軸承的故障是故障的旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障等可能是災(zāi)難性的，導(dǎo)致昂貴的停機(jī)時(shí)間的***重要原因之一。之一的軸承預(yù)后的關(guān)鍵問題是，以檢測缺陷在其初期階段，它發(fā)展成一個(gè)災(zāi)難性故障之前提醒操作員。

　　為基于傳感器的方法中，信號(hào)去噪和弱簽名的萃取是軸承預(yù)后由于測量機(jī)構(gòu)的固有缺陷常常引入噪聲到信號(hào)大量關(guān)鍵。另外，一個(gè)有缺陷的軸承的簽名是在很寬的頻帶擴(kuò)展，因此，可以很容易地成為由噪聲和低頻效果屏蔽。

　　通常情況下，軸承振動(dòng)信號(hào)與安裝軸承座，其中傳感器常常受到其他機(jī)械部件收集主動(dòng)振動(dòng)源的振動(dòng)傳感器收集。測量機(jī)構(gòu)所固有的缺陷引入的噪聲的大量的信號(hào)。因此，有缺陷的軸承的簽名是在很寬的頻帶擴(kuò)展，可以很容易成為噪聲及低頻效果屏蔽。面臨的挑戰(zhàn)之一是在缺陷開發(fā)的早期階段，以提***弱簽名。需要一個(gè)信號(hào)增強(qiáng)方法，以提供對軸承性能評估和預(yù)測更明顯的信息。

　　一種用于從噪聲背景中提取的信號(hào)的傳統(tǒng)的做法是設(shè)計(jì)一個(gè)適當(dāng)?shù)倪^濾器，從而消除了噪聲分量，并在同一時(shí)間，讓所需要的信號(hào)經(jīng)過不變?；谠肼暤念愋秃蛻?yīng)用，不同的過濾器可被設(shè)計(jì)為進(jìn)行去噪。然而，對于這樣一種情況的噪聲的類型和頻率范圍是未知的，傳統(tǒng)的過濾器設(shè)計(jì)會(huì)成為一個(gè)計(jì)算密集的過程。

　　小波變換已廣泛，由于其非凡的時(shí)頻表示能力，這將在后面詳細(xì)本文討論應(yīng)用于信號(hào)去噪。雖然大多數(shù)的信號(hào)去噪方法的打算從嘈雜的原始信號(hào)，從機(jī)械故障的振動(dòng)信號(hào)，如齒輪和軸承檢測平滑曲線，是類似脈沖比光滑更多。一些研究人員已經(jīng)開發(fā)出一種基于Morlet小波分析去噪方法，并應(yīng)用于要素齒輪振動(dòng)信號(hào)的提取方法。這些方法尋求***優(yōu)小波濾波器，可以給出于對轉(zhuǎn)換的信號(hào)***大的峭度值。然而，軸承的缺陷簽名是周期性的脈沖。周期性起著故障識(shí)別中起重要作用，而不應(yīng)在***佳小波濾波器結(jié)構(gòu)被忽略。

　　軸承預(yù)后的另一個(gè)挑戰(zhàn)是，如何有效地評價(jià)基于所提取的特征的系統(tǒng)的性能。其中的有效實(shí)施軸承預(yù)后的主要困難是缺陷成長的***度隨機(jī)性。盡管種類繁多的功能可以提取描述從不同的方面(如根均方[RMS]，峰度，波峰因數(shù)，倒譜和包絡(luò)譜)信號(hào)的特征，以往的工作表明，每個(gè)特征***有效的在某些階段存在一定的缺陷。例如，通過波峰因數(shù)和峰度表示的振動(dòng)信號(hào)的spikiness意味著初期缺陷，而由RMS的值給定的***能量級指示嚴(yán)重的缺陷。一個(gè)好的績效評估方法應(yīng)該從多種特性和傳感器系統(tǒng)退化評估互信息的優(yōu)勢。

　　案例

　　弱簽名檢測滾子軸承預(yù)后。

　　大多數(shù)軸承診斷研究涉及來自研究領(lǐng)域，其中軸承表現(xiàn)出成熟的故障，或者從模擬或“種子”損害恢復(fù)有缺陷的軸承。使用有缺陷的軸承實(shí)驗(yàn)較少發(fā)現(xiàn)在早期階段的自然缺陷的傳播能力。為了真實(shí)地反映現(xiàn)實(shí)缺陷的傳播過程中，軸承運(yùn)行到出現(xiàn)故障測試是在一個(gè)特殊設(shè)計(jì)的測試裝置正常負(fù)荷的條件下進(jìn)行。

　　軸承試驗(yàn)臺(tái)主機(jī)上的一個(gè)軸四個(gè)測試軸承。軸的旋轉(zhuǎn)速度以2000rpm保持恒定。的6000磅的徑向負(fù)載被添加到在軸和軸承由一彈簧機(jī)構(gòu)。安裝在油反饋管磁性插頭從油收集雜物的軸承降解的證據(jù)。當(dāng)附著在磁性插頭的累積的碎屑超過一定水平測試停止。

　　圖1.軸承試驗(yàn)臺(tái)

　　四個(gè)雙列軸承被上一個(gè)軸安裝為如圖1所示的***靈敏度的加速度計(jì)被安裝在每個(gè)軸承箱上。四個(gè)熱電偶連接到每個(gè)軸承的外圈，記錄軸承溫度監(jiān)視潤滑目的。與各種故障模式結(jié)束試驗(yàn)了多套進(jìn)行了。時(shí)域特征表明，大多數(shù)的軸承疲勞的時(shí)間期間的材料損傷累積期間被消耗掉，而裂紋擴(kuò)展和發(fā)展的時(shí)期較短。這意味著，如果使用傳統(tǒng)的基于閾值的狀態(tài)監(jiān)測方法，可用于維修人員的響應(yīng)時(shí)間災(zāi)難性故障之前，在這種軸承檢測到缺陷之后響應(yīng)很短。這可以檢測早期缺損的預(yù)后的方法是要求使有足夠的緩沖時(shí)間可用于維護(hù)和后勤安排。

　　挑戰(zhàn)：圖2表示從在軸承試驗(yàn)的***后階段軸承4收集到的振動(dòng)波形。

　　圖2.軸承故障振動(dòng)信號(hào)波形

　　信號(hào)表現(xiàn)出因?yàn)橐粋€(gè)成熟的外圈缺陷所產(chǎn)生的影響的強(qiáng)烈沖動(dòng)周期性。但是，檢查歷史數(shù)據(jù)和觀察振動(dòng)信號(hào)前三天軸承失敗時(shí)，有如圖3無周期性脈沖的符號(hào)(一)。周期性脈沖特性完全由噪聲掩蓋。

　　如圖3(a)

　　解決方案：一種自適應(yīng)小波濾波器被設(shè)計(jì)為去噪聲的原始信號(hào)和增強(qiáng)降解探測。自適應(yīng)小波濾波器是在兩個(gè)步驟中產(chǎn)生。起初，***優(yōu)小波形狀因子是由***小的熵值法找到。然后，***佳比例是通過***大化信號(hào)周期性識(shí)別。(b)將所設(shè)計(jì)的小波濾波器的噪聲的原始信號(hào)，如圖3能夠獲得去噪信號(hào)。

　　如圖3(b)

　　周期性的脈沖特征明顯發(fā)現(xiàn)，這是軸承外圈惡化的有力證據(jù)。小波基于過濾器的去噪方法成功地提***了信號(hào)特征，并提供預(yù)測決策有力的證明。