滚动轴承状态监测

姓 名： 学 号： 指导老师：

学 院：机械工程学院 班 级：

专 业：测控技术与仪器

轴承状态监测

西南交通大学

摘要：轴承是各类机械设备中的常用部件，也是最易损的部件之一。轴承出现故障而得不到及时更换时，将可能影响整个机械装置的工作，所以要对轴承进行状态监测，以便及时发现轴承的故障。本文对轴承状态监测的流程及各流程的实现进行了较为详细的阐述，说明了进行轴承状态监测的意义及其技术的发展过程，之后介绍了状态监测的基本步骤及各个步骤的实现法，最终完成对轴承状态的正确判断，并对此项技术进行了总结和拓展。 关键字：滚动轴承；状态检测；时域分析；频域分析；神经网络

1

西南交通大学

第一章 研究背景··第3页 录2

目

西南交通大学

1.1 轴承状态监测的意义和重要性··第3页 1.2 常见故障形式··第3页

1.2.1滚动轴承的基本结构

1.2.2 滚动轴承的常见故障形式 1.3 滚动轴承诊断的发展与现状··第5页

1.3.1 滚动轴承诊断的发展 1.3.2 滚动轴承诊断的现状 1.4 常见滚动轴承的法··第6页 1.4.1 温度监测 1.4.2 油液监测

1.4.1 振动监测 1.4.2 声波发射监测 1.5 常见的故障监测传感器··第7页 1.6 常见的特征参数提取手段··第7页

1.6.1 基于时域和频域特征参数的提取法 1.6.2 基于AR模型的特征参数提取法 1.6.3 基于分型理论的特征参数提取法 1.6.4 基于小波分析的特征参数提取法 1.7 常见的模式识别手段··第8页 1.7.1 模糊模式识别法 1.7.2 灰色系统理论法 1.7.3 人工神经网络法 1.8 小结··第9页

第二章 滚动轴承故障的检测与诊断··第10页 2.1 特征提取··第10页 2.1.1 零均值化

2.1.2 时域特征值得提取 2.2 频域分析法··第13页

2.1.1信号频域分析及特征提取

2.2.2 频域特征提取 2.3 时域与频域信号归一化··第15页 第三章 模式识别··第16页 3.1 神经网络识别··第16页 3.2 神经网络测试··第17页 第四章 总结··第17页

第一章 研究背景

3

西南交通大学

1.1 轴承状态监测的意义和重要性

随着科技的发展，现代工业正逐步向生产设备大型化、复杂化、高速化和自动化向发展，在提高生产率、降低成本、节约能源、减少废品率、保证产品质量等面具有很大的优势。

但是，正如文献[1]所述，由于故障所引起的灾难性事故及其所造成的对生命与财产的损失和对环境的破坏等也是很重的，这就使得人们对诸如航空航天器、核电站、热电厂及其他大型化工设备的可靠性、安全性提出了越来越高的要求。故障诊断理论就是为了满足对系统可靠性和安全性要求的提高，减少并控制灾难性事故的发生而发展起来的。

我们可以从查阅文献[2]中得知：滚动轴承与其他机械零部件相比，有一个很独特的特点，那就是其寿命的离散性很大。由于轴承的这一特点，在实际使用中就会出现这样一种情况：有的轴承已大大超过其设计寿命而依然能正常地工作，而有的轴承远未达到其设计寿命就出现各种故障。因此，如果按照设计寿命对轴承进行定期维修：一面，会造成将超过设计寿命而仍正常工作的轴承拆下来作报废处理，造成浪费；另一面，未达到设计寿命而出现故障的轴承没有被及时的发现，直到定期维修时才被拆下来报废，使得机器在轴承出现故障后和报废前这段时间工作精度降低，或者未到维修时间就出现重故障，导致整部机器陷于瘫痪状态。因此，进行滚动轴承工作状态及故障的早期检测与故障诊断，对于设备安全平稳运行具有重要的实际意义。

尤其是我国高速发展的列车行业，滚动轴承是列车走行部中应用最为广泛的机械零件，也是最易损坏的元件之一。状态监测可以及时、准确的掌握设备运行状态、延长轴承的工作寿命。

1.2 常见故障形式

1.2.1滚动轴承的基本结构

滚动轴承是广泛应用于各类机械中的基础件。滚动轴承一般由圈,外圈,滚动体和保持架组成。圈通常装配在轴上，并与轴一起旋转，外圈通常装在轴承座或机械部件壳体中起支承作用。但是在某些应用场合，也有外圈旋转，圈固定或者，外圈都旋转的。

