本文關(guān)鍵詞：振動(dòng)診斷技術(shù)在數(shù)控機(jī)床狀態(tài)監(jiān)測(cè)與故障診斷中應(yīng)用的研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

大連交通大學(xué) 碩士學(xué)位論文 振動(dòng)診斷技術(shù)在數(shù)控機(jī)床狀態(tài)監(jiān)測(cè)與故障診斷中應(yīng)用的研究 姓名：鄧曉云 申請(qǐng)學(xué)位級(jí)別：碩士 專業(yè)：機(jī)械制造及其自動(dòng)化 指導(dǎo)教師：葛研軍 20091208

摘要

摘

要

設(shè)備故障診斷技術(shù)在保障設(shè)備的安全運(yùn)行，預(yù)防事故發(fā)生，實(shí)現(xiàn)設(shè)備狀態(tài)維修，提 高設(shè)備壽命等方面起到了關(guān)鍵

性的指導(dǎo)作用，取得了顯著的經(jīng)濟(jì)效益和社會(huì)效益。振動(dòng)

診斷技術(shù)是進(jìn)行機(jī)械設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測(cè)與故障診斷最常用最有效的手段。本文旨在研究振動(dòng)
診斷技術(shù)在數(shù)控機(jī)床進(jìn)行狀態(tài)監(jiān)測(cè)與故障診斷中的應(yīng)用。主要研究如下工作： 分析數(shù)控機(jī)床的結(jié)構(gòu)特點(diǎn)，確定監(jiān)測(cè)和診斷的對(duì)象：研究狀態(tài)監(jiān)測(cè)的監(jiān)測(cè)參數(shù)、測(cè) 點(diǎn)及方向、測(cè)試工況和監(jiān)測(cè)周期的確定方法；在定期監(jiān)測(cè)的基礎(chǔ)上，建立了數(shù)控機(jī)床的

振動(dòng)狀態(tài)判斷標(biāo)準(zhǔn)；并對(duì)數(shù)控機(jī)床進(jìn)行狀態(tài)識(shí)別與趨勢(shì)分析。
總結(jié)常用的振動(dòng)信號(hào)處理和分析方法。振動(dòng)信號(hào)預(yù)處理方法包括濾波、時(shí)域同步平

均法和包絡(luò)解調(diào)法。振動(dòng)信號(hào)分析方法包括時(shí)域分析和頻域分析兩大類：時(shí)域分析主要
有統(tǒng)計(jì)分析和相關(guān)函數(shù)分析，統(tǒng)計(jì)分析包括幅值概率密度分析以及提取時(shí)域波形的特征 參數(shù)和無(wú)量綱動(dòng)態(tài)指標(biāo)；頻域分析包括頻譜分析、倒頻譜分析、包絡(luò)分析。

針對(duì)數(shù)控機(jī)床最易發(fā)生的軸承故障和齒輪故障進(jìn)行重點(diǎn)研究。滾動(dòng)軸承著重研究 因故障引起的沖擊脈沖振動(dòng)機(jī)理，滾動(dòng)軸承故障特征頻率的計(jì)算方法，滾動(dòng)軸承典型故 障振動(dòng)的時(shí)域及頻域特征及針對(duì)不同故障類別采用不同診斷方法；并通過(guò)實(shí)際診斷證明
包絡(luò)解調(diào)法是滾動(dòng)軸承診斷最有效的方法。齒輪方面利用動(dòng)力學(xué)模型，在分析齒輪嚙合 剛度周期性變化的基礎(chǔ)上，闡述了齒輪的振動(dòng)故障機(jī)理；從信號(hào)調(diào)制角度分析齒輪故障

特征，并具體分析各種典型故障振動(dòng)的時(shí)域及頻域特征；通過(guò)實(shí)際診斷證明齒輪故障診 斷主要采用頻域分析方法。同時(shí)也介紹了其它典型故障特征及成功診斷實(shí)例，包括主軸
聯(lián)軸器不對(duì)中、機(jī)械松動(dòng)和電機(jī)故障等。

關(guān)鍵詞：故障診斷；狀態(tài)監(jiān)測(cè)；數(shù)控機(jī)床；振動(dòng)信號(hào)

Ａｂｓｔｒａｃｔ

Ａｂｓｔｒａｃｔ

Ｅｑｕｉｐｍｅｎｔ ｆａｕｌｔ ｄｉａｇｎｏｓｉｓ ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ ｈａｓ ｐｌａｙｅｄ

ａ

ｋｅｙ ｒｏｌｅ ｉｎ

ｐｒｏｔｅｃｔｉｎｇ ｔｈｅ ｓａｆｅ
ｓｔａｔｕｓ

ｏｐｅｒａｔｉｏｎ ｏｆ ｅｑｕｉｐｍｅｎｔ，ｐｒｅｖｅｎｔｉｎｇ ａｃｃｉｄｅｎｔｓ，ａｃｈｉｅｖｉｎｇ

ｅｑｕｉｐｍｅｎｔ

ｍａｉｎｔｅｎａｎｃｅ，

ｉｍｐｒｏｖｉｎｇ ｅｑｕｉｐｍｅｎｔ ｓｅｒｖｉｃｅ ｌｉｆｅ，ａｎｄ ａｃｈｉｅｖｅｄ ｒｅｍａｒｋａｂｌｅ ｅｃｏｎｏｍｉｃ ａｎｄ ｓｏｃｉａｌ ｂｅｎｅｆｉｔｓ．
Ｖｉｂｒａｔｉｏｎ

ｄｉａｇｎｏｓｉｓ

ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ ｉｓ ｔｈｅ ｍｏｓｔ ｅｆｆｅｃｔｉｖｅ ａｎｄ ｍｏｓｔ ｃｏｍｍｏｎ ｍｅａｎｓ ａｐｐｌｉｅｄ ｉｎ
ａｔ ｓｔｕｄｙｉｎｇ

ｍｅｃｈａｎｉｃａｌ ｅｑｕｉｐｍｅｎｔ ｃｏｎｄｉｔｉｏｎ ｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇ ａｎｄ ｆａｕｌｔ ｄｉａｇｎｏｓｉｓ Ｔｈｉｓ ｐａｐｅｒ ａｉｍｅｄ
ｔｈｅ ｖｉｂｒａｔｉｏｎ ｄｉａｇｎｏｓｉｓ ｄｉａｇｎｏｓｉｓ

ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ

ｉｎ ｔｈｅ ＮＣ ｍａｃｈｉｎｅ ｔｏｏｌ ｃｏｎｄｉｔｉｏｎ ｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇ

ａｎｄ

ｆａｕｌｔ

ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ．Ｍａｊｏｒ
ｓｔｒｕｃｔｕｒａｌ

ｒｅｓｅａｒｃｈ ｗｏｒｋ ａｒｅ ａｓ ｆｏｌｌｏｗｓ：
ｏｆ ＮＣ

Ｔｈｅ

ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓ

ｍａｃｈｉｎｅ ｔｏｏｌｓ ａｒｅ ａｎａｌｙｚｅｄ，ｔｈｅ ｏｂｊｅｃｔ ｆｏｒ
ｄｅｔｅｒｍｉｎｉｎｇ ｍｅｔｈｏｄｓ ｏｆ ｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇ ｐａｒａｍｅｔｅｒｓ，

ｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇ ａｎｄ

ｄｉａｇｎｏｓｉｓ

ａｒｅ

ｉｄｅｎｔｉｆｉｅｄ；Ｔｈｅ

ｍｅａｓｕｒｉｎｇ ｐｏｉｎｔ ａｎｄ ｄｉｒｅｃｔｉｏｎ，ｔｅｓｔ ｃｏｎｄｉｔｉｏｎ ａｎｄ ｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇ ｃｙｃｌｅ ａｒｅ ｒｅｓｅａｒｃｈｅｄ ｉｎ ｔｈｅ ｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇ ｃｏｎｄｉｔｉｏｎ；Ｔｈｅ ｖｉｂｒａｔｉｏｎ ｃｒｉｔｅｒｉｏｎ ｏｆ ＮＣ ｍａｃｈｉｎｅ ｔｏｏｌｓ ｉｓ ｅｓｔａｂｌｉｓｈｅｄ ｂａｓｅｄ ｏｎ ｔｈｅ
ｒｅｇｕｌａｒ ｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇ；Ａｎｄ ｔｈｅ ｓｔａｔｅ ｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ ａｎｄ ｔｒｅｎｄ ａｎａｌｙｓｉｓ ｏｆ ＮＣ ｍａｃｈｉｎｅ ｔｏｏｌｓ ａｒｅ ｒｅｓｅａｒｃｈｅｄ．

Ｃｏｍｍｏｎｌｙ ｖｉｂｒａｔｉｏｎ ｓｉｇｎａｌ ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ ａｎｄ ａｎａｌｙｓｉｓ ｍｅｔｈｏｄ ｉｓ ｓｕｍｍａｒｉｅｄ．Ｔｈｅ ｖｉｂｒａｔｉｏｎ
ｓｉｇｎａｌ ｐｒｅ－ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ ｍｅｔｈｏｄｓ ｉｎｃｌｕｄｅ ｆｉｌｔｅｒｉｎｇ，ｔｉｍｅ—ｄｏｍａｉｎ ｓｙｎｃｈｒｏｎｏｕｓ ａｖｅｒａｇｉｎｇ

ａｎｄ

ｅｎｖｅｌｏｐｅ ｄｅｍｏｄｕｌａｔｉｏｎ

ｍｅｔｈｏｄ．Ｔｈｅ

ｖｉｂｒａｔｉｏｎ ｓｉｇｎａｌ ａｎａｌｙｓｉｓ ｍｅｔｈｏｄｓ ｉｎｃｌｕｄｅ ｔｉｍｅ ｄｏｍａｉｎ

ａｎａｌｙｓｉｓ

ａｎｄ ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ ｄｏｍａｉｎ ａｎａｌｙｓｉｓ ｏｆ ｔｗｏ ｃａｔｅｇｏｒｉｅｓ：ｔｈｅ ｔｉｍｅ－ｄｏｍａｉｎ

ａｎａｌｙｓｉｓ

ｉｎｃｌｕｄｅｓ

ｐｒｏｂａｂｉｌｉｓｔｉｃ

ａｎａｌｙｓｉｓ，ａｎｄ

ｅｘｔｒａｃｔｉｎｇ ｔｈｅ ｔｉｍｅ—ｄｏｍａｉｎ ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓ ｏｆ ｗａｖｅｆｏｒｍ

ｐａｒａｍｅｔｅｒｓ

ａｎｄ ｔｈｅ ｎｏｎ—ｄｉｍｅｎｓｉｏｎａｌ ｄｙｎａｍｉｃ ｉｎｄｉｃａｔｏｒｓ，ｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ ｆｕｎｃｔｉｏｎ ａｎａｌｙｓｉｓ；ｔｈｅ ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ ｄｏｍａｉｎ

ａｎａｌｙｓｉｓ

ｉｎｃｌｕｄｅｓ ｓｐｅｃｔｒａｌ
ｏｎ

Ｉｔ ｉｓ ｆｏｃｕｓｅｄ

ｔｈｅ ｓｔｕｄｙ ｏｆ ｆａｉｌｕｒｅｓ ｏｆ ｂｅａｒｉｎｇｓ
ｏｎ

ａｎａｌｙｓｉｓ，ｃｅｐｓｔｒｕｍ ａｎａｌｙｓｉｓ，ｅｎｖｅｌｏｐｅ ａｎａｌｙｓｉｓ． ａｎｄ ｇｅａｒｓ ｍｏｓｔｌｙ ｏｃｃｕｒｒｅｄ ｉｎ

ＮＣ

ｍａｃｈｉｎｅ ｔｏｏｌｓ．Ｉｔ ｉｓ ｆｏｃｕｓｅｄ

ｔｈｅ ｓｔｕｄｙ ｏｆ ｓｈｏｃｋ ｐｕｌｓｅ ｖｉｂｒａｔｉｏｎ ｍｅｃｈａｎｉｓｍ ｃａｕｓｅｄ ｂｙ

ｆａｉｌｕｒｅ ｆｏｒ ｒｏｌｌｉｎｇ ｂｅａｒｉｎｇ，ｔｈｅ ｃａｌｃｕｌａｔｉｏｎ ｍｅｔｈｏｄ ｏｆ ｒｏｌｌｉｎｇ ｂｅａｒｉｎｇ ｆａｕｌｔ ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃ

ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ，ｔｈｅ ｔｙｐｉｃａｌ ｆａｕｌｔ ｖｉｂｒａｔｉｏｎ ｔｉｍｅ－ｄｏｍａｉｎ ａｎｄ ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ ｄｏｍａｉｎ ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓ ｏｆ
ｒｏｌｌｅｒ ｂｅａｒｉｎｇ

ａｎｄ ｆｏｒ ｄｉｆｆｅｒｅｎｔ

ｆａｕｌｔ ｔｙｐｅｓ ｕｓｉｎｇ ｄｉｆｆｅｒｅｎｔ

ｄｉａｇｎｏｓｔｉｃ

ｍｅｔｈｏｄｓ；Ａｎｄ

ｔｏ

ｄｅｍｏｎｓｔｒａｔｅ ｔｈａｔ ｔｈｅ ｅｎｖｅｌｏｐｅ ｄｅｍｏｄｕｌａｔｉｏｎ ｍｅｔｈｏｄ ｉｓ ｔｈｅ ｍｏｓｔ ｅｆｆｅｃｔｉｖｅ ｄｉａｇｎｏｓｔｉｃ ｍｅｔｈｏｄ
ｔｈｒｏｕｇｈ ａｃｔｕａｌ

ｄｉａｇｎｏｓｉｓ
ｕｓｅ

ｏｆ ｒｏｌｌｉｎｇ ｂｅａｒｉｎｇ．Ｔｈｅ ｖｉｂｒａｔｉｏｎ ｆａｕｌｔ ｍｅｃｈａｎｉｓｍ ｏｆ ｇｅａｒ ｉｓ
ｏｎ

ｄｅｓｃｒｉｂｅｄ，ｂｙ ｍａｋｅ

ｏｆ ｄｙｎａｍｉｃ ｍｏｄｅｌ，ｂａｓｅｄ

ａｎａｌｙｚｉｎｇ

ｔｈｅ ｃｙｃｌｉｃａｌ

ｃｈａｎｇｅｓ

ｉｎ ｇｅａｒ

ｍｅｓｈ

ｓｔｉｆｆｎｅｓｓ；Ｔｈｅ

ｇｅａｒ ｆａｕｌｔ ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓ ｉｓ

ａｎａｌｙｚｅｄ

ｔｈｅ ｆｒｏｍ ｓｉｇｎａｌ

ｍｏｄｕｌａｔｉｏｎ，ａｎｄ ｔｈｅ

ｔｉｍｅ－ｄｏｍａｉｎ ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ ｄｏｍａｉｎ ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓ ｏｆ ｖｉｂｒａｔｉｏｎ ｏｆ ｔｙｐｉｃａｌ ｆａｕｌｔｓ ｉｓ ｓｐｅｃｉａｌｌｙ ａｎａｌｙｚｅｄ；Ｔｈｅ ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ－ｄｏｍａｉｎ ａｎａｌｙｓｉｓ ｍｅｔｈｏｄ ｉｓ ｐｒｏｖｅｄ ｔｏ ｂｅ ｕｓｅｆｕｌ ｆｏｒ ｇｅａｒ ｆａｕｌｔ

ｄｉａｇｎｏｓｉｓ
ｓｕｃｃｅｓｓｆｕｌ

ｂｙ

ｔｈｅ ａｃｔｕａｌ

ｄｉａｇｎｏｓｉｓ

Ｔｈｅ ｔｙｐｉｃａｌ

ｆａｕｌｔｓ ｏｆ ｏｔｈｅｒ ｓｔｕｄｉｅｓ

ａｎｄ

ｅｘａｍｐｌｅｓ

ｏｆ

ｄｉａｇｎｏｓｉｓ
ｌｏｏｓｅ

ａｒｅ ａｌｓｏ ｉｎｔｒｏｄｕｃｅｄ，ｉｎｃｌｕｄｉｎｇ ｔｈｅ ｍａｉｎ ｓｈａｆｔ ｃｏｕｐｌｉｎｇ ｍｉｓａｌｉｇｎｍｅｎｔ，
ｆａｕｌｔｓ。

ｍｅｃｈａｎｉｃａｌ

ａｎｄ ｅｌｅｃｔｒｉｃａｌ

ＩＩ

Ａｂｓｔｒａｃｔ

Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：Ｆａｕｌｔ ｄｉａｇｎｏｓｉｓ；ｃｏｎｄｉｔｉｏｎ ｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇ；ＮＣ ｍａｃｈｉｎｅ ｔｏｏｌｓ；ｖｉｂｒａｔｉｏｎ ｓｉｇｎａｌ

ＩＩＩ

大連交通大學(xué)學(xué)位論文獨(dú)創(chuàng)性聲明
本人聲明所呈交的學(xué)位論文是本人在導(dǎo)師指導(dǎo)下進(jìn)行的研究工作 及取得的研究成果。盡我所知，除了文中特別加以標(biāo)注和致謝及參考 文獻(xiàn)的地方外，論文中不包含他人或集體已經(jīng)發(fā)表或撰寫(xiě)過(guò)的研究成

果，也不包含為獲得太整窒通太堂或其他教育機(jī)構(gòu)的學(xué)位或證書(shū)而
使用過(guò)的材料。與我一同工作的同志對(duì)本研究所做的任何貢獻(xiàn)均已在 論文中作了明確的說(shuō)明并表示謝意。 本人完全意識(shí)到本聲明的法律效力，申請(qǐng)學(xué)位論文與資料若有不 實(shí)之處，由本人承擔(dān)一切相關(guān)責(zé)任。

學(xué)位論文作者簽名：

孑乍?％－２

日期：叫年，２月鏟日

大連交通大學(xué)學(xué)位論文版權(quán)使用授權(quán)書(shū)
本學(xué)位論文作者完全了解太蓬鑾通太堂有關(guān)保護(hù)知識(shí)產(chǎn)權(quán)及保
留、使用學(xué)位論文的規(guī)定，即：研究生在校攻讀學(xué)位期間論文工作的

知識(shí)產(chǎn)權(quán)單位屬太整鑾通太堂，本人保證畢業(yè)離校后，發(fā)表或使用 論文工作成果時(shí)署名單位仍然為太整塞通太堂。學(xué)校有權(quán)保留并向
國(guó)家有關(guān)部門(mén)或機(jī)構(gòu)送交論文的復(fù)印件及其電子文檔，允許論文被查 閱和借閱。

本人授權(quán)太蓬交通太堂可以將學(xué)位論文的全部或部分內(nèi)容編入
中國(guó)科學(xué)技術(shù)信息研究所《中國(guó)學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù)》等相關(guān)數(shù)據(jù)庫(kù) 進(jìn)行檢索，可以采用影印、縮印或掃描等復(fù)制手段保存、匯編學(xué)位論 文。 （保密的學(xué)位論文在解密后應(yīng)遵守此規(guī)定）

學(xué)位論文作者簽名：７ｐ好
日期：糾年７２月８日
學(xué)位論文作者畢業(yè)后去向：
工作單位．Ｏ大連交通大學(xué) 電話：８４１０９２４５

通訊地址：大連交通大學(xué)機(jī)械工程學(xué)院 電子信箱：ｘｙｕｎｄｅｎｇ＠１６３．ｃｏｒｎ

郵編：１１６０２８

第一章緒論

第一章緒論
１．１設(shè)備故障診斷技術(shù)意義
設(shè)備故障診斷技術(shù)，它是指通過(guò)對(duì)設(shè)備定期監(jiān)測(cè)，了解和掌握設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)，識(shí) 別設(shè)備的異常表現(xiàn)，早期發(fā)現(xiàn)設(shè)備的潛在故障并預(yù)報(bào)故障發(fā)展趨勢(shì)的技術(shù)。通俗地講就 是一種給設(shè)備“看病”的技術(shù)。 設(shè)備故障診斷技術(shù)在實(shí)際工程中應(yīng)用的重大意義主要表現(xiàn)在兩個(gè)方面： （１）提高設(shè)備運(yùn)行的可靠性、安全性和有效性 設(shè)備故障診斷技術(shù)能及時(shí)地、正確地對(duì)設(shè)備的各種異常狀態(tài)或故障狀態(tài)作出診斷，
預(yù)防或消除故障，避免重大事故發(fā)生，保證設(shè)備安全、可靠運(yùn)行。 （２）推進(jìn)了設(shè)備維修制度改革

設(shè)備維修方式的發(fā)展經(jīng)歷了三個(gè)階段，即早期的事后維修方式，目前普遍采用的定 期預(yù)防維修方式，現(xiàn)在正向狀態(tài)維修方式發(fā)展。定期維修方式可以預(yù)防事故的發(fā)生，但 可能出現(xiàn)過(guò)剩維修或維修不足。狀態(tài)維修方式是以設(shè)備故障診斷技術(shù)為基礎(chǔ)，根據(jù)設(shè)備 運(yùn)行的實(shí)際狀態(tài)來(lái)決策維修，它即可避免過(guò)剩維修又可防止不足維修，是一種更科學(xué)、
更合理的維修方式。 （３）能給企業(yè)帶來(lái)可觀的經(jīng)濟(jì)效益 由于設(shè)備故障診斷技術(shù)能避免因突發(fā)性事故發(fā)生造成的經(jīng)濟(jì)損失，能充分挖掘設(shè)備

的潛力，延長(zhǎng)設(shè)備的使用壽命，還能指導(dǎo)進(jìn)行有針對(duì)性的維修，縮短維修時(shí)間，降低維 修成本，所以能給企業(yè)帶來(lái)可觀的經(jīng)濟(jì)效益。 目前設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測(cè)與故障診斷技術(shù)已在保障設(shè)備安全運(yùn)行，預(yù)防事故發(fā)生，實(shí)現(xiàn)設(shè) 備維修制度由定期預(yù)防維修向狀態(tài)維修改革，提高設(shè)備壽命等方面起到了關(guān)鍵性的指導(dǎo) 作用，取得了顯著的經(jīng)濟(jì)效益和社會(huì)效益。日本資料報(bào)道，實(shí)施故障診斷后，事故率可 減少７５％，維修費(fèi)用可降低２５＂－－＇５０％；英國(guó)報(bào)道，對(duì)２０００個(gè)大型工廠調(diào)查表明，采用
診斷技術(shù)后每年節(jié)省維修費(fèi)用３億英鎊，而對(duì)于故障診斷的成本為０．５億英鎊，收益為 投入的６倍，凈獲益達(dá)２．５億英鎊／年；我國(guó)石化系統(tǒng)的３０噸合成氨廠，過(guò)去每年定期 大修一次，需時(shí)４５天，檢修費(fèi)用占年產(chǎn)值的１５％。采用故障診斷后改為３年修兩次，
ｒ０１

一次不到３０天，檢修費(fèi)用降為年產(chǎn)值的１０％“。。

大連交通大學(xué)工學(xué)碩士學(xué)位論文

１．２設(shè)備故障診斷技術(shù)發(fā)展
１．２．１設(shè)備故障診斷技術(shù)發(fā)展概況

設(shè)備故障診斷技術(shù)作為一門(mén)學(xué)科，是從２０世紀(jì)６０年代以后發(fā)展起來(lái)的。隨著科學(xué)技
術(shù)的不斷進(jìn)步和發(fā)展，尤其是計(jì)算機(jī)技術(shù)和信號(hào)處理技術(shù)的迅速發(fā)展，設(shè)備故障診斷技

術(shù)以設(shè)備的管理、狀態(tài)監(jiān)測(cè)和故障診斷為內(nèi)容，以建立新的維修體制為目標(biāo)，在歐美、
日本以不同的形式得到了廣泛的開(kāi)展。

美國(guó)作為最早發(fā)展設(shè)備診斷技術(shù)的國(guó)家，其診斷技術(shù)在航空航天、軍事、核能等尖 端部門(mén)得到廣泛的應(yīng)用，在世界上處于領(lǐng)先地位。英國(guó)在７０年代初成立了機(jī)械保健與狀 態(tài)監(jiān)測(cè)協(xié)會(huì)，為故障診斷技術(shù)的開(kāi)展起了很大作用，目前，英國(guó)在摩擦磨損以及汽車(chē)、 飛機(jī)發(fā)動(dòng)機(jī)監(jiān)測(cè)和診斷方面具有領(lǐng)先地位。歐洲一些國(guó)家的診斷技術(shù)發(fā)展也各有特色， 如瑞典ＳＰＭ公司的軸承監(jiān)測(cè)技術(shù)，丹麥Ｂ＆Ｋ公司的振動(dòng)、噪聲監(jiān)測(cè)技術(shù)，挪威的船舶診斷 技術(shù)等。日本的診斷技術(shù)研究開(kāi)始于７０年代，目前，在鋼鐵、化工、鐵路等民用工業(yè)的
診斷技術(shù)處于領(lǐng)先。

