基于多傳感器信息融合的滾動軸承故障診斷研究.pdf

1、隨著社會進步，科學(xué)技術(shù)日新月異，在能源、運載、國防等涉及國計民生領(lǐng)域，常常需要制造大型、復(fù)雜、難加工的精密零件，因此對加工這些精密零件的數(shù)控機床的精度、可靠性及壽命等提出了更高的要求。在高速、高加速度、重載荷等非常規(guī)工況下，振動、沖擊、變形等因素常對數(shù)控機床產(chǎn)生很大影響，容易導(dǎo)致數(shù)控機床部件發(fā)生故障或者損壞。一方面影響到工件的加工質(zhì)量，另一方面造成數(shù)控機床的可靠性降低、壽命縮短甚至報廢。滾動軸承是數(shù)控機床進給系統(tǒng)中最重要最易損壞的部件，

2、大約有30％的機械故障都是由滾動軸承引起的[1]，因此研究滾動軸承狀態(tài)信息與故障之間的關(guān)系，并在此基礎(chǔ)上對滾動軸承故障進行有效的監(jiān)測與診斷具有重要的現(xiàn)實意義和經(jīng)濟意義。傳統(tǒng)的單一傳感器檢測滾動軸承故障的方法，由于檢測信息少，且容易受到外界干擾或傳感器自身故障等多個方面的原因，會使診斷的準確率偏低，甚至造成誤判或錯判。因此，本文基于多傳感器信息融合技術(shù)，研究診斷數(shù)控機床滾動軸承故障的技術(shù)與方法。多傳感器信息融合的基本原理是充分利用多傳感器

3、信息，并通過對這些傳感器及其檢測信息的合理支配和使用，將各傳感器在空間和時間上的冗余或互補信息依據(jù)某種準則進行組合，產(chǎn)生對被測對象的一致性解釋或描述。其目的是通過對多傳感器檢測信息的多方優(yōu)化導(dǎo)出更多的有用信息，最終提高診斷的準確率和有效性，消除單個傳感器自身的局限性。多傳感器信息融合的突出優(yōu)點就是信息的冗余性、容錯性、互補性、實時性和低成本性。
　　 本文以LabVIEW軟件作為開發(fā)平臺，設(shè)計了一套數(shù)控機床進給系統(tǒng)中滾動軸承的故

4、障診斷系統(tǒng)。通過分析滾動軸承故障信號的特征，選用加速度傳感器和電流傳感器檢測滾動軸承的振動信號和電機電流信號，進行預(yù)處理后，經(jīng)NIELVIS送入NI中的PCI-6251數(shù)據(jù)采集卡，基于LabVIEW軟件平臺編程，實現(xiàn)對檢測信號的數(shù)據(jù)采集；同時結(jié)合數(shù)據(jù)庫技術(shù)，將LabVIEW和Microsoft Access數(shù)據(jù)庫相接，設(shè)計了數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)，實現(xiàn)了對數(shù)據(jù)的存儲、查詢、添加、修改和刪除等功能；利用LabVIEW軟件良好的硬件匹配性和Matl

5、ab軟件強大而方便的信號處理功能，在LabVIEW中用Matlab Script Node調(diào)用Matlab軟件對檢測信號進行小波降噪和小波分析；采用Hilbert變換對小波分解的第一層細節(jié)信號進行解調(diào)，獲取滾動軸承的故障信號，并通過快速傅立葉變換對滾動軸承信號進行頻譜分析；通過理論計算求出滾動軸承的故障特征頻率，在頻譜圖中以滾動軸承的故障頻率為中心頻率，向前2.5Hz和向后2.5Hz這一5Hz的頻帶寬的能量作為滾動軸承的故障信號特征值，