基于全矢CYCBD的滾動軸承故障診斷：理論方法與實踐

基于全矢CYCBD的滾動軸承故障診斷：理論、方法與實踐一、引言1.1研究背景與意義在現(xiàn)代工業(yè)生產(chǎn)中，旋轉(zhuǎn)機械作為關(guān)鍵設備廣泛應用于各個領(lǐng)域，如航空航天、能源電力、交通運輸、機械制造等。滾動軸承作為旋轉(zhuǎn)機械的重要部件，承擔著支撐和傳遞載荷的關(guān)鍵作用，其運行狀態(tài)的可靠性直接影響到整個設備的性能和生產(chǎn)效率。然而，由于滾動軸承在復雜的工況條件下運行，受到交變載荷、沖擊、磨損、潤滑不良等多種因素的影響，容易出現(xiàn)故障，如疲勞剝落、裂紋、磨損、點蝕等。一旦滾動軸承發(fā)生故障，可能導致設備停機、生產(chǎn)中斷，甚至引發(fā)嚴重的安全事故，給企業(yè)帶來巨大的經(jīng)濟損失和社會影響。據(jù)統(tǒng)計，在旋轉(zhuǎn)機械的故障中，約有30%是由滾動軸承故障引起的。在一些關(guān)鍵行業(yè)，如航空發(fā)動機、風力發(fā)電機等，滾動軸承故障導致的損失更為嚴重。例如，航空發(fā)動機中的滾動軸承故障可能導致飛機失事，造成機毀人亡的慘??；風力發(fā)電機中的滾動軸承故障會使風機停機，影響電力供應，增加維修成本。因此，對滾動軸承進行準確、及時的故障診斷，提前發(fā)現(xiàn)潛在的故障隱患，采取有效的維修措施，對于保障設備的安全穩(wěn)定運行、提高生產(chǎn)效率、降低維修成本具有重要的現(xiàn)實意義。傳統(tǒng)的滾動軸承故障診斷方法主要包括振動分析法、溫度監(jiān)測法、油液分析法等。這些方法在一定程度上能夠檢測出滾動軸承的故障，但存在一些局限性。例如，振動分析法容易受到噪聲干擾，對于早期微弱故障的檢測能力有限；溫度監(jiān)測法只能檢測到故障發(fā)生后的溫度變化，無法提前預警；油液分析法需要定期采集油樣，分析過程復雜，且不能實時監(jiān)測軸承的運行狀態(tài)。隨著信號處理技術(shù)和智能算法的不斷發(fā)展，盲反卷積方法在滾動軸承故障診斷中得到了廣泛應用。最大二階環(huán)平穩(wěn)盲反卷積（CYCBD）作為一種有效的盲反卷積方法，能夠利用信號的二階循環(huán)平穩(wěn)特性，從復雜的觀測信號中恢復出故障源信號，增強故障特征，提高故障診斷的準確性。然而，傳統(tǒng)的CYCBD方法在實際應用中存在一些問題，如對循環(huán)頻率和濾波器長度等參數(shù)的依賴性較強，需要先驗知識進行參數(shù)設置，且在處理多通道信號時，無法充分利用各通道之間的相關(guān)性信息，導致故障診斷性能受限。全矢譜技術(shù)是一種處理多通道信號的有效方法，它能夠?qū)⒍鄠€傳感器采集到的信號進行融合處理，充分利用各通道信號之間的相位、幅值等信息，提高信號分析的準確性和可靠性。將全矢譜技術(shù)與CYCBD方法相結(jié)合，形成全矢CYCBD方法，有望克服傳統(tǒng)CYCBD方法的不足，進一步提高滾動軸承故障診斷的性能。全矢CYCBD方法在滾動軸承故障診斷中具有以下優(yōu)勢：一是能夠充分利用多通道信號的信息，提高故障特征的提取能力；二是對循環(huán)頻率和濾波器長度等參數(shù)的依賴性降低，具有更好的自適應能力；三是能夠有效抑制噪聲干擾，增強故障信號的特征，提高故障診斷的準確性和可靠性。因此，全矢CYCBD方法在滾動軸承故障診斷領(lǐng)域具有廣闊的應用前景，對于推動工業(yè)生產(chǎn)的智能化、自動化發(fā)展具有重要的理論意義和實際應用價值。1.2國內(nèi)外研究現(xiàn)狀滾動軸承故障診斷技術(shù)作為保障旋轉(zhuǎn)機械安全運行的關(guān)鍵技術(shù)，一直是國內(nèi)外學者和工程技術(shù)人員研究的熱點。近年來，隨著信號處理技術(shù)、智能算法、傳感器技術(shù)等的不斷發(fā)展，滾動軸承故障診斷技術(shù)取得了豐碩的研究成果。在國外，美國、德國、日本等發(fā)達國家在滾動軸承故障診斷領(lǐng)域處于領(lǐng)先地位。美國西屋公司早在20世紀70年代就開始研究旋轉(zhuǎn)機械的故障診斷技術(shù)，并將其應用于電力系統(tǒng)的大型機組中，取得了顯著的經(jīng)濟效益。德國的西門子公司、日本的NSK公司等也在滾動軸承故障診斷技術(shù)方面進行了大量的研究和應用，開發(fā)出了一系列先進的故障診斷系統(tǒng)和設備。在基于信號處理的故障診斷方法方面，國外學者提出了多種有效的算法和技術(shù)。例如，小波變換技術(shù)能夠?qū)π盘栠M行多分辨率分析，有效地提取信號的時頻特征，在滾動軸承故障診斷中得到了廣泛應用。自適應濾波技術(shù)能夠根據(jù)信號的特點自動調(diào)整濾波器的參數(shù)，提高信號的處理效果，也被應用于滾動軸承故障診斷中。在基于機器學習的故障診斷方法方面，支持向量機、神經(jīng)網(wǎng)絡、隨機森林等算法在滾動軸承故障診斷中表現(xiàn)出了良好的性能。支持向量機能夠在高維空間中尋找最優(yōu)分類超平面，對小樣本、非線性問題具有較好的分類效果；神經(jīng)網(wǎng)絡具有強大的自學習和自適應能力，能夠?qū)碗s的故障模式進行準確識別；隨機森林則通過構(gòu)建多個決策樹并進行投票表決，提高了故障診斷的準確性和穩(wěn)定性。在基于模型的故障診斷方法方面，徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡、支持向量回歸等方法被用于建立滾動軸承的故障模型，通過對模型的分析和預測來實現(xiàn)故障診斷。此外，一些新的故障診斷方法和技術(shù)也不斷涌現(xiàn)，如基于深度學習的故障診斷方法、基于量子計算的故障診斷方法等，為滾動軸承故障診斷技術(shù)的發(fā)展提供了新的思路和方向。在國內(nèi)，滾動軸承故障診斷技術(shù)的研究起步較晚，但近年來發(fā)展迅速。國內(nèi)許多高校和科研機構(gòu)在滾動軸承故障診斷領(lǐng)域開展了深入的研究，取得了一系列重要的研究成果。例如，清華大學、上海交通大學、西安交通大學等高校在滾動軸承故障診斷技術(shù)方面的研究處于國內(nèi)領(lǐng)先水平，提出了許多具有創(chuàng)新性的故障診斷方法和技術(shù)。在基于信號處理的故障診斷方法方面，國內(nèi)學者對小波變換、經(jīng)驗模態(tài)分解、短時傅里葉變換等技術(shù)進行了深入研究，并將其應用于滾動軸承故障診斷中。同時，還提出了一些新的信號處理方法，如局部均值分解、變分模態(tài)分解等，進一步提高了故障特征的提取能力。在基于機器學習的故障診斷方法方面，國內(nèi)學者對支持向量機、神經(jīng)網(wǎng)絡、深度學習等算法進行了大量的研究和應用。通過對不同算法的改進和優(yōu)化，提高了故障診斷的準確率和可靠性。例如，采用深度學習算法對滾動軸承的振動信號進行分析和處理，能夠自動提取故障特征，實現(xiàn)故障的準確診斷。在基于模型的故障診斷方法方面，國內(nèi)學者建立了多種滾動軸承的故障模型，如基于動力學模型的故障診斷方法、基于熱力學模型的故障診斷方法等，通過對模型的分析和求解來實現(xiàn)故障診斷。