摘　要：本文分析了軸承故障（zhàng）信號的基本特征，並將共振解（jiě）調技（jì）術的原理和基（jī）於振動信號的信號處理方法用於滾動軸承的故障診斷（duàn）.在實踐中運（yùn）用該技術手段消減了背景噪聲的幹擾，提（tí）高了軸承的信噪比，取得了與實際（jì）情況完全（quán）吻合的（de）診斷結果。並概述了滾動軸承故障（zhàng）監測和診斷工程與試驗應用技術的現狀，並預測了滾動軸承故障監測和診斷技術應用新進展和發展方向。
　　關鍵詞：滾動軸承；共振解調；小波分析；信噪比（SNR）；變速箱（xiāng）；故（gù）障監測；信號（hào）處理；故障診斷；應用（yòng）技術（shù）
　　1　軸承故（gù）障信號的（de）基木特征
　　機器在正常工作的條件下其轉軸總是勻速轉動的，由（yóu）軸承的結（jié）構可知，當軸承某元件的工（gōng）作而產生缺陷時（shí），由加速度傳感（gǎn）器所測取到的軸承信（xìn）號具有周期性（xìng）衝擊的特征，由信號理論可知，時域中短暫而尖銳的衝擊信號變換到頻域中去時必具有寬頻帶的特性，而非衝擊的（de）幹擾信號則不具（jù）有上述特性，所以時域中（zhōng）的周期性衝擊（jī）與頻域中的寬頻帶特（tè）性構成了軸（zhóu）承（chéng）故障信號區別於其它非（fēi）衝擊性幹擾信號的（de）基木特征。
　　2　用共振解調技術提高軸承信號的信噪比
　　我（wǒ）們來考（kǎo）察一下用共振解（jiě）調技術提高（gāo）軸（zhóu）承信號信噪比的過程。傳感器拾取（qǔ）到的軸承信號包含兩部分內容，即軸承的（de）故障信號和幹（gàn）擾噪聲兩部分。帶（dài）通濾波器的中心頻率與傳感器的安裝片振圓頻率（lǜ）相一致，它將保（bǎo）存被傳感器的共振響應所加強了的衝擊性故障信號，濾除掉（diào）頻率較低的幹擾噪聲信號，這種保留下（xià）來的瞬（shùn）態衝擊信號經過包絡檢波（bō）器後就形成（chéng）了一個與故障衝擊重複頻率相一致的包絡脈衝串，然後對該脈衝串進行普分析便在低頻（pín）域內得（dé）到一個與衝擊幣複頻率相一致的（de）峰值。峰值的大小反映了衝擊的（de）強（qiáng）弱即（jí）故障的（de）嚴重程度這樣我們就借（jiè）助共振解調技術實現了故（gù）障信號與幹擾信（xìn）號（hào）的分離，並在低頻域內重新得到（dào）了（le）故（gù）障衝擊的信息（xī）。而在常規的信號（hào）分析（xī）與處理過程中一開始就使用了抗混頻（pín）濾波器（低通濾波器這種分析方法沒有利用軸承故障（zhàng）信號的特點，經抗混頻（pín）濾波器（qì）後將被傳感器的共振以加強（qiáng）放大了的故（gù）障（zhàng）特（tè）征信號無情地濾除了，所剩下的隻是強大的背景噪聲信號及微弱的故障特（tè）征信號，因此用常規的信號分析方法難以排除幹擾（rǎo）信（xìn）號的影響而采用共振解調技術就（jiù）可以排除背景噪聲的幹擾，提高軸承（chéng）故障診斷的有效率。
　　3　滾動軸（zhóu）承故障監（jiān）測和故障診斷技術
　　機（jī）器質量（liàng）控製（zhì）與監控診斷專家，已故的屈梁生院士提出（chū）了“診斷是以（yǐ）機械學和信息論為依托，多學科融（róng）合的技術，本質是模式識別（bié）”的學術思（sī）想^[1]。故障診斷技術是一門集數（shù）學、力學、摩擦學、測（cè）控（kòng）技術、計算機（jī）技術、信號處理技術、模式識別技術、人工智能（néng）技術、決策科學、信息科學等眾（zhòng）多（duō）科學技術交叉、融合於一體的現代工程新學科，受到越來越多的重視（shì）和關注。滾動軸承的狀態監測與故障診斷就是通過對滾動軸承在各種工（gōng）況下表現出來的振（zhèn）動、噪聲、溫度、工作參數、氣味、泄漏等信（xìn）息的監測和綜合分析來對其工作狀態（tài）、故障類型和故障嚴重（chóng）程度進（jìn）行綜（zōng）合評價的過程，主要包括檢測試驗技（jì）術、信號處理技術、模式識別技術和（hé）預測評估技術（shù）4項基本技術，從而實現檢測和發（fā）現異常、診斷故障狀（zhuàng）態和部位（wèi）、分析故障類型、提（tí）出診斷方案和診斷結論（lùn）的目的。
