AE信号的事件谱分析技术应用于滚动轴承故障诊断
杨占才 张来斌 王朝晖 樊建春
摘要：以声发射事件采样法为基础构造一个基于事件的时间序列。通过对事件谱的分析表明：即能够在故障的早期阶段有效地提取故障特征，又能够精确地检测和定位故障，而且信号处理速度快，能够满足现场设备故障诊断的实时要求。通过对滚动轴承故障诊断的实验研究表明。事件谱分析方法对于提高滚动轴承故障诊断的可靠性是行之有效的。
关键词：声发射、故障诊断、滚动轴承、事件谱
一、问题的提出
在各种回转机械设备中，滚动轴承是普遍使用的重要标准部件，它的工作状态如何将直接影响机器的工作性能。若未及时对轴承故障进行诊断和预报，不但会影响设备的正常运行，而且可能造成具大的经济损失。月前，基于AE技术的滚动轴承故障诊断常用时间序列和谱分析方法提取隐含于AE包络信号中的故障特征。然而在故障的早期阶段，将会产生具有微弱周期的AE事件，在诊断中不能确定某一个声发射信号是否与轴的旋转过程有关，这样埋没了轴承故障特征，从而使诊断的可靠性降低，应用传统的功率谱分析方法难以检测。另外，实时处坪超高额率AE信号方面，计算速度成为制约设计一个低成本、实时的诊断系统的一个重要因素。
研究表明：声发射信号的事件谱分析方法适合于对轴承故障的声发射信号进行处理，而且能够得到理想的诊断结果，其检测水平优于传统的功率谱分析方法。本文提供了一种可靠的滚动轴承AE诊断方法。
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