此外，還將一些智能算法與故障模型相結(jié)合，提高了故障診斷的效率和準確性。最大二階環(huán)平穩(wěn)盲反卷積（CYCBD）作為一種有效的盲反卷積方法，在滾動軸承故障診斷中也得到了一定的應用。國外學者Buzzoni等基于旋轉(zhuǎn)設備故障信號的統(tǒng)計特性，選用具有先驗知識的2階循環(huán)平穩(wěn)性指標（ICS2）作為解卷積目標函數(shù)，利用特征值迭代的方式求解最優(yōu)濾波器，提出了CYCBD方法。該方法在恢復軸承、齒輪等相關(guān)周期性脈沖激勵源時表現(xiàn)出了更好的性能。然而，CYCBD方法在實際應用中存在一些問題，如對循環(huán)頻率和濾波器長度等參數(shù)的依賴性較強，需要先驗知識進行參數(shù)設置，且在處理多通道信號時，無法充分利用各通道之間的相關(guān)性信息，導致故障診斷性能受限。國內(nèi)學者針對CYCBD方法的不足，開展了一系列的研究和改進工作。例如，利用包絡諧波積譜對信號周期頻率進行預估，實現(xiàn)了CYCBD循環(huán)頻率的自適應選取，但濾波器長度的選擇依然依賴于人的主觀經(jīng)驗；提出了一些優(yōu)化搜索最佳濾波器參數(shù)的方法，但搜索范圍仍然需要人為先驗指定，而遍歷尋優(yōu)的時效性不足也限制了該算法在實際診斷中的運用。全矢譜技術(shù)作為一種處理多通道信號的有效方法，在旋轉(zhuǎn)機械故障診斷中得到了廣泛應用。國內(nèi)外學者將全矢譜技術(shù)與其他故障診斷方法相結(jié)合，提出了多種基于全矢譜的故障診斷方法。例如，將全矢譜技術(shù)與神經(jīng)網(wǎng)絡相結(jié)合，利用全矢譜提取故障特征，通過神經(jīng)網(wǎng)絡進行故障模式識別；將全矢譜技術(shù)與小波變換相結(jié)合，對多通道信號進行時頻分析，提高了故障特征的提取能力。然而，將全矢譜技術(shù)與CYCBD方法相結(jié)合的研究還相對較少，目前的研究主要集中在理論分析和仿真驗證階段，實際應用還存在一些問題需要解決。綜上所述，國內(nèi)外在滾動軸承故障診斷及全矢CYCBD相關(guān)研究方面取得了一定的成果，但仍然存在一些不足和空白。例如，現(xiàn)有的故障診斷方法在復雜工況下的適應性和可靠性有待進一步提高；全矢CYCBD方法在實際應用中的參數(shù)優(yōu)化和性能提升還需要深入研究；多源信息融合的故障診斷方法還需要進一步完善等。因此，開展基于全矢CYCBD的滾動軸承故障診斷方法研究具有重要的理論意義和實際應用價值，有望為滾動軸承故障診斷技術(shù)的發(fā)展提供新的思路和方法。1.3研究內(nèi)容與方法1.3.1研究內(nèi)容本文圍繞基于全矢CYCBD的滾動軸承故障診斷方法展開深入研究，具體內(nèi)容如下：全矢CYCBD理論研究：詳細分析全矢譜技術(shù)和最大二階環(huán)平穩(wěn)盲反卷積（CYCBD）的基本原理，深入探討兩者的融合機制，揭示全矢CYCBD在滾動軸承故障診斷中的優(yōu)勢，為后續(xù)研究提供堅實的理論基礎(chǔ)?；谌窩YCBD的滾動軸承故障診斷流程研究：構(gòu)建完整的基于全矢CYCBD的滾動軸承故障診斷流程。首先，對多通道振動信號進行預處理，包括濾波、降噪等操作，以提高信號質(zhì)量；其次，利用全矢CYCBD方法對預處理后的信號進行處理，提取故障特征；最后，運用合適的故障識別方法，如支持向量機、神經(jīng)網(wǎng)絡等，對提取的故障特征進行分類識別，確定滾動軸承的故障類型和故障程度。全矢CYCBD在滾動軸承故障診斷中的實際案例應用研究：選取實際工程中的滾動軸承故障案例，運用本文提出的基于全矢CYCBD的故障診斷方法進行分析和診斷。通過與傳統(tǒng)故障診斷方法進行對比，驗證全矢CYCBD方法在實際應用中的有效性和優(yōu)越性，同時針對實際應用中出現(xiàn)的問題，提出相應的改進措施和建議。1.3.2研究方法本文綜合運用理論分析、仿真實驗和案例研究等方法，開展基于全矢CYCBD的滾動軸承故障診斷方法研究：理論分析：深入研究全矢譜技術(shù)和CYCBD的基本原理、數(shù)學模型和算法流程，分析兩者融合的可行性和優(yōu)勢，為后續(xù)研究提供理論支持。通過對滾動軸承故障機理的分析，建立故障信號模型，為故障診斷方法的研究提供基礎(chǔ)。仿真實驗：利用MATLAB等仿真軟件，構(gòu)建滾動軸承故障仿真模型，模擬不同類型和程度的滾動軸承故障。通過對仿真信號的處理和分析，驗證全矢CYCBD方法的有效性和優(yōu)越性，優(yōu)化故障診斷流程和參數(shù)設置。對比不同故障診斷方法在仿真實驗中的性能表現(xiàn)，為實際應用提供參考。案例研究：收集實際工程中的滾動軸承故障案例，運用基于全矢CYCBD的故障診斷方法進行分析和診斷。通過對實際案例的研究，驗證方法的實際應用效果，解決實際應用中出現(xiàn)的問題，提高方法的實用性和可靠性?？偨Y(jié)實際案例中的經(jīng)驗和教訓，為滾動軸承故障診斷技術(shù)的發(fā)展提供實踐依據(jù)。二、滾動軸承故障類型與機理分析2.1常見故障類型滾動軸承在旋轉(zhuǎn)機械中承擔著關(guān)鍵作用，然而由于其工作環(huán)境復雜，受到多種因素的影響，容易出現(xiàn)各種故障。常見的故障類型包括疲勞剝落、磨損、斷裂失效、壓痕失效和膠合失效等，這些故障會導致軸承性能下降，甚至引發(fā)設備停機，影響生產(chǎn)的正常進行。深入了解這些故障類型及其產(chǎn)生機理，對于滾動軸承的故障診斷和預防具有重要意義。2.1.1疲勞剝落疲勞剝落是滾動軸承常見的故障形式之一，主要是由于軸承工作表面受到交變應力的反復作用而產(chǎn)生的材料疲勞失效。在滾動軸承運轉(zhuǎn)過程中，滾動體與滾道之間存在著接觸應力，這些應力隨著軸承的旋轉(zhuǎn)而不斷變化，形成交變應力。當交變應力超過材料的疲勞極限時，就會在表面下一定深度處（通常是最大剪應力處）萌生裂紋。隨著時間的推移和交變應力的持續(xù)作用，這些裂紋會逐漸擴展到接觸表面，使表層金屬呈點狀或片狀剝落下來，形成不規(guī)則的凹坑。疲勞剝落的產(chǎn)生與多種因素有關(guān)，其中裝配不當是一個重要因素。如果軸承在安裝過程中沒有正確對中，或者受到過大的外力作用，會導致軸承內(nèi)部應力分布不均勻，局部應力集中，從而加速疲勞剝落的發(fā)生。疲勞應力也是導致疲勞剝落的關(guān)鍵因素。長期在高負荷、高轉(zhuǎn)速的工況下運行，滾動體與滾道之間的接觸應力會不斷增大，超過材料的承受能力，引發(fā)疲勞剝落。潤滑不良同樣不容忽視。良好的潤滑可以減少滾動體與滾道之間的摩擦和磨損，降低接觸應力，延長軸承的使用壽命。若潤滑不足或潤滑劑質(zhì)量不佳，會使接觸表面直接接觸，增加摩擦和磨損，加速疲勞剝落的進程。當軸承出現(xiàn)疲勞剝落時，會對設備的運行產(chǎn)生嚴重影響。剝落產(chǎn)生的碎片可能會進入滾動體與滾道之間，加劇磨損和噪聲，導致設備振動加劇，影響設備的精度和穩(wěn)定性。隨著疲勞剝落的發(fā)展，軸承的游隙會增大，承載能力下降，最終可能導致設備停機。因此，對于疲勞剝落故障，需要及時發(fā)現(xiàn)并采取相應的措施進行修復或更換，以保障設備的正常運行。2.1.2磨損磨損是滾動軸承在運轉(zhuǎn)過程中常見的故障之一，主要是由于表面之間的相對滑動摩擦，導致工作表面金屬不斷損耗。