我國(guó)對(duì)機(jī)械設(shè)備故障診斷工作的開(kāi)展始于１９８３年，許多高校和科研機(jī)構(gòu)對(duì)故障診 斷技術(shù)的理論與應(yīng)用等方面進(jìn)行了研究和探索，取得了可喜的成果。如灰色系統(tǒng)理論及 其在故障診斷中的應(yīng)用、小波分析及其在機(jī)械故障中的應(yīng)用、分形理論及其在故障診斷 中的應(yīng)用、時(shí)間序列診斷技術(shù)、智能診斷技術(shù)等。同時(shí)哈爾濱工業(yè)大學(xué)研制了“機(jī)械振 動(dòng)微機(jī)監(jiān)測(cè)和故障診斷技術(shù)＂，西安交通大學(xué)研制了“大型旋轉(zhuǎn)機(jī)械計(jì)算機(jī)狀態(tài)監(jiān)測(cè)與 故障診斷系統(tǒng)＂，上海汽輪機(jī)廠研制了“１２５１唧汽輪機(jī)組微機(jī)監(jiān)測(cè)分類管理系統(tǒng)’’等。 目前而言，我國(guó)設(shè)備故障診斷技術(shù)在石化、冶金、電力等行業(yè)中應(yīng)用情況較好，已取得
了一定的經(jīng)濟(jì)效益和社會(huì)效益，并形成了學(xué)科體系。 盡管機(jī)械設(shè)備診斷技術(shù)已取得了很大的發(fā)展，但它是一門(mén)正在發(fā)展的新型學(xué)科，還 沒(méi)有達(dá)到完善的水平，主要表現(xiàn)在：

（１）理論與實(shí)際相脫離。故障診斷是一門(mén)實(shí)踐性

極強(qiáng)的技術(shù)，目前從事機(jī)械故障診斷研究人員多為高�；蜓芯繂挝�，他們對(duì)現(xiàn)場(chǎng)設(shè)備缺
乏深入研究，而現(xiàn)場(chǎng)技術(shù)人員又沒(méi)有足夠的時(shí)間和技術(shù)基礎(chǔ)，將所觀察、檢測(cè)的現(xiàn)象上 升到理論加以分析、歸納、總結(jié)。 （２）在智能診斷儀器、傳感器、信號(hào)采集與分析儀
ｒ１一Ｒ］

器等方面與發(fā)達(dá)國(guó)家有一定的差距”一。 １．２．２設(shè)備故障診斷技術(shù)發(fā)展趨勢(shì) 設(shè)備故障診斷技術(shù)發(fā)展到今天，已成為一門(mén)獨(dú)立的跨學(xué)科的綜合信息處理技術(shù)，它 以可靠性理論、信息論、控制論和系統(tǒng)論為理論基礎(chǔ)，以現(xiàn)代測(cè)試儀器和計(jì)算機(jī)為技術(shù)

２

第一章緒論

手段，結(jié)合各種診斷現(xiàn)象（系統(tǒng)、設(shè)備、機(jī)器、裝置、工程結(jié)構(gòu)、工藝過(guò)程等）的特殊規(guī) 律而逐步形成的－Ｉ＇－Ｊ新興學(xué)科。它大體上Ｅｈ－－－部分組成：第一部分為故障診斷物理、化 學(xué)過(guò)程的研究，例如以電器、機(jī)械部件失效的腐蝕、蠕變、疲勞、氧化、斷裂、磨損等 理化原因的研究；第二部分為故障診斷信息學(xué)的研究，它主要研究故障信號(hào)的采集、選 擇、處理與分析過(guò)程。例如通過(guò)傳感器采集設(shè)備運(yùn)行中的信號(hào)（如振動(dòng)、轉(zhuǎn)速），再經(jīng)過(guò) 時(shí)域與頻域上的分析處理來(lái)識(shí)別評(píng)價(jià)所處的狀態(tài)或故障；第三部分為診斷邏輯與數(shù)學(xué)原 理方面的研究，主要是通過(guò)邏輯方法、模型方法、推論方法和人工智能方法，根據(jù)可觀 測(cè)的設(shè)備故障表征來(lái)確定下一步的檢測(cè)部位，最終分析判斷故障發(fā)生的部位和產(chǎn)生故障
的原因。

故障診斷技術(shù)可簡(jiǎn)單地劃分為傳統(tǒng)的診斷方法、數(shù)學(xué)診斷方法以及智能診斷方法。 （１）傳統(tǒng)的診斷方法包括：振動(dòng)監(jiān)測(cè)技術(shù)、油液分析技術(shù)、噪聲監(jiān)測(cè)技術(shù)、紅外測(cè)溫技 術(shù)、聲發(fā)射技術(shù)以及無(wú)損檢測(cè)技術(shù)等；（２）數(shù)學(xué)診斷方法包括：基于貝葉斯決策判據(jù)以及 基于線性和非線性判別函數(shù)的模式識(shí)別方法、基于概率統(tǒng)計(jì)的時(shí)序模型診斷方法、基于 距離判據(jù)的故障診斷方法、模糊診斷原理、灰色系統(tǒng)診斷方法、故障樹(shù)分析法、小波分 析法以及混沌分析法與分形幾何法等；（３）智能診斷方法包括：模糊邏輯、專家系統(tǒng)、神
經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、進(jìn)化計(jì)算方法（如遺傳算法）等。

設(shè)備故障診斷技術(shù)與當(dāng)代前沿科學(xué)的融合是設(shè)備故障診斷技術(shù)的發(fā)展方向。當(dāng)今故 障診斷技術(shù)的發(fā)展趨勢(shì)是傳感器的精密化、多維化，診斷理論、診斷模型的多元化，診
斷技術(shù)的智能化１２～。

１．３設(shè)備故障診斷內(nèi)容
設(shè)備故障診斷分為狀態(tài)監(jiān)測(cè)與故障診斷兩個(gè)階段，設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)的監(jiān)測(cè)是指對(duì)設(shè)備
定期監(jiān)測(cè)，了解設(shè)備的劣化程度，預(yù)測(cè)設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)的發(fā)展趨勢(shì)；故障診斷則是指當(dāng)設(shè)

備有劣化趨勢(shì)或設(shè)備已經(jīng)處于異常狀態(tài)時(shí)，進(jìn)一步對(duì)機(jī)械設(shè)備異�；蚬收系念愋�、原因、
部位及危險(xiǎn)程度進(jìn)行診斷。 設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測(cè)與故障診斷的實(shí)施步驟歸納為以下四個(gè)方面： （１）信號(hào)采集

對(duì)運(yùn)行中機(jī)械設(shè)備的狀態(tài)進(jìn)行正確的檢測(cè)，獲取合理的信號(hào)，因?yàn)樗窃O(shè)備異�；�
故障信息的載體，若能夠真實(shí)、充分地采集到足夠數(shù)量的信號(hào)，那么就能客觀地反映所 診斷設(shè)備的工作狀況。 （２）信號(hào)處理

大連交通大學(xué)工學(xué)碩士學(xué)位論文

采集到的信號(hào)是表征機(jī)械設(shè)備運(yùn)行過(guò)程的原始狀態(tài)信號(hào)。為了提高故障診斷的靈敏 度和可靠性，必須采用信號(hào)處理技術(shù)，排除噪聲、干擾的影響，把有用的故障信息從大
量的背景噪聲、干擾中提取，以突出故障特征。 （３）狀態(tài)識(shí)別

對(duì)于提取出來(lái)的反映機(jī)械設(shè)備故障特征的信息進(jìn)行分析、比較、識(shí)別，判斷機(jī)械設(shè)
備運(yùn)行中有無(wú)異常征兆，進(jìn)行早期診斷。 （４）故障診斷

當(dāng)識(shí)別出機(jī)械設(shè)備狀態(tài)異�；蚬收虾�，必須進(jìn)一步對(duì)機(jī)械設(shè)備異常或故障的類型、 原因、部位和危險(xiǎn)程度進(jìn)行診斷，并預(yù)測(cè)機(jī)械設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)的發(fā)展趨勢(shì)。

１．４振動(dòng)診斷技術(shù)
基于振動(dòng)測(cè)量的振動(dòng)診斷技術(shù)是機(jī)械設(shè)備故障診斷方法中最主要、最有效的方法。 振動(dòng)與機(jī)械故障之間有著緊密的聯(lián)系，設(shè)備在運(yùn)轉(zhuǎn)過(guò)程中不可避免地發(fā)生不同程度的振 動(dòng)，當(dāng)振動(dòng)超過(guò)一定限度時(shí)就會(huì)對(duì)設(shè)備造成危害，嚴(yán)重時(shí)會(huì)威脅到設(shè)備的安全運(yùn)行，由 此可以看出，振動(dòng)伴隨機(jī)械設(shè)備的運(yùn)行而產(chǎn)生，會(huì)引起設(shè)備運(yùn)行的劣化，必須將其控制 在一定的許可范圍之內(nèi)。統(tǒng)計(jì)資料表明，由于振動(dòng)而引起的設(shè)備故障在各類故障中占６０ ％以上。振動(dòng)是機(jī)械設(shè)備動(dòng)力學(xué)特性的表征，設(shè)備振動(dòng)信號(hào)中包含了系統(tǒng)、零部件由于
磨損、疲勞、老化等因素引起的劣化和失效等重要信息，利用各種動(dòng)態(tài)測(cè)試儀器對(duì)設(shè)備

的振動(dòng)信號(hào)拾取、記錄，通過(guò)信號(hào)處理技術(shù)對(duì)其進(jìn)行分析和處理，可以監(jiān)測(cè)設(shè)備的運(yùn)行 狀態(tài)，識(shí)別設(shè)備的故障類型、故障來(lái)源。又因?yàn)檎駝?dòng)信號(hào)的測(cè)量方法簡(jiǎn)單易行，分析理 論也比較成熟，因而振動(dòng)診斷技術(shù)在工程實(shí)際中得到最為廣泛的應(yīng)用。 在機(jī)械故障診斷的發(fā)展過(guò)程中，人們發(fā)現(xiàn)最重要、最關(guān)鍵而且也是最困難的問(wèn)題是 信號(hào)特征提取與狀態(tài)識(shí)別。在某種意義上，故障特征提取直接關(guān)系到故障診斷的準(zhǔn)確性 和故障早期預(yù)報(bào)的可靠性。對(duì)振動(dòng)信號(hào)應(yīng)用不同的信號(hào)分析方法，就形成了以下幾種振
動(dòng)診斷的基本方法： （１）時(shí)域診斷方法是振動(dòng)檢測(cè)方法中發(fā)展最早的一種檢測(cè)方法。在時(shí)域診斷中，

普遍采用振動(dòng)信號(hào)的基本數(shù)字特征及其頻率分布特征來(lái)進(jìn)行分析和診斷。應(yīng)用比較廣泛 的有：振動(dòng)信號(hào)的平均值、均方根值、方差、概率密度函數(shù)、概率分布函數(shù)、自相關(guān)函 數(shù)、互相關(guān)函數(shù)以及峰值因子、波形因子、峭度系數(shù)等無(wú)量綱特征參數(shù)。 （２）頻譜分析法。對(duì)振動(dòng)信號(hào)作頻譜分析，從頻譜圖（幅值譜、相位譜、功率譜、 細(xì)化譜、倒頻譜和包絡(luò)譜等）中提取有關(guān)的故障診斷信息。頻率分析是機(jī)械故障診斷中
信號(hào)處理最重要和最常用的方法。

４

第一章緒論

（３）時(shí)頻分析法。機(jī)械振動(dòng)信號(hào)，特別是設(shè)備有故障時(shí)的振動(dòng)信號(hào)具有非平穩(wěn)的
特性。時(shí)頻分析方法是八十年代發(fā)展起來(lái)的一種適用于處理非平穩(wěn)或時(shí)變信號(hào)的方法。

它在機(jī)械故障診斷中的應(yīng)用研究隨后于九十年代初出現(xiàn)。時(shí)頻分析能夠捕捉由設(shè)備故障 引起的短時(shí)瞬變，從而更加準(zhǔn)確有效地對(duì)故障進(jìn)行診斷。與前述的三種僅在時(shí)域或僅在
頻域上對(duì)振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行分析的方法相比，時(shí)頻分析法在機(jī)械故障診斷與狀態(tài)監(jiān)測(cè)中具有 明顯的優(yōu)勢(shì)。它克服了Ｆｏｕｒｉｅｒ變換不能同時(shí)進(jìn)行時(shí)間一頻率局域性分析的缺點(diǎn)。常用

的時(shí)頻分析方法有Ｗｉｇｎｅｒ－Ｖｉｌｌｅ分布（ＷＶＤ）、短時(shí)Ｆｏｕｒｉｅｒ變換（ＳＴＥＴ）與小波分析等
［３，８，９３

１．５研究意義、目的和主要內(nèi)容
１．５．１研究意義

在機(jī)械加工行業(yè)，隨著現(xiàn)代工業(yè)及科學(xué)技術(shù)的迅速發(fā)展，生產(chǎn)設(shè)備日趨大型化、集 成化、高速化、自動(dòng)化、復(fù)雜化和智能化，高效率、高精度、高度自動(dòng)化的數(shù)控機(jī)床在
生產(chǎn)中的地位越來(lái)越重要，一方面提高了生產(chǎn)效率和產(chǎn)品質(zhì)量，增強(qiáng)了市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)條件下

企業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)力和應(yīng)變力；但另一方面機(jī)床突發(fā)性故障對(duì)企業(yè)生產(chǎn)的影響也越來(lái)越大，造 成的經(jīng)濟(jì)損失也是巨大的。因此，如何保障處于生產(chǎn)關(guān)鍵部位的數(shù)控機(jī)床能夠安全可靠 運(yùn)行，降低故障發(fā)生率，成為企業(yè)亟待解決的一大課題。設(shè)備故障診斷技術(shù)能夠?yàn)閿?shù)控 機(jī)床維修提供可靠的科學(xué)依據(jù)，在提高設(shè)備運(yùn)行安全性、可靠性方面，在實(shí)現(xiàn)機(jī)床的狀 態(tài)維修，降低維修成本，提高企業(yè)經(jīng)濟(jì)效益方面都能發(fā)揮重要的作用，適應(yīng)了生產(chǎn)設(shè)備
現(xiàn)代化的發(fā)展需要。

我國(guó)故障診斷技術(shù)在大型石化、電力、冶金等行業(yè)應(yīng)用最早，主要是一些大型旋轉(zhuǎn) 機(jī)械，如離心式壓縮機(jī)、汽輪機(jī)、球磨機(jī)、大型鉆機(jī)等關(guān)鍵設(shè)備，但在加工機(jī)床上的應(yīng)
用起步較晚，主要的原因是機(jī)床其特有的復(fù)雜結(jié)構(gòu)和高精度的要求，決定了與一般設(shè)備 相比對(duì)機(jī)床設(shè)備開(kāi)展故障診斷信號(hào)更復(fù)雜、識(shí)別難度更大，對(duì)準(zhǔn)確性的要求也更高。因 此，對(duì)數(shù)控機(jī)床開(kāi)展?fàn)顟B(tài)監(jiān)測(cè)與故障診斷具有一定的開(kāi)創(chuàng)性和現(xiàn)實(shí)意義。 １．５．２研究目的 應(yīng)用振動(dòng)診斷技術(shù)，通過(guò)對(duì)數(shù)控機(jī)床進(jìn)行定期監(jiān)測(cè)，識(shí)別機(jī)床當(dāng)前的運(yùn)行狀態(tài)，預(yù) 測(cè)機(jī)床狀態(tài)劣化趨勢(shì)；對(duì)于有劣化趨勢(shì)或已經(jīng)處于異常狀態(tài)的數(shù)控機(jī)床，要診斷故障發(fā) 生的部位、產(chǎn)生的原因、嚴(yán)重程度及發(fā)展趨勢(shì)，以便盡早采取有效的維修措施，保證設(shè) 備安全、可靠運(yùn)行。

大連交通大學(xué)工學(xué)碩士學(xué)位論文

１．５．３研究主要內(nèi)容 本課題研究的具體內(nèi)容如下： 第一章緒論

闡述設(shè)備故障診斷技術(shù)的意義，概述設(shè)備故障診斷技術(shù)發(fā)展概況和趨勢(shì)，簡(jiǎn)介設(shè)備 故障診斷與振動(dòng)診斷技術(shù)，介紹本課題的研究意義、目的和主要研究?jī)?nèi)容。 第二章數(shù)控機(jī)床振動(dòng)狀態(tài)監(jiān)測(cè) 分析數(shù)控機(jī)床的結(jié)構(gòu)特點(diǎn)，確定監(jiān)測(cè)和診斷的對(duì)象；研究狀態(tài)監(jiān)測(cè)的監(jiān)測(cè)參數(shù)、測(cè) 點(diǎn)及方向、測(cè)試工況和監(jiān)測(cè)周期的確定方法；建立測(cè)試系統(tǒng)；研究信號(hào)采樣處理方法； 建立數(shù)控機(jī)床狀態(tài)判斷標(biāo)準(zhǔn)；對(duì)數(shù)控機(jī)床運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行識(shí)別及趨勢(shì)分析。 第三章振動(dòng)信號(hào)處理與分析
研究常用的振動(dòng)信號(hào)處理和分析方法。振動(dòng)信號(hào)預(yù)處理方法包括濾波、時(shí)域同步平

均法和包絡(luò)解調(diào)法。振動(dòng)信號(hào)分析方法包括時(shí)域分析和頻域分析兩大類：時(shí)域分析主要 包括概率分析以及提取時(shí)域波形的特征參數(shù)和無(wú)量綱動(dòng)態(tài)指標(biāo)、相關(guān)函數(shù)分析；頻域分 析包括頻譜分析、倒頻譜分析、包絡(luò)分析。 第四章數(shù)控機(jī)床振動(dòng)故障診斷 針對(duì)數(shù)控機(jī)床最易發(fā)生的軸承故障和齒輪故障進(jìn)行重點(diǎn)研究，包括振動(dòng)機(jī)理分析、 故障特征頻率、典型故障分析、故障診斷方法，并應(yīng)用于數(shù)控機(jī)床故障診斷中；同時(shí)也 介紹其它典型故障特征及診斷實(shí)例，包括主軸聯(lián)軸器不對(duì)中、機(jī)械松動(dòng)和電機(jī)故障等。

６

第二章數(shù)控機(jī)床的振動(dòng)狀態(tài)監(jiān)測(cè)

第二章數(shù)控機(jī)床振動(dòng)狀態(tài)監(jiān)測(cè)
２．１數(shù)控機(jī)床結(jié)構(gòu)特點(diǎn)
在對(duì)數(shù)控機(jī)床進(jìn)行故障診斷前，必須首先了解數(shù)控機(jī)床的結(jié)構(gòu)特點(diǎn)。數(shù)控機(jī)床由輸
入輸出設(shè)備、ＣＮＣ數(shù)控裝置、伺服系統(tǒng)、可編程控制器、檢測(cè)反饋裝置、輔助裝置和 機(jī)床本體等部分組成，如圖２．１所示：

圖２．１數(shù)控機(jī)床結(jié)構(gòu)組成
Ｆｉ ｇ．２．１ ＮＣ ｍａｃｈｉｎｅ ｔｏｏｌ
ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ

振動(dòng)診斷主要是針對(duì)機(jī)械故障的。數(shù)控機(jī)床的機(jī)械故障主要集中在機(jī)床本體的主傳

動(dòng)部分，其主傳動(dòng)系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)有如下幾個(gè)特點(diǎn)：①系列化、標(biāo)準(zhǔn)化，即其主軸單元化、
變速箱單元化。根據(jù)主軸單元與變速箱的聯(lián)接方式不同而分為兩種典型結(jié)構(gòu)，一是分離

式傳動(dòng)，即主軸單元與變速籍之間通過(guò)皮帶傳動(dòng)，此種結(jié)構(gòu)在數(shù)控車(chē)床上應(yīng)用的比較廣
泛，二是集中式傳動(dòng)；即主軸單元與變速箱之間直連或通過(guò)聯(lián)軸節(jié)連接，此種結(jié)構(gòu)在加

工中心等應(yīng)用比較廣泛；②變速箱的變速級(jí)數(shù)一般為２—３級(jí)，且其滑移齒輪的操縱一般 為液壓缸式或電磁離合器式；③主傳動(dòng)電機(jī)一般為直流或交流無(wú)級(jí)調(diào)速電機(jī)。
由數(shù)控機(jī)床結(jié)構(gòu)特點(diǎn)可以看出，數(shù)控機(jī)床所需要監(jiān)測(cè)和診斷的主要對(duì)象為主傳動(dòng)系 統(tǒng)，包括主軸單元、變速箱和主電機(jī)，容易發(fā)生故障的零部件通常為主軸軸承和齒輪。

２．２數(shù)控機(jī)床振動(dòng)狀態(tài)監(jiān)測(cè)內(nèi)容和基本步驟
２．２．１狀態(tài)監(jiān)測(cè)內(nèi)容 數(shù)控機(jī)床振動(dòng)狀態(tài)監(jiān)測(cè)內(nèi)容有三個(gè)方面：

７

大連交通大學(xué)Ｔ學(xué)碩七學(xué)位論文

（１）振動(dòng)信號(hào)測(cè)試 （２）數(shù)控機(jī)床運(yùn)行狀態(tài)識(shí)別 （３）數(shù)控機(jī)床運(yùn)行狀態(tài)趨勢(shì)分析 ２．２．２狀態(tài)監(jiān)測(cè)基本步驟 數(shù)控機(jī)床振動(dòng)狀態(tài)監(jiān)測(cè)的基本步驟由以下幾個(gè)基本環(huán)節(jié)組成： （１）確定測(cè)試方案 （２）建立測(cè)試系統(tǒng) （３）采集振動(dòng)信號(hào) （４）狀態(tài)識(shí)別、趨勢(shì)分析及預(yù)報(bào)

２．３確定測(cè)試方案
振動(dòng)測(cè)試方案主要包括測(cè)量參數(shù)、測(cè)點(diǎn)及方向、測(cè)試工況及監(jiān)測(cè)周期等方面‘１３】。測(cè) 試方案確定得當(dāng)，是數(shù)控機(jī)床狀態(tài)監(jiān)測(cè)與故障診斷準(zhǔn)確的基本保證。 ２．３．１振動(dòng)測(cè)量參數(shù)選擇 振動(dòng)的測(cè)量參數(shù)有位移、速度和加速度。由于位移對(duì)低頻振動(dòng)敏感，而加速度對(duì)高 頻振動(dòng)敏感，速度對(duì)頻率的敏感度介于二者之間，所以應(yīng)根據(jù)診斷對(duì)象振動(dòng)信號(hào)的頻率 范圍選用不同的測(cè)量參數(shù)。一般按表２．１的原則選用【１７１。

表２．１測(cè)量的選擇
Ｔａｂｌｅ ２．１ Ｃｈｏｏｓｅ ｍｅａｓｕｒｉｎｇ ｐａｒａｍｅｔｅｒ

參數(shù) 位移 速度 加速度

頻率范圍
Ｏ～１００Ｈｚ １０～１０００Ｈｚ ＞１０００ＨＺ

使用情況 加－Ｉ＝機(jī)床的振動(dòng)，旋轉(zhuǎn)軸的擺動(dòng)等，軸振動(dòng) 旋轉(zhuǎn)機(jī)械的振動(dòng) 滾動(dòng)軸承和齒輪的缺陷引起的振動(dòng)

此外還可根據(jù)設(shè)備的異常類別而定的測(cè)量參數(shù)，如表２．２所示。在進(jìn)行低頻類故障

（如不平衡、不對(duì)中等）即低速設(shè)備的監(jiān)測(cè)和診斷時(shí)，應(yīng)選取位移參數(shù)；在進(jìn)行高頻類
故障（如滾動(dòng)軸承、齒輪箱故障等）及高速設(shè)備的監(jiān)測(cè)和診斷時(shí)，應(yīng)選取加速度參數(shù)； 而在中頻寬帶測(cè)量中，速度是從能量觀點(diǎn)反映振動(dòng)強(qiáng)度大小的理想?yún)?shù)。

８

第二章數(shù)控機(jī)床的振動(dòng)狀態(tài)監(jiān)測(cè)

表２．２適用于各類異常類別的測(cè)量參數(shù)
Ｔａｂｌｅ ２．２ Ａｐｐｒｏｐｒｉａｔｅ ｍｅａｓｕｒｉｎｇ ｐａｒａｍｅｔｅｒ ｔｏ ａｂｎｏｒｍａｌ ｃｏｎｄｉｔｉｏｎ

測(cè)定參數(shù) 位移 速度 加速度

異常類別 位移量或活動(dòng)量成為問(wèn)題的異常 振動(dòng)能量和疲勞成為問(wèn)題的異常 沖擊力等力的大小成為問(wèn)題的異常

舉例 加工機(jī)床的振動(dòng)現(xiàn)象，旋轉(zhuǎn)軸的擺動(dòng) 旋轉(zhuǎn)機(jī)械的振動(dòng) 軸承和齒輪的缺陷引起的振動(dòng)

國(guó)際上許多振動(dòng)診斷標(biāo)準(zhǔn)都是采用速度有效值（Ｖｒｍｓ，振動(dòng)烈度）作為狀態(tài)判別參 數(shù)【ｌ】。另外，齒輪和軸承是數(shù)控機(jī)床主要監(jiān)測(cè)對(duì)象，它們的缺陷引起的振動(dòng)頻率遠(yuǎn)遠(yuǎn)超 過(guò)１０００ＨＺ，在機(jī)床內(nèi)部損壞還沒(méi)有影響其實(shí)際工作能力之前，高頻分量就已經(jīng)包含了

缺損的信息，僅當(dāng)內(nèi)部缺損已經(jīng)發(fā)展為較大時(shí)，才能從低頻信息上反映出來(lái)。因此，為
了預(yù)測(cè)機(jī)器損壞，高頻信息是十分重要的，測(cè)量加速度峰值的變化及其頻率結(jié)構(gòu)分析成 為數(shù)控機(jī)床故障診斷最重要的手段。 綜上所述，對(duì)數(shù)控機(jī)床監(jiān)測(cè)，選擇速度有效值和加速度峰值作為測(cè)量參數(shù)。依據(jù)

