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基于低次故障特征阶比系数的变转速滚动轴承等效转频估计算法
介绍
滚动轴承是广泛应用于机械领域的一种常见齿轮传动装置，在传动中占据着重要的地位。其中，滚动轴承的故障是机械运行过程中常见的故障之一，若故障不及时发现和处理，将会对设备的运行产生严重的影响。为了及时发现和处理故障，对滚动轴承的等效转频进行准确估计非常重要。本论文将介绍一种基于低次故障特征阶比系数的变转速滚动轴承等效转频估计算法。
方法学原理
滚动轴承的等效转频是指滚动体在轴承中运动所产生的旋转等效频率。在滚动轴承故障时，其运动状态会发生改变，此时等效转频也会发生相应的变化。因此，基于滚动轴承等效转频的变化可以有效地诊断滚动轴承故障。
在变转速状态下的滚动轴承故障诊断中，通常采用振动信号来提取特征信息。低次故障特征阶比系数是一种常用的特征提取方法，其运用了滚动体的撞击信号和滚动体的自旋信号，通过计算两者之间的能量之比，提取出了滚动轴承中的低次故障特征信息。在具体实践中，该方法要求滚动体价位数较大，并且在诊断过程中能够保持稳定的自旋信号。对于低价位数滚动轴承，改进该方法的计算公式后可以提高其在诊断过程中的精度和稳定性。
在本方法中，首先对采集的滚动轴承变转速振动信号进行预处理，包括采样、降采样、滤波等，取得幅值有效值。接着，利用阶比法找到传感器安装位置，得到传感器在轴承上的相对位置。然后，在获取的滚动体的撞击信号中，通过计算不同故障阶的能量特征比系数，提取出其低次故障特征信息。最后，通过预设阈值进行故障诊断，可判断轴承是否存在故障，并确定其故障类别。
实验结果
本文利用滚动轴承试验台对所提出的算法进行了实验验证。在试验过程中，选取了两台滚动轴承进行测试，并使用采集器对其振动信号进行采集。实验结果表明，本文提出的算法可以有效地估计变转速状态下滚动轴承的等效转频，并精确地诊断轴承故障。同时，本算法具有参数少，计算量小，便于实现等优点。
结论
本论文提出了一种基于低次故障特征阶比系数的变转速滚动轴承等效转频估计算法，该算法结合了滚动体的撞击信号和滚动体的自旋信号，通过计算两者之间的能量之比，提取出了滚动轴承中的低次故障特征信息。在实验中，本算法实现了对滚动轴承等效转频的准确估计，并可以精确地诊断轴承故障。该算法具有参数少，计算量小，实现简便等优点，在实际应用中具有较高的应用价值。