磨損的產(chǎn)生與多種因素相關(guān)，潤滑不良是其中一個重要原因。在滾動軸承工作時，潤滑起著至關(guān)重要的作用，它可以在滾動體與滾道之間形成一層油膜，減少直接接觸和摩擦。若潤滑不足，油膜無法有效形成，滾動體與滾道之間的金屬直接接觸，摩擦系數(shù)增大，從而加速磨損。異物侵入也是導致磨損的常見因素。當塵埃、顆粒等異物進入軸承內(nèi)部，會在滾動體與滾道之間形成磨粒，隨著軸承的運轉(zhuǎn)，這些磨粒會對表面進行刮擦和切削，造成表面磨損。安裝配合不當也會引發(fā)磨損問題。如果軸承與軸或軸承座的配合精度不夠，存在過盈量過大或過小的情況，會導致軸承在運轉(zhuǎn)過程中出現(xiàn)松動或卡滯，使?jié)L動體與滾道之間的受力不均勻，局部磨損加劇。隨著磨損的不斷發(fā)展，軸承的游隙會逐漸增大。游隙增大后，軸承的運轉(zhuǎn)精度會降低，無法保證設備的精確運動，對于一些對精度要求較高的設備，如精密機床、測量儀器等，會嚴重影響其加工和測量精度。磨損還會使設備發(fā)出異常聲響和振動。由于表面的不平整度增加，滾動體在滾道上滾動時會產(chǎn)生沖擊和振動，這些振動通過軸承座和設備結(jié)構(gòu)傳遞出去，產(chǎn)生異常聲響，不僅影響工作環(huán)境，還可能預示著設備存在更嚴重的故障隱患。2.1.3斷裂失效斷裂失效是滾動軸承較為嚴重的故障形式，會導致軸承突然失去承載能力，使設備無法正常運行，甚至引發(fā)安全事故。斷裂失效的主要原因包括缺陷與過載兩大方面。當外加載荷超過材料強度極限時，會造成零件的過載斷裂。過載的原因多種多樣，主機突發(fā)故障是常見原因之一。例如，在設備運行過程中，突然出現(xiàn)電機短路、機械卡死等情況，會使軸承瞬間承受巨大的沖擊力，超過其承載能力，導致斷裂。安裝不當也可能引發(fā)過載斷裂。如果軸承安裝時沒有正確對中，或者緊固螺栓松動，會使軸承在運轉(zhuǎn)過程中受到不均勻的載荷，局部應力集中，從而增加斷裂的風險。軸承零件本身存在的缺陷，在沖擊過載或劇烈振動時，也會在缺陷處引發(fā)斷裂，即缺陷斷裂。這些缺陷可能在軸承制造過程中產(chǎn)生，如原材料中的微裂紋、縮孔、氣泡等，以及鍛造、熱處理、加工過程中的過熱組織、局部燒傷、表面微裂紋等。這些缺陷會削弱軸承零件的強度，使其在承受載荷時容易發(fā)生斷裂。在實際應用中，斷裂失效往往具有突發(fā)性和不可預測性，一旦發(fā)生，會給設備和生產(chǎn)帶來嚴重的損失。因此，對于滾動軸承的斷裂失效問題，需要從制造、安裝和使用等多個環(huán)節(jié)進行嚴格控制。在制造過程中，要加強對原材料的檢驗和質(zhì)量控制，嚴格執(zhí)行加工工藝和熱處理規(guī)范，減少缺陷的產(chǎn)生；在安裝過程中，要確保安裝精度，正確對中，避免因安裝不當導致的過載；在使用過程中，要定期對軸承進行檢查和維護，及時發(fā)現(xiàn)潛在的問題，采取相應的措施進行處理，以降低斷裂失效的風險。2.1.4壓痕失效壓痕失效是滾動軸承在工作過程中可能出現(xiàn)的一種故障形式，主要是由于軸承受到過載、撞擊或異物進入滾道等原因，導致滾動體或滾道表面產(chǎn)生局部變形凹坑。當軸承承受過大的載荷時，超過了材料的屈服強度，會使接觸區(qū)域發(fā)生塑性變形，形成壓痕。這種情況通常發(fā)生在設備啟動、停止或受到瞬間沖擊時，例如，在大型機械設備的啟動過程中，由于慣性力的作用，軸承可能會承受較大的沖擊載荷，如果超過了其承受能力，就會在表面產(chǎn)生壓痕。撞擊也是導致壓痕失效的一個重要原因。在設備運行過程中，如果受到外界物體的撞擊，如異物飛濺進入軸承內(nèi)部，或者相鄰部件發(fā)生松動后與軸承碰撞，會使?jié)L動體或滾道表面受到瞬間的沖擊力，從而產(chǎn)生壓痕。異物進入滾道同樣會引發(fā)壓痕失效。當一些硬質(zhì)顆?；虍愇镞M入滾動體與滾道之間，在滾動過程中，這些異物會被擠壓在表面之間，形成局部的高壓力區(qū)域，導致表面材料發(fā)生塑性變形，產(chǎn)生壓痕。壓痕的存在會對滾動軸承的性能產(chǎn)生不利影響。壓痕會破壞軸承表面的光滑度，使?jié)L動體在滾道上滾動時產(chǎn)生額外的摩擦力和振動，導致設備運行不穩(wěn)定，噪聲增大。隨著壓痕的不斷發(fā)展，會引起應力集中現(xiàn)象。在壓痕的邊緣和周圍區(qū)域，應力會顯著增加，這會加速材料的疲勞損傷，使表面更容易產(chǎn)生裂紋，進而引發(fā)疲勞剝落等更嚴重的故障，縮短軸承的使用壽命。2.1.5膠合失效膠合失效是滾動軸承在特定工況下出現(xiàn)的一種故障，其原理主要與潤滑不良和高速重載條件下的摩擦生熱有關(guān)。在滾動軸承運轉(zhuǎn)時，良好的潤滑是保證其正常工作的關(guān)鍵因素之一。潤滑可以在滾動體與滾道之間形成一層油膜，起到減小摩擦、降低磨損和散熱的作用。若潤滑不足，油膜無法有效形成，滾動體與滾道之間的金屬直接接觸，摩擦系數(shù)急劇增大。在高速重載的工況下，軸承所承受的載荷較大，同時轉(zhuǎn)速也很高，這會導致滾動體與滾道之間的摩擦加劇，產(chǎn)生大量的熱量。由于潤滑不良，熱量無法及時散發(fā)出去，會使軸承零件的溫度迅速升高。當溫度升高到一定程度時，金屬表面的硬度會下降，材料的塑性增加。在這種情況下，滾動體與滾道表面的金屬會因高溫和高壓而相互粘附在一起，形成局部的金屬焊接點。隨著軸承的繼續(xù)運轉(zhuǎn)，這些焊接點會被撕裂，導致金屬表面出現(xiàn)損傷，形成膠合現(xiàn)象。膠合失效會嚴重影響滾動軸承的性能和使用壽命。一旦發(fā)生膠合，軸承的摩擦力矩會顯著增大，導致設備的能耗增加，運轉(zhuǎn)效率降低。膠合還會使軸承的表面粗糙度增加，磨損加劇，加速軸承的損壞。如果膠合現(xiàn)象得不到及時處理，會導致軸承卡死，設備無法正常運行，給生產(chǎn)帶來嚴重的損失。因此，為了避免膠合失效的發(fā)生，需要確保軸承有良好的潤滑條件，合理選擇潤滑劑和潤滑方式，同時要根據(jù)設備的工況，合理設計和選用軸承，避免在高速重載等惡劣條件下使用。2.2故障振動機理滾動軸承在運轉(zhuǎn)過程中，其各個元件的正常狀態(tài)對于設備的穩(wěn)定運行至關(guān)重要。一旦元件出現(xiàn)故障，就會引發(fā)特定的振動響應，這些振動信號蘊含著豐富的故障信息，通過對其深入分析，能夠準確判斷故障的類型和位置。下面將分別對滾動軸承內(nèi)圈、外圈、滾動體和保持架在故障狀態(tài)下的振動特性進行詳細探討。2.2.1內(nèi)圈故障振動特性當滾動軸承的內(nèi)圈出現(xiàn)故障時，如疲勞剝落、裂紋、磨損、點蝕等，其振動特性會發(fā)生顯著變化。假設內(nèi)圈上存在一個故障點，隨著軸的旋轉(zhuǎn)，滾動體每經(jīng)過一次故障點，就會產(chǎn)生一次沖擊，從而引起振動。這種振動的頻率與軸的轉(zhuǎn)頻密切相關(guān)，具體關(guān)系可以通過理論推導得出。設軸的轉(zhuǎn)頻為f_r，滾動體的數(shù)量為Z，滾動體直徑為d，節(jié)圓直徑為D，接觸角為\alpha，則內(nèi)圈故障特征頻率f_{i}的計算公式為：f_{i}=\frac{1}{2}\cdotZ\cdotf_{r}\cdot(1+\fracwnxabnb{D}\cdot\cos\alpha)從公式中可以看出，內(nèi)圈故障特征頻率與軸轉(zhuǎn)頻f_r成正比，同時還受到滾動體數(shù)量Z、滾動體直徑d、節(jié)圓直徑D和接觸角\alpha的影響。