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基于小波包—包络的滚动轴承故障诊断研究
摘要
本研究基于小波包-包络分析方法，针对滚动轴承故障诊断进行了深入探讨。首先，采集了正常和不同故障状态下的轴承振动数据，并对其进行小波包变换分解和包络分析。通过比较不同状态下的小波包能量和包络特征，发现了故障状态下的显著变化，并进一步提出了基于包络分析的故障诊断方法。最后，通过实验验证了该方法的有效性，结果表明该方法具有较高的故障检测和诊断能力。
关键词
小波包，包络分析，滚动轴承，故障诊断
Abstract
Thispaperexploresthefaultdiagnosisofrollingbearingsbasedonwaveletpacket-envelopeanalysis.Firstly,thevibrationdataofnormalanddifferentfaultystatesofthebearingwerecollectedandanalyzedusingwaveletpacketdecompositionandenvelopeanalysis.Bycomparingthewaveletpacketenergyandenvelopecharacteristicsunderdifferentstates,significantchangeswerefoundinthefaultystate,andafaultdiagnosismethodbasedonenvelopeanalysiswasproposed.Finally,theeffectivenessofthemethodwasverifiedbyexperiments,andtheresultsshowedthatthemethodhashighfaultdetectionanddiagnosiscapabilities.
Keywords
Waveletpacket,envelopeanalysis,rollingbearings,faultdiagnosis
1.引言
滚动轴承作为机器传动系统的重要组成部分，其状态对机器运行的性能和寿命具有重要影响。因此，对滚动轴承的故障诊断和预测一直是机器状态监测和维护领域的研究重点。传统的故障诊断方法主要基于频域分析和时间域分析，但这些方法均存在着局限性，例如对于无法确定故障频率的隐蔽故障难以诊断。因此，需要开发新的故障诊断方法，以提高诊断准确性和可靠性。
小波包-包络分析方法是一种有效的信号处理工具，已被广泛应用于滚动轴承的故障诊断领域。本研究将小波包-包络分析方法应用于滚动轴承的故障诊断，探讨其在故障诊断中的有效性和适用性。
2.方法
2.1小波包变换
小波包变换是一种多分辨率分析的方法，可将信号分解为多个频带。通过多级小波包分解，可以得到不同频率子带中的信号，并进一步分析不同频段的振动特性。根据小波包的不同子带，这些信号可以被认为是高、中和低频信号。
2.2包络分析
包络分析是一种分析信号振幅变化的方法，通常用来检测中高频信号的故障特征。包络分析可以通过使用包络检测器获得原始信号的包络，进一步提取出信号的振幅和频率特征。
2.3故障诊断方法
本研究基于小波包-包络分析方法提出了一种滚动轴承的故障诊断方法。该方法的具体步骤如下：
步骤1：采集轴承振动信号，并进行小波包变换；
步骤2：对小波包系数进行包络分析，得到信号的包络；
步骤3：基于包络特征进行故障诊断，比较不同状态下的包络特征，发现故障特征。
3.实验
3.1实验数据
本研究采集了标准轴承、外圈缺陷、内圈缺陷和滚动体缺陷状态下的振动数据，每组数据采样频率为12kHz，采样时间为10s。
3.2实验结果分析
通过小波包变换和包络分析，对不同状态下的轴承振动信号进行了分析，得到了各种不同状态下的包络特征。实验结果表明，在外圈和内圈缺陷状态下，轴承振动信号的包络特征在中高频段有明显的变化。在滚动体缺陷状态下，轴承振动信号的包络特征在低频段有明显的变化。通过对比不同状态下的信号包络特征，可以有效地检测并诊断轴承的故障。
4.结论
本研究基于小波包-包络分析方法，针对滚动轴承的故障诊断进行了探讨。通过实验验证，表明该方法能够有效地诊断不同状态下的轴承故障，具有较高的可靠性和准确性。因此，该方法可被广泛应用于机器状态监测和维护领域，具有广泛的应用前景。