在推力轴承中，与轴配合的套圈称为轴圈,与轴承座或机械部件壳体相配的套圈称为座圈。

保持架的作用是将轴承中的一组滚动体等距离隔开，保持滚动体，引导滚动体在正确的轨道上运动，改善轴承部载荷分配和润滑性能，与无保持架的满装球或滚子的轴承相比，带

4

西南交通大学

保持架轴承的摩擦阻力较小，适用于高速旋转。

1.2.2 滚动轴承的常见故障形式

滚动轴承是转动设备中应用最为广泛的机械零件，同时也是最容易产生故障的零件。如文献[3]作者维成所述，我们可知滚动轴承的常见故障形式有以下几种。

1. 疲劳剥落（点蚀）：滚动轴承工作时，滚动体和滚道之间为点接触或线接触，在交变载荷的作用下，表面间存在着极大的循环接触应力，容易在表面处形成疲劳源，由疲劳源生成微裂纹，微裂纹因材质硬度高、脆性大，难以向纵深发展，便成小颗粒状剥落，表面出现细小的麻点，这就是疲劳点蚀。重时，表面成片状剥落，形成凹坑；若轴承继续运转，将形成大面积的剥落。疲劳点蚀会造成运转中的冲击载荷，使设备的振动和噪声加剧。然而，疲劳点蚀是滚动轴承正常的、不可避免的失效形式。轴承寿命指的就是出现第一个疲劳剥落点之前运转的总转数，轴承的额定寿命就是指90%的轴承不发生疲劳点蚀的寿命。（利用轴承故障检测仪对轴承进行诊断）

2. 磨损:润滑不良，外界尘粒等异物侵入，转配不当等原因，都会加剧滚动轴承表面之间的磨损。磨损的程度重时，轴承游隙增大，表面粗糙度增加，不仅降低了轴承的运转精度，而且也会设备的振动和噪声随之增大。

3. 胶合:胶合是一个表面上的金属粘附到另一个表面上去的现象。其产生的主要原因是缺油、缺脂下的润滑不足，以及重载、高速、高温，滚动体与滚道在接触处发生了局部高温下的金属熔焊现象。 通常，轻度的胶合又称为划痕，重度的胶合又称为烧轴承。 胶合为重故障，发生后立即会导致振动和噪声急剧增大，多数情况下设备难以继续运转。

4. 断裂:轴承零件的裂纹和断裂是最危险的一种故障形式，这主要是由于轴承材料有缺陷和热处理不当以及重超负荷运行所引起的；此外，装配过盈量太大、轴承组合设计不当，以及缺油、断油下的润滑丧失也都会引起裂纹和断裂。

5. 锈蚀:锈蚀是由于外界的水分带入轴承中；或者设备停用时，轴承温度在露点以下，空气中的水分凝结成水滴吸附在轴承表面上；以及设备在腐蚀性介质中工作，轴承密封不，从而引起化学腐蚀。锈蚀产生的锈斑使轴承表面产生早期剥落，同时也加剧了磨损。

6. 电蚀:电蚀主要是转子带电，电流击穿油膜而形成电火化放电，使表面局部熔焊，在轴承工作表面形成密集的电流凹坑或波纹状的凹凸不平。

7. 塑性变形（凹坑及压痕）:对于转速极低（n＜1 r/min）的轴承，或间歇摆动的轴承，其故障形式主要是永久性塑性变形，即在滚道上受力最大处形成凹坑。发生塑性变形，主要与过大的挤压应力有关，例如，工作载荷过重，冲击载荷过大，热变形影响等。轴承出现凹坑后，会产生很大的振动和噪声。此外，当硬颗粒从外界进入滚动体与滚道之间时，会在滚道表面形成压痕。

8. 保持架损坏:润滑不良会使保持架与滚动体或座圈发生磨损、碰撞。装配不当所造成的保持架变形，会使保持架与滚动体或座圈之间产生卡涩，从而加速了保持架的磨损。保持架磨损后，间隙变大，与滚动体之间的撞击力增大，以致使保持架断裂。

1.3 滚动轴承诊断的发展与现状

1.3．1滚动轴承诊断的发展

5

西南交通大学

通过查阅文献[4]，可知机械故障诊断技术最早出现于20世纪六十年代的美国。1967年，美国宇航局(NASA)创立了机械故障预防小组(MFPG)。故障诊断在英国的发展也比较早，以R.A.Collacott为首的保健中心与上世纪六年代末七十年代初就开始研究状态监测与故障诊断技术南安普敦大学与英国钢铁公司首次采用无量纲参数一一峭度来判断滚动轴承的工况。在其他一些欧洲，故障诊断水平也很高，比如瑞典的SPM公司。

在亚洲，日本故障诊断领域处于领先地位。其主要优势是民用领域，如:交通运输、钢铁、油和化工等。我国在故障诊断技术面起步较晚，研究的场所主要集中在高校。在交通大学和西北工业大学一些高校，目前己经在旋转机械的故障诊断面取得了一定的突破，研制出了相关的故障诊断系统。作为机械设备中一个用途广泛，且十分重要的部件，总体上说，滚动轴承故障诊断技术的发展经历了一个缓慢的过程，目前正日益发展成为多学科交叉的前沿性学科。具体来说，可以分为如下三个阶段:

第一阶段:不借助任监测和诊断仪器，全凭工程技术人员的经验，利用眼、鼻，耳等人体器官识别，这种式局限性大，很难对机械设备的故障进行实时、准确的判断。

第二阶段:利用计算机进行初级的故障诊断。进入二十世纪六十年代，计算机技术的发展，FFT算法的出现，使计算机的数字信号处理有了坚实的理论基础，频谱分析从理论变成了现实。在理论计算时，人们根据滚动轴承的特性计算出其振动的特征频率，然后利用FFT处理振动信号，对照特征频率对振动信号进行分析，从而判断滚动轴承是否存在故障。但由于噪声的影响，这种法效果不是特别理想。随后，滚动轴承故障诊断领域出现了共振解调技术，该法可以有效提高信噪比，凸显故障特征。这一法在滚动轴承故障诊断领域应用很广。

第三阶段:二十世纪九十年代后，信号处理面的小波技术及人工智能面的神经网络技术出现并逐渐发展，对故障诊断产生了很大影响。将这两项技术应用于滚动轴承故障诊断领域，可以使滚动轴承故障诊断技术由初级化或人工化，走向智能化。这两项技术的发展空间广阔，实用价值巨大，成为了国外专家和学者研究的热点课题。随着这两项技术走向高度发展和成熟，滚动轴承的智能化诊断水平也会越来越高。除了以上提到的各个阶段滚动轴承诊断法外，还有一些滚动轴承故障诊断法也值得注意，它们在某些时候特别有用。如，滚动轴承的油液分析法，图象分析法等。这些法对于工况和当时的环境要求比较高，适用围相对较小。

1.3.2 滚动轴承故障诊断的现状

通过查阅文献[2]，我们可知故障诊断技术己成为一门独立的跨学科的综合信息处理技术，它以可靠性理论、信息论、控制论、系统论为理论基础，以现代测试仪器和计算机为技术手段，结合各种诊断对象（系统、设备、机器、装置、工程结构、工艺过程等）的特殊规律而逐步形成一门新兴的学科。

随着现代数学、信息科学、计算机技术、电子技术、人工智能技术、网络技术等更加广泛和深入地应用，故障诊断技术与当前前沿科学的融合是故障诊断技术的发展向。当今故障诊断技术的发展趋势是传感器的精密化、多维化，诊断理论和诊断模型的多元化，诊断技术的智能化。

1.4 常见滚动轴承的监测法

机器在正常工作的条件下其转轴总是匀速转动的. 由轴承的结构可知, 当轴承某元件的

6

西南交通大学

工作而产生缺陷时, 由加速度传感器所测取到的轴承信号具有期性冲击的特征，由信号理论可知, 时域中短暂而尖锐的冲击信号变换到频域中去时必具有宽频带的特性, 而非冲击的干扰信号则不具有上述特性，所以时域中的期性冲击与频域中的宽频带特性构成了轴承故障信号区别于其它非冲击性干扰信号的基木特征。

1.4.1 温度监测

用温度传感器检测轴承座或轴承外的箱体处的温度，来判断轴承的工作状态是否正常。温度检测对轴承载荷、速度和润滑情况的变化比较敏感，尤其对润滑不良而引起的轴承过热现象很敏感。但是，当轴承出现早期点蚀、剥落、轻微磨损等比较微小的故障时，温度检测就无能为力了。因此，这一法有其明显的不足。

1.4.2 油液监测

从轴承所使用的润滑油中取出油样，通过收集和分析油样中金属颗粒的大小和形状来判断轴承的受损情况。但是这种法只适用于润滑有轴承，对于脂润滑来说，就不适用了。同时，可能受到从外围部件上掉下的颗粒的影响，使判断结果的准确性受影响。这种法也有其局限性。

1.4.1 振动监测

通过安装在轴承底座或箱体恰当位置上的振动传感器检测轴承的振动信号，并对采集到的信号进行分析和处理来判断轴承的状态，振动法具有如下优点： 一、适用于各种类型，各种工况的轴承。二、可以有效地诊断出早期的故障。三、信号的测试及处理简单。四、诊断结果十分可靠等。因此在实际中得到了广泛应用。

1.4.2 声波发射监测

超声波是指频率大于20 kHz，并且能在连续介质中传播的机械波。常用的超声波检测法有共振法、穿透法、脉冲反射法等。

脉冲反射法是通过部缺陷或者试件的底部反射回波的情况来对试件中缺陷的大小和位置进行评估。在金属板中缺陷的定位判断、检测套管和腐蚀和缺陷、人体血管壁超声传输特性研究、钢管的厚度测量、混凝土部结、引等领域都得到广泛的应用。