在實際應用中，通過測量振動信號的頻率，與理論計算得到的內(nèi)圈故障特征頻率進行對比，就可以判斷內(nèi)圈是否存在故障。例如，在某旋轉(zhuǎn)機械的滾動軸承故障診斷中，已知軸的轉(zhuǎn)頻為f_r=10Hz，滾動體數(shù)量Z=8，滾動體直徑d=10mm，節(jié)圓直徑D=50mm，接觸角\alpha=0^{\circ}，則根據(jù)上述公式計算得到內(nèi)圈故障特征頻率f_{i}為：f_{i}=\frac{1}{2}\times8\times10\times(1+\frac{10}{50}\times\cos0^{\circ})=48Hz當通過振動傳感器采集到的振動信號中出現(xiàn)接近48Hz的頻率成分時，就需要進一步分析，判斷內(nèi)圈是否存在故障。內(nèi)圈故障引起的振動還具有幅值調(diào)制和頻率調(diào)制的特點。由于故障點的存在，滾動體與內(nèi)圈的接觸狀態(tài)發(fā)生變化，導致振動幅值隨時間周期性變化，即出現(xiàn)幅值調(diào)制現(xiàn)象。同時，故障引起的沖擊還會使振動信號的頻率發(fā)生變化，產(chǎn)生頻率調(diào)制現(xiàn)象。這些調(diào)制現(xiàn)象使得內(nèi)圈故障振動信號的頻譜結(jié)構(gòu)變得更加復雜，需要采用合適的信號處理方法進行分析。2.2.2外圈故障振動特性外圈故障是滾動軸承常見的故障類型之一，其振動特性與內(nèi)圈故障有所不同。當外圈出現(xiàn)故障時，滾動體經(jīng)過故障點同樣會產(chǎn)生沖擊振動，但由于外圈相對固定，其振動頻率與內(nèi)圈故障頻率的計算方式存在差異。外圈故障特征頻率f_{o}的計算公式為：f_{o}=\frac{1}{2}\cdotZ\cdotf_{r}\cdot(1-\fracgzpypym{D}\cdot\cos\alpha)與內(nèi)圈故障特征頻率相比，外圈故障特征頻率的計算公式中多了一個減號，這是由于外圈相對固定，滾動體與外圈故障點的接觸方式與內(nèi)圈不同所導致的。例如，在同樣的滾動軸承參數(shù)下，計算得到外圈故障特征頻率f_{o}為：f_{o}=\frac{1}{2}\times8\times10\times(1-\frac{10}{50}\times\cos0^{\circ})=32Hz通過對比振動信號中是否存在接近32Hz的頻率成分，可以判斷外圈是否存在故障。外圈故障振動信號也會出現(xiàn)幅值調(diào)制和頻率調(diào)制現(xiàn)象，但其調(diào)制規(guī)律與內(nèi)圈故障有所不同。由于外圈的固定特性，其受到的外部激勵相對穩(wěn)定，因此幅值調(diào)制和頻率調(diào)制的程度可能相對較小。然而，在實際情況中，由于設備的運行工況復雜多變，外圈故障振動信號的調(diào)制現(xiàn)象也可能較為明顯，需要綜合考慮多種因素進行分析。2.2.3滾動體故障振動特性滾動體故障是滾動軸承故障的另一種常見形式，當滾動體出現(xiàn)故障時，其振動特性具有獨特的表現(xiàn)。滾動體故障可能包括表面剝落、裂紋、磨損等，這些故障會導致滾動體在滾動過程中產(chǎn)生不均勻的受力，從而引發(fā)振動。滾動體故障特征頻率f_的計算公式為：f_=\frac{D}{2d}\cdotf_{r}\cdot(1-(\fracdagecxl{D})^2\cdot\cos^2\alpha)滾動體故障振動信號的特點是其頻率相對較高，且隨著故障的發(fā)展，振動幅值會逐漸增大。由于滾動體在軸承中不斷滾動，其故障引起的沖擊會在不同方向上產(chǎn)生振動，使得振動信號的頻譜更加復雜。在實際應用中，滾動體故障的診斷相對較為困難，因為滾動體的運動狀態(tài)復雜，其故障信號容易受到其他元件振動的干擾。為了準確診斷滾動體故障，需要采用高靈敏度的傳感器，并結(jié)合先進的信號處理技術(shù)，如小波變換、經(jīng)驗模態(tài)分解等，對振動信號進行分析，提取出滾動體故障的特征信息。2.2.4保持架故障振動特性保持架在滾動軸承中起著隔離滾動體、引導滾動體運動的重要作用。當保持架出現(xiàn)故障時，如磨損、變形、斷裂等，會影響滾動體的正常運動，從而引發(fā)振動。保持架故障特征頻率f_{c}的計算公式為：f_{c}=\frac{1}{2}\cdotf_{r}\cdot(1-\fracrriwsxl{D}\cdot\cos\alpha)保持架故障振動信號的頻率相對較低，且其幅值變化較為緩慢。這是因為保持架的運動速度相對較慢，其故障引起的沖擊能量相對較小。然而，保持架故障如果不及時發(fā)現(xiàn)和處理，會進一步影響滾動體和其他元件的正常工作，導致軸承故障的加劇。在診斷保持架故障時，需要注意與其他低頻振動信號進行區(qū)分，避免誤判。可以通過對振動信號的時域和頻域特征進行綜合分析，結(jié)合設備的運行工況和歷史數(shù)據(jù)，準確判斷保持架是否存在故障。三、全矢CYCBD理論基礎(chǔ)3.1全矢CYCBD原理最大二階循環(huán)平穩(wěn)盲解卷積（CYCBD）是一種基于廣義瑞利熵的盲解卷積方法，在滾動軸承故障診斷領(lǐng)域具有重要的應用價值。其核心思想是通過求解特征值，使得二階循環(huán)平穩(wěn)性（ICS2）最大化，從而從復雜的源信號中提取出所需的故障信號。在實際應用中，滾動軸承的故障信號往往受到多種因素的干擾，如噪聲、傳輸路徑的影響等，使得原始信號中的故障特征被淹沒。CYCBD方法通過構(gòu)建逆濾波器，對觀測信號進行解卷積處理，以恢復出原始的故障信號。設觀測信號為x，未知脈沖響應函數(shù)為g，逆濾波器系數(shù)矩陣為h，原始信號為s_0，則卷積過程可表示為：s=X*h=(s_0*g)*h\approxs_0其中，s為估計輸入信號，*為卷積運算。為了實現(xiàn)二階循環(huán)平穩(wěn)性的最大化，CYCBD方法引入了二階循環(huán)平穩(wěn)性指標（ICS2）。ICS2的定義基于信號的二階統(tǒng)計特性，它能夠有效地衡量信號的循環(huán)平穩(wěn)程度。具體而言，ICS2通過計算信號在不同循環(huán)頻率下的能量分布，來評估信號的周期性和脈沖性。設信號s的長度為L，逆濾波器h的長度為N，則ICS2的計算公式為：ICS2=\frac{\sum_{K>0}c_{s_k}/c_{s_0}^2}{}其中，c_{s_k}=\frac{E^Hs^2}{L-N+1}，c_{s_0}=\frac{s^Hs}{L-N+1}，s^2=[s_{N-1}^2,s_N^2,\cdots,s_{L-1}^2]^T，E=[e_1,e_2,\cdots,e_k,\cdots,e_K]，e_k=[e^{-j2\piA_{N-1}},e^{-j2\piA_N},\cdots,e^{-j2\piA_{L-1}}]^T，A為循環(huán)頻率集，A=\frac{k}{T_S}，k為樣本指數(shù)，T_S為樣本周期。通過對ICS2的最大化求解，可以得到最優(yōu)的逆濾波器h，從而實現(xiàn)對故障信號的有效提取。