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针对滚动轴承故障的检测方法
作者：徐永峰 姚旦 孙得利
来源：《硅谷》2013年第09期
摘 要 在对滚动轴承的故障检测过程中，首先用传感器采集数据，通过计算机对数据进行零均值化处理，提取时域、频域特征值，然后进行数据归一化，根据所取数据建立神经网络并对其测试，正确的神经网络为以后轴承检测提供方便。
关键词 滚动轴承；Matlab ；时域、频域特征值；神经网络
中图分类号：TH133.33 文献标识码：A 文章编号：1671—7597（2013）051-113-01
滚动轴承是将运转的轴与轴座之间的滑动摩擦变为滚动摩擦，从而减少摩擦损失的一种精密的机械元件。由于它使用方便，具有较高的可靠性且其起动性能好，在中等速度下其承载能力较高，所以是目前被广泛使用的一类轴承。
滚动轴承在运转时可能会由于各种原因导致损坏，旋转机械的故障很大程度是由滚动轴承故障引起的，其运行状态的正常与否会影响到整台机器的性能。但对重要用途的轴承来说定时维修是很不合理的，费时费力，若在轴承运转过程中，进行工况监视与故障诊断，将定时维修改变为视情维修或预知维修，这样既可以防止机械工作精度的下降，又能最大限度地发挥轴承的工作潜力，所以说对轴承进行故障诊断是非常重要的。
当滚动轴承元件的工作表面出现疲劳剥落、压痕或局部腐蚀等问题时，轴承在运行中就会出现周期性的振动信号。用安装在轴承座或轴承周围的传感器采集这种周期信号，并用放大器放大信号，经A/D转换将模拟信号转换成计算机可以识别并处理的数字信号，计算机利用Matlab 编程在信号的时域和频域内分别抽取有效的特征值，经一系列计算，建立正确的神经网络并进行模式识别判断故障类型，达到轴承状态检测的目的。
传感器采集到的振动信号，在进行特征值提取前需计算机对数据进行零均值化处理，其目的一方面可以提高数据的可靠性、真实性，另一方面检查信号的随机性，以便正确地选择分析处理方法。
对轴承振动信号进行时域分析的步骤是在信号时域内获得时域特征值，用获得的时域特征值与正常轴承运行时的特征值进行比对确定轴承的状态。常用的特征值可分为有量纲参数和无量纲参数。有量纲量包括：均值、方差、均方根值、峰值等，无量纲量包括：峰值因子、峭度系数、波形因子、脉冲因子、裕度因子等，对零均值化后的数据进行特征提取，通过Matlab 可得其样本的时域特征值，鉴于时域分析不能完全反映滚动轴承工作状态，故还需对样本进行频域分析。对零均值化后的数据进行傅里叶变换，通过软件绘制频谱图，对不同样本故障轴承和不同样本正常轴承的频谱图进行对比，设得出n 个特征频率点，特征值的选择应遵循不同样
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针对滚动轴承故障的检测方法
作者：徐永峰 姚旦 孙得利
来源：《硅谷》2013年第09期
摘 要 在对滚动轴承的故障检测过程中，首先用传感器采集数据，通过计算机对数据进行零均值化处理，提取时域、频域特征值，然后进行数据归一化，根据所取数据建立神经网络并对其测试，正确的神经网络为以后轴承检测提供方便。
关键词 滚动轴承；Matlab ；时域、频域特征值；神经网络
中图分类号：TH133.33 文献标识码：A 文章编号：1671—7597（2013）051-113-01
滚动轴承是将运转的轴与轴座之间的滑动摩擦变为滚动摩擦，从而减少摩擦损失的一种精密的机械元件。由于它使用方便，具有较高的可靠性且其起动性能好，在中等速度下其承载能力较高，所以是目前被广泛使用的一类轴承。
滚动轴承在运转时可能会由于各种原因导致损坏，旋转机械的故障很大程度是由滚动轴承故障引起的，其运行状态的正常与否会影响到整台机器的性能。但对重要用途的轴承来说定时维修是很不合理的，费时费力，若在轴承运转过程中，进行工况监视与故障诊断，将定时维修改变为视情维修或预知维修，这样既可以防止机械工作精度的下降，又能最大限度地发挥轴承的工作潜力，所以说对轴承进行故障诊断是非常重要的。
当滚动轴承元件的工作表面出现疲劳剥落、压痕或局部腐蚀等问题时，轴承在运行中就会出现周期性的振动信号。用安装在轴承座或轴承周围的传感器采集这种周期信号，并用放大器放大信号，经A/D转换将模拟信号转换成计算机可以识别并处理的数字信号，计算机利用Matlab 编程在信号的时域和频域内分别抽取有效的特征值，经一系列计算，建立正确的神经网络并进行模式识别判断故障类型，达到轴承状态检测的目的。
传感器采集到的振动信号，在进行特征值提取前需计算机对数据进行零均值化处理，其目的一方面可以提高数据的可靠性、真实性，另一方面检查信号的随机性，以便正确地选择分析处理方法。
对轴承振动信号进行时域分析的步骤是在信号时域内获得时域特征值，用获得的时域特征值与正常轴承运行时的特征值进行比对确定轴承的状态。常用的特征值可分为有量纲参数和无量纲参数。有量纲量包括：均值、方差、均方根值、峰值等，无量纲量包括：峰值因子、峭度系数、波形因子、脉冲因子、裕度因子等，对零均值化后的数据进行特征提取，通过Matlab 可得其样本的时域特征值，鉴于时域分析不能完全反映滚动轴承工作状态，故还需对样本进行频域分析。对零均值化后的数据进行傅里叶变换，通过软件绘制频谱图，对不同样本故障轴承和不同样本正常轴承的频谱图进行对比，设得出n 个特征频率点，特征值的选择应遵循不同样