速度有效值可判斷機(jī)床當(dāng)前狀態(tài)及劣化趨勢(shì)；通過(guò)對(duì)加速度信號(hào)分析，可進(jìn)行故障診斷。
２．３．２測(cè)點(diǎn)選擇 測(cè)點(diǎn)選擇合理與否，關(guān)系到能否獲得我們所需要的真實(shí)完整的設(shè)備狀態(tài)信息。必須 在查閱機(jī)床的技術(shù)文件和圖紙資料，對(duì)機(jī)床結(jié)構(gòu)充分了解的基礎(chǔ)上，才能根據(jù)診斷對(duì)象 恰當(dāng)?shù)剡x擇測(cè)點(diǎn)。 ＩＳ０２３７３標(biāo)準(zhǔn)推薦，測(cè)點(diǎn)位置的選取應(yīng)遵循傳遞路徑最短，測(cè)點(diǎn)剛度最大兩條原則。 在對(duì)數(shù)控機(jī)床進(jìn)行振動(dòng)檢測(cè)時(shí)，測(cè)量旋轉(zhuǎn)軸振動(dòng)時(shí)，可以選擇在軸承座上安裝傳感器。

因?yàn)闄C(jī)床的任何一個(gè)零件或部位發(fā)生問(wèn)題產(chǎn)生振動(dòng)時(shí)，其振動(dòng)會(huì)經(jīng)由轉(zhuǎn)軸、基座或結(jié)構(gòu)
傳遞至軸承位置，且軸承又直接承受轉(zhuǎn)子上的振動(dòng)載荷、還有材質(zhì)的原因以及潤(rùn)滑的情 況等，比較容易受到損壞，所以在一般最好都能在軸承部位進(jìn)行測(cè)量，而且最好能測(cè)量 到每個(gè)軸承。另外由于低頻信號(hào)的方向性較強(qiáng)，而高頻信號(hào)方向不敏感，所以對(duì)于低頻

信號(hào)，一般應(yīng)在水平、垂直和軸向三個(gè)方向進(jìn)行測(cè)量；對(duì)于高頻振動(dòng)，則只需在一個(gè)方
向（徑向）進(jìn)行測(cè)量即可。需要注意的是為保證測(cè)量數(shù)據(jù)的可比性，測(cè)點(diǎn)位置一經(jīng)選定， 必須要固定不變，應(yīng)做好標(biāo)記。 ２．３．３測(cè)試工況確定 由于數(shù)控機(jī)床的加工過(guò)程中有大量的切屑和冷卻液，且大都封閉作業(yè)，安裝傳感器 比較困難等原因，所以加工過(guò)程中很難測(cè)量。另外因機(jī)床工作狀況不同，產(chǎn)生的振動(dòng)信

９

大連交通人學(xué)Ｔ學(xué)碩十學(xué)何論文

號(hào)也不相同，無(wú)法進(jìn)行分析比較。因此為了保證測(cè)量的可行性和可比性，測(cè)量均是在高 速空轉(zhuǎn)條件下進(jìn)行。 ２．３．４監(jiān)測(cè)周期確定

監(jiān)測(cè)周期是指每次測(cè)量的間隔時(shí)間，它的選取與數(shù)控機(jī)床的運(yùn)行狀態(tài)同步。應(yīng)結(jié)合 機(jī)床劣化趨勢(shì)分析圖，根據(jù)機(jī)床的磨損速度合理的確定檢測(cè)的時(shí)間間隔。機(jī)床處于穩(wěn)定
運(yùn)行狀態(tài)時(shí)，監(jiān)測(cè)周期可以相對(duì)的長(zhǎng)一些（定為一個(gè)月）且保證固定不變，因?yàn)楣潭ūO(jiān) 測(cè)周期有利于機(jī)床的趨勢(shì)分析；當(dāng)機(jī)床進(jìn)入磨損期時(shí)，監(jiān)測(cè)周期要相對(duì)縮短。

２．４建立振動(dòng)測(cè)試系統(tǒng)
應(yīng)根據(jù)信號(hào)采集的要求建立測(cè)試系統(tǒng)。在建立測(cè)試系統(tǒng)時(shí)，不僅要注意有用信號(hào)的 獲取（靈敏度和精度等性能），同時(shí)還要考慮測(cè)試系統(tǒng)的環(huán)境適應(yīng)性以及如何在測(cè)試階段 進(jìn)行降噪除噪等，以便簡(jiǎn)化后續(xù)的信號(hào)分析處理過(guò)程。

數(shù)據(jù)采 集器

———————＇■

計(jì)算機(jī)（分析系 統(tǒng)軟件）

圖２．２振動(dòng)測(cè)試系統(tǒng)組成
Ｆｉｇ ２．２ Ｖｉｂｒａｔｉｏｎ ｔｅｓｔｉｎｇ ｓｙｓｔｅｍ

振動(dòng)測(cè)試系統(tǒng)由加速度傳感器、美國(guó)ＥＮＴＮＫ－ＩＲＤ公司的ＤＥＬ便攜式數(shù)據(jù)采集器和配套 信號(hào)分析軟件組成，其組成框圖如圖２．２所示。 （１）加速度傳感器，它把機(jī)械振動(dòng)信號(hào)轉(zhuǎn)變?yōu)檫m合于電測(cè)的電參數(shù)（很小的電壓信 號(hào)），得到的是模擬信號(hào)。 （２）數(shù)據(jù)采集器，包括適調(diào)放大器、Ａ／Ｄ轉(zhuǎn)化器以及存貯器等。其主要功能是采 集振動(dòng)信號(hào)，對(duì)信號(hào)放大、濾波、包絡(luò)、平均等預(yù)處理后，經(jīng)過(guò)Ａ／Ｄ轉(zhuǎn)換器將模擬振動(dòng) 信號(hào)轉(zhuǎn)化為數(shù)字信號(hào)，存儲(chǔ)數(shù)據(jù)并將數(shù)據(jù)傳入計(jì)算機(jī)。 ＤＥＬ便攜式數(shù)據(jù)采集器功能和主要性能指標(biāo)如下：

①測(cè)量功能：通頻幅值、速度譜、加速度譜、時(shí)域波形、相位、包絡(luò)譜、時(shí)域和頻
域平均及窗函數(shù)

②測(cè)量參數(shù)：速度有效值、加速度峰值、位移峰峰值 ③通頻測(cè)量頻率范圍：速度２ＨＺ－－２ＫＨＺ，加速度２ＨＺ－－２０ＫＨＺ
④頻率范圍：１０－－４０ＫＨＺ

＠Ａ／Ｄ轉(zhuǎn)換器的分辨率：１５位 ⑥頻率分辨率：最高達(dá)１２８００線
１０

第二章數(shù)控機(jī)床的振動(dòng)狀態(tài)監(jiān)測(cè)

⑦存儲(chǔ)器內(nèi)存：１ＭＢ并可外配內(nèi)存卡 ⑧動(dòng)態(tài)范圍：９６ｄＢ ⑨通道數(shù)：?jiǎn)瓮ǖ?⑩通訊：ＲＳ２３２－－ＰＣ串口
（３）配套專用系統(tǒng)軟件，其主要功能一是數(shù)據(jù)管理和二是信號(hào)分析處理，提取故 障特征信息，據(jù)此進(jìn)行故障診斷和趨勢(shì)預(yù)報(bào)。具體功能如下：

①建立狀態(tài)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)地管理與監(jiān)測(cè)相關(guān)數(shù)據(jù)： ②可根據(jù)設(shè)定報(bào)警值自動(dòng)報(bào)警，還可按分類自動(dòng)生成統(tǒng)計(jì)報(bào)警值； ③分析功能可進(jìn)行頻譜分析、時(shí)域波形分析、趨勢(shì)分析、頻譜趨勢(shì)分析及時(shí)序瀑布
圖等；

④配備近７０００條軸承數(shù)據(jù)庫(kù)，輸入部件參數(shù)和運(yùn)行參數(shù)可自動(dòng)計(jì)算顯示故障特征
頻率。

２．５振動(dòng)信號(hào)采集
振動(dòng)信號(hào)是設(shè)備異�；蚬收闲畔⒌妮d體，若能夠?qū)\(yùn)行中機(jī)床的狀態(tài)進(jìn)行正確的檢

測(cè)，采集到采集到真實(shí)、有效、信噪比高的信號(hào)，那么就能客觀地反映所診斷設(shè)備的工 作狀況，這是正確診斷故障的前提。為此在采樣時(shí)需考慮如下內(nèi)容【８】：
２．５．１采樣間隔和頻率混淆 采樣的基本問(wèn)題是如何確定合理的采樣間隔△ｆ和采樣長(zhǎng)度丁，以保證采樣所得的數(shù)

字信號(hào)能真實(shí)地代表原來(lái)的連續(xù)信號(hào)ｘ（，）。采樣頻率六越高，采樣越密集，所得的數(shù)字
信號(hào)越逼近原信號(hào)。然而，當(dāng)采樣長(zhǎng)度丁一定時(shí)，Ｚ越高，數(shù)據(jù)量越大，所需的計(jì)算機(jī)

存貯量和計(jì)算量就越大。反之，采樣頻率低到一定程度就會(huì)丟失或歪曲原來(lái)信號(hào)的信息。
Ｓｈａｎｎｏｎ采樣定理給出了不丟失信息的最低采樣頻率

正≥２ｋ
率混淆現(xiàn)象。 解決頻率混淆的辦法是：

（２．１）

此處，丘為原信號(hào)中最高頻率成分的頻率。如果不滿足此采樣定理，將會(huì)產(chǎn)生頻

（１）提高采樣頻率以滿足采樣定理。一般取，＝（２．５６—４）厶。
（２）用低通濾波器濾去不需要的高頻成分以防止頻混現(xiàn)象。如濾波器的截止頻率

為厶，則取厶＝Ｚ／（２．５６－４）。

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２．５．２泄漏及加窗處理 有限帶寬信號(hào)通常具有無(wú)限時(shí)寬，由于我們無(wú)法取用無(wú)限數(shù)據(jù)，因而在利用離散

傅立葉變換ＤＦＴ計(jì)算時(shí)，必須將時(shí)間信號(hào)截短。截短實(shí)際上是將該時(shí)間函數(shù)與一個(gè)窗
函數(shù)相乘。相應(yīng)地，在頻域中則是該時(shí)間函數(shù)與窗函數(shù)的傅立葉變換相卷積。因?yàn)榇昂?數(shù)的帶寬是無(wú)限的，所以卷積后將使原帶限頻譜擴(kuò)展開(kāi)來(lái)而占據(jù)無(wú)限頻帶，這種由于截 斷而造成的譜峰下降，頻譜擴(kuò)展稱為頻譜泄漏。在譜分析中，如不強(qiáng)調(diào)或明確指出加某 種窗函數(shù)時(shí)，就是加矩形窗，矩形窗函數(shù)波形變化劇烈，造成的頻譜泄漏最嚴(yán)重，為了 減少泄漏，通常采用特種窗函數(shù)來(lái)替換矩形窗，稱為窗處理或加窗。 本系統(tǒng)的ＥＤＬ數(shù)據(jù)采集器，可根據(jù)采集信號(hào)的不同選用窗函數(shù)，如Ｈａｒｍｉｎｇ窗、 Ｈａｍｍｉｎｇ窗、平頂窗、規(guī)一窗等。通常高頻信號(hào)選用Ｈａｒｍｉｎｇ窗，中低頻信號(hào)選用 Ｈａｍｍｉｎｇ窗。

２．６狀態(tài)識(shí)別、趨勢(shì)分析及預(yù)報(bào)
２．６．１狀態(tài)判斷標(biāo)準(zhǔn)建立與狀態(tài)識(shí)別 （１）機(jī)械狀態(tài)判斷標(biāo)準(zhǔn)

在對(duì)機(jī)床完成測(cè)試后，要根據(jù)測(cè)出的值判定機(jī)床狀態(tài)是否正常，關(guān)鍵要有一個(gè)正確
的狀態(tài)判斷標(biāo)準(zhǔn)。機(jī)械狀態(tài)判斷標(biāo)準(zhǔn)包括絕對(duì)標(biāo)準(zhǔn)、相對(duì)標(biāo)準(zhǔn)、類比標(biāo)準(zhǔn)。

①絕對(duì)判斷標(biāo)準(zhǔn) 絕對(duì)判斷標(biāo)準(zhǔn)是將測(cè)試的數(shù)據(jù)或統(tǒng)計(jì)量直接與標(biāo)準(zhǔn)閥值進(jìn)行比較以判定設(shè)備所處 的狀態(tài)。振動(dòng)的烈度（振動(dòng)速度有效值Ｖｒｍｓ）直接反映振動(dòng)物體的振動(dòng)強(qiáng)度，是最簡(jiǎn)
單、最常用的一種絕對(duì)判斷標(biāo)準(zhǔn)。常用的國(guó)際振動(dòng)判斷絕對(duì)標(biāo)準(zhǔn)有ＩＳ０２３７２，ＩＳ０３９４５如 表２．３所示【１２，１４】。

１２

第二章數(shù)控機(jī)床的振動(dòng)狀態(tài)監(jiān)測(cè)

表２．３國(guó)際標(biāo)準(zhǔn)ＩＳ０２３７２和ＩＳ０３９４５
Ｔａｂｌｅ ２．３ ＩＳ０２３７２ ａｎｄ ＩＳ０３９４５ １Ｓ０２３７２

除

ＩＳ０３９４５

（適塒予轉(zhuǎn)逮為 ‘透內(nèi)ｒ轉(zhuǎn)速為ｉｆｆ－２００ｒ如，信號(hào)紜謇在１０－－１０００１－１ｚ范啜Ｉ＾ｉ的麓轉(zhuǎn)搬槭）
１０－－２００ｒｔｓ

的大擻機(jī)器）

速度曹斂
值１翹嘲

小，Ｉ！機(jī)械
（≤ｌＳＫｗ）

巾幫鞔扳

大移 汽輪蟣 機(jī)器

剛性 豢礎(chǔ)

鬃軟 基礎(chǔ)

（１５－－－燃ｗ＇

‘ｒａｍ／ｓ） Ｏ．２毒 Ｏ．４Ｓ ０．７１ ｌ。１２ ８ １．Ｓ Ｂ ２．８ Ｃ
４．５

Ａ Ａ
Ａ ＾

優(yōu)

優(yōu)

Ｂ Ｃ ８ Ｃ

曉 斑
可 Ｃ

７．１ １１．２

可

１０ Ｏ ２５ ４５ ７ｌ Ｄ Ｄ Ｄ

不岈 舉可

②相對(duì)判斷標(biāo)準(zhǔn)
對(duì)于有些設(shè)備，由于規(guī)格、產(chǎn)量、重要性各種因素難以確定絕對(duì)判定標(biāo)準(zhǔn)，因此將 設(shè)備正常運(yùn)轉(zhuǎn)時(shí)所測(cè)得的值定為初始值，然后對(duì)同一部位定期進(jìn)行測(cè)定，并按時(shí)間先后 進(jìn)行比較，根據(jù)實(shí)測(cè)值與初始值的倍數(shù)比來(lái)判斷設(shè)備狀態(tài)的辦法。表２．４所示為典型的 相對(duì)判別標(biāo)準(zhǔn)。
表２．４振動(dòng)相對(duì)判斷標(biāo)準(zhǔn)
Ｔａｂｌｅ ２．４ Ｖｉｂｒａｔｉｏｎ ｒｅｌａｔｉｖｅ Ｊｕｄｇｍｅｎｔ Ｓｔａｎｄａｒｄ

區(qū)域 注意區(qū)域 異常區(qū)域

低頻振動(dòng) １．５～２倍 ４倍

高頻振動(dòng) ３倍 ６倍

針對(duì)具體的設(shè)備制定的相對(duì)標(biāo)準(zhǔn)，若制定得當(dāng)，其效果將會(huì)比使用絕對(duì)標(biāo)準(zhǔn)還要好。
因此對(duì)于現(xiàn)場(chǎng)的實(shí)際工作將有十分重要的意義。其不足之處在于，標(biāo)準(zhǔn)的建立周期長(zhǎng)，

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Ｒｆ－ｊ檻值的設(shè)定可能隨時(shí)間和環(huán)境條件（包括載荷情況）而變化。因此在實(shí)際工作中，應(yīng)

通過(guò)反復(fù)試驗(yàn)才能確赳１１】。
③類比判斷標(biāo)準(zhǔn) 數(shù)臺(tái)同樣規(guī)格型號(hào)的設(shè)備在相同條件下運(yùn)行時(shí)，可通過(guò)對(duì)各臺(tái)設(shè)備的同一部位進(jìn)行
測(cè)定，并對(duì)測(cè)定值進(jìn)行相互比較，進(jìn)而判定某臺(tái)設(shè)備是否發(fā)生異常。 ２）數(shù)控機(jī)床狀態(tài)判斷標(biāo)準(zhǔn)建立 在實(shí)際的工程應(yīng)用中，企業(yè)不應(yīng)生搬硬套上述標(biāo)準(zhǔn)，可以根據(jù)設(shè)備實(shí)際情況和經(jīng)驗(yàn) 參考建立適合自己企業(yè)設(shè)備的企業(yè)標(biāo)準(zhǔn)。通過(guò)對(duì)數(shù)臺(tái)數(shù)控機(jī)床一年多的定期狀態(tài)監(jiān)測(cè)，

經(jīng)過(guò)對(duì)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的分析統(tǒng)計(jì)初步建立了如表２．５所示的數(shù)控機(jī)床絕對(duì)判斷標(biāo)準(zhǔn)。這個(gè)標(biāo)
準(zhǔn)的制定考慮了如下兩個(gè)因素：

①測(cè)試工況 測(cè)量均是在高速空轉(zhuǎn)條件下進(jìn)行，各類數(shù)控機(jī)床空轉(zhuǎn)條件下的功率損耗不大，這樣 主電機(jī)功率的影響就較小，在制定絕對(duì)標(biāo)準(zhǔn)時(shí)可以不予考慮。②以精度分組 加工精度是數(shù)控機(jī)床重要的性能指標(biāo)，而機(jī)床的振動(dòng)烈度大小直接影響其加工精
度，也就是說(shuō)不同精度的數(shù)控機(jī)床對(duì)振動(dòng)烈度的允許范圍是不同的。所以標(biāo)準(zhǔn)中分為Ａ、 Ｂ、Ｃ三組，Ａ組：表示高精度數(shù)控機(jī)床組；Ｂ組：表示精密數(shù)控機(jī)床組；Ｃ組：表示 普通精度數(shù)控機(jī)床組。
表２．５數(shù)控機(jī)床狀態(tài)判斷標(biāo)準(zhǔn)
Ｔａｂｌｅ ２．５ ＮＣ ｍａｃｈｉｎｅ ｔｏｏｌ ｓｔａｔｕｓ Ｊｕｄｇｍｅｎｔ ｓｔａｎｄａｒｄ

ｍｍ／ｓ

不允許
７．５０ ４．５０
２．５０ １．８０

不允許 不允許 允許 注意

允許 允許 注意
注意

１．２０ ０．７０
０．４５

好 好
Ａ組 好 Ｂ組 Ｃ組
Ｏ．２８

③數(shù)控機(jī)床運(yùn)行狀態(tài)識(shí)別

１４

第二章數(shù)控機(jī)床的振動(dòng)狀態(tài)監(jiān)測(cè)

數(shù)控機(jī)床的基本狀態(tài)通常被認(rèn)為有三種，即好、允許注意和不允許。當(dāng)機(jī)床的振動(dòng) 烈度處于“好＂的范圍內(nèi)時(shí)，可以認(rèn)為機(jī)床的工作狀態(tài)良好，無(wú)需進(jìn)行故障診斷；當(dāng)機(jī) 床的振動(dòng)烈度處于“允許注意＂范圍內(nèi)時(shí)，說(shuō)明機(jī)床的振動(dòng)是允許的，但應(yīng)進(jìn)行故障診 斷，對(duì)故障的發(fā)展趨勢(shì)進(jìn)行預(yù)報(bào)；當(dāng)機(jī)床的振動(dòng)烈度處于“不允許’’范圍內(nèi)時(shí)，應(yīng)立即 停機(jī)維修，排除故障。 ２．６．２數(shù)控機(jī)床運(yùn)行狀態(tài)趨勢(shì)分析 （１）機(jī)械設(shè)備故障率曲線 與一般設(shè)備相同，數(shù)控機(jī)床的故障率隨時(shí)間變化的規(guī)律可用下圖２．３所示的浴盆曲

線表示。在整個(gè)使用壽命期，根據(jù)數(shù)控機(jī)床的故障頻度大致分為三個(gè)階段，即早期故障
期、偶發(fā)故障期和耗損故障期。

五（Ｉ

故 障 率

．

≮陷丁鰳ｙ ＼
Ｉ

。Ｉ．１Ｉ

。Ｉ．

、．一

１１１

。

使用ｆ

圖２．３機(jī)械設(shè)備故障率曲線
Ｆｉｇ ２．３ Ｆａｕｌｔ ｒａｔｅ
ＣＨＩ Ｖｅ

①早期故障期
設(shè)備處于早期故障期，開(kāi)始故障率很高，但隨時(shí)間的推移故障率迅速下降。早期故 障期對(duì)于機(jī)械產(chǎn)品又稱為“磨合期”。

②偶發(fā)故障期
設(shè)備進(jìn)入偶發(fā)故障期，故障率大致處于穩(wěn)定狀態(tài)，趨于定值。這是設(shè)備的最佳狀態(tài)

期或稱正常工作期。在此期間，故障發(fā)生是隨機(jī)的，偶然失效主要原因是質(zhì)量缺陷、材
料弱點(diǎn)、環(huán)境和使用不當(dāng)?shù)纫蛩匾�，�?duì)這個(gè)時(shí)期的故障進(jìn)行監(jiān)測(cè)與診斷具有重要意義。 ③耗損故障期

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該階段的失效率隨時(shí)間的延長(zhǎng)而急速增加，主要由磨損、疲勞、老化和耗損等原因 造成。在此期間，可能發(fā)生突發(fā)性的、危險(xiǎn)性的、全局性的故障，通過(guò)監(jiān)測(cè)、診斷，發(fā) 現(xiàn)失效零部件后應(yīng)及時(shí)采取措施，以避免發(fā)生事故。 （２）機(jī)床運(yùn)行狀態(tài)趨勢(shì)分析 若對(duì)機(jī)床進(jìn)行定期監(jiān)測(cè)，便可獲得機(jī)床運(yùn)行狀態(tài)變化曲線，了解設(shè)備狀態(tài)劣化的趨 勢(shì)，進(jìn)而預(yù)測(cè)機(jī)床的剩余壽命，適時(shí)維修。

２．７數(shù)控機(jī)床狀態(tài)監(jiān)測(cè)實(shí)際應(yīng)用
設(shè)備編號(hào)為０４６－２０的ＭＣｌ２１０數(shù)控加工中心是日本牧野公司設(shè)計(jì)制造的，用于加 工柴油機(jī)氣缸蓋。自２００４年９月起，對(duì)該加工中心的主傳動(dòng)系統(tǒng)實(shí)行狀態(tài)監(jiān)測(cè)。 （１）監(jiān)測(cè)參數(shù)：速度有效值

（２）測(cè)點(diǎn)布置：主傳動(dòng)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)圖及測(cè)點(diǎn)布置如圖２．４所示。
（３）監(jiān)測(cè)工況：主軸空轉(zhuǎn)，７００轉(zhuǎn)／分鐘

（４）監(jiān)測(cè)周期：每月一次

圖２．４ ＭＣｌ２１０加工中心主傳動(dòng)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)圖及測(cè)點(diǎn)布置
Ｆｉｇ ２．４ ＭＣ １ ２１ ０ Ｔｒａｎｓｍｉｓｓｉｏｎ ｓｙｓｔｅｍ ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ ａｎｄ ｍｅａｓｕｒｉｎｇ ｐｏｉｎｔ

ａｒｒａｎｇｅｍｅｎｔ

圖２．５為依據(jù)在１＃測(cè)點(diǎn)垂直方向測(cè)量的速度有效值繪制的振動(dòng)狀態(tài)趨勢(shì)圖。可以看
到從２００５年６月開(kāi)始機(jī)床振動(dòng)強(qiáng)度有增大趨勢(shì)，但速度緩慢。該機(jī)床屬Ａ組高精度機(jī) 床，振動(dòng)烈度尚在允許注意范圍內(nèi)，機(jī)床加工精度滿足要求，所以決定注意定期監(jiān)測(cè)，

繼續(xù)使用。直到２００６年５月，機(jī)床振動(dòng)突然增大，且機(jī)床加工精度超差，才對(duì)其大修。
與定期預(yù)防維修相比，延長(zhǎng)機(jī)床使用壽命近９個(gè)月。

１６

第二章數(shù)控機(jī)床的振動(dòng)狀態(tài)監(jiān)測(cè)

圖２．５ １＃測(cè)點(diǎn)垂直方向振動(dòng)速度趨勢(shì)圖
Ｆｉｇ ２ ５ Ｐｏｉｎｔ １ ｖｅｒｔｉｃａｌ ｖｉｂｒａｔｉｏｎ ｒａｔｅ ｔｒｅｎｄ