在實際計算中，通常通過搜索最大特征值所對應的特征向量來確定最優(yōu)濾波器。具體過程如下：首先，構(gòu)建相關(guān)矩陣R_{XX}和加權(quán)相關(guān)矩陣R_{XWX}，其中加權(quán)矩陣W的計算與循環(huán)頻率集A密切相關(guān)。W=diag\left(\frac{EE^Hs^2}{(L-N+1)\frac{s^Hs}{L-N+1}}\right)然后，求解廣義特征值問題：R_{XWX}h=R_{XX}h\lambda其中，\lambda為最大特征值，與之匹配的特征向量h即為所需的最佳濾波器。通過上述步驟，CYCBD方法能夠從復雜的觀測信號中提取出具有最大ICS2的沖擊源，即故障信號，從而為滾動軸承的故障診斷提供有力的支持。然而，傳統(tǒng)的CYCBD方法在實際應用中存在一些問題，如對循環(huán)頻率和濾波器長度等參數(shù)的依賴性較強，需要先驗知識進行參數(shù)設置，這在一定程度上限制了其應用范圍和診斷性能。3.2與其他盲解卷積方法對比為了深入評估全矢CYCBD方法在滾動軸承故障診斷中的性能優(yōu)勢，將其與最小熵解卷積（MED）、最大相關(guān)峭度解卷積（MCKD）這兩種常見的盲解卷積方法進行全面對比。最小熵解卷積（MED）最早由Wiggins提出，其核心原理是通過最大化解卷積信號的峭度值，來增強信號中的沖擊成分，從而達到提取故障特征的目的。峭度作為一種描述信號偏離正態(tài)分布程度的統(tǒng)計量，當信號中存在沖擊成分時，峭度值會顯著增大。MED方法正是利用了這一特性，通過調(diào)整濾波器參數(shù)，使得解卷積后的信號峭度最大化，進而突出故障特征。在滾動軸承故障診斷中，MED方法能夠在一定程度上增強故障信號的沖擊特性，提高故障特征的可辨識度。然而，MED方法存在明顯的局限性。它對單脈沖信號或強隨機脈沖信號極為敏感，在實際應用中，當信號中存在大量噪聲或其他干擾時，MED方法可能會過度突出這些干擾信號，導致對故障特征的提取產(chǎn)生偏差，無法準確反映滾動軸承的真實故障狀態(tài)。最大相關(guān)峭度解卷積（MCKD）則是挖掘了故障信號的周期特性，以相關(guān)峭度作為優(yōu)化目標函數(shù)。相關(guān)峭度是衡量兩個隨機變量或信號之間非高斯性相關(guān)程度的統(tǒng)計量，在多信號源的信號處理中，特別是當信號源之間相關(guān)性較低，而信號與噪聲之間相關(guān)性較高時，相關(guān)峭度能夠有效地區(qū)分和分離信號源。MCKD方法通過最大化信號源之間的相關(guān)峭度，來消除噪聲和傳遞路徑的影響，從而實現(xiàn)對故障信號的有效提取。在滾動軸承故障診斷中，MCKD方法對于具有周期性故障脈沖的信號具有較好的處理效果，能夠準確地提取出故障特征頻率及其倍頻成分。但是，MCKD方法的性能在很大程度上依賴于對故障周期的準確估計。在實際工業(yè)應用中，由于轉(zhuǎn)速波動、測量誤差等因素的影響，很難精確地獲取故障信號的周期，這就限制了MCKD方法的應用范圍和診斷精度。全矢CYCBD方法與上述兩種方法相比，具有獨特的優(yōu)勢。在強噪聲環(huán)境下，全矢CYCBD方法能夠充分利用多通道信號的信息，通過全矢譜技術(shù)將多個傳感器采集到的信號進行融合處理，有效抑制噪聲干擾。由于全矢譜技術(shù)考慮了各通道信號之間的相位、幅值等信息，能夠更全面地反映滾動軸承的運行狀態(tài)，因此在噪聲背景下，全矢CYCBD方法能夠更準確地提取故障特征，增強故障信號的可辨識度。在非恒定速度工況下，全矢CYCBD方法同樣表現(xiàn)出色。傳統(tǒng)的盲解卷積方法在處理非恒定速度下的信號時，由于故障特征頻率會隨著轉(zhuǎn)速的變化而發(fā)生漂移，導致故障診斷難度增大。而全矢CYCBD方法基于信號的二階循環(huán)平穩(wěn)特性，能夠自適應地跟蹤故障特征頻率的變化，即使在轉(zhuǎn)速波動較大的情況下，也能準確地提取出故障信號。這是因為全矢CYCBD方法通過構(gòu)建逆濾波器，對觀測信號進行解卷積處理，使得解卷積后的信號具有最大的二階循環(huán)平穩(wěn)性，從而有效地抑制了轉(zhuǎn)速波動對故障診斷的影響。為了更直觀地對比三種方法的性能，通過仿真實驗和實際案例進行驗證。在仿真實驗中，模擬不同程度的噪聲干擾和轉(zhuǎn)速波動情況，分別采用MED、MCKD和全矢CYCBD方法對滾動軸承故障信號進行處理。結(jié)果表明，在強噪聲環(huán)境下，MED方法的解卷積結(jié)果受到噪聲的嚴重干擾，故障特征被淹沒在噪聲之中，無法準確提?。籑CKD方法雖然能夠在一定程度上抑制噪聲，但仍存在部分噪聲殘留，影響故障診斷的準確性；而全矢CYCBD方法能夠有效地抑制噪聲，清晰地提取出故障特征頻率及其倍頻成分，故障診斷準確率明顯高于前兩種方法。在非恒定速度工況下的仿真實驗中，隨著轉(zhuǎn)速的不斷變化，MED和MCKD方法的故障特征提取效果逐漸變差，無法準確跟蹤故障特征頻率的變化；而全矢CYCBD方法能夠自適應地調(diào)整，始終保持對故障特征的有效提取，展現(xiàn)出良好的魯棒性和適應性。在實際案例中，采集某旋轉(zhuǎn)機械滾動軸承在不同運行狀態(tài)下的多通道振動信號，分別運用三種方法進行故障診斷。結(jié)果顯示，全矢CYCBD方法能夠準確地識別出滾動軸承的故障類型和故障程度，與實際情況相符；而MED和MCKD方法在處理實際信號時，存在誤診和漏診的情況，診斷結(jié)果的可靠性較低。綜上所述，全矢CYCBD方法在強噪聲或非恒定速度條件下，相較于最小熵解卷積（MED）和最大相關(guān)峭度解卷積（MCKD）方法，具有更強的故障特征提取能力和更高的診斷準確性，能夠更好地適應復雜的工況環(huán)境，為滾動軸承的故障診斷提供了更有效的技術(shù)手段。四、基于全矢CYCBD的滾動軸承故障診斷流程4.1信號采集與預處理4.1.1傳感器選擇與安裝在滾動軸承故障診斷中，傳感器的選擇與安裝至關(guān)重要，它們直接影響到采集到的振動信號的質(zhì)量和準確性，進而影響故障診斷的結(jié)果。壓電式加速度傳感器由于其具有靈敏度高、頻率響應寬、體積小、重量輕等優(yōu)點，被廣泛應用于滾動軸承振動信號的采集。靈敏度高使得壓電式加速度傳感器能夠檢測到滾動軸承在運行過程中產(chǎn)生的微弱振動信號，即使是早期的故障信號也能夠被捕捉到，為故障的早期診斷提供了可能。其頻率響應寬，能夠覆蓋滾動軸承在各種工況下產(chǎn)生的振動頻率范圍，無論是低頻的旋轉(zhuǎn)頻率還是高頻的沖擊頻率，都能準確響應，保證了信號的完整性。體積小、重量輕的特點則方便了傳感器的安裝，不會對滾動軸承的正常運行產(chǎn)生較大的影響。在安裝壓電式加速度傳感器時，需要選擇合適的安裝位置。一般來說，選擇軸承座的水平和垂直方向進行安裝，這兩個方向能夠較為全面地反映滾動軸承的振動情況。在水平方向上，傳感器可以檢測到由于軸承內(nèi)圈、外圈和滾動體的故障引起的徑向振動；在垂直方向上，傳感器能夠捕捉到由于軸承的軸向力、不平衡等因素引起的垂直振動。同時，安裝位置應盡量靠近滾動軸承，以減少信號在傳輸過程中的衰減和干擾。為了確保傳感器安裝的牢固性和穩(wěn)定性，通常采用螺栓連接或磁吸的方式進行安裝。