　　世界（jiè）各國（guó）都十分重視（shì）對大型設備的狀態監測和故障診斷工作，積極開展故障機理、故障監測（cè）、故障診斷技（jì）術等方麵的研究和係統開發工（gōng）作，自從20世紀70年代（dài）以來，國外（wài）的機械設備狀態監測和故障診（zhěn）斷技術（shù）已經進入實用化階段。我國故障診（zhěn）斷技術經過20多年的（de）發展（zhǎn），從簡易診斷到精（jīng）密診斷，從一般（bān）診斷到智（zhì）能診斷，從單（dān）診斷到網絡診斷，逐步走出（chū）了一條適合我國國情的發展道路，不論在故障診斷（duàn）理論和方法上（shàng），還是在工程實踐及監測（cè）診斷產品的研（yán）發中，都已經有了一定的基礎。
　　4　滾動軸承故障監測和故（gù）障診斷技術分類
　　滾動（dòng）軸承故障監測和診斷理論和方法的研（yán）究（jiū）一直是研究的熱點和難點，根據故（gù）障監測和診斷技術（shù）機理（lǐ）的不同（tóng），滾動軸承的故障診斷（duàn）技（jì）術主要有振動診斷技術、油液診斷技術、熱診（zhěn）斷（熱成像診斷和溫度診斷）技術、聲學診斷技術（shù）、油膜電阻（zǔ）診斷技術、光纖診斷技（jì）術等，其中振動診斷技術、鐵（tiě）譜分析診（zhěn）斷（duàn）技術、熱診斷（duàn）（熱成像診斷和溫度診斷）技術應用Z為（wéi）普（pǔ）遍。
　　4.1 振動信號基的故障監測（cè）和診斷技術
　　基於振動信號（hào）的滾動軸承故障監測（cè）和診斷技（jì）術主要通過對運行過程中（zhōng）軸承振（zhèn）動信號的采集和處理來對旋轉機械中滾動軸承出現的（de）疲勞剝落、變（biàn）形、壓痕、局部（bù）腐蝕（shí）等故障（zhàng）進行監（jiān）測與診斷，該方法應用廣泛，相關理論和實踐（jiàn）。
　　4.1.1 平穩信號的監測和診斷技術
　　早期的監測和診斷方（fāng）法主要基於傅（fù）立葉頻譜分析、時間序列模型的平穩（wěn）振動（dòng）信號分析方法。傅立葉頻譜分析是通過查看頻譜圖中是否（fǒu）有明顯的故障頻率波峰存在，從而判斷軸承是否正常運（yùn）行，這種方法診斷出來的軸承往（wǎng）往已經有了較（jiào）嚴重的損傷，對（duì）早期的軸（zhóu）承（chéng）故障診斷不夠靈（líng）敏。如果采集到（dào）的信號序列較短或（huò）傅立葉變換不能將相互靠近的兩（liǎng）個（gè）頻（pín）率（lǜ）分開，則采用時間序列模型分析（也稱為參數模型的譜分（fèn）析（xī）），常（cháng）用的模型有ARMA模型、AR模型（xíng）、MA模型等。為了提高信噪（zào）比和分析效能，時域平均（jun1）方法、倒頻譜分析、包絡分析、數字（zì）濾波技術（shù）、自適應技術、主分量（liàng）技術、細化譜技術、雙譜技術、全息譜技術等分析技術（shù）被不斷地充實到故障診斷的理論和方法中。
　　4.1.2 循環平穩信號的監測和診斷技（jì）術
　　循環平（píng）穩信號是一種特殊（shū）的非平穩信號，其統計特（tè）征參量隨時間呈現周期或多周期的變化規律，具有（yǒu）循環（huán）平穩特性。基於二階循環（huán）平穩理論的時間平滑周期（qī）圖法，基於調幅（fú）和調頻信（xìn）號模型推導出循環域解調方法，基於譜相關密度提取軸承故障（zhàng）特征信號的方法等都能夠有效地提取故障特征信（xìn）號（hào），有效（xiào）抑製（zhì）噪音和幹擾（rǎo）信號對調製結果的（de）影響，提高監測的準確性，同時循環平穩分析方法能更加貼切（qiē）地映（yìng）軸（zhóu）承的（de）真實運轉情況，較（jiào）準確地揭示故（gù）障的本（běn）質特征。