本章小節(jié)
（１）分析數(shù)控機(jī)床的結(jié)構(gòu)特點(diǎn)，確定監(jiān)測(cè)和診斷的對(duì)象是主傳動(dòng)系統(tǒng)即主軸單元、 變速箱和主電機(jī)，特別是主軸、軸承和齒輪；

（２）研究確定狀態(tài)監(jiān)測(cè)測(cè)量參數(shù)、測(cè)點(diǎn)及方向、測(cè)試工況和監(jiān)測(cè)周期的方法：
（３）建立并介紹測(cè)試系統(tǒng)的組成及功能； （４）研究信號(hào)采樣處理方法：可通過(guò)提高采樣頻率和低通濾波的方法避免頻率混 淆；通過(guò)加窗處理的方法來(lái)減小頻率泄漏； （５）在定期監(jiān)測(cè)的基礎(chǔ)上，建立了數(shù)控機(jī)床的振動(dòng)狀態(tài)判斷標(biāo)準(zhǔn)； （６）研究數(shù)控機(jī)床運(yùn)行狀態(tài)狀態(tài)識(shí)別與趨勢(shì)分析方法； （７）介紹數(shù)控機(jī)床狀態(tài)監(jiān)測(cè)及趨勢(shì)分析的實(shí)際應(yīng)用。

１７

大連交通大學(xué)Ｔ學(xué)碩十學(xué)何論文

第三章
３．１振動(dòng)信號(hào)分類

振動(dòng)信號(hào)預(yù)處理與診斷方法

按照振動(dòng)信號(hào)的特性可按下圖３．１進(jìn)行分類㈣。

圖３．１振動(dòng)信號(hào)的分類

３．２信號(hào)預(yù)處理方法
采集到的信號(hào)是表征機(jī)械設(shè)備運(yùn)行過(guò)程的原始狀態(tài)信號(hào)。為了提高故障診斷的靈敏 度和可靠性，往往采用信號(hào)預(yù)處理技術(shù)，排除噪聲、干擾的影響，把有用的故障信息從 大量的背景噪聲、干擾中提取出來(lái)，以突出故障特征。信號(hào)的預(yù)處理方法有：濾波、時(shí) 域同步平均、包絡(luò)解調(diào)以及其它很多方法。 ３．２．１濾波

以一定采樣頻率采集的振動(dòng)信號(hào)中包括反映機(jī)械設(shè)備狀態(tài)的真實(shí)信號(hào)和混入的噪
聲信號(hào)，在進(jìn)行數(shù)據(jù)處理時(shí)，為提高信噪比，突出被測(cè)機(jī)械設(shè)備的特征信息，通常要對(duì) 采集信號(hào)進(jìn)行濾波處理。濾波從頻率范圍上說(shuō)分為五種濾波，即低通濾波、帶通濾波、 高通濾波、帶阻濾波和全通濾波。 ３．２．２時(shí)域同步平均

時(shí)域同步平均法是從混有噪聲干擾的信號(hào)中提取周期性分量的有效方法。也稱相干
檢波法。 一個(gè)隨機(jī)信號(hào)的時(shí)域平均起著濾波的作用，當(dāng)平均次數(shù)無(wú)窮大時(shí)可得信號(hào)的直流分 量，即平均值。當(dāng)隨機(jī)信號(hào)中包含有確定性的周期信號(hào)時(shí)，如果截取信號(hào)的采樣時(shí)間等 于周期性信號(hào)的周期丁，將所截得的信號(hào)疊加平均，就能將該周期信號(hào)從隨機(jī)信號(hào)、非

第二章振動(dòng)信號(hào)預(yù)處理與診斷方法

周期信號(hào)以及與指定周期ｒ不一致的其它周期信號(hào)中分離出來(lái)，而保留指定的周期分量 及其高頻諧波分量，提高欲研究周期信號(hào)的信噪比。即使該周期信號(hào)較弱也可分離出來(lái)， 這是譜分析法所不及的，這就是時(shí)域同步平均法的基本思路。 設(shè)觀測(cè)得到的信號(hào)為 ｘ（，）＝ｄ（，）＋刀（，）
ｆ３．１１

其中ｄ（，）為欲提取的周期信號(hào)，其周期為Ｔ；玎（ｆ）為噪聲信號(hào)�？梢宰C明，時(shí)域信 號(hào)的平均相當(dāng)于在頻域上設(shè)置一個(gè)頻域窗函數(shù)。經(jīng)Ⅳ次平均后，輸出噪聲能量降為輸入 噪聲能量的１／Ⅳ，從而所得到的輸出信號(hào)ｙ（ｆ）為

ｙ（ｆ）＝ｄ（，）＋掣 √Ⅳ
３．２．３包絡(luò)解調(diào)

（３．２）

包絡(luò)解調(diào)【１６副１就是提取載附在高頻信號(hào)上的低頻信號(hào)。當(dāng)旋轉(zhuǎn)機(jī)械的零部件的元件
出現(xiàn)局部損傷時(shí)，伴隨設(shè)備運(yùn)轉(zhuǎn)這些故障會(huì)產(chǎn)生周期性脈沖沖擊力，激起設(shè)備的高階固 有振動(dòng)。選擇沖擊激起的高頻固有振動(dòng)為研究對(duì)象，通過(guò)濾波將其從信號(hào)中分離出來(lái)，

然后通過(guò)包絡(luò)檢波，提取載附在其上的與周期脈沖對(duì)應(yīng)的包絡(luò)信號(hào)，對(duì)包絡(luò)信號(hào)進(jìn)行頻
譜分析便能將與故障有關(guān)的信號(hào)從高頻調(diào)制信號(hào)中提取出來(lái)，快速而正確地診斷出故障 發(fā)生的部位，避免了與其它低頻干擾的混淆。其原理示意圖如圖３．２所示［９１。

簍愕鱉Ｐ叫塑Ｈ趟到
圖３．２包絡(luò)法診斷原理示意圖
Ｆｉｇ．３．２ Ｄｉａｇｒａｍｍａｔｉｃ ｓｋｅｔｃｈ ｏｆｔｈｅ ｅｎｖｅｌｏｐｅ ａｎａｌｙｓｉｓ ｄｉａｇｎｏｓｅ ｐｒｉｎｃｉｐｌｅ

ｌ帶通濾

上波分離

３．３振動(dòng)信號(hào)分析
振動(dòng)信號(hào)是數(shù)控機(jī)床故障特征信息的載體，對(duì)信號(hào)進(jìn)行有效的分析處理來(lái)提取故障 特征信息，這是數(shù)控機(jī)床故障診斷的基礎(chǔ)和關(guān)鍵一步。

１９

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３．３．１振動(dòng)信號(hào)時(shí)域分析 信號(hào)時(shí)域分析可分為波形分析和時(shí)域統(tǒng)計(jì)分析。對(duì)于某些故障信號(hào)，其波形具有明 顯的特征，直接觀察可以看出周期信號(hào)、諧波信號(hào)、短脈沖信號(hào)，這時(shí)利用波形分析可 以直接識(shí)別共振現(xiàn)象和調(diào)制現(xiàn)象。但是由于與其它隨機(jī)信號(hào)混雜，往往很難能識(shí)別出來(lái)。 時(shí)域統(tǒng)計(jì)分析是直接對(duì)振動(dòng)信號(hào)的時(shí)域波形進(jìn)行幅值分析，得到幅值概率密度函 數(shù)，并計(jì)算振動(dòng)信號(hào)的有量綱特征參數(shù)和無(wú)量綱動(dòng)態(tài)指標(biāo)。 （１）統(tǒng)計(jì)特征參數(shù)

①幅值概率密度函數(shù) 對(duì)于各態(tài)歷經(jīng)的隨機(jī)過(guò)程可用其時(shí)間歷程的幅值概率分布來(lái)描述。對(duì)于某一信號(hào) ｘ（ｆ）的幅值概率密度函數(shù)ｐ（ｘ），可由下列關(guān)系式計(jì)算

ｐ（ｘ）＝要妥！坌生三蘭攀＝出ｌｉ．ｍ。出１－ �。鄄罚欤椋恚＃裕欤�

（３．３）

式中￡是在總的觀測(cè)時(shí)間ｒ中信號(hào)ｘ（ｆ）位于（ｘ，ｘ＋出）區(qū)間內(nèi)的所有時(shí)間之和。 幅值概率密度函數(shù)提供了隨機(jī)信號(hào)沿幅值域的分布規(guī)律。不同特點(diǎn)的隨機(jī)信號(hào)有不
同的概率密度函數(shù)。故障的產(chǎn)生與發(fā)展引發(fā)設(shè)備振動(dòng)幅值及頻譜的改變，幅值域變化很 靈敏地引起概率密度函數(shù)圖形的變化。一般來(lái)說(shuō)，當(dāng)機(jī)械處于正常工作狀態(tài)時(shí)，其概率 密度函數(shù)曲線是近似于正態(tài)分布的，而當(dāng)機(jī)械出現(xiàn)異常周期信號(hào)時(shí)，就改變了原來(lái)的曲 線形狀。

②有量綱特征參數(shù)
由上述幅值概率密度函數(shù)可以得到以下幾個(gè)有量綱參數(shù)：

峰值，信號(hào)可能出現(xiàn)的最大瞬時(shí)值，它是對(duì)信號(hào)強(qiáng)度的一種描述。在測(cè)試時(shí)，對(duì)需
測(cè)信號(hào)的峰值事先應(yīng)有足夠的估計(jì)，以便調(diào)整儀器的范圍。
Ｘ＝ｍａｘ ｘ（ｆ）Ｉ

（３．４）

平均幅值，表示了信號(hào)的直流分量（穩(wěn)定分量），表達(dá)隨機(jī)信號(hào)變化的中心趨勢(shì)。 又ｐ＝彳１

ｆ

ｘ（ｔ）ｌ

ｄｔ

（３．５）

均方根值，又稱有效值，它表征了振動(dòng)的破壞能力，衡量振動(dòng)能量大小的量。ＩＳＯ 標(biāo)準(zhǔn)規(guī)定，振動(dòng)速度的均方根值，即有效值為“振動(dòng)烈度＂，作為衡量振動(dòng)強(qiáng)度的一個(gè) 標(biāo)準(zhǔn)。

ｘ�。健虒＃�，（Ｏｄｔ
方根幅值
２０

（３．６）

第二章振動(dòng)信號(hào)預(yù)處理與診斷方法

恥（拍酬鋤
偏斜度（簡(jiǎn)稱歪度），以平均值為中心，反映波形的對(duì)稱性。
—∞，

（３．７）

口３

２匕ｘ３ｐ（ｘ）出

（３?８）

峭度，反映波形的尖峭程度、有無(wú)沖擊。

口。＝Ｅｘ＇ｐ（ｘ）ｄｘ

（３．９）

上述有量綱參數(shù)不僅會(huì)隨著故障的發(fā)生和發(fā)展而逐漸增大，而且它們會(huì)因工作條件 （負(fù)載、轉(zhuǎn)速、儀表的靈敏度等等）的改變而變化，即又存在著對(duì)故障不十分敏感、不好 區(qū)分的缺點(diǎn)。因此又引入了一些無(wú)量綱的參數(shù)，它們只取決于概率密度函數(shù)的形狀№３５１。 由于故障的產(chǎn)生及發(fā)展，引發(fā)設(shè)備振動(dòng)幅值域的變化，進(jìn)而引發(fā)概率密度函數(shù)的變化。
所以這些參數(shù)對(duì)故障有足夠的靈敏度，可以準(zhǔn)確地判定故障。

③無(wú)量綱動(dòng)態(tài)指標(biāo)
波形因數(shù)，反映波形與正弦波比較的偏移與歪斜。

Ｋ：孥
Ｘ
ｐ

、

（３．１０）
一

脈沖因數(shù)，反映波形是否有沖擊。

，：善 Ｘ
ｐ

、

（３．１１）
’

峰值因數(shù)，是反映波形高度的指標(biāo)。

ｃ：當(dāng)
Ｘ眥Ｓ

（３．１２）
、
‘

裕度因數(shù)

三：善
ｘ。

ｊ

（３．１３）

裕度指標(biāo)、峭度指標(biāo)和脈沖指標(biāo)對(duì)于脈沖型故障比較敏感，特別是故障在早期發(fā)生
時(shí)，他們有明顯增加，但匕升到一定程度，隨著故障的逐漸發(fā)展反而會(huì)下降，表明它們

２ｌ

大連交通大學(xué)Ｔ學(xué)碩士學(xué)何論文

對(duì)早期故障有較高敏感性【３５１，但穩(wěn)定性不好。均方值的穩(wěn)定性較好，但對(duì)早期信號(hào)不敏 感。所以為了取得較好的效果，常將它們同時(shí)應(yīng)用，以兼顧敏感性和穩(wěn)定性。 （２）相關(guān)函數(shù)分析

①自相關(guān)分析
設(shè)ｘ（ｔ１）和Ｘ（ｔ２）是隨機(jī)過(guò)程ｘ（ｔ）在任意兩個(gè)時(shí)Ｎｔｌ、ｔ２時(shí)的狀態(tài)，Ｐ２（ｘｌ，ｘ２；，ｌ，，２）是 相應(yīng)的二階概率密度函數(shù)，定義二階原點(diǎn)混合矩

Ｒ。（ｆｌ，ｔ２）＝研ｘ（＾）ｘ（，２）】２上。上二ｊｃｌｘ２Ｐ２（ｘＩ，ｘ２；，ｌ，ｆ２）出１ｄｘ２
為隨機(jī)過(guò)程Ｘ（ｔ）的自相關(guān)函數(shù)。

（３?１４）

對(duì)于平穩(wěn)隨機(jī)過(guò)程，由于各數(shù)字特征量不隨時(shí)間而變化，因而自相關(guān)函數(shù)的統(tǒng)計(jì)平

均可用其時(shí)間平均來(lái)代替，則隨機(jī)過(guò)程ｘ（ｔ）在兩個(gè)不同時(shí)刻ｆｌ、ｆ：＝ｆ。＋ｆ（ｆ為任意值）
時(shí)的自相關(guān)函數(shù)定義為：

足。（ｆ）＝Ｅｂ（ｆ）ｘ（ｒ＋ｆ）】＝，ｌｉｍ，１。［ｘｏ）ｘｏ＋ｆ）ｄｔ

（３．１５）

它反映了隨機(jī)過(guò)程ｘ（ｔ）自身在ｔ。和ｔ。＋ｆ這兩個(gè)不同時(shí)刻狀態(tài)之間的線形依從關(guān)系
和相似程度。周期信號(hào)的相關(guān)函數(shù)仍為同周期的周期函數(shù)，隨機(jī)信號(hào)當(dāng)ｆ＝０時(shí)，取得 最大值且等于均方值矽。２。

Ｒ。（ｏ）＝Ｅｋ＠）２】＝ｒｌｉ．ｍ。。歹１

ｒｘｏ）２衍＝丸２

（３．１６）

當(dāng)丁專００時(shí)，尺。＠）專以２，段為均值，當(dāng)／ｌ工２＝０，則尺。（∞）專０。
利用自相關(guān)函數(shù)可檢測(cè)過(guò)程信號(hào)中是否混有周期性的確定性函數(shù)。設(shè)測(cè)得的信號(hào)為 ｘ（ｆ）＝ｄ（ｆ）＋，．（，） （３．１７）

其中ｄ（ｔ）是欲尋求的某一確定性的、被檢測(cè)的周期性故障信號(hào)，，．（ｆ）是某一平穩(wěn)隨機(jī)信 號(hào)，如果，．（ｒ）與ｄ（ｔ）不相關(guān)，對(duì)于零均值化的平穩(wěn)隨機(jī)信號(hào)，當(dāng)ｆ—００時(shí)，Ｒ，，０）專０， 對(duì)實(shí)際問(wèn)題來(lái)說(shuō)，經(jīng)過(guò)足夠長(zhǎng)的測(cè)量時(shí)間以后Ｒ。（ｒ）≈Ｒ謝０），就可以將隱藏在隨機(jī)信
號(hào)中的確定性周期信號(hào)檢測(cè)出來(lái)，Ｒ崩（ｆ）的周期等于被測(cè)周期信號(hào)的周期。這樣利用自 相關(guān)函數(shù)就可觀測(cè)出由于故障而產(chǎn)生的周期性信號(hào)的大小和位置。

②互相關(guān)分析 設(shè)有兩個(gè)隨機(jī)過(guò)程Ｘ（ｆ）和ｙ（，），它們?cè)谌我鈨蓚�(gè)時(shí)刻，，、ｔ：的取值為隨機(jī)變量
ｘ（ｔ。）、Ｙ（ｔ：），則它們的互相關(guān)函數(shù)定義為：

第三章振動(dòng)信號(hào)預(yù)處理與診斷方法

Ｒ掣（，ｌ，，２）＝Ｅ【ｘ（，１）ｌ廠（，２）】２上。Ｅｘｙｐ砂（ｘ，ｙ；ｔｌ，，２）蚴
式中：Ｐ。（ｘ，ｙ；ｔ。，ｔ２）是隨機(jī)過(guò)程彳（，）和】，（ｆ）的二維聯(lián)合概率密度。

（８—１８）

對(duì)于平穩(wěn)隨機(jī)過(guò)程，互關(guān)函數(shù)的統(tǒng)計(jì)平均可用其時(shí)間平均來(lái)代替，因而兩個(gè)隨機(jī)過(guò) 程Ｘ（ｆ）和】，（ｆ）在任意兩個(gè)時(shí)刻，，、ｔ２＝‘＋ｒ（ｆ為任意值）時(shí)的互相關(guān)函數(shù)又可定義為：

尺叫（ｆ）＝Ｅｂ（ｒ）少（，＋ｒ）】＿～ｌｉｍｌ丁ｆ ｘ（咖（，＋ｒ）ｄｔ
此時(shí)互相關(guān)函數(shù)反映了兩個(gè)信號(hào)波形在相差時(shí)間＿ｒ后的相似程度。

（３．１９）

利用互相關(guān)函數(shù)檢測(cè)和回收隱藏在外晃噪聲中的有用信號(hào)的時(shí)延。對(duì)于不一定是周 期性的信號(hào)，當(dāng)信號(hào)與噪聲的頻帶相同時(shí)，普通濾波法就無(wú)能為力了，而利用相關(guān)法則 是改善信噪比提取有用信號(hào)的有效方法。

設(shè)欲測(cè)的有用信號(hào)為Ｘ（ｔ），而觀測(cè)得到的信號(hào)為】，（，），信號(hào)】，（，）滯后Ｘ（ｆ）一段時(shí)間
白；Ｎ（ｔ）為隨機(jī)噪聲信號(hào)，一般認(rèn)為Ｎ（ｔ）與ｘ（ｔ）不相關(guān)，則有 】，（『）＝ａＸ（ｔ一乃）＋ⅣＯ） 其中口表示信號(hào)傳輸過(guò)程中的吸收系數(shù)。可得 Ｒ。（＿ｆ）＝ａＲ。（ｆ—Ｔｄ） （３．２１） （３．２０）

當(dāng)ｆ＝Ｔｄ時(shí)，Ｒ。（０）具有最大值。于是根據(jù)測(cè)量出來(lái)的Ｒ胛（ｆ）的峰值，可求得乃。若已

知Ｘ（ｔ）的傳播速度１，，則可計(jì)算ｘ（ｔ）與】，（ｆ）之間的距離，據(jù)此距離可判斷故障的位置和
起。 ３．３．２振動(dòng)信號(hào)頻域分析

頻率分析是機(jī)械故障診斷中信號(hào)處理最重要和最常用的方法。工程上測(cè)得的信號(hào)一
般為時(shí)域信號(hào)，然而由于故障的發(fā)生、發(fā)展往往引起信號(hào)頻率結(jié)構(gòu)的變化，因此需要分 析頻域信息。 振動(dòng)信號(hào)的頻域分析的基礎(chǔ)是頻譜分析，頻譜分析就是利用傅立葉變換由信號(hào)ｘ（，）

求出它的頻譜Ｘ（ｆ）的過(guò)程，以獲得信號(hào)的頻率結(jié)構(gòu)以及幅值、相位、功率及能量與頻
率的關(guān)系。頻譜分析中最常用的有：幅值譜、功率譜、倒頻譜及細(xì)化譜等。 （１）幅值譜分析 傅立葉變換的理論依據(jù)是：任何一個(gè)復(fù)雜的周期性信號(hào)都能分解成一系列簡(jiǎn)單正弦 波的疊加‘４１。

大連交通大學(xué)ｒ?qū)W碩十學(xué)位論文

ｘ（ｆ）＝ｘｑ＋ｎｒ）

（刀＝Ｏ，±１，…，）

（３．２２）

如果在周期（一三，ｉＴ）內(nèi)滿足狄里赫利（。ｉｒｉｃｈｌｅｔ）條件： （１）或者處處連續(xù)，或者 只有有限個(gè)第一類間斷點(diǎn)；（２）具有有限個(gè)極大值或極小值。則在（一三，ｉＴ）上，可以把
ｘ（ｔ）展開(kāi)成三角形式的傅里葉級(jí)數(shù)，即

ｘ（，）：口。＋∑＋ｅｏ［口。ｃ。ｓ（２ｎｎｆｏｔ）＋６。ｓｉｎ（２ｎｎｆｏｔ）］ ：‰＋∑４－００彳。ｃ。ｓ（２ｎｎｆｏｔ一九）
（３．２３）

式中：直流分量：％＝歹１乓Ｔ ｘ（ｒ）衍
余弦分量：％＝�。才遥� ｘ（ｆ）ｃ。ｓ（２堿，）衍
（甩＝１，２，３，…）

正弦分量：玩２手臣ｘ（ｆ）ｓｉｎ（２砥ｒ）衍

２）…，３，２，１＝力（

諧波分量：Ａ。ｃｏａ（２ｎｎｆｏｔ－６）（聆＝１，２，３，…）

厶＝專一基波頻率；
礬一玎次諧波頻率（刀＝１，２，３，…）；

彳。：止麗一第ｎ次諧波分量振幅

細(xì)陽(yáng)留㈦ｂｎ一第ｎ黜波分量橢
ｎ

．．Ｉ
一ｎｆｏ

Ｉ Ｉ

ｌ Ｉ
０
２４

Ｉ Ｉ

Ｉ

．
ｎｆｏ

．

一

一２ｆｏ－ｆｏ

ｆｏ ２ｆｏ

ｆ

圖３．３周期信號(hào)的幅值譜
Ｆｉｇ ３．３ Ｐｅｒｉｏｄ ｓｉｇｎａｌ’Ｓ ａｍｐｌｉｔｕｄｅ

第ｊ章振動(dòng)信號(hào)預(yù)處理與診斷方法

周期信號(hào)的幅值譜如圖３．３所示，信號(hào)的幅值譜反映了振動(dòng)信號(hào)ｘ（ｔ）中各個(gè)簡(jiǎn)諧分

量的幅值與其頻率的關(guān)系，即它揭示了信號(hào)在不同頻率上的幅值大小。但幅值譜最大的 缺點(diǎn)是信噪比相對(duì)較低，抗噪聲能力較差。
（２）功率譜分析法

函數(shù)ｘ（ｆ）的功率譜密度函數(shù)（簡(jiǎn)稱自譜密度）為
１
．

Ｓ“（／）２～ｌｉｍ，糾＇＿＿Ｌ＿Ｉ Ｃ（廠，�。保�
對(duì)，即

（３?２４）

根據(jù)維納一辛欽公式，自功率譜密度＆（廠）和自相關(guān)函數(shù)Ｒ。（ｆ）是一傅里葉變換

ｓ。（／）＝ｔ Ｒ。（ｆ）Ｐ叫斫ｄ

ｆ

Ｒ。（ｆ）＝寺佇ｓ。（廠）一２咖ａｆ
在實(shí)際的工程應(yīng)用中常用單邊自功率譜Ｇ。（／）來(lái)表示：

（３．２５）

若自相關(guān)函數(shù)表示信號(hào)的總能量，則自功率譜密度函數(shù)將表示單位頻帶寬度上所含 能量（功率）的大小，而自譜密度函數(shù)譜圖就表示能量（功率）按頻率分布的情況【１３１。一般

Ｇ。（廠）＝２＆（廠）

（廠＞０）

（３．２６）

對(duì)于混在隨機(jī)噪聲中的周期信號(hào)，幅值譜很難分析出來(lái)，功率譜則能夠很好的揭示

隨機(jī)信號(hào)中混有的周期信號(hào)。因?yàn)楣β首V表示振動(dòng)信號(hào)中各諧波分量的能量大小，是幅
值的平方，與幅值譜相比，周期信號(hào)成分更明顯突出，信噪比要高，抗噪聲能力要強(qiáng)。 利用幅值譜和功率譜分析振動(dòng)信號(hào)的頻率結(jié)構(gòu)并比較各個(gè)諧波分量的幅值大小及變

化規(guī)律，結(jié)合故障特征頻率即可診斷一般性故障。它們是故障診斷中最常用最直觀的分
析手段。 （３）倒頻譜分析

倒頻譜也稱逆譜，或稱功率譜的功率譜。它是對(duì)自功率譜取對(duì)數(shù)后再進(jìn)行一次傅里
葉變換，并取其平方得到的，常用的是功率倒頻譜和幅值倒頻譜。 信號(hào)ｘ（，）的功率倒頻譜定義為