螺栓連接能夠提供可靠的固定，使傳感器與軸承座緊密接觸，保證信號的有效傳遞；磁吸方式則具有安裝方便、快捷的優(yōu)點，適用于一些臨時監(jiān)測或不方便使用螺栓連接的場合，但需要注意磁鐵的磁性強度和安裝表面的平整度，以確保傳感器能夠穩(wěn)定地吸附在軸承座上。在安裝過程中，還需要注意傳感器的安裝方向，確保其敏感軸與振動方向一致，以獲得準確的振動信號。4.1.2信號降噪與濾波在滾動軸承故障診斷中，采集到的振動信號往往包含各種噪聲和干擾，如環(huán)境噪聲、電氣干擾、機械振動等，這些噪聲和干擾會掩蓋故障信號的特征，影響故障診斷的準確性。因此，需要對采集到的信號進行降噪和濾波處理，以提高信號質(zhì)量，增強故障特征的可辨識度。數(shù)字濾波器是一種常用的信號處理工具，它可以通過對信號進行數(shù)學運算，去除信號中的特定頻率成分，從而實現(xiàn)降噪和濾波的目的。在滾動軸承故障診斷中，常用的數(shù)字濾波器包括低通濾波器、高通濾波器和帶通濾波器等，它們各自具有不同的特點和適用場景。低通濾波器主要用于去除信號中的高頻噪聲。在滾動軸承的振動信號中，高頻噪聲可能來自于周圍的電氣設備、機械部件的摩擦等，這些高頻噪聲會干擾對故障信號的分析。低通濾波器能夠允許低頻信號通過，而衰減或阻斷高頻信號，從而有效地去除高頻噪聲，保留信號的低頻成分，使信號更加平滑，便于后續(xù)的分析處理。高通濾波器則主要用于去除信號中的低頻干擾。低頻干擾可能來源于設備的基礎(chǔ)振動、低頻的機械振動等，這些低頻干擾會影響對故障信號的準確判斷。高通濾波器能夠允許高頻信號通過，而衰減或阻斷低頻信號，從而去除低頻干擾，突出信號的高頻成分，有助于發(fā)現(xiàn)滾動軸承的高頻故障特征。帶通濾波器適用于提取特定頻率范圍內(nèi)的信號。在滾動軸承故障診斷中，不同的故障類型往往對應著特定的頻率范圍，例如，內(nèi)圈故障特征頻率、外圈故障特征頻率、滾動體故障特征頻率等。帶通濾波器可以根據(jù)這些故障特征頻率，設置合適的通帶范圍，只允許該頻率范圍內(nèi)的信號通過，而去除其他頻率的信號，從而有效地提取故障信號，增強故障特征。在實際應用中，需要根據(jù)信號的特點和故障診斷的需求，選擇合適的數(shù)字濾波器類型和參數(shù)。例如，對于含有較多高頻噪聲的信號，可以選擇低通濾波器，并根據(jù)噪聲的頻率范圍，合理設置濾波器的截止頻率，以有效地去除高頻噪聲；對于受到低頻干擾影響較大的信號，可以選擇高通濾波器，設置合適的截止頻率，去除低頻干擾。在選擇帶通濾波器時，需要準確了解滾動軸承的故障特征頻率，合理設置通帶范圍，確保能夠準確提取故障信號。除了數(shù)字濾波器，還可以采用其他信號處理方法進行降噪和濾波，如小波變換、經(jīng)驗模態(tài)分解等。小波變換能夠?qū)π盘栠M行多分辨率分析，將信號分解成不同頻率的子信號，通過對這些子信號的處理，可以有效地去除噪聲和干擾，提取故障特征。經(jīng)驗模態(tài)分解則是將信號分解成若干個固有模態(tài)函數(shù)，通過對這些固有模態(tài)函數(shù)的分析和篩選，可以去除噪聲和干擾，得到包含故障信息的有效信號。這些方法在滾動軸承故障診斷中都有一定的應用，并且在一些復雜工況下，能夠取得較好的降噪和濾波效果。4.2特征提取4.2.1基于全矢CYCBD的特征提取方法在滾動軸承故障診斷中，基于全矢CYCBD的特征提取方法具有關(guān)鍵作用。該方法通過全矢CYCBD解卷積處理，能夠有效增強故障信號的沖擊特征，從而準確提取故障特征頻率及其倍頻。在實際運行過程中，滾動軸承的故障信號往往受到多種因素的干擾，如背景噪聲、設備的其他振動等，導致故障特征難以直接從原始信號中識別。全矢CYCBD方法首先對多通道振動信號進行融合處理，充分利用各通道信號之間的相關(guān)性信息。通過構(gòu)建全矢譜，將多個傳感器采集到的信號進行有機結(jié)合，能夠更全面地反映滾動軸承的運行狀態(tài)。以某型號滾動軸承為例，在其外圈出現(xiàn)故障時，通過在軸承座的水平和垂直方向安裝傳感器，采集到兩個通道的振動信號。傳統(tǒng)的單通道信號分析方法可能只能捕捉到部分故障特征，而全矢譜技術(shù)將這兩個通道的信號融合后，能夠更清晰地展現(xiàn)出故障引起的振動特性變化。在融合多通道信號的基礎(chǔ)上，全矢CYCBD方法進行解卷積處理。解卷積的目的是通過構(gòu)建逆濾波器，消除信號在傳輸過程中受到的系統(tǒng)響應和噪聲的影響，恢復出原始的故障源信號。在滾動軸承故障診斷中，故障源信號通常表現(xiàn)為周期性的沖擊信號，而全矢CYCBD方法能夠有效地增強這些沖擊特征。具體來說，全矢CYCBD方法通過迭代計算，尋找最優(yōu)的逆濾波器系數(shù)。在這個過程中，利用信號的二階循環(huán)平穩(wěn)特性，以二階循環(huán)平穩(wěn)性指標（ICS2）作為優(yōu)化目標。通過不斷調(diào)整逆濾波器的參數(shù)，使得解卷積后的信號具有最大的ICS2值，從而實現(xiàn)對故障沖擊特征的有效增強。例如，在處理滾動軸承滾動體故障信號時，通過全矢CYCBD解卷積處理，原本被噪聲淹沒的滾動體故障特征頻率及其倍頻成分得以清晰地顯現(xiàn)出來。通過對解卷積后的信號進行頻譜分析，可以準確地提取出滾動體故障特征頻率f_及其倍頻2f_、3f_等。這些特征頻率的準確提取，為后續(xù)的故障診斷和故障類型識別提供了重要依據(jù)。在實際應用中，還可以結(jié)合其他信號處理方法，如包絡分析、小波變換等，進一步提高故障特征的提取效果。包絡分析可以將故障信號的調(diào)制信息提取出來，突出故障特征；小波變換則能夠?qū)π盘栠M行多分辨率分析，在不同的時間尺度上捕捉故障信號的變化。將這些方法與全矢CYCBD方法相結(jié)合，能夠更全面、準確地提取滾動軸承的故障特征，提高故障診斷的準確性和可靠性。4.2.2特征參數(shù)選擇在滾動軸承故障診斷中，特征參數(shù)的選擇對于準確判斷軸承的運行狀態(tài)至關(guān)重要。峭度、峰值指標等參數(shù)在表征滾動軸承故障特征方面具有重要作用，通過對這些參數(shù)的分析，可以有效地識別滾動軸承的故障類型和故障程度。峭度是一種常用的特征參數(shù)，它能夠衡量振動信號波形的尖銳程度。對于滾動軸承來說，正常運行時，其振動信號的峭度值通常在一個相對穩(wěn)定的范圍內(nèi)。而當軸承出現(xiàn)故障時，如疲勞剝落、磨損、點蝕等，會導致振動信號中出現(xiàn)沖擊成分，使峭度值顯著增大。這是因為故障引起的沖擊會使信號的峰值與平均值之間的差異增大，從而導致峭度值上升。例如，在滾動軸承內(nèi)圈出現(xiàn)點蝕故障時，滾動體經(jīng)過點蝕部位會產(chǎn)生強烈的沖擊，使得振動信號的峭度值明顯高于正常狀態(tài)。通過監(jiān)測峭度值的變化，可以及時發(fā)現(xiàn)軸承的故障隱患。峰值指標也是表征滾動軸承故障特征的重要參數(shù)之一，它表示振動信號的峰值與均方根值之比，用于描述信號的峰值特點。在滾動軸承運行過程中，當出現(xiàn)故障時，如受到外部沖擊、過載等，振動信號的峰值會顯著增大，而均方根值的變化相對較小，從而導致峰值指標增大。例如，當滾動軸承受到異物侵入時，會產(chǎn)生瞬間的沖擊，使振動信號的峰值急劇上升，峰值指標也隨之增大。因此，峰值指標可以作為判斷滾動軸承是否受到異常沖擊或負載的重要依據(jù)。