滚动轴承故障诊断(附MATLAB程序)讲课讲稿.pdf

滚动轴承是机械设备中的关键部件，其健康状态直接影响设备的运行效率和可靠性。当轴承出现故障时，必须及时诊断并采取修复措施，以避免更大的损失。本讲稿关注的是利用MATLAB进行滚动轴承故障诊断的方法。 确定轴承的故障特征频率至关重要。在案例中，轴承型号为6205-2RS JEM SKF，转速为1797rpm，滚珠个数为9，滚动体直径为7.938mm，轴承节径为39mm，接触角为0。根据这些参数，可以计算出外圈、内圈、滚动体以及保持架外圈的故障特征频率，分别为107.34Hz、162.21Hz、70.53Hz和11.92Hz。 接着，对轴承故障数据进行时域波形分析。通过导入MATLAB中的Test2.mat数据，进行快速傅里叶变换(FFT)得到时域图，并计算出时域信号的特征值，如有效值、峰值、峰值因子、峭度、脉冲因子和裕度因子。这些特征值有助于理解信号的基本性质和异常程度。 然后，进行了包络谱分析。通过对信号应用经验模态分解(EMD)，得到9个内在模态函数(IMF)和一个残余量。通过与原信号的相关性分析，选择相关系数最大的IMF1进行希尔伯特变换，得到的包络谱揭示了故障信息。在包络谱图中，前三个峰值频率58.59Hz、105.5Hz、164.1Hz与理论计算的特征频率相对比，表明故障可能发生在内圈。 MATLAB程序1展示了如何进行原始信号的时域分析和小波去噪处理。通过ddencmp和wdencmp函数，可以有效地去除噪声，使信号更清晰。程序2则演示了EMD分解和Hilbert包络谱的计算过程，通过emd函数分解信号，计算峭度，并使用emd_visu函数可视化结果。 滚动轴承故障诊断通常包括参数计算、时域分析、频域分析以及高级信号处理技术的应用，如EMD和希尔伯特变换。MATLAB作为强大的数据分析工具，对于这类问题提供了强大的支持，能够帮助工程师准确识别轴承的故障模式，从而及时采取维护措施。