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基于DSP+MCU的列车滚动轴承故障诊断系统设计与应用

作者:时间:2010-09-28来源:网络收藏

1.2.2分析处理程序
利用强大的数字信号处理功能,对采样得到的数据进行FFT运算和功率谱分析,更好地提取数据中的特征信息,加快的响应速度和提高准确度。
(1)FFT分析运算子程序
FFT分析运算子程序利用FFT计算相关函数。为防止发生频叠现象,需要延长线性相关中序列的长度,即延长到两序列长度之和2N。自相关函数的快速傅里叶变换计算过程如下:

(2)功率谱分析运算子程序
平均周期功率谱分析首先要把序列X(n)分成K段,每段长为N,然后对每段进行功率谱分析。平均周期法的每一段谱分析就是求该段的离散傅里叶变换,再除以分析点数。这样的谱估计一共有K段,对K段谱估计求平均就得到平均周期功率谱分析。
(3)倒谱分析运算子程序
倒谱分析是对信号y(t)的功率谱的对数进行傅里叶逆变换。倒谱分析的离散运算形式为:

2
2.1 提取特征

小波分析利用时间平移和多分辨率的概念,可以同时处理时、频分析,具有时频局部化和多分辨功能。其基本思想是用一族函数去表示或逼近一信号或函数,通过满足一定条件的基本小波函数的不同尺度的平移和展缩构成的。但在正交小波变换中,只对信号的低频成分进行了递推分解,导致高频成分的频率分辨率较低,表现为时一频分辨率在低频处频率分辨率高,在高频处时间分辨率高,频率分辨率却降低。利用强大的数字处理功能,本采用常见的Hilbert变换法来提取包络信号,提高整个系统的可靠性和精确性。
实信号X(t)的Hilbert变换为:

2.2 小波奇异性检测
函数f(x)的局部奇异性与其小波变换的渐进衰减性之间的关系为:

式中:Wsf(x)为f(x)在尺度s上的小波变换。
本文根据小波变换各尺度上模极大值的传递性来判断奇异点的位置以及作奇异性指数计算。奇异性指数的计算如下:
设s=2j,在尺度i上Xk处的极大值为Mi=| Wsf(x)|,则在各尺度相应位置处的模极大值可构成序列{Mi},在i较小时,可以近似为:

由此可得:

根据上式计算几个尺度上的α,然后求平均值,即可得到信号在此时刻的Lip指数。

3 实例分析
实验用参数如下:体直径:O.84235英寸;支架直径:7.5653英寸;轮子直径:35.89英寸;接触角α:10°;车速:30 km/h。
外圈滚道发生点蚀、裂纹及表面剥落等局部损伤后,轴承便产生冲击振动。利用加速度传感器获取轴承振动信号,采样频率为261436SPS,轴承正常、滚子破裂、多处外圈剥落时振动信号的时域波形如图3所示。按照前述方法对外圈剥落振动信号进行包络处理,并采用B样条函数进行7层小波变换,得到信号包络在特征尺度重构信号如图4所示。

本文引用地址:http://www.eepw.com.cn/article/173196.htm



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