共振法是根据声波在试件中呈共振状态来测量试件厚度或判断有无缺陷的法。大学声学研究所研制的超声共振自动测试系统列主要用于表面较光滑的工件的厚度检测[9]、金属焊接残余应力检测等

1.5 常见的故障监测传感器

传感器是一种检测装置，能感受到被测量的信息，并能将感受到的信息，按一定规律变换成为电信号或其他所需形式的信息输出，以满足信息的传输、处理、存储、显示、记录和控制等要求。

通过查阅文献[10]，我们可以知道轴承检测一般采用振动传感器、压电加速传感器、声

7

西南交通大学

波传感器、温度传感器等

1.6 常见的特征参数提取手段

早期的监测和诊断法主要基于傅立叶频谱分析、时间序列模型的平稳振动信号分析法。傅立叶频谱分析是通过查看频谱图中是否有明显的故障频率波峰存在，从而判断轴承是否正常运行，这种法诊断出来的轴承往往已经有了较重的损伤，对早期的轴承故障诊断不够灵敏。通过查阅文献[5]和[6 ]，我们知道常用的模型有ARMA模型、AR模型、MA模型等。为了提高信噪比和分析效能，时域平均法、倒频谱分析、包络分析、数字滤波技术、自适应技术、主分量技术、细化谱技术、双谱技术、全息谱技术等分析技术被不断地充实到故障诊断的理论和法中。

1.6.1 基于时域和频域特征参数的提取法

在时域分别抽取如下九种特征值：均根值，峰值，峰值因子，峭度因子，脉冲因子，裕度系数，波形因子。其中均值表示随机过程的中心趋势，随机过程都是围绕着它聚集和波动，是随机过程的静态分量。均值用于故障诊断的优点是检测值较峰值稳定。差描述了随机过程在均值围的散布程度，是随机过程的动态分量。峰值反映了信号偏离平均值的程度。峰值因数表示波形是否有冲击的指标。峰值因数不受振动信号的绝对水平所影响，所以传感器的灵敏度即使有变动，也不会出现测量误差。峭度系数表示轴承振动信号振幅的规则性，当过大时则意味着有故障出现。脉冲因子反映了振动脉冲的频率。裕度系数反映信号冲击程度的一个指标，对轴承的冲击故障较为敏感。频域特征参数指标主要有重心频率FC、均频率MSF、均根频率RMSF、频率差VF、频率标准差RVF。

1.6.2 基于AR模型的特征参数提取法

AR模型是一种线性预测，即已知N个数据，可由模型推出第N点前面或后面的数据（设推出P点），所以其本质类似于插值，其目的都是为了增加有效数据，只是AR模型是由N点递推，而插值是由两点（或少数几点）去推导多点，所以AR模型要比插值法效果更好。

AR模型定阶准则可以分为两类: 线性代数法和信息量准则法。线性代数法需要计算矩阵的秩, 计算量大,不易于工程实时实现。信息量准则法是设定一个与AR阶数、线形预测误差差相关的性能指标,选择使这个性能指标达到最小的阶数,依此作为定阶原则来确定AR 阶数。它的优点是计算量小,易于实现,不需要选择不确定性因素,而且这种基于信息量准则的法具有明确的物理意义。

1.6.3 基于分型理论的特征参数提取法

分形理论(Fractal Theory)是当今十分风靡和活跃的新理论、新学科。分形理论的最基本特点是用分数维度的视角和数学法描述和研究客观事物，也就是用分形分维的数学工具来描述研究客观事物。它跳出了一维的线、二维的面、三维的立体乃至四维时空的传统藩篱，更加趋近复杂系统的真实属性与状态的描述，更加符合客观事物的多样性与复杂性。

分形是一些简单空间上一些“复杂”的点的集合,这种集合具有某些特殊性质,首先分形是

8

西南交通大学

所在空间的紧子集,并具有下述典型的几性质:

(1)分形集都具有任意小尺度下的比例细节,或者说它具有精细的结构;

(2)分形集不能用传统的几语言来描述,它既不满足某些条件的点的轨迹,也不是某些简单程的解集;

(3)分形集具有某种自相似的形式,可能是近似的自相似或者统计的自相似; (4)一般分形集的“分形维数”格大于相应的拓扑维数.