ｃ（ｒ）＝１

Ｆ（１０９Ｇ積（刪１２：｜ＬｌｏｇＧ搬（廠）Ｐ一／２礦ｄｆ １２

（３．２７）

大連交通大學(xué)Ｔ學(xué)碩士學(xué)何論文

式中Ｇ。（廠）．Ｉ ＦＩＸ（ｔ）】Ｊ２爿Ｘ（力１２，也就是把時(shí)間信號(hào)ｘ（，）的功率譜函數(shù)取對(duì)數(shù)再進(jìn)行傅 里葉變換。 Ｃ，（ｆ）的正平方根即為幅值倒頻譜

Ｃ。（ｆ）＝Ｉ Ｆ［１０９Ｇ搬（廠）】Ｉ＝Ｉ Ｆ［１０９ ｌ ｘ（ｆ）１２］ｌ

（３．２８）

在工程上實(shí)測(cè)的振動(dòng)信號(hào)往往不是振源信號(hào)本身，而是振源ｘ（，）經(jīng)過(guò)傳遞系統(tǒng)
Ｈ（ｆ）到測(cè)點(diǎn)的輸出信號(hào)ｙ（ｔ），則系統(tǒng)輸出信號(hào)的功率譜密度為

Ｇ。（廠）＝Ｇ。（力１日（／）１２ 兩邊取對(duì)數(shù)后再進(jìn)行傅里葉變換得響應(yīng)ｙ（，）的幅值倒頻譜 Ｆ［１０９Ｇｗ（廠）】＝Ｆ［１０９Ｇ。（門(mén)】＋Ｆ［２１０９ １日（廠）Ｉ】
或簡(jiǎn)寫(xiě)成 Ｇ。（ｆ）＝Ｇ。（ｆ）＋Ｇ。Ｈ（ｆ）

（３．２９）

（３．３０）

（３．３１）

如果Ｇ。（門(mén)和日（門(mén)具有不同結(jié)構(gòu)的頻帶。則在倒頻譜圖Ｇ。（ｆ）上就能夠很容易地
把Ｇ。（ｆ）和Ｇ棚（ｆ）分離開(kāi)，從而實(shí)現(xiàn)振源信號(hào)Ｘ（ｆ）和系統(tǒng)特性Ｈ（廠）的線性分離作用， 這就是利用倒頻譜進(jìn)行載荷識(shí)別和故障診斷的原理。

�。�

ｆｃ
（ａ）對(duì)數(shù)功率譜

≈ｃ

｛。
（ｂ）倒頻譜 圖３．４倒頻譜變換

Ｆｉｇ．

３．４ Ｃｅｐｓｔｒｕｍ

ｔｒａｎｓｆｏｒｍａｔｉｏｎ

如圖３．４所示，功率譜中有兩個(gè)周期成分，即頻率丘和，，二者周期間隔不同，倒
頻譜清楚地將其分離開(kāi)來(lái)�？梢�(jiàn)，倒頻譜分析可以有效地提取和識(shí)別頻譜上的周期成分， 這是倒頻譜分析的第一個(gè)優(yōu)點(diǎn)，倒頻譜分析的另一個(gè)優(yōu)點(diǎn)是受信號(hào)傳遞路徑影響小，這 樣就不必考慮傳感器位置不同和信號(hào)衰減帶來(lái)的問(wèn)題。 （４）細(xì)化譜分析

第二章振動(dòng)信號(hào)預(yù)處理與診斷方法

細(xì)化譜分析對(duì)信號(hào)頻譜中某一頻段局部放大，使得分析頻段的頻率分辨率和頻譜分 析精度都大為提高，是非常重要的一種高精度譜分析手段，對(duì)分析頻譜的細(xì)微結(jié)構(gòu)非常

有效。當(dāng)調(diào)制頻率過(guò)小且邊頻帶很密集時(shí)，為了分析頻譜圖中的細(xì)微結(jié)構(gòu)需要采用細(xì)化
譜分析技術(shù)。

本章小節(jié)
（１）介紹振動(dòng)信號(hào)的分類； （２）介紹振動(dòng)信號(hào)預(yù)處理方法Ｉ濾波、時(shí)域同步平均法和包絡(luò)解調(diào)法； （３）介紹振動(dòng)信號(hào)分析方法分為時(shí)域分析和頻域分析兩大類。 時(shí)域分析主要包括統(tǒng)計(jì)分析和相關(guān)函數(shù)分析，統(tǒng)計(jì)分析包括幅值概率密度函數(shù)， 提取時(shí)域波形的特征參數(shù)：峰值、平均幅值、均方根幅值、方根幅值、偏度和峭度，提 取無(wú)量綱動(dòng)態(tài)指標(biāo)：波形因數(shù)、脈沖因數(shù)、峰值因數(shù)、裕度因數(shù)。 頻域分析主要有幅值譜分析、功率譜分析、倒頻譜分析和細(xì)化譜分析。
．

大連交通大學(xué)Ｔ學(xué)碩十學(xué)位論文

第四章數(shù)控機(jī)床振動(dòng)故障診斷
由數(shù)控機(jī)床結(jié)構(gòu)特點(diǎn)可以看出，數(shù)控機(jī)床所需要監(jiān)測(cè)和診斷的主要對(duì)象為主傳動(dòng)系 統(tǒng)，包括主軸單元、變速箱和主電機(jī)，數(shù)控機(jī)床最易發(fā)生的故障為軸承故障和齒輪故障， 下面將對(duì)此進(jìn)行重點(diǎn)研究。

４．１滾動(dòng)軸承故障診斷
滾動(dòng)軸承是主傳動(dòng)系統(tǒng)中的重要支承部件，同時(shí)又是較為薄弱的環(huán)節(jié)。在正常工作 條件下，由于受到載荷、安裝、潤(rùn)滑狀態(tài)等因素的影響，運(yùn)轉(zhuǎn)一段時(shí)間后，滾動(dòng)軸承就 會(huì)產(chǎn)生磨損、剝落、膠合、裂紋等各種形式的損傷，引起振動(dòng)和噪聲，造成機(jī)床狀態(tài)劣 化。據(jù)統(tǒng)計(jì)約３０％的旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障是由于滾動(dòng)軸承的損壞引起的，所以軸承故障的監(jiān)測(cè) 與診斷一直是機(jī)械故障診斷技術(shù)中的重要內(nèi)容。 ４．１．１滾動(dòng)軸承振動(dòng)機(jī)理分析 滾動(dòng)軸承的振動(dòng)是由滾動(dòng)軸承各個(gè)部分的結(jié)構(gòu)、工作狀態(tài)、表面損傷和裝配情況等 各種因素所決定的，而且還與軸承座傳遞過(guò)來(lái)的外界載荷和激勵(lì)信號(hào)有關(guān)。軸承振動(dòng)信 號(hào)產(chǎn)生機(jī)理如圖４．１。

軸承部分的振動(dòng)

外部激勵(lì) 圖４．１軸承振動(dòng)信號(hào)產(chǎn)生機(jī)理
Ｆｉｇ．４．１ Ｂｅａｒｉｎｇ ｖｉｂｒａｔｉｏｎ ｇｅｎｅｒａｔｉｎｇ ｍｅｃｈａｎｉｓｍ

（１）軸承結(jié)構(gòu)本身引起的振動(dòng) 滾動(dòng)軸承是由內(nèi)環(huán)、外環(huán)、滾動(dòng)體和保持架等元件組成。內(nèi)環(huán)、外環(huán)分別與軸頸及 軸承座裝配在一起。在大多數(shù)情況下外環(huán)不動(dòng)，而內(nèi)環(huán)隨軸旋轉(zhuǎn)。滾動(dòng)軸承的典型結(jié)構(gòu) 如圖４．２。

第四章數(shù)控機(jī)床振動(dòng)故障診斷

２ｒ２

圖４．２滾動(dòng)軸承典型結(jié)構(gòu)
Ｆｉｇ ４．２ Ｒｏｌｌｉｎｇ ｂｅａｔｉｎｇ ｔｙｐｉｃａｌ ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ

圖中，Ｄ一軸承的節(jié)圓直徑；ｄ一滾動(dòng)體的直徑；ｚ一為滾動(dòng)體的個(gè)數(shù)； ＾一內(nèi)環(huán)滾道半徑；ｒ２一外環(huán)滾道半徑；口一為軸承壓力角。

軸承在載荷作用下，最下面的滾動(dòng)體受力最大，最上面的滾動(dòng)體受力最小，其余滾 動(dòng)體的受力大小根據(jù)其位置的不同而不同。軸承在旋轉(zhuǎn)過(guò)程中，最下面的滾動(dòng)體從載荷

中心線下面向非載荷中心線位置滾動(dòng)，其接觸力由大變小，引起軸頸中心的位移。軸頸
中心不僅有上下方向的微動(dòng)，隨滾動(dòng)體位置的變化，還有水平方向的微動(dòng)。因此，只要

軸在旋轉(zhuǎn)，每個(gè)滾動(dòng)體通過(guò)載荷中心線時(shí)，就會(huì)發(fā)生一次力的變化，對(duì)軸頸和軸承座產(chǎn)
生激勵(lì)作用，這個(gè)激勵(lì)頻率稱為滾動(dòng)體的通過(guò)頻率ｆ，表達(dá)式為：

，＝ｚＬ
式中，，．厶一為滾動(dòng)體的公轉(zhuǎn)頻率；ｚ一為滾動(dòng)體的個(gè)數(shù)； （２）軸承制造或裝配原因產(chǎn)生的振動(dòng)

（４．１）

１）加工面波紋引起的振動(dòng)，近似正弦，其頻率比滾動(dòng)體在滾道上的通過(guò)頻率高很 多倍： ２）軸彎曲或軸裝偏，由于軸承偏斜引起的振動(dòng)，其振動(dòng)頻率成份位ｆｃＺ土ｆｒ； ３）滾動(dòng)體大小不均勻引起的振動(dòng)，其頻率包括滾動(dòng)體公轉(zhuǎn)頻率ｆｃ及ｎｆｃ士ｆｒ（其 中ｎ＝ｌ，２，…），頻率數(shù)值一般在ｌ ｋＨｚ以下； ４）裝配過(guò)緊或過(guò)松引起的振動(dòng)，當(dāng)滾動(dòng)體通過(guò)特定位置時(shí)，會(huì)產(chǎn)生頻率相應(yīng)于滾 動(dòng)體通過(guò)周期的周期振動(dòng)； ５）滾動(dòng)軸承偏心，當(dāng)軸承有偏心時(shí)，軸的內(nèi)圈中心便以外圈中心為中心作振動(dòng)， 這時(shí)會(huì)產(chǎn)生振動(dòng)頻率ｎｆｒ（其中ｒｌ＝１，２，３…）。 軸承在制造或裝配時(shí)不可避免地存在加工誤差、裝配誤差等，它引起的振動(dòng)在機(jī)床

運(yùn)行早期就會(huì)出現(xiàn)。

大連交通大學(xué)丁學(xué)碩十學(xué)何論文

（３）軸承故障引起的振動(dòng)

滾動(dòng)軸承因故障引起的振動(dòng)分為兩大類，即磨損類故障振動(dòng)和損傷類故障振動(dòng)。
磨損類故障振動(dòng)是指由于零件的磨損造成軸承間隙逐漸變大，振動(dòng)強(qiáng)度隨之增大。 當(dāng)軸承出現(xiàn)磨損時(shí)，振動(dòng)信號(hào)的特征是隨機(jī)性很強(qiáng)，無(wú)明顯的周期信號(hào)存在，振幅的概 率密度大體均為正態(tài)分布，頻譜亦無(wú)明顯差別。

損傷類故障振動(dòng)是指由于軸承元件工作表面局部損傷引起的沖擊振動(dòng)。滾動(dòng)軸承在
運(yùn)轉(zhuǎn)時(shí)，由于潤(rùn)滑不良、載荷過(guò)大、軸承內(nèi)有異物等原因引起軸承工作面上產(chǎn)生剝落、 裂紋、壓痕等離散型缺陷或局部損傷。當(dāng)滾動(dòng)體通過(guò)缺陷時(shí)，就會(huì)產(chǎn)生一個(gè)沖擊脈沖振

動(dòng)，這個(gè)脈沖振動(dòng)可激起軸承各個(gè)組件的瞬時(shí)高頻共振。因此，軸承缺陷產(chǎn)生的振動(dòng)形
式往往是復(fù)雜的調(diào)幅振動(dòng)。載波是軸承各組件的高頻固有頻率；起調(diào)制作用的是與損傷

有關(guān)的低頻通過(guò)頻率，也被稱為“故障特征頻率＂。
４．１．２滾動(dòng)軸承故障特征信息

在滾動(dòng)軸承的滾道與滾動(dòng)體之間無(wú)相對(duì)滑動(dòng)，承受徑向、軸向載荷時(shí)各部分無(wú)變形，
外環(huán)固定、內(nèi)環(huán)旋轉(zhuǎn)的情況下，假設(shè)內(nèi)環(huán)滾道、外環(huán)滾道、滾動(dòng)體或保持架上有一處局 部缺陷（剝落或裂紋），則滾動(dòng)體通過(guò)缺陷時(shí)，產(chǎn)生的沖擊振動(dòng)間隔頻率也稱為軸承故障

特征頻率。根據(jù)軸承結(jié)構(gòu)參數(shù)計(jì)算的軸承故障特征頻率，如表４．１。
表４．１軸承故障特征頻率
Ｔａｂｌｅ ４．１ Ｂｅａｒｉｎｇ ｆａｕｌｔ ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃ ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ

缺陷位置 內(nèi)環(huán)

特征頻率

備注 Ｚ個(gè)滾動(dòng)體通過(guò)內(nèi)環(huán)上一處缺陷的頻率

ｚ＝互１ ｚ（１＋萬(wàn)ｄ

ｃ。ｓ口），

外環(huán)

滾動(dòng)體

保持架

無(wú)＝吉ｚ（１一五ｄ ｃ…）， ‘＝瓦Ｄ Ｚ【１一（丟ｃ。ｓ口）２】， 以＝三（，一丟ｃｏｓｍ

Ｚ個(gè)滾動(dòng)體通過(guò)外環(huán)上一處缺陷的頻率

滾動(dòng)體上一點(diǎn)通過(guò)內(nèi)環(huán)或外環(huán)的頻率

保持架旋轉(zhuǎn)頻率，也是滾動(dòng)體的公轉(zhuǎn)頻率

，一軸旋轉(zhuǎn)頻率；Ｄ一軸承的節(jié)圓直徑；ｄ一滾動(dòng)體的直徑；
ｚ一為滾動(dòng)體的個(gè)數(shù)；口一為軸承壓力角。

在實(shí)際工作中，有時(shí)無(wú)法查到所測(cè)軸承的有關(guān)幾何尺寸，根據(jù)經(jīng)驗(yàn)，對(duì)于安裝方式 為內(nèi)圈旋轉(zhuǎn)、外圈固定的軸承可按軸承的滾珠數(shù)Ｚ來(lái)估算其內(nèi)外圈的故障頻率。即０．６ｚｆ，．

為內(nèi)圈故障頻率，Ｏ．４礬為外圈故障頻率。
３０

第四章數(shù)控機(jī)床振動(dòng)故障診斷

此外，滾動(dòng)軸承在其運(yùn)轉(zhuǎn)過(guò)程中，滾動(dòng)體與內(nèi)圈或外圈之間產(chǎn)生沖擊可能誘發(fā)軸承 各元件的固有頻率振動(dòng)。軸承元件的固有頻率僅取決于其材料、結(jié)構(gòu)、尺寸和質(zhì)量及安 裝方式，而與軸承的轉(zhuǎn)速無(wú)關(guān)。 鋼球的固有頻率計(jì)算公式為

厶＝半悸
，．

他２，

Ｖ Ｚｐ

式中，，．為鋼球的半徑ｂ），ｐ為材料密度惱／ｍ２），Ｅ為鋼球的彈性模（Ⅳ／聊２）。
內(nèi)外圈的固有頻率計(jì)算公式為：

ｆ（ｔ．ｏ＞，＝９．４０ｘ１０５

ｘＲ２√等×麗ｎ（ｎ２－１）

∽３，

式中，尺為圓環(huán)回轉(zhuǎn)軸到中性軸的半徑ｍ），０—１）為固有頻率的階數(shù)，胛＝２，３，４，…，

Ｉ為圓環(huán)截面繞中性軸的慣性矩似４），Ｍ為圓環(huán)單位長(zhǎng)度內(nèi)的質(zhì)量（堙／聊）心０‘４３１。
４．１．３滾動(dòng)軸承典型故障分析

滾動(dòng)軸承常見(jiàn)的故障為內(nèi)環(huán)、外環(huán)或滾動(dòng)體出現(xiàn)點(diǎn)蝕和疲勞剝落。因損傷部位不同
頻譜圖中的故障特征頻率也不同，各軸承元件故障振動(dòng)信號(hào)時(shí)域波形和頻譜如圖４．３所 示。 圖４．３（ａ）為外環(huán)故障振動(dòng)波形和頻譜圖。滾動(dòng)體每次通過(guò)點(diǎn)蝕產(chǎn)生的沖擊信號(hào)波

形，其峰峰值為故障間隔頻率的倒數(shù)。由于外環(huán)是固定不動(dòng)的，滾動(dòng)體通過(guò)點(diǎn)蝕時(shí)具有 相等的沖擊強(qiáng)度。則外環(huán)故障時(shí)的故障振動(dòng)頻率為：，吮＝ｎｚｆ。（ｎ＝１，２，…）。
圖４．３（ｂ）為內(nèi)環(huán)故障振動(dòng)波形和頻譜圖。由于內(nèi)環(huán)旋轉(zhuǎn)，故障位置也隨之旋轉(zhuǎn)，故 滾動(dòng)體通過(guò)內(nèi)環(huán)故障位置，產(chǎn)生的沖擊信號(hào)波形是周期性變化的。形成了以內(nèi)環(huán)間隔頻

率關(guān)為載波的脈沖信號(hào)幅值調(diào)制，調(diào)制頻率為滾動(dòng)體的公轉(zhuǎn)頻率以或軸的轉(zhuǎn)頻，。則 內(nèi)環(huán)故障時(shí)的故障振動(dòng)頻率為：諺±兀（，）（刀＝１，２，…）。
圖４．３（ｃ）為滾動(dòng)體故障振動(dòng)波形和頻譜圖。由于滾動(dòng)體缺陷與內(nèi)、外環(huán)接觸位置在

變動(dòng)，故所產(chǎn)生的波形與內(nèi)環(huán)故障類似，脈沖幅值也出現(xiàn)周期性變化，但由于滾動(dòng)體自
轉(zhuǎn)一周分別與內(nèi)外環(huán)各接觸一次，會(huì)產(chǎn)生２個(gè)脈沖力，且由于損傷點(diǎn)與內(nèi)環(huán)接觸時(shí)產(chǎn)生

的脈沖力相比較損傷點(diǎn)與外環(huán)接觸時(shí)小的多，會(huì)產(chǎn)生如圖所示強(qiáng)弱相間的振動(dòng)沖擊。此

大連交通大學(xué)Ｔ學(xué)碩十學(xué)位論文

時(shí)的間隔頻率兵的脈沖幅值將為滾動(dòng)體公轉(zhuǎn)頻率無(wú)所調(diào)制。．則滾動(dòng)體故障時(shí)的故障振

動(dòng)頻率為：，以＋ｆｂ（ｎ＝１，２，…），嘰０＝１，２，…）。

１，玩
●—●

ｌ
－

Ｊ
Ｉ

ｌ
Ｉ

Ｊ 【ｊ
１

Ｉ Ｉ ｌ Ｉ

ｒ

Ｉ

ｌ

（句外環(huán)故障時(shí)攝動(dòng)信號(hào)時(shí)域搜形和攢者圈

（ａ）內(nèi)環(huán)技障時(shí)振動(dòng)信號(hào)時(shí)域波形和頻譜囤

一

＾

‘■＾

ｌＩ－Ａ ● ‘＿足¨兒 石Ｈ¨¨ｍ ●Ｉ－Ｉｌ且ｎ

一

（ｃ）滾動(dòng)體散障對(duì)振動(dòng)信號(hào)時(shí)域波形和頻謹(jǐn)圖

ｊ一

圖４．３軸承元件故障振動(dòng)信號(hào)時(shí)域波形和頻譜圖
Ｆｉｇ．４．３ Ｂｅａｒｉｎｇ ｅｌｅｍｅｎｔｓ ｆａｕｌｔ’ｓ ｖｉｂｒａｔｉｏｎ ｔｉｍｅ ｄｏｍａｉｎ ｗａｖｅ ａｎｄ ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ ｓｐｅｃｔｒｕｍ

４．１．４滾動(dòng)軸承故障診斷方法 診斷滾動(dòng)軸承故障時(shí)，應(yīng)根據(jù)軸承故障類別不同，采用不同的診斷方法。 磨損類故障是一個(gè)漸變性的故障，振動(dòng)強(qiáng)度隨磨損嚴(yán)重程度而增大。當(dāng)軸承出現(xiàn)磨 損時(shí)，振動(dòng)信號(hào)的特征是隨機(jī)性很強(qiáng)，無(wú)明顯的周期信號(hào)存在，振幅的概率密度大體均 為正態(tài)分布，頻譜亦無(wú)明顯差別。因此可通過(guò)定期監(jiān)測(cè)軸承的振動(dòng)能量，作趨勢(shì)分析和 預(yù)報(bào)。速度有效值（均方根值）指標(biāo)是判定軸承磨損程度的理想特征參數(shù)。 損傷類故障是一種突發(fā)性較強(qiáng)又比較危險(xiǎn)的故障，故障早期癥狀較難識(shí)別，是我們 進(jìn)行故障診斷時(shí)重點(diǎn)加以研究的。 滾動(dòng)軸承損傷類故障會(huì)產(chǎn)生沖擊脈沖信號(hào)，但是由于與其它隨機(jī)信號(hào)混雜，從時(shí) 域波形上往往很難直接觀察出來(lái)。在時(shí)域診斷方法中，峭度指標(biāo)對(duì)于脈沖型故障比較敏 感，特別是故障在早期發(fā)生時(shí)，它有明顯增加，表明它對(duì)早期故障有較高敏感性呤引�？� 以通過(guò)峭度指標(biāo)來(lái)檢測(cè)是否有早期沖擊脈沖信號(hào)出現(xiàn)。
３２

第四章數(shù)控機(jī)床振動(dòng)故障診斷

頻域分析方法可以對(duì)軸承早期故障進(jìn)行精密診斷。若要具體診斷出是否是軸承故障 及軸承損傷的具體部位，需要對(duì)信號(hào)進(jìn)行頻域分析。圖４．４為滾動(dòng)軸承振動(dòng)的頻譜結(jié)構(gòu)， 可分為３個(gè)部分［４０＿４３｜：
幅值

低頻段

中頻段

高頻段

圖４．４滾動(dòng)軸承振動(dòng)的頻譜結(jié)構(gòu)
Ｆｉｇ．４．４ Ｒｏｌｌｉｎｇ ｂｅａｒｉｎｇ’ｓ ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ ｓｐｅｃｔｒｕｍ ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ

①低頻段頻譜（１ｋＨｚ以下）。包括軸承的故障特征頻率及加工裝配誤差引起的振動(dòng)特
征頻率。通過(guò)分析低頻段的譜線，也可以監(jiān)測(cè)和診斷相應(yīng)的軸承故障。但是，由于這一 頻段易受機(jī)械中其它零件及結(jié)構(gòu)的影響，并且在故障初期反映故障部位的特征頻率，其 能量很小，常常淹沒(méi)在噪聲之中。

②中頻段頻譜（１ｋＨｚ－－２０ｋＨｚ）。主要包括軸承元件表面損傷引起的軸承元件固有振
動(dòng)頻率。分析此頻段內(nèi)的振動(dòng)信號(hào)可以較好地診斷出軸承的局部損傷故障。

⑧高頻段頻譜（２０ｋＨｚ以上）。如果加速度傳感器諧振頻率較高（４０ｋＨｚ以上），那么
由于軸承損傷引起的沖擊在２０ｋＨｚ以上的高頻也有能量分布，周測(cè)得的信號(hào)中含有 ２０ｋＨｚ以上的高頻成分。對(duì)此高頻段信號(hào)進(jìn)行分析也可以診斷出相應(yīng)的軸承故障。

故障產(chǎn)生的振動(dòng)能量激勵(lì)起軸承和軸承座各零部件的固有頻率振動(dòng)，振動(dòng)信號(hào)的頻

ｒ…ｃ１

率成分不僅包含低頻軸承故障特征頻率，還包含軸承各部件的高頻固有頻率Ｈｂ”。。如 何去除高頻固有頻率，提取出低頻故障特征頻率，是滾動(dòng)軸承故障診斷的關(guān)鍵。包絡(luò)診 斷法能夠提取載附在高頻信號(hào)上的低頻信號(hào)，是滾動(dòng)軸承故障診斷最有效的一種方法。 該方法以軸承系統(tǒng)的共振頻率區(qū)為監(jiān)測(cè)帶，振動(dòng)信號(hào)經(jīng)放大、濾波和解調(diào)，獲得脈動(dòng)沖 擊的低頻脈動(dòng)信號(hào)，以此作為分析的依據(jù)，結(jié)合軸承故障特征頻率即可診斷出軸承故障。 圖４．５為滾動(dòng)軸承包絡(luò)診斷的信號(hào)處理步驟。

