信号分析与检测技术实验报告.docx
《信号分析与检测技术实验报告.docx》由会员分享，可在线阅读，更多相关《信号分析与检测技术实验报告.docx（13页珍藏版）》请在冰点文库上搜索。
信号分析与检测技术实验报告
《信号分析与检测技术实验课》实验报告
专业班级：
姓 名：
学 号：
可靠性与系统工程学院
2014年6月
实验一 滚动轴承故障检测与信号分析实验报告
一、实验目的与要求
1.1实验目的:
1.了解振动信号采集、分析与处理的整个过程及注意事项；
2.了解并掌握测试仪器的连接、信号的敏感参数选取、测点布置及各注意事项；
3.掌握信号的时域分析、频域分析理论与特点。
4.了解不同形式的故障轴承
5.了解利用振动进行轴承故障诊断原理及方法
6.了解轴承故障的危害性及其表现形式。
7.掌握信号的调制与解调原理与方法
1.2实验要求：
1、实验前正确校准系统
2、正确布置测点位置
3、选取合适的采样参数
4、实验室空间比较拥挤，请大家有秩序地进行试验。
二、实验原理及结果分析
1、试说明什么是采样频率fs，Shannon采样定理是什么？
另外，信号采样时，采样频率fs、频率分辨率Δf、采样数据长度N和采样时间T之间的关系。
采样频率fs，也称为采样速度或者采样率，是每秒从连续信号中提取并组成离散信号的采样个数，它用赫兹（Hz）来表示。
为保证采样后信号能真实地保留原始模拟信号信息，信号采样频率必须至少为原信号中最高频率成分的2倍，亦称仙农（香农shannon）定理。
Xs（Fi），Fi=i*Fs/N,i=0，1，2，.....，N/2
Δf=Fs/N=1/（△t*N）
Δf=1/T
其中△f为频谱分辨率，T为总采样时间，N为采样数据长度。
2.试分析一下正常情况和滚动轴承故障时的时域特征的区别？
本次实验对滚动轴承正常工作状态下的工况数据进行了采集及分析。
其具体时域分析特征指标值如下表所示：
序号
指标
量纲
X方向
Y方向
Z方向
EU
工程单位
EU
mV
mV
mV
1
最大值
（EU）
1.08792
1.59264
0.55533
2
最小值
（EU）
-1.05419
-1.6246
-0.61377
3
平均值
（EU）
-0.01562
-0.00306
-0.0031
4
平均幅值
（EU）
0.1624
0.22848
0.0977
5
方根幅值
（EU）
0.13647
0.1909
0.08241
6
有效值（均方根）
（EU）
0.20684
0.29424
0.12349
7
均方值
（EU）^2
0.04278
0.08658
0.01525
8
标准差（均方差）
（EU）
0.20625
0.29423
0.12345
9
最大值-平均值
（EU）
1.10355
1.59571
0.55844
10
最小值-平均值
（EU）
-1.03857
-1.62153
-0.61067
11
方差
（EU）^2
0.04254
0.08657
0.01524
12
偏度指标
（EU）^3
2.853E-4
1.536E-4
-1.53E-6
13
峭度指标
（EU）^4
0.00618
0.02765
7.374E-4
14
偏态因数
（无）
0.03251
0.00603
-8.14E-4
15
峰态因数
（无）
0.4149
0.69029
0.17487
16
波形因数
（无）
1.27362
1.28783
1.26389
17
脉冲因数
（无）
6.69873
7.11038
6.28167
18
峰值因数
（无）
5.25958
5.52121
4.97009
19
裕度因数
（无）
7.97187
8.51005
4.97009
本次实验对滚动轴承内环故障工作状态下的工况数据进行了采集及分析。
其具体时域分析特征指标值如下表所示：
序号
指标
量纲
X方向
Y方向
Z方向
EU
工程单位
EU
mV
mV
mV
1
最大值
（EU）
3.7694
6.38156
4.23673
2
最小值
（EU）
-3.44688
-5.31059
-3.68459
3
平均值
（EU）
-0.01049
-0.02181
-0.02292
4
平均幅值
（EU）
0.34825
