摘要：在滚动轴承的故障检测与分析中，首先必须对采集到的振动信号进行处理，通常采集不到原始信号，利用常规的时域或频域分析方法很难提取平稳和非线性复信号的振动特性。小波分析就是其中之非平稳非线性信号的时频分析方法，能有效地提取信号的时频特性。
关键词：轴承故障；检测技术；小波分析
前言
机械滚动轴承是机器运行中的主要工作部件，一旦其受到损害将拉低整个工程的进度，甚至会在挖矿时造成不必要的危险，因此，对于机械运行中机械轴承是否处于良好的运行状态是非常重要的，经过科研人员不断的探索，最终决定采用小波分析技术对矿山机械轴承故障进行检测，其优点在于不仅减少了工作噪音和地表噪音对检测系统的干扰，还提高了检测的可信度和精准性。
1滚动轴承的故障机理
滚动轴承是机器设备的关键部分，在设备系统中扮演着非常重要的角色。它的作用主要是利用两轴承间的滚动摩擦来代替原来面与面间的滑动摩擦，从而减少由摩擦带来的能量损失。滚动轴承可以承担来自各方的负荷，根据不同的滚动方式，轴承可分类为球形、圆柱形、鼓形和锥形滚动轴承。一般的轴承架构通常包含内、外圈、支撑架和滚轮四个部分。轴承的外圈通常固定在基座上不动，而其内圈和传轴一起转动，也有少数轴承内、外圈和传轴一起转动。轴承的滚轮一般在内外圈之间滑动，这样可以大大减少各部件间的摩擦力，减少系统的摩擦损失。轴承在运行一段时间后，会出现或多或少的故障情况，引起轴承故障的原因较多，通常有轴承部件装配不合理、工作环境恶劣、轴承过载以及部件腐蚀等。即便是在各种理想条件下运行，轴承一般也会出现磨损或断齿的现象。如果轴承出现故障没有及时整修，则会使得轴承故障得以加剧，更甚者会导致系统奔溃。在实际工作中，轴承故障形式和原因各异，常见的故障来源有以下三种：
1）轴承结构发生变形。在轴承超负荷运行时，轴承的部件会发生错位或变形等情况。
2）轴承部件的制造误差。这类误差会使得轴承不能在合理的状态下运行，同时导致系统出现故障。
3）故障轴承引起的振动。在轴承运行时，如果系统中残存异物或轴承出现断裂等情况，通常会导致轴承故障振动。
2小波分析技术的工作原理和检测效果
为解决矿山机械轴承故障的分析中存在的问题，人们提出了许多的解决方案，例如采用冲击能量分析法或者冲击脉冲计数法对机械轴承的故障进行分析等。除了前面提及的分析方法之外，还有峰值因子法和峭度因子法，这些分析方法统称为时域分析方法。接着来说一下频域分析方法，其主要分为功率谱分析、倒谱分析、双谱分析和包络解调分析等几种分析方式，在上述几种频域分析方式中，包络解调分析的使用范围是最为广泛的，其因为可以从复杂的调幅振动信号中将轴承故障信息分离出来，所以被应用在大部分地区。下面简单详细说一下包络解调分析，包络解调分析主要用来分析调幅/调频信号，其主要分为全波整流法、检波滤波法、复调制法、Hilbert变化法等几种方法，这几种方法在实验的过程中得出的结果一般是相同的，但其实现包络解调的方式确大不相同，除此之外，上述几种方法都需要收集共振响应在相对应的窄带滤波过程中，但是在收集的过程中往往会遇到一些困难，因为由于轴承故障所引起的共振频带往往不少，为收集共振响应带来了一定的难度。而小波变化便可以解决这一问题，小波分析是一种有效的数学分析工具，已经应用于很多领域。