大連交通大學(xué)Ｔ學(xué)碩十學(xué)位論文

Ｘ（ｔ）

ｍ’Ｆ一屯，…秘如筆
ａ）振動(dòng)波形
。一

』電！執(zhí)�！橹舐瓷��！� ｔ

絕對(duì)值處理｛波形
ｘ（ｔ）＇

仁ｌ／ｆ
卜——————～１

Ｉ
ｘ“）ｆ

ｒ

一／／—、一。。，一７—＼～／”’＼。．。／”氣＼～
ｔ

ｃ）（ｂ）帕包絡(luò)線處理波形

Ｌ…一疋…，／ｔ…一一Ｌ～九…一
ｆ ２ｆ ３ｆ ４ｆ

ｆ

ｄ）【ｃ）的頻譜圖
圖４．５滾動(dòng)軸承包絡(luò)診斷的信號(hào)處理步驟
Ｆｉｇ ４．５ Ｒｏｌｌｉｎｇ ｂｅａｒｉｎｇｓ ｆａｕｌｔ ｄｉａｇｎｏｓｉｓ ｂｙ ｕｓｉｎｇ ｅｎｖｅｌｏｐｅ ａｎａｌｙｓｉｓ

進(jìn)行包絡(luò)解調(diào)的關(guān)鍵之一在于帶通濾波，能否將包含缺陷的固有振動(dòng)分離出來(lái)十分 重要。 ４．１．５滾動(dòng)軸承故障診斷實(shí)例 Ｄ０１５ＭＣＮＣ８２連桿齒型磨床是西德ＥＬＢ公司制造的，用于加工連桿與端蓋結(jié)合面牙 口，全廠獨(dú)此一臺(tái)，投產(chǎn)至今，一直未大修。２００４年９月起對(duì)其主軸系統(tǒng)進(jìn)行定期檢測(cè)。 主軸系統(tǒng)結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)圖及測(cè)點(diǎn)布置如圖４．６所示。

ｉ

‘Ｌ

黧霧

＼ｒ川

一一

ｊ一

上＊（
一

、鄉(xiāng)

Ｌ

圖４．６連桿齒形磨床主軸系統(tǒng)結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)圖及測(cè)點(diǎn)布置
Ｆｉｇ．４．６ Ｍａｉｎ ｂｅａｒｉｎｇ ｓｙｓｔｅｍ ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ ａｎｄ ｍｅａｓｔｌｒｅ ｐｏｉｎｔ ｐｏｓｉｔｉｏｎ

第四章數(shù)控機(jī)床振動(dòng)故障診斷

２００５年７月在３＃測(cè)點(diǎn)的加速度包絡(luò)譜圖中發(fā)現(xiàn)有１５６．７５ＨＺ頻率分量和其高次諧頻， 如圖４．７所示，恰好與計(jì)算所得的后軸承外環(huán)的故障特征頻率相同，判斷該軸承外環(huán)出 現(xiàn)缺陷。

圖４．７ ３＃測(cè)點(diǎn)垂直向振動(dòng)加速度包絡(luò)譜圖
Ｆｉｇ．４．７ Ｎｏ．３ ｐｏｉｎｔ’ｓ Ｖｅｒｔｉｃａｌ ｖｉｂｒａｔｉｏｎ ａｃｃｅｌｅｒａｔｅｄ ｓｐｅｅｄ ｅｎｖｅｌｏｐｅ ｃｈａｒｔ

縮短測(cè)試周期，監(jiān)測(cè)故障發(fā)展趨勢(shì)，同時(shí)通知車(chē)間抓緊準(zhǔn)備備件并安排維修。檢 修結(jié)果發(fā)現(xiàn)該軸承外環(huán)表面有剝落，與診斷結(jié)論相符。

４．２齒輪故障診斷
４．２．１齒輪振動(dòng)機(jī)理分析

齒輪系

振動(dòng)

———————◆

軸系振 動(dòng)

————————●＇

軸承系
振動(dòng)

———————＿一■

軸承座及

床體振動(dòng)

圖４．８齒輪振動(dòng)產(chǎn)生機(jī)理
Ｆｉｇ．４．８ Ｇｅａｒ ｖｉｂｒａｔｉｏｎ’Ｓ ｇｅｎｅｒａｔｉｎｇ ｍｅｃｈａｎｉｚａｔｉｏｎ

齒輪產(chǎn)生振動(dòng)的機(jī)理可用圖４．８來(lái)說(shuō)明。齒輪可看成是以輪齒為彈簧、齒輪本身為 質(zhì)量的振動(dòng)系統(tǒng)，由于齒輪剛度周期性的變化、齒輪裝配誤差以及載荷變化等外因引起
的激振力的作用，齒輪將產(chǎn)生圓周方向的扭轉(zhuǎn)振動(dòng)，此振動(dòng)可通過(guò)軸、軸承傳到軸承座 及床體，軸、軸承的振動(dòng)也傳給軸承座及床體，使床體產(chǎn)生振動(dòng)。 （１）齒輪傳動(dòng)的動(dòng)力學(xué)模型１８，１５Ｊ

大連交通大學(xué)Ｔ學(xué)碩十學(xué)位論文

齒輪的振動(dòng)系統(tǒng)是一個(gè)相當(dāng)復(fù)雜的非線性系統(tǒng)。要建立其完整的非線性振動(dòng)模型非
常困難，在研究齒輪故障時(shí)，通常將齒輪副進(jìn)行簡(jiǎn)化。齒輪副作為一個(gè)振動(dòng)系統(tǒng)，物理

模型可以簡(jiǎn)化為圖４．９所示。

圖４．９齒輪副嚙合物理模型
Ｆｉｇ．４．９ Ｇｅａｒｓ ｅｎｇａｇｉｎｇ ｐｈｙｓｉｃａｌ

ｍｏｄｅｌ

根據(jù)振動(dòng)理論，其動(dòng)力學(xué)方程為【３ ７Ｊ：

旌＋Ｃ譬＋ｋ（ｔ）ｘ＝Ｆ（ｆ）
式中：Ｘ一沿嚙合線上齒輪相對(duì)位移；ｃ一齒輪嚙合阻尼；尼（ｆ）一嚙合剛度； Ｍ一齒輪副質(zhì)量，Ｍ＝（聊ｌｍ２）／（川１＋ｍ２）；Ｆ（，）－＃ｂ界激勵(lì)。

（４．４）

Ｆ（ｔ）為動(dòng)載荷，包括故障缺陷所產(chǎn)生的激勵(lì)，它的變化受齒輪剛度和傳動(dòng)誤差變化

的影響，同時(shí)還與齒面摩擦力方向的變化有關(guān)。在潤(rùn)滑狀態(tài)良好且齒面粗糙度低的情況
下，齒面摩擦力變化對(duì)振動(dòng)的影響較小，可忽略，從而可以表示為： ＾眾＋Ｃ譬＋ｋ（ｔ）ｘ＝ｋ（ｔ）Ｅｌ＋ｋ（ｔ）Ｅ２０）
（４．５）

公式（４．５）的左側(cè)代表齒輪副本身的振動(dòng)特征，右側(cè)為激振函數(shù)。由激振函數(shù)可以看 出，齒輪的振動(dòng)來(lái)源于兩部分：第一部分為ｋ（ｔ）Ｅ，，其中Ｅ為齒輪承載后的平均靜彈性 變形，它與齒輪的誤差和故障無(wú)關(guān)。正常齒輪在嚙合過(guò)程中也會(huì)產(chǎn)生微量振動(dòng)，因此稱 這部分為常規(guī)振動(dòng)；第二部分為ｋ（ｔ）Ｅ：（，），其中Ｅ：（，）為齒輪誤差和故障造成的兩齒輪 間的相對(duì)位移，稱為故障函數(shù)。ｋ（ｔ）Ｅ，（，）可以較好解釋與故障有關(guān)的齒輪振動(dòng)。 （２）齒輪副的嚙合剛度 剛度是反應(yīng)零件在載荷作用下抵抗彈性變形的能力，其大小由產(chǎn)生單位變形所需要 的外力或外力矩來(lái)表示。對(duì)齒輪振動(dòng)的產(chǎn)生，齒輪嚙合剛度是一個(gè)很重要，同時(shí)也是一 個(gè)很復(fù)雜的參數(shù)，它受諸多因素的影響，如傳遞載荷、載荷分布、輪齒變形、嚙合位置 和齒輪重合系數(shù)等。

３６

第四章數(shù)控機(jī)床振動(dòng)故障診斷

公式（４．５）中的齒輪嚙合剛度后（ｆ）是參與嚙合的單對(duì)齒輪的綜合剛度，是一個(gè)周 期性的變量，原因有以下兩點(diǎn)：一是隨著嚙合點(diǎn)位置的變化，參與嚙合的單一齒輪的剛

度發(fā)生變化；二是參與嚙合的齒數(shù)在變化。假定齒輪副的重合度占≤２，單嚙區(qū)長(zhǎng)度為ａ， 雙嚙區(qū)長(zhǎng)度為ｂ，則剛度ｋ（ｔ）如圖４．１０所示…。
Ｋ（ｔ）

直齒輪 圖４．１０嚙合剛度變化曲線
Ｆｉｇ．４．１０ Ｒｉｇｉｄｉｔｙ ｏｆｅｎｇａｇｅｍｅｎｔ’Ｓ

斜齒輪

ｃｕｒｖｅ

由圖４．１０可知，從一個(gè)輪齒進(jìn)入嚙合到下一個(gè)輪齒進(jìn)入嚙合，齒輪的嚙合剛度就 變化一次。齒輪的嚙合剛度變化規(guī)律取決與齒輪的重合系數(shù)和齒輪的類型，直齒輪的重

合度低，剛度變化較陡，可用周期的矩形函數(shù)來(lái)描述；斜齒輪重合度高，剛度變化較為
平緩，接近正弦波，波動(dòng)幅度小，從而引起齒輪的振動(dòng)和噪聲小，運(yùn)行比直齒輪平穩(wěn)。 若齒輪副主動(dòng)輪轉(zhuǎn)速為ｎ．、齒數(shù)為ｚ，；從動(dòng)輪轉(zhuǎn)速為行：、齒數(shù)為ｚ：，則齒輪嚙合 剛度的變化規(guī)律（嚙合頻率．疋）為：

丘＝ｚｚ?＝厶ｚ２－靜＝裔ｚｚ
４．２．２齒輪故障頻率特征
（１）正常齒輪的頻域特征

（４．６）

正常齒輪由于剛度的影響，其波形為周期性的衰減波形，反映在頻域上，有嚙合頻

率及其諧波分量礬Ｇ＝１，２，…），且以嚙合頻率成分為主，其高次諧波依次減�。煌瑫r(shí)，
在低頻處有齒輪軸旋轉(zhuǎn)頻率及其高次諧波分量ｍｆ，（ｍ＝１，２，…），如圖４．１１所示。

３７

大連交通大學(xué)Ｔ學(xué)碩十學(xué)位論文

圖４．１ｌ齒輪的頻域特征
Ｆｉｇ．４．１ １ ｇｅａｒ’Ｓ ｔｉｍｅ ｄｏｍａｉｎ ｃｈａｒａｃｔｅｒｓ

（２）齒輪振動(dòng)信號(hào)頻域的主要故障特征有：

在機(jī)床上測(cè)得的信號(hào)為上述信號(hào)一種或幾種綜合作用的結(jié)果，實(shí)際情況是比較復(fù)雜 的，可能還包含了各種干擾信號(hào)。下面分別介紹各個(gè)特征成分對(duì)應(yīng)的故障類型，并分析

其產(chǎn)生原斟４２一刪。
①嚙合頻率及其各次諧波
Ａ

ｆｃ

２ｆｃ

３ｆｃ

ｆ

圖４．１２齒輪嚙合頻率及其高次諧波
Ｆｉ ｇ．４．１２ Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ ａｎｄ ｈａｒｍｏｎ ｉ
ｃ ｗａｖｅ

ｏｆ Ｇｅａｒ ｅｎｇａｇｍｅｒｔ

齒輪的振動(dòng)主要是由嚙合剛度后（，）的周期變化引起的，齒輪處于正�；虍惓顟B(tài)

下，嚙合頻率振動(dòng)成分及其諧波總是存在的，但兩種狀態(tài)下振動(dòng)水平是有差異的。齒輪 嚙合情況良好，產(chǎn)生的嚙合頻率及其各次諧波幅值較低。當(dāng)齒面發(fā)生磨損，或者負(fù)荷增 大，產(chǎn)生齒輪徑向間隙過(guò)大等故障時(shí)，嚙合頻率及其各次諧波成分的幅值會(huì)明顯增大。
特別是當(dāng)齒面均勻磨損后，齒廓形狀變壞，嚙合時(shí)不僅時(shí)域上的振動(dòng)幅值增大，而且在 頻域上嚙合頻率及其各次諧波也有明顯增長(zhǎng)，如圖４．１２所示，得注意的是，嚙合頻率的 高次諧波增長(zhǎng)比基波快的多，磨損嚴(yán)重時(shí)，二次諧波幅值可能超過(guò)嚙合基波。因此從嚙 合基頻及其各次諧波的相對(duì)增長(zhǎng)量上可以看出齒面的磨損程度。

②以齒輪嚙合頻率為載波的幅值調(diào)制和頻率調(diào)制
ａ、幅值調(diào)制

第四章數(shù)控機(jī)床振動(dòng)故障診斷

幅值調(diào)制是由于齒面載荷波動(dòng)對(duì)振動(dòng)幅值的影響造成的。例如，齒輪的偏心造成齒 輪嚙合時(shí)一邊緊一邊松，從而產(chǎn)生載荷波動(dòng)，使振動(dòng)幅值按此規(guī)律周期性變化。又如，

齒輪加工造成節(jié)距不均勻及類似故障使齒輪在嚙合中產(chǎn)生短暫的“加載＂和“卸載＂效
應(yīng)，也會(huì)產(chǎn)生幅值調(diào)制。 根據(jù)單一簡(jiǎn)諧振動(dòng)的幅值調(diào)制原理，可設(shè)代表嚙合頻率的載波信號(hào)為：

ｇ（ｆ）＝Ａｓｉｎ（２ｎ＂．以－Ｉ－緲）
代表齒輪軸旋轉(zhuǎn)頻率的調(diào)制信號(hào)為： ｅ（ｔ）＝ｌ＋Ｂｃｏｓ２ｎ＂．，， 則調(diào)幅后的信號(hào)為： ｘ（，）＝Ａ（Ｉ ４－Ｂｃｏｓ２ｒｃ．ｆ，ｔ）ｓｉｎ（２＃．丘，＋咖

（４．７）

（４．８）

（４．９）

式中，，ｃ一載波頻率（嚙合頻率）；／，一調(diào)制波頻率（齒輪軸旋轉(zhuǎn)頻率）；
彳一載波信號(hào)振幅；Ｂ一調(diào)制指數(shù)；緲一初相角。 將（４．９）式展開(kāi)，可得

ｘ（，）：彳ｓｉｎ（２萬(wàn)以，＋糾＋華ｓｉｎ【２萬(wàn)（正＋，）ｆ＋緲】＋華ｓｉｎ【２萬(wàn)（丘一，弦＋緲】

（４．１０）

由（４．１０）式可知，信號(hào)經(jīng)幅值調(diào)制后，除了原有的嚙合頻率分量外，還增加了一對(duì)分量

（丘＋，）和（丘一，），它們是以工為中心，以，為間隔，以幅值華對(duì)稱分布于ｚ兩側(cè)，
Ｚ

稱為邊頻帶，如圖４．１３所示。
＾Ｊ

Ｉ

Ａ。

Ｌ

Ａ。

‘毛 ｆｒ
７Ｉ
●１

ｌＩ
圖４．１３幅值調(diào)制

。

Ｉｆ

ｌＩ

－

Ｆｉｇ．４．１３ Ａｍｐｌｉｔｕｄｅ ｍｏｄｕｌａｔｉｏｎ

齒輪嚙合振動(dòng)信號(hào)在幅值調(diào)制之前的總能量為Ａ２，經(jīng)幅值調(diào)制之后，總能量Ｅ為

各頻率成分能量之和，即Ｅ＝彳２＋（丟彳Ｂ）２＋‘蠆１彳Ｂ）２＝彳２＋三彳２８２

（４．１ １）

３９

大連交通大學(xué)Ｔ學(xué)碩十學(xué)位論文

此可見(jiàn)，調(diào)幅作用使信號(hào)的總能量增加了妻彳２８２，這部分能量的大小就反映了齒 Ｚ
輪的故障程度，而調(diào)制的邊帶的間距則表明了故障產(chǎn)生的部位。 但對(duì)于實(shí)際的齒輪振動(dòng)信號(hào)，載波信號(hào)和調(diào)制信號(hào)都不是單一的，一般來(lái)說(shuō)都是周

期函數(shù)。在公式（４．１２）中，ｋ（ｔ）Ｅｌ一般不隨故障的產(chǎn)生而變化，而ｋ（ｔ）Ｅ２（ｆ）是故障發(fā)生時(shí) 產(chǎn)生調(diào)制邊頻帶的原因。由公式（４．１０）求得齒輪嚙合振動(dòng)中的幅值調(diào)制部分可表示為：
Ｊ，（，）＝Ｘｒ（，）ＤＥ（，） （４．１２）

式中，ｘｒ（ｆ）一載波信號(hào)，包含了齒輪嚙合正及其高次諧波； ＤＥ（，）一調(diào)制信號(hào)，包含了齒輪軸的轉(zhuǎn)頻，及其高次諧波；
ＤＥ（ｆ）反映了齒輪本身誤差和故障情況及其它零部件引起的齒輪傳動(dòng)誤差情況，包 含了故障所在軸的轉(zhuǎn)頻及其高次諧波，對(duì)Ｙ（ｔ）做頻譜分析，由于傅立葉變換的性質(zhì)是時(shí) 域相乘、頻域卷積，故頻譜圖上形成若干以嚙合頻率及其高次諧波為中心、間隔為齒輪

軸轉(zhuǎn)頻及其高次倍頻的邊頻帶，根據(jù)傅立葉變換的頻域卷積定理，式（４．１１）在頻域中表
示為： Ｓ。（廠）＝Ｓ，（／）棗ＳＤ（廠） （４．１３）

式中：?號(hào)一示卷積；Ｓ。（／）一】，（ｆ）傅立葉變換（即頻譜）； Ｓ，（廠）一Ｘｒ（，）傅立葉變換（即頻譜）；ＳＤ—ＤＥ（ｆ）的傅立葉變換（即頻譜）。 如圖４．１４所示，這就是齒輪嚙合頻率幅值調(diào)制邊頻帶的原因。
ｓｏ（力 ｓｘ（，）

ｓｙｉｆ）

。以
．｛ｅ ２｛ｃ ３｛ｃ
｛

ｌ｜Ｉ｜｜Ｉ
｛ｃ

ｌ ｌ，ｌ ｌ｜ｌ＿
３｛ｃ｛。

｛，

｛

２｛ｃ

圖４．１４幅值調(diào)制作用下的邊頻帶
Ｆｉｇ．４．１ ４ Ｓｉｄｅ ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ ｂａｎｄ ｕｎｄｅｒ ａｍｐｌｉｔｕｄｅ ｍｏｄｕｌａｔｉｏｎ

ｂ、頻率調(diào)制（相位調(diào)制）

齒輪載荷不均勻、齒距不均勻以及故障造成載荷的波動(dòng)，除了對(duì)振幅產(chǎn)生影響，同
時(shí)也必然產(chǎn)生扭矩的波動(dòng)，使齒輪轉(zhuǎn)速產(chǎn)生波動(dòng)。這種波動(dòng)表現(xiàn)在振動(dòng)上即為頻率調(diào)制

第四章數(shù)控機(jī)床振動(dòng)故障診斷

（也稱相位調(diào)制）。所以，對(duì)于齒輪來(lái)說(shuō)如何導(dǎo)致幅值調(diào)制的因素也同時(shí)會(huì)導(dǎo)致頻率調(diào) 制，兩種調(diào)制總是同時(shí)存在的。 在齒輪信號(hào)頻率調(diào)制中，載波信號(hào)和調(diào)制信號(hào)均為一般周期性函數(shù)，包含嚙合頻率 及其倍頻成分，在嚙合頻率及其倍頻兩側(cè)形成一系列邊頻帶，邊頻間隔為齒輪所在軸的

轉(zhuǎn)頻，。
根據(jù)單一簡(jiǎn)諧振動(dòng)的頻率調(diào)制原理，可設(shè)代表嚙合頻率的載波信號(hào)為： ｇ（，）＝Ａ ｓｉｎ（２ｕｆ＜，＋緲） 調(diào)制信號(hào)為： Ｐ（ｒ）＝ｆｌ ｓｉｎ（２萬(wàn)．Ｌｔ） 則調(diào)頻后的信號(hào)為： Ｘ（，）＝Ａ ｓｉｎ（２ｘ．Ｌｔ＋ｆｌ ｓｉｎ（２７ｒ．，，）＋妒） （４．１ ６） （４．１ ５） （４．１４）

笪
式中，∥一ｆ，頻率調(diào)制指數(shù)即調(diào)制產(chǎn)生的最大相位移；
Ａｆ一最大頻率偏差值，也就是齒輪的最大角速度波動(dòng)量；

／，一調(diào)制頻率，即分度不均勻齒輪的轉(zhuǎn)頻。
將式（４．１６）展開(kāi)為無(wú)窮級(jí)數(shù)：

ｘ（ｆ）：要ｐ。（∥）ｓｉｎ（２礬，＋緲）＋
二

Ｊ１（ｆ１）ｓｉｎ（２ｘ（ｆ。一，ｙ＋伊）＋，１（ｆ１）ｓｉｎ（２ｎ＇（ｆ。＋，）『＋緲）＋

以（ｆ１）ｓｉｎ（２ｘ（ｆ。一２ｆ）ｆ＋緲）＋Ｊ２（ｆ１）ｓｉｎ（２ｒｃ（ｆ。＋２Ｌ弘＋伊）＋…｝（４．１７）
式中的Ｊ。（∥）表示以∥為自變量的第ｎ階貝賽爾系數(shù)。式（４．１７）表示，調(diào)頻振動(dòng)信 號(hào)包含無(wú)窮多個(gè)頻率分量，其中第一項(xiàng)人Ｊ。（ｆ１）ｓｉｎ（２ｒｃ．丘，＋咖為載波分量；第二、三項(xiàng)
Ｊｌ（∥）有一階上邊帶和下邊帶分量；第四、五項(xiàng)以（∥）有二階上邊帶和下邊帶分量。
Ｘ

一一、一｝套ｌ

ｊ

＾ ㈧㈣人／ ㈣㈣＾ ＼ 洲ｙ礦Ｖ Ｖ … ｙＩ Ｖ¨一
４１

大連交通大學(xué)ＩＴ學(xué)碩卜學(xué)位論文

．

（ａ）

（ｂ）

圖４．１５頻率調(diào)制作用下的邊頻帶
Ｆｉｇ．４．１ ５ Ｓｉｄｅ ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ ｂａｎｄ ｕｎｄｅｒ ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ ｍｏｄｕｌａｔｉｏｎ

在頻域上，以（∥）各項(xiàng)是以載波頻率‘為中心，以調(diào)制頻率，為間隔的，對(duì)稱分 布的無(wú)限多對(duì)調(diào)制邊帶，如圖４．１５（ｂ）所示，邊頻帶幅值的高低和形狀主要取決于∥。圖
４．１５（ａ）是頻率調(diào)制的時(shí)域信號(hào)。 ｃ、調(diào)幅調(diào)頻 在齒輪實(shí)際運(yùn)轉(zhuǎn)過(guò)程中，齒輪故障的調(diào)幅和調(diào)頻現(xiàn)象總是同時(shí)存在的，形成交叉調(diào) 制。雖然幅值調(diào)制和頻率調(diào)制具有相同的載波頻率、邊帶間隔以及邊帶對(duì)稱載波頻率分 布的特點(diǎn)，但由于邊頻成分的相位不同，邊頻帶的疊加是向量疊加，使調(diào)制頻率兩邊的 邊頻帶并不呈對(duì)稱分布，如圖４．１６所示。這就給齒輪故障診斷帶來(lái)的很大的困難，對(duì)調(diào) 制現(xiàn)象及其邊頻帶分布特點(diǎn)的研究是齒輪故障診斷中一個(gè)很重要的課題。

圖４．１６齒輪調(diào)幅調(diào)頻作用下的邊頻帶
Ｆｉｇ．４．１ ６ Ｓｉｃｅ ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ ｂａｎｄ ｕｎｄｅｒ ａｍｐｌｉｔｕｄｅ＆ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ ｍｏｄｕｌａｔｉｏｎ

③以齒輪及機(jī)床其它零部件的固有頻率為載波的調(diào)制
當(dāng)發(fā)生斷齒、齒形嚴(yán)重誤差、軸彎曲比較嚴(yán)重時(shí)，由于振動(dòng)能量比較大，激振能量

大，不但產(chǎn)生齒輪嚙合頻率調(diào)制，而且會(huì)激勵(lì)起齒輪本身以及機(jī)床其它零部件的固有振
動(dòng)，在其固有頻率附近產(chǎn)生一個(gè)高頻響應(yīng)。在頻譜圖中固有頻率附近出現(xiàn)調(diào)制邊頻帶， 產(chǎn)生固有頻率調(diào)制現(xiàn)象。齒輪等固有頻率調(diào)制現(xiàn)象是機(jī)床產(chǎn)生故障的一個(gè)很重要的因 素，應(yīng)引起重視１３引。