0.47639
0.2693
5
方根幅值
（EU）
0.26887
0.36879
0.19295
6
有效值（均方根）
（EU）
0.52077
0.7211
0.45517
7
均方值
（EU）^2
0.2712
0.51999
0.20718
8
标准差（均方差）
（EU）
0.52067
0.72077
0.45459
9
最大值-平均值
（EU）
3.77989
6.40337
4.25966
10
最小值-平均值
（EU）
-3.43639
-5.28878
-3.66167
11
方差
（EU）^2
0.27109
0.51951
0.20665
12
偏度指标
（EU）^3
0.00814
-0.00775
0.01751
13
峭度指标
（EU）^4
0.56194
2.55832
0.51601
14
偏态因数
（无）
0.05772
-0.0207
0.18644
15
峰态因数
（无）
4.64616
6.47886
9.08266
16
波形因数
（无）
1.49538
1.51368
1.69016
17
脉冲因数
（无）
10.8236
13.3956
15.732
18
峰值因数
（无）
7.23804
8.8497
9.30797
19
裕度因数
（无）
14.019
17.3038
21.9574
传感器Z轴方向为轴向，需要对X或Y方向进行分析。
在上表中，相关指标分析如下：
1）X轴上平均值正常时为-0.01562，内环故障时为-0.01049；平均值反映了信号变化的中心趋势，对比说明在滚动轴承发生内环故障时，振动变化向X轴正方向发生了比较明显的偏移。
2）有效值X轴上正常时为0.20684，内环故障时为0.52077；有效值用以描述振动烈度，对比说明滚动轴承发生内环故障时振动强度明显增大。
3）方差X轴上正常时为0.04254，内环故障时为0.27109；方差反映了信号绕均值的波动程度，对比说明滚动轴承发生内环故障时信号绕均值波动程度明显增大。
4）峭度指标X轴上正常时为0.00618，内环故障时为0.56194；峭度指标可以敏感捕捉信号中的冲击成分，对比说明滚动轴承发生内环故障时收到冲击明显。
5）偏态因数X轴上正常时为0.03251，内环故障时为0.05772；偏态因数用来检验信号偏离正态分布的程度，对比说明滚动轴承发生内环故障时信号较为明显的偏离正太分布。
6）峰值因数X轴上正常时为5.25958，内环故障时为7.23804；峰值因数表示波形是否有冲击的指标，对比说明滚动轴承发生内环故障时发生冲击。
时域指标诊断不易直接看出所包含信息与故障的联系，经常用于做定性分析。
信号的时域统计分析（包括均值、均方根值、方差、概率密度函数等），在简单情况下可识别系统的状态。
根据以往经验以及对滚动轴承正常时和内环故障时获得的数据对比，当滚动轴承发生故障时，时域指标中，峰值和峰值因数会变大，峭度因子也会相应变化。
3、振动信号的频谱分析主有哪些？
各有何特点？
试画出实验时正常和滚动轴承故障时的振动时域波形及其幅值谱图，并给出matlab程序。
Ø时域分析法：
1）简单、方便；2）当振源较为复杂时，只能定性诊断，即指出设备有无异常；而无法指出具体的故障部位
Ø频域分析法：
各个部件在运转时，都以一定的特征频率进行振动，特征频率所对应的幅值即代表了该部件的振动大小。
通过特征频率，可将各个部件的振动分开，实现定位诊断。
Ø倒频域分析法：
倒频谱运算，即将复杂的功率谱为一系列卷积或乘积的形式，通过取对数转化为简单的和式形式，便于识别信号的主要分量。
优点为：
1）将检测信号的功率谱与系统传递函数分离开来；2）便于将主要的信息功率谱从复杂的边频中识别出来。
Ø幅值域分析法：
根据概率密度函数曲线的形状进行诊断。
当设备发生故障时，振动加剧，大幅值的数目增多，其比例值增大，曲线形状由“尖、瘦”变为“矮、胖”。
Ø相关域分析法：
，主要是对信号
的自相关函数R（）进行求解，并通过R（）对信号中的周期成分进行分析，从而找出故障振源。
主要对周期性的故障信号进行检测。
利用滚动轴承正常工况下的实验数据，得到振动时X、Y、Z三通道时域波形图如下：
图1X通道时域波形图图2Y通道时域波形图