1.6.4基于小波变换的特征提取法

小波变换作为一种非平稳信号分析法,其具有灵活可变的时间- 频率窗,在高“中心频率”时自动变窄。因此, 小波变换不但能够有效地从信号中提取信息, 而且对于检测高频信号和研究低频信号具有较好的效果。并且小波变换通过伸缩和平移等运算功能对函数或信号进行多尺度细化分析,准确地再现出原始信号及其奇异点的位置。小波变换是把基本小波j(t)做位移t 后,在不同尺度a下与待分析信号x(t) 做积。

通过Mallat 分解,可将离散信号序列{ Xn}在二进制小波变换下,得到 j ( j =1, 2,L m )级的平滑逼近系数和细节系数:

通过Mallat 重构,可得到离散信号序列{Xn}的第j -1级重构信号:

1.7 常见的模式识别手段 1.7.1 模糊模式识别法

模糊模式识别 (pattern recognition)是近30年来得到迅速发展的人工智能分支学科[9]。但是，对于什么是“模式”，或者什么是机器(也包括人)能够辨认的模式，迄今尚无确切的定义。这里，我们只能形象地解释说，人之所以能识别图像、声音、动作，文字字形、面部表情等等是因为它们都存在着反映其特征的某种模式。这种解释仍属同义反复，根本没有诠释模式的涵和外延。连人工智能专家卡纳尔(L.Kanal)也认为：“如果一旦出现了对模式的定义并被证实能够推动理论的发展，那将标志着人类智力的一大进步。虽然如此，目前的局面并不影响模式识别在各领域中广泛的应用。”

人类对模式识别过程的机理目前仍然不是很清楚。对具体事物的识别主要是心理现象，对抽象事物的识别主要是思维现象。当一个人对于具体事物的认识，涉及人与客观事物在人类感官中所引起的刺激之间的关系。当一个人感受到一个模式时，他把此感觉与他从自己过去的经验中得来的一般概念或线索结合起来，并作出归纳性的推理判断。由于客观事物的特征存在不同程度的模糊性，使得经典的识别法越来越不适应客观实际的要求，模糊识别正是

9

西南交通大学

为了满足这一要求而产生起来的。

模糊识别的模糊集法即模糊模式识别是对传统模式识别法即统计法和句法法的有用补充，就是能对模糊事物进行识别和判断，它的理论基础是模糊数学。模糊模式识别就是在模式识别中引入模糊数学法，用模糊技术来设计机器识别系统，可简化识别系统的结构，更广泛、更深入地模拟人脑的思维过程，从而对客观事物进行更为有效的分类与识别。

1.7.2人工神经网络法

通过查阅文献[9]，我们可以知道神经网络是生命科学与工程科学相互关联，相互交叉，相互促进的一门科学。神经元网络从人脑的生理学和心理学着手，通过人工模拟人脑的工作机理来实现机器的部分智能行为，是信息处理中的一种崭新的法。神经网络以非线性为基础，模拟人脑细胞的分布式工作特点和自组织功能实现并行处理、自学习和非线性映射等能力，具有高度的学习联想能力。目前神经网络己经在智能控制、模态识别、非线性优化、自适应滤波、语音识别、机器人工程、生物医学等领域获得了广泛的应用

它是由一个输入层，一个或多个隐层以及一个输出层组成，上下层之间实现全连接，而每层神经元之间无连接。BP神经元有n个输入，每个输入都通过一个适当的权值

i(i=1，

2，…，n)连接到神经元节点上。输出函数为yfS,，S即为全部输入的加权值求和，

Sixi，并且S作为激活函数f的输入，激活函数的另一个输入是神经元的阈值。

在正向传播进程中，输入信息从输入层经隐层加权处理传向输出层，经功能函数运算后得到的输出值与期望值进行比较，若有误差，则误差反向传播，沿原先的连接通道返回，通过逐层修改各层的权重系数，减小误差。随着这种误差逆向传播修正的不断进行，网络对输入模式响应的正确率也不断上升。

10

西南交通大学

1.8 小结

滚动轴承被广泛应用于各类机械中，目前世界上已经有了很多很成熟的滚动轴承的检测措施。近些年来，随着传感技术和信号分析技术的不断发展，轴承故障的诊断变得越来越可靠。通过查阅相关资料，我知道了滚动轴承状态监测的重要性，常见的故障及产生原因，还了解了信号的采集需要种传感器以及信号有哪几种处理的法，我希望我在接下来的分析中可以达到更及时、正确地对轴承各种异常状态或故障状态做出诊断，预防和消除故障，保证轴承发挥最大的设计能力，以便在允的条件下充分挖掘设备潜力，延长使用寿命，降低设备安全寿命期费用。

第二章 滚动轴承故障的检测与诊断

2.1 特征提取

2.1.1零均值化

在测试中由数据采集所得的原始信号，在分析前需要进行预处理，以提高数据的可靠性和真实性，并检查信号的随机性，以便正确地选择分析处理法。本设计中，我们采用零均值化处理。

零均值化处理又称中心化处理。信号的均值相当于一个直流分量，而直流信号的傅里叶变换是在ω=0处的冲激函数，因此若不去除均值，在作信号谱分析时，将在ω=0处出现一个大的谱峰，并会影响在ω=0左右处的频谱曲线，使它产生较大的误差。

