基于FrFT滤波和LMS降噪的变转速滚动轴承故障诊断

作     者：贾晋军 黄玉婧 张涛 唐刚 JIA JinJun;HUANG YuJing;ZHANG Tao;TANG Gang

作者机构：神华铁路装备有限责任公司沧州061113 北京化工大学机电工程学院北京100029 中国航发湖南动力机械研究所中国航空发动机集团航空发动机振动技术重点实验室株洲412002 

出 版 物：《北京化工大学学报（自然科学版）》 (Journal of Beijing University of Chemical Technology(Natural Science Edition))

年 卷 期：2021年第48卷第2期

页      面：84-91页

学科分类：08[工学] 081101[工学-控制理论与控制工程] 0811[工学-控制科学与工程] 081102[工学-检测技术与自动化装置] 

基　　金：中央引导地方科技发展资金项目(206Z5001G) 

主　　题：滚动轴承 变转速 降噪 故障诊断 分数阶傅里叶变换 最小均方算法 

摘      要：变速工况下的机械故障诊断逐渐成为旋转机械监控领域的一个热门课题,在变转速下故障更容易发生且伴随更大的噪声,而相应的降噪问题目前却没有可靠的解决方法。因此提出一种基于分数阶傅里叶变换(FrFT)滤波和最小均方算法(LMS)降噪的故障诊断方法,对变转速工况下轴承振动信号进行降噪,进而提取非平稳故障特征。首先,同时获得滚动轴承振动加速度信号和转速信号;然后对Hilbert解调后的振动信号进行峰值搜索FrFT,按照搜索得到的最佳阶次和分数阶域聚集位置进行FrFT滤波;再将FrFT滤波得到的信号作为参考信号,原包络信号作为输入信号,进行LMS自适应降噪;最后对降噪后的信号按照转速重采样进行阶次分析,将包络阶次谱中的突出特征与故障特征阶次对比,判断故障。该方法可成功应用于变转速工况下滚动轴承的试验数据处理,证明了方法的有效性。