機械故障診斷的信號處理方法：頻域分析

趙宣銘

（榆林學(xué)院能源工程學(xué)院，陜西 榆林 719000）

機械故障診斷的信號處理方法：頻域分析

趙宣銘

（榆林學(xué)院能源工程學(xué)院，陜西 榆林 719000）

對頻域進行分析，是在對機械故障進行診斷的過程中，進行信號處理最重要和最常用的分析方法。在實際的操作中，頻域分析法的種類頗多，而且不同的機械故障，有不同的頻率分析方法，工程實際情況中，要應(yīng)用不同的頻域分析方法對故障進行診斷。根據(jù)不同機械設(shè)備的不同振動特性，選擇不同的頻域分析方式，才能進行不同的信號處理，根據(jù)不同的特征采取不同的算法，從而有效地確保診斷分析的準確性。

機械故障；故障診斷；信號處理；頻域分析

1 細化譜

計算機在進行樣本運算時，只能對一定數(shù)量的樣本進行運算，F(xiàn)FT和譜分析也只能在有限區(qū)間內(nèi)進行，所以在進行頻域分析的過程中，存在著大大的疏漏。由于時域截斷，造成了能量泄漏的情況，所以整個譜峰值會變小，整個數(shù)據(jù)的精度會大幅度降低，離散頻譜的幅值相位和頻率都可能因為數(shù)據(jù)精度而產(chǎn)生較大的誤差，如果加上Hanning窗，對于幅值的誤差而言，也不會有太大的幫助。因此，在許多需要用到頻譜分析的領(lǐng)域，頻譜分析的結(jié)果只能定性，但是卻不能精確地定量，經(jīng)過分析出來的結(jié)果也不是準確，所以在實際過程中，大大地限制了許多技術(shù)工程的應(yīng)用效果。而頻譜的細化分析技術(shù)，主要是選擇特定的重點頻率區(qū)域，將重點頻率區(qū)域提取出來，進行放大，頻率區(qū)域中的細節(jié)都進行放大分析，從而提高頻率的分辨率，更準確地分析出頻譜的幅值等性質(zhì)。而想要實現(xiàn)頻率細化分析技術(shù)，可以用到的方法很多，使用范圍廣泛的方法主要有相位補償ZFFT方法和復(fù)調(diào)制細化分析方法。

在實際過程中，工作人員應(yīng)用細化譜分析技術(shù)，都是在已知信號頻率的基礎(chǔ)上，再通過技術(shù)分析幅值譜，放大需要進行分析的有關(guān)區(qū)域，能夠得到得到更加精確的幅值，也能更準確地判斷出故障類型與故障發(fā)生程度的大小。現(xiàn)場工程師在拿到整個頻譜數(shù)據(jù)之后，可以直接用細化方式當(dāng)場得到振動信號的細化譜，再根據(jù)頻譜的幅度，迅速地判斷出故障類型和故障程度大小。

2 希爾伯特解調(diào)

當(dāng)機械設(shè)備發(fā)生故障時，如果是齒輪箱這樣的主體部分出現(xiàn)故障，就會直接產(chǎn)生影響力比較顯著的周期性的脈沖沖擊力，這樣的沖擊力更容易發(fā)出振動信號，也更容易出現(xiàn)調(diào)制現(xiàn)象，在頻譜上，振動信號就會表現(xiàn)為有固定均勻形式的調(diào)制邊頻帶，這樣的頻帶譜峰比較多，通常頻譜內(nèi)容會比較復(fù)雜，從而難以下手進行故障的分析工作。而如果從信號中提取出調(diào)制信息，將調(diào)制信息進行分析，憑借信息中的強度和頻次，就可以直接判斷出零件損傷的程度和部位，這也是在機械故障診斷中用得比較多的分析零件故障的有效方法，實際操作中，也解決了不少故障診斷方面的問題。數(shù)據(jù)中，有通過加速度計檢測出來的振動信號幅值，而該幅值和頻率的平方是成正比的，對幅值譜進行分析的結(jié)果中，會發(fā)現(xiàn)低頻的調(diào)制信號基本上看不到，但是振動突出這等高頻幅度的信號基本分析不出來。所以在進行分析的過程中，要用解調(diào)分析的分析方式，將轉(zhuǎn)速頻率引起的振動信號判斷出來，再根據(jù)整個振動信號判斷出機械設(shè)備的故障類型，從而增加故障判斷的準確程度。

希爾伯特變換技術(shù)因為其獨特的特點，在不少領(lǐng)域有了廣泛的應(yīng)用，估計平穩(wěn)隨機信號相關(guān)函數(shù)，研究非頻變波傳播問題等領(lǐng)域，變換技術(shù)可以為這些領(lǐng)域提供不少的幫助。該變換技術(shù)還有一個最主要的應(yīng)用是處理帶通信號的解調(diào)。在實際信號診斷過程中，信號測出來的內(nèi)容包括了除需要的調(diào)制信號和其他大量的雜質(zhì)成分，這些其它成份信號和噪聲信號是不需要的，并且這些信號的存在會影響信號的分析效果，會影響信號處理效果，甚至導(dǎo)致分析失效。因此調(diào)制信號在作希爾伯特變換之前，需要根據(jù)信號的來源，用不同方式進行對應(yīng)的處理：①同步估號平均；②鎖相平均；③帶通濾波。

如果發(fā)生軸承故障，進行軸承故障診斷的過程中，需要選擇共振的高頻振動信號去直接進行解調(diào)處理，在解調(diào)之前需要進行處理，主要采用的濾波是帶通數(shù)字濾波器。當(dāng)然，因為電機規(guī)格的不同，使用的軸承也有所不同，振動信號也不同，振動效果也有不同，而帶通數(shù)字濾波器中的上限和下限頻率是可以進行選擇的。在對電動機轉(zhuǎn)子故障進行分析的過程中，主要用到的分析內(nèi)容時電流的低頻信號，選用低通濾波器可以將低頻信號直接進行過濾，無用的成分都進行過濾，可以直接提高這個信號的分析效率。

3 結(jié)語

用頻域分析的方式，能夠得到信號的頻率成分，能夠通過這些成分的幅度來得出故障特征頻率，根據(jù)不同的頻率對故障類型進行判斷，整個機械設(shè)備在故障診斷的過程中，這種方法十分常用，并且有廣泛的應(yīng)用。而工作人員在進行故障診斷的過程中，充分掌握了頻域分析中各種信號處理方法，將這些處理方法的原理與特點都了熟于心，理論和工程是緊密地結(jié)合在一起的，無論是哪個行業(yè)，在進行機械設(shè)備故障診斷時，都更加便利。而對機械故障診斷的信號處理方法進行深層分析，對工作人員而言，是具有極大的指導(dǎo)意義和參考價值。

[1]楊漢鍵.基于圖信號處理的滾動軸承故障特征提取方法研究[D].長沙：湖南大學(xué)，2016.

陜西省教育廳資助項目（14JK1865）。

趙宣銘（1982-），男，陜西榆林人，碩士研究生，講師，主要研究方向：電氣自動化及機械的故障診斷。