11

西南交通大学

未做零均值化的频域图 做了零均值化的频域图

设采样数据为 (n=1，2，…，N)，其均值通过下式计算: X=1N理:

xn1Nn进行零均值处

nxnX 处理后就得到n以均值为零的一系列新信号，其中n=1,2LN

数据经过零均化处理之后，可得故障轴承与正常轴承的对比图（时域）：

故障信号

正常信号

12

西南交通大学

可见故障轴承的时域振动峰值较正常轴承要大很多。

2.1.2时域特征值得提取

（1）在时域可抽取如下九种特征值：均根值，峰值，峰值因子，峭度因子，脉冲因子，裕度系数，波形因子。 均值：

均值表示随机过程的中心趋势，随机过程都是围绕着它聚集和波动，是

随机过程的静态分量。均值用于故障诊断的优点是检测值较峰值稳定。 差：均根值：关性。 峰值：

描述了随机过程在均值围的散布程度，是随机过程的动态分量。

其与轴承表面波纹等缺陷引起的无规则振动波形的异常有较好的相

反映了信号偏离平均值的程度。

峰值因子：峰值因数表示波形是否有冲击的指标。峰值因数不受振动信号的绝对

水平所影响，所以传感器的灵敏度即使有变动，也不会出现测量误差。

峭度：系数表示轴承振动信号振幅的规则性，当过大时则意味着有故障出现。

脉冲因子：反映了振动脉冲的频率。

裕度系数：反映信号冲击程度的一个指标，对轴承的冲击故障较为敏感。

波形因子：用来判定滚动轴承的损伤类型。

时域特征值 （2）时域特征的提取 故 障 组 样本 G2015 G2515 G3015 G20610 G25610 G30610 均值 差 (e-015) -2.1915 260.78 10.914 1874.2 5.4697 2211.1 -4.8468 2984.5 -7.9051 2191 3.9769 2171.7 0.02480 2290.7 -4.1064 1954.4 均值 0.3611 0.3061 0.3325 0.3310 0.3295 0.3384 0.3126 峰值 2.4805 峰值 因子 6.8694 峭度 系数 12.6793 脉冲 因子 12.3262 裕度 系数 17.4748 波形 因子 1.7944 2.2375 2.4400 2.4060 2.4830 1.7160 1.6845 13

7.3091 7.3383 7.2693 7.5352 5.0705 5.3887 10.5777 11.4415 11.2367 11.7691 10.2904 11.5451 11.5277 12.0859 4.0095 4.1403 6.6074 7.0025 14.9980 1.5654 15.6604 1.6038 17.1272 1.7978 15.3466 1.5882 16.0493 1.6039 7.9567 8.3826 1.3031 1.2995 0.3863 2.5875 6.6982 12.5934 12.0418 Z2015 Z2515 西南交通大学

正 常 组 Z3015 Z20610 Z25610 Z30610 10.669 7.3908 2015.8 1983.2 0.3175 0.3195 0.3149 0.3200 1.4955 1.4735 1.7005 4.7106 4.6793 5.3143 4.1531 3.6273 3.8832 3.9758 6.1149 5.6437 6.0861 6.9138 7.3148 6.7512 7.3253 8.3115 1.2981 1.2878 1.3006 1.3010 -0.4467 2041.2 -0.0122 2047.8 1.4000 4.3823 列出时域参数的数字表后可以简单分析，故障轴承和正常轴承在差，峰值，峭度系数，裕度因子，脉冲因子，波形因子差别较为明显，而在均值，均根值差别不明显。对数据进行时域特征值归一化处理更可以看出明显差别。做出数据图来分析。 时域特征值归一化数据 样本 均值 差 均值 峰值 峰值 因子 峭度 系数 脉冲 因子 1.0000 0.8676 0.9166 0.9574 0.8831 0.9640 0.1442 0.2033 0.0705 0 0.0662 0.1901 裕度 系数 1.0000 0.7690 0.8308 0.9676 0.8015 0.8671 0.1124 0.1521 0.0526 0 0.0535 0.1455 波形 因子 故 障 组 G2015 G2515 G3015 G20610 G25610 G30610 0.3036 1.0000 0.7107 0.1625 0 0.6314 0.4214 0.2019 0.9870 0.3963 0.8128 0.4194 0 0.5924 0.7161 1.0000 0.7087 0.7016 0.7453 0.6218 0.6443 0.6537 0.6324 0.6561 0.6858 0 0.3292 1.0000 0.3105 0.2918 0.4027 0.0810 0.1421 0.1671 0.1097 0.1733 0.9099 0.7053 0.8758 1.0000 0.8472 0.9120 0.2661 0.2396 0.0804 0 0.0619 0.2531 0.7888 0.9283 0.9375 0.7345 0.9157 1.0000 0.2183 0.3192 0.1041 0 0.0942 0.2956 1.0000 0.7678 0.8406 0.9905 0.7361 0.8728 0.0422 0.0567 0.0581 0 0.0283 0.0385 0.9933 0.5443 0.6196 1.0000 0.5890 0.6198 0.0300 0.0229 0.0202 0 0.0251 0.0259 正 常 组 Z2015 Z2515 Z3015 Z20610 Z25610 Z30610