④其它頻率成分
附加脈沖：齒輪平衡不良、對(duì)中不良、零部件機(jī)械松動(dòng)等缺陷都會(huì)引起附加脈沖。 它們均是旋轉(zhuǎn)頻率及低次諧波的振源，而不一定與齒輪本身缺陷直接有關(guān)。 隱含成分：新齒輪傳動(dòng)時(shí)，其頻譜圖上除了旋轉(zhuǎn)頻率、嚙合頻率及其邊頻成分之外， 還會(huì)出現(xiàn)某一頻率及其低次諧波成分，這是加工該齒輪所用機(jī)床的分度齒輪的嚙合頻 率，稱為隱含成分。在齒輪運(yùn)行一段時(shí)間后，隱含成分及其諧波成分逐漸減小。

４２

第四章數(shù)控機(jī)床振動(dòng)故障診斷

４．２．３齒輪典型故障分析

齒輪典型故障的頻域特征總結(jié)如下【３４’３９】：
（１）齒輪均勻磨損

齒輪均勻磨損時(shí)由于無(wú)沖擊振動(dòng)信號(hào)產(chǎn)生，一般不會(huì)出現(xiàn)明顯的調(diào)制現(xiàn)象。磨損發(fā)
展到一定程度時(shí)，嚙合頻率及其各次諧波幅值明顯增大，而且高次諧波幅值相對(duì)增大較 多，如圖４．１７所示。

（ａ）正常齒輪 圖４．１７齒輪的頻域特征

（ｂ）均勻磨損齒輪

Ｆｉｇ．４．１ ７ ｇｅａｒ’Ｓ ｔｉｍｅ ｄｏｍａｉｎ ｃｈａｒａｃｔｅｒｓ

（２）齒輪局部異常 齒輪的局部異常包括齒根部有較大裂紋、局部齒面磨損、輪齒折斷、局部齒形誤差 等，圖４．１８（ａ）表示了幾種常見(jiàn)的異常情況，圖４．１８（ｂ）表示局部異常齒輪的振動(dòng)波形。

卜齒根部有裂紋 ２一局部齒面磨損 ３一局部齒形誤差

妒岫

赳
ｆｂ）

ｆａ）

圖４．１８局部異常齒輪的振動(dòng)波形
Ｆｉｇ．４．１ ８ Ａｂｎｏｒｍａｌ ｇｅａｒ’ｓ ｖｉｂｒａｔｉｏｎ ｗａｖｅ

齒輪運(yùn)轉(zhuǎn)時(shí)，由于上述四種局部異常，異常部位參與嚙合時(shí)會(huì)產(chǎn)生很大的沖擊振動(dòng)，
時(shí)域上表現(xiàn)為幅值很大的、有規(guī)律的沖擊振動(dòng)，沖擊頻率等于故障齒輪所在軸的轉(zhuǎn)頻。 在頻域上具體表現(xiàn)為：

４３

大連交通大學(xué)Ｔ學(xué)碩十學(xué)何論文

①嚙合頻率及其高次諧波附近出現(xiàn)間隔為軸轉(zhuǎn)頻的邊頻帶，由于沖擊信號(hào)可以分解
為許多正弦分量之和，因此形成的邊帶數(shù)量多且均勻，如圖４．１９顯示。

②通過(guò)細(xì)化譜或解調(diào)譜可以發(fā)現(xiàn)轉(zhuǎn)頻及高次諧波，甚至出現(xiàn)１０階以上； ③由于沖擊能量大，還能激勵(lì)起齒輪固有頻率，出現(xiàn)以齒輪各階固有頻率為載波頻
率，以故障齒輪所在軸的轉(zhuǎn)頻及其高次諧波為調(diào)制頻率的調(diào)制邊頻帶。 Ｇ（ｆ）

ｆｃ

２ｆｃ

３ｆ。

ｆ

圖４．１９齒輪缺陷對(duì)邊頻帶的影響
Ｆｉｇ．４．１ ９ Ｇｅａｒ ｆａｕｌｔ’ｓ ｉｎｆｌｕｅｎｃｅ ｔｏ ｓｉｄｅｂａｎｄｓ

（３）齒輪偏心

齒輪偏心時(shí)主要產(chǎn)生調(diào)幅振動(dòng)，時(shí)域波形有明顯的調(diào)幅現(xiàn)象，頻域上產(chǎn)生以嚙合頻

率為中心，以故障齒輪的旋轉(zhuǎn)頻率為間隔的一階邊頻，即蛻±，（ｎ＝１，２，…），同時(shí)故障

齒輪的旋轉(zhuǎn)特征頻率咀（ｍ＝１，２，…）幅值增大，如圖４．２０所示。

圖４．２０齒輪偏心的頻譜特征
Ｆｉｇ．４．２０ Ｅｃｃｅｎｔｒｉｃ ｇｅａｒ’ｓ Ｓｐｅｃｔｒａｌ ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓ

（４）齒輪不同軸 齒輪不同軸時(shí)主要產(chǎn)生調(diào)幅振動(dòng)，時(shí)域波形有明顯的調(diào)幅現(xiàn)象，頻域上產(chǎn)生以嚙合

頻率為中心，以故障齒輪的旋轉(zhuǎn)頻率為間隔的一階、二階邊頻，即蛻±，、

第四章數(shù)控機(jī)床振動(dòng)故障診斷

ｎＬ＋－２Ｌ∽＝１，２，…），同時(shí)故障齒輪的旋轉(zhuǎn)特征頻率ｍｙ，沏＝１，２９ ｏ＂）在譜圖上有一定反
映，如圖４．２ｌ所示。 Ｇ（ｆ）

Ｏ

圖４．２１不對(duì)中的頻譜
Ｆｉｇ．４．２１ Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ ｓｐｅｃｔｒｕｍ ｎｏｔ ａｌｉｇｎｍｅｎｔ ｇｔａｒ’ｓ

（５）齒輪不平衡 齒輪不平衡時(shí)主要產(chǎn)生以調(diào)幅為主調(diào)頻為輔的振動(dòng)，頻域上產(chǎn)生以嚙合頻率為中

心，以故障齒輪的旋轉(zhuǎn)頻率為間隔的邊頻帶，即蛻＋－ｍｆｒ（療，ｍ＝１，２，…），同時(shí)受不平衡
力的激勵(lì)，故障齒輪的旋轉(zhuǎn)頻率及諧波ｍｙ，（�。剑保�，…）的能量也有相應(yīng)的增加。如圖４．２２ 顯示。 Ｇ（ｆ）

０

圖４．２２不平衡齒輪的頻譜
Ｆｉｇ．４．２２ Ｕｎｂａｌａｎｃｅ ｇｅａｒｓ ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ ｓｐｅｃｔｎｍａ

（６）齒輪有齒距誤差 齒輪有齒距誤差時(shí)主要產(chǎn)生調(diào)頻振動(dòng)，頻域上產(chǎn)生以嚙合頻率為中心，以故障齒輪

的旋轉(zhuǎn)頻率及高次諧波為間隔的邊頻帶族，即ｎｆｏ±峨（以，ｍ＝１，２，…），如圖４．２３所示。

４５

大連交通大學(xué)一【學(xué)碩十學(xué)位論文

Ｇ（ｆ）

０

ｆｃ

２ｆｃ

３ｆｃ

圖４．２３有齒距誤差的頻譜
Ｆｉｇ．４．２３ Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ ｓｐｅｃｔｒｕｍ ｏｆ ｇｅａｒ ｗｉｔｈ ｔｅｅｔｈ ｓｐａｃｅ
ｅｒｒｏｒ

４．２．４齒輪故障診斷方法 齒輪故障診斷主要采用頻域分析方法。將齒輪的頻譜圖與標(biāo)準(zhǔn)頻譜圖對(duì)比，觀察各 成分及變化規(guī)律，可以診斷齒輪故障。圖４．２４為齒輪的振動(dòng)頻譜圖結(jié)構(gòu)㈣。

圖４．２４齒輪的振動(dòng)頻譜結(jié)構(gòu)
Ｆｉｇ．４．２４ Ｇｅａｒ’Ｓ ｖｉｂｒａｔｉｏｎ ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ ｓｐｅｃｔｒｕｍ

（１）低頻段頻譜，包括各軸的旋轉(zhuǎn)頻率成分，齒輪故障會(huì)使所在軸的旋轉(zhuǎn)頻率及 高次諧波頻率的幅值增大； （２）中頻段頻譜，是齒輪嚙合頻率或其諧波頻率區(qū)域，嚙合頻率或其諧波頻率附 近存在一些等間距的邊頻成分，它反映了齒輪故障特征。邊頻的增多在某種程度上揭示

第四章數(shù)控機(jī)床振動(dòng)故障診斷

了齒輪故障的發(fā)生，邊頻幅值的大小說(shuō)明故障的嚴(yán)重程度，邊頻的間隔頻率反映故障的
來(lái)源。因此，對(duì)齒輪該頻率區(qū)域的振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行分析，識(shí)別嚙合頻率及諧波頻率的邊頻 帶特征，可以有效地識(shí)別齒輪故障。

（３）高頻段頻譜，主要包括由齒輪故障激起的齒輪本身以及機(jī)床其它零部件的固
有振動(dòng)頻率。在固有頻率附近出現(xiàn)故障信號(hào)的調(diào)制邊頻帶。分析此頻段內(nèi)的振動(dòng)信號(hào)也 可以診斷出相應(yīng)的齒輪故障。

（４）時(shí)域同步平均可以將該周期信號(hào)從混有噪聲干擾的信號(hào)中分離出來(lái)，而且保 留指定的周期分量及其高頻諧波分量，提高欲研究周期信號(hào)的信噪比。
（５）當(dāng)調(diào)制頻率過(guò)小且邊頻帶很密集時(shí)，為了分析頻譜圖中的細(xì)微結(jié)構(gòu)需要采用 細(xì)化譜分析技術(shù)。 （６）倒頻譜分析有效地提取和識(shí)別頻譜上的周期成分，清楚地將嚙合頻率．疋和旋

轉(zhuǎn)頻率ｆ分離開(kāi)來(lái)。
４．２．５齒輪故障診斷實(shí)例 前面介紹的設(shè)備編號(hào)為０４６－－２０日本牧野公司設(shè)計(jì)制造的ＭＣｌ２１０數(shù)控加工中心， 自２００４年９月起對(duì)該加工中心的主傳動(dòng)系統(tǒng)實(shí)行狀態(tài)監(jiān)測(cè)，發(fā)現(xiàn)機(jī)床振動(dòng)強(qiáng)度有增大 趨勢(shì)，振動(dòng)烈度在允許注意范圍內(nèi)，對(duì)該機(jī)床進(jìn)行了故障診斷。 （１）測(cè)試方案

①監(jiān)測(cè)參數(shù)：加速度 ②測(cè)點(diǎn)布置：主傳動(dòng)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)圖及測(cè)點(diǎn)位置如圖２．４所示 ③監(jiān)測(cè)工況：主軸空轉(zhuǎn)，７００轉(zhuǎn)／分鐘 （２）故障特征頻率計(jì)算
機(jī)床的主傳動(dòng)系統(tǒng)由兩級(jí)傳動(dòng)組成，傳動(dòng)路線如圖４．２５所示。

廠百２０（轉(zhuǎn)速ｎ＜７２０ｒ／ｍｉｎ）］

Ｉ軸一磊３４一Ⅱ軸一

Ｌ ６６（轉(zhuǎn)速ｎｉ＞７２０ｒ／ｍｉｎ）Ｊ

卜－Ⅲ軸（主軸）

圖４．２５ ＭＣｌ２１０數(shù)控機(jī)床傳動(dòng)路線圖
Ｆｉｇ ４．２５ ＭＣ １ ２ １ ０ ＮＣ ｍａｃｈｉｎｅ ｔｏｏｌ ｔｒａｎｓｍｉｓｓｉｏｎ ｓｋｅｔｃｈ

實(shí)測(cè)轉(zhuǎn)速為６９１ｒ／ｍｉｎ，各軸轉(zhuǎn)速／轉(zhuǎn)頻如表４．２；各傳動(dòng)組齒輪嚙合頻率如表４．３。

４７

大連交通大學(xué)－丁學(xué)碩十學(xué)位論文

表４．２各軸轉(zhuǎn)速／轉(zhuǎn)頻
Ｔａｂｌｅ ４．２ Ｒｏｔａｔｉｏｎ

ｓｐｅｅｄ／ｒｏｔａｔｉｏｎ ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ

軸號(hào)
Ｉ ＩＩ

轉(zhuǎn)速（ｒ／ｍｉｎ）
４０９４ ２１０９ ６９１

轉(zhuǎn)頻（ＨＺ）
６８ ３５ １１．５

ＩＩＩ（主軸）

表４．３各傳動(dòng)組齒輪嚙合頻率
Ｔａｂｌ
ｅ

４．３

Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ ｏｆ

ｅｎｇａｇｅｍｅｎｔ

傳動(dòng)組號(hào)
Ｉ—ＩＩ ＩＩ—ＩＩＩ

嚙合頻率（ＨＺ）
２３４９ ７０３

（３）故障診斷分析 圖４．２６（ａ）是１＃測(cè)點(diǎn)第１１次測(cè)量的加速度時(shí)域波形圖和頻譜圖。從時(shí)域波形 看明顯有沖擊脈沖信號(hào)，圖中三個(gè)衰減脈沖（１，２，３點(diǎn)）的時(shí)間間隔為２８ｍｓ（３５ＨＺ）， 是齒數(shù)為２０的小齒輪的旋轉(zhuǎn)頻率。 圖４．２６（ｂ）在頻譜圖上看到傳動(dòng)組ＩＩ－ＩＩＩ（齒數(shù)為２０與６ｌ齒輪）嚙合頻率的 二倍頻（１４０６ＨＺ）幅值較大，且兩側(cè)有大量邊頻帶，分布較均勻，頻帶間隔恰好為３５ＨＺ （齒數(shù)為２０的小齒輪的旋轉(zhuǎn)頻率），因此可以判斷ＩＩ軸上齒數(shù)為２０的小齒輪有較嚴(yán)重 的缺陷。
ｌｌａ．杓ｌ

＾ｃ臼●ｌ

ｌ“＇

４８

第四章數(shù)控機(jī)床振動(dòng)故障診斷

１）７０３．０００

２）１３７０．０００

３）１４０５．０００

４）］４４０．０００

（ｂ）

圖４．２６ １＃測(cè)點(diǎn)的加速度時(shí)域波形圖和頻譜圖
Ｆｉｇ．４．２６ Ｓｐｅｅｄ ｔｉｍｅ ｄｏｍａｉｎ ｗａｖｅ ａｎｄ ｆｆｅｎｑｕｅｎｃｙ ｏｆＮｏ．１ ｐｏｉｎｔ’Ｓ ａｃｃｅｌｅｒａｔｅｄ ｓｐｅｅｄ

分析１２次測(cè)量的加速度頻譜，可以看出傳動(dòng)組ＩＩ－Ｉｌｌ的嚙合頻率及其倍頻的加速

度幅值變化情況，如表４．４所示。由此可見(jiàn)，嚙合頻率加速度幅值略有變化，而其二倍
頻的幅值則增大了近３倍，這說(shuō)明傳動(dòng)組的小齒輪不斷剝落，而且已經(jīng)磨損。
表４．４小齒輪振動(dòng)加速度幅值
Ｔａｂｌｅ ４．４ Ｌｉｔｌｌｅ ｇｅａｒ ｖｉｂｒａｔｉｏｎ’Ｓ ａｃｃｅｌｅｒａｔｅｄ ｓｐｅｅｄ ａｍｐｌｉｔｕｄｅ

頻率（ＨＺ）

１，２，３，４次平均

５，６，７，８次平均

９，１０，１１，１２次平均

７０３

１９７ｍｍ／ｓ２

１８７ｍｍ／ｓ２

２０７ｍｍ／ｓ２

１４０５

２４５ｍｍ／ｓ２

３９４ｍｍ／ｓ２

５５８ｍｍ／ｓ２

２００６年５月，機(jī)床振動(dòng)突然增大，且機(jī)床加工精度超差，進(jìn)行了大修。發(fā)現(xiàn)小齒
輪磨損嚴(yán)重，與診斷結(jié)論一致。

４．３其它典型故障及診斷實(shí)例
４．３．１主軸聯(lián)軸器不對(duì)中 （１）主要故障特征

①頻率特征：軸的旋轉(zhuǎn)頻率，及倍頻２Ｌ、３Ｌ，嚴(yán)重時(shí)二倍頻幅值會(huì)高于軸頻；

４９

大連交通大學(xué)Ｔ學(xué)碩十學(xué)位論文

②軸向易產(chǎn)生振動(dòng)，軸向振動(dòng)幅值有時(shí)會(huì)是徑向幅值的５０％以上。 （２）故障診斷實(shí)例
設(shè)備編號(hào)４６—２１是另外一臺(tái)日本牧野公司設(shè)計(jì)制造的ＭＣｌ２１０數(shù)控加工中心，在監(jiān) 測(cè)時(shí)發(fā)現(xiàn)機(jī)床振動(dòng)強(qiáng)度增大，于是對(duì)該機(jī)床進(jìn)行了故障診斷。

①測(cè)試方案
監(jiān)測(cè)參數(shù)：加速度

測(cè)點(diǎn)布置：主傳動(dòng)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)圖及測(cè)點(diǎn)位置如圖２．４所示
監(jiān)測(cè)工況：主軸空轉(zhuǎn)，７００轉(zhuǎn)／分鐘

②故障特征頻率計(jì)算
機(jī)床的主傳動(dòng)系統(tǒng)由兩級(jí)傳動(dòng)組成，傳動(dòng)路線如圖４．２４所示。 轉(zhuǎn)速為７００轉(zhuǎn)／分時(shí)，各軸轉(zhuǎn)速／轉(zhuǎn)頻如表４．２。

第四章數(shù)控機(jī)床振動(dòng)故障診斷

③故障分析診斷 ３＃測(cè)點(diǎn)垂直向振動(dòng)速度頻譜圖如圖４．２７所示。通過(guò)頻譜分析，發(fā)現(xiàn)第１ＩＩ軸的旋轉(zhuǎn)頻
率６７．５ＨＺ及高次諧波的幅值較大，有２倍頻、３倍頻出現(xiàn)，且２倍頻幅值大于１倍頻幅值，

完全符合平行不對(duì)中的故障特征。因此，診斷認(rèn)為是與電機(jī)連接的聯(lián)軸器平行不對(duì)中造 成的。通過(guò)加速度譜分析，沒(méi)有發(fā)現(xiàn)齒輪故障；通過(guò)加速度包絡(luò)譜分析沒(méi)有發(fā)現(xiàn)軸承故 障頻率，說(shuō)明主傳動(dòng)系統(tǒng)內(nèi)部各零件無(wú)缺陷。經(jīng)拆機(jī)檢修，齒輪完好，可繼續(xù)使用，主
軸軸承雖有磨損但并無(wú)缺陷，聯(lián)軸節(jié)的鍵與鍵槽磨損嚴(yán)重，與診斷結(jié)果完全吻合。

圖４．２７ ３＃鋇ｌＪ點(diǎn)垂直向振動(dòng)速度頻譜圖
Ｆｉｇ．４．２７ Ｎｏ．３ ｐｏｉｎｔ’ｓ ｖｅｒｔｉｃａｌ ｖｉｂｒａｔｉｏｎ ｓｐｅｅｄ ａｎｄ ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ

４．３．２機(jī)械松動(dòng) （１）主要故障特征

①特征頻率：軸的旋轉(zhuǎn)頻率．ｆ及３—１０次的高次諧頻； ②垂直方向振動(dòng)。
（２）故障診斷實(shí)例 Ｄ０１５ＭＣＮＣ８２連桿齒型磨床是西德ＥＬＢ公司制造的，用于加工連桿與端蓋結(jié)合面牙口。

近期該設(shè)備狀態(tài)異常，機(jī)床振動(dòng)強(qiáng)度增大，并出現(xiàn)悶車(chē)現(xiàn)象，前托架軸承因損傷嚴(yán)重更
換后有所改善。但時(shí)間不久，機(jī)床運(yùn)行狀況又出現(xiàn)劣化，再次進(jìn)行故障診斷。

①測(cè)試方案
監(jiān)測(cè)參數(shù)：速度 測(cè)點(diǎn)布置：主軸系統(tǒng)結(jié)構(gòu)筒圖及測(cè)點(diǎn)布置如圖４．６所示 監(jiān)測(cè)工況：隨機(jī)檢測(cè)

②故障特征頻率 測(cè)得主軸轉(zhuǎn)速為７９５轉(zhuǎn)／分鐘，計(jì)算主軸旋轉(zhuǎn)頻率，＝１３．２５ＨＺ。

查蘭苧翌奎蘭三蘭竺圭蘭竺堡蘭
＠故障分析診斷
圖４ ２８為】＃測(cè)點(diǎn)垂直方向測(cè)量的速度頻譜圖，發(fā)現(xiàn)頻譜圖中有主軸基頻ｆ及大

量高次諧波出現(xiàn)，且幅值較大：圖４．２９為３＃測(cè)點(diǎn)水平方向測(cè)量的速度頻譜圖，未見(jiàn)高 次諧波，說(shuō)明振動(dòng)只在垂直方向，符合機(jī)械松動(dòng)的頻率特征，判斷是主軸前托架有松動(dòng)。 維修后，重新測(cè)量ｌ＃測(cè)點(diǎn)垂直方向的速度頻譜圖如圖４．３０所示，振動(dòng)明顯減小，且高 次諧波消失，機(jī)床運(yùn)行恢復(fù)正常。

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圖４
２９

３＃測(cè)點(diǎn)水平方向測(cè)量的速度頻譜圖

Ｆｉｇ ４ ２９ＮｏＩ ｐｏｉｎｔ’ｓ ｈｏｒｉｚｏｎｔａｌ ｖｉｂｒａｔｉｏｎ ｓｐｅｅｄ ａｎｄｆｒｅｑｕｅｎｃｙ ｓｐｅｃｔｒｕｍ

簍盟至塞堡墨竺堡翌絲壁生塹

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翻４ ３０維修后１＃測(cè)點(diǎn)垂直方向的速度頻譜圖
Ｆｉｇ ４ ３０Ｎｏ】ｐｏｉｎｔ’ｓｖｅｒｔｉｃａｌ ｖｉｂｒａｔｉｏｎ ｓｐｅｅｄ ａｎｄｆ”ｑｕｃｎｃｙ

ｓｐｅｃｍｌｍａｆｔｅｒｍａｉｎｔｅｎａｎｃｅ

４ ３

３電機(jī)故障診斷實(shí)例

Ｍ１３８０ＢＩ抽軸主軸頸磨床是德國(guó)產(chǎn)數(shù)控磨床，用于曲軸主軸頸最后的磨削加工。曲軸 主軸頸表面磨削后出現(xiàn)螺旋紋．導(dǎo)致產(chǎn)品質(zhì)量不合格。為查找原因，決定對(duì)該磨床進(jìn)行 測(cè)試和故障診斷。 初步分折主軸頸表面螺旋紋主要是由振動(dòng)產(chǎn)生的，必須尋找出振源，才能徹底排除 故障。產(chǎn)，Ｅ振動(dòng)的振源主要在磨頭和主軸兩部分，經(jīng)初步測(cè)試，塘頭部分運(yùn)行平穩(wěn)，振 動(dòng)強(qiáng)度不大，而主軸部分振動(dòng)強(qiáng)度偏大，因此將重點(diǎn)對(duì)主軸部分進(jìn)行振動(dòng)測(cè)量和信號(hào)分 析。主軸系統(tǒng)結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)圖及測(cè)點(diǎn)布置如圖４ ３１所示。

圖｛３１
Ｆｉｇ．４ ３ｌ

Ｍ１３８０Ｂ曲軸主軸顫磨床主ｌＩＩＩ系統(tǒng)結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)酗及測(cè)點(diǎn)ｔｆｌｉ簧
ｓｔｒＬｌｃｔｕｒｅ

Ｍ１３８０Ｂ ｃｒａｎｋ ａｘｌｅ ｐｒｉｃｉｐｅｌ ａｘｉｓ

ａｎｄｍｅ３ｓｕｒｅｐｅｉｎｌ

ｐｏｓｉｔｉｏｎ

大連交通大學(xué)Ｔ學(xué)碩十學(xué)位論文

通過(guò)頻譜分析，發(fā)現(xiàn)各測(cè)點(diǎn)均有５０ＨＺ的頻率成分，電機(jī)上的５＃、６＃測(cè)點(diǎn)幅值最大，
圖４．３２為５＃測(cè)點(diǎn)水平方向的速度頻譜圖，出現(xiàn)５０ＨＺ及高次諧波成分，５０ＨＺ正好是電源頻 率，正常情況下直流電機(jī)的圖譜不應(yīng)該有電源頻率（５０ＨＺ）及其高次諧波存在，由此可 以懷疑電機(jī)發(fā)生故障。曲軸主軸頸表面加工質(zhì)量降低是因電機(jī)故障產(chǎn)生的振動(dòng)，傳到主

軸，引起主軸振動(dòng)所致。根據(jù)診斷結(jié)果，只拆下電機(jī)檢修就排除了故障，避免了對(duì)主軸 箱的盲目拆機(jī)檢查。

圖４．３２ ５＃測(cè)點(diǎn)水平向振動(dòng)速度頻譜圖
Ｆｉｇ．４．３２ Ｎｏ．５ ｐｏｉｎｔ’Ｓ ｈｏｒｉｚｏｎｔａｌ ｖｉｂｒａｔｉｏｎ ｓｐｅｅｄ ａｎｄ ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ ｓｐｅｃｔｒｕｍ