期刊文章分类查询,尽在期刊图书馆小波分析在本质上是利用多分辨技术来进行时频分析的一种方法，它能有效的克服经典的傅里叶变换在局部特性表示方面的不足，同时由于利用了多分辨技术，提高了频率分辨率。目前在滚动轴承故障检测分析方面，小波分析有很大的研究发展空间。小波分析利用带通滤波原理，可以通过合适的小波基选择进行诊断信号的分解，从而可以得到一系列频带中信号的信息变化特性，最后依据这些变化特征提取到反映轴承振动规律的信号特征量，根据这些特征量来进行轴承故障的监测。小波分析利用多分辨技术，可以在不同尺度下描述信号的特征。目前，小波分析已广泛应用于各领域中。因为它的带通滤波的特性可以使经过小波的无用信号被分解掉，从而得到每一频带内振动的情况，进而总结出每一频带内振动信号的变化规律，最后整理出可以反映机械轴承受到冲击而产生的真实的特征频带信号，并用该信号作为检测轴承运行状态的数据。包络解调分析主要能通过小波变换实现的方法为，先获得解析信号，其过程为将原始故障信号进行Hilbert变换，然后将获得的解析信号做小波变换，使其通过小波变化后在各个尺度上的本质仍为解析信号，然后通过对该变换结果取模的方式得到各个尺度上的包络，然后再用一次傅里叶变换，即可得到小波包络谱，从而完成了小波变换的包络调节分析。进而提高了对机械轴承故障的检测准确性及检测效率。从试验效果看出，包络解调分析方法可以很好的检测出机械轴承故障，有很高的使用价值。以机械轴承为研究对象，在小波分析技术的支持下，科研人员做了相关的实验，该实验是以探究如何通过小波分析技术来确定机械轴承故障的发生位置为目的，以降低噪音对故障检测为原则进行的，其得出的相关结论也对更好的应用小波分析技术提供了理论上的支持，是对用小波分析技术探测机械轴承故障的肯定和支持。
3滚动轴承故障诊断的小波分析法步骤
基于小波分析的信号处理方法，其步骤为：
1）采样，对收集的信号，通常需要进行采样，不同的应用条件，其采样率会不同。
2）信号分解，在得到采样数据后，通常对其进行多层分解，分解可以得到各层的小波系数。
3）信号压缩，根据小波系数的大小，可以舍弃一部分系数小的分量，从而达到信号压缩的目的。
4）信号重构，对压缩后的信号数据，可以根据系数重构原始信号。
由于轴承自身的结构特点，在其运行一段时间后会出现一些装配结构误差和磨损等故障，这些故障一般来源于轴承超负荷运行，轴承故障会是设备产生振动信号。轴承根据其信号的不同特点可以分为损伤故障和磨损故障，损伤故障通常发生在部件表面，当损伤点经过某部件的表面时，传感器会接收一冲击信号，此冲击信号为一宽带脉冲信号，这样的宽带信号能涵盖系统的各频率带。损伤故障产生的振动信号通常振幅较小，容易被大的振动信号掩盖，一般不能通过信号的功率谱进行分辨。小波分析具有时间和频率的多分辨率的特点，对于故障引起的振动信号，通过小波分析可以在多分辨率的细节上能清楚的进行分辨，因此，利用小波分析来检测滚动轴承故障，是一种有效的检测方法。通常先对采集的信号进行小波变换，根据小波系数，对包含有用信息的信号进行重构，然后，对重构的信号进行Hilbert变换，分析得到的频谱特点进行故障检测。
结束语
运用小波分析技术不仅可以检测出是否发生了故障，还可以检测出故障发生的部位，从而大大减少了停工的时间，促进了施工进度，同时小波分析技术还避免了建立机械轴承振动信号的数学模型的麻烦，同时其还具有很多优点，例如，特征参量比较少、故障特征突出等，非常适合应用于矿山机械轴承故障的检测。
参考文献
[1]陈大禧，朱铁光大型回转机械诊断现场实用技术[M]北京:机械工业出版社，2017：15.
[2]周小勇,叶银忠小波分析在故障诊断中的应用[J]控制工程,2006,13(1):70-73.
论文作者:张文义
论文发表刊物:《防护工程》2018年第33期
论文发表时间:2019/2/25
标签：轴承论文; 信号论文; 故障论文; 小波论文; 包络论文; 机械论文; 频带论文; 《防护工程》2018年第33期论文;