2.2频域分析法

14

西南交通大学

2.2.1信号频域分析

完成滚动轴承状态监测的模式识别过程，需要多参数指标，一种是时域参数指标，一种是频域参数指标，由此才能得到较为准确的结果。 对以经过零均值化的数据进行频域分析，通过运用FFT进行计算，得到信号频域的时间-幅值图。

取G2015和Z2015的频谱图进行比较，用Matlab程序编程可得如下图所示的结果：

由上图的对比可知正常轴承和故障轴承的频谱在多频率点处存在着很明显的差异。由此，可以在多组样本均存在的正常轴承与故障轴承的差异频率点处抽取作为特征值，进行模式识别。

2.2.2频域特征提取

下面作出多组样本的频谱图，进行比照，以此发现正常轴承与故障轴承频谱图上的普遍差异。选取正常轴承数据Z2015、Z2515、Z3015、Z20610和故障轴承数据G2015、G2515、G3015、G20610进行分析，由matlab编程实现。

15

西南交通大学

可得到频域特征值表 状态 正常轴承 样本 Z2015 Z2515 Z3015 Z20610 Z25610 Z30610 G2015 故障轴承 G2515 G3015 G20610 G25610 G30610 198.5 247.3 246.6 247.2 179.1 234.6 .1 26.01 26.83 67.97 52.54 52.04 62.98 1754 20.69 30.35 3.737 41.3 17.77 15.47 62.16 120.7 87.09 93.38 .9 148.7 3997 154.4 299.9 132.1 137 232 136.7 37.84 10.44 22.3 11.1 23.53 6.117 4337 106.8 130.5 68.81 92.8 70.81 106.2 8.29 19.48 19.28 24.85 24.35 19.24

用Matlab编写归一化程序，实现各时域特征值归一化的功能，得新的特征值表。

状样本 态 Z2015 正Z2515 常轴Z3015 承 Z20610 198.5 1.0000 0.9968 0.9995 0.6918 1754 0.1169 0.1836 3997 0.5047 1.0000 4337 0.8061 1.0000 0.4952 0.6915 0 0.4288 0.2591 0.4455 16

西南交通大学

Z25610 Z30610 G2015 G2515 故G3015 障轴G20610 承 G25610 G30610 0.9426 0.6873 0.0968 0.0809 0.7689 0.4445 0.1080 0.0147 0.0551 0.0170 0.0593 0.5116 0.8012 0 0.0916 0.0899 0.1355 0.1314 0 0.4030 0.0037 0.1896 0.1199 0.1176 0.1671 0.8068 0.5750 0.6184 0.9324 1.0000 0 0.0896 由上表中数据可以看出正常轴承与故障轴承之间明显的区别，而从下图中也可以形象地看出差异性，所以这4个特征均是有效的特征。

2.3时域与频域信号归一化

正常轴承与故障轴承的有效的时频特征值，归一化后，将有效的特征值进行汇总，作为神经网络中进行模式识别的输入。 正常轴承Z2015-Z30610 0.2661 0.2183 时域特征值 0.0422 0.1442 0.1124 0.0300 0.2396 0.3192 0.0567 0.2033 0.1521 0.0229 0.0804 0.1041 0.0581 0.0705 0.0526 0.0202 0 0 0 0 0 0 0.0619 0.0942 0.0283 0.0662 0.0535 0.0251 0.2531 0.2956 0.0385 0.1901 0.1455 0.0259 17

西南交通大学

1.0000 频域特征值 0.1169 0.5047 0.8061 0.9968 0.1836 1.0000 1.0000 0.9995 0 0.4288 0.4952 0.6918 0.2591 0.4455 0.6915 0.9426 0.0968 0.7689 0.5116 0.6873 0.0809 0.4445 0.8012 正常轴承时频特征值表

故障轴承G2015-G30610 0.9099 0.7888 时域特征值 1.0000 1.0000 1.0000 0.9933 0 频域特征值 0.4030 0.1080 0

0.7053 0.9283 0.7678 0.8676 0.7690 0.5443 0.0037 0.8068 0.0147 0.0916 0.8758 0.9375 0.8406 0.9166 0.8308 0.6196 0.1896 0.5750 0.0551 0.0899 1.0000 0.7345 0.9905 0.9574 0.9676 1.0000 0.1199 0.6184 0.0170 0.1355 0.8472 0.9157 0.7361 0.8831 0.8015 0.5890 0.1176 0.9324 0.0593 0.1314 0.9120 1.0000 0.8728 0.9640 0.8671 0.6198 0.1671 1.0000 0 0.0896 故障轴承时频特征值表