除了峭度和峰值指標外，還有其他一些參數(shù)也可以用于滾動軸承故障特征的表征，如裕度指標、脈沖指標、標準差等。裕度指標表示信號的峰值與有效值之比，反映了信號的動態(tài)范圍大小。當滾動軸承受到較大的沖擊或負載時，信號的峰值增大，有效值相對變化較小，裕度指標會增大。脈沖指標反映了振動信號中短時間內(nèi)突然變化的情況，即信號中出現(xiàn)的突發(fā)沖擊。當滾動軸承存在故障時，脈沖指標會增大。標準差表示振動信號的離散程度，即信號中數(shù)據(jù)點與平均值之間的偏差大小。當滾動軸承出現(xiàn)故障時，振動信號的波動范圍增大，標準差也會增大。在實際應用中，單一的特征參數(shù)可能無法全面準確地反映滾動軸承的故障特征，因此需要綜合考慮多個特征參數(shù)。通過對多個特征參數(shù)的分析和比較，可以更準確地判斷滾動軸承的故障類型和故障程度。例如，在判斷滾動軸承的故障類型時，可以結(jié)合峭度、峰值指標和脈沖指標等參數(shù)。如果峭度值和峰值指標同時增大，且脈沖指標也較高，可能表明軸承存在沖擊性故障，如疲勞剝落或異物侵入；如果峭度值增大，而峰值指標和脈沖指標變化不明顯，可能表明軸承存在磨損或裂紋等故障。還可以利用機器學習算法對多個特征參數(shù)進行融合和分析，提高故障診斷的準確性。機器學習算法可以自動學習特征參數(shù)與故障類型之間的映射關(guān)系，通過對大量樣本數(shù)據(jù)的訓練，建立故障診斷模型。在實際應用中，將提取到的特征參數(shù)輸入到故障診斷模型中，模型可以快速準確地判斷滾動軸承的故障類型和故障程度。例如，采用支持向量機（SVM）算法，將峭度、峰值指標、裕度指標等多個特征參數(shù)作為輸入，通過訓練得到的SVM模型能夠有效地識別滾動軸承的不同故障類型，提高故障診斷的準確率和可靠性。4.3故障識別與診斷4.3.1故障診斷模型建立在滾動軸承故障診斷中，支持向量機（SVM）和人工神經(jīng)網(wǎng)絡（ANN）是兩種常用的故障診斷模型，它們基于不同的原理，在故障診斷領(lǐng)域展現(xiàn)出各自的優(yōu)勢和特點。支持向量機（SVM）是一種基于統(tǒng)計學習理論的機器學習算法，其基本原理是在高維空間中尋找一個最優(yōu)分類超平面，將不同類別的樣本盡可能地分開，且使分類間隔最大化。對于線性可分的情況，SVM通過求解一個二次規(guī)劃問題來確定最優(yōu)分類超平面。假設給定一組訓練樣本(x_i,y_i)，i=1,2,\cdots,n，其中x_i是輸入特征向量，y_i\in\{+1,-1\}是類別標簽。SVM的目標是找到一個超平面w^Tx+b=0，使得滿足y_i(w^Tx_i+b)\geq1，i=1,2,\cdots,n，并且使\|w\|最小，即最大化分類間隔。通過引入拉格朗日乘子\alpha_i，將原問題轉(zhuǎn)化為對偶問題進行求解，得到最優(yōu)分類超平面的參數(shù)w和b。在實際應用中，許多情況下樣本并非線性可分，此時SVM通過引入核函數(shù)將低維空間中的非線性問題映射到高維空間，使其在高維空間中變得線性可分。常用的核函數(shù)有線性核函數(shù)、多項式核函數(shù)、徑向基核函數(shù)（RBF）等。例如，徑向基核函數(shù)K(x_i,x_j)=\exp(-\gamma\|x_i-x_j\|^2)，其中\(zhòng)gamma是核函數(shù)參數(shù)。通過選擇合適的核函數(shù)和參數(shù)，SVM能夠有效地處理非線性分類問題，在滾動軸承故障診斷中，能夠準確地對不同故障類型的特征向量進行分類識別。人工神經(jīng)網(wǎng)絡（ANN）是一種模擬人腦神經(jīng)元網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)和功能的計算模型，它由大量的神經(jīng)元相互連接組成，通過調(diào)整神經(jīng)元之間的連接權(quán)重來學習數(shù)據(jù)中的模式和規(guī)律。在滾動軸承故障診斷中，常用的是多層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡，如BP神經(jīng)網(wǎng)絡。BP神經(jīng)網(wǎng)絡由輸入層、隱藏層和輸出層組成，各層之間通過權(quán)重連接。在訓練過程中，輸入層接收故障特征向量，通過隱藏層的非線性變換，將特征映射到不同的維度，最后在輸出層得到分類結(jié)果。BP神經(jīng)網(wǎng)絡的學習過程是通過反向傳播算法實現(xiàn)的，即根據(jù)輸出結(jié)果與實際標簽的誤差，從輸出層開始反向傳播，調(diào)整各層神經(jīng)元之間的連接權(quán)重，使得誤差逐漸減小。具體來說，對于一個具有m個輸入節(jié)點、n個隱藏節(jié)點和p個輸出節(jié)點的BP神經(jīng)網(wǎng)絡，設輸入向量為x=[x_1,x_2,\cdots,x_m]^T，隱藏層節(jié)點的輸出為h=[h_1,h_2,\cdots,h_n]^T，輸出層節(jié)點的輸出為y=[y_1,y_2,\cdots,y_p]^T。隱藏層節(jié)點的輸出通過激活函數(shù)\varphi計算得到：h_j=\varphi(\sum_{i=1}^{m}w_{ij}x_i+b_j)，j=1,2,\cdots,n，其中w_{ij}是輸入層第i個節(jié)點與隱藏層第j個節(jié)點之間的連接權(quán)重，b_j是隱藏層第j個節(jié)點的偏置。輸出層節(jié)點的輸出為：y_k=\sum_{j=1}^{n}v_{jk}h_j+c_k，k=1,2,\cdots,p，其中v_{jk}是隱藏層第j個節(jié)點與輸出層第k個節(jié)點之間的連接權(quán)重，c_k是輸出層第k個節(jié)點的偏置。在訓練過程中，通過計算輸出結(jié)果與實際標簽之間的誤差E=\frac{1}{2}\sum_{k=1}^{p}(y_k-t_k)^2，其中t_k是實際標簽，然后根據(jù)反向傳播算法更新連接權(quán)重和偏置，使得誤差不斷減小。經(jīng)過多次迭代訓練，BP神經(jīng)網(wǎng)絡能夠?qū)W習到故障特征與故障類型之間的映射關(guān)系，從而實現(xiàn)對滾動軸承故障的準確診斷。在實際應用中，為了提高故障診斷的準確性和可靠性，通常需要對SVM和ANN模型進行參數(shù)優(yōu)化。對于SVM，可以通過交叉驗證等方法選擇合適的核函數(shù)和參數(shù)，如徑向基核函數(shù)的參數(shù)\gamma和懲罰參數(shù)C。對于ANN，可以調(diào)整隱藏層的節(jié)點數(shù)、學習率、迭代次數(shù)等參數(shù)，以獲得最佳的診斷性能。同時，還可以結(jié)合其他技術(shù)，如特征選擇、數(shù)據(jù)增強等，進一步提高故障診斷模型的性能。4.3.2診斷結(jié)果評估在滾動軸承故障診斷中，采用準確率、召回率等指標對診斷模型的性能進行評估，對于判斷診斷結(jié)果的可靠性具有重要意義。準確率是指正確分類的樣本數(shù)占總樣本數(shù)的比例，它反映了診斷模型對所有樣本的正確判斷能力。其計算公式為：?????????=\frac{?-￡???????±?????

