[發明專利]一種活塞式空壓機曲軸箱滾動軸承故障診斷方法

在審

• 申請號: 201811026014.5
• 申請日: 2018-09-04
• 公開（公告）號: CN109187024A
• 公開（公告）日: 2019-01-11
• 發明（設計）人: 向家偉;劉輝
• 申請（專利權）人: 溫州大學激光與光電智能制造研究院
• 主分類號: G01M13/045
• 分類號: G01M13/045
• 代理公司: 溫州名創知識產權代理有限公司 33258
• 代理人: 陳加利

本發明公開了一種活塞式空壓機曲軸箱滾動軸承故障診斷方法，該診斷方法屬于活塞式空壓機維修領域。具體方法為：首先采用變分模態分解技術對原始的活塞式空壓機滾動軸承振動信號進行分解，獲得既定數量的模態分量；接著將峭度指標應用于所有分解得到的模態分量得到各自的峭度值，選取最大峭度值對應的模態分量為最優分量，并對其應用最小熵解卷積增強故障激勵的周期沖擊特性；最后對增強信號使用希爾伯特包絡分析解調故障頻率，通過與故障理論計算頻率值對比得到故障診斷結果。本發明能夠快速有效地識別活塞式空壓機曲軸箱滾動軸承故障類型，具有高可靠性和工程可行性好的優點。

技術領域

本發明屬于活塞式空壓機維修領域，涉及一種活塞式空壓機曲軸箱滾動軸承故障診斷方法。

背景技術

活塞式空壓機因廣泛應用于機械、治金、電子電力、包裝、采礦等眾多工業領域被稱為“通用機械”，其巨大的使用量也凸顯了其各類故障，其中活塞式空壓機曲軸箱故障占較大比例。滾動軸承作為曲軸箱中重要組成部件之一，不僅支撐著曲軸平衡的運轉，還承擔著傳遞運動及動力的重任，一旦滾動軸承發生故障，輕則產生異響、連桿磨損，重則造成直接經濟損失和重大人員傷亡。因此，為了降低活塞式空壓機滾動軸承故障誤診率，減少活塞式空壓機事故發生，研究有效地活塞式空壓機故障診斷方法對于提高其可靠性、防止重大事故的發生有著重要的現實意義。

滾動軸承故障診斷的關鍵在于識別故障激勵起的周期性沖擊特征，然而這些周期性沖擊特征容易受環境噪聲及其他振動源的干擾。由于活塞式空壓機結構復雜且工作環境差，其周期性沖擊特征易被環境噪聲及內部多種零部件的振動嚴重干擾，故障滾動軸承振動信號通常呈現出非線性及非平穩的特性，傳統的診斷方法故障識別率低且存在嚴重的故障漏檢，難以解決活塞式空壓機故障軸承診斷問題。

發明內容

本發明的目的是為了克服現有技術存在的缺點和不足，而提供一種活塞式空壓機曲軸箱滾動軸承故障診斷方法。

本發明所采取的技術方案如下：一種活塞式空壓機曲軸箱滾動軸承故障診斷方法，包括以下步驟：

(1)從活塞式空壓機采集得到滾動軸承振動信號，采用變分模態分解(variational mode decomposition，VMD)對原始的活塞式空壓機滾動軸承振動信號進行分解，獲得既定數量的模態分量；將峭度指標應用于所有分解得到的模態分量得到各自的峭度值，選取最大峭度值對應的模態分量為最優分量；

(2)并對其應用最小熵解卷積(minimum entropy deconvolution，MED) 增強故障激勵的周期沖擊特性，得到增強信號；

(3)對增強信號使用希爾伯特包絡分析解調故障頻率，通過與故障理論計算頻率值對比得到故障診斷結果。

VMD技術是一種自適應的信號分解方法,對非平穩性具有良好的分解能力。該技術能夠基于信號本身的信息將復雜信號分解為有限的模式分量,這些分解的模式分量代表了信號內含的真實信息。因此,本發明采用VMD技術對活塞式空壓機采集得到的故障滾動軸承信號進行模式分解,消除噪聲及其他振動源引起的干擾。

步驟(1)中VMD技術分解處理的步驟如下：

非平穩信號y(t)表達為下式：

y(t)＝∑_ku_k (1)；

VMD的實質是求解約束變分模型的最優解，該模型由以下公式給出：

式中：{u_k}＝{u₁,...,u_k}是每個分解分量的集合，{ω_k}:＝{ω₁,...,ω_k} 是每個分解分量對應的中心頻率的集合；