三．模式识别

BP神经网络的识别和测试

在第一章中我们已经介绍了BP神经网络的含义和定义，接下来我们就要用BP神经网络对轴承特征值进行模式识别。

首先将已进行归一化的特征值作为BP神经网络的基础，设计BP神经网络，确定其各个参数。然后建立神经网络并对其进行训练，从而实现模式识别。

3.1神经网络识别

1、输入层和输出层的选择 在轴承状态监测过程中，样本数据来源于实验数据分析后提取的有效特征值。所以网络输入神经元个数为11；网络输出为轴承状态，分为正常轴承和故障轴承，用（0 0）表示故障轴承，（1 1）表示正常轴承，因此网络中只设计2个输出神经元表示这2个状态。综上所述，该BP网络输入层有10个神经元，输出层有2个神经元。 2、隐层的选择

对于轴承的不同状态进行识别，建立神经网络对它进行训练，使用公式n22n11（n1是输入层神经元数，n2是隐层神经元数）来确定隐层个数，由于输入为10个神经元，输出为2个神经元，由参考公式可知隐层神经元在21左右。我们设计一个隐层可以随意改变的BP神经网络，通过误差对比确定隐层数目，隐层神经元在18～24之间进行比较。

3、训练参数选择

设定网络的隐含层神经元的传递函数为tansig，输出层神经元的传递函数为logsig，目标误差为0.001，最大训练步数为1000。得到结果：

18

西南交通大学

隐层神经元个数 网络误差y1 18 19 20 21 22 23 24 0.1481 0.1466 0.1506 0.1341 0.1505 0.1444 0.1374 网络训练误差表

此表表在经过1000次的训练后，隐层神经元个数为21的BP网络对函数的逼近效果最好，因为它的误差最小所以这里将网络隐层的神经元数目设定为21。

确定隐层神经元个数后可以确定BP网络的最终结构为： 网络结构 BP三层网络 隐层神经元个数 21 训练函数 目标误差 trainlm 0.001 输入神经元个数 10 输出神经元个数 2 BP神经网络结构表

以最终确定的神经网络进行网络训练。由输出结果可知，训练误差为0.00097181，训练步数为57步。

网络训练误差图

蓝线为实际训练线，黑线为设定的目标误差线。

3. 2神经网络测试

在时频域有效的特征值得到了神经网络，需对神经网络进行测试，判断其是否能正确地实现模式识别的功能。随机选取正常轴承数据Z2015和故障轴承数据G2515进行测试。

得到结果正常轴承Z3015,y=0.9692 0.9680； 故障轴承G2515,y=0.0204 0.0262。

19

西南交通大学

设计时的预期结果正常轴承,y=1 1； 故障轴承,y=0 0。

由测试结果数据的分类完全正确，也就是说前面建立起来的网络对轴承状态的模式识别是完全正确的。以后进行模式识别时，只要将测得的数据输入这个网络就可以根据它的输出结果正确的识别出轴承的状态。

四．总结

通过完成这篇论文，我学会了如进行滚动轴承的故障监测、如进行数据处理、如进行对时域和频域进行数据分析、如采用BP神经网络进行模式识别，了解了什么是BP神经网络，明白了为什么要进行零均值化和归一化、掌握了matlab的基本编程法和作图法，并最终独立完成了轴承故障检测的模式识别。

［参考文献］

[1]. HENAO H,KIA S H,CAPOLINO G.Torsiona lvibration assessment and gear fault diagnosis in railway traction system[J].IEEE Transactions on Industrial．Electronics,2011,58(5):1707-1717 [2].虞和济，庆大，等.设备故障诊断工程.北京:冶金工业出版社，2001 [3].维成.铁路车辆滚动轴承常见故障及发现法[J]. 价值工程,2010.

[4].Gustafsson 0 G, Tallian T. Detection of Damage in Assembled Rolling Bearings. Trans. of ASLE. 1962

[5].晓冬,正嘉,訾艳阳. 滚动轴承故障诊断的多小波谱峭度法[J]. 交通大学学报,2010.

[6].NikolaouNG,AntoniadisIA.Demodulationofvibrationsignalsgeneratedbydefectsinrollingelementbearingsusing complexshiftedmorletwavelets[ J] .MechanicalSystemsand SignalProcessing, 2002, 16(4):677— 694.

[7].瑞峰，滚动轴承故障智能诊断法的研究与实现.理工大学，2009

[8]Juha Miettinen Condition Monitoring of Grease Lubricated Rolling Bearings by Acoustic Emission Measurements，2000

[9]PIYUSH M. PATEL，DR. J. M. PRAJAPATI，A REVIEW ON ARTIFICIAL INTELLIGENT SYSTEM FOR BEARING CONDITION MONITORING，2011

[10]瑞峰，滚动轴承故障智能诊断法的研究与实现.理工大学，2009

20