.chinacaj.net

第 卷第 期 07 33 基于 LabVIEW 时频分析的滚动轴承故障诊断 康文利 等 ， ——— Vol.33No.07 LabVIEW 频分析软件 中 ， 。 1 。 常将滚动轴 承故障信号 的时域分析 和频域 分 析 相 为了便于对滚动 结合来实现滚动轴承的故障诊断 轴承振动信号进行时域和频域结合分析 本文将设 计一种滚动轴承振动信号时频分析软件 是一种基于 化编程语言 。 LabVIEW 是一种图形 本文将以 为平台设计了一种滚动 轴承振动 信号时 并将该软件应用于滚动轴承故障诊断 语言的交互式编程语言 G 人机界面 直观友好 ， 因 此 ， ， ， 。 滚动轴承振动信号时域分析 均值 有效值和峰值 、 （1） 信号的均值反映信号振幅的总体水平 有效值 而信号的峰值反映信号冲 滚动轴承在故障状态下振动信号的均 尤其是有效值和 有效值 反映信号总体能量大小 击的最大值 值 峰值会显著增大 以及峰值的变化可判断滚动轴承是否存在故障 有效值以及峰值都将发生变化 通过观测滚动轴承的均值 ， ， ， 。 、 。 、 。 （2） 峭度值是滚动轴承故障诊断的一个重要参数 ， 通常用于滚动轴承的 对于一 个给定的 滚动轴承 振 动 信 峭度值对冲击信号特别敏感 早期故障 诊断 号 峭度值的定义为 ， 。 峭度值 ， 式中 N i = 1 4 σt Σ （xi-x）4 K= 1 N 振动信号 振动信号的均值 ； 振动信号的标准差 振动信号长度 ； ； xi——— x——— σt——— N——— ， ， 振动信号中出现大幅值的冲击 。 当滚动轴承正常运转时 峭度值 滚动轴承振动信号的 当滚动轴承出现 使得振动信 随 由 利用峭度值不仅判断滚动轴承是否出现故 分布接近正态分布 故障时 号的分布偏离正太分布 着滚动轴承故障的不断加剧 此可见 障 也可判断滚动轴承故障的严重程度 ， 峭度值随之增大 峭度值不断增大 K≈3； 同时 ， ， ， ， ， 。 。 。 ， 自相关函数 （3） 自相关函数的特点是能够从混有噪声的信号中 利用自相关函数可表示信号的随 的自相关函数的定义为 x（t） 0乙x（t）x（t+τ）dt T Rx（τ）=lim T→∞ 正常运行滚动轴承的振动信号随机性较强 （2） 而 振动信号会呈现周期性的 振动 自相关函数可作为 当滚动轴承出现故障时 ， ， 当滚动轴承出现故障时 冲击特征 信号的自相关函数会发生变化 判断滚动轴承是否出现故障的一个指标 由此可见 ， ， ， 。 提取周期性信号 机程度 对信号 ， 。 滚动轴承振动信号频域分析 2 。 256 式中 （1） （3） （4） 。 、Hilbert 包络谱 滚动轴承振动信号的频域分析包括幅值谱 分析 功 率谱 这 几种频域分析方法在轴承振动 信 号 分 析 中 应 用 较 多 种分析方法即可识别 滚动轴承故障 通常应用其中的一种或 、ZOOM-FFT 倒频谱 2 ， 、 。 、 。 包络谱 （1）Hilbert Hilbert 包 络 谱 是 一 种 常 用 于 分 析 具 有 调 制 特 是旋转机 在滚动轴承故障 通常利用滚动轴承故障信号的包络谱来确 包络谱是先将 性的齿轮故障信号和滚动轴承故障信号 械振动信号分析的一种常用方法 诊断中 定滚动轴承的故障特征频率 信号 。 Hilbert 进行 变换 ， ， 。 x（t） Hilbert H［x（t）］＝ 1 π 得解析信号 +∞ -∞乙 x（τ） t-τ dτ zj（t）=x（t）+jH［x（t）］ 对 ｜zj（t）｜ 进行傅里叶变换即可得到信号的包络谱 倒频谱 （2） 倒频谱分析可把边带信号分离出来 使在功率 谱中难以分辨的周期分量在倒频谱图中变为离散的 线谱 倒频谱的定义为 ， 。 Cx（τ）＝|F-1|logSx（f）｜｜ Cx（τ）——— Sx（f）——— 经变换得到的倒频谱 原信号的自功率谱 。 （5） ； 倒频谱在分析边频成分较多的滚动轴承故障信 通过倒频谱可识别滚动轴承故障信 号中应用较多 号的周期 ， ， 确定滚动轴承故障的特征频率 。 （3）ZOOM-FFT 滚动轴承故障信号的幅值谱和功率谱中边频成 根谱线很难分辨 需要对边 频谱细化的基本思路是对 也即在某一 分丰富 边频带中相邻 2 频带进行频谱细化分析 信号频谱中的某一频段进行局部放大 频 率 附 近 局 部 增 加 谱 线 密 度 ， ， ， 。 。 ， 实 现 选 带 分 析 分 析 为 频 谱 细 化 分 析 方 法 的 一 种 分析方法采用 。 低通数 （ 频率成分调整这样 移频是将分析频带向左移使中心频率落 中心频率为 假设分析频带范围为 及谱分析 复调制 移频 -FFT ）- - ： f1~f2， 重抽样 。 移算法为 ZOOM -FFT ZOOM-FFT 字滤波 - 一个流程 在原点处 。 （f1＋f2）/2， 式中 x1（t）=x（t）e-j2πf0/fs 移频后信号 ； 采样频率 。 x1（t）——— fs——— 通 过 对 轴 承 故 障 信 号 边 频 带 进 行 分析即可分辨边频带中的相邻谱线 （6） ZOOM-FFT 3 滚动轴承时频分析前面板 滚动轴承振动信号时频分析软件的前面板由输 输入控件主要用到了布尔 入控件和显示控件组成 。 。 中国煤炭期刊网 www.chinacaj.net

基于 时频分析的滚动轴承故障诊断 康文利 等 第 卷第 期 、 、 LabVIEW 数值输入控件和文本输入控件 ， 参数设置和功能选择 Vol.33No.07 输入控件 输入控件 显示控 主要完成信号输入 图形 件主要用到了数值显示控件和图形显示控件 显示控件用到 图 形显示控件 用于显示振 动信号经处 理分析 后 的 图 形 通过布尔 ， 控件来实现不同分析结果的切换显示 振动信号分 析软件的前面板如图 本文中的图形显示控件只用到一个 “Express XY LabVIEW 中的 所示 。 图 ”， 。 。 。 1 。 ——— 07 滚 动 轴 承 正 常 状 态 振 动 信 号 的 峭 度 值 33 ， 162.2； 滚动轴承故障振动信号的峭度值 K= 明 滚动轴承振动信 峰值以及峭度值的显著增大反映出滚 K=14.51， K≈3。 3.11； 显超出了正常状态下峭度值 号的有效值 动轴承存在故障 、 利用所设计 的滚动轴 承 故 障 分 析 软 件 对 滚 动 滚动轴承故障信号的 轴承故障信号进行频域分析 功率谱和 包络谱分别如图 。 和图 所示 。 5 4 Hilbert 。 120.3 Hz V m / 值 幅 4.0 3.5 3.0 2.5 2.0 1.5 1.0 0.5 0.0 0.0 122.1 Hz 240.6 Hz 360.9 Hz 481.2 Hz 10.0 9.0 8.0 7.0 6.0 5.0 4.0 3.0 2.0 1.0 0.0 0.0 V m / 值 幅 6 400.0 2 000.0 4 000.0 频率 /Hz 2 000.0 4 000.0 频率 /Hz 滚动轴承故障信号的 6 400.0 包络谱 Hilbert 图 4 滚动轴承故障信号的功率谱 图 图 5 ， 。 。 ， 5 4 在 中 120.3 Hz 中 在 ， 119.54 Hz 处功率谱的幅值最大 接近 ，120.3 Hz 可见 与滚动轴承的外圈故障频率 由功率谱识别出了滚动轴承的外圈故障特征频率 图 处均出现了明显的谱线 频 率 为 别为滚动轴承外圈故障频率的 频和 Hilbert 包络谱也准 确识别出了 滚动轴承的 外圈 故 障 特 征 频率 122.1 Hz，240.6 Hz，360.9 Hz，481.2 Hz 而滚动轴承外圈故障特征 明 显 谱 线 所 在 处 频 率 分 倍 由滚动轴承故障信号的 119.54 Hz。 ， 可 知 倍频 倍频 可见 倍频 。 通过利用所 设计的滚 动 轴 承 故 障 分 析 软 件 对 验证了该软 、3 、2 4 1 ， ， 。 实测滚动轴承故障信号进行时频分析 件在识别出滚动轴承故障时的有效性 参考文献 周建民 肖强 基于 ： 。 ， 的齿轮箱故障诊断测试系统 . LabVIEW ，2009，30（4）:210-211. 轴 承 异 常 声 检 测 的 特 征 量 选 择 及 分 析 ，2005（1）：29-32. ，2009（11）：39-42. ［1］ ［2］ ［3］ ［4］ ［5］ ［6］ ［7］ ［8］ ［9］ 周佳 ， 煤矿机械 ， ． . . . ， ， ， 戴炬 张 桂 才 ［J］. 赵 联 春 承 赵协广 承 袁 云 龙 术新工艺 徐尹格 用数学和力学 郭楠 潘宏侠 障诊断中的应用 林玮 制 王力 ， 和实现 丁康 振动工程学报 方开翔 ， ， ， ， . ． 基 于 峭 度 小 波 包 分 析 的 滚 动 轴 承 故 障 诊 断 新 技 ［J］. — ，2008（5）：43-46. 颜玉玲 相关技术在滚动轴承故障诊断中的应用 ，1992,13(7):593-598. 孙黎明 基于 . 煤矿机械 EMD ［J］. 细化包络谱分析在滚动轴承故 滚动轴承故障诊断的实验研究 噪声与振动控 ，2010，31（2）：206-208. ［J］. ，2008,28（3）：71-73. 基于 张冰 徐伟 船舶电子工程 ． MATLAB 复调制 ZOOM-FFT 算法的分析 ［J］. 基于复解析带通滤波器的复调制细化谱分析原理和方法 ，2006（4）：119-121. ［J］. 作者简介 ，2001,14（7）：29-35. 康文利 女 硕士研究生 导 师 ： 教授 ， 河北 保 定 人 华 北 电 力 大 学 副 ， （1961- ）， 研 究 方 向 为 数 字 化 设 计 与 制 造 通讯作者 王殿 ， ， 电 子 信 箱 ， ： wangdian1988@126.com； ： . 基于平滑指数和小波的滚动轴承故障诊断 轴 轴 ［J］. ［J］. 应 ［J］. 图 1 振动信号分析软件前面板 4 。 z=12， N205， 接触角 D=39 mm， 滚动体直径 所用滚动轴承为圆柱滚子轴承 实测滚动轴承故障信号分析 利用设计软 件对实测滚 动 轴 承 振 动 信 号 进 行 分析 轴承的 滚子数 节圆直径 目 在转子试验台上利用压电式 加速度传感器测量该型号滚动轴承正常状态下轴承 座竖直方向振动 将该滚动 并将该外圈具有缺陷的滚 轴承的外圈加工一缺陷 动轴承用于转子实验台进行实验 利用压电式加速 度传感器测量该型号滚动轴承故障状态下轴承座竖 直方向振动 其中采样频率 其中采样频率 d=7.5 mm， fs=512 Hz。 α=0。 ， ， ， ， 在滚动轴承的转频 的故障特征频率分别为 外 圈 故 障 频 率 ： fs=12 800 Hz。 时 fr=1 480 r/min 内圈故障频率 该滚动轴承 ， 滚 动 体 故 障 频 率 fi=176.46 Hz， fb= fo=119.54 Hz， 保持架故障频率 15.02 Hz， fc=4.85 Hz。 所测滚动轴承正常状态振动信号如图 所示 。 2 滚动轴承故障振动信号如图 所示 。 3 30.0 20.0 V m / 10.0 值 幅 0.0 -10.0 -20.0 -30.0 0.0 150.0 100.0 50.0 0.0 V m / 值 幅 1.0 2.0 3.0 4.0 5.0 6.0 7.0 8.0 时间 /s -50.0 -100.0 -150.0 -200.0 0.0 0.2 0.4 0.6 0.8 1.0 时间 /s 1.2 图 2 滚动轴承正常状态振动信号 图 由图 比较可知 和图 滚动轴承故障振动信号 3 滚动轴承故障振动信 2 3 ， 号中出现了较多冲击 并且冲击的幅值较大 通过所设计 软件测得滚 动 轴 承 正 常 状 态 振 动 滚动轴承 和 信号的有效值和峰值分别为 25.3； 故 障 振 动 信 号 的 有 效 值 和 峰 值 分 别 为 6.26 和 ， 。 15.46 责任编辑 ： 武伟民 收稿日期 ：2012－03－10 257 中国煤炭期刊网 www.chinacaj.net