　　4.1.3 非平穩信號的（de）監測和診斷技術
　　由於傅立葉變換是信號的全局變換，因此不能夠有效地（dì）分析（xī）非平穩信號（hào）。非平穩信號的（de）局部（bù）性能需要使用時域和（hé）頻域的二維聯合表示，對這種信號的（de）分析稱（chēng）為時頻信號（hào）分析。Cohen L的專著詳細敘述了時變頻譜（pǔ）在時頻平（píng）麵上的分布特性、計算方法、尺度表示以及各種算子問（wèn）題，孟慶豐等描述了振動信號分析時頻（pín）域法，證明了時頻域法是識別（bié）軸承故障的有效方法，黃迪山等改進了（le）Classen的Wigner分布算法，克服了由離散計算引起的混疊問題，應用二維、三維Wigner分布圖對軸承故障進行了特征分析，實踐表明，短（duǎn）時Fourier譜和Wigner分布都能將時域信號變換到時（shí）頻域，但是對（duì）於時變信號（hào），應用（yòng）Wigner分布則更為適宜。
　　小波分析是近年來發展（zhǎn）起來的一種時頻分析方法，該方法具有時域和頻（pín）域的局部化和可變（biàn）時頻窗的（de）特點，解決了（le）傅立葉變換等不能解（jiě）決的許多問題，被稱為“數學顯微鏡”，Sun Q等采用連續小波變換（CWT）的方法，通過各尺度連續小波變換的（de）簡化分析，來識（shí）別軸承振動信號中包含的以故障特征頻率為周期的（de）周期（qī）成分，用來檢（jiǎn）測軸承運行中的局部（bù）損傷故障；Nikolaou NG等提出了使用小波包（bāo）變換（WPT）作為（wéi）分析（xī）係統振（zhèn）動（dòng）信號的工具，來診斷（duàn）軸承的局部缺陷，小波包變換能有（yǒu）效地提（tí）取振動信號的微弱瞬態特征；張（zhāng）中民等提出了基於正交（jiāo）小波變換診斷軸承故障（zhàng）的新（xīn）方法；史東鋒（fēng）等提出了（le）基於高斯函數的小（xiǎo）波包絡解調（diào）分析方（fāng）法。張（zhāng）中民等利用小波分析技（jì）術將軸（zhóu）承故障振動信號分解到時—頻空間（jiān），提出了利用能量分布函數細（xì）化譜診斷變速箱軸（zhóu）承故障的分析方法；張佩瑤等提出了提（tí）取強噪聲背景下多通（tōng）帶窄帶信號的一種新方法——小（xiǎo）波包信號提取算法。實踐證明，小波分（fèn）析是一種有效的（de）非平穩（wěn）信（xìn）號分析方法。另（lìng）外，基於振動信號的改進（jìn）小波（bō）包分（fèn）析、改進（jìn）的時頻分析、高階譜、維譜（pǔ）分析、分形維數方法、奇異值（zhí）分解技（jì）術、隱馬爾經驗模態分解技術、經驗模態分解（Empirical Mode Decomposition.EMD）技術等開始在滾動軸承故障（zhàng）監測與診斷的工（gōng）程實踐中得（dé）到越來越廣泛的應用（yòng）並取得（dé）了一定的成效。
　　5　滾動軸承（chéng）故（gù）障診斷技術研究現狀及發展趨勢
　　5.1 滾動軸承（chéng）的故障特點
　　滾動軸承具有一個（gè）突出的特點，其壽（shòu）命離（lí）散程度（dù）非常大。若（ruò）僅呆（dāi）板地按照設計（jì）壽命對軸承進行定期維修，是很不科學的。軸承使用中，要隨時進行工況的監測和故障的判別。這樣不僅可（kě）以防止設備工作精度下降，減少事故發生的機（jī）率（lǜ），還可以Z大限度發揮軸（zhóu）承的工作潛力，節省開支。
　　輕微（wēi）損傷的軸承可（kě）以從使用情況，特別（bié）是軸承工作表麵的磨損狀況、磨損軌跡等征兆來推斷出其失效的真正原因。損傷嚴重（chóng）的軸承是因突發事故而完全報（bào）廢的軸承，Z終的破損狀況往往早已掩蓋了初始損（sǔn）傷的痕跡，暴露出來的隻是軸承Z終咬死和燒毀的現象，以及已破損的軸承零件的（de）殘骸。這些原因（yīn）使得人們容易混淆（xiáo）軸承損傷的Z主要根源，隻能從軸承的工作條件、潤滑狀況、支承的整體結構以及損傷（shāng）的形式（shì）做出推斷，並借助其他科學的分析方法來驗證。因此，在滾動軸承的實際使用過程中，應該立足於軸承損傷狀況的監測與識別，研究早期故障診斷技術，以預防因軸承損傷而引發（fā）的停機、停產和設備損壞等（děng）重大經濟（jì）損失和人（rén）員（yuán）傷亡事故。