图3Z通道时域波形图
利用滚动轴承正常实验中获取的频率峰值数据，得到X、Y、Z幅值谱图如下：
图4X通道幅值谱图图5Y通道幅值谱图
图6Z通道幅值谱图
利用滚动轴承内环故障工况下的实验数据，得到振动时X、Y、Z三通道域波形图如下：
图7X通道时域波形图图8Y通道时域波形图
图9Z通道时域波形图
利用滚动轴承内环故障实验中获取的频率峰值数据，得到X、Y、Z幅值谱图如下：
图10X通道幅值谱图图11Y通道幅值谱图
图12Z通道幅值谱图
相关matlab程序如下：
plot（a0,a1）;
xlabel（'t/s'）;
ylabel（'幅值'）;
title（'正常滚动轴承振动时域波形'）;
grid;
plot（a0,a2）;
xlabel（'t/s'）;
ylabel（'幅值'）;
title（'正常滚动轴承振动时域波形'）;
grid;
plot（a0,a3）
xlabel（'t/s'）;
ylabel（'幅值'）;
title（'正常滚动轴承振动时域波形'）;
grid;
fs=10240;%采样频率
ts=1/fs;%采样时间间隔
N=1024;%采样点数
n=0:
N-1;
y1=fft（a1,1024）;%对X轴信号进行fft变换
mag1=abs（y1）/512;%求幅值乘上后面的2/N得到幅值
f=（0:
length（y1）-1）'*fs/length（y1）;%进行对应的频率转换
plot（f（1:
N/2）,mag1（1:
N/2））;%做频谱图
xlabel（'频率/Hz'）;
ylabel（'幅值'）;
title（'正常滚动轴承振动幅频谱图'）;
grid;
y2=fft（a2,1024）;%对X轴信号进行fft变换
mag2=abs（y2）/512;%求幅值乘上后面的2/N得到幅值
f=（0:
length（y2）-1）'*fs/length（y2）;%进行对应的频率转换
plot（f（1:
N/2）,mag2（1:
N/2））;%做频谱图
xlabel（'频率/Hz'）;
ylabel（'幅值'）;
title（'正常滚动轴承振动幅频谱图'）;
grid;
y3=fft（a3,1024）;%对X轴信号进行fft变换
mag3=abs（y3）/512;%求幅值乘上后面的2/N得到幅值
f=（0:
length（y3）-1）'*fs/length（y3）;%进行对应的频率转换
plot（f（1:
N/2）,mag3（1:
N/2））;%做频谱图
xlabel（'频率/Hz'）;
ylabel（'幅值'）;
title（'正常滚动轴承振动幅频谱图'）;
grid;
4、计算轴承的故障特征频率，并填入下表。
轴承外圈固定，内圈（即轴）的旋转频率为fs，n为轴的转速，轴承节径为D，滚动体直径为d，接触角为α，滚动体个数为z。
假定滚动体与内外圈之间纯滚动接触，则滚动轴承的特征频率计算公式如下：
内圈（即轴）的旋转频率：
外环故障频率：
内环故障频率：
滚珠故障频率：
保持架碰外环：
保持架碰内环：
内径（mm）
外径（mm）
节圆直径（mm）
滚动体直径（mm）
接触角（deg）
滚动体数目（个）
25
52
38.5
6.75
30
12
根据以上数据及相应公式，可得到下表1中数据：
表1
转速n
（r/min）
外环
故障频率
内环
故障频率
滚珠
故障频率
保持架碰外环
故障频率
保持架碰内环
故障频率
2782.8
255.7
347.24
258.44
19.67
26.71
5、根据实验数据，将分析结果填入表2-3，并仔细观察振动信号的时域波形和频谱特征。
表2-3
实验系统编号
时域波形
幅值谱
特征频率（Hz）
特征频率处幅值
诊断结论
正常情况
图1、2
图4、5
1000
0.115
正常
故障情况
图7、8
图10、11
1300
4500
0.22
0.11
故障
6、实验有无误差？
请分析。
实验过程中存在误差，误差来自两方面：
第一在利用传感器进行振动信号的采集时，传感器的安装的位置和安装的紧密程度以及传感器本身的固有频率会对实验产生一定的影响
第二在对实验数据进行处理时，采用傅里叶变换，对数据进行线性平均，会产生一定程度的失真，从而导致误差，影响分析结果。
升级会员 