问题描述

滚动轴承的损伤常发生在外圈、内圈、保持架以及滚动体上。滚动轴承运作时会周期性的撞击故障部位,产生高频共振信号,下图为轴承运行过程中,内圈与滚动体之间发生的冲击。

MFPT 数据集

Machinery Failure Prevention Technology (MFPT) 数据集包含不同工况下采集的 23 类数据。前 20 类数据是从轴承试验台收集的 (良好工况下 3 类,恒定负载下外圈故障 3 类,各种负载下外圈故障 7 类,各种负载下内圈故障 7 类),剩余的 3 类数据采集于现场的机器:油泵轴承、中速轴承以及行星轮轴承,故障位置未知。该例子仅使用从试验台收集的已知工况的数据。

每类数据包含:

  • gs:加速度信号
  • sr:采样频率
  • rate:轴承转速
  • load:载荷
  • BPFO:外圈故障特征频率
  • BPFI:内圈故障特征频率
  • FTF:保持架故障特征频率
  • BSF:滚动体故障特征频率

四种频率相应的计算公式如下:

  • 外圈故障特征频率 (BPFO)

$$ BPFO=\frac {nf_r}{2}(1-\frac {d}{D} cos\phi) $$

  • 内圈故障特征频率 (BPFI)

$$ BPFI=\frac {nf_r}{2}(1+\frac {d}{D} cos\phi) $$

  • 保持架故障特征频率 (FTF)

$$ FTF=\frac {f_r}{2}(1-\frac {d}{D} cos\phi) $$

  • 滚动体故障特征频率 (BSF)

$$ BSF=\frac {D}{2d}[1-(\frac {d}{D} cos\phi)^2] $$

其中 $ d $ 为滚动体直径,$ D $ 为轴承节径,$ f_r $ 为轴承转速,$ n $ 为滚动体个数,$ \phi $ 为轴承接触角

包络谱分析

在 MFPT 数据集中,轴承的转速是恒定的,因此不需要预处理来消除轴承转速的影响。当滚动体撞击内圈、外圈的损伤,或者滚动体上的损伤撞击内圈、外圈时,将会调制相应的特征频率,比如:BPFO、BPFI、FTF、BSF 等。因此振幅解调产生的包络信号相较于原信号包含有更多的诊断信息。以下为内圈故障的例子:

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dataInner = load (fullfile (matlabroot, 'toolbox', 'predmaint', ...
'predmaintdemos', 'bearingFaultDiagnosis', ...
'train_data', 'InnerRaceFault_vload_1.mat'));

内圈故障信号的时域图像:

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xInner = dataInner.bearing.gs;
fsInner = dataInner.bearing.sr;
tInner = (0:length(xInner)-1)/fsInner;
figure
plot(tInner, xInner)
xlabel ('Time, (s)')
ylabel ('Acceleration (g)')
title ('Raw Signal: Inner Race Fault')
xlim ([0 0.1])

内圈故障信号的频域图像:

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figure
[pInner, fpInner] = pspectrum (xInner, fsInner);
pInner = 10*log10(pInner);
plot(fpInner, pInner)
xlabel ('Frequency (Hz)')
ylabel ('Power Spectrum (dB)')
title ('Raw Signal: Inner Race Fault')
legend('Power Spectrum')

现在放大低频范围内原始信号的频谱,相应的 BPFI 以及前几个谐波频率如下:

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figure
plot(fpInner, pInner)
ncomb = 10;
helperPlotCombs (ncomb, dataInner.BPFI)
xlabel ('Frequency (Hz)')
ylabel ('Power Spectrum (dB)')
title ('Raw Signal: Inner Race Fault')
legend('Power Spectrum', 'BPFI Harmonics')
xlim ([0 1000])

BPFI 及谐波处看不到明显的特征,原始信号的频域图并不能提供有效的诊断信息。在时域图像上,明显能看到原始信号的振幅调制在一定的频率上,调制的主频约为 $$ 1/0.009 Hz \approx 111 Hz $$,而内圈故障特征频率 (BPFI) 为 $$ 118.875Hz $$。这表明轴承可能存在内圈故障。

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figure
subplot (2, 1, 1)
plot(tInner, xInner)
xlim ([0.04 0.06])
title ('Raw Signal: Inner Race Fault')
ylabel ('Acceleration (g)')
annotation ('doublearrow', [0.37 0.71], [0.8 0.8])
text (0.047, 20, ['0.009 sec \approx 1/BPFI, BPFI = ' num2str (dataInner.BPFI)])

计算原始信号的包络谱

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subplot (2, 1, 2)
[pEnvInner, fEnvInner, xEnvInner, tEnvInner] = envspectrum (xInner, fsInner);
plot(tEnvInner, xEnvInner)
xlim ([0.04 0.06])
xlabel ('Time (s)')
ylabel ('Acceleration (g)')
title ('Envelope signal')

绘制 BPFI 及其谐波

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figure
plot(fEnvInner, pEnvInner)
xlim ([0 1000])
ncomb = 10;
helperPlotCombs (ncomb, dataInner.BPFI)
xlabel ('Frequency (Hz)')
ylabel ('Peak Amplitude')
title ('Envelope Spectrum: Inner Race Fault')
legend('Envelope Spectrum', 'BPFI Harmonics')

能量最高的部分都集中在 BPFI 及谐波附近,这表明轴承存在内圈故障,与数据的类型相匹配。

参考

https://ww2.mathworks.cn/help/predmaint/ug/Rolling-Element-Bearing-Fault-Diagnosis.html#responsive_offcanvas