　　5.2 滾動軸承運轉（zhuǎn）中的常用檢查項目
　　軸承運轉中需要監測檢（jiǎn）查的項目主（zhǔ）要有：軸承的（de）滾動聲、振動情況、溫度、潤滑（huá）的狀態等，具體情況如下：
　　（1）軸承的滾動聲對運轉中的軸承的滾（gǔn）動聲的大小及音質進行檢查，即使有輕微的剝（bāo）離等損傷，也（yě）會發出異常音和不規則音。通過對這些聲音的分析，可以作為判斷軸承運行狀況良好與否的（de）依據之一。
　　（2）軸承（chéng）的振動
　　軸承（chéng）振動對軸承的損傷（shāng）很敏感（gǎn），如剝落、壓（yā）痕、鏽蝕、裂（liè）紋（wén）、磨損（sǔn）等都會（huì）在軸承振動測量中反映出來。所以，通過（guò）采（cǎi）用特殊的軸承振動（dòng）測量器（如頻率分析器等）可（kě）測量出振動的大小。通過（guò）對振動頻率的分析，進一步推（tuī）斷異常情況。但是由於測得的（de）數值因軸承（chéng）的使用條件或傳感器（qì）安裝位置等不同而又有所差別，因此需要事先對每台機器（qì）的測量值進行分析比較後確定判斷標準。
　　（3）軸承的溫度
　　通常，軸承的溫度隨（suí）著運轉開始慢慢上升（shēng），1-2小時後達到穩定（dìng）狀態。軸承的正常溫度因機器（qì）的熱（rè）容量，散熱量，轉速及負載而不同（tóng）。如果潤滑、安裝部不合（hé）適，則會導致軸承溫度急驟上升（shēng），出現異常高溫，這時必須停（tíng）止運轉，采（cǎi）取必要的防範措施。使用熱傳（chuán）感器可以隨時監測軸承的（de）工（gōng）作溫度，並實現溫（wēn）度超過規定值時自動報警或停止，防止燃軸等事故的（de）發（fā）生。
　　（4）潤滑
　　潤滑對滾動軸承的疲勞壽命和摩擦、磨損、溫升、振動等有重要影響。沒有良好的潤滑，軸承就不能正常工作。分（fèn）析軸承損壞的原因表明，約40%左右的軸承損壞都與（yǔ）潤滑不良有關（guān）。因此（cǐ），軸承的良好潤滑（huá）是減小（xiǎo）軸承（chéng）摩擦和磨損（sǔn）的有效措施。除此之外，軸承（chéng）的潤滑還（hái）有散熱，防鏽、密封、緩和衝擊等多種作用。軸承潤滑的作用可以簡（jiǎn）要說明如（rú）下：
　　a.在相互接觸的二滾動表（biǎo）麵或滑動表麵之間形成（chéng）一層油膜把（bǎ）二表麵隔（gé）開（kāi），減少接觸表麵（miàn）的摩擦和磨損。
　　b.采用油潤滑時，特別是采用循（xún）環油潤滑、油霧潤滑和噴油潤滑時，潤滑油能（néng）帶走軸承內部（bù）的大部分摩擦熱（rè），起到有效的散熱作用。
　　c.采用脂潤滑時，可以防止外部的灰塵等異物進入軸承，起到（dào）封閉作用。
　　d.潤滑劑都有防（fáng）止金屬鏽蝕的作用。
　　e.延長軸承的疲勞壽命。
　　5.3 滾（gǔn）動軸承故障診斷（duàn）的現狀及發展趨勢
　　自二十世（shì）紀六十年代以來，國內外（wài）學者對軸承的故障診斷做了（le）大量（liàng）的研究工作，各種方法與技巧不斷產生（shēng）、發展和（hé）完善，應用（yòng）領域不斷擴大，診斷精度也不斷提高。時至今日，故障診斷技術己（jǐ）成為（wéi）一門獨立的跨學科的綜合信息處理技術，它以（yǐ）可靠性理論、信息論（lùn）、控製論、係統論（lùn）為理論基礎，以現（xiàn）代測試（shì）儀器和計算（suàn）機為技術手段，結合各種診斷對象（係統、設備、機器、裝（zhuāng）置、工程結構、工藝過程等）的特殊規律而逐步形成（chéng）一門新興的（de）學科。總的來說，軸（zhóu）承故障診斷的發展經曆了以下幾個階段：