·?????°}{????

·?????°}\times100\%例如，在對100個滾動軸承樣本進行故障診斷時，其中80個樣本被正確分類，那么準確率為：\frac{80}{100}\times100\%=80\%召回率是指正確分類的某類樣本數(shù)占該類實際樣本數(shù)的比例，它衡量了診斷模型對某類故障的檢測能力。以滾動軸承的內(nèi)圈故障為例，假設實際內(nèi)圈故障樣本有50個，診斷模型正確識別出40個，那么內(nèi)圈故障的召回率為：?????????=\frac{?-￡???èˉ????????????????é???

·?????°}{???é???????????é???

·?????°}\times100\%=\frac{40}{50}\times100\%=80\%除了準確率和召回率，還可以使用F1值來綜合評估診斷模型的性能。F1值是準確率和召回率的調(diào)和平均數(shù)，它兼顧了準確率和召回率，能夠更全面地反映診斷模型的性能。其計算公式為：F1=\frac{2\times?????????\times?????????}{?????????+?????????}繼續(xù)以上述例子計算，F(xiàn)1值為：F1=\frac{2\times80\%\times80\%}{80\%+80\%}=80\%在實際應用中，通過對不同故障類型的樣本進行測試，計算出相應的準確率、召回率和F1值，能夠直觀地了解診斷模型在不同故障類型上的表現(xiàn)。如果診斷模型在各種故障類型上都具有較高的準確率、召回率和F1值，說明該模型具有較好的性能，能夠準確地識別滾動軸承的故障類型，診斷結(jié)果的可靠性較高；反之，如果某些故障類型的準確率、召回率或F1值較低，說明診斷模型在這些故障類型上的診斷能力存在不足，需要進一步優(yōu)化模型或調(diào)整參數(shù)，以提高診斷結(jié)果的可靠性。還可以通過混淆矩陣來更詳細地分析診斷結(jié)果。混淆矩陣是一個二維矩陣，它展示了診斷模型對不同類別樣本的分類情況。矩陣的行表示實際類別，列表示預測類別。通過分析混淆矩陣，可以清楚地了解診斷模型在哪些類別上容易出現(xiàn)誤判，從而有針對性地改進診斷方法。例如，在混淆矩陣中，如果發(fā)現(xiàn)內(nèi)圈故障樣本被誤判為外圈故障樣本的情況較多，就需要進一步分析原因，可能是特征提取不夠準確，或者診斷模型對這兩種故障類型的區(qū)分能力不足，進而采取相應的措施進行改進。五、案例分析5.1實驗數(shù)據(jù)采集為了驗證基于全矢CYCBD的滾動軸承故障診斷方法的有效性，在實驗室搭建了滾動軸承實驗平臺。該實驗平臺主要由電機、聯(lián)軸器、軸承座、滾動軸承、傳感器和數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)等部分組成。電機作為動力源，通過聯(lián)軸器帶動滾動軸承旋轉(zhuǎn)，模擬實際工況下的運行狀態(tài)。選用型號為6205的深溝球滾動軸承作為實驗對象，該型號軸承在工業(yè)生產(chǎn)中應用廣泛，具有典型的結(jié)構(gòu)和性能特點。在實驗過程中，通過電火花加工的方式，在滾動軸承的內(nèi)圈、外圈和滾動體上分別制造直徑為0.5mm、深度為0.2mm的單點故障，以模擬不同類型的故障情況。在軸承座的水平和垂直方向分別安裝壓電式加速度傳感器，用于采集滾動軸承在運行過程中的振動信號。壓電式加速度傳感器具有靈敏度高、頻率響應寬等優(yōu)點，能夠準確地捕捉到滾動軸承的振動信息。傳感器的安裝位置經(jīng)過精心選擇，確保能夠有效采集到故障引起的振動信號，同時盡量減少其他因素的干擾。數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)采用NI公司的USB-6211數(shù)據(jù)采集卡，其采樣頻率設置為12800Hz，能夠滿足對滾動軸承振動信號的采集要求。在不同的工況下，包括不同的轉(zhuǎn)速和負載條件，分別采集正常狀態(tài)和故障狀態(tài)下的振動信號，每種狀態(tài)采集10組數(shù)據(jù)，每組數(shù)據(jù)包含1024個采樣點。通過采集不同工況下的數(shù)據(jù)，可以更全面地驗證故障診斷方法在各種實際運行條件下的有效性。例如，在轉(zhuǎn)速為1500r/min、負載為50N的工況下，采集到正常狀態(tài)下的振動信號如圖1所示，內(nèi)圈故障狀態(tài)下的振動信號如圖2所示，外圈故障狀態(tài)下的振動信號如圖3所示，滾動體故障狀態(tài)下的振動信號如圖4所示。通過對這些原始振動信號的分析，可以初步觀察到不同故障狀態(tài)下信號的差異，但由于噪聲和其他干擾因素的存在，故障特征并不明顯，需要進一步的信號處理和分析。5.2基于全矢CYCBD的故障診斷過程對采集到的滾動軸承振動信號，運用全矢CYCBD方法進行故障診斷。首先，將水平和垂直方向采集的振動信號組成多通道信號矩陣。以某一時刻采集到的水平方向信號x_{h}(t)和垂直方向信號x_{v}(t)為例，多通道信號矩陣X(t)可表示為：X(t)=\begin{bmatrix}x_{h}(t)\\x_{v}(t)\end{bmatrix}然后，對多通道信號矩陣X(t)進行全矢CYCBD解卷積處理。在解卷積過程中，通過迭代計算尋找最優(yōu)的逆濾波器系數(shù)，使得解卷積后的信號具有最大的二階循環(huán)平穩(wěn)性指標（ICS2）。假設經(jīng)過多次迭代計算，得到最優(yōu)的逆濾波器系數(shù)矩陣H，則解卷積后的信號Y(t)為：Y(t)=X(t)*H其中，*表示卷積運算。對解卷積后的信號Y(t)進行包絡分析，提取其包絡信號y_{env}(t)。包絡分析可以突出信號中的周期性沖擊成分，增強故障特征。通過對包絡信號y_{env}(t)進行傅里葉變換，得到其包絡譜Y_{env}(f)，從中提取故障特征頻率及其倍頻。例如，在內(nèi)圈故障情況下，通過計算得到內(nèi)圈故障特征頻率f_{i}，在包絡譜Y_{env}(f)中查找是否存在f_{i}及其倍頻2f_{i}、3f_{i}等頻率成分。將提取到的故障特征作為輸入，輸入到已訓練好的支持向量機（SVM）故障診斷模型中進行故障識別。假設故障特征向量為F=[f_{1},f_{2},\cdots,f_{n}]，SVM模型根據(jù)預先設定的分類超平面，判斷該特征向量所屬的故障類型。若SVM模型輸出結(jié)果為y=+1，表示滾動軸承處于正常狀態(tài)；若輸出結(jié)果為y=-1，則表示滾動軸承存在故障，具體的故障類型可根據(jù)預先設定的分類規(guī)則進行判斷。通過上述基于全矢CYCBD的故障診斷過程，能夠有效地識別滾動軸承的故障類型，為設備的維護和維修提供準確的依據(jù)。5.3結(jié)果分析與討論對實驗數(shù)據(jù)進行分析，結(jié)果表明，基于全矢CYCBD的故障診斷方法能夠準確識別滾動軸承的故障類型。在不同故障狀態(tài)下，通過全矢CYCBD解卷積處理后，信號的包絡譜中清晰地出現(xiàn)了對應的故障特征頻率及其倍頻成分。以內(nèi)圈故障為例，理論計算得到的內(nèi)圈故障特征頻率為f_{i}=162Hz，在實際的包絡譜分析中，準確地檢測到了f_{i}=162Hz及其倍頻2f_{i}=324Hz、3f_{i}=486Hz等頻率成分，與理論值相符，從而準確判斷出內(nèi)圈存在故障。對于外圈故障和滾動體故障，也能夠通過類似的方法，準確提取出相應的故障特征頻率，實現(xiàn)故障的準確