[发明专利]滚动轴承的自相关函数振动监控方法

说明书

本发明公开了一种滚动轴承的自相关函数振动监控方法，包括如下步骤：采样振动信号，利用振动加速度传感器对振动信号采集；自相关分析，对截取的信号进行自相关分析，并引入无量纲化相关性系数，将分析结果的绝对值趋向于1或0；分析自相关结果，判断自相关系数是否存在接近1的；寻找延时时间，找出各个自相关系数接近与1的点，并获得该点对应的时间节点；获得延时频率，根据得到的各个时间节点确定延时频率；判断故障点，比对延时频率和故障特征频率，并获得故障结论；故障结论分析，如果故障结论为比对成功，则发出警报，否则重新返回采样震动信号。

技术领域

本发明涉及机械故障检测技术领域，具体为滚动轴承的自相关函数振动监控方法。

背景技术

滚动轴承作为机械设备中重要的旋转部件，也是机械设备重要的故障源之一。与其他的旋转机械部件相比，滚动轴承有一个很大的特点，其寿命的离散性很大，根据大量样本的轴承测试可以知道，对于球轴承而言，威布尔分布的斜率通常为1.1，该值越小意味着同一批轴承进行寿命测试或实际运行，越不可能发生集中失效。有的轴承已经大大超过设计寿命却依然完好地工作，而有的轴承远远未达到设计寿命就出现各种故障。所以滚动轴承的故障诊断方法一直是机械故障诊断中重点发展的技术之一。

现有技术中存在使用时域信号波形观察法，和时域信号经傅里叶变换后进行频谱分析的方法，时域信号波形的观察通常不是很直观，很难进行有效的判断。对于频谱分析法而言，是通过在频谱中找出特征故障频率的方法来判断是否有故障，这种方法存在的问题是，由于真实的设备存在其他部件的振动影响和信号采集过程中不可避免引入的干扰，使得滚动轴承的故障信息往往被淹没在强大的背景噪声之中，假设正常轴承和故障轴承信号之间的差异十分微小且不够直观，因此进行简单的时域波形观察和频谱分析并不能准确、有效地判定轴承的运行状态和故障部位。

发明内容

针对现有技术存在的不足，本发明的目的在于提供一种滚动轴承的自相关函数振动监控方法，能够在对滚动轴承进行故障检测时准确的分析出故障点，并且能够避免噪声的影响。

为实现上述目的，本发明提供了如下技术方案：一种滚动轴承的自相关函数振动监控方法，包括如下步骤：

采样振动信号，利用振动加速度传感器对安装在轴承的设备振动信号采集；

信号滤波，将采样获得的振动信号进行高频和噪声滤波；

信号截取，截取一定长度的采样信号进行保存；

自相关分析，对截取的信号进行自相关分析，并引入无量纲化相关性系数，将分析结果的绝对值趋向于1或0；

分析自相关结果，判断自相关系数是否存在接近1的，如果存在则进入下一步骤，否则继续采样振动信号；

寻找延时时间，找出各个自相关系数接近与1的点，并获得该点对应的时间节点；

获得延时频率，根据得到的各个时间节点确定延时频率；

判断故障点，比对延时频率和故障特征频率，并获得故障结论；

故障结论分析，如果故障结论为比对成功，则发出警报，否则重新返回采样震动信号。

作为本发明的进一步改进，采样振动信号所采用的采样频率为26500Hz。

作为本发明的进一步改进，信号滤波中，过滤的波段为高于10kHz的信号。

作为本发明的进一步改进，信号截取的长度是每次采样截取2分钟。

作为本发明的进一步改进，自相关分析中，具体的分析步骤如下，定义x(t)为所截取的信号，定义自相关函数为