　　階段：利用通（tōng）用的頻譜分析儀診（zhěn）斷軸承故障。
　　第二階段：利用衝擊脈衝技術診斷軸承故障。
　　第三階段：利用共振解調技術診斷軸承故障（zhàng）。
　　第四階（jiē）段：以計算機為中心的故障診斷。
　　伴隨（suí）著軸承故（gù）障診斷這四個階段的（de）發展（zhǎn），故障診斷（duàn）理論和新的信號（hào）測試與處理方法也（yě）不斷地出現（xiàn）。但就基於（yú）信號處理技術（shù）的診斷方法而言，可以分為兩大類：一是基於（yú）傳統信號處理的故（gù）障診斷方法，如頻譜分析法、幅值參數指標分析法、衝擊脈衝法（fǎ）、共振（zhèn）解調法等；二是基於現代信號（hào）處理（lǐ）的故障（zhàng）診斷方法，如現代譜分析法、時頻分析法、非高斯信號處（chù）理法、非（fēi）線性技術處理法、智（zhì）能診斷（duàn）法等方法。
　　隨著現（xiàn）代數學、信息科學、計算機技術、電（diàn）子技術、人工智（zhì）能技術、網絡技術等更加廣泛和深入地應（yīng）用，故障診斷（duàn）技術與當前前沿科學的融合是故障診斷技術（shù）的發（fā）展方向。當今故障診斷技術的發展趨勢是傳感器的精密（mì）化、多維化，診斷理論和診斷模（mó）型的多元化，診斷技術的智能化。總（zǒng）的來說，主要表現在下述（shù）幾個方麵：
　　（1）故障診斷的遠程化（huà）
　　（2）故障診斷方法的相互融（róng）合
　　（3）與多元傳感器信息的（de）融（róng）合（hé）
　　（4）診（zhěn）斷（duàn）技術與虛擬儀器的結合
　　5.4 現有診（zhěn）斷技術的局限性及急待解決（jué）的問題
　　在以往的經典信號分析與處理方法中，為了便（biàn）於分析與處理，對待分析對象進行一些理性化（huà）的處理和簡化，例如假設被分析的信號具有線性、平穩性和Z小相位等特征，並在此基礎（chǔ）上形成了完整的理論體係和方法。但是，在（zài）工程實際應用中，這樣的簡化常常忽略了信號（hào）中的一些重要特征，特別是一些非（fēi）平穩的信息，這些信息往往預示著設備狀（zhuàng）態的發展趨勢。利用傳統方法對滾動軸承進行狀（zhuàng）態（tài）監測與分析（xī）時，不能充分反映（yìng）出軸（zhóu）承的真實運轉情況。對於（yú）工作（zuò）在（zài）較為理想工況（kuàng）條件下的（de）簡單機械設備，分析結果尚可（kě）；對於精密機械設備（bèi）或（huò）者是在複雜的工況條件下的設備，則診斷結果常常差強人意，誤診和漏診現象的（de）大量出（chū）現（xiàn），這是影響設備（bèi）狀態監測與診斷技術的推廣和進一步發展的Z主要原（yuán）因。
　　隨（suí）著各種新興的信號與信息處理方法的引入，如（rú）Priestley演變譜、短（duǎn）時Fourier變換、Cohen類時頻表示（如Wigner-Ville分布、Cohen分布）、小波分析、非線性時間序列分析（xī）等，振動信號分析方法（fǎ）在非（fēi）線性（xìng）、非（fēi）穩態和非高斯特征處（chù）理方麵有了長足的進步，帶來了一定的社會和（hé）經濟效益。但是，上述幾種信號處理方法本身也（yě）存在一些固有（yǒu）的缺陷（xiàn），例如並未充分考慮到旋轉機械設備固有的周期（qī）時變特性。演變譜方法要求時變信號（hào）需要具有多個觀測記錄，而短時Fourier變換（huàn）和Cohen類時頻表示（shì）通常要求非平穩信號是慢變化的等等。此外，現有的信號分析技術在低信噪比振動信號的（de）特征提取方麵，並未取得突破性進（jìn）展。滾（gǔn）動軸承的振動信號由（yóu）經曆複雜傳遞途徑所帶來的幹擾，往往（wǎng）造（zào）成（chéng）故障（zhàng）信息淹沒在背景噪聲和幹（gàn）擾之中，從而使信號特征提取變得（dé）異常困難。
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