圖４．３３、４．３４分別為１＃測(cè)點(diǎn)維修前、后水平方向振動(dòng)速度頻譜圖，可見(jiàn)，維修后， ５０ＨＺ頻率成分消失。

圖４．３３維修前ｌ＃測(cè)點(diǎn)水平向振動(dòng)速度頻譜圖
Ｆｉｇ．４．３３ Ｎｏ．１ ｐｏｉｎｔ’Ｓ ｈｏｆｉｚｏｎｍｌ ｖｉｂｒａｔｉｏｎ ｓｐｅｅｄ ａｎｄ ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ ｓｐｅｃｔｒｕｍ ｂｅｆｏｒｅ ｍａｉｎｔａｉｎ

第四章數(shù)控機(jī)床振動(dòng)故障診斷

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麓５０．

圖４．３４維修后１＃測(cè)點(diǎn)水平向振動(dòng)速度頻譜圖
Ｆｉｇ．４．３４ Ｎｏ．１ ｐｏｉｎｔ’Ｓ ｈｏｒｉｚｏｎｔａｌ ｖｉｂｒａｔｉｏｎ ｓｐｅｅｄ ａｎｄ ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ ｓｐｅｃｔｒｕｍ ａｆｔｅｒ ｍａｉｎｔａｉｎ

表４．５為ｌ＃測(cè)點(diǎn)維修前后水平、垂直、軸向的振動(dòng)速度有效值對(duì)比，維修后的振動(dòng)

速度幅值大致減小到維修前的一半。
表４．５ ｌ＃測(cè)點(diǎn)維修前、后的振動(dòng)速度幅值（ｕ／ｓ）
Ｔａｂｌｅ ４．５ Ｎｏ．１ ｐｏｉｎｔ’Ｓ Ｖｉｂｒａｔｉｏｎ ｓｐｅｅｄ ａｍｐｌｉｔｕｄｅ ｂｅｆｏｒｅ ａｎｄ ａｆｔｅｒ ｍａｉｎｔａｉｎ

方向 維修前 維修后

水平（１Ｖ）
０． １３８

垂直（１Ｈ）
０． ０． ３１７ １９１

軸向（１Ａ）
Ｏ． １３８

０．０７６

０．０８９

常見(jiàn)機(jī)械故障與頻譜結(jié)構(gòu)對(duì)應(yīng)關(guān)系見(jiàn)圖４．３５。
振幅

、‘
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’』７

二二．２二ｏ．；頻率（ＨＺ）
ｒ

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圖４．３５機(jī)械故障與頻譜結(jié)構(gòu)
Ｆｉｇ．４．３５ Ｍａｃｈｉｎｅ ｄｅｆａｕｌｔ

ａｎｄ

ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ ｓｐｅｃｔｒｕｍ ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ

５５

大連交通大學(xué)Ｔ學(xué)碩十學(xué)位論文

本章小節(jié)’
（１）針對(duì)數(shù)控機(jī)床最易發(fā)生的軸承故障和齒輪故障進(jìn)行重點(diǎn)研究，包括振動(dòng)機(jī)理
分析、故障特征信息、典型故障分析、故障診斷方法并列舉故障診斷成功實(shí)例；

（２）滾動(dòng)軸承著重研究因故障引起的沖擊脈沖振動(dòng)機(jī)理，滾動(dòng)軸承故障特征頻率
的計(jì)算方法，滾動(dòng)軸承內(nèi)環(huán)、外環(huán)或滾動(dòng)體點(diǎn)蝕的典型故障振動(dòng)的時(shí)域及頻域特征及針 對(duì)不同故障類別采用不同的診斷方法；

（３）滾動(dòng)軸承磨損類故障可通過(guò)定期監(jiān)測(cè)軸承的速度有效值，作趨勢(shì)分析和預(yù)報(bào)；
損傷類故障時(shí)域分析可以通過(guò)峭度指標(biāo)來(lái)檢測(cè)早期故障，頻域分析可以對(duì)軸承早期故障 進(jìn)行精確診斷。 包絡(luò)解調(diào)法是滾動(dòng)軸承診斷最有效的一種方法。該方法以軸承系統(tǒng)的共振頻率區(qū)為 監(jiān)測(cè)帶，振動(dòng)信號(hào)經(jīng)放大、濾波和解調(diào)，獲得脈動(dòng)沖擊的低頻脈動(dòng)信號(hào)，以此作為分析 的依據(jù)，結(jié)合軸承故障特征頻率即可診斷出軸承故障。

（４）利用動(dòng)力學(xué)模型，在分析齒輪嚙合剛度周期性變化的基礎(chǔ)上，闡述了齒輪的 振動(dòng)故障機(jī)理；從信號(hào)調(diào)制角度分析齒輪故障特征，即以齒輪嚙合頻率及其各次諧波為
載波頻率，以齒輪故障頻率及其高次諧波為調(diào)制頻率的調(diào)制邊頻帶；分析各種典型故障 振動(dòng)的時(shí)域及頻域特征，包括齒輪均勻磨損、齒輪局部異常、齒輪偏心、齒輪不同軸、 齒輪不平衡、齒輪具有齒距誤差： （５）齒輪故障診斷主要采用頻域分析方法，邊頻幅值的大小說(shuō)明故障的嚴(yán)重程度，

邊頻的間隔頻率反映故障的來(lái)源，識(shí)別嚙合頻率及諧波頻率的邊頻帶特征，可以有效地
識(shí)別齒輪故障。 （６）時(shí)域同步平均可以將該周期信號(hào)從混有噪聲干擾的信號(hào)中分離出來(lái)，細(xì)化譜

分析可以分析頻譜圖中的密集邊頻帶，倒頻譜分析可以有效地提取和識(shí)別頻譜上的周期 成分，清楚地將嚙合頻率．疋和旋轉(zhuǎn)頻率ｆ分離開(kāi)來(lái)。
（７）介紹其它典型故障研究及診斷實(shí)例，包括主軸聯(lián)軸器不對(duì)中、機(jī)械松動(dòng)和電 機(jī)故障。

５６

結(jié)論與展望

結(jié)論與展望
結(jié)論
本文在對(duì)數(shù)控機(jī)床的結(jié)構(gòu)特點(diǎn)、機(jī)械振動(dòng)測(cè)試和故障診斷原理、數(shù)字信號(hào)處理原理

等充分研究的基礎(chǔ)上，重點(diǎn)研究了振動(dòng)診斷技術(shù)在數(shù)控機(jī)床的狀態(tài)監(jiān)測(cè)與故障診斷中的
實(shí)際應(yīng)用。得到以下結(jié)論： （１）針對(duì)數(shù)控機(jī)床的結(jié)構(gòu)特點(diǎn)，確定的監(jiān)測(cè)和診斷對(duì)象、監(jiān)測(cè)參數(shù)、測(cè)點(diǎn)及方向、 測(cè)試工況和監(jiān)測(cè)周期是正確可行的。 （２）頻譜分析是故障診斷中最常用的分析方法，利用幅值譜和功率譜分析振動(dòng)信 號(hào)的頻率結(jié)構(gòu)，通過(guò)分析、比較各個(gè)諧波分量的大小及變化規(guī)律，結(jié)合故障特征頻率可 以有效診斷機(jī)床故障。 （３）包絡(luò)解調(diào)法能夠能有效提取載附在高頻信號(hào)上的低頻信號(hào)，是滾動(dòng)軸承診斷 最有效的一種方法。 （４）齒輪故障診斷主要采用頻域分析方法，識(shí)別嚙合頻率及諧波頻率的邊頻帶特 征，可以有效地識(shí)別齒輪故障。 （５）應(yīng)用振動(dòng)診斷技術(shù)能夠有效地對(duì)數(shù)控機(jī)床進(jìn)行狀態(tài)識(shí)別、趨勢(shì)預(yù)測(cè)和故障診 斷，達(dá)到保證設(shè)備安全、可靠運(yùn)行，進(jìn)行適時(shí)、有效維修的目的。

展望 （１）針對(duì)具體的機(jī)床制定的相對(duì)標(biāo)準(zhǔn)，若制定得當(dāng)，其效果將會(huì)比使用絕對(duì)標(biāo)準(zhǔn)
還要好，其不足之處在于，標(biāo)準(zhǔn)的建立周期長(zhǎng)，今后可在建立機(jī)床相對(duì)標(biāo)準(zhǔn)及標(biāo)準(zhǔn)譜圖 方面做進(jìn)一步研究。 （２）數(shù)控機(jī)床機(jī)械故障部件比較密集，容易相互影響。因此應(yīng)針對(duì)數(shù)控機(jī)床結(jié)構(gòu)

復(fù)雜，振動(dòng)系統(tǒng)屬多激勵(lì)、非線性系統(tǒng)等特點(diǎn)，在振動(dòng)信號(hào)的處理和分析方法方面，今 后應(yīng)進(jìn)一步探索適用于數(shù)控機(jī)床故障診斷的新方法，比如針對(duì)非平穩(wěn)信號(hào)的時(shí)頻域分析
在占

號(hào)手ｏ

（３）小波分析作為一種新的數(shù)字信號(hào)處理方法，克服了Ｆｏｕｒｉｅｒ變換不適用于非
平穩(wěn)信號(hào)分析，不能同時(shí)進(jìn)行時(shí)頻局域性分析的缺點(diǎn)，已逐步應(yīng)用到滾動(dòng)軸承和齒輪的 故障診斷當(dāng)中，可作為今后研究的首選。

５７

參考文獻(xiàn)

參考文獻(xiàn)
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Ｒ Ａ．Ｍｅｃｈａｎｉｃａｌ Ａ Ｈａｌｓｔｅｓｄ Ｆａｕｌｔ ＤｉａｇｎｏｓｉＳ ａｎｄ Ｃｏｎｄｉｔｉｏｎ

Ｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇ［Ｍ］．Ｃｈａｐｍａｎ

ａｎｄ

Ｈａｌ １，Ｌｏｎｄｏｎ

Ｐｒｅｓｓ

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，

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［５１］Ｈｕａｎｇ

Ｗ。

Ｓｈｅｎ

Ｚ．Ｏｎｌｉｎｅａｒ

ｉｎｄｉｃｉａｌ

ｒｅｓｐｏｎｓｅ ｔｏ

ｏｆ
ｓｔｅｐ

ｃｏｍｐｌｅｘ

ｓｔａｔｉｏｎａｒｙ

ＯＳＣｉｌｌａｔｉｏｎｓ ｏｆ ｔｈｅ

ａｓｐｕｌｍｏｎａｒｙ Ｎａｔｉｏｎａｌ

ｈｙｐｅｒｔｅｎｓｉｏｎ

ｒｅｓｐｏｎｄｉｎｇ

ｈｙｐｏｘｅａ．Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ

Ａｃａｄｅｍｙ

ｏｆ Ｓｃｉｅｎｃｅｓ ＵＳＡ．

１９９９，９６（５）：１８３４１８３９．

５９

攻讀碩十學(xué)位期問(wèn)發(fā)表的學(xué)術(shù)論文

攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文
１．鄧曉云．基于振動(dòng)診斷技術(shù)的曲軸主軸頸磨床故障診斷．大連鐵道學(xué)院學(xué) 報(bào)．２００５，（１）：６９－７ １ ２．鄧曉云．?dāng)?shù)控機(jī)床的狀態(tài)維修．中國(guó)設(shè)備工程．２００４（４）：４９．５１

致

謝

在論文完成之際，首先要衷心感謝我的導(dǎo)師葛研軍教授。在課題研究和論文撰寫(xiě)期 間，導(dǎo)師富有啟發(fā)性的建議和指導(dǎo)使本文的研究得以順利進(jìn)行；導(dǎo)師嚴(yán)謹(jǐn)?shù)闹螌W(xué)態(tài)度、 淵博的知識(shí)和踏實(shí)、務(wù)實(shí)的工作作風(fēng)，深深地影響著我，為我樹(shù)立了做人、做事的榜樣。 閻長(zhǎng)罡副教授、湯武初博士在論文完成期間給予我的大力幫助，在此向他們表示衷 心的感謝。宋雪萍博士為我順利完成論文答辯做了大量工作，在此表示衷心的感謝。 對(duì)在百忙之中抽出時(shí)間參加本論文評(píng)審、答辯的各位老師表示衷心的感謝。 最后我還要感謝我的父母與家人。他們的鼓勵(lì)與支持是我前進(jìn)的動(dòng)力和源泉，他們 的默默奉獻(xiàn)和殷切希望使我得以完成學(xué)業(yè)。 向所有在我完成論文過(guò)程中教導(dǎo)過(guò)我、關(guān)心幫助過(guò)我的師長(zhǎng)和朋友致以誠(chéng)摯的謝
意１

作者：鄧曉云 二零零九年十一月于大連交通大學(xué)

６ｌ

振動(dòng)診斷技術(shù)在數(shù)控機(jī)床狀態(tài)監(jiān)測(cè)與故障診斷中應(yīng)用的研究
作者： 學(xué)位授予單位： 鄧曉云 大連交通大學(xué)

相似文獻(xiàn)(10條) 1.會(huì)議論文 曾白泉.曾白泉 狀態(tài)監(jiān)測(cè)、故障診斷十二年 1998
該文介紹了該公司在過(guò)去十二年應(yīng)用DDM、ADRE、DM2000等系統(tǒng)對(duì)大化肥五大機(jī)組開(kāi)展?fàn)顟B(tài)監(jiān)測(cè)、故障診斷以及預(yù)測(cè)維修的情況。

2.學(xué)位論文 魏曉 基于狀態(tài)監(jiān)測(cè)與故障診斷大型數(shù)據(jù)庫(kù)的設(shè)計(jì)開(kāi)發(fā) 2005
設(shè)備維修管理體制的變遷經(jīng)歷了“事后維修”和“定期維修”兩個(gè)階段，目前設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測(cè)與故障診斷技術(shù)越來(lái)越受到人們的重視。機(jī)械設(shè)備狀態(tài) 監(jiān)測(cè)和故障診斷是建立在機(jī)械工程、測(cè)試技術(shù)、信號(hào)處理、計(jì)算機(jī)應(yīng)用技術(shù)、人工智能等眾多理論基礎(chǔ)上的新興綜合性科學(xué)技術(shù)。在狀態(tài)監(jiān)測(cè)與故障診 斷技術(shù)中，信號(hào)的管理是非常重要的。 基于設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測(cè)與故障診斷大型數(shù)據(jù)庫(kù)的設(shè)計(jì)開(kāi)發(fā)實(shí)現(xiàn)以數(shù)據(jù)庫(kù)為中心的在線、離線監(jiān)測(cè)系統(tǒng)，系統(tǒng)整理了歷年測(cè)得的信號(hào)，并把它們整理入庫(kù) ，以便日后容易查找；存儲(chǔ)在線、離線系統(tǒng)測(cè)得了振動(dòng)、溫度、壓力等信號(hào)，可定期存儲(chǔ)在線監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)；可及時(shí)存儲(chǔ)海量數(shù)據(jù)；可手工干預(yù)存儲(chǔ)數(shù)據(jù)。 另外，作為狀態(tài)監(jiān)測(cè)的輔助工具，該系統(tǒng)還創(chuàng)建了設(shè)備卡片、設(shè)備管理、設(shè)備維修管理和備件管理等表空間，以方便公司對(duì)設(shè)備的管理；知識(shí)庫(kù)的創(chuàng)建 為以后的智能診斷作了基礎(chǔ)。 本文以燕山石化各工廠設(shè)備的狀態(tài)監(jiān)測(cè)與故障診斷為背景主要研究大公司中測(cè)量信號(hào)的管理以及設(shè)備管理，首先介紹了設(shè)備維修管理體制的改革 ；接著介紹數(shù)據(jù)庫(kù)的一些基本知識(shí)：數(shù)據(jù)文件的組織、關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)理論、常見(jiàn)數(shù)據(jù)庫(kù)的比較、Oracle數(shù)據(jù)庫(kù)體系結(jié)構(gòu)、Oracle數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與空間管理、數(shù) 據(jù)庫(kù)的并發(fā)控制并舉例說(shuō)明Oracle的工作過(guò)程；然后介紹基于狀態(tài)監(jiān)測(cè)與故障診斷大型數(shù)據(jù)庫(kù)的設(shè)計(jì)過(guò)程：需求分析、概念結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)、邏輯設(shè)計(jì)、物理 設(shè)計(jì)和其它設(shè)計(jì)；最后說(shuō)明基于狀態(tài)監(jiān)測(cè)與故障診斷大型數(shù)據(jù)庫(kù)的分布式軟件結(jié)構(gòu)和管理�；跔顟B(tài)監(jiān)測(cè)與故障診斷大型數(shù)據(jù)庫(kù)的設(shè)計(jì)開(kāi)發(fā)可為公司向 預(yù)知維修方面發(fā)展作鋪墊。

3.會(huì)議論文 彭永勝.王太勇.張子謙.王國(guó)鋒.冷永剛.胥永剛 基于Internet的泵站遠(yuǎn)程狀態(tài)監(jiān)測(cè)與故障診斷系統(tǒng)研 究 2004
研究設(shè)計(jì)了基于Internet的泵站遠(yuǎn)程狀態(tài)監(jiān)測(cè)與故障診斷系統(tǒng).系統(tǒng)提供了基于參數(shù)監(jiān)測(cè)和仿真運(yùn)行的狀態(tài)監(jiān)測(cè)方法,支持多種參數(shù)顯示方式.水泵的 各種參數(shù)被動(dòng)態(tài)地監(jiān)測(cè)和顯示,運(yùn)行狀態(tài)也可以在遠(yuǎn)程狀態(tài)監(jiān)測(cè)計(jì)算機(jī)上進(jìn)行模擬;提供了經(jīng)典平穩(wěn)信號(hào)分析方法和先進(jìn)的非平穩(wěn)信號(hào)時(shí)頻分析方法用于 及時(shí)診斷水泵的故障,預(yù)測(cè)運(yùn)行趨勢(shì).先進(jìn)的瀏覽器/服務(wù)器(B/S)結(jié)構(gòu)在本系統(tǒng)得到應(yīng)用,所有數(shù)據(jù)、方法和信號(hào)分析與故障診斷軟件均置于服務(wù)器上.利 用服務(wù)器的并行事件處理能力,可同時(shí)完成多個(gè)泵站的監(jiān)測(cè)和診斷工作.

4.期刊論文 陳前 關(guān)于工程大系統(tǒng)的狀態(tài)監(jiān)測(cè)與故障診斷 -振動(dòng)測(cè)試與診斷2002,22(3)
介紹了多元統(tǒng)計(jì)過(guò)程監(jiān)控技術(shù)及其在工程大系統(tǒng)狀態(tài)監(jiān)測(cè)與故障診斷中應(yīng)用的背景.結(jié)合工程動(dòng)力學(xué)領(lǐng)域中的狀態(tài)監(jiān)測(cè)與故障診斷問(wèn)題,提出了兩個(gè) 設(shè)想:一是將工程動(dòng)力學(xué)系統(tǒng)與工業(yè)過(guò)程大系統(tǒng)一體化,以便用多元統(tǒng)計(jì)過(guò)程監(jiān)控技術(shù)進(jìn)行統(tǒng)一的綜合狀態(tài)監(jiān)測(cè)與故障診斷;二是將多元統(tǒng)計(jì)過(guò)程監(jiān)控技術(shù) 移植到工程動(dòng)力學(xué)中,用于工程結(jié)構(gòu)和機(jī)械系統(tǒng)的狀態(tài)監(jiān)測(cè)與故障診斷.此外,還討論了基于案例推理法及其在故障診斷決策支持中的應(yīng)用.

5.學(xué)位論文 馮斌 磁懸浮轉(zhuǎn)子狀態(tài)監(jiān)測(cè)與故障診斷 2009
磁力軸承是集機(jī)械、電子、計(jì)算機(jī)、控制、傳感于一體的高性能復(fù)雜機(jī)電系統(tǒng)。近年來(lái)，磁力軸承雖然已經(jīng)開(kāi)始在許多工業(yè)場(chǎng)合下使用，但由于其 工作時(shí)轉(zhuǎn)子高速旋轉(zhuǎn)，轉(zhuǎn)子的可靠性、安全性、穩(wěn)定性阻礙了其在工業(yè)上的進(jìn)一步應(yīng)用。為了解決這些問(wèn)題，開(kāi)展對(duì)磁懸浮轉(zhuǎn)子進(jìn)行狀態(tài)監(jiān)測(cè)與故障診 斷研究工作以確保磁力軸承正常運(yùn)行已經(jīng)迫在眉睫。本文對(duì)磁懸浮轉(zhuǎn)子狀態(tài)監(jiān)測(cè)與故障診斷做了研究與試驗(yàn)，主要工作如下： 首先，對(duì)磁懸浮轉(zhuǎn)子狀態(tài)監(jiān)測(cè)與故障診斷的國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀進(jìn)行了總結(jié)，指出研究磁懸浮轉(zhuǎn)子狀態(tài)監(jiān)測(cè)與故障診斷的必要性。在此基礎(chǔ)上，對(duì)磁力 軸承的故障來(lái)源進(jìn)行了詳細(xì)分類，并對(duì)每類可能產(chǎn)生的轉(zhuǎn)子故障進(jìn)行了分析與說(shuō)明。 其次，指出了對(duì)磁懸浮轉(zhuǎn)子進(jìn)行狀態(tài)監(jiān)測(cè)與故障診斷的方法，應(yīng)用該方法分析了轉(zhuǎn)子的工作狀態(tài)并對(duì)其進(jìn)行了診斷�；诒菊n題已有的硬件設(shè)施 ，搭建了磁懸浮轉(zhuǎn)子狀態(tài)監(jiān)測(cè)與故障診斷系統(tǒng)，建立了轉(zhuǎn)子狀態(tài)數(shù)據(jù)庫(kù)并對(duì)采集信號(hào)進(jìn)行了合理的分類，指出了基于時(shí)間的數(shù)據(jù)稀化存儲(chǔ)方案，在此基 礎(chǔ)上，對(duì)磁懸浮轉(zhuǎn)子狀態(tài)監(jiān)測(cè)與故障診斷系統(tǒng)的硬件組成和軟件功能進(jìn)行了詳細(xì)說(shuō)明。 對(duì)磁懸浮轉(zhuǎn)子未懸浮及懸浮時(shí)的電渦流位移傳感器常見(jiàn)故障和轉(zhuǎn)子起浮時(shí)的碰撞故障進(jìn)行了分析�；诒鞠到y(tǒng)，可以有效地對(duì)磁懸浮轉(zhuǎn)子進(jìn)行狀態(tài) 監(jiān)測(cè)與故障分析并結(jié)合具體實(shí)例進(jìn)行了說(shuō)明。 最后，在總結(jié)全文的基礎(chǔ)上，對(duì)磁懸浮轉(zhuǎn)子狀態(tài)監(jiān)測(cè)與故障診斷的研究工作進(jìn)行了展望。

6.期刊論文 李國(guó)正.楊杰.裴仁清.李朝東 機(jī)械設(shè)備中黑箱部件的狀態(tài)監(jiān)測(cè)與故障診斷 -振動(dòng)測(cè)試與診斷 2003,23(3)
利用小波包分解、Yule-Walker AR譜密度分析算法和概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)研究開(kāi)發(fā)了一套狀態(tài)監(jiān)測(cè)和故障診斷系統(tǒng),該系統(tǒng)是用于類似卷煙廠卷接包機(jī) 八工位轉(zhuǎn)塔的黑箱部件.利用仿真信號(hào)對(duì)系統(tǒng)的狀態(tài)監(jiān)測(cè)部分進(jìn)行了測(cè)試,并應(yīng)用到實(shí)踐中去.在狀態(tài)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)的基礎(chǔ)上開(kāi)發(fā)的基于概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的故障診 斷系統(tǒng),用仿真信號(hào)進(jìn)行了測(cè)試,結(jié)果證明該系統(tǒng)是可行的.該系統(tǒng)的研制開(kāi)發(fā)對(duì)類似黑箱部件的狀態(tài)監(jiān)測(cè)和故障診斷具有一定的實(shí)用價(jià)值,對(duì)其他類似機(jī) 構(gòu)的狀態(tài)監(jiān)測(cè)和故障診斷也具有參考意義.

7.學(xué)位論文 王學(xué)孔 焊機(jī)液壓控制系統(tǒng)狀態(tài)監(jiān)測(cè)與故障診斷研究 2010
閃光焊機(jī)液壓控制系統(tǒng)是實(shí)現(xiàn)其焊接工藝的核心，是保證帶鋼焊接質(zhì)量的關(guān)鍵。由于該液壓控制系統(tǒng)是一個(gè)結(jié)構(gòu)復(fù)雜且高精度的機(jī)、電、液一體化 的系統(tǒng)，其可能的故障既有結(jié)構(gòu)性的，又有參數(shù)性的，采用人工的方法很難及時(shí)、準(zhǔn)確地定位并排除故障。因此，研制一套狀態(tài)監(jiān)測(cè)與故障診斷系統(tǒng) ，對(duì)其狀態(tài)進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)并對(duì)其可能發(fā)生的故障迅速地診斷。

  本文關(guān)鍵詞：振動(dòng)診斷技術(shù)在數(shù)控機(jī)床狀態(tài)監(jiān)測(cè)與故障診斷中應(yīng)用的研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。